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血浆黏度与纤维蛋白原及血脂的临床相关性多元回归分析 |
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regression analysis excluded TG (P>0.05), HDLC (P<0.05). TC, Fbg is significant factors of plasma viscosity measurement. The affecting order is Fbg → TC.
Key words: Plasma viscosity; Fibrinogen; Cholesterol; Triglyceride; Highdensity lipoprotein cholesterol
心脑血管疾病的血液动力学障碍日渐成为现代化国家人群发病与死亡的首要原因之一。高血脂患者血液流变学指标存在显著异常是心脑血管疾病的高危因素[1]。血浆黏度（PV）是血液黏度的重要影响因素，而据文献资料，影响血浆黏度的因素主要有：纤维蛋白原（Fbg）、血脂胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDLC）。但这些因素各自对血浆黏度的影响程度众说纷纭。本文应用相关性多元回归分析，探讨TC、TG、HDLC及Fbg与PV的临床相关性，从而可以为临床在预防和及早治疗心血管疾病方面提供依据。
1 资料与方法
1.1 标本来源 本组男女各33例，平均年龄25±9.56岁，均为广东省人民医院门诊患者和体检者。
1.2 试剂和仪器 应用北京赛科希德科技有限公司的SA6000全自动血液黏度测试仪、美国BECKMANSYNCHRONLX20全自动生化仪、法国STAGO公司的STAR全自动血凝测试仪。试剂由美国BECKMAN、法国STAGO公司提供。
1.3 方法
1.3.1 收集健康体检者和门诊患者（主要是耳鼻喉、整形及口腔门诊）的Fbg检测标本。每次先将标本进行TC、TG及HDLC的测定，再将血浆分离出试管 3 000 r/min离心10 min后以锥板法用手工加样测定PV。
1.3.2 LX20、STAR进行每日质控在x±s范围内，用酶法测定TC、TG及HDLC。SA6000每次使用前都进行手工加样校正，数据在质控范围内开始检测。
1.4 统计学方法 使用SPSS 13.0软件包作统计分析，对各相关变量作一元或多元回归分析，对回归方程进行方差分析，各相关系数进行t检验。
2 结 果
2.1 首先把Fbg、TC、TG及HDLC引入方程， 方程为PV=1.093+0.043 Fbg+0.043TC+0.039TG-0.074HDLC，结果如表1。F=18.954,P<0.001,方程有统计学意义。按P≦0.05引入，P>0.05排除法作多元回归分析，TG及HDLC都无统计学意义，首先排除TG（P=0.319>0.05）。
2.2 再将Fbg、TC及HDLC引入方程，PV=1.113+0.044 Fbg+0.046TC上一页 [1] [2] [3] [4] 下一页
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