统计学相关性分析方法精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇统计学相关性分析方法，期待它们能激发您的灵感。

篇1

目前，很多研究人员对影像资料分析方法的学习和理解存在一定困难，尤其初学者对繁杂的概念、复杂的计算公式、数据资料性质判断以及如何选择合适统计学方法等问题难以深刻理解。针对这些问题，王良等[1]建议采用以下模式：判断资料类型、根据研究目的选择分析方法、其他适宜方法。

1.1根据资料类型初步确定方法

临床研究中产生的各种不同原始资料，而不同数据资料类型采用的统计分析方法也不同。定量资料常用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关与回归分析等。定性资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等，影像医师可根据不同需要选用不同统计方法。值得一提的是有些资料类型确定后，统计方法的选用对其有序性有相应要求；而多种方法联合应用或者使用部分少见的分析方法时还需要在选定统计方法后，利用统计软件(如SAS、SPSS)对应的不同命令进行初步分析试验。

1.2根据研究目的选择方法

1.2.1差异性研究

差异性分析是指评价比较组间均数、频数、比率等的差异。根据研究需要可选用的方法有χ2检验、t检验、方差分析、非参数检验等。临床上研究两组、多组样本比率或构成比之间的差别关系时最常用χ2检验，也是针对计数资料进行假设检验的一种常用的统计学方法，而对两组定量资料分析常用t检验和秩和检验，多组资料分析则常用方差分析；Fisher精确概率法主要适用于总体样本频数小于40或四格表中最小格子T值<1。虽然Fisher精确检验不属于χ2检验，但仍可以作为有效的补充，而也有人认为在统计软件普遍易得的当下，Fisher精确概率法也同样适用于大样本四格表的资料。如彭泽华等[6]在探讨冠状窦-左心房肌连接的双源CT冠状动脉成像(DSCTCA)形态特征时针对冠状窦-左心房肌连接的类型在两组类别变量采用联表的χ2检验，结果差异无统计学意义(χ2=0.115，P=0.944)。Teefey等[7]在研究超声表现及白细胞计数预测急性胆囊炎坏疽变化关系时使用Fisher精确分析。t检验适用于两组定量资料分析且资料满足方差齐性和正态性两个基本条件；同样t检验适用于完全随机设计的单因素两水平的资料，在选用t检验时应注意对资料进行相应的变量变换，若资料不能满足基本条件则选用适合分析偏态分布的非参数检验(如：秩和检验)进行分析。如Wang等[8]在研究不同侵袭性的前列腺癌组织和正常前列腺组织以及外周带前列腺癌Gleason评分与肿瘤信号对比时采用t检验。Kung等[9]在研究化脓性髋关节炎的临床和放射学预测指标时也使用t检验分析。秩和检验包括基本秩和检验(Wilcoxon等级检验、Mann-WhitneyU-检验)和高级秩和检验(Kruskal-Wallis、Friedmantests、Kolmogorov-Smirnov拟合检验)。当研究资料为两方差齐且呈正态分布的总体，而总体分布类型未知或者不满足参数检验的条件时，采用t检验对样本进行比较；但若无需比较总体参数只比较总置的分布是否相同且总体资料分布类型未知时需要采用非参数的Wilcoxon秩和检验进行比较。针对两组或多组样本的定性资料使用秩和检验比较时，需要混合两样本数据、编秩(从小到大)、计量T值、查表或计算求得P值。如Saindane等[10]在对“空蝶鞍”的临床意义判定因素研究中针对颅内压增高和偶然发现空蝶鞍患者两组资料对比时采用Wilcoxon秩和检验。Filippi等[11]在研究DTI测量儿童Ι型神经纤维瘤病胼胝体派生指标时运用Wilcoxon秩和检验。事实上在影像资料分析中经常见到多重组间比较的情况，方差分析(analysisofvariance,ANOVA)就是用来推断两个或者多个总体之间是否有差别的检验，又称F检验。多重组间比较不能单纯选用两样本均数比较的t检验，但是可以根据资料类型选用ANOVA检验。若来自两个随机样本资料呈正态分布且方差齐性同的定量资料，应采用两因素(处理、配伍)方差分析(two-wayANOVA)或配对t检验。通过F检验可以比较可能由某因素所至的变异或随机误差，同时可了解该因素对测定结果有无影响。当不满足方差分析和t检验条件时，可对数据进行变换或采用随机区组设计资料的FriedmanM检验。Obdeijn等[12]在研究乳腺术前MRI能减少术中切缘和乳腺保守术后再次手术，使用ANOVA分析两组资料，结果对照组(29.3%)相比术前MRI病例组(15.8%)有效减少切缘和再次手术(P<0.01)。

