DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 我国城市化滞后于工业化的状况分析 3.1. 我国城市化滞后于工业化状况的描述性统计分析 在我国工业化进程的引领下，城市化也得到了显著的发展，但是与上述传统理论不同，我国城市化发展水平始终滞后于工业化发展水平。将城市化指标与扣除价格因素后的工业化指标进行对比发现：1996年的城市化率为0.305，我国进入了城市化中期发展阶段，而同期工业化率为0.470，城市化水平滞后程度高达0.351；城市化率于2008年才赶上同期工业化率，达到0.470，这意味着改革开放30年内我国的城市化水平一直滞后于工业化水平，而且相比较于同期工业化率，我国2008年的城市化率还远未达到城市化率与工业化率之比的合理范围；城市化水平于2011年达到了50%以上；城市化水平滞后程度在2014达到0.286，预计在未来几年才能进入城市化率与工业化率之比的合理范围，可见在改革开放40年的时间范围内，城市化水平都处于滞后于工业化水平的状况，详见图1。 3.2. 我国各省级行政单位城市化滞后于工业化状况的描述性统计分析 在我国市场经济的发展过程中，东部地区率先走上了工业化发展道路，中西部地区的工业化发展程度相对滞后，因此全国31个省级行政单位 1 的城市化和工业化发展水平、城市化水平滞后程度也不尽相同。表1列出了2013年全国及其各省级行政单位的城市化率、工业化率和城市化水平滞后程度。 从城市化率来看，上海、北京和天津三大直辖市走在全国的前列，城市化水平均超过了80%，率先进入城市化后期发展阶段；广东、辽宁、江苏和浙江四省的城市化率接近70%的临界值，即将迈进城市化后期阶段；西藏自治区的城市化率是31个省级行政单位中最低的，仅为0.237，还没有走出城市化发展初期阶段；其余27个省级行政单位的城市化水平均处于30%~60%之间，处在城市化发展的中期阶段。 从工业化率来看，青海省、内蒙古自治区和山西省的工业化率超过了60%，再结合三省的城市化水平可以看出，三省的工业化发展处于中期快速扩张阶段，经济增长主要依靠第二产业来推动；有超过半数(17个)的省级行政单位的工业化率在50%~60%之间和8个省级行政单位的工业化率在40%-50%之间，包括了处于城市化发展中期的省份、即将迈进城市化发展后期阶段的四省和已经进入城市化发展后期阶 附注： 。该值为正说明城市化发展水平领先于工业化发展水平；该值为负说明城市化发展水平滞后于工业化发展水平。 图1. 1995年~2014年我国城市化率、工业化率和城市化水平滞后程度一览表 Table 1 Urbanization rate， industrialization rate and lagged degree of urbanization of 31 provincial administrative units of China in 201 省份 城市化率 工业化率 城市化水平滞后程度 省份 城市化率 工业化率 城市化水平滞后程度 北京 0.863 0.252 2.428 内蒙古 0.587 0.604 −0.028 上海 0.896 0.420 1.131 新疆 0.445 0.483 −0.079 海南 0.527 0.283 0.862 广西 0.448 0.488 −0.081 天津 0.820 0.535 0.531 贵州 0.378 0.414 −0.085 广东 0.678 0.493 0.375 湖南 0.480 0.526 −0.088 黑龙江 0.574 0.447 0.284 陕西 0.513 0.567 −0.095 浙江 0.640 0.527 0.214 云南 0.405 0.458 −0.116 江苏 0.641 0.529 0.212 河北 0.481 0.548 −0.121 辽宁 0.664 0.550 0.209 山西 0.526 0.604 −0.129 全国 0.526 0.450 0.168 江西 0.489 0.566 −0.136 重庆 0.584 0.516 0.130 安徽 0.479 0.577 −0.171 福建 0.608 0.549 0.107 甘肃 0.401 0.484 −0.171 湖北 0.545 0.528 0.032 四川 0.449 0.560 −0.199 宁夏 0.520 0.526 −0.012 青海 0.484 0.641 −0.244 吉林 0.542 0.552 −0.018 河南 0.438 0.582 −0.247 山东 0.537 0.548 −0.019 西藏 0.237 0.368 −0.356 表1. 我国2013年31个省级行政单位的城市化率、工业化率和城市化水平滞后程度一览表 附注： 。该值为正说明城市化发展水平领先于工业化发展水平；该值为负说明城市化发展水平滞后于工业化发展水平。 段的上海市、天津市，其工业化发展也相应地仍处于中期阶段、即将迈进后期阶段和已经进入后期阶段；值得一提的是城市化发展进入后期阶段的北京市的工业化率为全国最低(仅为0.252)，可见北京市的工业化发展也进入了后期阶段，其经济增长主要依靠第三产业来推动；而西藏和海南的低工业化率则是因为其工业基础薄弱则在经济发展方式上另辟蹊径。 从城市化水平滞后程度来看，仅有北京和上海的城市化水平远高于工业化水平，并且基本上处于城市化率与工业化率之比的合理范围内，说明北京和上海的城市化发展与工业化发展处于协调发展的阶段，第三产业的发展成为推动城市化和经济增长的主要原因；海南的城市化水平滞后程度紧随其后，达到0.862，这在很大程度上是因为其工业化水平较低所致，这也说明海南省因地制宜地发挥了自身的旅游资源优势，直接以第三产业作为城市化和经济发展的主要驱动力；以天津、广东为代表的9个传统工业大省的城市化水平领先于工业化水平，这也可以看出这部分传统工业大省在市场经济经历了30余年的发展后，工业化推动城市化的发展逐步走向正轨；其余19个省级行政单位的城市化发展仍然滞后于工业化发展。 综上所述，我国大部分省级行政单位的城市化发展仍然滞后于工业化发展；工业化发展程度较好的省级行政单位正在带动其城市化迅速迎头赶上，城市化和工业化的同步发展逐步走向正轨；北京和上海率先走向城市化和工业化发展的后期阶段，城市化和工业化协调发展，第三产业成为经济增长的主要驱动力。
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user: 5. 结论 综合本文的分析可以得到以下结论： (1) 随着改革开放以来工业化的持续发展，我国城市化的发展在当前逐渐步入正常发展轨道，但是城市化滞后于工业化的状况仍然显著地存在，城市化的发展对经济增长的作用并不显著。 (2) 我国大部分省级行政单位的经济发展方式依然延续着工业化的发展思路，城市化的发展与工业化的发展之间存在的诸多矛盾制约了城市化、工业化与经济增长的均衡发展。 (3) 北京和上海是我国工业化推动城市化，进而驱动经济增长的良好范本。 (4) 四川省和海南省利用其资源禀赋优势已经探索出了适合本省的经济发展方式，值得其他省级行政单位借鉴。
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user: 基于PLS回归的单箱消耗影响因素分析
