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基于多元统计学方法的骨量肌量减少性肥胖综合征的结构特征研究
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作者 聂义珍 闫朝岐 +4 位作者 燕巍 付红梅 赵兴鹃 尹慧 吴群红 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2022年第22期2733-2739,2745,共8页
背景骨量肌量减少性肥胖综合征(OSO)是一种严重损害老年人健康的疾病,对疾病进行临床分型可为疾病的临床诊治提供指导。基于OSO诊断变量间的相关性对OSO进行分型,并探寻OSO的结构特征,可为OSO的防治提供新的思路。目的探索OSO的结构特征... 背景骨量肌量减少性肥胖综合征(OSO)是一种严重损害老年人健康的疾病,对疾病进行临床分型可为疾病的临床诊治提供指导。基于OSO诊断变量间的相关性对OSO进行分型,并探寻OSO的结构特征,可为OSO的防治提供新的思路。目的探索OSO的结构特征,为实现OSO的个体化诊治提供理论依据。方法本研究为横断面研究。于2018年1月至2020年10月,采用随机抽样法,选取在哈尔滨医科大学附属第二医院体检中心接受健康体检、年龄≥60岁的老年OSO患者作为研究对象,采集其OSO诊断变量〔四肢骨骼肌指数,握力,体脂百分比(BF%),腰椎1~4(L_(1~4))、髋部、股骨颈骨密度(BMD),体质指数(BMI),腰围,步速〕、社会人口学特征、生活方式、常见慢性病患病情况等方面的资料。在利用因子分析法对OSO诊断变量数据进行分析前,采用KMO检验、Bartlett's球形检验评价OSO诊断变量数据是否适合进行因子分析。通过主成分分析法,提取特征值≥1.000的成分,并运用最大方差正交旋转法得出方差最大正交旋转矩阵。根据因子正交旋转矩阵,对公因子进行命名。基于公因子得分,利用离差平方和系统聚类法生成树状结构并对患者进行分类,通过比较不同类别患者间诊断变量水平和临床特征的差异,分析OSO的结构特征。结果共纳入107例老年OSO患者。KMO值为0.688,Bartlett's球形检验χ^(2)=492.374,P<0.001,表明OSO诊断变量数据适合进行因子分析;按特征根>1.000的标准可提取3个公因子(骨质疏松因子、肌肉+体脂因子、肥胖因子),3个公因子的累积方差贡献率为81.408%,各诊断变量在所属公因子上的载荷值为0.770~0.918。聚类分析结果显示,共将OSO患者分为3类。不同类别人群四肢骨骼肌指数、握力、BF%、BMD_(L1~4)、BMD_(髋部)、BMD_(股骨颈)、BMI、腰围比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。其中第1类人群的BMD_(L1~4)、BMD_(髋部)、BMD_(股骨颈)均低于其他两类人群(P<0.05);第2类人群的BMI和腰围均低于其他两类人群(P<0.05);第3类人群的四肢骨骼肌指数、握力和BMD均高于其他两类人群,BF%低于其他两类人群(P<0.05)。不同类别人群性别、受教育程度、个人月收入分布、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、尿酸(UA)、肌酐(Cr)水平比较,差异有统计学意义(P<0.05)。第1类人群中本科以下学历者占比高于第3类人群(P<0.017);第2类人群TC水平高于第3类人群(P<0.05);第3类人群个人月收入≥5000元者占比,以及UA、Cr水平均高于其他两类人群,女性占比低于其他两类人群(P<0.05或P<0.017)。结论可从骨质疏松、肌肉与体脂、肥胖3个方面对OSO诊断变量进行概括和解释;OSO患者具有不同的结构特征。应用多元统计学方法研究OSO患者的结构特征,有助于实现对不同类型OSO患者的个体化管理。 展开更多
关键词 骨量肌量减少性肥胖综合征 因子分析 聚类分析 多元统计学方法
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多元统计学理论在矿区土壤重金属溯源分析中的应用 被引量：2
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作者 姚世厅 农冬灵 赵峰华 《中国资源综合利用》 2018年第9期152-155,158,共5页
通过对万庄金矿区及其矿区周边表层土壤取样调查,本文测定了矿区土壤中八大重金属含量。结果表明,矿区土壤中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Pb、Zn和Ni的重金属平均含量为0.345 mg/kg、26.858 mg/kg、0.321 mg/kg、68.055 mg/kg、30.879 mg/kg、5... 通过对万庄金矿区及其矿区周边表层土壤取样调查,本文测定了矿区土壤中八大重金属含量。结果表明,矿区土壤中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Pb、Zn和Ni的重金属平均含量为0.345 mg/kg、26.858 mg/kg、0.321 mg/kg、68.055 mg/kg、30.879 mg/kg、59.040 ng/g、51.556 mg/kg,89.450 mg/kg和32.070mg/kg,由《土壤环境质量标准》(GB15618-1995)对比发现,该矿区土壤中研究的重金属含量超过了二级标准值,说明该地区的重金属积累比较严重。采用相关性分析、主成分分析及聚类分析多元统计学方法对土壤重金属进行溯源分析,结果表明:Cr、Ni可能源自后期人为因素和大气沉降;As、Pb、Cd及Zn的来源可能是矿石开采、开采后的堆积冶炼、矿产的运输以及冶炼后的残渣堆积物;对于Hg的来源,除了源于土壤的自然成土因素,主要原因是金矿选冶采用氰化法时需要加入汞。 展开更多
关键词 矿区土壤 重金属含量 多元统计学方法 溯源分析
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云南晒青红茶与烘青红茶香气成分对比 被引量：19
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作者 吕世懂 吴远双 +4 位作者 王晨 高雪梅 李江兵 张文睿 孟庆雄 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第14期62-67,共6页
采用顶空固相微萃取(headspace solid-phase microextraction,HS-SPME)结合气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)分析3种晒青红茶和3种烘青红茶的香气成分,并利用主成分分析(principal component analysis,PCA)... 采用顶空固相微萃取(headspace solid-phase microextraction,HS-SPME)结合气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)分析3种晒青红茶和3种烘青红茶的香气成分,并利用主成分分析(principal component analysis,PCA)和聚类分析(clustering analysis,CA)找出这2种不同干燥方式红茶的异同点,以实现对它们的区分。结果表明,2种红茶中一共鉴定出香气成分76种,香气成分主要以醇类、酮类和酯类化合物为主,其中醇类化合物相对含量在晒青红茶和烘青红茶中分别占57.43%和60.45%,主要包括芳樟醇、芳樟醇氧化物、香叶醇和橙花叔醇等萜烯醇类物质。通过对比发现,晒青红茶和烘青红茶在香气成分的组成及相对含量上存在较高程度的相似性。但通过使用PCA和CA,晒青红茶和烘青红茶之间能实现较好的区分,说明不同的干燥方式对这2种红茶的香气成分有一定的影响。因此,通过结合晒青红茶和烘青红茶的香气成分及相对含量,HSSPME-GC-MS结合多元统计学方法能够实现2种不同干燥方式红茶的区分。 展开更多
关键词 晒青红茶 烘青红茶 香气成分 气相色谱-质谱 多元统计学方法
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