1.2.2相关性分析

相关性分析不等同因果性，也不是简单的个性化相比，其涵盖的范围和领域较为广泛。统计学意义中的相关性分析包含相关性系数的计算，其过程为：每个变量转化为标准单位后，乘积的平均数即为相关系数。相关性分析可以用直观地用散点图表示两个或者多个变量的离散，当其紧密地靠近于一条直线时，即变量间存在很强的相关性。相关分析常用的方法有Pearson相关性分析、Spearman等级相关分析和卡方检验。临床中对两个或者多个均为定量变量的资料，且变量均呈正态分布时可选用Pearson相关分析，但多数情况下Pearson相关分析适用于两组资料的相关性分析。判断两变量之间线性关系的密切程度主要用Pearson积差相关系数，其范围为－1～+1。若相关系数的绝对值越接近1，即两变量间相关性越密切；反之，相关系数的绝对值越接近0，其相关性越差。实际上在高质量期刊论文中使用Spearman等级相关分析的研究也很常见，其通过相关系数进行变量间线性关系分析来判定两个变量间相关性的密切程度。而密切程度的量化指标则通过计算样本相关系数r，根据实际计算r绝对值所属范围来推断两个来自总体变量的线性相关程度，从而推断总体的相关性。根据实际分析需要，将相关关系密切程度分为6等：当IrI=0时，说明两变量完全不相关：当0<IrI<0.3时，说明两变量不相关；当0.3<IrI<0.5时，说明两变量低度相关；当0.5<IrI<0.8时，说明两变量显著相关；当0.8<IrI<1说明两变量高度相关：当IrI=l时，说明两个变量完全相关。王效春等[13]在研究磁敏感加权成像与动态磁敏感加权对比增强MR灌注加权成像联合应用在脑星形细胞瘤分级中的价值一文应用Spearman等级相关分析，结果显示肿瘤内磁敏感信号与相对血容量最大值和病理分级呈正相关(IrI分别为0.72、0.89，P值均＜0.01),相对血容量与病理分级呈显著正相关(r=0.78，P＜0.01)。又如Lederlin等[14]在比较几何参数、相关功能与组织学特性在哮喘患者的支气管壁CT衰减性关系中同时使用Pearson相关分析和Spearman等级相关分析，其r=0.39～0.43，表明与对照组相比常规CT衰减参数在哮喘患者平常支气管的CT参数、气道壁衰减方面更好的区分哮喘患者，同时也更好地区分气道梗阻。值得提及的是对资料有序或无序无法作出初步判定，且明确资料类型为定性资料时还可以选择使用卡方检验和Spearman等级相关分析。

1.2.3影响性分析

由于事物之间的联系是多种多样的，而某一结局可能受到来自其他多个方面的影响，此时为分析某一结局发生的影响因素可采用的资料分析方法有线性回归(一元或多元)、logistic回归、Cox比例风险回归模型(生存分析)等。在影像资料分析中一元线性回归是将影像资料中一个最主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化。多元回归定义为某一因变量的变化受多个重要因素的影响，而此时需要用两个或多个影响因素作为自变量来解释因变量的变化，且多个自变量与因变量之间是线性关系(多个因变量之间相互独立)。实际研究中多元线性回归模型在影像资料分析应用较为广泛。Langkammer等[15]在磁敏感系数绘图在多发性硬化中应用研究中使用多元线性分析，结果显示各种影响因素中年龄是预测磁化率影响最强的因素。Logistic回归是研究二分类和多分类观察结果与某些影响因素自己建关系的一种多变化分析方法，其经常需要分析疾病与各影像指标之间的定量关系，同时又需要排除一些混杂因素影响。Logistic回归在统计学上属于概率型非线性回归，其分析思路与线性回归大致相同，能有效解决过高或过低水平因素以及分析因素少而样本量大等问题。相比多元线性回归，Logistic回归在处理分类反应数据方面更为常用，且适用于结局为定性影像资料。如Lee等[16]研究高分辨率CT在发现小蜂窝样特发性间质肺炎纤维化的连续变化和预后应用中使用logistic回归分析，结果表明高分辨率CT在网状和磨玻璃状范围内评价普通肺炎与非特异性纤维化肺炎之间差别明显(P<0.01)。在临床实际工作中常常需要分析生存时间与影像资料之间的关系，Kaplan-Meier法就是常用的一种分析方法，其又称乘积极限法，对大小样本资料分析均适用。实践中习惯上以时间为横轴、生存率为纵轴回执的阶梯状图称为Kaplan-Meier生存曲线(survivalcurve)，也称K-M曲线。Cox比例风险回归模型是另一种生存分析方法，包括参数与半参数模型两类，其主要是进行多因素生存分析的一种方法，同时可分析众多变量对生存时间和生存结局的影响。Saad等[17]在经颈静脉肝内门体静脉分流术在肝移植受者的技术分析和临床评估研究中比较成功施行肝移植与非移植病人开展门体分流术(transjugularintrahepaticportosystemicshunt，TIPS)后的临床疗效评估，使用了Kaplan-Meier法，结果显示6～12个月、12～24个月、24个月以上，移植成活率分别为43%、32%和22%。生存期大于1年的晚期肝脏疾病模型存活评分低于17分、等于17分或大于17分的存活率分别为54%和8%(P<0.05)。

