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随着地理学的发展以及人们对健康问题的日益关注,医学地理学得到迅速发展。鉴于目前医学参考值制定时仍存在忽略地理因素的影响,本文收集中国各地3809 例健康成年女性呼气高峰流量参考值,分析地理因素对其的影响,计算不同地区参考值的数值差异,探究地理因素对医学参考值产生影响的机理,其中,纬度、海拔高度、年平均气温、年平均相对湿度、年降水量、表土砂砾百分率、表土参考容量共7项地理因素存在显著的相关性。利用ArcGIS中的Moran's I指数对数据进行分析,确定数据与空间及地理因素存在关系。并通过岭回归分析,建立回归方程,并进行插值。研究结果表明,中国健康成年女性肺部呼气高峰流量与纬度与海拔、气候、土壤等地理因素之间存在着显著的关系,同时证明,岭回归与支持向量机组合模型的地理分布差异预测结果优于单独预测方法。 相似文献
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基于人工神经网络的老年男性血沉参考值与地理环境关系研究 总被引：4，自引：0，他引：4
以健康老年男性血沉参考值为例,收集中国各地用温氏法测定的健康老年男性血沉参考值,运用BP神经网络模拟分析其与地理环境的海拔高度、年日照时数、年平均相对湿度、年平均气温、年降水量等要素间的非线性、复杂性关系特征,通过5层神经网络,经过500次及1 300次自学习建立模拟规则后,用此规则很好地模拟健康老年男性血沉参考值与地理环境的关系。知道中国某地的地理要素, 就可用此模型估算该地区老年男性血沉参考值。人工神经网络预测血沉参考值的模型自动定义具体的结构和参数,减少血沉参考值预测中的人为性,计算方便;同时,通过对不同地理要素的组合,模型可以寻找预测误差最低的地理要素组合关系。 相似文献
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研究目的旨在探讨三种常用的变量筛选回归方法对中国健康成年人肌酸激酶同工酶（CK-MB）参考值在地理空间上的分布规律特征,应用于制定不同地区CK-MB参考值标准,为临床医学研究做出贡献。方法通过阅读大量文献搜集全国137个市县级单位共8697例健康成年人CK-MB参考值,并选择了地理位置、气候、土壤三大类共24项地理因子。使用相关分析方法检验CK-MB参考值和地理因子之间的显著性,提取到9项相关性地理因子。基于R语言评估模型多重共线性的严重程度,建立CK-MB参考值岭回归（Ridge）模型、拉索回归（Lasso）模型、主成分分析模型。对比得到最优预测模型,拟合全国2322个市县级单位健康成年人CK-MB预测参考值,再结合地统计分析,运用析取克里金法进行趋势分析,得到CK-MB预测参考值地理分布规律特征。结果表明全国2322个市县级单位的健康成年人CK-MB参考值具有空间自相关性,模型测试表明,主成分分析法具有更好的模拟和预测能力。研究表明健康成年人CK-MB参考值分别与纬度、年日照时数、年平均相对湿度、年降水量、气温年较差、年平均气温、表土石砾含量、表土（粘土）阳离子交换量、表土（粉土）阳离子交换量具有显著的相关性。由地理空间分布图显示,整体上呈北高南低,从东南沿海向西北内陆逐渐升高的趋势。通过搜集到的任一地区地理因子,结合主成分分析预测模型或已得的地理分布图可确定该地区健康人CK-MB参考值范围,为在临床诊断中考虑地域差异提供参考。 相似文献
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《热带地理》2017,(3)
高敏C反应蛋白(hs-CRP)参考值制定时忽略了地理因素的影响,为建立更全面的制定标准,分析了中国健康成年人hs-CRP参考值与地理因素的关系。首先收集中国84个市(县)8 350例健康成年人的hs-CRP参考值,分析其与对应的23项地理指标的相关性,提取出其中存在显著相关性的5项地理指标。然后用hs-CRP参考值与提取的5项地理指标建立支持向量回归机模型,并用该模型预测出全国2 322个观测点健康成年人的hs-CRP参考值。最后运用ArcG IS软件进行地统计分析,经析取克里格插值,绘制中国健康成年人高敏C反应蛋白参考值地理分布图。研究表明:中国健康成年人的hs-CRP参考值与海拔高度、年均相对湿度、年均降水量、气温年较差、年均风速5项地理指标存在显著相关关系;支持向量回归机模型在此案例中有优秀的拟合预测能力;克里金插值法将点变成面,绘制出直观的hs-CRP参考值的地理分布趋势图;中国整体hs-CRP参考值呈现明显的从西北向东南递减的趋势。 相似文献
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中年男性用力肺活量正常参考值的地理分布规律 总被引：1，自引：0，他引：1
为制定中国中年男性用力肺活量正常参考值的统一标准提供科学依据,收集了国内189个单位测定的16461例中年男性用力肺活量正常参考值,应用SPSS统计软件,运用相关分析和回归分析的方法,研究了其与8项地理因素指标的关系。结果发现期间存在很显著的相关关系;用逐步回归分析的方法推导出回归方程,如果知道某地的地理因素,就可以用回归方程计算该地区的中年男性用力肺活量正常参考值。依据中年男性用力肺活量正常参考值与地理因素的依赖关系,把中国分为8个区。 相似文献
