A comparison of accuracy of factors related to diabetes mellitus by using logistic regression and multilevel logistic regression: TCNAP database 2018
Article Sidebar
Published:
Jul 5, 2021
Keywords:
diabetes accuracy logistic regression multilevel
Main Article Content
Abstract
The limitation of traditional logistic regression analysis is that the reduction level of independent variables decrease in level of detailed data, which leads to bias in data analysis. Therefore, this study aims to evaluate and compare accuracy of traditional logistic regression and multilevel logistic regression using data from TCNAP database of the Office of Health Promotion Fund, Bureau 3, Community Health Support Office. It was observed that both technique result the different in 95% CI of odds ratio around 5.65 to 72.14% (Some variables exceeded the specified criteria, which is 20 percent.). The multilevel regression analysis (AIC=2,007,527, BIC=2,007,834, Brier score=0.0316, AUC=0.8511) gives higher accuracy compare with traditional logistic regression (AIC=2,032,180, BIC=2,032,473, Brier score=0.0313, AUC=0.8505). However, the AUC value from both techniques is less than 1% which less than standard limit 5%. Because the data used in this study have not much difference between groups (ICC=0.2656), the logistic regression can be selected. The observation from this study suggest that the multilevel regression is suitable for data that significant difference between groups, while the logistic regression is good for a small difference between groups. Nonetheless, further studies on structural equation models and model estimation are needed.
Article Details
How to Cite
Boonnuk, T. (2021). A comparison of accuracy of factors related to diabetes mellitus by using logistic regression and multilevel logistic regression: TCNAP database 2018. The Public Health Journal of Burapha University, 16(1), 65–79. retrieved from https://he02.tci-thaijo.org/index.php/phjbuu/article/view/249332
Section
นิพนธ์ต้นฉบับ (Original Articles)
References
1.วชิระ เพ็งจันทร์. (2558). “เบาหวาน สาเหตุเสียชีวิต อันดับ 3 ในผู้หญิง และอันดับ 8 ในผู้ชาย”. เจาะลึกระบบสุขภาพ. เข้าถึงได้จาก https://www.hfocus.org/content/2015/11/11245. [28 สิงหาคม 2562]
2.International diabetes federation. (2018). IDF DIABETES ATLAS. 8th. Brussels: International diabetes federation.
3.สำนักโรคไม่ติดต่อ กระทรวงสาธารณสุข. (2561). ประเด็นสารรณรงค์เบาหวานโลก ปี 2561. นนทบุรี: กระทรวงสาธารณสุข.
4.สำนักระบาดวิทยา กระทรวงสาธารณสุข. (2559). “โรคเบาหวาน”. สรุปรายงานการเฝ้าระวังโรค ประจำปี 2558. นนทบุรี: กระทรวงสาธารณสุข.
5.Esti Iturralde, Joseph R. Rausch, Jill Weissberg-Benchell, Korey K. Hood. (2019). “Diabetes-Related Emotional Distress Over Time”. Pediatrics. 143(6): 1 – 8.
6.N.C. Vaz, A.M. Ferreira, M.S. Kulkarni, F.S. Vaz. (2011). “Prevalence of diabetes mellitus in a rural population of Goa, India”. The National Medical Journal of India. 24(1): 16– 18.
7.Martijn Lappenschaar, Arjen Hommersom, Peter J.F. Lucas, Joep Lagro, Stefan Visscher. (2013). “Multilevel Bayesian networks for the analysis of hierarchical health care data”. Artificial Intelligence in Medicine. 57(3): 171– 183.
8.Ashis Talukder and Zobayer Hossain. (2020). “Prevalence of Diabetes Mellitus and Its Associated Factors in Bangladesh: Application of Twolevel Logistic Regression Model”. Scientific Reports. 10(10237): 1 – 7.
9.Randa M. Kutob, Violet Perez Siwik, Mikel Aickin, Cheryl Ritenbaugh. (2014). Families United/Familias Unidas: Family Group Office Visits to Reduce Risk Factors for Type 2 Diabetes. The Diabetes Educator. 40(2): 191-201.
