區(qū)域環(huán)境因素對健康成年人中性粒細胞與淋巴細胞比值參考值的響應(yīng)

李佳鑫，葛 淼，張 雷，裴澤華，楊文婕，何進偉，王聰霞

（1.陜西師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院健康地理研究所，陜西西安 710061；2.延安大學(xué)醫(yī)學(xué)院，陜西延安 716099；3.西安交通大學(xué)第二附屬醫(yī)院，陜西西安 710054）

新型冠狀病毒（coronavirus disease 2019,COVID-19）是一種單股正鏈RNA包膜病毒[1]，通過表面的刺突蛋白與靶細胞表面的血管緊張素轉(zhuǎn)換酶Ⅱ（angiotensin-converting enzymeⅡ,ACEⅡ）受體相結(jié)合[2]，入侵肺部引發(fā)急性肺損傷[3]。中性粒細胞和淋巴細胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio,NLR)是一種常用于反映炎癥和免疫狀態(tài)的循環(huán)生物標(biāo)志物[4]。在用于評估重癥/危重型新冠肺炎患者預(yù)后的單項指標(biāo)中，以NLR準(zhǔn)確性最高，且NLR易測量、可快速獲得、費用低廉，可推廣應(yīng)用于檢測新冠肺炎患者的病情進展，并指導(dǎo)后續(xù)治療方案的選擇[5]。NLR是新型冠狀病毒的獨立危險評估因素，可以作為預(yù)后因子對患者進行分級管理[6-14]。目前國內(nèi)對于NLR參考值的地區(qū)性分布差異常集中在以市（縣）為單位的參考區(qū)間的差異性區(qū)分[15]。微觀研究區(qū)層面，居住環(huán)境可能成為NLR相關(guān)參數(shù)參考值的影響因素[16-17]。

居住環(huán)境是指與人們居住生活密切相關(guān)的空間環(huán)境，包括空氣質(zhì)量、景觀綠化、交通、室內(nèi)外空間布局、聲光熱等[18]。健康與居住環(huán)境的關(guān)系，主要從物理環(huán)境（自然環(huán)境、室內(nèi)外住宅物理環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施和空間適用等）和精神環(huán)境（社會、人文、心理等）兩個層面進行評估[19]。已有大量研究通過區(qū)域?qū)Ρ?、病例對照等方法對照研究健康和疾病與自然和社會環(huán)境因素的關(guān)系[16-17，20]。其中，自然環(huán)境對于各項醫(yī)療指標(biāo)的參考值影響較為顯著[21-22]。

因此，本文從自然環(huán)境角度出發(fā)，構(gòu)建指標(biāo)體系，對可能影響全國健康成年人NLR參考值空間分異的影響因子進行篩選，將得到的顯著性指標(biāo)進行共線性診斷后，通過構(gòu)建隨機森林模型預(yù)測全國健康成年人的NLR參考值，最終運用地統(tǒng)計分析方法探究在全國范圍內(nèi)NLR參考值的變化趨勢。

1 資料與方法

1.1 資料來源

1.1.1 NLR參考值獲取通過檢索中國知網(wǎng)（CNKI）、萬方數(shù)據(jù)庫、維普網(wǎng)、超星數(shù)字圖書館及中國重要會議數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)庫，收集2016至2020年共65個市（縣）級醫(yī)院、相關(guān)研究單位和高等院校所測定的健康人的NLR參考值數(shù)據(jù)共162 681例。研究對象為健康人，其納入標(biāo)準(zhǔn)為：研究對象無明顯感染癥狀和貧血表現(xiàn)，WBC計數(shù)3.5～9.5×109/L，CRP＜10 mg/L。NLR參考值在男性和女性的參考區(qū)間無較大差別，因此不考慮區(qū)分性別對參考值的影響[15,21]。所有受測者均采用檢測方法為：禁食12 h，次日清晨抽取肘靜脈血5 mL，4℃條件下12 000 r/min離心15 min吸取上層清液置于EP管內(nèi)，-80℃超低溫冰箱內(nèi)保存，應(yīng)用血液細胞分析儀檢測受試者血常規(guī)，得到外周血的中性粒細胞和淋巴細胞個數(shù)，根據(jù)其數(shù)值進一步計算NLR的值。

