多水平发展模型在学龄前儿童被动吸烟干预研究中的应用*

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多水平发展模型在学龄前儿童被动吸烟干预研究中的应用*

王 芸1,2黄志强3田 朗4王辅之1陈 贵1肖水源1△

目的 探讨多水平发展模型在儿童被动吸烟干预性研究中的应用。 方法 应用多水平发展模型，以儿童尿样可丁宁水平为分析指标，评价被动吸烟干预效果。 结果 两组间在基线时的可丁宁均不相同，随时间变化趋势也不同。照料者吸烟支数对可丁宁随时间变化有影响。 结论 多水平发展模型可以有效处理干预研究的纵向数据资料。

多水平发展模型 学龄前儿童 被动吸烟 干预 可丁宁

医学研究中常遇到重复测量数据，即纵向数据[1]，例如干预前后对同一观察对象的多次测量。该类资料常用的统计分析方法是重复测量数据的方差分析，前提条件是满足“球对称”假设[2]，但多数纵向数据中都不满足。多水平分析方法用于分析具有层次结构的数据[3]，近年来在纵向研究中应用越来越多，本研究探讨用离散时间变量评价干预效果。

研究数据为2013年7月～2014年8月间于长沙市5所幼儿园实施的儿童被动吸烟干预所得数据，运用多水平发展模型分析儿童被动吸烟干预后，干预组和对照组儿童尿样可丁宁水平的变化趋势，以探讨采用离散时间变量在干预性研究中的应用，并评价干预效果。

对象与方法

1.研究对象

以长沙市5所幼儿园5～6岁儿童及其照料者为调查对象。纳入标准：(1)家庭成员目前吸烟；(2)家庭中有一个5～6岁儿童与吸烟者居住在一起；家中如有多个成员吸烟，纳入主要照顾儿童者；(3)家庭成员自报当着儿童的面每周吸烟至少5支；(4)在选定的长沙市幼儿园，儿童年龄5～6岁；(5)能用普通话或本地方言交流且家庭中有电话；(6)儿童照料者愿意配合并签署知情同意书。排除标准：(1)报告家中燃煤并由调查员证实；(2)吸烟的家庭成员没有和研究儿童居住在一起；(3)儿童有心脏病、精神障碍或哮喘等严重疾病；

2.方法

采用计算机随机数字进行随机和分组。随机化信息直至基线评估完成。咨询者和实验检测人员均不知分组情况，直到干预结束。由研究生在第四次时间点问卷完成后收集资料。干预组儿童、照料者实施被动吸烟健康教育，按照WHO推荐简要动机访谈的方法对干预组的研究对象实施干预[4]，对照组儿童、照料者无干预措施。12个月随访后，干预组 194人，对照组 191人。研究假设：通过干预后，干预组儿童尿样可丁宁水平低于对照组儿童。

3.数据整理与统计分析

采用Epidata 3.0软件录入数据，使用Mplus 7.0、SPSS 19.0统计软件分析数据。每个儿童都重复观测若干次， 因此各个观测不是独立的，至少每一个儿童自身的尿样是相关的，故采用多水平发展模型对数据进行分析。本研究以可丁宁为结局变量进行分析，评价干预对儿童尿样可丁宁变化的影响。分析前已对可丁宁和儿童暴露支数进行对数转换。水平 1解释变量为时点(time),分别为基线、3个月、6个月、12个月，共四个时点，采用 0、1、2、4编码；水平 2解释变量为分组(group，0 为对照组,1 为干预组)、儿童被动吸烟支数(连续性变量)。分析步骤如下：

(1)建立无协变量模型M1

目的是评价数据是否真正存在层次结构，模型公式的表达：

COTti=β00+(γ0i+εti)

其中COTti表示第i个儿童第t次测量的可丁宁的值，模型假设儿童可丁宁随时间有线性变化的趋势。无协变量模型作为基准模型，将结果变量总方差拆分为个体内方差(σ2)和个体间方差(T00)。

