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目的:探讨地理环境与健康人血尿素氮BUN参考值的关系,阐明我国健康人BUN参考值的分布规律,为制订不同地区BUN参考值的标准提供科学依据.方法:搜集23个省、4个直辖市、5个自治区403所医疗机构测定的33 521名健康人BUN参考值,选取23项地理数据与健康人BUN参考值进行分析.利用空间自相关分析确定数据空间自相关性,利用相关分析确定与BUN参考值显著相关的地理因素,采用多元线性回归、主成分和岭回归构建预测模型,利用配对样本t检验选取最优预测模型,利用地统计分析构建中国健康人BUN参考值空间分布图.结果:健康人BUN参考值与纬度(X2)、海拔(X3)、年平均气温(X5)、年平均相对湿度(X6)和年降水量(X7)5项地理因素指标显著相关,最优预测模型回归方程为Y^=5.112+0.000 127 1X2+0.000 094 61X3-0.000 140 5X5-0.000 136 8X6-0.000 139 1X7±0.531 0;可得出BUN预测参考值分布图.结论:我国健康人BUN参考值的总体分布趋势为东低西高,BUN参考值与海拔高度呈负相关关系.若已知某一地区的地理数据便可以进行健康人BUN参考值的预测.

作者:韦德智;葛淼;温国涛;王聪霞

来源:吉林大学学报(医学版) 2017 年 43卷 3期

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作者:
韦德智;葛淼;温国涛;王聪霞
来源:
吉林大学学报(医学版) 2017 年 43卷 3期
标签:
血尿素氮 地理因素 回归分析 主成分分析 岭回归分析 blood urea nitrogen geographical factors principal component analysis ridge regression analysis
目的:探讨地理环境与健康人血尿素氮BUN参考值的关系,阐明我国健康人BUN参考值的分布规律,为制订不同地区BUN参考值的标准提供科学依据.方法:搜集23个省、4个直辖市、5个自治区403所医疗机构测定的33 521名健康人BUN参考值,选取23项地理数据与健康人BUN参考值进行分析.利用空间自相关分析确定数据空间自相关性,利用相关分析确定与BUN参考值显著相关的地理因素,采用多元线性回归、主成分和岭回归构建预测模型,利用配对样本t检验选取最优预测模型,利用地统计分析构建中国健康人BUN参考值空间分布图.结果:健康人BUN参考值与纬度(X2)、海拔(X3)、年平均气温(X5)、年平均相对湿度(X6)和年降水量(X7)5项地理因素指标显著相关,最优预测模型回归方程为Y^=5.112+0.000 127 1X2+0.000 094 61X3-0.000 140 5X5-0.000 136 8X6-0.000 139 1X7±0.531 0;可得出BUN预测参考值分布图.结论:我国健康人BUN参考值的总体分布趋势为东低西高,BUN参考值与海拔高度呈负相关关系.若已知某一地区的地理数据便可以进行健康人BUN参考值的预测.