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    酒后血液和呼氣中乙醇含量的關(guān)系及數(shù)學(xué)模型建立

    2017-11-01 07:04:09趙志東石曉玲張顯強(qiáng)
    中國(guó)全科醫(yī)學(xué) 2017年29期
    關(guān)鍵詞:實(shí)測(cè)值呼氣預(yù)測(cè)值

    張 艷,趙志東,石曉玲,張顯強(qiáng)*

    ·論著·

    酒后血液和呼氣中乙醇含量的關(guān)系及數(shù)學(xué)模型建立

    張 艷1,2,趙志東1,石曉玲1,2,張顯強(qiáng)1,2*

    目的研究酒精呼氣測(cè)定儀測(cè)得的呼氣中乙醇含量(BrAC)與頂空氣相色譜法(HS-GC)檢測(cè)的血液乙醇含量(BAC)的關(guān)系,建立線性模型,以實(shí)現(xiàn)由BrAC對(duì)BAC的預(yù)測(cè)。方法選取2016年2—12月貴陽(yáng)市涉嫌酒駕的53例健康駕駛員進(jìn)行研究,檢測(cè)BrAC與BAC,以BrAC為自變量(X),BAC為因變量(Y),繪制散點(diǎn)圖,并建立線性模型。結(jié)果以BrAC與BAC數(shù)據(jù)擬合曲線得到曲線方程為Y=1.298 2X-5.017 5,R2=0.95。采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法抽取11個(gè)樣本,用所得線性模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并與樣本實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值有較大偏差;去掉常數(shù)項(xiàng),修改模型,得到曲線方程Y=1.229 4X,R2=0.99,2、3、8樣本預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相差較大,殘差平方和(SSE)=621.70;對(duì)BAC取對(duì)數(shù),得到線性方程:lnY=0.016 6X+3.218 5,R2=0.93,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值均相差不大,SSE=239.06。結(jié)論可以用lnY=0.016 6X+3.218 5模型來(lái)實(shí)現(xiàn)BrAC對(duì)BAC的預(yù)測(cè)。

    呼氣中乙醇濃度;血醇濃度;相關(guān)性;數(shù)學(xué)模型

    乙醇是各類酒精飲料的主要成分,飲酒會(huì)造成反應(yīng)能力降低[1],嚴(yán)重時(shí)導(dǎo)致行為失常、發(fā)生意外或事故,甚至引起呼吸中樞系統(tǒng)麻痹而死亡[2-3]。目前,酒后駕車引起的交通事故逐年上升[4-7],在涉嫌酒駕的交通事故中,血液乙醇含量(BAC)的檢測(cè)結(jié)果是認(rèn)定駕駛員責(zé)任的關(guān)鍵證據(jù)。目前,公安交通管理部門在交通執(zhí)法中,多使用酒精呼氣測(cè)定儀進(jìn)行呼氣中乙醇含量(BrAC)的檢測(cè)[8]。針對(duì)當(dāng)事人對(duì)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)結(jié)果有異議,或者飲酒后駕駛車輛發(fā)生交通事故的,《交通警察道路執(zhí)勤執(zhí)法工作規(guī)范》中明確規(guī)定應(yīng)立即采集不少于兩份的血液樣本用于對(duì)BAC的檢測(cè)。目前對(duì)于血液乙醇的檢測(cè)有直接進(jìn)樣氣相色譜法[9-13]、頂空氣相色譜法(HS-GC)[14-17],該方法檢測(cè)穩(wěn)定性好,準(zhǔn)確度高,但對(duì)于BrAC與BAC的關(guān)系研究,在國(guó)內(nèi)目前鮮見報(bào)道。虞力英等[18]研究酒精在人體內(nèi)吸收、擴(kuò)散和代謝的過(guò)程及BAC與BrAC的轉(zhuǎn)化關(guān)系,并分析對(duì)BrAC檢測(cè)結(jié)果有影響的因素,如血球比容值、口腔酒精、胃液、動(dòng)脈與靜脈酒精濃度的不同、體溫和呼氣溫度、吹氣技巧等。贠克明[19]對(duì)有飲酒習(xí)慣和無(wú)飲酒習(xí)慣者的BAC/BrAC的比值進(jìn)行研究,利用BAC/BrAC均值計(jì)算所得BAC的準(zhǔn)確度,發(fā)現(xiàn)BAC>20 mg/dl時(shí),BAC與BrAC有線性關(guān)系。WIGMORE等[20]認(rèn)為方程BrAC=f(BAC)不是一條過(guò)原點(diǎn)的直線,截距總為負(fù)值。上述研究均沒有涉及建立模型來(lái)實(shí)現(xiàn)BrAC對(duì)BAC的預(yù)測(cè)。