(2)建立无条件发展模型M2

每个个体基线可丁宁水平不同，而且随时间变化的斜率也不同。模型公式的表达：

COTti=β00+β10Timeti+(γ0i+γliTimeti+εti)

(3)建立加入非时变协变量模型M3

为了评价干预对儿童尿样可丁宁水平的影响，在水平2中加入分组因素，模型公式的表达：

COTti=β00+β01Groupi+β10Timeti+β11Groupi×Timeti+γ0i+γliTime+εti

(4)建立加入时变协变量模型M4

在实际研究中，由于照料者吸烟对儿童尿样可丁宁水平影响较大，从而需要将儿童被动吸烟支数作为协变量纳入模型。模型公式的表达：

COTti=β00+β01Groupi+β10Timeti+β20SHSeti+β11Groupi×Timeti+β21Groupi×SHSeti+γ0i+γ1iTimeti+γ2iSHSeti+εti

(5)建立加入交互项时变协变量模型M5

评估影响干预效果因素，假设所有儿童被动吸烟支数随干预随访时间发生变化，即儿童被动吸烟支数与时间存在交互作用。模型公式的表达：

COTti=β00+β01Groupi+β10Timeti+β20SHSeti+β11Groupi×Timeti+β21Groupi×SHSeti+β30Timeti×SHSeti+γ0i+γ1iTimeti+γ2iSHSeti+γ3i+εti

结 果

1.研究对象的一般情况

基线400名受试对象中，以男性吸烟照料者居多，共377人(94.3%)，女性23人(5.7%)；年龄以30～39岁为主，共331人(82.8%)，其次是50岁及以上者，共31人(7.8%)；高中、中专及以下学历168人(42.0%)，大专及以上232人(58.0%)；婚姻状况以稳定婚姻者居多，共398人(99.5%)；职业以在职和自由职业为主，分别是288人(72.0%)和82人(20.5%)；家庭月收入小于4500元的有122人(30.5%)，4500～5999元的有145人(36.2%)，大于等于6000元的有133人(33.3%)；家庭居住面积平均(114.98±52.61)m2。儿童平均年龄(5.5±0.6)岁，男童居多，共234人(58.5%)。基线时，干预组儿童可丁宁为3.39ng/mL，对照组为3.97ng/mL，两组比较，差异无统计学意义(Z=-1.338，P=0.181)。

2.干预效果评价

采用离散时间变量评价干预对可丁宁变化趋势的影响结果见表1。模型M1将总的变异分解为儿童个体内和儿童个体之间两个部分，计算儿童个体变异在总变异中的比例，是进行后续分析的基础。 本研究结果表明，儿童个体间变异占总变异的62.7%，说明该队列个体各个时期可丁宁变化具有较高的组内相关。 模型M2通过比较无条件均值模型和无条件增长模型，可以呈现加入时间变量后，个体内部被时间因素解释的变异比例。截距和斜率的协方差=0.008，说明截距和斜率之间存在正相关，即初始状态下可丁宁低的儿童，T1到T4这一年的时间里，可丁宁下降的速度相对较慢。从结果来看，儿童初始可丁宁和可丁宁增长速率之间呈负向关系，且有统计学意义。模型M3加入分组因素后，主要评价干预效果。结果显示：基线时个体间可丁宁差异有统计学意义，“平均”对照组估计的可丁宁增长速率为-0.059ng/mL，“平均”干预组和对照组估计的可丁宁的增长速率差异为-0.180ng/mL，两组差异有统计学意义(t=-10.145，P<0.001)。随时间变化，干预组可丁宁水平呈下降趋势，说明干预有效。模型M4是评价儿童被动吸烟暴露支数对可丁宁水平的影响，固定部分参数估计结果表明，儿童可丁宁随着被动吸烟支数下降有降低的趋势，且差异有统计学意义(t=-2.488，P=0.014)；随着时间的增加，可丁宁有下降趋势(t=-4.601，P<0.001)。从随机部分的估计结果可以看出，个体之间的变化趋势差异有统计学意义。说明随着干预时间延长，干预组可丁宁呈下降趋势。模型M4整体拟合的效果指标BIC和AIC显著降低，说明儿童被动吸烟支数对可丁宁有显著的预测作用。降低儿童被动吸烟支数，可丁宁水平随之降低。模型M5是评估儿童被动吸烟支数与时间是否存在交互作用，随时间变化的儿童被动吸烟支数对于可丁宁随时间变化速率的影响，该交互项固定参数估计结果表明，儿童被动吸烟支数对于可丁宁的影响，也随着时间的增加而降低。

