健康成年人血肌酐参考值的地理环境分布
本文关键词： 肌酐 地理因素 主成分分析 岭回归分析 出处：《南方医科大学学报》2016年11期 论文类型：期刊论文
【摘要】：目的探讨健康成年人血肌酐(Scr)参考值与地理因素之间的关系,为制定不同地域的Scr参考值标准提供科学依据。方法搜集23个省、4个直辖市、5个自治区的347所医疗机构测定的29697例健康成年人Scr参考值,选取23项地理数据与Scr参考值进行相关分析,确定与Scr参考值显著相关的地理因素,通过主成分分析和岭回归分析分别建模,并对比实测值与预测值的拟合度并选取最优预测模型,最后利用克里金插值法构建中国健康成年人Scr参考值空间分布图。结果健康成年人Scr参考值与纬度、年日照时数、年平均气温、年平均相对湿度、年降水量、气温年较差、表土(粉土)阳离子交换量等7项地理因素指标存在显著关系,参考值的分布趋势为南部较高,北部较低,随纬度呈较有规律的变化。结论若得知某一地区的地理因素数据便可以进行健康成年人Scr参考值的预测,将地理因素纳入医学分析有助于因地制宜确定不同地区的医学参考值、提高临床诊断的准确性。
[Abstract]:Objective to investigate the relationship between the reference value of serum creatinine (SCR) and geographical factors in healthy adults. Methods the Scr reference values of 29697 healthy adults were collected from 347 medical institutions in 23 provinces, 4 municipalities and 5 autonomous regions. In this paper, 23 items of geographic data and Scr reference value were selected for correlation analysis, and the geographic factors significantly related to Scr reference value were determined, and the principal component analysis and ridge regression analysis were used to model them, respectively. The fitting degree between the measured value and the predicted value is compared and the optimal prediction model is selected. Finally, the spatial distribution map of Scr reference value of healthy adults in China is constructed by using Kriging interpolation method. Results the reference value and latitude of Scr and the annual sunshine hours of healthy adults are obtained. The annual mean temperature, average annual relative humidity, annual precipitation, annual air temperature difference, surface soil (silt) cation exchange capacity and other seven geographical factors have significant relationships. The distribution trend of reference values is higher in the south and lower in the north. Conclusion the Scr reference value of healthy adults can be predicted if we know the geographical factor data of a certain area, and it is helpful to determine the medical reference value of different areas according to the local conditions by incorporating geographical factors into medical analysis. To improve the accuracy of clinical diagnosis.
【作者单位】： 陕西师范大学旅游与环境学院健康地理研究所;西安交通大学医学院;
【基金】：国家自然科学基金(40971060) 陕西师范大学研究生创新基金(2016CSY012)~~
【分类号】：R446.1
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，本文编号：1515042
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