井 静 葛 淼 向思亭 王 欣 张亚平 闫燕春

(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)

目前，国内外缺乏左心房内径(LAD)参考值指标的统一标准，影响了临床诊断的准确性。为制定中国46～80岁男性LAD参考值的统一标准提供科学依据，很多人检测了本地区的LAD参考值〔1～53〕。但46～80岁男性LAD参考值与地理环境之间的关系研究未见报道。本文采用因子分析的方法研究了中国各地的46～80岁男性LAD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 超声检测材料 LAD增大为高血压患者的超声心动图常见表现〔54〕。临床中采用左心室长轴切面测量左心室收缩末期的左心房前后径，通常以测得值＞40mm作为左心房增大的诊断标准〔55〕。随着患者年龄增大，病情加重，左心房结构改变更加明显。通过计算机网络检索LAD的相关指标，从《中国期刊网全文数据库》、《中国期刊网优秀博、硕士论文数据库》、《万方中国学位论文全文数据库》、《中国重要会议论文全文数据库》、《中国科学引文数据库》等相关网站搜集了全国各地46～80岁健康男性LAD的参考值。搜集的资料中包括205个单位中46～80岁的8226例中国健康男性LAD参考值〔1～53〕。

在收集的资料中，西部高原区的资料少于东部平原区的资料，小城市的资料少于大城市的资料。临床中采用左心室长轴切面测量左心室收缩末期的左心房前后径。所选46～80岁男性LAD数据根据文献标准〔56〕，心电图提示为窦性心律，各数据在正常范围内。排除①急性冠脉综合征;②入组2个月前曾服用调脂药物和(或)非甾体类药物和(或)抗凝药;③肝、肾功能异常者;④脑血管意外(急性期);⑤有明确细菌、病毒感染;⑥急、慢性炎性疾病;⑦风湿活动，肌炎、肌病进展期。

1.2 地理资料 取材于有关地理著作和辞典〔57，58〕以及中国气象科学数据共享服务网，查寻近30年七项地理指标的平均值。地理资料选取了与人体生理状况有密切联系的海拔高度(m)、年日照时数(h)、年平均气温(℃)、年平均相对湿度(%)、年降水量(mm)、气温年较差(℃)、年平均风速(m/s)等7 项指标，分别表示为 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7。

1.3 统计学分析 采用SPSS17.0软件。

2 结果

2.1 相关分析结果 利用相关分析的原理和方法〔59，60〕计算46～80岁男性LAD参考值与海拔高度、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、年平均风速的单相关系数r值和P值。见表1。在选取的7项地理环境中，由于海拔和年平均风速的P＜0.01，所以，海拔和年平均风速与46～80岁男性LAD参考值相关性很显著。

表1 地理环境与46～80岁男性LAD的r和P值

2.2 多元线性回归分析结果〔61〕

2.2.1 多元线性回归模型 运用回归分析向后法，对男性LAD参考值和地理环境之间进行多元线性回归分析，推导出中国46～80岁男性ALD参考值与地理环境之间回归方程为:Ÿ=20.83+0.459 0X3-0.002 000X5+0.096 00X6+1.108X7±2.816。Ÿ代表46～80岁男性 LAD参考值(mm)，2.816 是剩余标准差〔38〕。F=6.902，P=0.000，通过检验分析，相关性很显著。

2.2.2 多元回归共线性诊断 本文选用方差膨胀因子法对预测的回归模型:Ÿ=20.829+0.459X3-0.002X5+0.096X6+1.108X7±2.816 中的自变量 X3、X5、X6、X7进行共线性诊断，得 VIFX3=6.885、VIFX5=3.981、VIFX6=3.581、VIFX7=1.163。判定准则:当0≤VIFi≤10时不存在多重共线性，当VIFi＞10时可认为存在着多重共线性。所以回归模型的自变量X3，X5，X6，X7不存在多重共线性。

2.2.3 因子分析

2.2.3.1 判断变量能否进行因子分析 在进行因子分析之前，先要了解变量之间的相关性来判断进行因子分析是否合适，若大多数变量之间的简单相关系数绝对值＞0.3，则进行因子分析才有实际意义。计算7个地理环境之间的单相关系数矩阵为:

KMO抽样适度测定值与Bartlett球形检验值，见表2。相关系数矩阵可知大多数绝对值＞0.3。根据统计学给出的标准，KMO取值处于0.5～1.0，表明适合做因子分析。

表2 KMO抽样适度测定值与Bartlett球形检验值

2.2.3.2 用因子分析的方法来构造因子变量 选取地理影响因素 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7为原始变量。利用 SPSS 软件进行公因子的提取。见表3，图1。前两个因子的累积贡献率达到79.034%。根据一般取累计方差贡献率≥70%，或特征根≥1的原则，第一与第二个特征值变化比较快，第二及第三个特征值变化的趋势已经开始趋于平稳。因此，选取两个公共因子代替7个影响因素来研究对46～80岁男性LAD的影响是合适的。由图1碎石图中，可以直观地看到特征值的大小，也可以看到其变化率，第一个到第二个变化非常迅速，第二个到第三个变化速度锐减，而其他的变化就更加缓慢。

表3 总方差解释

2.2.3.3 因子载荷与因子旋转 对以上提出两个公因子的模型及因子载荷矩阵A为:

图1 碎石图

其中，F1、F2相互独立且不可测的公共因子 εi(i=1，2，…，7)，特殊因子 aij(i=1，2，…，7;j=1，2…，7)，因载荷 ij的绝对值越大(|aij|≤1)表明Xi与Fj的依程度越大，或称公共因子Fj对Xi的载荷量越大。对已得到的两个公共因子进行Varimax方差最大正交旋转，得到两个新的公共因子，这两个公共因子的旋转空间分布情况及旋转后因子载荷矩阵，见表4，图2。可以看出公因子 F1对 X2，X3，X4，X5，X6的载荷量较大(aij≥0.5)，基本上反映了五者的信息。从相关系数来看，其中的三者与46～80岁男性LAD相关性很显著。因此F1反映的是气候因素对LAD的直接影响作用。公共因子F2对X1，X7的载荷量较大(aij≥0.5)，从相关系数来看，相关性较小。因此，公共因子F2反映的是海拔风速因素对每搏量的间接作用。由此可见，F1、F2实际意义分别代表的是气候因素和海拔风速因素。分系数矩阵，见表5。因此，F1、F2的表达式为:F1=-0.079 stdX1-0.212stdX2+0.232stdX3+0.237stdX4+0.235stdX5-0.180stdX6-0.040stdX7;F2=-0.606stdX1-0.033stdX2+0.013stdX3+ 0.134stdX4+ 0.085stdX5+ 0.242stdX6+0.475stdX7;这里，stdXi(i=1，2，3，…，7)表示标准指标变量。

表4 正交旋转后的因子载荷矩阵

标准指标变量的公式为:stdX1=(X1-313.916)/540.481 9;stdX2=(X2-2 275.05)/444.064;stdX3=(X3-14.26)/4.274;stdX4=(X4-70.98)/8.673;stdX5=(X5-989.15)/489.091;stdX6=(X6-25.808)/7.595 1;stdX7=(X7-2.755 9)/0.799 86，见表 6。

将原始变量 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7的值代入上式，求得F1、F2的因子得分后，以 F1、F2为自变量，46～80岁男性 LAD参考值为因变量进行回归分析，得到如下回归方程:

Ÿ=30.72-0.031F1+0.831F2±2.88

其中，P=0.000，F=8.278，显著水平 P ＜0.05，说明回归方程是高度显著的。最后转化为Ÿ与原始变量的多元回归式:

Ÿ=28.07-0.000 087 72X1-0.000 060 27X2+0.000 844 9X3+0.011 99X4+0.000 129 5X5+0.027 21X6+0.495 0X7±2.88

在以上回归方程中，Ÿ表示46～80岁男性LAD(mm)，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)。2.874是剩余标准差的值。

表5 因子得分系数矩阵

图2 因子得分散点图

2.2.3.4 因子得分与回归方程 每个变量在公共因子中的得

表6 描述统计

2.3 参考值最优模型的选取 因子分析模型的成对样本双侧T检验的t值为-0.002，P值为0.998，在95%的显著性水平下，因子分析模型预测值与实测值之间无显著性差异，优于多元线性回归模型的检验P值。因此本文选取因子分析模型作为46～80岁LAD参考值的最优预测模型。见表7。

表7 46～80岁LAD参考值实测值与预测值T检验结果

2.4 绘制46～80岁男性LAD分布规律图 本文选取了全国4 383 个市县作为观测点，取得各个观测点 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7等7项地理环境值，计算出这4 383个市县46～80岁男性LAD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〔62，63〕。精确地拟合出中国46 ～80岁男性LAD的空间趋势分布图，见图3。中国任何一个地区的46～80岁男性LAD。位于同一色系和等值线上的LAD相等。同一等值线附近的区域参考值相近。从颜色可以看出西南部参考值较小，而东北部较大，不同色系分布与海拔高度变化密切相关，可见海拔对LAD影响很大，也符合了46～80岁男性LAD与海拔因素有很大关系。

图3 中国46～80岁男性左心房内径空间分布趋势图

3 讨论

从单相关系数可以看出，随着海拔高度(X1)逐渐增大，46～80岁男性LAD也在逐渐减小，相关性很显著。随着年日照时数(X2)逐渐增大，LAD逐渐增加，但相关性不显著。随着年平均气温(X3)逐渐增大，LAD逐渐增大，相关性不显著。随着气温年较差(X4)逐渐增大，LAD反而在逐渐增大，相关性不显著。随着年平均相对湿度(X5)逐渐增大，LAD也在逐渐增大，但相关性不显著。随着年降水量(X6)的逐渐增大，LAD也在逐渐减小，相关性不显著。随着年平均风速(X7)逐渐增大，LAD也在逐渐增大，相关性很显著。

由此可推论海拔因素对于46～80岁男性LAD影响很大。因此，如果知道了中国某地的 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7等地理环境指标，就可以用回归方程来计算这一地区的46～80岁男性LAD。例如，北京地区海拔高度为31.3 m，年日照时数2 763.7 h，年平均气温11.8℃，气温年较差30.8℃，年平均相对湿度60.0%，年降水量626.0 mm;年平均风速2.5 m/s。计算得:Y=28.07-0.000 087 72×31.3-0.000 060 27×2 763.7+0.000 844 9×11.8+0.011 99×30.8-0.000 129 5×60+0.027 21×626+0.495 0×2.5±2.88=30.79±2.88(mm)。因此，北京46～80岁男性LAD估算为(30.79±2.88)mm。同时也可以在中国46～80岁男性LAD空间分布趋势图上查出某一地的46～80岁男性LAD。

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