表1 儿童尿样可丁宁多水平拟合结果

*:P<0.001；**:P<0.1;AIC(Akaike information criterion)：赤池信息量准则；BIC(Bayesian Information Criterions):贝叶斯信息准则；AIC与BIC一样，值越小，则模型对数据的拟合越好。-2LL为拟合优度指标，值越小，则模型拟合越好。

讨 论

由于纵向数据不具有相互独立性，干预研究期间还易出现观测对象的失访，导致观测值的缺失或间隔时间不等的数据[5]；若用重复测量的方差分析方法，存在前提条件如数据资料难以满足方差齐和随机误差独立，以及观测值的缺失。由于不要求每个对象都有相同的观测数目，观测的时间间隔也不那么严格，可以分析有缺失值的纵向数据，因此，多水平模型有一定的优势[6-10]。本研究结果把纵向数据中，重复测量时点作为第一层单位，观察个体做为第二层单位，儿童尿样可丁宁水平为分析的结局变量，对被动吸烟干预效果进行评价。结果表明，基线时两组可丁宁水平差异无统计学差异，随着干预时间延长，干预组儿童尿样可丁宁水平低于对照组儿童，且下降趋势更明显。具有层次结构和非独立性的数据大量存在于临床试验中的重复测量和儿童生长发育等研究中，多水平模型的应用价值正被越来越多的应用者所重视。

[1]杨珉，李晓松.医学和公共卫生研究常用多水平统计模型.北京：北京大学医学出版社，2007，49-63.

[2]孙振球，徐勇勇.医学统计学.北京：人民卫生出版社，2011，215-227.

[3]Peugh JL.A practical guide to multilevel modeling.Journal of School Psychology,2010，48(1):85-112.

[4]Humeniuk RE,Henry-Edwards S,Ali RL,et al.The ASSIST-linked brief intervention for hazardous and harmful substance use:a manual for use in primary care.Geneva,World Health Organization,2010.

[5]王济川，谢海义，姜宝法.多层统计分析模型-方法与应用.北京：高等教育出版社，2008，82-120.

[6]覃朝晖,黄晓静,黄水平,等.淮海经济区城市居民卫生保健支出影响因素的多水平模型分析.中国卫生统计,2016,33(3):379-381.

[7]高俊岭，傅华.多水平发展模型在社区干预性研究中的应用.中国卫生统计，2009，26(5):459-461.

[8]张磊,黄春萍,兰亚佳,等.职工社会功能状态的多水平模型分析.中国卫生统计,2016,33(1):59-61.

[9]杨芳丽,何佳.多水平分析在调查问卷结果分析中的应用.中国卫生统计,2016,33(3):435-438.

[10]张莉娜.治疗成人慢性乙型肝炎临床试验中的多状态模型研究.中国卫生统计,2016(4):616-619.

(责任编辑：郭海强)

国家自然科学基金(编号：81273089)

1.中南大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理系(410078)

2.新疆医科大学护理学院

3.湖南省检验检疫科学技术研究院

4.中南大学湘雅医学院附属第三医院儿科

△通信作者:肖水源，E-mail：xiaosy@csu.edu.cn