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user: 摘 要 本文在分析了偏最小二乘回归分析和多元线性回归分析的适用条件基础上，认为偏最小二乘回归(PLS)可以有效地解决变量间多重共线性的问题，甚至适合在样本量少于变量个数的情况下进行回归建模。然后，依据红河卷烟厂烟丝消耗控制的12组样本数据，本文比较分析了偏最小二乘回归建模和多元线性回归建模的结果，发现影响因变量单箱耗丝的显著性因素为单箱废烟、单箱跑条、单箱小包机剔除量和单箱空头剔除量。因此，卷烟厂在卷包过程中的降耗工作应当首先从控制这四个单箱损耗指标开始实施，才能取得立竿见影的效果。 关键词 :单箱消耗，影响因素，PLS回归，比较分析
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user: 1. 引言 所谓单箱烟丝消耗，或简称单箱耗丝，是指卷烟企业每制造一箱卷烟而实际使用的烟丝重量。单箱烟丝消耗不仅能直观地反映出卷烟企业的主要物耗水平，而且也可以透视出卷烟企业的生产技术管理水平和经济效益情况。因此，单箱烟丝消耗历来是衡量卷烟企业生产经营水平的一项重要技术经济指标。在实际的卷烟生产过程中，单箱烟丝消耗往往与单箱生产成本是成正比关系，并且与单箱收益是成反比关系。因此，降低单箱烟丝消耗是卷烟企业为降低生产成本和提高经济效益而必须抓好的重要工作之一。然而，单箱烟丝消耗不单单是卷烟生产中的某一项可直接观测的指标，其不仅与卷烟厂制丝线的各项生产指标息息相关，而且也受到卷制和包装的生产环节中诸多因素的影响。可以说，单箱烟丝消耗贯穿于卷烟生产的全过程。 另外，探究烟丝消耗的关键影响因素，一直是致力于烟草行业研究的专家学者们所关注的重要问题。贺万华[ 1 ] 等在《卷烟制丝和卷制过程中主要质量指标与消耗指标的关系及评价方法》一文中，通过一般线性回归分析阐述了烟丝碎丝率、填充值和含水率是影响烟丝消耗的重要因素，并且提出了对制丝线以及卷制过程消耗的评价方法；汪涛[ 2 ] 等所著的《利用主成分分析和正交试验解决卷烟加工中的原料消耗问题》，通过运用主成分分析和正交试验研究了卷烟某些物理指标在产品质量和原料消耗两个方面的表现形式，也探索出了通过控制主要影响因素有效降低原料消耗的重要途径。以上研究都是着重分析某些质量指标或者物理指标对烟丝消耗的影响，并提出降低烟丝的消耗要通过控制这些指标因素而实现的观点。 而本文所研究的问题是分析单箱烟丝消耗的内在影响因素，例如在生产加工过程中各个工序点的烟丝损耗量。本文通过分析单箱损耗指标和其它重要因素对单箱烟丝消耗的影响并构建实证模型，从统计分析的角度探究出单箱烟丝消耗的关键影响因素，从而有针对性地进行工序改进和生产管理并达到直接并显著降低烟丝的单箱消耗水平的目的。另外，在工业生产的实验测试中常常会出现所采集的数据量较少而需研究的指标变量较多的情况。针对此种样本少、变量多的统计分析，本文将选取偏最小二乘回归分析来建立计量模型。同时，以相同样本数据下的多元线性回归模型为参照面，比较分析说明偏最小二乘回归模型在较少样本量的工业生产数据的统计实证分析中具有较好的普适性。
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user: 2. 统计分析方法的选择 2.1. 多元线性回归 在研究烟丝消耗问题的过程中，一般常见的统计分析方法是多元线性回归，其主要适用于模型中存在一个变量受到多个变量影响的情况。例如，单箱烟丝消耗，除了受到成品烟丝含水率的影响之外，还可能会受到单箱废烟、单箱烟末等损耗类指标的影响。这样表现为一般线性回归模型就会有多个解释变量，该模型被称为多元线性回归模型 [ 3 ] 。 多元线性回归模型的一般形式为： 其中，Y是模型的被解释变量(因变量)， 表示模型的解释变量(自变量)。 称为模型的回归系数，其表示在其他解释变量保持不变的情况下， 每增加或减少一个单位，Y的均值E(Y)的变化量。另外，ε是随机误差，对随机误差项我们常需要假定其零均值和同方差，即 。 对于多元线性回归模型，回归函数的矩阵表达式可为 。采用普通最小二乘法参数进行估计，参数的估计量为 ， 是 的最小方差无偏估计量。为了使参数的估计量具有良好的统计性质，对多元线性回归模型还做出了若干基本假设，其基本假设之一是自变量 相互独立。如果当两个或者多个自变量之间存在相关关系，那么就认为存在多重共线性。当自变量存在严重的多重相关性，或者自变量个数明显少于样本量时，参数的最小二乘估计量 就会失效。而现代统计领域解决多重共线性常用的方法是逐步回归法，就是找出引起多重共线性的自变量，然后将其剔除。但是在实际的课题中，如果通过采用逐步回归法将影响因变量的重要自变量剔除出去，这样势必会对后续的研究工作产生不利的影响。另外，从统计建模的角度而言，样本容量显然越大越好，但是在研究的过程中收集和整理样本数据是一件较为困难的工作，所以选择合适的样本量是一个重要的问题。从最小二乘的原理出发，一般要得到参数的估计量，样本容量应不少于模型中自变量的个数(包括常数项)，即 。 2.2. 偏最小二乘回归(PLS) 偏最小二乘回归方法是近些年来随着统计方法不断革新而产生和发展的一种具有广泛适用性的多元统计分析方法，它于1983年由S. Wold和C. Albano等人 [ 4 ] 首次提出。该方法提出了一种多个因变量对多个自变量的回归建模思路，而且它可以较好地体现模型的整体性。偏最小二乘回归与一般多元线性回归方法的主要区别是在回归建模过程中它采用了信息综合与筛选技术，也就是采用成分提取的研究思路。因此，偏最小二乘回归不再直接考虑单个因变量与单个自变量之间的回归建模，而是在因变量与自变量的集合中提取若干对集合具有最佳解释能力的综合变量(又称成分)，并要求综合变量之间的相关程度达到最大。这表明，一方面新的成分要尽可能的代表原始变量集合的信息，另一方面这些代表自变量的成分又要对因变量具有最强的解释能力。当然，偏最小二乘回归提取的综合变量之间也会保持正交关系，因而在使用它们进行回归分析时将可以避免使用普通最小二乘回归所遇到的问题。所以，偏最小二乘回归不仅能有效解决变量间的多重共线性问题，并且适合在样本容量小于变量个数的情况下进行回归建模。 在前人研究的基础上，偏最小二乘回归的建模思路终于得以完善。其基本原理 [ 5 ] 如下：假设有p个自变量 和q个因变量 ，为了研究这些变量之间的相关关系，假设我们获取了n 个样本点数据，由此构成变量的数据表 和 。 偏最小二乘回归提出要分别在X与Y中提取出成分 和 ，也就是说 是自变量的线性组合， 是因变量的线性组合。在提取 和 这两个成分时，为了统计建模的需要，有以下两个要求： ① 和 应尽可能体现所对应的自变量和因变量数据表中的变异信息； ② 和 的相关程度能够达到最大。 然后，当第一组成分 和 被提取后，偏最小二乘回归提出了分别拟合X对 的回归以及Y对 的回归。如果这两个回归方程可以达到满意的精度，那么算法终止。否则，将继续利用被解释后的残余信息进行第二轮的成分提取。如此往复，直到能达到一个较满意的精度为止。最终，若对自变量共提取了m个成分 ，那么偏最小二乘回归将拟合出因变量 对 的回归方程，并进一步转化表达成 关于原自变量 的回归方程。
