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中国老年人心率参考值与地理环境的因子分析

2013-11-20向思亭张亚平周文华

中国老年学杂志 2013年1期
关键词:参考值心率变量

向思亭 葛 淼 张亚平 井 静 周文华

(陕西师范大学旅游与环境学院健康地理研究所,陕西 西安 710062)

心率是心功能研究的一项重要指标,与心动周期的时程长短有密切关系。但目前,国内外缺乏心率参考值的统一标准,严重影响了临床诊断的准确性。为制定中国人的心率参考值的标准,许多学者研究了心率参考值与年龄、身高、体重、性别、海拔等的关系〔1~20〕,但对于中国老年人心率参考值与地理因素的因子分析,国内外未见他人报道。本文使用相关分析、因子分析和回归分析等方法,研究中国各地测定的健康老年人心率参考值与地理因素之间的关系,发现二者具有一定的规律性。

1 材料与方法

1.1 心率参考值 通过检索中国期刊网、维普资讯网、超星数字图书馆等相关网络数据库,查阅北京、上海、西安等地图书馆相关期刊和书籍,获取了全国68 589例健康人心率值,从中筛选出年龄在60岁以上的健康老年人心率参考值数据3 750例,测定地点包含全国50个市(县)级医院和有关研究单位及高等院校,东部地区的资料多于西部地区。测定仪器为动态心电图记录仪,记录结果为中国健康老年人静息心率参考值,以次/min为单位。

1.2 地理资料 均来源于国家测绘局数据中心提供的共享资料及有关地理著作和词典,选取的地理因素指标为:海拔高度(X1),年日照时数(X2),年平均气温(X3),年平均相对湿度(X4),年降水量(X5),气温年较差(X6),年平均风速(X7)。

2 结果

2.1 相关分析 运用相关分析法,得出老年人心率参考值与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的 单 相 关 系数 r 分别 为 0.328、-0.142、0.186、0.036、0.235、-0.423、-0.423;P 值分别为0.010、0.163、0.098、0.403、0.050、0.001、0.001。可以看出,X6和X7是影响老年人心率的最主要的因素。此外,X1与老年人心率参考值的相关性也很显著。

2.2 因子分析〔21〕在进行因子分析之前,首先要了解各个变量之间的相关性,从而判断因子分析的方法使用是否合适。如果大多数变量之间的单相关系数绝对值>0.3,进行因子分析就有实际意义。从相关系数矩阵(表1)中,可以看出大多数变量的相关系数绝对值>0.3,说明各地理因素之间存在着显著的相关性,所以在进行预测模型之前,要取消较为严重的共线性,并把一些错综复杂的变量总结为少数几个综合因子的多元分析方法。

表1 相关系数矩阵

2.2.1 因子分析实用性判断 进行因子分析之前,有一个默认的前提条件,就是各变量间必须具备相关性,此条件可用KMO统计量和Bartlett球形检验加以判断。当KMO统计量大于0.5或者Bartlett球形假设被拒绝,即说明各指标之间并非独立,取值是有相关性的。因此用SPSS17.0软件计算X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的 KMO 统计量和 Bartlett球形检验,得出KMO统计量为0.738,因此各变量间的相关程度无太大差异,数据适合做因子分析;Bartlett球形检验,近似χ2值388.408,自由度21,显著性水平0.000,因此拒绝Bartlett球形度检验的零假设,认为适合做因子分析。

2.2.2 用因子分析的方法来构造因子变量 利用SPSS17.0软件,对选取的 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7进行公因子的提取。

根据主成分个数的确定,一般取累积方差贡献率≥70%且特征根≥1的因子作为提取的公因子。由表2可知,前2个因子的累积贡献率已达到85.555%,且特征根≥1,说明其已经包含了各地理变量的85.555%的信息,效果较好。又由特征根碎石图(图1)可以看出,当取到第2个特征根时,曲线明显呈下降的趋势,随后趋于平稳,所以选取前2个公共因子代替原始的7个地理因素来研究对老年人心率参考值的影响。

表2 解释的总方差

图1 特征根碎石图

2.2.3 因子载荷与因子旋转 为了指导每个公共因子的明确意义,有必要进行因子旋转,使得新的因子载荷尽可能地接近0或者远离0。对已经得到的2个公共因子进行Varimax方差最大正交旋转,可以得到2个新的公共因子,其因子载荷矩阵和旋转空间分布情况见表3,图2。可以看出公共因子F2对X1、X7的载荷量较大(其绝对值≥0.5),从相关系数上看,X1和X7与老年心率相关性显著,因此公共因子F2反映的是地理因素对心率的直接影响。而公因子 F1对X2、X3、X4、X5、X6的载荷量较大(其绝对值≥0.5),从相关系数上看,X2、X3、X4、X5与老年心率相关性不显著。因此说明,公共因子F1反映的是气候因素对心率的间接影响。

表3 正交旋转后的因子载荷矩阵

2.2.4 因子得分 公共因子是由原始变量综合而来的,把原始变量的取值代入到表达式中求出各个因子的得分值,从而用因子得分值代替原始变量进行回归分析。F1、F2的表达式公式一 为:F1= -0.044stdX1-0.228stdX2+0.213stdX3+0.207stdX4+0.215stdX5-0.207stdX6-0.063 7stdX7,F2=-0.484stdX1+0.054stdX2+0.045stdX3+ 0.116stdX4+0.035stdX5+0.303stdX6+0.511stdX7。这里,stdXi(i=1,2,3,4,5,6,7)表示标准指标变量。标准指标变量的公式二为:stdX1=(X1-385.55)/782.503;stdX2=(X2-2 298.26)/438.094;stdX3=(X3-14.700)/5.317 6;stdX4=(X4-69.64)/8.796;stdX5=(X5-1 025.848)/539.290 8;stdX6=(X6-25.220)/5.165 3;stdX7=(X7-2.612)/0.689 5。