10.รติภาคย์ ตามรภาค. (2561). ปัจจัยที่สัมพันธ์กับการเกิดโรคเบาหวานชนิดที่ 2 และประสบการณ์การดูแลตนเองในการควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดของผู้สูงอายุชาวไทยภูเขา จังหวัดเชียงราย ประเทศไทย. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาสาธารณสุขศาสตร์ สำนักวิชาวิทยาศาสตร์สุขภาพ มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง.
11.อกนิษฐ์ ทองจิตร. (2561). การพัฒนาวิธีจำแนกประเภทข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบปรับเหมาะผสมผสานการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค สำหรับการจำแนกประเภทกลุ่มเสี่ยงในการเป็นโรคเบาหวาน. ดุษฎีนิพนธ์หลักสูตรปรัชญาดุษฎีบัณฑิต สาขาวิชาการวิจัยและสถิติทางวิทยาการปัญญา วิทยาลัยวิทยาการวิจัยและวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา.
12.กัณฑิมา อยู่รวม. (2557). ปัจจัยคัดสรรที่สัมพันธ์กับระดับน้ำตาลเฉลี่ยสะสมในเลือดของข้าราชการตำรวจที่เป็นโรคเบาหวาน ชนิดที่ 2 ที่ไม่สามารถควบคุมระดับน้ำตาลเฉลี่ยสะสมในเลือดได้. วิทยานิพนธ์ปริญญาพยาบาลศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาพยาบาลศาสตร์ คณะพยาบาลศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
13.ชลธิดา โยธารินทร์. (2556). ปัจจัยเสี่ยงของโรคเบาหวานชนิดที่ 2 ในประชากรอายุ 40 ปีขึ้นไป ที่ตำบลนามะเขือ อำเภอสหัสขันธ์ จังหวัดกาฬสินธุ์ ประเทศไทย. วิทยานิพนธ์ปริญญาสาธารณสุขศาสตร มหาบัณฑิต สาขาวิชาสาธารณสุขศาสตร์ วิทยาลัยวิทยาศาสตร์สาธารณสุข จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
14.อนัญญา ประดิษฐปรีชา. (2554). ปัจจัยด้านการบริโภคอาหารที่มีผลต่อการเป็นโรคเบาหวาน ชนิดที่ 2 ในประชากร อำเภอนากลาง จังหวัดหนองบัวลำภู. วิทยานิพนธ์ปริญญาสาธารณสุขศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาโภชนศาสตร์เพื่อสุขภาพ บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยขอนแก่น.
15.จารุพร สฤษฎิ์สุข. (2553). การพยากรณ์ความเสี่ยงในการเป็นโรคเบาหวานโดยวิธีแบบจำลองสมการโครงสร้าง. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี.
16.ชำนาญ สูญสิ้นภัย. (2553). การศึกษาและพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญในการคัดกรองโรคเบาหวาน. วิทยานิพนธ์นี้หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์เพื่อการศึกษา คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏนครปฐม.
17.สุดสงวน ชิณโน. (2553). บริโภคนิสัยของประชาชนกลุ่มเสี่ยงต่อการป่วยเป็นโรคเบาหวาน อำเภอนาคู จังหวัดกาฬสินธุ์. วิทยานิพนธ์ปริญญาสาธารณสุขศาสตรมหาบัณฑิต คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา.
18.วิชิต อินทร์ลำพันธ์. (2549). ภาวะเสี่ยงต่อการเป็นโรคเบาหวานของประชาชนอายุ 40 ปีขึ้นไป จังหวัดสุพรรณบุรี. สารนิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการสังคมและการจัดการระบบสุขภาพ บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยศิลปากร.
19.Azra Ramezankhani, Kamran Guity, Fereidoun Azizi, and Farzad Hadaegh. (2019). “Sex differences in the association between spousal metabolic risk factors with incidence of type 2 diabetes: a longitudinal study of the Iranian population”. Biology of Sex Differences. 10(41): 1 – 8.
