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目的 对可能影响全国健康成年人中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio,NLR)参考值空间分异的影响因子进行筛选,探究在全国范围内NLR参考值的变化趋势.方法 收集全国62个城市的162681名健康成年人的NLR参考值,Spearman回归法分析NLR与25个地理因素二级指标的相关性,提取出9个具有显著相关关系的地理因素,构建随机森林模型,预测全国城市的健康成年人NLR参考值,并采用析取克里金的方法绘制全国健康成年人的NLR参考值地理分布图.结果 海拔、年日照时数、年平均气温、年平均相对湿度、气温年较差、年平均风速、表土有机质含量、表土(粘土)阳离子交换量、土壤CaSO4总量这9项二级指标的差异性显著影响全国健康人NLR参考值分布差异性.全国健康成年人NLR参考值的空间分布呈现差异性,表现为东南高、西北低,沿海高、内陆低的变化态势.结论 本研究为后续进一步研究不同影响因子对NLR指标参考值的作用机制奠定了基础.建立显著影响因素构成的随机森林模型,在不同地区使用NLR参考值作为新型冠状病毒预后因子制定参考标准时提供依据.

作者:李佳鑫;葛淼;张雷;裴泽华;杨文婕;何进伟;王聪霞

来源:西安交通大学学报(医学版) 2022 年 43卷 2期

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作者:
李佳鑫;葛淼;张雷;裴泽华;杨文婕;何进伟;王聪霞
来源:
西安交通大学学报(医学版) 2022 年 43卷 2期
标签:
新冠肺炎;NLR;自然环境;随机森林;析取克里金
目的 对可能影响全国健康成年人中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio,NLR)参考值空间分异的影响因子进行筛选,探究在全国范围内NLR参考值的变化趋势.方法 收集全国62个城市的162681名健康成年人的NLR参考值,Spearman回归法分析NLR与25个地理因素二级指标的相关性,提取出9个具有显著相关关系的地理因素,构建随机森林模型,预测全国城市的健康成年人NLR参考值,并采用析取克里金的方法绘制全国健康成年人的NLR参考值地理分布图.结果 海拔、年日照时数、年平均气温、年平均相对湿度、气温年较差、年平均风速、表土有机质含量、表土(粘土)阳离子交换量、土壤CaSO4总量这9项二级指标的差异性显著影响全国健康人NLR参考值分布差异性.全国健康成年人NLR参考值的空间分布呈现差异性,表现为东南高、西北低,沿海高、内陆低的变化态势.结论 本研究为后续进一步研究不同影响因子对NLR指标参考值的作用机制奠定了基础.建立显著影响因素构成的随机森林模型,在不同地区使用NLR参考值作为新型冠状病毒预后因子制定参考标准时提供依据.