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user: 4. 结论 本文依据卷烟厂测试实验所采集的12组样本数据，分别采用偏最小二乘回归模型和多元线性回归模型对卷包过程中影响单箱烟丝消耗的因素进行了实证分析，得出如下结论： 1) 不仅各个单箱损耗指标和成品丝含水率与单箱烟丝消耗存在统计意义上的显著相关关系，并且这几个损耗指标之间也存在统计意义上显著的相关关系。因此，卷烟厂要想降低其单箱烟丝消耗水平不能只管控某一项单箱损耗指标，应当从卷包生产过程的全局进行考虑。 2) 成品丝含水率不仅对单箱烟丝消耗具有一定的负向影响，而且与大部分单箱损耗指标之间存在一定的负相关关系。这说明成品丝含水率在卷包生产过程中的降耗工作中有着重要的作用，应当给予重点关注。 3) 由偏最小二乘回归模型的结果可知，单箱废烟 、单箱跑条 、单箱小包机剔除 和单箱空头剔除 这四个变量对因变量单箱耗丝 具有显著性影响。因此，卷烟厂在卷包过程中的降耗工作应当首先从控制这四个单箱损耗指标开始实施，才能取得立竿见影的效果。 4) 通过比较偏最小二乘模型和多元线性回归模型所得的结果，可以认为偏最小二乘回归模型更适合于分析这种样本少、变量多的样本数据，尤其是所研究自变量个数多于样本量的情况。而在工业生产的过程中，因各种原因导致测试所采集的数据量较少和研究的指标变量较多的情况屡见不鲜，因此采用偏最小二乘回归分析建模更符合实际工作和研究的需要，值得深入学习和推广。
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user: 摘 要 目的：分析阿司匹林、氯吡格雷在抗血小板聚集治疗中的ADR及影响ADR结果的危险因素，为临床用药提供参考。方法：以2009-2012年上海ADR中心数据库阿司匹林和氯吡格雷病例为基数，通过年龄或单抗和双抗治疗随机分组进行回顾性分析，以报告类型、严重程度、原患疾病、用药原因、ADR致器官损害、ADR起始发病日、ADR结果作为观察指标，使用SPSS软件进行分析。结果：单抗和双抗两组基线特征比较差异无统计学意义(p > 0.05)。两组观察指标相关性检查及单因素独立危险因素比较，严重程度、出血、ADR结果和ADR最初阶段发病p < 0.05；多因素Logistic回归分析，ADR未好转OR = 3.404、95% CI 1.518~7.634；ADR周内发病OR = 3.329、95% CI 0.86~12.884。结论：双抗组的缺血、出血事件几率高于单抗组，单抗组未好转几率是双抗组的2.44倍，可能与抗血小板药物抵抗、合并用药的相互作用及剂量不足有关。长期抗血小板治疗应综合评估患者缺血、出血风险，制定个体化的预防措施和给药方法，在抗血小板效果与降低出血风险之间以取得平衡和最大获益。 关键词 :阿司匹林，氯吡格雷，不良反应，分析
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user: 1. 引言 阿司匹林与氯吡格雷已广泛应用于冠心病、缺血性脑卒中的一、二级预防及经皮冠状动脉介入治疗(Percutaneous coronary intervention PCI)后的抗血小板凝聚，大量的循证医学证据显示了其抗血小板作用对缺血性疾病防治益处，尤其在急性冠脉综合症(Acute coronary syndrome ACS)发生和进展过程中发挥着重要作用[ 1 ] 。但阿司匹林与氯吡格雷抗血小板凝聚的常规治疗中均存在着心血管终点事件和与用药相关的不良事件(Adverse drug events ADE)。同一种抗血小板药物可因个体不同产生不同的抗血小板效应，低反应性者缺血事件增加，反之出血风险增加。缺血、出血事件或副反应均归属于临床ADE。当ADE出现后一般经对症治疗及调整剂量或停药处理，均会得到转归，但也有部分患者出现药品不良反应(Adverse drug reaction ADR)后在相当的治疗期间没有转归而遭受药源性反应折磨。本研究旨在分析两种药物对不同病因治疗中出现的ADE及影响ADR结果转归因素做回顾分析，以此对临床提供用药参考。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 临床资料 筛选2009~2012年本地区以阿司匹林与氯吡格雷作为怀疑药物导致的ADR病例，排除重复用药、合并使用其他抗凝药(肝素、华法林、西洛他唑、血滞通等) 及非甾体类药的病例，对入选的ADR病例按治疗用药随机分组对照，进行回顾性分析。 2.2. 观察指标 性别、年龄、报告类型、严重程度选择、原患疾病、用药原因、ADR致器官损害、ADR起始发病时间(日)、ADR结果作为分析用观察指标。 2.3. 统计方法 使用SPSS19.0软件，计量资料用( )表示；计数资料用x 2 检验或秩和检验；统计量概率p < 0.05为差异有统计学意义；分类变量采用比值比(odds ratio OR)作为效应尺度(effect magnitude)，并用95%置信区间(95% Confidence Interval， 95% CI)表达。
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user: 3. 结果 3.1. 治疗分组一般特征 患者随机分组为标准组(双抗)，每日1次给予阿司匹林100毫克联合氯吡格雷75毫克；单抗组，每日1次给予氯吡格雷37.5~300毫克独立使用。标准组111人，其中男84人，女27人，年龄29~90岁，平均63.66 ± 13.387岁。单抗组143人，其中男99人，女44人，年龄34~93岁，平均65.45 ± 12.336岁。两组基线特征比较差异无统计学意义(均p > 0.05)，入组时两组的一般资料均衡可比。 3.2. 两组治疗后的观察指标比较 组间各项观察指标差异均有显著性(p < 0.01) (表1)。两组相关性因素的危险因子比较，差异显著(p < 0.01) (表2)。胃肠道、皮下组织、肺、鼻、眼、脑、牙、肾均有不同程度出血反应(表3)。标准双抗组的再次血栓反应大大超过单抗组，而单抗组暴露的消化系统、皮肤黏膜、呼吸困难、胸痛肌痛等反应均高于标准双抗组(表4)。 3.3. 影响转归因素分析 两组总共有48例至报告日ADR未转归，占全部ADR的18.9%。双抗组与单抗组之比是27.08%:72.92%。将两组治疗方法作为变量因素y经卡方检验单抗组未好转的危险几率OR值是双抗组的2.44倍，将单抗组赋值1，双抗组赋值0 (对照水平)，将单因素分析差异有统计意义的相关危险因素进行多因素逐步筛选Logistic回归，作为影响转归的危险因素进入模型的自变量有报告类型、严重程度选择、出血部位、ADR结果、初始发病日等级、ADR对器官损害。结果显示，ADR结果与ADR对器官损害、ADR初始发病日等级是ADR至报告日未转归的主要危险因素。将自变量ADR结果“未好转”，ADR损害器官系统“再次血栓”，ADR初始发病日等级“>1年”为参照水平设哑组回归分析，步进概率入选标准为0.10，剔除标准为0.15。得到影响ADR结果的危险因素的Logisic逐步回归分析(表5)。 