46～80歲男性左心房內徑參考值與地理環境的因子分析

井 靜 葛 淼 向思亭 王 欣 張亞平 閆燕春

(陜西師范大學旅游與環境學院健康地理研究所，陜西 西安 710062)

目前，國內外缺乏左心房內徑(LAD)參考值指標的統一標準，影響了臨床診斷的準確性。為制定中國46～80歲男性LAD參考值的統一標準提供科學依據，很多人檢測了本地區的LAD參考值〔1～53〕。但46～80歲男性LAD參考值與地理環境之間的關系研究未見報道。本文采用因子分析的方法研究了中國各地的46～80歲男性LAD參考值與地理環境的關系，并對其規律性進行分析。

1 資料與方法

1.1 超聲檢測材料 LAD增大為高血壓患者的超聲心動圖常見表現〔54〕。臨床中采用左心室長軸切面測量左心室收縮末期的左心房前后徑，通常以測得值＞40mm作為左心房增大的診斷標準〔55〕。隨著患者年齡增大，病情加重，左心房結構改變更加明顯。通過計算機網絡檢索LAD的相關指標，從《中國期刊網全文數據庫》、《中國期刊網優秀博、碩士論文數據庫》、《萬方中國學位論文全文數據庫》、《中國重要會議論文全文數據庫》、《中國科學引文數據庫》等相關網站搜集了全國各地46～80歲健康男性LAD的參考值。搜集的資料中包括205個單位中46～80歲的8226例中國健康男性LAD參考值〔1～53〕。

在收集的資料中，西部高原區的資料少于東部平原區的資料，小城市的資料少于大城市的資料。臨床中采用左心室長軸切面測量左心室收縮末期的左心房前后徑。所選46～80歲男性LAD數據根據文獻標準〔56〕，心電圖提示為竇性心律，各數據在正常范圍內。排除①急性冠脈綜合征;②入組2個月前曾服用調脂藥物和(或)非甾體類藥物和(或)抗凝藥;③肝、腎功能異常者;④腦血管意外(急性期);⑤有明確細菌、病毒感染;⑥急、慢性炎性疾病;⑦風濕活動，肌炎、肌病進展期。

1.2 地理資料 取材于有關地理著作和辭典〔57，58〕以及中國氣象科學數據共享服務網，查尋近30年七項地理指標的平均值。地理資料選取了與人體生理狀況有密切聯系的海拔高度(m)、年日照時數(h)、年平均氣溫(℃)、年平均相對濕度(%)、年降水量(mm)、氣溫年較差(℃)、年平均風速(m/s)等7 項指標，分別表示為 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7。

1.3 統計學分析 采用SPSS17.0軟件。

2 結果

2.1 相關分析結果 利用相關分析的原理和方法〔59，60〕計算46～80歲男性LAD參考值與海拔高度、年日照時數、年平均氣溫、年平均相對濕度、年降水量、氣溫年較差、年平均風速的單相關系數r值和P值。見表1。在選取的7項地理環境中，由于海拔和年平均風速的P＜0.01，所以，海拔和年平均風速與46～80歲男性LAD參考值相關性很顯著。

表1 地理環境與46～80歲男性LAD的r和P值

2.2 多元線性回歸分析結果〔61〕

2.2.1 多元線性回歸模型 運用回歸分析向后法，對男性LAD參考值和地理環境之間進行多元線性回歸分析，推導出中國46～80歲男性ALD參考值與地理環境之間回歸方程為:?=20.83+0.459 0X3-0.002 000X5+0.096 00X6+1.108X7±2.816。?代表46～80歲男性 LAD參考值(mm)，2.816 是剩余標準差〔38〕。F=6.902，P=0.000，通過檢驗分析，相關性很顯著。

2.2.2 多元回歸共線性診斷 本文選用方差膨脹因子法對預測的回歸模型:?=20.829+0.459X3-0.002X5+0.096X6+1.108X7±2.816 中的自變量 X3、X5、X6、X7進行共線性診斷，得 VIFX3=6.885、VIFX5=3.981、VIFX6=3.581、VIFX7=1.163。判定準則:當0≤VIFi≤10時不存在多重共線性，當VIFi＞10時可認為存在著多重共線性。所以回歸模型的自變量X3，X5，X6，X7不存在多重共線性。

2.2.3 因子分析

2.2.3.1 判斷變量能否進行因子分析 在進行因子分析之前，先要了解變量之間的相關性來判斷進行因子分析是否合適，若大多數變量之間的簡單相關系數絕對值＞0.3，則進行因子分析才有實際意義。計算7個地理環境之間的單相關系數矩陣為:

KMO抽樣適度測定值與Bartlett球形檢驗值，見表2。相關系數矩陣可知大多數絕對值＞0.3。根據統計學給出的標準，KMO取值處于0.5～1.0，表明適合做因子分析。

表2 KMO抽樣適度測定值與Bartlett球形檢驗值

2.2.3.2 用因子分析的方法來構造因子變量 選取地理影響因素 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7為原始變量。利用 SPSS 軟件進行公因子的提取。見表3，圖1。前兩個因子的累積貢獻率達到79.034%。根據一般取累計方差貢獻率≥70%，或特征根≥1的原則，第一與第二個特征值變化比較快，第二及第三個特征值變化的趨勢已經開始趨于平穩。因此，選取兩個公共因子代替7個影響因素來研究對46～80歲男性LAD的影響是合適的。由圖1碎石圖中，可以直觀地看到特征值的大小，也可以看到其變化率，第一個到第二個變化非常迅速，第二個到第三個變化速度銳減，而其他的變化就更加緩慢。

