【摘 要】
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心脑血管疾病（Cardiovascular and cerebrovascular diseases,CCVD）,是心脏血管和脑血管疾病的统称,它表现在人体的心脏和脑部,作为全身或系统的血管病变,具有患病率、致残率和死亡率三者均高的特点。当代社会经济发展迅速,人们生活水平显著提高,但同时伴随着人口老龄化、社会竞争愈发激烈等各种问题,疾病危险因素水平不断增高,心脑血管疾病发病率及死亡率等持续增高,目
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心脑血管疾病（Cardiovascular and cerebrovascular diseases,CCVD）,是心脏血管和脑血管疾病的统称,它表现在人体的心脏和脑部,作为全身或系统的血管病变,具有患病率、致残率和死亡率三者均高的特点。当代社会经济发展迅速,人们生活水平显著提高,但同时伴随着人口老龄化、社会竞争愈发激烈等各种问题,疾病危险因素水平不断增高,心脑血管疾病发病率及死亡率等持续增高,目前已位居我国人口死亡原因首位。心脑血管疾病可通过一系列医学手段进行检查,诸如血压、血脂、心电图等均是检测中比较常见的项目。本文选取高密度脂蛋白胆固醇（High density liptein cholesterol,HDL-C）及心电图P-R间期两项心脑血管疾病常规检测项目作为医学指标,地理指标数据以中国大陆为研究区域进行选取,HDL-C、P-R间期两项医学指标数据以各单位测定的中国健康成年人实测数据为主要数据,研究其与地理因子之间的关系。分别搜集了中国234个和341个市（县）级医院、研究单位及高等院校测定的62354例健康成年人HDL-C数据及64753例健康成年人P-R间期数据。选取的地理指标包括四大类共25项地理因素,分别为经度（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）、表土砂砾百分率（X10）、表土粉粒百分率（X11）、表土黏粒百分率（X12）、表土参考容量（X13）、表土容重（X14）、表土石砾含量（X15）、表土有机质含量（X16）、表土 pH（X17）、表土（粘土）阳离子交换量（X18）、表土（粉土）阳离子交换量（X19）、表土基本饱和度（X20）、表土总可交换量（X21）、T CaCO3（X22）、T CaSO4（X23）、表土碱度（X24）、表土盐分（X25）。利用ArcGIS 10.2软件的空间自相关分析模块,确定医学指标数据的空间聚集性。通过相关性分析,筛选出与HDL-C及P-R间期显著相关的地理因子。分别运用三种方法构建单一预测模型,然后根据单一方法构建组合模型方法,分析四种预测模型的预测效果,选取其中预测效果最好的模型作为最优预测模型。将通过最优预测模型预测出的HDL-C、P-R间期的全国参考值数据进行插值出图,得到HDL-C、P-R间期参考值的地理分布图,对其空间分布规律进行分析。空间自相关分析结果显示,HDL-C与P-R间期两项医学指标均存在较强的空间自相关性。其中,HDL-C医学指标样本数据存在高值聚集区,而P-R间期医学指标样本数据不存在要素值的空间聚类。对两项医学指标与地理因素进行相关分析,结果显示,中国健康成年人HDL-C医学指标与年平均相对湿度、气温年较差2项指标呈现极其显著相关,而中国健康成年人P-R间期医学指标与年日照时数、年平均相对湿度、表土黏粒百分率、表土参考容量以及表土石砾含量5项指标呈现极其显著相关。多重共线性检验结果显示,HDL-C及P-R间期两项医学指标样本数据的解释变量之间均存在不同程度的多重共线性问题,为避免预测精度受到影响,最终选取的预测模型构建方法包括岭回归模型、支持向量机模型、主成分分析模型和组合预测模型。模型构建完成后,对所选取的模型进行了预测精度评价,发现中国健康成年人HDL-C指标及P-R间期指标与地理因素关系的最优预测模型均为支持向量机模型。利用ArcGIS 10.2软件对通过支持向量机模型预测出来的全国2322个地区的HDL-C及P-R间期两项医学指标参考值进行插值,得到HDL-C参考值及P-R间期参考值的空间分布趋势图。本文以地理学思维对中国健康人HDL-C和P-R间期参考值进行差异分析,为临床诊断提供一定的科学依据。
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