    本研究對(duì)貴州地區(qū)53例志愿者分別用酒精呼氣測(cè)定儀測(cè)定BrAC和HS-GC測(cè)定BAC的數(shù)據(jù),試圖通過(guò)對(duì)BrAC與BAC的關(guān)系的研究,建立更為準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型,以實(shí)現(xiàn)通過(guò)BrAC數(shù)據(jù)對(duì)BAC的預(yù)測(cè)。

    1 材料與方法

    1.2 色譜條件 色譜柱1:Rtx-BAC 1,30 m×0.32 mm毛細(xì)管柱;色譜柱2:Rtx-BAC 2,30 m×0.32 mm毛細(xì)管柱;檢測(cè)器1:FID,溫度:250 ℃;檢測(cè)器2:FID,溫度:250 ℃;進(jìn)樣口溫度:150 ℃;分流比6∶4;柱溫:40 ℃;載氣流速:5 ml/min;吹掃流量3 ml/min。

    頂空進(jìn)樣:恒溫爐65 ℃,樣品流路溫度105 ℃,傳輸線溫度110 ℃,樣品瓶恒溫時(shí)間10 min,加壓時(shí)間0.3 min,加壓平衡時(shí)間0.3 min,導(dǎo)入時(shí)間0.8 min,導(dǎo)入平衡時(shí)間0.4 min,進(jìn)樣時(shí)間0.5 min,進(jìn)樣針沖洗時(shí)間0.4 min。

    1.4 乙醇含量檢測(cè)

    1.4.1 BrAC檢測(cè) 駕駛員分別吹氣3次,吹氣時(shí),深呼吸,從肺部深處呼出氣體,保持勻速呼氣,且3次呼氣速度相對(duì)一致,取平均值。

    1.4.2 BAC檢測(cè) 按照中華人民共和國(guó)公共安全行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《生物樣品血液中乙醇的頂空氣相色譜檢驗(yàn)方法》(GA/T1073-2013)進(jìn)行[18]。

    1.4.2.1 定性測(cè)定 以叔丁醇為內(nèi)標(biāo),頂空氣相色譜氫火焰離子化檢測(cè)器檢測(cè),以平行操作的乙醇對(duì)照品比較,按雙柱保留時(shí)間定性。

    1.4.2.2 定量測(cè)定 采用內(nèi)標(biāo)曲線法進(jìn)行定量,定量數(shù)據(jù)為FID2的數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)曲線方程為:Y=0.057 4X-0.026 6,Y為乙醇與叔丁醇的峰面積比值,X為乙醇工作溶液濃度(mg/100 ml)。

    1.4.2.3 平行試驗(yàn) 按以上步驟對(duì)同一樣品進(jìn)行平行試驗(yàn),即每例涉嫌酒駕駕駛員靜脈血各取兩份,平行操作測(cè)定結(jié)果,按兩份樣品的平均值計(jì)算,雙樣相對(duì)誤差不得超過(guò)5%。雙樣相對(duì)誤差(%)=(X1-X2)/×100。其中,X1、X2為兩份樣品平行定量測(cè)定的結(jié)果。

    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 19.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,采用Origin 9軟件作圖。

