地理环境对心率变异性时域分析指标参考值的影响

地理环境对心率变异性时域分析指标参考值的影响

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1、分类号R188密^公开学号121922■■■硕i学位论文(学术型)题目地理环境对也率变异性时域分析指标参考值的影响作者姓名姜吉琳指导教师姓名葛蘇研究貢-级学科名称巧境科学与工程二级学科名称环境科学提交论文日期二〇—五年六月学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我在导师的指导下进行研究工作所取得的研巧成果。尽我所知,除文中己经注明引用的内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果,也不

2、包含本人或他人己申请学位或其他用途使用过的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人巧集体,均已在文中作了明确说明并表示谢意。一本学位论文若有不实或者侵犯他人权利的,本人愿意承担切相关的法律责任。衣?作者签名=日期;呵《年M日学位论文知识产权及使用授权声明书本人在导师指导下所完成的学位论文及相关成果,知识产权归属陕西师范大学。本人完全了解陕西师范大学有关保存、使用学位论文的规定,允许本论文被查阅和借阅,学校有权保留学位论文并向国家有关部口或机构送交论文的纸质版和电子版

3、,有权将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可W采用任何复制手段保存和汇编本论文。本人保证毕业离校后,发表本论文或使用本论文成果时署名单位仍为陕西师范大学。保密论文解密后适用本声明。心&<>作者签名:i私村曰期;种方年月7日摘要一目前、,屯率变异性已成为检测也血管疾病的有效预后手段之。时域分析法是也、率变异性分析方法中的长时程检测方法,其较为常用的指标包括:总体标准差(SDNN)、均值标准差(SDANN)、差值的平方根(RMSSD)、相邻两个RR>间期差50

4、ms的百分数(PNNso)等指标。然而,在临床应用中还没有建立适合我国健康人必率变异性时域分析法各指标参考值的标准值,而多引用国外标准,这严重影响了我国人群健康和疾病诊断治疗的准确性。为了建立适合我国健康人体质的屯、率变异性时域分析法各指标参考值的标准、,有关年龄性别、体重、呼吸、情绪、昼夜规律、吸烟醜酒等因素与屯、率变异性时域分析法各指标参考值关系的研巧已有大量报道、;也有学者初步探索了西藏青海等地区海拔对屯率变异性的影一响规律、理环境与屯、,说明地率变异性之间存在定关系。中老

5、年人作为屯血管疾一病易发高发的人群、,有关众多地理环境因素对中老年健康人这特定人群屯率变异性的综合影响作用,,还未见报道。因此本文即中老年健康人为研究对象,探索我国地理环境对该人群屯、率变异性时域分析法各指标参考值的影响规律,为建立各指标参考值的医学标准提供依据。"""""""""本文通过文献检索的方法,按照年龄、样本量、指标值、省份、城市"等关键词在《中国知网(期刊、学位论文、会议论文)数据库》、《中国生物医学文献数据库》、《万方数据知识服务平台》等网络数据库进行检索,查阅

6、了大量文献,对数据进行整理后严格筛选出我国811个市县级地区50岁W上中老年健康人为研究对象。并整理出共9项地理因素指标,包括地势指标:海拔;气候指标:年平均气温、年日照时数、年降水量、年平均相对湿度、年平均风速、气温年较差;王壤指标:表±有机质含量和表±11。应用SPSS19口.0统计软件对各指标参考值和众地理因素进行线性和非线性相关分析,提取出分别与各指标参考值具有显著相关性的地理因素;然后运用多元线性回归分析W及曲线估计方法分别建立线性与非线性预测模型理论为依据一;并1

7、^^组合预测,将只包含单地理因素的曲线估计模型进行组合,W得到包含多个地理因素的曲线组合模型。将多元线性回归预测模型与曲线组合预测模型进行对比选优,选出各指标参考值的最优预测模型、。最后用最优预测模型预测我国2322个地区中老年健康人的屯率变异性时域分析法各指标参考值,经正态性检验后,运用ArcislOg.O软件中析取克里金插值法、,拟合出我国中老年健康人屯率变异性时域分析法各指标参考值的空间分布图。I相关分析结果表明,中老年健康人也率,无论是线性还是非线性相关分析中变异

8、性时域分析法各指标参考值均与海拔呈显著负相关关系,说明海拔是主要的影响因素。而年平均气温、年降水量、年平均相对湿度等气候因素也对SDNN指标参考值和PNNso指标参考值有显著影响,止壤指标也与部分指标参考值间表现出显著的相关关系。最终建立的预测模型中,SDNN指标参考值和PNNso指标参考值!^多元线性回归预测模型最优;SDANN指标参考值和RMSSD指标参考值均己曲线组合预测模型为最优预测模型。由空间分布图也可清晰看出

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