过敏性疾病过敏原检验结果之影响因素的定量分析

第４０卷第４期２０１９年４月宁夏师范学院学报J o u r n a l o fN i n g x i aN o r m a lU n i v e r s i t y V o l．４０N o．４A p r．２０１９过敏性疾病过敏原检验结果之影响因素的定量分析李㊀薇,朱家明,董晓冉(安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠２３３０３０)㊀㊀摘㊀要:针对过敏性疾病的影响因素问题,根据过敏原检验结果的数据,结合时间㊁季节㊁性别和年龄四个影响因素,运用模糊C均值聚类㊁多元统计分析㊁贴近度计算㊁皮尔逊相关系数计算方法,构建了过敏性疾病分类模型㊁过敏原检测结果差异性模型及相关性判定模型,运用MA T L A B求解,得到四个影响因素对过敏性疾病的影响㊁不同类型病人过敏原检测结果的差异㊁环境指标P M２．５对过敏原检测结果具有强相关性等结论,并给出相关结论和建议．关键词:过敏性疾病;模糊C均值聚类;多元统计分析;皮尔逊相关系数中图分类号:R３９２．９㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１６７４－１３３１(２０１９)０４－００５２－０８收稿日期:２０１９－０３－１２基金项目:国家自然科学基金(１１６０１００１);安徽财经大学校级教研项目(a c x k j s j y２０１８０３z d)．作者简介:李薇(１９９９－),女,安徽安庆人,研究方向:信息与计算科学;朱家明(１９７３－),男,安徽泗县人,副教授,硕士,研究方向:应用数学;董晓冉(１９９７－),女,安徽六安人,研究方向:信息与计算科学．㊀㊀近几年,过敏性疾病案例一直增加,已成为社会普遍关注的问题．因其无法根治,故世界卫生组织将其列为２１世纪需要重点研究和防治的三大疾病之一．通过各类学术研究前沿的表述,可知这种疾病的发生具有明显的遗传特征．不仅内在效应起着全部拉动力,外物刺激也会导致过敏性疾病的发生．尤其是沙尘暴㊁雾霾和生态环境恶化等因素对过敏原的间接影响,直接扩大了过敏物的传播范围,提高了过敏原的接触概率．为了防治过敏性疾病,过敏原的检测和分析是必不可少的探知手段．而过敏性疾病的产生与生态环境有着密切的联系,研究环境指标与过敏性疾病发病情况之间的关系,从而做出实际的应对措施降低过敏性疾病的发病率,对过敏性疾病的预防与治疗具有重要的意义．㊀㊀关于环境指标与人体健康之间的关系国内外学者已有大量研究．近年来,大气环境因素对过敏性疾病㊁呼吸系统的影响受到越来越多的关注．姜赛芝[１]等人通过某市的实时空气质量检测数据记录,以及同期呼吸道病毒监测阳性者的数据收集,研究分析空气污染与儿童呼吸道病毒感染的相关性,并提出P M２．５与呼吸道合胞病毒感染密切相关的结论．刘志强[２]利用变应原定量免疫印迹法对４２例过敏性皮肤病患者进行过敏原检测,并通过阳性率分析过敏性皮肤病的致病原因,以及各疾病种类在不同季节和性别的过敏原情况．李敏[３]采用软件及非参数检验对各污染物与传染病的关系进行多元线性回归和线性相关分析,得出生活环境是影响过敏性疾病的主要因素．１㊀数据来源及假设㊀㊀本文数据来源于南昌市某医院关于过敏原检测的数据,其中包括检测日期㊁性别㊁年龄㊁科室及各过敏原结果(过敏原包括树组合(柳树/杨树/榆树)㊁普通豚草㊁艾蒿㊁尘螨组合(屋尘螨/粉尘螨)㊁屋尘㊁猫毛㊁狗上皮㊁蟑螂㊁霉菌组合㊁葎草㊁鸡蛋白㊁牛奶㊁花生㊁黄豆㊁海鱼组合㊁虾㊁蟹)．为了便于解决问题,提出以下几条假设:(i)假设各过敏原的传播过程是相互独立的;(i i)假设过敏原检测全为阴性的为未过敏人第４期李㊀薇,等:过敏性疾病过敏原检验结果之影响因素的定量分析群;(i i i )假设除数据中的１７种过敏原之外的过敏原对模型结果不产生影响;(i v )假设患者具有正确选择科室测试过敏原的能力;(v )对过敏原强度向上取整;(v i )假设各种过敏原的感染能力都是有效的,不存在相互抵消现象．