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目的:为中国不同地区的健康人左心室Tei指数参考值提供一个科学依据,为左室舒张和收缩的整体功能的评价提供一个较为可靠的判断依据。方法:通过文献检索收集来自50个市(县)的3562例健康人左室Tei指数,将其与9项地理指标,即经度(X1)、纬度(X2)、海拔(X3)、年日照时数(X4)、年平均气温(X5)、年平均相对湿度(X6)、年降水量(X7)、气温年较差(X8)、年平均风速(X9),进行简单相关分析和主成分分析;应用ArcGIS10.0软件探索左室Tei指数的空间分布规律。结果:健康人左室Tei指数与9项地理指标之间存在显著相关性,相关系数分别为r1=0.107, r2=0.301,r3=0.029,r4=0.277,r5=?0.256,r6=?0.289,r7=?0.320,r8=0.310,r9=0.117。根据提取的3个主成分与Tei指数进行回归分析,获得了Tei指数与地理指标间的线性模型。应用ArcGIS10.0软件进行插值分析,拟合出健康人左室Tei指数的空间分布趋势图。结论:中国人左室Tei指数参考值存在一定的地理分布规律——西高东低,北高南低。

作者:许金辉;葛淼;何进伟;薛然尹;杨绍芳;姜吉琳

来源:中南大学学报(医学版) 2014 年 11期

知识库介绍

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作者:
许金辉;葛淼;何进伟;薛然尹;杨绍芳;姜吉琳
来源:
中南大学学报(医学版) 2014 年 11期
标签:
Tei指数 相关分析 主成分分析 空间分布规律 Tei index correlation analysis principal component analysis spatial distribution regularities
目的:为中国不同地区的健康人左心室Tei指数参考值提供一个科学依据,为左室舒张和收缩的整体功能的评价提供一个较为可靠的判断依据。方法:通过文献检索收集来自50个市(县)的3562例健康人左室Tei指数,将其与9项地理指标,即经度(X1)、纬度(X2)、海拔(X3)、年日照时数(X4)、年平均气温(X5)、年平均相对湿度(X6)、年降水量(X7)、气温年较差(X8)、年平均风速(X9),进行简单相关分析和主成分分析;应用ArcGIS10.0软件探索左室Tei指数的空间分布规律。结果:健康人左室Tei指数与9项地理指标之间存在显著相关性,相关系数分别为r1=0.107, r2=0.301,r3=0.029,r4=0.277,r5=?0.256,r6=?0.289,r7=?0.320,r8=0.310,r9=0.117。根据提取的3个主成分与Tei指数进行回归分析,获得了Tei指数与地理指标间的线性模型。应用ArcGIS10.0软件进行插值分析,拟合出健康人左室Tei指数的空间分布趋势图。结论:中国人左室Tei指数参考值存在一定的地理分布规律——西高东低,北高南低。