    2 結(jié)果

    2.1 模型建立 BrAC極小值為27 mg/100 ml,極大值為106 mg/100 ml,平均值為64 mg/100 ml;BAC極小值為43.00 mg/100 ml,極大值為147.39 mg/100 ml,平均值為78.83 mg/100 ml。以BrAC為自變量(X),BAC為因變量(Y),作散點(diǎn)圖,見圖1。

    2.2 線性模型 由圖1可見,BrAC與BAC大致呈線性趨勢(shì),嘗試建立線性模型,擬合曲線得到曲線方程為Y=1.298 2X-5.017 5,R2=0.95(見圖2)。采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法抽取11個(gè)樣本,用所得線性模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并與樣本實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值有較大偏差(見表1)。

    注:BrAC=呼氣中乙醇含量,BAC=血液乙醇含量
    圖1 BrAC與BAC散點(diǎn)圖
    Figure1 Scatter plot of BrAC and BAC

    圖2 BrAC與BAC線性方程Figure 2 Linear equations of BrAC and BAC

    2.3 修正常數(shù)項(xiàng)的線性模型 通過(guò)對(duì)線性方程進(jìn)行檢驗(yàn),預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值有較大偏差,去掉常數(shù)項(xiàng),修改模型,曲線強(qiáng)制過(guò)原點(diǎn),得到曲線方程Y=1.229 4X,R2=0.99(見圖3)。取同樣的樣本,用所得的修正常數(shù)項(xiàng)的線性模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并與樣本實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比,大部分樣本用該擬合模型得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相差不大,但2、3、8樣本預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相差較大,殘差平方和(SSE)=621.70(見表2)。

    圖3 BrAC與BAC修正常數(shù)項(xiàng)的線性方程Figure 3 Linear equations for correction of constant of BrAC and BAC

    2.4 對(duì)數(shù)模型 對(duì)BAC取對(duì)數(shù),做線性模型,得到線性方程:lnY=0.016 6X+3.218 5,R2=0.93(見圖4)。取同樣的樣本,用對(duì)數(shù)變換的模型進(jìn)行預(yù)測(cè),得到預(yù)測(cè)結(jié)果并與樣本實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比,該擬合模型得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值都相差不大,SSE=239.06(見表3)。

    圖4 BrAC與BAC對(duì)數(shù)模型的線性方程Figure 4 Linear equations of logarithmic model of BrAC and BAC

    指標(biāo)1234567891011BrAC3664695398924357695259BAC45.5864.1070.9861.44124.67109.3847.9661.5978.3167.0867.84預(yù)測(cè)值41.7278.0784.5663.79122.21114.4250.8168.9884.5662.4971.58

    注:BrAC=呼氣中乙醇含量,BAC=血液乙醇含量

    表2 11個(gè)樣本HS-GC檢測(cè)的BAC和修正常數(shù)項(xiàng)的線性模型預(yù)測(cè)值(mg/100 ml)Table 2 The BAC by HS-GC and linear model predictive values of correction of constant in 11 samples

    表3 11個(gè)樣本HS-GC檢測(cè)的BAC和對(duì)數(shù)模型預(yù)測(cè)值(mg/100 ml)Table 3 The BAC by HS-GC and linear model predictive values of logarithmic model in 11 samples

    3 討論

    本研究對(duì)BrAC與BAC的關(guān)系進(jìn)行深入研究,并建立數(shù)學(xué)模型,可實(shí)現(xiàn)由BrAC對(duì)BAC的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。建立的模型線性擬合相關(guān)性好,模型曲線在低濃度到高濃度的預(yù)測(cè)結(jié)果均較為可靠。

    贠克明[19]在《法醫(yī)毒物動(dòng)力學(xué)》著作中指出BAC>20 mg/dl時(shí),BrAC與BAC有線性關(guān)系。本研究對(duì)BrAC與BAC的關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步探討,分別對(duì)線性模型進(jìn)行修正常數(shù)項(xiàng)和對(duì)BrAC取對(duì)數(shù)后建立線性關(guān)系,發(fā)現(xiàn)對(duì)BAC取對(duì)數(shù)后,與BrAC建立的線性模型擬合相關(guān)性更好,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值更為接近。