２㊀基于模糊C 均值聚类对过敏性疾病与各影响因素之间关系的定量分析２．１㊀研究思路㊀㊀根据科室查诊结果,分析各类过敏性疾病与时间㊁季节㊁性别㊁年龄之间的相关关系．针对这一问题,分三个步骤解决．首先,按科室计算各类过敏原所导致的过敏人数,建立标准化矩阵;其次,根据过敏性的程度,利用MA T L A B 软件,通过模糊C 均值聚类将过敏性疾病聚类分成三类;最后,利用多元统计分析比较方法分别判断这三类疾病与时间㊁季节㊁性别㊁年龄这四个影响因素之间的关系,并说明各类别过敏性疾病在不同影响因素下的具体发病情况．２．２㊀研究方法２．２．１㊀理论准备㊀㊀模糊C 均值聚类(F C M )是通过优化目标函数得到的样本点对所有类中心的隶属度,并进行自动分类的算法,主要是利用模糊理论对数据进行建模．首先,人工随机指定每个数据到各个簇的隶属度,进行模糊伪划分;其次,由此隶属度算出每个簇的质心;最后,循环进行,直至质心不再发生改变．２．２．２㊀模型建立㊀㊀根据医院所提供的数据,以各科室为方案,各种过敏原为指标,得出模糊矩阵:０．０４,０．０６,０．１４,０．３６,０．２７,０．２０,０．０７,０．１３,０．０４,０．１５,０．１７,０．１７,０．１９,０．０４,０．１３,０．０６,０．０６０．０８,０．２１,０．０７,０．５４,０．１９,０．１６,０．１５,０．０７,０．１１,０．０６,０．１２,０．０７,０．２２,０．０８,０．１５,０．０３,０．０９０．００,０．００,０．００,０．００,１．００,１．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,１．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．０００．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,１．００,０．００,０．００,０．５０,０．００,０．００,０．００,０．０００．０８,０．１４,０．０８,０．３３,０．１７,０．１３,０．１５,０．１３,０．０９,０．１３,０．１０,０．１２,０．１９,０．０４,０．１３,０．０９,０．１３０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,１．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．０００．００,０．００,０．００,１．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,１．００,０．００,１．０００．１８,０．０９,０．０９,０．２７,０．１８,０．１８,０．１８,０．０９,０．３６,０．３６,０．１８,０．０９,０．０９,０．０９,０．３６,０．０９,０．１８０．０７,０．１０,０．０８,０．２５,０．１７,０．０７,０．０８,０．１４,０．１０,０．０６,０．１０,０．１１,０．１９,０．０７,０．１３,０．１３,０．１５０．００,０．１７,０．１０,０．３４,０．０７,０．２１,０．１４,０．２１,０．０７,０．０３,０．１０,０．１４,０．２４,０．０３,０．０７,０．０７,０．１４０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,１．００,０．０００．２５,０．５０,０．２５,０．２５,０．２５,０．００,０．００,０．５０,０．２５,０．２５,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．２５,０．０００．２５,０．１３,０．００,０．１３,０．３８,０．１３,０．００,０．１３,０．５０,０．１３,０．００,０．２５,０．１３,０．００,０．２５,０．１３,０．０００．０７,０．００,０．００,０．４５,０．１０,０．１７,０．０７,０．０３,０．０３,０．００,０．０３,０．０３,０．０７,０．１４,０．