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军事论文范文:军事论文参考-某特种大队军事训练损伤的危险因素分析
军事论文参考-某特种大队军事训练损伤的危险因素分析
| 文章出自:论文格式网 | 编辑:论文样板 | 点击: | 2012-04-05 01:11:33 |

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              作者:孙磊 张军 田敏 李乃义 宁廷民 张红

【摘要】  :[目的]切磋特种兵队伍演习损伤的危险成分,为有用防治供给依据。[方式]2006年11月对某特种兵大队823人演习损伤及相关情形进行问卷察看,并核对2005年11月~2006年10月的该队伍各级医疗纪录。资料数目化后输入策画机,接纳SPSS13.0软件行单成分方差剖析、二分变量Logistic剖析和多元慢慢线性回归剖析。[效果]单成分方差剖析注解,损伤组与未损伤组间,体重(P<0.05)、体质指数(BMI)(P<0.05)、单元(P<0.05)、损伤次数(P<0.01)、不能耐受演习量的水平(P<0.01)、对演习放置不写意度(P<0.01)存在较着差异。Logistic回归剖析注解,不能耐受演习量的水平(OR=1.435,P<0.01)、对演习放置不写意度(OR=1.403,P<0.01)、单元(OR=1.085,P<0.05)、BMI (OR=1.099,P<1.05)是危险成分。多元慢慢线性回归剖析注解,损伤次数(B=0.683,P<0.01)、寝息不良(B=0.755,P<0.01)、体重(B=0.080,P<0.01)、不能耐受演习量的水平(B=0.453,P<0.05)、饮食不良(B=0.559,P<0.05)入选方程。[结论]体重过大、BMI过高,演习量过大、损伤次数多、不能耐受演习量、对演习放置不写意、饮食不良、寝息不良是特种兵队伍演习损伤发生的危险成分。倡议针对这些危险成分接纳响应的过问干与设施,以裁减演习损伤的发生。

【关键词】  军事演习损伤 特种兵队伍 危险成分 方差剖析 Logistic回归剖析 多元回归剖析

     Abstract:[Objective]To explore the risk factors of training injury in a special force corps,provide evidence for effective prevention of the injury.[Method]A questionnaire on training injuries and relative situations,and review of medical records from Nov. 2005 to Oct. 2006 were performed in 823 soldiers and officers in a special force corps at Nov. 2006.Data were input into computers after quantization,and one way analysis of variance (ANOVA),binary logistic regression and multiple stepwise regression analysis were conducted with SPSS 13.0 software.[Result]There were significant differences in body weight (P<0.05),body mass index (BMI) (P<0.05),unit of training (P<0.05),frequency of injury (P<0.05),score of intolerance to training (P<0.01) and score of un?gratification to program of training (P<0.01) between the injured and uninjured in ANOVA.Logistic regression analysis showed risk factors as follows: score of intolerance to training (OR= 1.435,P<0.01),score of un?gratification to program of training (OR=1.403,P<0.01),unit of training (OR=1.085,P<0.05),BMI (OR=1.099,P<0.05).Frequency of injury (B=0.683,P<0.01),dyssomnias (B=0.755,P<0.01),body weight (B=0.080,P<0.01),score of intolerance to training (B=0.453, P<0.05),anepithymia (B=0.559,P<0.05) were entered into the equation in multiple stepwise regression.[Conclusion]High body weight,high BMI,high amount of training,high frequency of injury,intolerance to training,un?gratification to program of training,dyssomnias,anepithymia are risk factors of training injury in the special force corps.It is suggested that interventions to aim at those risk factors should be conducted to decrease injury rate.