20.S. Carlsson, N. Hammar, V. Grill. (2005). Alcohol consumption and type 2 diabetes. Diabetologia. 40: 1051–1054.
21.Nick Robinson. (2018). The Disadvantages of Logistic Regression. Retrieve from https://www.theclassroom.com/ disadvantages-logistic-regression-8574447.html, [June 28, 2018].
22.Anita R. Kothari and Stephen Birch. (2004). “Multilevel Health Promotion Research: Conceptual and Analytical Considerations”. Canadian Journal of Nursing Research. 36(1): 56 – 75.
23.John Neumann. (2016). “Model selection and overfitting”. NATURE METHODS. 13(9): 703 –704.
24.Jindra Reissigova, Zdenek Monhart, Jana Zvarova, Petr Hanzlicek, Hana Grunfeldova, Petr Jansky, Jan Vojacek, Petr Widimsky. (2013). In-hospital Death Prediction by Multilevel Logistic Regression in Patients with Acute Coronary Syndromes. European Journal of Biomedical Informatics. 9(1): 11–17.
2.International diabetes federation. (2018). IDF DIABETES ATLAS. 8th. Brussels: International diabetes federation.
3.สำนักโรคไม่ติดต่อ กระทรวงสาธารณสุข. (2561). ประเด็นสารรณรงค์เบาหวานโลก ปี 2561. นนทบุรี: กระทรวงสาธารณสุข.
4.สำนักระบาดวิทยา กระทรวงสาธารณสุข. (2559). “โรคเบาหวาน”. สรุปรายงานการเฝ้าระวังโรค ประจำปี 2558. นนทบุรี: กระทรวงสาธารณสุข.
5.Esti Iturralde, Joseph R. Rausch, Jill Weissberg-Benchell, Korey K. Hood. (2019). “Diabetes-Related Emotional Distress Over Time”. Pediatrics. 143(6): 1 – 8.
6.N.C. Vaz, A.M. Ferreira, M.S. Kulkarni, F.S. Vaz. (2011). “Prevalence of diabetes mellitus in a rural population of Goa, India”. The National Medical Journal of India. 24(1): 16– 18.
7.Martijn Lappenschaar, Arjen Hommersom, Peter J.F. Lucas, Joep Lagro, Stefan Visscher. (2013). “Multilevel Bayesian networks for the analysis of hierarchical health care data”. Artificial Intelligence in Medicine. 57(3): 171– 183.
8.Ashis Talukder and Zobayer Hossain. (2020). “Prevalence of Diabetes Mellitus and Its Associated Factors in Bangladesh: Application of Twolevel Logistic Regression Model”. Scientific Reports. 10(10237): 1 – 7.
9.Randa M. Kutob, Violet Perez Siwik, Mikel Aickin, Cheryl Ritenbaugh. (2014). Families United/Familias Unidas: Family Group Office Visits to Reduce Risk Factors for Type 2 Diabetes. The Diabetes Educator. 40(2): 191-201.
10.รติภาคย์ ตามรภาค. (2561). ปัจจัยที่สัมพันธ์กับการเกิดโรคเบาหวานชนิดที่ 2 และประสบการณ์การดูแลตนเองในการควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดของผู้สูงอายุชาวไทยภูเขา จังหวัดเชียงราย ประเทศไทย. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาสาธารณสุขศาสตร์ สำนักวิชาวิทยาศาสตร์สุขภาพ มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง.
11.อกนิษฐ์ ทองจิตร. (2561). การพัฒนาวิธีจำแนกประเภทข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบปรับเหมาะผสมผสานการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค สำหรับการจำแนกประเภทกลุ่มเสี่ยงในการเป็นโรคเบาหวาน. ดุษฎีนิพนธ์หลักสูตรปรัชญาดุษฎีบัณฑิต สาขาวิชาการวิจัยและสถิติทางวิทยาการปัญญา วิทยาลัยวิทยาการวิจัยและวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา.