2其他适用方法

2.1ROC曲线

ROC(receiveroperatingcharacteristic)曲线是欧美影像学期刊中应用较为常见的统计学方法，国内期刊应用相对较少。ROC曲线根据一系列不同的分界值以真阳性率(灵敏性)为纵坐标，假阳性率(特异性)为横坐标绘制的曲线。ROC曲线分析结合灵敏度(sensitivity)和特异度(specificity)广泛应用于医学诊断，也应用于影像诊断及人群筛查。ROC曲线根据曲线下面积(areaundertheROCcurve，AUC)的大小对诊断试验作定量分析。理论上，AUC值在0～1间。根据实际情况将诊断分为不符合诊断(AUC<0.5)、无诊断价值(AUC=0.5)、低准确性(0.5<AUC<0.7)、一定准确性(0.7<AUC<0.9)、较高准确性(0.9<AUC<1)，AUC越接近于1，表明诊断准确性越高。Hyodo等[18]在研究乏血管少结节的慢性肝脏疾病患者发展成富血管性肝细胞癌风险因素一文中使用ROC曲线分析，结果显示后续发展成血管性结节平均增长率明显高于非血管过渡性结节。

2.2Kappa检验

Kappa检验主要用于评价不同资料间一致性程度，常用Kappa值评价一致程度。Kappa系数适用于两项和多项无序分类变量资料。在影像学试验中常需要判断多名医师测量同一研究对象或者同一医师多次测量同一对象的一致性，Kappa一致性检验便是最佳选择。Kappa检验还可通过计算Kappa值对两种非金标准的诊断方法进行诊断结果一致性分析。一般而言，评价Kappa一致性需要计算Kappa系数，但在研究考察新的诊断试验方法是否优于金标准，或者检验是否与金标准一致时，还需要计算特异度、灵敏度、阳性预测值和阴性预测值等指标。目前公认的Kappa系数分为六个区段即一致性极差(Kappa值<0)，一致性微弱(Kappa值0～0.2)，一致性弱(Kappa值0.21～0.40)，中度一致Kappa值(0.41～0.60)，高度一致(Kappa值0.61～0.80)，一致性极强(Kappa值0.81～1.00)。

2.3Levene检验

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摘 要 本文通过将SPSS软件进行统计学分析这种研究方法结合运动人体科学的特点，对几种常用的分析手段进行编排，已达到对数据的分析层层递进，科学严谨。旨在为从事该领域研究的工作者提供参考信息。

关键词 统计学 SPSS T检验 相关分析 方差分析

一、前言

通过SPSS软件对运动人体的各项试验分析过程中，存在着步骤不严谨，数据处理相对混乱等问题。在运动人体科学研究中使用SPSS软件急需一个规范化过程。

统计学广泛应用在运动人体科学研究的各项参数分析中，其主要是对成组的数据分门别类，利用统计学的知识对其构建数学模型。通过数学模型能够检验出单组数据是否具有研究价值，在此基础上对多组数据进行相关性研究，进而得出期望的研究成果。或者从反方向入手，得出这组数据的不成立，从而给出一个否定结论，同样也具有适度的研究价值。在运动人体科学的统计学研究中，主要应用SPSS软件进行数据处理，通过软件不仅可以做到统计学的计算，而且可以得到成组数据的图表，通过图表可以直观的看到数据之间的关联信息，十分实用。但在一些复杂数据的分析中，SPSS软件并不能完全得出，还是需要引入函数计算进行评定，例如在对血液流体特性的研究中使用模糊函数这个概念。文章中使用SPSS软件为IBM SPSS Statistics 19.0版本进行描述。

二、分析与讨论

（一）相关分析法的操作方法

在对生理学数据进行统计学分析时，通常会用到均值的计算和检验，线性回归以及相关性的计算和检验。在人体科学领域其中利用较多相关性研究为例，通过研究相关性给出两组数据的差异性，得到差异性是否显著，从而做出判断这两组数据之间存不存在联系。例如儿童身高与母亲身高之间是否存在联系。通过偏相关分析，可以剔除两组数据直接差异之间所存在的变量，通过剔除变量，假设差异性降低，那么同样也可以给出一个两组数据之间存在有限的联系这样一种结论。对于均值的计算检验也很重要，均值的得出可以通过频率分析，同时得出其是否符合正态分布，不符合正态分布的只能作为变量存在。符合正态分布的数据可以进行两组数据的T检验，可以检验出两组数据样本之间是否存在差异存在研究价值，这是进行相关性研究的基础。对于小样本的检测，样本量小于30，那么误判发生的概率很大，有可能其符合正态分布但是方差不齐，那么需要使用非参数检验替代T检验。如果样本中存在有变量，在进行偏相关分析之前，为了做到科学严谨，还需要进行独立样本的T检验，以判断分组变量与因变量之间的联系。对于方差齐性的得出，可以利用F检验，在SPSS中可利用一维方差分析，这里面要求数值F>1，表明差异显著。而线性回归的分析方面，通过研究因变量和自变量是否存在线性关系，是否符合线性定律，可以对两组数据中是否存在变量给出直观的判断，在SPSS中线性的回归可以剔除变量进行比对。在T检验和相关性分析结果中的sig值表现差异性，在以α=0.05为标准，p>0.05差异不显著，p

