中老年男性血小板压积参考值与地理因素的关系

谷琳琳 葛 淼 何进伟 周文华 薛然尹

(陕西师范大学健康地理研究所，陕西 西安 710062)

血小板压积是血常规检查的一项重要指标〔1～10〕。目前，国内外缺乏血小板压积指标参考值在受不同地理因素条件影响下的统一标准，影响临床诊断的准确性。很多人只测定了本地的血小板压积参考值〔11～15〕，但45～80岁男性血小板压积参考值与地理因素的关系未见报道。本文采用主成分分析和多元回归分析的方法研究中国各地的45～80岁中老年男性血小板压积参考值与地理环境的关系，并对其规律性进行分析。

1 资料与方法

1.1对象 通过检索中国期刊网全文数据库等，在北京、上海、浙江、青海、四川等地的图书馆购买有关资料，同时收集中国各个省医院和有关研究单位及高等院校测定的5 294例健康中老年男性血小板压积参考值。受试对象为年龄45～80岁的健康中老年男性。采用拜尔公司ADVIA120全自动血细胞计数仪来测定血小板压积。资料来源分布在中国28个省、市、自治区，但缺乏西藏、台湾、香港、澳门的资料，东部平原地区的资料比西部高原地区的资料多，南部地区的资料比北部地区的资料多。

本文选取了海拔高度(X1/m)、年日照时数(X2/h)、年平均气温(X3/℃)、年平均相对湿度(X4/%)、年降水量(X5/mm)、气温年较差(X6/℃)、年平均风速(X7/m/s)、表土粉粒百分率(X8/%)、表土参考容量(X9)和表土pH(X10)等10项地理指标作为环境因素进行研究。

1.2统计学分析 采用SPSS19.0软件，进行相关分析、多元线性回归分析及主成分分析等。

2 结 果

2.1相关分析 把中老年男性血小板压积正常参考值作为因变量(Y)，7项地理指标和3项土壤指标作为自变量，运用相关分析方法得到中老年男性血小板压积正常参考值与各个指标之间的单相关系数(r)及显著性(P)，见表1。

表1 环境因素与血小板压积参考值的相关分析结果

2.3主成分分析 在进行主成分分析之前，先要了解变量之间相关性来判断进行主成分分析是否合适，在SPSS19.0 软件中测得KMO抽样适度测定值为0.642，KMO值>0.5，Bartlett球形检验为零。因而对这10个因素进行主成分分析是可行的。

2.3.1主成分的统计信息 表2给出特征根，由大到小排列，各主成分的贡献率及累积贡献率前4个特征根分别为1.892、1.411、1.083和0.859 ，但是前4个主成分的累积贡献率达88.302% ，解释总变异的88.302%。

表2 总变量解释

将式(1)同原始表达式进行运算，得出中老年男性血小板压积正常参考值与地理因素之间的线性回归方程为(2)：Y=-46.443 49+0.099 305 5X1+0.021 247 X2-2.724 552 5 X3-1.053 598 9 X4-0.024 550 6 X5+1.790 622 8 X6+11.701 824 X7-0.268 956 1 X8-10.173 499 X9-4.957 430 5 X10。

表3 因子得分系数矩阵

图1 中老年男性血小板压积参考值空间分布规律

2.4血小板压积参考值与地理分布规律图 由图1可看出多元线性回归模型的预测结果比较逼近实测值，多元线性回归模型的成对样本双侧T检验的t值为0.280，P=0.780，在95%的显著性水平下，多元线性回归模型预测值与实测值之间无显著性差异。然而多元线性回归模型较为简单，因此本文选取多元线性回归分析模型作为中老年男性血小板压积正常参考值的最优预测模型。主成分分析模型的成对样本双侧T检验的t值为13.683，P=0.000。为了能更清楚地表示血小板压积正常参考值的地理空间分布趋势，本文选取全国范围内59个市县作为基础观测点，借助ArcGIS软件中的空间分析模块在矢量化好的地图上准确定位这些点，利用空间插值法，精确地拟合并绘制出血小板压积正常参考值的地理分布趋势图。

根据模型预测中国59个市县地区的中老年男性血小板压积正常参考值，精确地拟合并绘制正常参考值的地理分布专题图(图1)。颜色较深的地区血小板压积正常值较大，颜色较浅的地区血小板压积正常值较小。

3 讨 论

本研究从单相关系数可以看出血小板压积参考值与地理环境之间是存在依赖关系的，随着年X3的增加，血小板压积参考值逐渐减小，相关性显著；随着X2、X6、X7逐渐增大，血小板压积参考值逐渐增加，相关性显著；随着X1、X8、X10等逐渐升高，血小板压积参考值逐渐增大，但相关性不显著。因此，年平均气温是影响中老年男性血小板压积正常参考值的主要因素。这是因为随着年平均气温的逐渐升高，人的血管处于舒张状态，血小板自身表面的糖蛋白与内皮下的确胶原物质黏附；同时血小板之间的聚集能力减弱，使血小板分散状态，从而血小板压积就会随之降低。如果知道中国某地的X1、X6、X7、X10等地理指标，就可以用回归方程来计算这一地区45～80岁中老年男性血小板压积参考值。例如，北京地区海拔高度为31.3 m，气温年较差 30.8 ℃，年均风速2.5 m/s，表土pH为8.2，利用回归方程得到北京地区45～80岁中老年男性血小板压积参考值为0.088。从图中可以看出血小板压积分布总体呈现西北大于东北和东南，内陆大于沿海的趋势。

本研究推导出中国中老年男性血小板压积参考值的模型方程，可以估计得出中国区域内任何地方中老年男性血小板压积参考值，为该区域的临床诊断提供了可靠的科学依据。 通过定量分析医学参考值与地理因素之间的关系，建立关系模型 ，一方面可以为医学诊断提供科学的参考依据，同时很大程度上丰富了医学地理学的内容〔26～29〕。

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