Table 1 The correlation test of observation index of two group Wilcoxon W检验 报告类型 严重程度选择 出血部位 ADR结果 发病天等级 Z −3.137 −3.5455 −3.255 −2.572 −4.369 渐近显著性 0.002 0.000 0.001 0.010 0.000 表1. 两组观察指标相关性检验 Table 2 The contrast of risk factors of two group 严重报告 死亡或危及生命 出血 ADR结果未好转 ADR3月内发病 标准组(%) 54.48 0.90 42.34 11.70 75.67 单抗组(%) 29.42 2.80 22.38 24.50 87.46 渐近显著性 0.002 0.000 0.001 0.010 0.000 表2. 两组风险因素对比 Table 3 The contrast of bleeding organs in two group 分组 分组ADR反应出血部位 合计 胃肠 皮下 咯血 牙 眼 鼻 口 尿 脑 (n/%) 标准组(n/%) 33/70.2 5/10.4 0/0 1/2.1 3/6.3 2/4.2 2/4.2 1/2.1 0/0 47/100 单药组(n/%) 10/31.3 7/21.9 3/9.4 2/6.3 3/9.4 3/9.4 1/3.1 1/3.1 2/6.3 32/100 表3. 两组出血部位对照 Table 4 The contrast organ damage in two group ADR损害器官 分组 出血 消化系统 呼吸系统 皮肤与粘膜 循环系统 神经与精神 全身反应 肌肉与骨骼 血液系统 泌尿系统 血栓形成 标准组(n/%) 47/42.3 6/5.4 9/8.1 3/2.7 10/9.0 5/4.5 4/3.6 11/9.9 4/3.6 2/1.8 9/8.1 单抗组(n/%) 32/22.4 17/11.9 14/9.8 22/15.4 7/4.9 10/7.0 9/6.3 19/13.3 5/3.5 5/3.5 2/1.4 表4. 两组器官损害对照 Table 5 Logistic regression analysis equation of parameter estimatio EXP(B)的95% C.I 入选变量 B S.E． Wals Sig. Exp (B) 下限 上限 步骤 3 ADR未好转 1.225 0.412 8.835 0.003 3.404 1.518 7.634 血栓形成 17.443 0.095 出血 1.238 0.876 1.996 0.158 3.449 0.619 19.213 消化系统 1.802 1.042 2.991 0.084 6.062 0.787 46.727 呼吸系统 2.192 0.977 5.035 0.025 8.956 1.320 60.782 皮肤与粘膜 3.026 1.082 7.820 0.005 20.623 2.473 171.998 循环系统 1.131 1.001 1.278 0.258 3.100 0.436 22.027 神经与精神 2.302 1.017 5.130 0.024 9.999 1.364 73.320 全身反应 1.922 1.064 3.262 0.071 6.835 0.849 55.032 肌肉与骨骼 2.103 0.944 4.959 0.026 8.194 1.287 52.170 血液系统 2.053 1.099 3.488 0.062 7.793 0.903 67.219 泌尿系统 2.746 1.261 4.745 0.029 15.584 1.317 184.443 感觉系统 0.869 1.684 0.266 0.606 2.384 0.088 64.689 发病天等级大于1年 14.399 0.025 ADR1周内发病 1.203 0.690 3.034 0.082 3.329 0.860 12.884 常量 -1.73 0.923 3.519 0.061 0.177 表5. Logistic 回归分析方程参数估计
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user: 摘 要 目的：观察体部伽玛刀联合射频消融治疗肺转移瘤的近期疗效和毒副反应。方法：伽玛刀联合射频消融治疗10例肺转移瘤患者，伽玛刀治疗剂量4~9 Gy/次，隔日治疗一次，治疗次数为5~10次，总剂量为36~50 Gy；肿瘤 > 5 cm的先行放疗结束后1~2周进行射频消融治疗，肿瘤 < 5 cm的先行射频消融后1~2周进行放疗，治疗1次即可。结果：治疗后2~3个月所有患者得到随访，其中完全缓解率20.0% (2/10)，部分缓解率为70.0% (7/10)，总有效率为90.0% (9/10)；骨髓抑制为主要并发症，发生率为60.0% (6/10)。结论：SBRT联合RFA治疗肺转移瘤近期疗效好，副反应轻可耐受，值得临床推广。 关键词 :肺转移瘤，体部伽玛刀，射频消融，近期疗效
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user: 1. 引言 肺转移瘤是最常见的恶性肿瘤之一，我院自2013年10月至2014年10月应用立体定向伽玛射线体部治疗系统(stereotactic body radiation therapy， SBRT，又名体部伽玛刀)联合射频消融(radiofrequency ablation， RFA)治疗肺转移瘤10例，经临床随访观察，近期疗效满意。现报道如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 原发肿瘤部位和性质较明确者、初次接受放疗的肺转移瘤患者10例，男8例，女2例，年龄45~68岁，平均年龄57岁，卡氏评分均 ≥ 70分。发现肺转移瘤时间：1~12个月，平均6个月。首先出现肺部症状如咳嗽、咳痰、胸痛、呼吸困难及咯血等6例；无任何不适查体发现4例。原发肿瘤：肺癌4例，占40%，直肠癌3例，占30%，乳腺癌2例，占20%，食管癌1例，占10%。孤立单发转移病灶7例，单侧多发3例，双侧多发1例。未能行手术治疗的原因：心肺功能差1例，中重度糖尿病1例，年龄过大或患者及家属拒绝手术8例。病灶 ≤ 3.0 cm 4例，3.0~5.0 cm 5例，>5.0 cm 1例。 2.2. 仪器设备 深圳玛西普公司生产的GMBS型SBRT，治疗作用的原理是基于钴-60在衰变过程中释放的γ射线在病灶细胞产生的放射生物学效应。放射源体由25个钴源按一定经纬度排列沿中轴360度水平旋转，使25束γ射线向焦点聚集。准直体上分布大小不等准直孔，引导射线聚焦，形成直径分别为15 mm、30 mm、50 mm不同焦点的高品质剂量场。治疗床分别作X、Y、Z三个方向的运动，并按治疗计划的要求自动将病灶靶点准确移到射线焦点处。由于聚焦在焦点处形成很高的剂量，使得玛西普GMBS型伽玛刀在治疗病灶的同时，对周围健康组织的损害很小，从而形成类似手术刀切除病灶的效果。 