（二）利用相关分析法的一般顺序

在进行运动人体学科的大范围调查类数据分析过程中，应当秉承科学严谨的态度，对数据一层层处理，需要进行相关分析的，不可以直接就进行，而是在做相关性分析之前对数据进行层层筛选，去除掉误判因素，它的顺序应当按照以下步骤进行：1.数据的可靠性，包括单组数据是否符合正态分布以及数据的方差齐性。2.对两组数据进行线性回归分析，以判断两组数据之间有无其他变量。3.测出简单变量因素下的几组数据均值，对几组数据与总的数据均值进行单一样本T检验，判断变量与因变量之间是否有统计学意义，是否存在差异，如性别对身高有无关系。根据方差齐性的不同选择是否使用T检验。这一步骤如果无简单变量，就可以忽略。4.如果存在变量，需要将可能的变量作为分组变量与因变量进行独立样本的T检验，以判断确实存在关联。5.进行相关性分析，如需剔除变量使用偏相关。如果变量因素过多，需要进行多元分析，就要用距离（主成分）分析判断起决定作用的几种变量。相关分析多使用Pearson相关性分析。这里面的五个步骤根据不同的数据样式可以不全部完成，但是顺序不变。除了数据分析外，如无需测得精确结果而仅作科学研究的参考，或者为了使结果更加利于观察，还可以利用图表进行分析。散点图可以判断相关性，线点图可以判断线性回归，直方图可以判断正态分布等。

三、举例分析

通过上述方法，可以对生理学数据进行全面的分析，下面给出两个可供分析的思路参考。

（一）举例一

幼童身高与父母身高的相关性分析：数据的筛选测量包括幼童身高、父母身高、父母体重、性别、年龄、城乡区别等。首先，对幼童身高与父母身高数据进行正态分析，和一维方差分析，假设F>1。再以父母身高分别作为自变量对幼童身高这个因变量进行线性回归分析。假设p

（二）举例二

高原训练对高水平运动员血液红细胞数目的影响：实验组：高原训练后高水平运动员；对照组：低海拔地区高水平运动员。测得数据：高原训练运动员红细胞数量；低海拔地区运动员红细胞数量；性别；年龄。这组数据主要是要研究高原训练与高水平运动员红细胞数量变化之间的相关性。如果数据仅用来作为训练参考，那么可以简单利用图表方法进行分析。在这组数据中因变量是红细胞数目，自变量是有无参加高原训练。在这里如果性别分组，年龄作为组变量对于红细胞数目影响不大。那么在数据处理过程中可以只对其进行单一样本T检验，即将高原训练高水平运动红细胞数据与低海拔地区高水平运动员红细胞数量均值之间做T检验，以判断高原训练有无影响即可。

参考文献：

[1] 马庆国.管理统计——数据获取、统计原理，SPSS工具与应用研究[M].北京：科学出版社.2002：261-307.

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[3] 胡健颖，冯泰.实用统计学[M].北京：北京大学出版社.2002：236-237.

[4] 皇甫伟.SPSS相关分析与线性回归分析在英语老师成绩分析中的应用[J].外语教学研究.2007（10）：52-53.

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[关键词] 职业性噪声聋；听觉诱发电位；纯音听阈测试；稳态诱发电位；40 Hz听觉诱发电位；脑干诱发电位

[中图分类号] R764.04 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2012）10（a）-0060-03

随着现代工业的发展，从事高分贝音量工作的人越来越多，机械噪声导致职业性噪声聋也逐渐增多，已成为尘肺后另一种高发病率的职业病。目前，我国对职业性噪声聋的诊断主要依赖于GBZ 49-2007《职业性噪声聋诊断标准》有关语言频率纯音测听的阈值，临床中采用往往会受到受检测者主观意识影响，影响诊断结果。郑倩玲等[1]报道职业性噪声聋中有66.67%的患者为扩大聋或伪聋。而听觉诱发电位是目前文献报道较多的客观听力测试检查方法，避免主观意志对诊断的影响。本文通过观察语言频率纯音测听阈值与听觉诱发电位对职业性噪声聋的测试结果，探讨听觉诱发电位与职业性噪声聋的相关性，现报道如下：