１０,０．０７,０．１７０．１０,０．１１,０．１１,０．２７,０．１３,０．０８,０．０８,０．１６,０．０６,０．０５,０．０５,０．１１,０．２１,０．０６,０．２６,０．０８,０．２３０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,１．００,１．００,０．００,１．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．０００．００,０．００,０．００,０．２５,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．２５,０．２５,０．００,０．００,０．２５,０．００,０．０００．００,０．２５,０．００,０．３８,０．２５,０．２５,０．１３,０．００,０．１３,０．００,０．００,０．２５,０．２５,０．００,０．２５,０．００,０．１３０．００,０．００,０．００,０．３３,０．００,０．００,０．００,０．００,０．３３,０．００,０．００,０．００,０．３３,０．３３,０．３３,０．００,０．０００．０５,０．０５,０．１０,０．１５,０．２０,０．１５,０．１０,０．１０,０．１０,０．１５,０．１５,０．１５,０．２５,０．１０,０．１０,０．０５,０．０５０．００,０．００,０．０８,０．３３,０．０８,０．００,０．００,０．０８,０．０８,０．０８,０．００,０．１７,０．１７,０．０８,０．１７,０．３３,０．１７０．００,０．００,０．００,０．２９,０．４３,０．００,０．１４,０．１４,０．２９,０．２９,０．１４,０．１４,０．２９,０．００,０．００,０．００,０．０００．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,０．００,１．００,０．００æèççççççççççççççççççççççççççççççççöø÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷３５宁夏师范学院学报２０１９年４月㊀㊀运用MA T L A B 软件进行模糊C 均值聚类,得到过敏性疾病分类结果,继而利用多元统计分析方法研究不同类型疾病的病人过敏原检测结果之间的差异思路如图所示图１㊀思路图２．３㊀结果分析２．３．１㊀模糊C 均值对过敏性疾病分类的结果㊀㊀过敏性疾病分类结果[４]见表１所示:表１㊀过敏性疾病的分类结果过敏性疾病类别对应科室第一类过敏性疾病儿科㊁耳鼻喉科㊁呼吸科㊁内分泌科㊁皮肤科㊁普内科㊁神经科㊁体检中心㊁心内科㊁眼科㊁中医科第二类过敏性疾病耳专病门诊㊁灰甲趾㊁普外科㊁推拿科㊁消化科㊁中医㊁肿瘤科第三类过敏性疾病妇科㊁康复医学科㊁肾内科㊁体检科㊁血液科㊀㊀根据表中的聚类情况,将各类过敏性疾病在年度㊁季度㊁性别㊁年龄上的患病人数统计出来,其中季节以３㊁４㊁５月为春季,６㊁７㊁８月为夏季,９㊁１０㊁１１月为秋季,１２㊁１㊁２为冬季来划分;年龄以０岁－１４岁为少年,１５岁－３５岁为青年,３６岁－６０岁为中年,６１岁以上为老年来划分．然后,分别探讨过敏性疾病与年度㊁季度㊁性别㊁年龄之间的相关关系．２．３．２㊀不同类型疾病的病人过敏原检测结果之间的差异结果㊀㊀(i)对第一类过敏性疾病的分析㊀㊀由统计所得数据,对各个年份患第一类疾病的总人数㊁各年份不同性别㊁不同季节㊁不同年龄阶段患第一类过敏性疾病的人数比例进行汇总,利用e x c e l 数据表可得出时间㊁性别㊁季节㊁年龄这四个影响因素与第一类过敏性疾病之间[５]的联系见表２．表２㊀第一类过敏性疾病分析表年份患病总人数(人)性别男(％)女(％)季节春(％)夏(％)秋(％)冬(％)年龄少年(％)青年(％)中年(％)老年(％)２０１３２１３０．４２０．５８０．２７０．２８０．２００．２５０．２６０．３１０．３５０．１５２０１４２０６０．４８０．５２０．２００．２４０．３６０．２００．２００．３５０．２９０．