使用美国RITA射频消融系统，主机能量设置为150 W，射频发生频率为460 KHz，使用设计独特的星型Starbust XL电极针，展开后有3个不同层面排列的电极，可实时多点位反馈治疗靶区域温度，并一次形成5 cm 3 高温凝固区；退针前开动电凝程式，以防止针眼出血及针道转移；该机可通过联机电脑实时记录治疗过程中的所有数据。RFA的抗瘤机制是热损伤。利用射频消融仪中的电子发生器产生的高频射频波(460~500 KHz)，通过插入肿瘤组织中的射频消融仪电极针，激发组织细胞产生高速离子震荡，离子相互撞击产生高热(90℃~120℃)，局部高温使肿瘤细胞迅速发生变性坏死，从而达到治疗的目的。 2.3. 方法 2.3.1. 定位扫描 2013年10月至2014年10月10位患者于总队医院肿瘤放疗中心CT室行定位扫描，体部定位床内用真空成形袋(又称体模)将患者按治疗体位进行固定塑形，治疗体位根据肿瘤在胸腔中的位置采用仰卧或俯卧(即病灶靠前采用仰卧位，反之则采用俯卧位)，在靶区安放定位标尺(N形线)，让患者平静呼吸，并给予腹压带固定腹部，扫描范围包括胸廓入口至肋膈角，层厚为5 mm，病灶区域包括病灶上下2 cm范围，确定靶区范围和临近器官的关系。根据病情决定是否进行增强CT扫描。用重复摆位架在病灶附近适当位置选4个点作表标记，并记录该标记点的X、Y、Z坐标值，并仔细核对。 2.3.2. 治疗计划 将获得的CT图像资料通过网络传输到治疗计划系统工作站，进行体表轮廓定义、敏感器官勾画和三维重建。靶区在肺窗上勾画，并与纵隔窗比较。CT图像所见到大体肿瘤靶体积(gross target volume， GTV)，临床肿瘤靶体积(clinical target volume， CTV)在大体肿瘤靶区基础上外扩8 mm，计划肿瘤靶体积(planning target volume， PTV)在临床靶区基础上前后左右外扩5 mm，头脚方向外扩10 mm，具体每一位患者外扩的范围根据呼吸活动度、病灶大小及位置、患者年龄、肺部基础疾病等情况而定。在靶区内布置靶点，计算剂量，显示三维剂量分布，通过覆盖靶区的剂量范围，决定处方剂量。 2.3.3. 治疗方法 根据放射生物学原理，大部分采用少分次、大分割的立体定向放射治疗[ 1 ] 。在给靶区剂量时，肿瘤直径 < 3 cm，剂量分布良好，70%~80%等剂量曲线能够包括覆盖整个靶区，远离敏感组织者单次周边剂量7~9 Gy，总剂量36~42 Gy，分5~6次，隔日治疗1次；肿瘤直径3~5 cm者，用60%~70%等剂量曲线能够包括覆盖整个靶区，远离敏感组织者单次周边剂量5~8 Gy，总剂量40 Gy，分5~8次，隔日治疗1次；肿瘤直径 > 5 cm，用50%~60%等剂量曲线能够包括覆盖整个靶区，远离敏感组织者单次周边剂量4~6 Gy，总剂量40~42 Gy，分7~10次，隔日治疗1次。治疗总时间不超过2周。 采用剂量–体积直方图(Dose volume histogram， DVH)进行评估，控制脊髓、肺、食管等重要器官受照剂量，要求肺V20 < 25%，脊髓 < 40 Gy，食管 < 50 Gy，心脏平均受量 < 35 Gy，确定治疗计划无误后再将治疗计划传输到伽玛射线体部治疗系统进行治疗。对于影像上可见的肿大淋巴结一般另设靶区治疗，不做纵膈区域的预防照射。 射频消融根据肿瘤大小分为两组不同治疗形式，即肿瘤 > 5 cm的先行放疗结束后1~2周进行射频消融治疗，治疗1次即可；肿瘤 < 5 cm的先行射频消融后1~2周进行放疗，可行多靶点叠加消融。 2.3.4. 疗效评价标准 治疗结束后2~3个月进行近期疗效评价，比较治疗前后胸部CT图像观察肿瘤病灶退缩情况，根据实体瘤疗效反应评价标准[ 2 ] 如下：完全缓解(complete remission， CR)可见肿瘤病灶完全消失，至少维持4周以上；部分缓解(partial remission， PR)肿瘤病灶减小50%以上，维持4周以上无新病灶出现；无变化(no change， NC)肿瘤病灶缩小不到50%或增大不超过25%，无新病灶出现；恶化(partial deterioration， PD)肿瘤病灶增大25%以上或出现新病灶；以CR + PR为总有效率。 2.3.5. 放射毒副反应评定 正常组织急性反应按RTOG标准评价[ 2 ] ，主要观察骨髓抑制反应，肺、食管的放射副反应及恶心、呕吐等消化道副反应。 2.3.6. 统计学方法 应用SPSS 10.0统计软件，近期疗效、急性反应发生率采用直接计算法，生存率及局部控制率采用Kaplan-Meier法计算[ 3 ] 。
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user: 2. 结果 2.1. 近期疗效 10例患者中CR 2例，占20.0%；PR 7例，占70.0%；NC 1例，占10.0%。伽玛刀治疗总有效率为90.0% (结果见表1)。 2.2. 放射反应 主要急性副反应有骨髓抑制反应(表现为白细胞或全血系细胞下降)、放射性肺炎及放射性食管炎、消化道反应。近半数患者治疗1周后表现乏力、食欲下降等，不需特殊处理，治疗结束后逐渐缓解。急性放射性肺损伤发生率10.0% (1/10)，为1~2度；急性放射性食管损伤的发生率20.0% (2/10)，为1~2度，经对症处理后症状缓解；骨髓反应主要为白细胞下降，总发生率60.0% (6/10)，为1~3度，其中3度为20.0% (2/10)，无4度抑制，经G-CSF皮下注射营养支持治疗后恢复正常，不影响治疗进行；胃肠道反应略重，发生率为50.0% (5/10)，但经止吐、镇静及激素等药物处理均可顺利完成治疗，无放射性肺炎及放射性食管出血、穿孔等严重并发症(结果见表2)。
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user: 3. 讨论 肺转移瘤症状随转移部位的不同而不同[ 4 ] ，如果转移发生在肺间质，为孤立性结节时，常无临床症状；如果转移灶位于支气管内膜，患者可出现呼吸道症状。当转移瘤侵犯胸膜、主支气管或邻近结构时，可出现与原发性支气管肺癌相同的症状，如咳嗽、痰中带血丝、胸痛、胸闷、气急等。症状出现较早时，提示转移灶累及支气管。如果同时伴有纵隔转移，患者可表现为音哑、上腔静脉综合征、膈麻痹及食道或气管压迫症状[ 5 ] 。 Table 1 The list of short-term efficacy of tumo n CR PR NC 10 20 70 10 表1. 肿瘤近期疗效表(%) Table 2 Acute radiation reaction condition 项目 0级 I II III IV 总发生率(%) 白细胞下降 3 1 2 60 放射性肺炎 1 10 放射性食管炎 1 1 20 恶心呕吐 5 50 表2. 急性放射反应发生情况 三维适形放疗是相对成熟的放疗技术[ 6 ] ，以处方剂量适形覆盖病变范围，靶区剂量提高，周围正常组织和重要器官的受照剂量减少，在局部控制方面较常规放疗具有一定优势，但仍然受到肺、食道、心脏等器官最大耐受量的限制，靶区平均剂量一般仅在60 Gy左右，无法达到真正的肿瘤根治剂量，从而造成局部未控和复发的概率高，改变这一状况只能改进放疗技术，探索无创、有效而副作用更小的治疗手段是今后的放疗主攻方向[ 7 ] 。 