1 对象与方法

1.1 纳入及排除标准

纳入标准：选择只接触生产性噪声而未接触其他有毒有害因素、工龄3年以上、有听力损失且配合检查的申请职业性噪声聋鉴定的人员为研究对象，男女不限。排除标准：经声导抗检查中耳功能异常者；有化脓性中耳炎、药物性聋、先天性聋、突发性聋等耳部疾病史者；伴有其他全身疾病，如肾炎、高血压、糖尿病等；近期使用过耳毒性药物者。

1.2 研究对象

根据纳入和排除标准，以高频听力损伤≥50 dB和语频听力损伤≥25 dB为诊断标准，选择2009年2月～2011年9月在广东省深圳市宝安区观澜人民医院行职业健康检查中发现职业性噪声聋患者45例，其中，轻度噪声聋24例（轻度聋组），中度噪声聋21例（中度聋组）；男37例，女8例；年龄31～55岁，平均（35.5±3.47）岁；工龄2～17年，平均（9.4±3.46）年。选择同期在我院行听力检查的25例正常受检者为对照组，男19例，女6例；年龄35～59岁，平均（36.5±3.29）岁，工龄2～15年，平均（9.1±3.27）年。三组年龄、性别、工龄、工种等一般情况比较，差异无统计学意义（P > 0.05），具有可比性。

1.3 检查方法

所有听力检查项目均在工人脱离噪声作业7 d后进行。①纯音听阈测听（PTA）检查：采用丹麦产OB922型纯音听力计，在本底噪声

1.4 统计学方法

采用SPSS 15.0统计学软件进行数据分析，计量资料数据用均数±标准差（x±s）表示，多组间比较采用单因素方差分析，组间两两比较，采用LSD-t检验；两组间比较采用t检验；采用Pearson检验进行相关性分析。以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 不同组患者PTA与ASSR值比较及相关性分析

对照组受检者PTA与ASSR测听值均低于轻度聋和中度聋组患者，差异有统计学意义（P < 0.05）。组内PTA值与ASSR测听值差异无统计学意义（P > 0.05）。不同组间PTA与ASSR值变化趋势一致。Pearson相关性分析显示，PTA阈值与ASSR反应值存在正相关关系，相关系数（r）为0.722（P < 0.05）。见表1。

2.2 不同组患者BAEP反应值比较及其与PTA的相关性分析

对照组BAEP反应值低于轻度聋和中度聋组，差异有统计学意义（P < 0.05）。Pearson相关性分析显示，PTA阈值与BAEP反应值存在正相关关系，r = 0.670（P < 0.05）。见表2。三组Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ波潜伏期差异有统计学意义（P < 0.05）；三组Ⅰ～Ⅲ、Ⅲ～Ⅴ峰间潜伏期差异无统计学意义（P > 0.05），Ⅰ～Ⅴ峰间潜伏期差异有统计学意义（P < 0.05）。见表3。

2.3不同组患者40 Hz AEP测听值比较及其与PTA的相关性分析

对照组40 Hz AEP测量值与轻度聋和中度聋组比较，差异均有统计学意义（均P < 0.05）。组内PTA值与40 Hz AEP测听值差异无统计学意义（P > 0.05）。Pearson相关性分析显示，PTA阈值与40 Hz AEP测听值存在正相关关系，r = 0.835（P < 0.05）。见表4。

3 讨论

职业性噪声聋是指长期处于生产性噪声环境中的人们逐渐产生的一种进行性感音性听觉功能障碍。众所周知，超过140 dB的噪声容易导致急性听力损伤，而长期处于90 dB以上噪声者会出现慢性听力损伤，称为慢性噪声聋。此种患者临床中多出现耳内出血、鼓膜破裂、耳鸣等症状，重症患者还可出现消化系统或内分泌系统症状[2]。目前对职业性噪声聋诊断依据是GBZ 49-2007《职业性噪声聋诊断标准》，其规定纯音测听阈值反应患者是否可判定为职业性噪声聋。但此种方法不能避免受检者主观因素对诊断结果的影响，导致出现伪聋或扩大聋。

ASSR是一种客观性检查方法，检查过程中患者处于平静状态，采用不同声频输入刺激量，通过对输出量扫描得到ASSR反应值，其与PTA听力测试一样可以描述患者的听力曲线，因其避免了患者主观因素对测量结果的影响，其测量结果比较可靠。王涛等[3]通过多频听性稳态反应评估听力正常青年人纯音听阈，发现多频听性稳态反应与纯音测听听阈呈正相关，可以用于对噪声聋的评估。周峰等[4]对伪聋和扩大聋患者采用ASSR检查，其听力损伤程度均有减轻，其认为ASSR可作为伪聋和扩大聋的鉴别诊断依据，对职业性听力损伤的听力评估具有重要的临床意义。2008年郑倩玲等[5]通过回归模型评价ASSR与PTA检测职业性噪声聋的相关性，认为ASSR可真实的评估受检测者听阈值，并对如何利用ASSR鉴别诊断职业性噪声聋提出了设想。本研究显示，ASSR检测对照组、轻度和中度聋组患者听阈差异有统计学意义（P < 0.05），且PTA和ASSR具有正相关性，与王涛等[3]研究结果相似，说明ASSR可用于评估职业性噪声聋。