    WIGMORE等[20]認(rèn)為,方程BrAC=f(BAC)不是一條過(guò)原點(diǎn)的直線,且截距總為負(fù)值;在BAC<15 mg/100 ml時(shí),曲線可能并不適用,所以曲線與坐標(biāo)軸的交點(diǎn)只能由求得的BAC曲線用外推法求得。同時(shí)還發(fā)現(xiàn),隨著BrAC的降低,曲線的斜率持續(xù)增大,本研究結(jié)果與之相符,BAC與BrAC呈指數(shù)函數(shù)的曲線增長(zhǎng),對(duì)BAC取對(duì)數(shù)后與BrAC線性關(guān)系良好。在53個(gè)樣本中存在兩個(gè)樣本實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值偏差較大的情況,這可能是由于測(cè)試個(gè)體的體質(zhì)差異以及吹氣技巧的掌握程度不同,導(dǎo)致出現(xiàn)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的偏差。

    本數(shù)學(xué)模型選用的酒精呼氣測(cè)定儀與貴州省交通管理局統(tǒng)一配發(fā)到各地州及其縣市的檢測(cè)儀品牌、型號(hào)一致,因而本數(shù)學(xué)模型可以為本地區(qū)交通執(zhí)法過(guò)程中通過(guò)BrAC數(shù)值對(duì)BAC的大致推測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。由于BrAC檢測(cè)較BAC檢測(cè)而言,具有操作簡(jiǎn)便、檢測(cè)成本低、對(duì)受測(cè)人體無(wú)心理和生理傷害的特點(diǎn),使得BrAC檢測(cè)在科學(xué)研究中具有較好的運(yùn)用前景,但由于沒有一個(gè)合適的推測(cè)模型,阻礙其運(yùn)用,本模型的建立一定程度上填補(bǔ)了該領(lǐng)域的空白。

    但本研究未對(duì)影響B(tài)rAC與BAC關(guān)系的其他因素進(jìn)行考察,虞力英等[18]指出血球比容值、酒精同化的不同階段、靜脈-動(dòng)脈采樣的不同、環(huán)境和身體的溫度和濕度、呼氣模式、口腔酒精、胃液等因素,均會(huì)對(duì)BrAC產(chǎn)生較大影響,因此后續(xù)研究工作還有待進(jìn)一步完善。

    因此,對(duì)數(shù)變換的模型lnY=0.016 6X+3.218 5,R2=0.93,可以用來(lái)通過(guò)BrAC數(shù)據(jù)對(duì)BAC進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),模型線性擬合相關(guān)性較好,預(yù)測(cè)結(jié)果與BAC實(shí)測(cè)值相差小。由于存在個(gè)體差異,不可能對(duì)BAC結(jié)果實(shí)現(xiàn)完全相同的預(yù)測(cè),但由于BrAC的檢測(cè)屬于無(wú)創(chuàng)性檢測(cè),對(duì)被檢測(cè)者的心理和生理上無(wú)傷害,在交通安全執(zhí)法管理和司法鑒定實(shí)際工作中應(yīng)予以推廣,本研究建立的BrAC與BAC關(guān)系的線性模型可在實(shí)際工作中是切實(shí)可行的。

    本文創(chuàng)新點(diǎn):

    由于呼氣酒精檢測(cè)具有操作簡(jiǎn)便、檢測(cè)成本低、對(duì)受測(cè)人體無(wú)傷害的特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用在交通執(zhí)法部門對(duì)駕駛員乙醇含量的檢測(cè)中,但呼氣中乙醇含量(BrAC)與血液乙醇含量(BAC)常存在差別。本文建立了BrAC與BAC關(guān)系的線性模型,填補(bǔ)該領(lǐng)域研究的空白,為貴州地區(qū)交通執(zhí)法部門在交通執(zhí)法過(guò)程中通過(guò)BrAC數(shù)值對(duì)BAC的推測(cè)提供了科學(xué)依據(jù),也為BrAC在乙醇代謝方面的運(yùn)用提供了研究基礎(chǔ)。