SBRT是近十余年来发展起来的、我国独立知识产权的一种新型放疗技术[ 8 ] ，是一种融立体定向技术和外科技术于一体，以治疗体部疾病为主的立体定向放射治疗设备；在临床上具有不开刀、不流血、无痛苦、高精度等特点，是放射治疗的一种特殊方法。SBRT具有三高一低(高精度、高剂量、高治疗增益比和靶周正常组织剂量低)的优势，其特点是通过锥面旋转聚焦技术，以钴60作为放射源，通过立体定向将大剂量伽玛射线旋转聚焦于病灶，形成一个围绕焦点的高峰剂量区域，剂量强度从焦点中心向边缘呈同心圆状逐步衰减，靶外剂量递减陡峭，半影范围小，20%~80%等剂量线范围在5~10毫米，具有外科手术切除的特征，这一剂量学特点在提高靶区剂量的同时，极大程度地减少周围正常组织的剂量[ 9 ] 。 RFA抗瘤机制是热损伤，作为一种新的局部治疗手段，是在影像导引下利用射频热效应引起瘤体凝固坏死、快速杀死肿瘤细胞、使肿瘤周围的血管组织凝固成一凝固带，有利于防止肿瘤复发转移而达到治疗肿瘤的目的，具有微创、安全、可重复进行等优点，越来越广泛地应用于肺癌的综合治疗[ 10 ] 。一般认为放疗对肿瘤边缘的富氧细胞非常有效，但对肿瘤中心区的乏氧细胞效果较差，而这部分肿瘤细胞容易被射频消融杀死，因此两者具有互补作用[ 11 ] ，可弥补各自的不足以增强疗效。我们认为对于不能手术的肺转移瘤，放疗后联合热消融能使并发症发生率相对较低并容易控制，对比任何一种单独治疗模式，联合治疗能改善生存率；根据不同病灶大小、健康因素、治疗中副反应等调整放射剂量的综合治疗结果显示全组近期有效率为90.0%，治疗效果较好，且毒副反应较低。 总之，体部伽玛刀联合射频消融治疗肺转移瘤近期疗效好，副反应轻可耐受，二者充分发挥相互补充、相互协作的作用，能显著增强治疗效果，提高患者生存率，改善生活质量，值得临床广泛推广。
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user: 摘 要 近年来由于我国老年人口比重不断加剧，老龄化问题越来越成为我国重点关注的问题。本文从绝对老龄化和相对老龄化的角度度量了我国各地区人口老龄化的程度和速度，并引入泰尔指数来分析我国东中西部老龄化程度的差异。结果表明：老龄化程度东部明显高于中西部地区，而速度上则东部地区相对较缓慢；从分解结果来看，总体老龄化差异主要来源于地区内部。 关键词 :老龄化，度量，地区差异，分解
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user: 1. 引言 人口老龄化是指人口总数随着老年人口数的不断增长、年轻人口数逐渐减少而使得老年人口数在总人口数中的比重不断增加的一种现象。具体表现为社会的人口结构呈现出一种老年状态。每一种自然现象都有其一定的发展规律，老龄化是人类和会发展到一定阶段不可避免的一种趋势。目前，人口老龄化已成为世界各国共同关注的问题之一。我国地大物博，但区域之间发展极其不平衡，东部沿海地区人口密度大，发展速度快，而西部地区则地广人稀，社会、经济、文化等方面发展比较落后，不同地区在经济、文化等方面的发展有很大差别，人口老龄化水平亦是如此。人口老龄化会对我国社会经济的可持续发展起到非常大的制约作用，尽管我国近年来一直出台各种政策来控制人口数量，提高人口素质，但是我国老龄化程度仍然在不断地加剧。到2013年我国老年人口(年龄在65岁以上)已占到我国总人口数的9.68%。根据联合国规定，如果一个国家或地区65岁以上的人口占比在7%以上，则被列入老龄化社会，4%~7%为成年型社会，4%以下为年轻型社会，由此可知，我国的老龄化程度尤为严重。 关于老龄化水平的测度以及地区差异的分析，国内外学者给出了很多研究。Hilnter和Smith研究了俄亥俄州托利多的老龄化水平，结果显示，中心城市相较于外围城市的人口老龄化要高一些[ 1 ] 。Shrestha研究了发展中国家的老龄化现象，表明各个州之间老龄化水平存在明显差异，而且发展中国家明显快于工业化国家[ 2 ] 。吴铮争、袁俊和吴殿廷在对我国农村人口老龄化水平测度时运用定量测度方法，研究指出东部沿海各地区几乎均进入老龄化阶段，而中西部地区在“十一五”之后，老龄化进程逐渐加快[ 3 ] 。李秀丽等在分析我国各地区间老龄化水平时采用方差分析的方法，发现社会经济发展越快的地区其老龄化水平越高[ 4 ] 。林元雄在分析我国人口老龄化水平时采用聚类分析方法，将我国各地区的老龄化水平分为5类，从而针对各类的发展情况制定适合各地区发展的政策[ 5 ] 。王志宝研究了人口老龄化的演进过程，认为我国人口老龄化主要受经济发展的影响，与地区经济的发展有显著相关关系[ 6 ] 。包玉香(2010)采用结构方程模型研究山东人口老龄化现状[ 7 ] 。 本文主要从老龄化的程度和速度两方面来测定我国各地区的老龄化水平，并对我国地区间老龄化水平的差异性进行分析，从而可为制定关于我国区域间人口分布的政策提供有实际意义的参考和依据。
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user: 2. 人口老龄化的测度 各地区间人口老龄化程度可以从静态和动态两个方面来进行测度。从静态方面来测度的话着重于测度人口老龄化的程度；而动态则着重于测度人口老龄化的速度。 2.1. 测度方法 2.1.1. 人口老龄化程度 1) 绝对老龄化程度 我们将某地区年龄超过65岁的人口数占该地区总人口的比重称为绝对老龄化程度。其表达式为： (1) 其中，x表示该地区年龄在65岁以上的人口数，p代表该地区总人口数。绝对老龄化程度是反映地区人口老龄化水平的一项重要指标。 2) 相对老龄化程度 我们将某地区年龄超过65岁的老年人的人口比重与全国年龄超过65岁的老年人人口比重之比称为相对老龄化程度。其表达式为： (2) 其中，X表示全国年龄超过65岁的老年人人口数，P表示全国总人口数。当相对老龄化程度大于1时，说明该地区老年人人口密度大，人口老龄化问题严重；相反，当相对老龄化程度小于1时，说明该地区老年人人口密度小，人口老龄化问题不严重。 2.1.2. 人口老龄化速度 无论是用相对指标还是绝对指标，都无法从动态上测度人口老龄化程度。本文根据美国人口统计学家Woodward、Rogers于1992年提出的测度方法来度量人口老龄化速度[ 8 ] 。其表达式为： (3) (4) (5) 表示地区i年龄超过65岁的人口年均增长率， 表示地区i总人口年均增长率，则 是衡量地区i老年人人口比例增长快慢的指标。 越大，说明该地区人口老龄化进程越迅速。当 时，说明该区域人口老龄化正在加速；当 时，说明该区域未出现人口老龄化问题；当 时，说明该区域的人口老龄化问题未开始严峻也未减缓。 2.2各地区人口老龄化的测度 2.2.1老龄化程度测度 本文数据均来自于中国统计年鉴[ 9 ] ，选取2013年全国31个省市的总人口和年龄超过65岁的人口数据，计算2013年各省绝对和相对老龄化程度。具体计算结果见表1。 从表1的2013年全国各省市人口老龄化绝对老龄化程度看，天津、山东、辽宁、上海、江苏、安徽、湖南、重庆和四川9个地区绝对老龄化程度较高，绝对老龄化程度均在10%以上。其中重庆市最高，达13.25%，其次为四川和江苏，分别为12.76%、12.25%。西藏、新疆、青海、宁夏和广东5个地区绝对老龄化程度较低，均在7.5%以下。除广东外其它地区均处西部地区。