１５２０１５３８５０．４４０．５６０．１８０．３６０．３００．１６０．１７０．３２０．３５０．１６２０１６１７１０．４９０．５１０．２１０．２５０．２７０．２７０．２７０．３９０．３４０．１３２０１７１９２０．４８０．５２０．２４０．２１０．２９０．２６０．２６０．４３０．３００．１２㊀㊀由表２数据可以看出,第一类过敏性疾病发病人数在２０１５年达到高峰值,随后在２０１６年逐步降低,且在２０１７年有明显的回升趋势．对此,可推测,该市在２０１６年可能对此地的工厂排污排气情况做出了明确规定,加大检查力度,即对环境做出了人为改善,使得该年成为过敏症状的一个转折点．针对性别方面,可以看出从２０１３年至２０１４年,男女性患病比例并无多大差异,但在总体水平上女性患病率略高于男性发病率．对于季节来说,第一类过敏性疾病２０１３年㊁２０１５年在夏季发病率较高,在２０１４年㊁２０１６年㊁２０１７年的发病峰值都在秋季,而春季和冬季的发病率虽然不显著,但今年来一直在持续上升．最后基于年龄可知无论在哪一年度,青年和中年人群都更容易获第一类过敏性疾病,而少年和老年患病概率相比而言较低．这可能与青年人免疫系统更加强健,对外物的刺激或外来体的侵入更加敏感有关,但总体来看,近几４５第４期李㊀薇,等:过敏性疾病过敏原检验结果之影响因素的定量分析年第一类过敏性疾病的针对范围在逐步扩大．㊀㊀(i i )对第二类过敏性疾病的分析由于第二类疾病的过敏样本人数较少,通过计算比例来消除样本不足带来的影响,从而可得各年份性别㊁季节㊁年龄比例数据,见表３．表３㊀第二类过敏性疾病分析表年份患者比例(％)性别男(％)女(％)季节春(％)夏(％)秋(％)冬(％)年龄少年(％)青年(％)中年(％)老年(％)２０１３０．２９０．３３０．６７０．６７０．１７０．１７０．０００．０００．１７０．６７０．１７２０１４０．１０１．０００．０００．００１．０００．０００．０００．００１．０００．０００．００２０１５０．２４０．２４．０００．２００．４００．２００．２００．０００．２００．６００．２０２０１６０．０５０．００１．０００．０００．００１．０００．０００．０００．００１．０００．００２０１７０．３３０．５７０．４３０．４３０．０００．２９０．２９０．４３０．１４０．１４０．２９㊀㊀由表３可以看出,对于患第二类过敏性疾病的病人,在总体上,女性中年人群在春秋季节易患病,且在２０１４年和２０１６年该类过敏性疾病发病率严重．(i i i)对第三类过敏性疾病的分析对相关数据进行提取和分析[６],可得各年份㊁性别㊁季节㊁年龄患此类过敏性疾病的数据,其结果见表４．表４㊀第三类过敏性疾病分析表年份患者比例(％)性别男(％)女(％)季节春(％)夏(％)秋(％)冬(％)年龄少年(％)青年(％)中年(％)老年(％)２０１３０．０７１．０００．０００．００１．０００．０００．０００．０００．３３０．６７０．００２０１４０．０９０．７５０．２５０．０００．０００．７５０．２５０．０００．２５０．５００．２５２０１５０．２６０．６４０．３６０．０００．１８０．５５０．２７０．０００．３６０．６４０．００２０１６０．５３０．８３０．１７０．０９０．３５０．０４０．３９０．０００．０４０．９１０．０４２０１７０．０５０．５００．５００．０００．０００．５００．５００．０００．０００．５００．５０㊀㊀由表４的各年患病比例可以看出,第三类过敏性疾病在２０１６年的感染情况较严重,２０１５年次之,且在２０１７年的时候急剧减少,对此,可认为这与某种过敏原的存在时间和空间有关．由性别患病比例可以看出,男性患第三种过敏性疾病的概率明显大于女性患该过敏性疾病的概率,但对女性而言,近年来患该过敏性疾病的比例在不断地增加,而对男性而言,该过敏性疾病的发病率在逐渐地被抑制．针对季节和年龄来分析,可看出第三类过敏性疾病的感染者主要是自身免疫能力强的青年和中年群体,且在２０１６年该过敏症状各个季节的感染能力不同,但存在相似感染原．３㊀基于贴近度对过敏原检测结果进行差异性分析３．