1.1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建本文從自然環(huán)境的角度出發(fā)，構(gòu)建地勢、氣候和土壤3個一級指標(biāo)，再細分出25個二級指標(biāo)體系（表1），來探索自然地理因素與NLR參考值的相關(guān)性。其中，地勢指標(biāo)來源于國家測繪數(shù)據(jù)中心共享資料，氣象指標(biāo)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，土壤指標(biāo)來源于聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）和維也納國際應(yīng)用系統(tǒng)（IIASA）建立的世界土壤數(shù)據(jù)庫。

表1 影響因素指標(biāo)體系Tab.1 Index system of the influencing factors

1.2 研究方法

1.2.1 相關(guān)性分析自相關(guān)分析在研究不同事物在空間位置屬性上的相關(guān)關(guān)系上應(yīng)用廣泛?？臻g自相關(guān)分析有全局自相關(guān)和局部自相關(guān)兩種方法。本文選取全局自相關(guān)的分析方法，通過MoranI指數(shù)分析要素與鄰近單元要素間的空間聯(lián)系，其公式為：

其中，n是指空間單元總個數(shù)，X i和Xj分別表示第i個空間單元和第j個空間單元的屬性值，X為所有空間單元屬性值的均值，W ij為空間權(quán)重值。I值值域為[-1,1]，I＜0呈負相關(guān)關(guān)系，I＞0呈正相關(guān)關(guān)系，I=0時則不相關(guān)。

Spearman等級相關(guān)，是通過Spearman秩相關(guān)系數(shù)來度量兩個變量之間聯(lián)系的強弱。其計算公式如下。

若存在相同的秩次，則相關(guān)系數(shù)ρs可由下式計算：

其中，n表示數(shù)據(jù)的數(shù)量，d i表示兩個數(shù)據(jù)次序的差值。

若不存在相同的秩次，則采用如下公式計算：

共線性診斷及模型擬合，在計算Spearman相關(guān)系數(shù)后進行回歸分析。通過SPSS檢測影響因子是否存在共線性問題[23]，VIF＞10則認為因子存在共線性[24]，模型擬合度R 2＞0.8則認為擬合程度較好[25]。

1.2.2 模型構(gòu)建隨機森林模型。隨機森林模型（random forest，RF）是LED BREIMAN[26]和CUTLERA[27]共同提出的一種利用多棵樹訓(xùn)練樣本后再作出預(yù)測的分類器。RF模型利用bootstrap方法選擇樣本，其次數(shù)由ntree表示，mtry則表示每次重建決策樹模型時的節(jié)點分裂數(shù)。其表達式為：

其中：h(x)為預(yù)測值，θi是獨立分布的隨機向量，決定決策樹的生長，（X,θi）為第i課回歸樹的輸出結(jié)果，k表示回歸樹的數(shù)量。

地統(tǒng)計分析，地統(tǒng)計學(xué)是一種用于研究空間上的隨機性與結(jié)構(gòu)性、空間相關(guān)性和依賴性的自然現(xiàn)象科學(xué)。其最基本的核心是克里金（Kriging）空間插值法,是一種對估點值進行的線性無偏最優(yōu)估計。本研究在根據(jù)正態(tài)性檢驗后得出的結(jié)果，選擇析取克里金法，對RF模型得出的NLR參考值進行空間分析。

2 結(jié)果

2.1 中性粒細胞參考值的地理影響因素

2.1.1 空間自相關(guān)分析通過Arcgis10.2對162 681例健康人的NLR參考值進行莫蘭指數(shù)分析（圖1）。在空間自相關(guān)分析的過程中，Moran’sI值的范圍在[-1,1]之間，Moran’sI＞0則呈空間正相關(guān)，且值越靠近1則正相關(guān)性越明顯，Moran’sI＜0則呈空間負相關(guān)，且值越靠近-1則空間異質(zhì)性越強。本次研究指出，Moran’sI指數(shù)為0.195 21，則NLR參考值具有較明顯的空間差異，P=0.000 476＜0.05通過95%的置信度檢驗，Z=3.493 745超過臨界值1.65則通過顯著性檢驗。因此，NLR的標(biāo)準(zhǔn)值是具有空間分異規(guī)律的，本文從自然環(huán)境的角度出發(fā)評價空間差異，采用相關(guān)性分析的方法進一步探討不同自然環(huán)境指標(biāo)對NLR標(biāo)準(zhǔn)值的影響情況。

圖1 莫蘭指數(shù)分析結(jié)果Fig.1 Moran index analysis results

2.1.2 相關(guān)性分析通過SPSS軟件進行Spearman相關(guān)性分析，用25個二級自然環(huán)境指標(biāo)作為自變量，NLR參考值作為因變量，通過r、P值判斷地理因子與NLR參考值的相關(guān)關(guān)系。