     Key words:military training injury;  special force corps;risk factor;analysis of variance (ANOVA);logistic regression;multiple regression

  特种兵演习强度大,演习科目繁多,易发生演习损伤。2006年11月笔者对某特种兵大队演习科目、演习情况、官兵身心状况、演习损伤发病情形进行了察看,并剖析了发病率、损伤发生部位、损伤高危科目等[1]。在此根柢根底上,本文对换查所采集的数据进一步行高级统计学剖析,以试探演习损伤发生的危险成分。

     1  资料与方式

  1.1  资料根源
       
  2006年11月对某特种兵大队进行问卷察看,发出察看问卷1 000份,收回953份,收回率95.3%。有用823份,有用率86.36%。问卷察看表内容包含:  (1)根底信息:岁数、文化水平、户籍情形、是否独生子、小我快乐喜爱; (2)小我身体信息:身高、体重、体质指数(body mass index,BMI)、是否嗜烟酒、寝息不良水平、饮食不良水平;(3)演习损伤信息:是否在演习中发生过损伤、发生在身体的具体部位、发生的时刻、发生在何种演习科目、损伤对演习的影响、损伤对身体的影响;(4)小我主不雅观信息:不能耐受演习量的水平、对演习放置不写意度、演习中能否齐集精神、对自己演习功效的写意度、主不雅观悚惶的演习科目、对演习损伤的立场。对2005年11月-2006年10月的该队伍各级医疗纪录进行较量剖析。

  1.2 数据处置责罚
       
  对全数察看项目效果数目化、等第化后,输入策画机,应用SPSS13.0软件进行统计剖析。凭据《军事演习损伤诊断尺度》,因演习造成停训1 d以上,演习损伤诊断即可成立,将被察看者分为未损伤组与损伤组,接纳单成分方差剖析(One way ANOVA)对照两组各项数据,找出有较着统计学的成分。所以否损伤的二项分类变量为因变量,其余数据为自变量,行Logistic回归剖析。以损伤影响数目化资料为因变量,其余数据为自变量,行多元线性回归剖析。

  2  结 果

  2.1  未损伤组与损伤组的方差剖析
       
  823人中,未发生损伤或损伤未导致停训1 d以上的610人,插手未损伤组;损伤致停训1 d以上者213人插手损伤组。未损伤组与损伤组各项参数对照效果见表1。表1  未损伤与损伤组各项参数(x±sd)对照 (略)
       
  从表1可以看出,体重两组间有较着差异(P<0.05),损伤组体复杂于未损伤组;BMI两组间有较着差异(P<0.05),损伤组大于未损伤组;单元两组间有较着差异(P<0.05),损伤组大于未损伤组;损伤次数两组间有较着差异(P<0.01),损伤组多于未损伤组;不能耐受演习量的水平两组间有较着差异(P<0.01),损伤组大于未损伤组;对演习放置不写意度两组间有较着差异(P<0.01),损伤组大于未损伤组。提醒体重、BMI、单元、损伤次数、不能耐受演习量的水平、对演习放置不写意度是发生演习损伤的危险成分。   

  2.2  Logistic剖析

     接纳P<0.05为选入,P>0.1为移出尺度的Forward:Conditional法,以选择有首要浸染的影响成分。(1)自变量“不能耐受演习量的水平”入选,方程分类手法达74.1%;(2)自变量“对演习放置不写意度”入选,方程分类手法达74.4%;(3)自变量“单元”入选,方程分类手法达75.0%;(4)自变量“BMI”入选,方程分类手法达75.7%,方程有用性经卡方磨练,x2=47.730,P=0.000。Logistic回归剖析效果见表2,Logistic回归的分类概率方程为:表2  Logistic回归剖析效果自变量偏回归(略)
  
  P=e-5.218+0.361Xt+0.338Xs+0.081Xu+0.094Xb1+e-5.218+0.361Xt+0.338Xs+0.081Xu+0.094Xb

     OR值又称优势比,指露出组事宜发生的危险性为非露出组的若干倍,如某成分的优势比>1,声名该成分是事宜发生的危险成分。可见不能耐受演习量的水平、对演习放置不写意度、单元、BMI是演习损伤发生的危险成分。

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