1统计学处理
定量变量和定性资料分别采用x±s以及率或者构成比进行统计描述。不同性别间身高、体质量和肺功能指标的差异比较采用成组设计的t检验。应用Pearson线性相关分析法分析身高、体质量和肺功能各指标间的相关关系。同时，应用线性回归模型建立不同性别的FVC、FEV1、MMEF和PEF（因变量）等肺功能指标与年龄、身高和体质量（自变量）之间的回归预测方程。回归方程拟合优度检验依据r2（决定系数）和剩余标准差等指标，最后选择r2最大的最佳回归预测模型［6］。方程模型采用残差图进行正态性、线性、独立性和方差齐性检验，并将某些异常值删除之后构建模型［9］。所有统计分析采用SPSS17.0软件，检验水准为双侧，α=0.05。
2结果
2.1年龄分布结果显示各年龄组男性和女性分布基本均衡。
2.2不同性别之间各指标比较分析
不同性别组别之间儿童肺功能和人体测量指标比较情况见表2。结果显示：除年龄外其他指标在不同性别之间均具有统计学差异（P<0.05）。
2.3不同性别肺功能与年龄、身高和体质量之间的相关分析
结果显示：无论是男性组还是女性组年龄、身高、体质量均与肺功能指标正相关（P<0.01），见表3。2.4肺功能预测方程不同性别组的肺功能回归预测方程，男性为FVC=-2.662+0.019×身高+0.013×体质量+0.148×年龄（r2=0.684）；FEV1=-2.544+0.016×身高+0.010×体质量+0.167×年龄（r2=0.708）；PEF=-3.056+0.017×身高+0.017×体质量+0.365×年龄（r2=0.555）；MMEF=-2.519+0.010×身高+0.013×体质量+0.292×年龄（r2=0.561）。女性为FVC=-2.534+0.025×身高+0.008×体质量+0.047×年龄（r2=0.618）；FEV1=-2.452+0.024×身高+0.008×体质量+0.051×年龄（r2=0.657）；PEF=-2.052+0.027×身高+0.010×体质量+0.132×年龄（r2=0.339）；MMEF=-2.145+0.022×身高+0.013×体质量+0.095×年龄（r2=0.423）。由决定系数r2可见，各肺功能指标方程拟合较好。本文来自于《中国医科大学学报》杂志。中国医科大学学报杂志简介详见
3讨论
本研究基于沈阳市城区9~15岁中小学儿童数据，采用多元线性回归分析方法建立方程，回归模型构建采用变量变换（如对数、乘积项、二次项和三次项等）和逐步回归分析等方法。最终，结合决定系数和剩余标准差选择多元线性回归模型（变量无任何变换）作为最佳预测方程。目前，关于中国学龄儿童的肺功能预测方程研究报道较少。Ip等［10］香港学者在1995年至1996年对香港地区551名7~19岁儿童采用回归模型构建肺功能预测方程。Tsai等［11］台湾学者于2004年至2005年对台湾地区309名6~11岁健康儿童建立FVC、FEV1、MMEF和PEF等肺功能预测额方程。Feng等［12］中国学者于2008年对哈尔滨地区443名8~18岁健康朝鲜族儿童建立肺功能预测方程。最近的一项国内研究是陆燕红等［13］于2010年对苏州市区610名健康儿童建立5~14岁儿童肺通气功能的预测值方程式。然而，这些学者报道的儿童肺功能的预测方程具有一定的地理区域局限性，并且选取儿童样本量较少，某些研究距今已有较长时间，不同地区儿童可能具有一定差异。自从20世纪以来，中国的工业化和城镇化发生了巨大改变，儿童的饮食、营养和环境已经改变。据有关研究表明1995年至2010年间中国儿童与青少年的肱三头肌皮褶厚度增幅男生为1.36mm/10a，女生为1.05mm/10a；肩胛下皮褶厚度增幅男生为1.07mm/10a，女生为0.67mm/10a。2010年体脂率男、女增幅分别为1.42%/10a和0.91%/10a［14］。并且相关研究发现中国儿童的超重率和肥胖率呈较快增长趋势［7］。同时文献研究表明种族、性别、年龄、身高和体质量是影响肺功能指标的关键因素［15］，利用其他国家和地区的肺功能方程对儿童肺功能预测将可能高估或者低估肺活量参数［16］。因此，建立基于本地区的儿童肺功能预测方程十分必要。本研究通过线性回归模型建立了沈阳市中小学儿童的年龄、身高、体质量和性别对常用肺功能指标的预测方程。该预测方程仅适用于9~15岁汉族儿童，并且抽样样本地区仅为沈阳城区，不能够代表全国儿童。另外，本研究属于横断面研究，不能够推断人口学指标与肺功能指标之间的因果联系。因此，下一步将同时选取其他年龄段的儿童进行队列研究，以便了解儿童肺功能的增长和发展情况。
作者：马亚楠 赵洋 刘玉芹 黄美梦 孙晶 刘洋 任万辉 吕雪峰 董光辉 何钦成 单位：中国医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 沈阳市环境监测中心站