BAEP是声音刺激后产生的神经电位，也是脑干损伤后产生的一种比较多见的神经电位，对BAEP检测可客观地反映耳蜗至中枢神经系统的功能。当声音刺激后可产生BAEP神经电位，随着声音刺激逐渐降低，BAEP神经电位波峰逐渐降低直至消失，诸波中Ⅴ波最后消失。临床中通常以能引出Ⅴ波的最小声音刺激为反应值。本研究对照组受检者BAEP测听值低于轻度和中度聋组，差异有统计学意义（P < 0.05）；通过Pearson相关性分析显示，PTA阈值与BAEP存在正相关关系，r = 0.670（P < 0.05），与孙杰等[6]研究结果相似，说明临床中检测BAEP可用于职业性噪声聋的辅助诊断。众所周知，BEAPⅠ波可以反映耳蜗的神经功能，本研究三组Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ波潜伏期差异有统计学意义（P < 0.05）；Ⅰ～Ⅲ、Ⅲ～Ⅴ峰间潜伏期差异无统计学意义（P > 0.05），Ⅰ～Ⅴ峰间潜伏期差异有统计学意义（P < 0.05），说明Ⅰ波为引起差异的主要原因，即耳蜗功能受到损伤。

40 Hz AEP是脑干潜伏期的听觉稳态反应电位。韩德民等[7]认为，40 Hz AEP可客观地较好地反映语频率的听阈值。方新[8]通过对比研究，于国内首次提出将40 Hz AEP作为临床中职业性噪声聋的诊断指标。梁晓阳等[9]采用40 Hz AEP评估72名噪声工作工人，结果显示500 Hz和1 000 Hz的纯音听阈正常时，其40 Hz AEP值差异有显著性（P < 0.01）；当纯音听阈提高时，两种测试方法所得听阈值差异无统计学意义（P > 0.05），因此，梁晓阳等[9]认为40 Hz AEP能够客观地、更准确地评估言语频率的真实听阈。本研究显示，对照组40 Hz AEP测量值与轻度聋和中度聋组比较，差异有统计学意义（P < 0.05）；组内PTA值与40 Hz AEP测听值差异无统计学意义（P > 0.05）；PTA阈值与40 Hz AEP测量值存在正相关关系。说明40 Hz AEP可以准确、客观地反映言语频率阈值。

总之，我国目前职业性噪声聋诊断主要依据言语频率的纯音测听阈值，其结果多受受检者主观因素影响。笔者通过研究发现，ASSR、BAEP和40 Hz AEP可更客观和准确地评估受检者真实听阈，可避免主观因素对诊断结果的影响。

[参考文献]

[1] 郑倩玲，刘移民，杨爱初，等.246例疑似职业性听力损伤的临床诊断分析[J].中国热带医学，2007，7（11）：2039-2041.

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[3] 王涛，华清泉，黄治物，等.多频听性稳态反应评估听力正常青年人纯音听阈的探讨[J].听力学及言语疾病杂志，2005，13（3）：156.

[4] 周峰，刘薇薇.耳声发射及多频稳态诱发电位在职业性听力损伤诊断中的意义[J].2007，25（12）：739-740.

[5] 郑倩玲，朱光华，夏丽华，等.应用多发稳态诱发电位鉴别诊断职业性噪声聋的临床研究[J].实用预防医学，2008，15（6）：1700-1702.

[6] 孙杰，陈艳梅，马娟，等.职业性噪声聋患者听觉脑干诱发电位检测结果的分析[J].2010，28（12），924-925.

[7] 韩德民，许时昂.听力学基础与临床[M].北京：科学技术文献出版社，2004：343-355.

[8] 方新.应用40 Hz听觉相关电位反应阈判断客观听阈的探讨[J].工业卫生与职业病，1995，21（6）：333-335.