１㊀研究思路㊀㊀结合过敏性疾病的影响因素,分析不同类型疾病的病人过敏原检测结果之间的差异．针对此问题,分三个步骤来解决．首先,注意过敏原检测结果与过敏原种类㊁强度有关,按过敏原强度计算出各类疾病的模糊综合矩阵,不包括未含该种过敏原的过敏人数;其次,利用贴近度判断各类疾病之间是否有显著的差异;最后,找出各类过敏性疾病所对的主要过敏原成分,并判断其差异性．３．２㊀研究方法３．２．１㊀理论准备㊀㊀贴近度是描述两个模糊集合相似或者贴近程度的一个重要数量指标．贴近度越接近于１,表示两个模糊集越接近;贴近度越接近于０,表示两个模糊集越相离．常用的贴近度有海明贴近度㊁最大 最小贴近度㊁欧几里得贴近度等．５５宁夏师范学院学报２０１９年４月３．２．２㊀模型的建立㊀㊀根据上文中的分类,利用过敏原检测强度的均值,可得各类疾病对应的矩阵．㊀㊀第一类过敏性疾病矩阵:P １＝１．３７,１．５３,１．４４,２．６６,１．２８,１．９８,２．１２,１．３７,１．１４,２．３５,２．１５,２．４１,１．１９,１．３０,１．５７,１．３６,１．５５[],㊀㊀第二类过敏性疾病矩阵:P ２＝０．００,０．００,１．００,４．００,１．５０,１．００,０．００,１．５０,１．００,１．００,２．００,２．８０,１．００,１．００,１．６７,１．００,１．５０[],㊀㊀第三类过敏性疾病矩阵:P ３＝１．７５,１．００,０．００,２．６９,１．００,１．１７,３．００,１．５０,１．００,３．００,１．００,２．００,１．２０,２．２０,１．８６,１．００,２．３３[],㊀㊀海明贴近度:N H (A ,B )＝１－１n ðni ＝１A (x i )－B (x i ),(１)㊀㊀最大－最小贴近度:N M (A ,B )＝ðni ＝１A (x i)ɡB (x i)ðn i ＝１A (x i )ᶱB (x i )．(２)３．３㊀结果分析㊀㊀对矩阵进行贴近度[７]计算,可得最终结果如下表．表５㊀贴进度计算结果表P １－P ２P １－P ３P ２－P ３海明贴近度０．９３２７９５０．９４８４１７０．９２９０６最大 最小贴近度０．５４０９０２０．６３５５５７０．４８０１９１㊀㊀由贴近度计算可以看出,各类疾病在过敏原强度之间没有明显的差异性,则某种差异性的存在只会体现在过敏原种类上,对提供的过敏原数据进行可视化,分别计量每种过敏原在各类疾病中的所占比例,当引起某类过敏性疾病的某几种过敏原所占比例最大,则可认为该类过敏性疾病是由那几种过敏原引起,可视化结果见图２所示．43.532.521.510.50树组合豚草艾蒿尘螨屋尘猫毛狗上皮蟑螂霉菌葎草鸡白蛋牛奶花生黄豆海鱼虾蟹过敏原名称各类疾病各过敏原成分第一类过敏性疾病第二类过敏性疾病第三类过敏性疾病图２㊀各类疾病各过敏原成分图６５第４期李㊀薇,等:过敏性疾病过敏原检验结果之影响因素的定量分析㊀㊀由图可知,引起第一类疾病的主要过敏原种类是尘螨组合㊁猫毛㊁狗上皮㊁霉菌组合㊁葎草和鸡蛋白;引起第二类疾病的主要过敏原种类是尘螨组合㊁牛奶㊁海鱼组合;引起第三类疾病的组要过敏原种类有树组合㊁尘螨组合㊁狗上皮㊁葎草㊁牛奶㊁黄豆和蟹．据此,联系上文分析结果可知,春季和秋季患三种过敏性疾病的可能性更大,且大部分过敏症状都是由空气中可接触颗粒引起的．４㊀基于相关性判定模型对过敏原检测结果与环境指标之间相关性的分析４．１㊀研究思路㊀㊀定量分析从２０１３年到２０１７年过敏原检测结果的变化趋势,选取一个环境保护指标,查找相关数据分析两者之间的相关性[８]．首先,对过敏原进行分类,并进行自主赋权,统计其时间序列过敏程度,选取二氧化硫㊁二氧化氮㊁P M １０㊁P M ２．５作为环境指标,以南昌市为例,运用模型分析四种指标与过敏原检测结果之间的相关性,从而选出相关性较强的指标．４．２㊀研究方法４．２．１㊀理论准备㊀㊀根据过敏原特性将所给过敏原分为三类,如图３所示:过敏原呼入类食入类接触类树组合普通豚草艾蒿葎草屋尘尘螨组合虾海鱼组合黄豆花生牛奶鸡蛋白蟹猫毛霉菌组合狗上皮蟑螂图３㊀过敏原分类㊀㊀由过敏原数量所占比重对三类过敏原进行赋权,如表６所示．