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           BF% ≥ 25%，女性 BF% ≥ 35%     ［13］ 。（4）高血压：收           2.3 因子分析结果
           缩压≥ 140 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和 / 或舒张压            2.3.1 KMO 检 验 和 Bartlett's 球形检验 结果显示：
                                                                                               2
           ≥ 90 mm Hg 和 / 或既往明确诊断高血压和 / 或近 2 周内                KMO值为0.688，Bartlett's球形检验χ =492.374（df=28），
           服用降压药物。（5）糖尿病：既往明确诊断糖尿病和 / 或                        P<0.001，即 Bartlett's 球形检验结果拒绝了“相关系数
           FBG ≥ 7.0 mmol/L。（6）冠心病：既往明确诊断冠心病。                  矩阵是一个单位阵”的原假设，提示 OSO 诊断变量数
           （7）脑卒中：既往明确诊断脑卒中。                                   据适合进行因子分析。
           1.3 统计学方法 应用 EpiData 3.02 建立数据库，利用                  2.3.2 方差分解结果 对经标准化的 9 个诊断变量数据
           “双人独立录入法”录入问卷信息。采用 SPSS 23.0 进                      进行因子分析，“步速”的公因子方差为 0.234（<0.700），
           行统计分析。正态分布的计量资料采用（ ±s）表示，                           表明“步速”能被公因子解释的程度较低，即“步速”
           组间比较方差齐采用单因素方差分析，组间两两比较采                            影响了公因子对原始变量的解释程度。同时，考虑亚洲
           用 LSD 法；非正态分布的计量资料采用中位数（四分位                         肌少症工作组 2019 年发布的肌少症诊断标准中仅将“步
           数间距）〔M（QR）〕表示，多组间比较采用 Kruskal-                      速”作为 OSO 诊断的非必要条件            ［5］ ，故将“步速”予
           Wallis H 检验，组间两两比较采用 Kruskal-Wallis 单因              以剔除。对剩余 8 个 OSO 诊断变量的数据重新进行因
           素方差分析；计数资料采用相对数表示，组间比较采用                            子分析，结果显示：变量的相关系数矩阵初始特征值
             2
           χ 检验，n 组间两两比较调整检验水准 α'=α/N，其                        有 3 个数值 >1.000，3 个特征值的累积方差贡献率达到
           中 N=〔n（n-1）〕/2。在进行因子分析前：采用 KMO                      81.408%；第 1 个公因子对全部初始变量的方差贡献率
           检验、Bartlett's 球形检验评价 OSO 诊断变量数据是否                   为 30.436%，是影响 OSO 诊断的首要因素。一般来说，
           适合进行因子分析；对正态分布的诊断变量数据直接进                            累积方差贡献率达到 70.000% 的因子分析结果是令人满
           行 Z-score 标准化处理，将非正态分布的诊断变量数据                       意的  ［14］ ，故采用主成分分析法提取前 3 个公因子，见
           通过Box-Cox函数转换为正态分布的数据后进行Z-score                     表 1。
           标准化处理，以消除原始变量之间在量纲和数量级上的                            2.3.3 因子载荷矩阵结果 根据因子正交旋转矩阵，各
           差异，对经标准化的诊断变量数据进行因子分析。通过                            OSO 诊断变量在对应公因子上的载荷值均 >0.400 且无
           主成分分析法，提取特征值≥ 1.000 的成分，并运用最                        双载荷的现象。BMD L1-4 、BMD 髋部 和 BMD 股骨颈 在公因子
           大方差正交旋转法得出方差最大正交旋转矩阵。根据因                            1 上有较大的载荷，其反映的是 OSO 诊断骨质疏松方面
           子正交旋转矩阵，对公因子进行命名。基于公因子得分，                           的情况，故将该公因子命名为“骨质疏松因子”；四肢
           利用离差平方和系统聚类法生成树状结构，并对患者进                            骨骼肌指数、握力和 BF% 在公因子 2 上有较大的载荷，
           行分类，通过比较不同类别患者间诊断变量水平和临床                            其反映的是 OSO 诊断肌肉、体脂方面的因素，故将该
           特征的差异，分析 OSO 的结构特征。以 P<0.05 为差异                     公因子命名为“肌肉 + 体脂因子”；BMI、腰围在公因
           有统计学意义。                                             子 3 上有较大的载荷，其体现的是肥胖方面为 OSO 诊
           2 结果                                                断提供的支持，故将该公因子命名为“肥胖因子”（表2）。
           2.1 OSO 患者基本资料 最终共纳入 107 例 OSO 患者，                  2.4 聚类分析结果 基于公因子得分，利用离差平方
           其中男 28 例（26.2%），平均年龄（71.1±7.5）岁；女                   和系统聚类法生成树状结构，见图 1。最终将 107 例患
           79 例（73.8%），平均年龄（69.6±6.9）岁；64 例（59.8%）             者分为 3 类。第 1 类 OSO 患者共 23 例（21.5%），其
           受教育程度为本科以下；76 例（71.0%）个人月收入                         中女 22 例（95.7%）；第 2 类 OSO 患者共 59 例（55.1%），
           <5 000 元；14 例（13.1%）吸烟；6 例（5.6%）饮酒；                 其中女57例（96.6%）；第3类OSO患者共25例（23.4%），
           31 例（29.0%）平素能坚持规律运动；51 例（47.7%）                    其中男 24 例（96.0%）。
           合并患有高血压；47 例（43.9%）合并患有冠心病；11                       2.5 不同类别 OSO 患者诊断变量水平差异比较 不
           例（10.3%）合并患有糖尿病；62 例（57.9%）合并患                      同类别人群四肢骨骼肌指数、握力、BF%、BMD L1~4 、
           有脑卒中。
                                                                              表 1 相关矩阵的特征值
           2.2 107 例 OSO 患者 OSO 诊断变量水平 107 例 OSO
                                                                        Table 1 Eigenvalues of the correlation matrix
                                                 2
           患 者 四 肢 骨 骼 肌 指 数 为 5.20（0.19）kg/m ，握力为
                                                                公  未经旋转的提取因子的载荷平方和          旋转后提取因子的载荷平方和
           16.50（3.70）kg，BF% 为（35.24±4.65）%，BMD L1~4            因   全部    方差贡献    累积方差     全部    方差贡献    累积方差
                            2
                                                        2
           为 0.79（0.17）g/cm ，BMD 髋部 为（0.74±0.10）g/cm ，          子   特征值    率（%）  贡献率（%）    特征值   率（%）   贡献率（%）
                                      2
           BMD 股骨颈 为（0.61±0.10）g/cm ，BMI 为 22.55（2.94）          1   3.553  44.407  44.407  2.435  30.436  30.436
              2
           kg/m ，腰围为（83.04±8.05）cm，步速为 0.79（0.14）               2   1.631  20.386  64.793  2.226  27.828  58.264
                                                                3   1.329  16.615  81.408  1.852  23.144  81.408
           m/s。
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