谷琳琳　葛　淼

(阿坝师范学院，四川　汶川　623002)



土壤因素对中老年人血小板分布宽度参考值的影响

谷琳琳葛淼1

(阿坝师范学院，四川汶川623002)

血小板分布宽度；多元回归分析；土壤因素

血小板分布宽度是反映血液内血小板容积变异的参数，以血小板体积的变异系数表示，也就是血小板体积分布与体积大小变化的变异系数，其随着年龄的变化有一定的差异。有研究者研究了人体血小板参数参考值与年龄、性别、体重、身高等的关系〔1，2〕，但其与土壤因素关系的研究并没有深入探讨。本文采用多元回归分析的方法研究了中国各地的45～80岁中老年人血小板分布宽度参考值与土壤因素的关系，为临床上应用化瘀原则防治常见老年病以及对冠心病高危人群的预测、预防及再心梗的预防提供了理论依据。

1　材料与方法

1.1材料

1.1.1血小板分布宽度资料收集从中国期刊网、硕博论文、年鉴数据库检索有关资料，同时收集了中国28个省、市、自治区省医院及高等院校测定的4 752例健康中老年人(年龄范围45～80岁)血小板分布宽度参考值；数据搜集的年限为1996～2014年，资料数据多分布东部平原区、沿海地区，多集中于城市〔1～25〕。

1.1.2土壤因素资料土壤数据来源于联合国粮农组织和维也纳国际应用系统研究所构建的世界和谐土壤数据库HWSD，具体土壤因子有表土砂砾百分率(X1)、表土粉粒百分率(X2)，表土黏粒百分率(X3)、表土参考容量(X4)、表土石砾含量(X5)、表土有机质含量(X6)、表土pH(X7)、表土(twik土)阳离子交换量(X8)、表土碱度(X9)、表土盐分(X10)。

1.2方法

1.2.1相关分析法利用统计软件分析10项土壤指标与中老年人血小板分布宽度参考值的相关性，对其进行假设检验，从而得出中老年人血小板分布宽度参考值与各个指标之间的相关系数。

1.2.2多元回归分析采取SPSS软件将X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10作为自变量，中老年人血小板分布宽度参考值(Y)作为因变量，推出土壤因子与中老年人血小板分布宽度参考值之间的回归方程。

1.2.3空间分布图的绘制应用ArcGIS10.0软件下的地理统计分析工具进行克里金插值〔26〕、掩膜提取，拟合出中国中老年人血小板分布宽度参考值的空间分布趋势图。

2　结　果

2.1中老年人血小板分布宽度参考值与土壤因子的相关性各土壤因子X1=0.247，P=0.034;X2=-0.007，P=0.951;X3=-0.335，P=0.004;X4=0.343，P=0.003;X5=-0.108，P=0.360;X6=-0.026，P=0.282;X7=0.133，P=0.260;X8=0.097，P=0.413;X9=0.133，P=0.260;X10=-0.108，P=0.358。

2.2多元线性回归分析以X1～X10为自变量，中老年人血小板分布宽度参考值(Y)作为因变量，得出方程：

其中F=9.605，P=0.003，根据回归分析的原理可知土壤指标与中老年人血小板分布宽度参考值之间有一定的相关性。

再次运用SPSS软件对上述回归方程进行残差分析，得出预测值与实测值进行比较。见图1。对样本双侧t检验得出t=8.382，P=0.626，由此说明在95%的显著性水平下，可以认为两组值之间无显著性差异，方差是相等的，得出土壤因子与中老年人血小板分布宽度参考值预测值与实测值有较好的一致性。

2.3空间分布趋势图见图2。通过选取全国2 322个市县作为观测点，利用模型计算出这2 322个市县健康中老年人血小板分布宽度参考值的预测值，在已矢量化的中国地图上准确定位这2 322个市县，得出空间趋势分布图。

图1　残差图的正态P-P图

图2　血小板分布宽度参考值空间分布趋势图

3　讨　论

从空间分布趋势图可以清晰看出位于同一颜色区域的中老年人血小板分布宽度正常值相等，颜色较深的地区说明中老年人血小板分布宽度正常值比较大，而颜色较浅的地区中老年人血小板分布宽度正常值较小。从图中我们可以看出中老年人血小板分布宽度正常值呈现出由北向南逐渐增大的趋势，同时表现出一定的纬度负相关性，即随着纬度的递减正常参考值随之增加。

已有研究表明，年龄、身高、性别的差异会对中老年人血小板分布宽度正常值产生一定的影响，另外其也会受到测试季节和时段的影响〔25〕，本文研究结果显示，中老年人血小板分布宽度参考值与3项土壤因素具有相关性，其中表土黏粒百分率为影响中老年人血小板分布宽度参考值的主要因素。一般来说，以上这三项土壤指标偏高一般出现在干旱、半干旱地区，不同地域的土壤所含矿物质的含量也不相同，土壤中某种成分含量的高低会直接影响到植物生长及该元素在人体中的含量，而含量过高或缺乏都会引起个体一系列症状，人体对矿物元素的摄入量的多少对人体的健康有着重要的影响，若机体缺少某些元素，则会阻碍相关酶的合成，造成人体代谢紊乱，组织变性而出现一系列的病理变化〔27〕。

另外，不同地区的土壤质地会直接影响当地的小气候、空气质量及生态环境，间接作用于人体，而土壤中所含有的微量元素及有毒的物质长期会通过饮食进入人体，对人体健康造成不同程度的影响。本文建立的关系模型，一方面可以为各种医学指标提供思路和方法，同时很大程度上丰富了医学地理学的内容〔26〕。

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〔2016-03-08修回〕

(编辑郭菁)

The impact of the soil factors on the PDW reference value of middle-aged and elderly people

GU Lin-Lin,GE Miao.

ABa Teachers University,Wenchuan 623002,Sichuan,China

Platelet distribution width (PDW)；Multiple regression analysis；Soil factors

国家自然科学基金资助课题(40141002)

葛淼(1960-)，男，博士生导师，研究员，陕西师范大学健康地理研究所，主要从事医学参考值研究。

谷琳琳(1988-)，女，硕士，助教，主要从事医学参考值与地理环境关系的研究。

R188

A

1005-9202(2016)16-4022-03；doi：10.3969/j.issn.1005-9202.2016.16.072

1陕西师范大学