表3 總方差解釋

2.2.3.3 因子載荷與因子旋轉 對以上提出兩個公因子的模型及因子載荷矩陣A為:

圖1 碎石圖

其中，F1、F2相互獨立且不可測的公共因子 εi(i=1，2，…，7)，特殊因子 aij(i=1，2，…，7;j=1，2…，7)，因載荷 ij的絕對值越大(|aij|≤1)表明Xi與Fj的依程度越大，或稱公共因子Fj對Xi的載荷量越大。對已得到的兩個公共因子進行Varimax方差最大正交旋轉，得到兩個新的公共因子，這兩個公共因子的旋轉空間分布情況及旋轉后因子載荷矩陣，見表4，圖2。可以看出公因子 F1對 X2，X3，X4，X5，X6的載荷量較大(aij≥0.5)，基本上反映了五者的信息。從相關系數來看，其中的三者與46～80歲男性LAD相關性很顯著。因此F1反映的是氣候因素對LAD的直接影響作用。公共因子F2對X1，X7的載荷量較大(aij≥0.5)，從相關系數來看，相關性較小。因此，公共因子F2反映的是海拔風速因素對每搏量的間接作用。由此可見，F1、F2實際意義分別代表的是氣候因素和海拔風速因素。分系數矩陣，見表5。因此，F1、F2的表達式為: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;這里，stdXi(i=1，2，3，…，7)表示標準指標變量。

表4 正交旋轉后的因子載荷矩陣

標準指標變量的公式為: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，見表 6。

將原始變量 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為自變量，46～80歲男性 LAD參考值為因變量進行回歸分析，得到如下回歸方程:

?=30.72-0.031F1+0.831F2±2.88

其中，P=0.000，F=8.278，顯著水平 P ＜0.05，說明回歸方程是高度顯著的。最后轉化為?與原始變量的多元回歸式:

?=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

在以上回歸方程中，?表示46～80歲男性LAD(mm)，海拔高度(X1)，年日照時數(X2)，年平均氣溫(X3)，年平均相對濕度(X4)，年降水量(X5)，氣溫年較差(X6)，年平均風速(X7)。2.874是剩余標準差的值。

表5 因子得分系數矩陣

圖2 因子得分散點圖

2.2.3.4 因子得分與回歸方程 每個變量在公共因子中的得

表6 描述統計

2.3 參考值最優模型的選取 因子分析模型的成對樣本雙側T檢驗的t值為-0.002，P值為0.998，在95%的顯著性水平下，因子分析模型預測值與實測值之間無顯著性差異，優于多元線性回歸模型的檢驗P值。因此本文選取因子分析模型作為46～80歲LAD參考值的最優預測模型。見表7。

表7 46～80歲LAD參考值實測值與預測值T檢驗結果

2.4 繪制46～80歲男性LAD分布規律圖 本文選取了全國4 383 個市縣作為觀測點，取得各個觀測點 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7等7項地理環境值，計算出這4 383個市縣46～80歲男性LAD的預測值，在已矢量化好的地圖上準確定位這4 383個市縣。應用GIS軟件中的地統計分析模塊(Geostatistical Analyst)進行克里格(Kriging)插值〔62，63〕。精確地擬合出中國46 ～80歲男性LAD的空間趨勢分布圖，見圖3。中國任何一個地區的46～80歲男性LAD。位于同一色系和等值線上的LAD相等。同一等值線附近的區域參考值相近。從顏色可以看出西南部參考值較小，而東北部較大，不同色系分布與海拔高度變化密切相關，可見海拔對LAD影響很大，也符合了46～80歲男性LAD與海拔因素有很大關系。

圖3 中國46～80歲男性左心房內徑空間分布趨勢圖

3 討論

從單相關系數可以看出，隨著海拔高度(X1)逐漸增大，46～80歲男性LAD也在逐漸減小，相關性很顯著。隨著年日照時數(X2)逐漸增大，LAD逐漸增加，但相關性不顯著。隨著年平均氣溫(X3)逐漸增大，LAD逐漸增大，相關性不顯著。隨著氣溫年較差(X4)逐漸增大，LAD反而在逐漸增大，相關性不顯著。隨著年平均相對濕度(X5)逐漸增大，LAD也在逐漸增大，但相關性不顯著。隨著年降水量(X6)的逐漸增大，LAD也在逐漸減小，相關性不顯著。隨著年平均風速(X7)逐漸增大，LAD也在逐漸增大，相關性很顯著。

由此可推論海拔因素對于46～80歲男性LAD影響很大。因此，如果知道了中國某地的 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7等地理環境指標，就可以用回歸方程來計算這一地區的46～80歲男性LAD。例如，北京地區海拔高度為31.3 m，年日照時數2 763.7 h，年平均氣溫11.8℃，氣溫年較差30.8℃，年平均相對濕度60.0%，年降水量626.0 mm;年平均風速2.5 m/s。計算得: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歲男性LAD估算為(30.79±2.88)mm。同時也可以在中國46～80歲男性LAD空間分布趨勢圖上查出某一地的46～80歲男性LAD。

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