25項二級指標(biāo)中海拔(X3)、年日照時數(shù)(X4)、年平均氣溫(X5)、年平均相對濕度(X6)、氣溫年較差(X8)、年平均風(fēng)速(X9)、表土有機質(zhì)含量(X16)、表土（粘土）陽離子交換量（X18）、土壤CaSO4總量（X23）與各地區(qū)的健康成年人的NLR正常值存在相關(guān)關(guān)系，其中海拔(X3)、年日照時數(shù)(X4)、年平均風(fēng)速(X9)、表土有機質(zhì)含量(X16)、表土（粘土）陽離子交換量（X18）與NLR參考值呈現(xiàn)高度相關(guān)（表2）。

表2 健康成年人NLR參考值的地理影響因素分析Tab.2 Analysis of geographical factors influencing NLR reference values in healthy adults

2.1.3 共線性診斷對于線性相關(guān)關(guān)系進行多重共線性診斷和模型擬合的過程中可以發(fā)現(xiàn)，方差膨脹系數(shù)VIF＞7.5，代表存在局部共線性（表3）。模型擬合度調(diào)整后的r2=0.182存在欠擬合問題。為解決這一問題，下文采用RF模型的方法構(gòu)建NLR參考值的空間響應(yīng)趨勢。

表3 相關(guān)因子的共線性診斷Tab.3 Collinearity diagnosis of the related factors

2.2 健康成年人NLR參考值的空間響應(yīng)

2.2.1 全國健康成年人NLR參考值預(yù)測通過訓(xùn)練現(xiàn)有的樣本，運用Matlab其中的RandomForest軟件包構(gòu)建隨機森林模型，選用海拔、年日照時數(shù)、年平均氣溫、年平均相對濕度、氣溫年較差、年平均風(fēng)速、表土有機質(zhì)含量、表土（粘土）陽離子交換總量、土壤CaSO4總量這幾個相關(guān)性指標(biāo)，對全國健康成年人NLR參考值進行預(yù)測（圖2）。其中，通過機器學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)mtry為15，ntree為50時，R2=0.859 2故可以判斷RF擬合效果最好，模型穩(wěn)定度最高。

圖2 RF模型預(yù)測結(jié)果Fig.2 Prediction results of RF model

2.2.2 NLR參考值預(yù)測的空間分布

2.2.2.1 正態(tài)性檢驗 利用Arcgis地統(tǒng)計分析模塊進行數(shù)據(jù)挖掘，檢驗RF模型預(yù)測數(shù)據(jù)的正態(tài)性。根據(jù)繪制好的直方圖（圖3）可以看出，RF模型預(yù)測的全國健康成年人NLR參考值呈現(xiàn)弱偏態(tài)變化趨勢，為負偏分布，其峰度值為3.849 4，呈現(xiàn)高峰態(tài)，因此數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布要求，NLR參考值的預(yù)測數(shù)據(jù)并不呈現(xiàn)正態(tài)分布。

圖3 RF模型預(yù)測結(jié)果直方圖Fig.3 Histogram of RF model prediction results

2.2.2.2 NLR空間變化趨勢分析 通過Arcgis的趨勢分析工具，構(gòu)建NLR參考值預(yù)測值的空間變化趨勢三維圖（圖4）?？梢钥闯鋈珖】党赡耆薔LR參考值預(yù)測值在Y軸（南北方向）較之X軸（東西方向）的變化幅度較大，且均呈現(xiàn)二維變化趨勢。因此，在進行數(shù)據(jù)點插值之前要進行二階或三階的變化處理。

圖4 全國健康成年人NLR參考值趨勢分布圖Fig.4 Trend distribution of NLR reference values for healthy adults in China

將全國健康成年人的NLR參考值預(yù)測數(shù)據(jù)導(dǎo)入Arcgis中，運用地統(tǒng)計分析模塊擬合空間響應(yīng)。由于正態(tài)性檢驗過程中發(fā)現(xiàn)其不符合正態(tài)分布，因此采用析取克里金插值法，選用半變異函數(shù)進行差值。東南沿海地區(qū)的NLR參考值是相對較高的，如?？凇⑸钲?、福州、臺灣等；中部地區(qū)相對較低，如重慶、成都、合肥、武漢；而西北地區(qū)則更甚，數(shù)據(jù)整體呈現(xiàn)沿海高、內(nèi)陸低，東南高、西北低的變化態(tài)勢。