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收集中国30个省份的8 978例城市健康青年男性收缩压参考值,应用SPSS 17.0统计分析软件,综合运用相关分析和回归分析的方法,研究其与9项区域地理环境指标的关系。运用多元回归分析、曲线估计和主成分分析估计中国男性青年收缩压指标的正常参考值,得出不同的收缩压预测模型。结果发现,健康青年男性收缩压参考值与中国地理因素间有显著相关关系(F=12.003,P=0.000)。健康青年男性收缩压参考值的预测模型为:YSBP=55.155+0.004 x2+0.712 x3+0.160 x8+0.519 x9。 相似文献
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为制定人体红细胞计数参考值的统一标准提供科学依据,以健康老年女性为例,收集了30865例健康老年女性的红细胞计数参考值,用5层BP神经网络分析了地理环境的海拔高度、年日照时数、年日照百分率、年平均气温、气温年较差、年平均相对湿度、年降水量和年平均风速等要素对其的影响,通过不同的地理环境变量组合,以训练误差为标准,评估不同地理变量对其的影响。结果表明:海拔高度、气温、湿度和风速对红细胞计数参考值的影响比较显著。认为临床诊断中需要考虑长期在不同海拔高度、气温、湿度和风速环境条件下生活的人群红细胞计数参考值的差异性。 相似文献
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血沉参考值(温氏法)与中国地理因素的关系 总被引：3，自引：0，他引：3
为制定中国血沉参考值标准(温氏法)提供科学依据,本文研究了中国健康成年人的血沉参考值(温氏法)与5项地理因素之间的关系,发现海拔高度是影响血沉参考值(温氏法)的最主要因素,随着海拔高度的逐渐增大,血沉参考值(温氏法)在逐渐减小。用数学回归的方法推导出了10个一元回归方程和2个多元回归方程。如果知道了某地的地理因素,就可以运用回归方程估算这个地区的血沉参考值(温氏法).依据血沉参考值(温氏法)与地理因素的依赖关系,以海拔高度为主要根据,参考其它地理因素和人口密度分布状况,把中国分为青藏区、西南区、西北区、东南区、华北区、东北区等6个区。 相似文献
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IntroductionEothrocytesedimentahonrateusSR)isanimportantindexofhemorheology.Atpresent,itisdifficulttoachieveaccuracyandcomparabilityinclinicalprachceandresearchbecauseoflackofaunifiedstandardofthereferencevalue(Wintrobe)ofhealthyPeople'sESRinChina.ManyresearchershavemeaSUredthelocalreferencevaluesofESR(Wintrobe)l'-:'l.Bymeansofcorrelationandregressionanalysis,researchontherelationshipbetweenthereferencevalue(Wintrobe)ofESRandgeographicalfactorsshowedthathlereareceylonregularPatternsbet… 相似文献
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中国中老年人红细胞压积参考值与地理因素的关系 总被引：2，自引：1，他引：1
海拔高度是影响中老年人红细胞压积参考值最主要的因素,随着海拔高度的逐渐增大,中老年人红细胞压积参考值也在逐渐增大,相关性很显著,用逐步回归分析的方法推导出二个回归方程,依据中老年人红细胞压积参考值与地理因素的依赖关系把中国分为青藏区,西南区,西北区,东南区,华北区,东北区等６个区。 相似文献
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针对陇中黄土丘陵沟壑区土壤水蚀过程复杂且难以有效预测的问题，以定西市安家沟水土保持试验站2005—2016年1~12月人工草地径流场试验数据为主要来源，将流域月降雨量、月侵蚀性降雨量、月径流量、月降雨强度、径流场面积、径流场坡度、土壤砂粒含量、土壤粘粒含量8个因子作为输入因子，月土壤水蚀量作为输出，运用偏最小二乘法(Partial Least-Squares
Regression,PLSR)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络建立人工草地土壤水蚀预测模型，并利用BP(Back Propagation)、RNN(Recurrent Neural
Network)、LSTM常见神经网络模型，对模型的有效性进行评估。结果表明：PLSR将模型8个输入因子减少为4个，从而有效解决LSTM神经网络模型对样本数量要求过高的问题； PLSR和LSTM神经网络模型的结合可以有效提高模型对人工草地土壤水蚀过程的预测精度和收敛速度，预测结果的平均相对误差小于4%，相关系数高于其他3种神经网络模型，而迭代次数、均方根误差和平均绝对误差均低于其他3种模型；研究发现坡度对人工草地土壤水蚀过程影响较为明显，降雨量小于25 mm时，人工草地土壤水蚀量不会随坡度增加而明显增长，但当降雨量超过25 mm时，人工草地土壤水蚀量会随坡度明显增加。 PLSR LSTM神经网络土壤水蚀预测模型可以准确预测陇中黄土丘陵沟壑区人工草地土壤水蚀量，为该地区水土流失的准确预报提供新的思路和方法。 相似文献