其中最低的是西藏5.17%，其次是新疆和宁夏，分别为6.37%、7.08%。 从相对老龄化程度看，重庆、四川、江苏、天津和山东5个地区程度较高，值均在1.1以上，其中重庆最高，为1.37，其次为四川和江苏，分别为1.32、1.27。西藏、新疆、宁夏、青海和广东相对老龄化程度最低，值均在0.75以下，其中西藏最低，为0.53，其次是新疆和宁夏，值分别为0.66、0.73。 从总体水平上看，无论是绝对老龄化程度还是相对老龄化程度，东部地区均高于中部和西部，除了 Table 1 The aging population degree of all over the country in 201 地区 省份 绝对老龄化程度(%) 相对老龄化程度 地区 省份 绝对老龄化程度(%) 相对老龄化程度 东部 北京 8.58 0.89 中部 江西 9.00 0.93 天津 11.46 1.18 河南 8.93 0.92 河北 9.17 0.95 湖北 9.91 1.02 山东 10.98 1.13 湖南 10.57 1.09 福建 8.16 0.84 海南 8.15 0.84 辽宁 10.22 1.06 均值 9.13 0.94 广东 7.24 0.75 西部 重庆 13.25 1.37 广西 9.29 0.96 四川 12.76 1.32 上海 10.64 1.10 贵州 9.28 0.96 江苏 12.25 1.27 云南 8.01 0.83 浙江 9.20 0.95 西藏 5.17 0.53 均值 9.75 1.01 陕西 9.83 1.02 中部 山西 7.97 0.82 甘肃 8.89 0.92 内蒙古 8.55 0.88 青海 7.15 0.74 吉林 9.66 1.00 宁夏 7.08 0.73 黑龙江 8.94 0.92 新疆 6.37 0.66 安徽 10.53 1.09 均值 8.78 0.91 表1. 2013年全国各省市人口老龄化程度 广东和北京；西部地区中除四川省和重庆市老龄化程度位居群首之外，其他省老龄化水平都比较低；中部地区除湖南省和安徽省稍高之外，其他省均在一般水平。 为了更直观地展现出老龄化程度在各地区分布的差异，绘制了2013年全国各省市绝对老龄化程度和相对老龄化程度的空间分布图，如图1、图2所示。 2.2.2. 老龄化速度测度 为得到老年人口年均增长率和总人口年均增长率，选取2010年和2013年全国31个省市的总人口和年龄超过65岁的人口数据，计算2010~2013年3年内年均增长率。具体计算结果如表2。 从表2可以看出，总体上2010~2013年3年内人口老龄化的年均增长率东部地区明显低于中西部地区，这是因为一方面东部地区经济发展快，尤其以“北上广”为代表，更是在我国经济发展中处于领先地位，这些地区拥有更雄厚的经济实力，更加完善的社会设施以及更多的发展机会，因此会吸引更多来自中西部地区的青壮年到东部寻找就业和发展的机会，从而造成了“东部青壮年越来越多，而中西部老年人口相对增多”的这样一种趋势，由此东部老龄化的增长速度显著较低；另一方面，东部经济发展较快的地区，其人口流动也较为频繁，而流动人口多为青壮年的劳动力，因此，东部地区经济发展越快的地区，其人口年龄结构会呈现出“中间高，两边低”的趋势，从而进一步减缓了东部地区的老龄化速度。 分地区来看，就东部地区而言，天津的老龄化速度最快，已达到10.9%；其次，江苏、山东和河北等三地区的人口老龄化增长速度相当，均在4%左右，仅次于天津；北京、浙江和辽宁的老龄化速度为负值，表明65岁以上人口增长速度小于总人口增长速度，也就是说这三个地区的老龄化速度有所减缓；其他省市的老龄化速度则均在1%。就中部而言，老龄化速度最快的是江西、内蒙古和吉林，均在4%以上， 图1. 2013年全国绝对老龄化程度空间分布图 图2. 2013年全国相对老龄化程度空间分布图 湖北的老龄化速度仅次其后，为3%，其它地区则均2%左右。就西部而言，有4个地区老龄化速度达到4%以上，分别是四川、陕西、重庆和青海，老龄化速度最小的是西藏，仅有0.5%，这是因为西藏人口稀少，经济社会等各方面发展都较为落后，在全国推行计划生育时期，西藏的推行计划要比其它地区晚一些，并且覆盖的人群也相对较少，从而造成了西藏老龄化的程度和速度相对较为缓慢一些。
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user: 3. 人口老龄化地区差异分解 本文将人口老龄化按地区进行分解。将全国31个省市按东、中、西划分为三个地区。东部地区有：北京、天津、河北、福建、山东、辽宁、江苏、浙江、上海、广东、广西和海南12个省、市；中部地区有：山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南9个省、自治区；西部地区有：重 Table 2 Aging population speed all over the country in 201 地区 省份 r R TA(%) 地区 省份 r R TA(%) 东部 北京 2.2 2.7 −0.4 中部 河南 2.5 0.2 2.3 天津 15.5 4.5 10.9 湖北 3.6 0.6 3.0 河北 4.5 0.8 3.7 湖南 3.5 0.8 2.7 上海 3.5 1.7 1.8 江西 6.6 0.6 5.9 福建 2.1 0.9 1.2 安徽 1.8 0.6 1.2 辽宁 0 0.3 −0.2 西部 重庆 5.9 1.1 4.8 江苏 4.5 0.4 4.1 四川 5.7 0.4 5.3 浙江 0 0.5 −0.4 贵州 3.2 0.4 2.8 山东 4.5 0.7 3.8 云南 2.5 0.8 1.7 广东 3.3 0.8 2.5 西藏 2. 1.4 0.5 广西 1.2 1.0 0.3 陕西 5.3 0.4 4.9 海南 2.8 1.2 1.6 甘肃 3.1 0.5 2.7 中部 山西 2.5 0.7 1.8 青海 5.4 1.0 4.4 内蒙古 4.8 0.5 4.3 宁夏 4.9 1.4 3.5 吉林 5.1 0.2 4.9 新疆 2.4 1.4 1.0 黑龙江 2.7 0.2 2.5 表2. 2013年全国各省市人口老龄化速度 庆、四川、新疆、云南、西藏、青海、贵州、陕西、甘肃和宁夏10个省、市、自治区。 3.1. 分解方法 本文采用泰尔指数对中国人口老龄化区域差异做分解。泰尔指数最早由泰尔提出被用来测度不同地域某指标差异，可将总体差异分解成组间差异和组内差异，研究差异主要来自于组内还是组间[ 10 ] 。本文使用Shorrocks和Bourguignon分解泰尔指数的方法，其分解表达式为： (6) (7) (8) (9) (10) 上述计算公式中， 表示人口老龄化总体泰尔指数； 为三大地区各地区的泰尔指数； 为组内泰尔指数，表示组内差异，即区域内部的差异； 为组间泰尔指数，表示组间差异，即区域间差异。 表示第j组的区域i老年人口数， 表示第j组的老年人口总数， 表示第j组区域i的人口数， 表示第j组总人口数。 3.2 中国人口老龄化总体差异及分解 按照东、中、西方位将全国31个省、市、自治区划分三个地区后，对全国总体老龄化差距进行分解，即对总体泰尔指数分解为组内泰尔指数和组间泰尔指数，并计算组间差异和组内差异对总体差异的贡献率，研究人口老龄化差异主要来源于组间或是组内。 