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【关键词】 呼吸机相关性肺炎；病原菌；耐药性

研究表明， 进行机械通气治疗的患儿易发生呼吸机相关性肺炎， 且好发于机械通气48 h后， 是临床常见的机械通气并发症之一[1]。本文将对本院2011年1月1日～2013年12月31日期间前来就诊的100例呼吸机相关性肺炎患儿给予临床研究， 从而探讨小儿呼吸机相关性肺炎病原菌分布情况及其耐药性， 为临床医生用药治疗提供可靠依据， 现报告如下。

1 资料与方法

1. 1 一般资料 100例呼吸机相关性肺炎患儿中， 其中男57例， 女43例， 年龄3个月～11岁， 平均年龄（5.57±1.34）岁， 机械通气持续时间2～21 d， 平均时间（7.13±1.46）d， 原发疾病：胎粪吸入综合征7例、坏死性小肠结肠炎2例、肺透明膜病22例、脑挫伤7例、病毒性脑炎41例、脊髓炎2例、重症肌无力4例、瑞氏综合征12例、神经根炎3例。

1. 2 方法 采用一次性无菌吸痰管经套管抽吸或气管插管采集痰液后， 接种于伊红美兰琼脂平板、选择性巧克力琼脂平板、5%～10%羊血琼脂平板， 霉菌则采用沙保弱氏琼脂培养基培养， 北京天坛有限公司提供药敏纸片， 记录痰液标本实验室检查结果（病原菌分布情况及耐药性）， 给予统计学分析后得出结论。指定1名具有专业知识及丰富经验的实验室检验医师完成100份痰液标本检验工作。

1. 3 统计学方法 使用SPSS13.0软件包对数据进行统计学分析， 计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；计数资料采用χ2检验， P

2 结果

2. 1 病原微生物分布情况分析 100份痰液标本共检验出100株致病菌， 其分布情况如下：肺炎克雷伯菌44株（44.00%）、大肠埃希菌21株（21.00%）、铜绿假单胞菌15株（16.00%）、金黄色葡萄球菌12株（13.00%）、其他（鲍曼复合不动杆菌、副流感嗜血杆菌、流感嗜血杆菌、克氏柠檬酸杆菌、臭鼻克雷伯菌等）8株（9.00%）， 其中肺炎克雷伯菌所占比例最高， 对比结果差异具有统计学意义（P

2. 2 耐药性分析 100株致病菌耐药性分析结果如下：①大肠埃希菌：亚胺培南20%、庆大霉素91%、头孢哌酮77%、哌拉西林58%、环丙沙星31%、头孢曲松0%、头孢他啶20%、头孢唑林0；②肺炎克雷伯菌：亚胺培南26%、庆大霉素86%、头孢哌酮100%、哌拉西林59%、环丙沙星29%、头孢曲松13%、头孢他啶18%、头孢唑林0；③铜绿假单胞菌：亚胺培南18%、庆大霉素80%、头孢哌酮60%、哌拉西林60%、环丙沙星0、头孢曲松0、头孢他啶50%、头孢唑林0；④金黄色葡萄球菌：万古霉素0、亚胺培南17%、庆大霉素78%、头孢哌酮20%、头孢曲松45%、头孢唑林22%、哌拉西林67%、环丙沙星43%。由此可知大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌等主要致病菌对庆大霉素、头孢哌酮、哌拉西林等临床常用药物未发生敏感， 提示对此类药物具有较高耐药性， 不适于临床治疗使用， 而金黄色葡萄球菌主要对庆大霉素、哌拉西林敏感性较高， 提示对此类药物具有较低耐药性。

3 讨论

有研究显示， 患儿在住院治疗期间获得的感染称为院内感染， 包括住院期间感染或住院期间获得而出院后感染[2]。呼吸机相关性肺炎（ventator associated pneumonia， VAP）属于院内感染， 是指患者在进行机械通气48 h后至拔管后48 h内出现的肺部实质性感染疾病[3]。呼吸机相关性肺炎属于常见的肺实质性院内感染疾病， 其发生原因为机械通气使患儿呼吸道屏障消失， 且局部留有创伤， 因此利于细菌侵入机体引发炎症反应。近年来， 随着临床医学水平不断进步， 机械通气已广泛应用于儿科患儿治疗过程中， 虽可对其原发疾病治疗效果提供帮助， 但若出现呼吸机相关性肺炎等并发症则将加重机体病情， 增加其脱离呼吸机治疗难度， 延长住院治疗时间， 对其身心均造成严重影响， 甚至造成死亡等严重后果， 应引起广大医护工作者高度重视[4]。

本文研究可知， 呼吸机相关性肺炎患儿主要致病菌为肺炎克雷伯菌（所占比例高达44.00%）， 但仍有少数患儿出现鲍曼复合不动杆菌、副流感嗜血杆菌、流感嗜血杆菌等不常见致病菌感染， 且患儿大多对亚胺培南、庆大霉素、头孢哌酮、哌拉西林等抗生素药物具有较高耐药性， 应用此类药物治疗将无法获得满意效果， 提示临床医生对此类患儿进行治疗时， 不应仅凭以往经验盲目用药， 以免贻误治疗时机造成严重后果。

综上所述， 临床医生应对疑似呼吸机相关性肺炎患儿进行及时的实验室检验， 明确病原菌及其耐药性后给予针对性的用药治疗， 从而保障患儿获得满意疗效及预后， 提高其生活质量及生命安全， 值得今后实际工作中推广应用。

参考文献

[1] 邵丽佳， 朱以军， 徐瑞龙， 等.小儿肺炎病原菌的分布及耐药性调查.中华医院感染学杂志， 2010，20（17）： 2699-2701.