图2 因子得分散点图

2.2.5 计算回归方程 以F1、F2为自变量,以老年人心率参考值为因变量进行回归分析,获得回归方程:

将公式一与公式二代入回归方程(1),最终转化为Ÿ与原始变量的多元回归方程:

F=9.317,P=0.000<0.05,说明该模型较显著。在以上回归方程中,Ÿ是心率(次/min)参考值,0.433是剩余标准差。

应用SPSS17.0统计软件,运用成对样本t检验〔21〕,比较老年人心率参考值的预测值与实测值。配对t检验的统计量t为-0.136,所对应的双侧P值为0.895,所以可以认为两组之间总体方差是相等的,无显著性差异,故可以认为老年人心率参考值的预测值与实测值具有较好的一致性。运用方程(2)对中国11个城市的老年人心率参考值进行预测,将预测值与实测值进行比较。从图3可以看出预测值与实测值的拟合程度较好,P=0.005<0.01。因此可以认为,由因子分析得出的回归方程可以用来预测中国老年人心率参考值。

2.3 绘制中国老年人心率参考值分布规律图 见图4。为了准确揭示出中国老年人心率参考值的分布规律,本文选取了全国4 383个市县作为观测点,根据各个观测点的8项地理因素值,计算出这4 383个市县健康老年人心率参考值的预测值:在已矢量化好的地图上准确定位这4 383个市县;应用GIS软件中的地统计分析模块(Geostatistical Analyst)进行克里格(Kriging)插值,精确地拟合出中国老年人心率参考值的空间趋势分布图。可以估算中国任一地区的老年人心率的参考值。位于同一色系和等值线上的老年人心率参考值相等;同一等值线附近区域的参考值相近。从图中颜色可以清晰获知,我国西南部老年人心率参考值较大,而东北部较小;同一色系分布与我国地形三级阶梯分布大致相近,可见海拔对老年人心率参考值影响很大,这也符合老年人心率参考值与地理因素有很大关系的认识。

图3 中国11城市老年人心率预测值与实测值

图4 中国老年人心率参考值空间趋势图

3 讨论

从单相关系数可以看出,随着X1的逐渐增大,老年人心率正常参考值逐渐增加,相关性很显著。随着X2的逐渐增大,老年人心率正常参考值逐渐减小,相关性不显著。随着X3逐渐增大,老年人心率正常参考值逐渐增大,相关性不显著。随着X4逐渐增大,老年人心率正常参考值逐渐增大,相关性不显著。随着X5逐渐增大,老年人心率正常参考值逐渐增大,相关性显著。随着X6逐渐增大,老年人心率正常参考值逐渐减小,相关性很显著。随着X7逐渐增大,老年人心率正常参考值逐渐减小,相关性很显著。医学著作《内经》在《素问·异法方宜论篇》里指出“东方之域……其民食鱼而嗜咸……,其民皆黑色疏理。西方者……其民凌居而多风,其民华食而脂肥。北方者,其民乐野而乳食……。南方者,……其民嗜酸而食胕……。中央者……其民食杂而不劳……”。在《素问·五常政大论篇》里同样指出“天不足西北,左寒而右凉;地不满东南,右热而左温。……是以地有高下,气有温凉,高者气寒,下者气热……西北之气散而寒之,东南之气收而温之,所谓同病异治也”。说明由于所处的地理环境有高低方位的不同,其气候的寒热温凉也不尽相同,人的生理和病理状况也随之各异,其治疗方法也就各不相同。这与本研究结果密切吻合。此外,本研究成果与《内经》中“因地异质,因地制宜”理论和“物竞天择,适者生存”、“生物器官用进废退的特性”的达尔文进化论是相吻合。

因此,相同地理环境下的医学参考值应该是相同的,不同地理环境下的医学参考值应该是不同的,医学参考值与地理因素之间应该是有依赖关系的。

如果知道中国某地的 X1(m)、X2(h)、X3(℃)、X4(%)、X5(ml)、X6(℃)、X7(m/s)这些地理因素指标,就可以用建立的回归方程来估算这一地区的老年人心率参考值。也可以利用绘制的老年人心率参考值空间趋势图来估算这一地区的老年人心率参考值。例如,通过查阅相关资料获取了上海市的X1~X7分别为 5.5 m、1 986.1 h、15.7℃、79%、1 120 ml、24.3℃、3.80 m/s,将这些地理数据代入方程(2)有:Ÿ=80.22+0.000 964 1×5.5-0.000 645 0×1 986.1+0.017 99×15.7-0.003 782×79+0.000 212 8×1 120-0.135 2×24.3-1.369 6×3.80±0.433=70.68±0.433。

所以,上海市老年人心率参考值为(70.68±0.433)次/min。也可以使用老年人心率参考值空间趋势图,找到上海的具体地理位置,估算出其老年人心率参考值为70.4~71.7次/min。

但本文也存在一定的不足之处,主要问题是所得数据是通过公开发表的论文、著作获得,无法直接获得一手数据,在数据的统一性上有所欠缺。但是地理因素本身就是多年平均的综合结果,并且收集的是同一年龄段同一测定方法和测定仪器的健康老年人心率参考值,故对结论的影响并不大。在今后的工作中,将尽可能朝着一手资料和大容量样本努力。

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