中老年体检者幽门螺杆菌阳性率分析及群体阳性预估方法探讨-医学论文
1 对象与方法
1.1 对象
对2010年来我院体检中心进行健康体检的40岁以上的中老年人进行统计,符合条件的共765例,其中,男658例,女107例。
1.2 方法
1.2.1 阳性率检测方法 采用国际公认的检测幽门螺杆菌的“金标准”,即13C-尿素呼气试验[5-6],进行体检者幽门螺杆菌阳性检测。13C-尿素呼气试验:对待检者进行登记,并在3个试管上标记待检者姓名和编号;第1次呼气试验,在第1个试管中采集待检者在空腹情况下呼出的气体;口服13C-尿素胶囊,让待检者口服1粒13C-尿素胶囊及200 mL白开水,待检者服下后立即计时;第2次呼气试验,在待检者服下尿素胶囊20 min后,在第2个试管中采集待检者呼出的气体;第3次呼气试验,在待检者服下尿素胶囊30 min后,在第3个试管中采集待检者呼出的气体;采集完成后,通过同位素质谱仪进行结果测定。如果测定超基准值大于4.4,则为幽门螺杆菌阳性;否则为幽门螺杆菌阴性。
1.2.2 阳性率分析预估方法 借鉴迭代学习控制的原理,提出迭代学习统计的方法,对群体的HP阳性率进行分析预估。迭代学习统计原理图如图1所示。该方法可以按照如下步骤实现:对体检者的性别、年龄、幽门螺杆菌情况进行统计,建立体检者幽门螺杆菌病历库,简称病历库;以病历库为输入,计算不同年龄阶段、不同性别的幽门螺杆菌阳性率以及χ2值;以病历库和阳性率计算结果为输入,构建幽门螺杆菌阳性率预估模型;假设实际体检得到的阳性率为A,通过预估模型得到的阳性率为B,对比A与B偏差,如果偏差大于ε,则通过构建反馈修正回路,对模型系数和次数进行迭代修正,否则认为可以通过该模型对群体的阳性率进行预估。
图 1 迭代学习统计原理图
1.3 统计学方法
应用SPSS 17.0软件包进行统计学处理,计数资料用百分率表示,采用χ2检验,以P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 阳性率分析结果
765例受检中老年体检者中,Hp感染212例,总感染率为27.7%;其中,男性中老年体检者658例,感染188例,感染率为28.57%,女性中老年体检者107例,感染24例,感染率为22.43%,男性感染率略高于女性。随年龄增长,男女体检者的感染率均有增长趋势。不同性别中老年体检者感染情况见表1。
表1 男女受检者不同年龄段HP感染率比较
2.2 分析预估结果
为了较为全面地掌握群体的幽门螺杆菌阳性率、有效抑制感染率,为中老年群体提供健康建议和治疗手段,有必要根据有限的统计结果对群体的阳性率进行估计。
本文以2010年体检结果作为分析样本,统计了从2010年1~12月,每个月的体检者体检人数、感染人数以及感染率情况。我单位采用13C-尿素呼气试验对中老年体检者进行Hp检查,在765例体检者中,幽门螺杆菌感染者共212例,阳性率为27.71%;其中,男性感染者188例,阳性率为28.57%;女性感染者24例,阳性率为22.43%。在各个年龄阶段,男性感染率均高于女性,差异无统计学意义(P > 0.05)。见表2。
表2 样本范围内每月体检与感染情况统计表
2.3 拟合方法阳性率预估
本文采用了多项式拟合、幂拟合等方法进行阳性率预估。从拟合结果可以看出,拟合结果可以较好地反映阳性率随采样人数的变化情况,当体检人数超过200人时,阳性率在28%上下变化,并有收敛趋势。得到的曲线拟合结果如图2所示,基于现有样本,从已有分析中可以预估来我单位体检的中老年群体阳性率约为28%。
3 讨论
为了较为全面地掌握中老年群体的幽门螺杆菌阳性率,本研究提出了一种迭代学习统计方法,对中老年群体的幽门螺杆菌阳性率进行预估。分析表明,随着统计的体检人数增加,在本单位进行检查的中老年患者群体阳性率呈收敛趋势,阳性率约为28%。通过上述分析,可以得到如下结论:①随着体检者年龄增长,幽门螺杆菌阳性率有增长趋势,而且男性感染者的比例略高于女性。②在各个年龄阶段,男女各年龄组间和性别间Hp感染率无显著性差异。③提出的迭代学习统计预估方法给出了中老年群体幽门螺杆菌阳性率的总体趋势,可以有力支撑健康统计和疾病防范。
Hp传染性较强,常有聚集特征[7],家庭中有一人为Hp阳性患者,一定时间之后其家庭成员也为Hp阳性患者。单位有一人为Hp阳性患者,一定时间之后其他员工也为Hp阳性患者。这些都说明了Hp的高致病性,应该引起高度重视。为了防止交叉感染,减少疾病的发生,杜绝经口或间接接触等传播途径,建议注意用餐卫生,改变用餐习惯,减少桌餐或在外聚餐,实行分餐制或聚餐夹菜时使用公筷等措施来预防Hp交叉感染。同时采取有效的措施来防治Hp的感染,提高人类的健康水平。
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