3 討 論

本次研究通過探究健康成年人NLR參考值與地理因素的相關(guān)關(guān)系，為不同地區(qū)使用NLR參考值作為新型冠狀病毒肺炎預(yù)后因子制定參考標(biāo)準(zhǔn)時提供依據(jù)，為后續(xù)進一步研究不同影響因子對NLR指標(biāo)參考值的作用機制奠定基礎(chǔ)。

3.1 地勢因素

高海拔地區(qū)與低海拔地區(qū)的血漿質(zhì)量存在一定差異[28]，海拔因子從自然環(huán)境（居民飲用水質(zhì)、植被多樣性等）、人文環(huán)境（景觀格局、生態(tài)服務(wù)價值）兩方面直接或間接地對血漿質(zhì)量存在顯著影響[29]，進一步對其中的血液指標(biāo)產(chǎn)生作用。海拔升高必然伴隨著空氣中氧含量降低、溫度降低、氣壓降低的自然環(huán)境[30];同時高海拔地區(qū)人群飲食習(xí)慣傾向于高脂、高熱、高蛋白、低維生素；海拔升高導(dǎo)致不同地區(qū)生態(tài)多樣性，景觀格局發(fā)生變化，生態(tài)服務(wù)價值也隨之變化，這些都直接或間接的影響著人體內(nèi)的血液循環(huán)系統(tǒng)[31-33]。

3.2 氣候因素

氣候條件不同直接導(dǎo)致溫度增加、降水量變化、極端天氣事件、海平面上升等，通過一定的暴露途徑影響人的健康結(jié)果；間接地，氣候變化還會引起環(huán)境和制度背景的差異（土地利用變化、生態(tài)系統(tǒng)改變、基礎(chǔ)設(shè)施條件、地貌地形、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和牲畜利用等）、社會和行為背景的差異（性別和年齡、種族特點、貧困、住房、教育、歧視、醫(yī)療健康條件的獲得性等）從而影響人體健康[34]。對于NLR起顯著影響作用的主要是年平均氣溫與年平均相對濕度。溫度可以改變?nèi)松砩蠈τ卸居泻ξ廴疚锏姆磻?yīng)，引起生理壓力，極端天氣造成的社會經(jīng)濟影響（如極端氣候引起電力短缺導(dǎo)致衛(wèi)生設(shè)施、能源、交通和水資源基礎(chǔ)設(shè)施等）也會間接影響到當(dāng)?shù)鼐用駥τ诃h(huán)境的適應(yīng)能力，影響人體內(nèi)相關(guān)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值[35-36]。

相對濕度會引起大氣氣溶膠的粒徑、化學(xué)成分和化學(xué)過程等物化性質(zhì)的變化，是溫度、輻射、風(fēng)和濕度之間相互作用的結(jié)果。年平均相對濕度的差異，一方面會影響空氣傳播疾病的傳播以及空氣中細菌、真菌、塵螨的傳播；另一方面，影響氣體交換率、機體最大攝氧量等，改變血流速度[37]。

3.3 土壤因素

土壤因素與社會生活息息相關(guān)，通過飲食、呼吸等方面間接影響人體內(nèi)NLR的含量。表土有機質(zhì)的含量與徑流流向、地形因素相關(guān)，土壤作為天然碳庫，直接影響著動植物生長，間接影響當(dāng)?shù)厝祟愺w制機制。表土有機質(zhì)含量對土壤生產(chǎn)力存在影響作用，進而通過飲食循環(huán)影響人體體質(zhì)[38-41]。表土有機質(zhì)含量、表土（粘土）陽離子交換量和土壤CaSO4總量是與健康成年人NLR參考值的空間分布存在較高的相關(guān)關(guān)系。其中表土有機質(zhì)含量呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系、表土（粘土）陽離子交換量、土壤CaSO4總量是與NLR呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

3.4 不足之處

一、樣本量不足。由于數(shù)據(jù)的獲取方式尚未優(yōu)化，故而收集到的健康成年人數(shù)據(jù)存在小樣本情況，對于相關(guān)關(guān)系分析可能存在一定的影響，考慮通過日后與相關(guān)機構(gòu)合作等方式，擴充樣本數(shù)據(jù)庫。二、僅分析了自然地理因素，沒有考慮到建成環(huán)境、社會經(jīng)濟因素對NLR參考值的影響。在后期的指標(biāo)體系構(gòu)建中，可以通過加入相關(guān)建成環(huán)境因子、社會經(jīng)濟因子進一步衡量居住環(huán)境變化對健康成年NLR參考值可能存在的影響。