表５㊀各过敏原种类所占权重过敏原种类呼入类接触类食入类权重６/１７４/１７７/１７４．２．２㊀模型的建立㊀㊀皮尔逊相关系数法[９]是一种准确度量两个变量之间的关系密切程度的统计学的方法,其相关系数的数学表达式为r ＝ð２０i ＝１(x i－x －)(y i－y －)ð２０i ＝１(x i－x －)２ð２０i ＝１(y i－y －)２,(３)其中,x i (i ＝１,２, ,２０)表示各季度平均过敏反应程度,yi (i ＝１,２, ,２０)表示各季度平均P M ２．５含量,x －,y －分别为各试验值的均值．相关系数r 的取值范围在－１和＋１之间,即r ɤ１．r 越接近１,则表明线性相关程度越高．７５８５宁夏师范学院学报２０１９年４月４．３㊀结果分析㊀㊀将所得数据代入上述模型,求得各指标与过敏反应程度之间的相关关系[１０],如表７．表７㊀各指标相关程度表环境保护指标P M２．５P M１０S O２N O２r０．９１０．４７０．３００．５４㊀㊀可得结论:四个指标中,P M２．５浓度与过敏反应程度相关性最高,r＝０．９１,因此,选取P M２．５浓度为环境保护指标．继而通过S t a t a软件将P M２．５浓度与过敏反应程度进行一元线性回归,可得回归系数βɡ＝０．７６８,即P M２．５浓度每增加１,过敏反应程度就会增加０．７６８．㊀㊀由对南昌市过敏原强度的季度平均值与南昌市环境保护指标P M２．５的季度平均值进行相关性分析的研究过程以及结果来看,环境指标P M２．５的变化E P I与过敏原变化A g s之间呈正相关．即为:E P I＝kˑA g s．(４)５㊀结论与建议㊀㊀(i)在对过敏性疾病进行模糊C均值聚类时,二㊁三类疾病相较于一类疾病来说,数据量过少,分析二㊁三类疾病分别与时间,季节,性别,年龄之间关系的代表性不强,可能造成结果存在单一性．在对季度进行分类时,仅利用生活经验,主观地将二㊁三㊁四月定位为春季,五㊁六㊁七月定为夏季并依次类推．这样的分类对于大部分数据来说是准确的,但是对于处于季节交替的数据来说不够准确．由于缺失这方面的记录数据,所以只能采取经验法则．如果将处在季节交替处的数据准确定位,模型计算则更为准确．㊀㊀(i i)在对过敏原检测结果进行差异性分析时,通过贴近度计算,可发现不同类型过敏性疾病的过敏原存在着显著差别．可针对不同的过敏原对于不同类型疾病的影响,对症下药．同时个人应该根据自身情况,对生活中不同的过敏原加以防范,保证不让过敏性疾病侵害自己的身体健康．而且,在不同的季节中对于不同的过敏原存在不同的影响,因此需要注意季节变化,在下一个季节到来之前针对下一个季节影响较大的过敏原提前做好防范措施,保证自己的身体健康．㊀㊀(i i i)在对五年间过敏原检测结果变化趋势分析中,发现尘螨类㊁食品类过敏概率最高,由此倡议人们应注意平时的生活习惯以及饮食习惯,例如多晒被子,可有效预防螨虫,可对自身进行过敏原检测,防止摄入过敏食品．在研究过敏原检测结果的变动趋势时,首先进行数据预处理,有些数据因缺失而空格,不计入统计计算．除此之外,在数据处理中,均存在一定的误差,但由于数据的庞大,对模型整体影响不大．㊀㊀(i v)在对已建立的过敏原变化数据和近年环境指标P M２．５进行相关分析时,量化发现,在多种过敏原检测中,尘螨类过敏原受环境的影响最高,随着每单位的P M２．５平均浓度增加,过敏原阳性率将增加０．７６８个单位,二者相关性较高．与此同时,P M２．５浓度对其他类型的过敏原检测也都有不同程度的影响,因此环境质量对过敏原检测有着一定的影响,环境恶化可能会进一步加剧过敏性疾病的患病情况．在研究环境指标和过敏原的相关性时,仅对大气质量指标进行了分析与选择,没有对水㊁土壤㊁生物等质量指标进行考虑,由医院数据可知,医院的过敏原检测数据中包括水生物过敏原,以及植物过敏原等,那么水质量以及土壤质量对过敏性疾病的影响就会被忽略,而归结到大气质量中去．因此,分析结果就会存在一定的误差．