12.กัณฑิมา อยู่รวม. (2557). ปัจจัยคัดสรรที่สัมพันธ์กับระดับน้ำตาลเฉลี่ยสะสมในเลือดของข้าราชการตำรวจที่เป็นโรคเบาหวาน ชนิดที่ 2 ที่ไม่สามารถควบคุมระดับน้ำตาลเฉลี่ยสะสมในเลือดได้. วิทยานิพนธ์ปริญญาพยาบาลศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาพยาบาลศาสตร์ คณะพยาบาลศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
13.ชลธิดา โยธารินทร์. (2556). ปัจจัยเสี่ยงของโรคเบาหวานชนิดที่ 2 ในประชากรอายุ 40 ปีขึ้นไป ที่ตำบลนามะเขือ อำเภอสหัสขันธ์ จังหวัดกาฬสินธุ์ ประเทศไทย. วิทยานิพนธ์ปริญญาสาธารณสุขศาสตร มหาบัณฑิต สาขาวิชาสาธารณสุขศาสตร์ วิทยาลัยวิทยาศาสตร์สาธารณสุข จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
14.อนัญญา ประดิษฐปรีชา. (2554). ปัจจัยด้านการบริโภคอาหารที่มีผลต่อการเป็นโรคเบาหวาน ชนิดที่ 2 ในประชากร อำเภอนากลาง จังหวัดหนองบัวลำภู. วิทยานิพนธ์ปริญญาสาธารณสุขศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาโภชนศาสตร์เพื่อสุขภาพ บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยขอนแก่น.
15.จารุพร สฤษฎิ์สุข. (2553). การพยากรณ์ความเสี่ยงในการเป็นโรคเบาหวานโดยวิธีแบบจำลองสมการโครงสร้าง. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี.
16.ชำนาญ สูญสิ้นภัย. (2553). การศึกษาและพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญในการคัดกรองโรคเบาหวาน. วิทยานิพนธ์นี้หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์เพื่อการศึกษา คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏนครปฐม.
17.สุดสงวน ชิณโน. (2553). บริโภคนิสัยของประชาชนกลุ่มเสี่ยงต่อการป่วยเป็นโรคเบาหวาน อำเภอนาคู จังหวัดกาฬสินธุ์. วิทยานิพนธ์ปริญญาสาธารณสุขศาสตรมหาบัณฑิต คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา.
18.วิชิต อินทร์ลำพันธ์. (2549). ภาวะเสี่ยงต่อการเป็นโรคเบาหวานของประชาชนอายุ 40 ปีขึ้นไป จังหวัดสุพรรณบุรี. สารนิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการสังคมและการจัดการระบบสุขภาพ บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยศิลปากร.
19.Azra Ramezankhani, Kamran Guity, Fereidoun Azizi, and Farzad Hadaegh. (2019). “Sex differences in the association between spousal metabolic risk factors with incidence of type 2 diabetes: a longitudinal study of the Iranian population”. Biology of Sex Differences. 10(41): 1 – 8.
20.S. Carlsson, N. Hammar, V. Grill. (2005). Alcohol consumption and type 2 diabetes. Diabetologia. 40: 1051–1054.
21.Nick Robinson. (2018). The Disadvantages of Logistic Regression. Retrieve from https://www.theclassroom.com/ disadvantages-logistic-regression-8574447.html, [June 28, 2018].
22.Anita R. Kothari and Stephen Birch. (2004). “Multilevel Health Promotion Research: Conceptual and Analytical Considerations”. Canadian Journal of Nursing Research. 36(1): 56 – 75.
23.John Neumann. (2016). “Model selection and overfitting”. NATURE METHODS. 13(9): 703 –704.
24.Jindra Reissigova, Zdenek Monhart, Jana Zvarova, Petr Hanzlicek, Hana Grunfeldova, Petr Jansky, Jan Vojacek, Petr Widimsky. (2013). In-hospital Death Prediction by Multilevel Logistic Regression in Patients with Acute Coronary Syndromes. European Journal of Biomedical Informatics. 9(1): 11–17.