[2] 钟和悦， 冯宁益.小儿肺炎480例痰液细菌培养及耐药性分析.广东医学， 2010， 31（6）： 770-771.

[3] 刘明华， 张庆玲， 府伟灵.呼吸机相关性肺炎的流行病学和诊断进展.中华医院感染学杂志， 2004， 14（1）： 116-118.

篇5

关键词：C-反应蛋白；冠状动脉粥样硬；Gensini评分

    冠状动脉粥样硬化性心脏病（CAD）简称冠心病，是严重危害人类健康的心血管疾病之一。新近的研究显示慢性炎性反应在CAD的发生和发展中发挥重要作用，其中C-反应蛋白（CRP）是近年来新发现的与冠状动脉痉挛硬化有关的炎性标志物，CRP是在炎性反应或损伤过程中，肝脏合成的一种急性时相蛋白，它能敏感地反映机体炎性反应。研究发现CRP不仅是心血管事件强的预测因子还可能促进炎性反应和动脉粥样硬化的发生[1]。但具体关联程度的报道少见，为了探讨其与冠状动脉病变严重程度之间的相关性，对81例CAD患者CRP进行了研究，现报告如下。 1 资料与方法

1.1  一般资料：选取2009年1月～2011年1月期间来我就诊的CAD的患者81例，所有患者经过冠脉造影确定为CAD，并且病例资料都齐全的患者。其中男47例，女34例，平均年龄（67.87±26.3）岁。并且排除合并感染，近期接受过糖皮质激素治疗，和严重肝肾功能不全的患者。根据造影的结果分为两组：粥样硬化组34例：造影结果显示早冠状动脉狭窄程度＜50%；冠状动脉病变组47例：有一支以上主要冠状动脉狭窄程度≥50%。

1.2  方法：CRP测定：在患者就诊的当日清晨进行血液样本采集，应用采用美国Beckman CX-V型全自动生化仪检测CRP。冠状动脉粥样硬化严重程度的评价采用改良的Gensini评分进行评定。

1.3  统计学方法：所有数据均输入计算机，采用SPSS 17.0建立数据库，计量资料用t检验，二变量的相关性检验采用Spearman相关性分析，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1  两组患者临床资料比较：对比分析了粥样硬化组和冠状动脉病变组的临床资料发现：HLDL-C，CRP（mg∕L），Gensini评分，冠状动脉病变组发生率明显高于粥样硬化组，差异有统计学意义（P＜0.01）。详见表1。

表1  两组临床资料比较（）

临床资料

粥样硬化组

冠状动脉病变组

t值

P值

TC（mmol/L）

4.67±0.76

4.895±0.89

0.74

＞0.05

TG（mmol/L）

2.18±0.35

2.23±0.45

0.89

＞0.05

LDL-C（mmol/L）

2.58±0.76

2.48±0.45

1.45

＞0.05

HLDL-C（mmol/L）

0.66±0.87

1.78±0.78

12.34

＜0.01

CRP（mg/L）

2.23±0.23

6.45±2.87

15.43

＜0.01

Gensini评分

19.54±11.36

42.15±12.56

21.24

＜0.01

2.2  CRP与Gensini评分相关性分析：经过Spearman相关性分析发现CRP与Gensini评分之间存在显著的正相关（r=0.76，P＜0.01）。

3 讨论

    CRP是组织受到各类损伤或者炎性反应刺激后肝脏产生的一种蛋白，以往研究多认为CRP仅产生于肝脏，但是近来研究显示CRP也产生于受损的冠状动脉。并且CRP具有半衰期较长，稳定性好，无昼夜变异，不受进食影响，检测技术成熟，测量方便以及价格低廉等优点。因而进一步探讨CRP与冠心病患者的冠状动脉病变程度的关系具有重要临床意义[2]。

    本研究结果显示：HLDL-C，CRP冠状动脉硬化组患者明显低于冠状动脉病变组的患者，这说明了冠状动脉粥样硬化不但与脂质代有关，并且也表明冠状动脉粥样硬化与炎性反应有关。本研究进一步采用pearman相关性分析分析CRP与改良的Gensini评分，结果显示析CRP与改良的Gensini评分具有明显的正相关，说明随着血清CRP的升高，冠状动脉粥样硬化的严重程度随之增高。

    综上所述，我们认为血清CRP水平与冠状动脉的病变程度呈正相关，并且CPR检测技术成熟，测量方便以及价格低廉，因此CRP水平可作为冠心病患者的冠状动脉病变程度的参考指标在临床上进行推广应用。

4 参考文献