研究者们可基于本文的模型或利用相关训练算法,深入讨论过敏原的检测结果和环境指标㊁水质量指标㊁土壤质量指标㊁生物质量指标等之间的关系,利用建模手段来研究引起过敏性疾病的病理机制,给出人们相应的结论和建议,避免或减少过敏性疾病的产生和传播．第４期李㊀薇,等:过敏性疾病过敏原检验结果之影响因素的定量分析参考文献:[１]㊀姜赛芝,钱燕,叶钊,等．医学生过敏性疾病发病与生命早期因素分析[J]．中国学校卫生,２０１１,３２(３):３１２Ｇ３１４．[２]㊀刘志强．半抗原诱导食物过敏发生机制及肥大细胞对T 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t o t h e d a t a o f a l l e r g e n t e s t r e s u l t s,c o m b i n e d w i t ht h e f o u r i n f l u e n c i n g f a c t o r s o f t i m e,s e a s o n,s e x a n d a g e,t h e c l a s s i f i c a t i o nm o d e l o f a l l e r g i c d i s e a s e s,t h e d i f f e r e n c em o dＧe l o f a l l e r g e n t e s t r e s u l t s a n d t h e c o r r e l a t i o n j u d g m e n tm o d e l a r e c o n s t r u c t e db y u s i n g t h em e t h o d s o f f u z z y CＧm e a n s c l u s t eＧr i n g,m u l t i v a r i a t e s t a t i s t i c a l a n a l y s i s,c l o s e n e s s c a l c u l a t i o na n d p e a r s o nc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t c a l c u l a t i o n．B y u s i n g t h e s o f tＧw a r e o fMA T L A B,w e g e t t h e c o n c l u s i o n t h a t f o u r f a c t o r s a f f e c t t h e a l l e r g i c d i s e a s e s,t h e d i f f e r e n c e o f a l l e r g e n t e s t r e s u l t s b e t w e e nd i f f e r e n t t y p e s o f p a t i e n t s,a n d t h e s t r o n g c o r r e l a t i o nb e t w e e ne n v i r o n m e n t a l i n d i c a t o r sP M２．５a n da l l e r g e n t e s t r eＧs u l t s,a n d g i v e t h e r e l e v a n t c o n c l u s i o n s a n d s u g g e s t i o n s．㊀㊀K e y w o r d s㊀A l l e r g i c d i s e a s e;T h e f u z z y cＧm e a n s c l u s t e r i n g;M u l t i v a r i a t e s t a t i s t i c a l a n a l y s i s;P e a r s o nc o r r e l a t i o nc o e f f iＧc i e n t[责任编辑㊀㊀王㊀芬]９５。