    作者貢獻(xiàn):張艷進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì)、撰寫論文;張艷、張顯強(qiáng)進(jìn)行研究的實(shí)施與可行性分析、負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校、對(duì)文章整體負(fù)責(zé),監(jiān)督管理;張艷、石曉玲進(jìn)行數(shù)據(jù)收集;石曉玲進(jìn)行數(shù)據(jù)整理;張艷、趙志東進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)處理;張艷、趙志東、張顯強(qiáng)進(jìn)行結(jié)果的分析與解釋;趙志東、張顯強(qiáng)進(jìn)行論文修訂。

    本文無(wú)利益沖突。

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    RelationshipbetweenBloodandExpirationAlcoholConcentrationandEstablishmentofMathematicalModel

    ZHANGYan1,2,ZHAOZhi-dong1,SHIXiao-ling1,2,ZHANGXian-qiang1,2*

    1.GuizhouPoliceOfficerVocationalCollege,Guiyang550005,China2.GuizhouProvinceRoadTrafficAccidentEngineeringResearchCenter,Guiyang550005,China

    *Correspondingauthor:ZHANGXian-qiang,Postdoctoralscholar,Professor;E-mail:zhangxianqiang@126.com

    ObjectiveTo study the relationship between concentration of alcohol in the exhaled breath at end-exhalation (BrAC) determined by breathalyzer and blood alcohol concentration (BAC) determined by HS-GC and to establish a linear model in order to achieve the prediction of BAC by BrAC.MethodsFrom February to December in 2016,53 healthy drivers who were suspected of drunk driving in Guiyang were selected.The BrAC and BAC were determined.A scatter plot was drawn and a linear model was established with BrAC as the independent variableXand BAC as the dependent variableY.ResultsThe curve equation was obtained by fitting the data of BrAC and BAC:Y=1.298 2X-5.017 5,R2=0.95.A simple random sampling method was used to extract 11 samples.The linear model was used to predict the samples,and the results were compared with the samples′ real values.The predicted values were in great deviation from the true ones.Removed the constant,modified the model,and got the curve equation:Y=1.229 4X,R2=0.99.The predicted values of 2,3 and 8 samples differed greatly from the true values,and the sum of squared errors of prediction(SSE)=621.70.Took the logarithm of BAC and got the linear equation:lnY=0.016 6X+3.218 5,R2=0.93.There was little difference between the predicted and the true values,SSE=239.06.ConclusionThe modellnY=0.016 6X+3.218 5 can be used to achieve the prediction of BAC by BrAC.

    BrAC;BAC;Correlation;Mathematical model

    R 595.6

    A

    10.3969/j.issn.1007-9572.2017.07.y07

    2017-04-12;

    2017-06-15)

    (本文編輯:賈萌萌)

    貴州省道路交通事故鑒定工程技術(shù)研究中心研究項(xiàng)目([2015]10021號(hào))

    1.550005貴州省貴陽(yáng)市,貴州警官職業(yè)學(xué)院

    2.550005貴州省貴陽(yáng)市,貴州省道路交通事故鑒定工程技術(shù)研究中心

    *通信作者:張顯強(qiáng),博士后,教授;E-mail:zhangxianqiang@126.com

    張艷,趙志東,石曉玲,等.酒后血液和呼氣中乙醇含量的關(guān)系及數(shù)學(xué)模型建立[J].中國(guó)全科醫(yī)學(xué),2017,20(29):3633-3637.[www.chinagp.net]

    ZHANG Y,ZHAO Z D,SHI X L,et al.Relationship between blood and expiration alcohol concentration and establishment of mathematical model[J].Chinese General Practice,2017,20(29):3633-3637.

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