选取2004年至2013年10年全国31个省市的总人口和年龄超过65岁的人口数据。具体计算结果如表3和表4。 在表2中我们对2004年~2013年共10年中国的总体老龄化泰尔指数和组内、组间泰尔指数进行了计算。 从表2中可以发现，全国各省总体老龄化差异变化较为明显，反复的上升和下降。在2005、2007、 Table 3 Aging population and Theil index decomposition result 年份 R 贡献率 贡献率 东 中 西 2004 1.22 1.22 0.28 1.49 0.97 79.54 0.25 20.46 2005 1.09 0.94 0.59 1.90 1.03 94.71 0.06 5.29 2006 1.38 1.33 0.84 2.09 1.34 97.03 0.04 2.97 2007 1.25 1.14 0.85 1.82 1.20 95.36 0.06 4.64 2008 1.23 1.15 0.80 1.81 1.18 95.97 0.05 4.03 2009 1.29 1.35 0.61 1.98 1.25 97.29 0.03 2.71 2010 1.55 1.17 0.53 1.96 1.13 72.88 0.42 27.12 2011 1.64 1.62 0.88 2.68 1.61 98.13 0.03 1.87 2012 1.33 1.19 0.86 2.20 1.31 98.40 0.02 1.60 2013 1.41 1.40 0.39 2.76 1.38 97.99 0.03 2.01 表3. 中国人口老龄化泰尔指数及分解结果(%) Table 4 The Tail index and the contribution rate of the east， middle and wes 年份 东 中 西 贡献率 贡献率 贡献率 2004 1.22 56.68 0.28 9.63 1.49 33.70 2005 0.94 40.48 0.59 18.91 1.90 40.61 2006 1.33 44.28 0.84 20.84 2.09 34.88 2007 1.14 43.00 0.85 23.33 1.82 33.67 2008 1.15 43.74 0.80 22.23 1.81 34.02 2009 1.35 48.42 0.61 15.90 1.98 35.67 2010 1.17 46.45 0.53 15.48 1.96 38.07 2011 1.62 44.26 0.88 18.06 2.68 37.68 2012 1.19 40.33 0.86 21.82 2.20 37.85 2013 1.40 45.42 0.39 9.13 2.76 45.45 表4. 东、中、西部泰尔指数及贡献率(%) 2008和2012年，总体泰尔指数即全国人口老龄化差距有所下降，在其他时间上老龄化差距均呈扩大的趋势。2011年，全国老龄化差异最大，泰尔指数高达1.64 %；全国人口老龄化差异最小的一年是2005年，泰尔指数为1.09 %。 从表2的分解结果可以看出，组内泰尔指数 均大于组间泰尔指数 ， 值几乎很小，除了2004年和2010年达0.25、0.42，而 一直维持在1以上，除了2004年的0.97。组内泰尔指数即组内差异对总体差异的贡献率几乎都在90%以上，除了2004年和2010年，均大于组间泰尔指数的贡献率，表明组内差异大于组间差异。因此，我们可以得出结论：总体的人口老龄化差异主要来自于组内差异，也就是，我国总体人口老龄化的差异主要来源于中国东、中、西部三个区域内部的差异。 从东、中、西部三个区域分解结果看，西部的泰尔指数大于东部、中部地区的泰尔指数，中部地区一直处于最低水平。西部的泰尔指数呈一直扩大的趋势，东部和中部地区大致呈稳定状态。这表明西部地区各省之间人口老龄化差异最大；东部地区各省之间差异稍小于西部地区；中部地区各省之间人口老龄化无明显差异。但是从三个地区差异的贡献率看，东部地区泰尔指数的贡献率是最高的，其次是西部，贡献率最小的是中部地区，这是因为各区域总人口数和老年人口数不同。这说明了由于东部人口基数大，其老龄化差异对总体差异影响最大，其次为西部地区，影响最小的是中部地区。
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user: 4. 结论 (一) 在人口老龄化程度方面 在总体上，东部地区均高于中部和西部，除了广东和北京；西部地区中除四川省和重庆市老龄化程度位居群首之外，其他省老龄化水平都比较低；中部地区除湖南省和安徽省稍高之外，其他省均在一般水平。 由于广州和北京是我国众多大城市中经济发展水平处于领先地位的两个城市，吸引外来就业人口，特别是以青少年和青壮年为主的外来人口大量流向广东和北京地区，很大程度上拉低了广东和北京的人口老龄化程度。而且，广东和北京的医疗水平发达，延长了人的平均寿命，使得这两个地区老龄化进程和程度低于全国水平。 虽然四川和重庆地处西部，但是老龄化程度最高。原因在于四川省是人口大省，常年来人口总数位居全国第四；重庆市婴儿出生率和人口自然增长率都低于全国水平，而且外出务工人口多，存在大量农村剩余劳动力现象，外出人口数量一直有增无减，呈一直增加的趋势，使得四川和重庆老龄化程度极高。 (二) 在人口老龄化速度方面 1) 总体上，2010~2013年3年内人口老龄化的年均增长率东部地区明显低于中西部地区。东部地区经济发展快，吸引大量中西部地区的青壮年到东部就业和生活，导致人口流动频繁，从而进一步减缓了东部地区的老龄化速度。 2) 从地区上看，老龄化速度最小的是西藏。西藏人口稀少，经济社会等各方面发展都较为落后，在全国推行计划生育时期，西藏的推行计划要比其它地区晚一些，从而西藏老龄化的程度和速度相对较为缓慢一些；老龄化速度最快的是天津。 (三) 在人口老龄化差异方面 1) 全国各省总体老龄化差异反复的上升和下降，处于不稳定的状态。 2) 我国总体的人口老龄化差异主要来自于东、中、西部三个区域内部的差异，而不是区域间差异。 3) 由东、中、西部三个区域分解结果可知，西部地区各省之间人口老龄化差异最大；东部地区各省之间差异稍小于西部地区；中部地区各省之间人口老龄化无明显差异。而且，西部的泰尔指数呈一直扩大的趋势，东部和中部地区大致呈稳定状态。
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user: 摘 要 在中国，审编是一个新领域，对各种生物学信息进行审编是今后的发展趋势。本文收集了文献中耐盐、耐旱、耐热、耐寒、抗植株矮小、抗倒伏、抗白叶枯病、抗稻瘟病这8种水稻抗逆基因，共计500个。以RiceWiki为平台，对搜集的水稻抗逆基因进行审编，发布到RiceWiki上，并对搜集的500个基因进行了分析。首先分析了抗逆基因之间的蛋白互作，得到了61个蛋白质间的78个蛋白互作。共表达分析表明有明显共表达趋势的蛋白对占21.61%，进一步表明了这些抗逆基因编码的蛋白可以互作。最后，利用argiGO对GO富集度进行了分析，结果表明和压力相关的GO语义的显著性水平较高。 关键词 :RiceWiki，审编，抗逆性