题目：我国健康人血小板参数参考值与环境因素的关系

目的：血小板参数是血常规检查中的重要指标，血小板分布宽度和平均血小板体积是目前血小板参数中研究最多的两项。目前，国内外缺乏血小板分布宽度和平均血小板体积指标参考值在受不同环境因素条件影响下的统一标准，进而影响临床诊断的准确性。本文通过研究中国正常人血小板参数参考值与环境因素的关系，揭示了中国正常人血小板参数参考值的地理分布规律，为制定中国正常人血小板参数参考值的标准提供了科学依据。
方法：本文选取十五项环境因子：经度（°）、海拔高度（m）、年平均气温(℃)、年平均相对湿度（％）、年平均风速（m/s）、表土砂砾百分率（％）、表土粉粒百分率（％）、表土黏粒百分率（％）、表土容重（g/cm3）、表土石砾含量（％）、表土有机质含量（％wt）、表土PH、表土(粘土)阳离子交换量（cmol/kg）、表土碱度（cmol/kg）、表土盐分（％），收集了我国30个省、直辖市和自治区的4752例正常人血小板分布宽度参考值和平均血小板体积参考值。年龄范围在10-80岁，根据年龄段不同将其分为3组分别为：少年组（10-17岁）；中青年人组（18-59岁）；老年人组（60-80岁）。运用岭回归分析、人工神经网络和主成分分析三种方法分析不同地区测定的正常人血小板分布宽度参考值和平均血小板体积参考值与环境因素的关系，依据预测值的趋势最逼近真实值的原则，选取出最优预测模型。
结果：不同年龄段正常人的血小板参数参考值与环境因素之间存在显著的相关性；在最后的最优模型中，得到不同年龄段血小板参数参考值的模拟方程，分别为：
1、少年血小板分布宽度参考值最优模型是岭回归模型：
? =9.959-0.002952X1+0.0001017X2+0.1662X3+0.06621X4+0.01594X5+0.005011
X6-0.02601X7+0.02235X8-3.839X9+0.1463X10-1.423X11+0.4642X12+0.001001X13
-0.3332X14+0.3814X15±2.405
岭参数K=0.2，RMSE=0.7097，方差膨胀因子小于3
2、少年平均血小板体积参考值最优模型为主成分分析模型：
? =5.245+0.02061X1-0.0002285X2+0.03283X3+0.01219X4+0.1108X5+0.001537
X6-0.004042X7+0.003265X8-0.02950X9+0.1171X10-0.04623X11-0.02053X12-
0.0004746X13+0.03271X14+0.02666X15±0.2092
拟合优度R2=0.229，F统计量的观察值为1. 111，显著性概率P=0.038
3、中青年人血小板分布宽度参考值最优模型为主成分分析模型：
? =9.287+0.03180X1-0.001565X2-0.02129X3-0.01172X4+0.1428X5+0.007725X6
+0.004502X7-0.02089X8+2.131X9-0.07130X10+0.08282X11+0.02354X12+0.001624X13-0.04512X14-0.2579X15±0.2555
拟合优度R2=0.126，F统计量的观察值为1.960，显著性概率P=0.000
4、中青年人平均血小板体积参考值最优模型为主成分分析模型：
?=4.818+0.002407X1+0.0004120X2+0.005726X3+0.01143X4+0.04785X5-0.02623
X6+0.03397X7-0.01208X8-0.7842X9+0.004282X10+0.2799X11+0.4429X12-0.002401X13-0.1182X14+1.189X15±0.3441
拟合优度R2=0.348，F统计量的观察值为2.560，显著性概率P=0.000
5、老年人血小板分布宽度参考值最优模型为主成分分析模型：
? =20.40-0.022600X1-0.0004469X2-0.04561X3-0.01745X4-0.1166X5+0.0002610
X6-0.005430X7+0.01077X8-0.4434X9-0.01402X10+0.4489X11-0.1369X12-0.004260
X13-0.01957X14-0.3188X15±0.3321
拟合优度R2=0.098，F统计量的观察值为1.344，显著性概率P=0.000
6、老年人平均血小板体积参考值最优模型为主成分分析模型：
?=4.809+0.03036X1+0.0002586X2-0.01131X3-0.008657X4-0.2706X5+0.003893
X6-0.006417X7+0.001866X8+0.4191X9+0.001514X10+0.2430X11-0.08149X12
-0.004440X13-0.003980X14-0.1459X15±0.1582
拟合优度R2=0.230，F统计量的观察值为3.415，显著性概率P=0.009
结论：通过收集全国各地区血小板参数两项指标参考值并采用三种不同的方法来研究两项指标与十五项环境因素之间的关系，选取最优模型来预测全国不同地区的血小板参考值，预测值与实测值基本一致，说明模型具有可行性，从环境因素方面着手，方便地计算出全国不同地区健康人血小板两项指标的正常参考值。最后将预测值利用ArcGIS软件进行插值得到精确的空间趋势分布图，从全国地理分布图中也可以得到我国其他地区正常人血小板参数参考值。本文研究成果及方法将进一步丰富医学地理学、临床医学及运动生理学等学科的内容。