Statistical analysis Sample size w

Statistical analysis
Sample size was calculated using the formula for a descriptive study. When the estimated prevalence of metabolic syndrome (p) was 8%(17), and α = 0.05, a sample size of at least 127 cases was needed.
All data were analyzed by SPSS software (version 22.0). Data were presented as mean ± standard deviation (SD), number (%), or percentage (95% confidence interval, CI), as appropriate. Data comparisons were analyzed using independent sample t test for continuous data and χ2 for categorical data. Pearson’s correlation coefficient was determined for the correlation between WBC, total lymphocyte count and MetS components. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for diagnosing MetS was performed to obtain area under ROC curve (AUC) and optimal cutoff points of WBC and total lymphocyte count for diagnosing MetS. An optimal cutoff point was defined as a point on a ROC curve nearest to the point where both sensitivity and specificity were one. A p value of < 0.05 was considered statistically significant.
RESULTS
The characteristics of 140 participants were summarized in Table 1. The overall mean age was 50.0 ± 7.4 years. Most participants were perimenopausal, married and multiparous. More than 60% of all participants had a healthy lifestyle; healthy foods, regular exercise, no smoking or alcohol-drinking habits (data not shown). The overall means of BMI and waist circumference were 24.0 ± 4.3 kg/m2 and 82.1 ± 9.4 cm, respectively.
The overall prevalence of MetS diagnosed by JIS 2009 criteria was 21.4 % (95% CI 15.0 – 27.9). The prevalence of MetS was significantly higher in postmenopausal women (33.3%, 95% CI 20.4 – 46.5 in postmenopausal women and 14.6%, 95% CI 7.3 – 23.1 in perimenopausal women, p = 0.009). When each diagnostic criteria was taken into account, the three most common components were abdominal obesity (57.1%), elevated blood pressure (38.6%) and elevated fasting glucose (24.3%).
The hematologic parameters from the complete blood count were compared between women with and without MetS as presented in Table 1. Perimenopausal and postmenopausal women with MetS had significantly higher level of mean white blood cell count (7,466.7 ± 2293.4 and 6,514.6 ± 1,452.8 in MetS and non-MetS group respectively, p = 0.006) and total lymphocyte count (2,572.0 ± 686.4 and 2,207.7 ± 557.7 in MetS and non-MetS group respectively, p = 0.003). Other hematologic parameters were not differed between perimenopausal and postmenopausal with or without MetS.
There were the weak correlations between white blood cell count, total lymphocyte count and components of MetS, which summarized in Table 2. Both white blood cell count and total lymphocyte count were correlated with BMI, waist circumference and triglycerides level while HDL-C showed a weak correlation with white blood cell count only.
The ROC curve of white blood cell count and total lymphocyte count for prediction of MetS were presented in Figure 1. Albeit the predictive performances for both hematologic parameters were poor, we proposed the optimal cutoff of 6,750 cell/mL for white blood cell count and 2,232 cell/mL for total lymphocyte count (Table 3).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติ มีคำนวณขนาดตัวอย่างโดยใช้สูตรสำหรับการศึกษาอธิบาย เมื่อประเมินความชุกของกลุ่มอาการเผาผลาญ (p) คือ 8%(17) และด้วยกองทัพ = 0.05 ต้องการขนาดตัวอย่างของกรณีที่ 127 ข้อมูลทั้งหมดถูกวิเคราะห์ โดยโปรแกรมซอฟต์แวร์ (รุ่น 22.0) ข้อมูลนำเสนอเป็นเฉลี่ย±ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD), จำนวน (%), หรือเปอร์เซ็นต์ (95% ช่วงความเชื่อมั่น CI), ตามความเหมาะสม เปรียบเทียบข้อมูลได้วิเคราะห์โดยใช้ทดสอบ t อย่างอิสระสำหรับข้อมูลต่อเนื่องและ χ2 สำหรับข้อมูลที่แน่ชัด สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันที่ถูกกำหนดในความสัมพันธ์ระหว่างจำนวน lymphocyte ทั้งหมด WBC และ MetS ประกอบ รับทำงานวิเคราะห์โค้ง (ROC) ลักษณะสำหรับวินิจฉัย MetS ที่ดำเนินการเพื่อให้ได้พื้นที่ภายใต้โค้ง ROC (AUC) และจุดตัดยอดสุดของ WBC และจำนวน lymphocyte ทั้งหมดสำหรับวินิจฉัย MetS จุดตัดยอดเหมาะสมถูกกำหนดเป็นจุดบนเส้นโค้ง ROC สะดวกจุดที่ทั้งไวและ specificity หนึ่ง < 0.05 ค่า p ถูกพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ผลลัพธ์ลักษณะของผู้เรียน 140 ได้สรุปในตารางที่ 1 อายุเฉลี่ยโดยรวม 50.0 ± 7.4 ปี ผู้เรียนส่วนใหญ่มี perimenopausal สมรส และ multiparous กว่า 60% ของผู้เข้าร่วมทั้งหมดมีสุขภาพ อาหารเพื่อสุขภาพ ออกกำลังกายสม่ำเสมอ ไม่สูบบุหรี่ หรือ ดื่มแอลกอฮอล์นิสัย (ข้อมูลไม่แสดง) หมายถึงภาพรวมของ BMI และเอวเส้นรอบวงได้ 24.0 ± 4.3 kg/m2 และ 82.1 ± 9.4 ซม. ตามลำดับ ความชุกโดยรวมของ MetS วินิจฉัยตามเกณฑ์มาตรฐาน JIS 2009 มี 21.4% (95% CI 15.0-27.9) ความชุกของ MetS สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในสตรี postmenopausal (33.3%, 95% CI ยัง 20.4-46.5 ในสตรี postmenopausal และ 14.6%, 95% CI 7.3-23.1 ใน perimenopausal ผู้หญิง p = 0.009) เมื่อแต่ละเกณฑ์วินิจฉัยถูกนำเข้าบัญชี คอมโพเนนต์ทั่วสามถูกโรค (57.1%), ความดันโลหิตสูง (38.6%) และยกระดับกลูโคสถือศีลอด (ร้อยละ 24.3 รัฐ) พารามิเตอร์ hematologic จากสมบูรณ์เลือดถูกเปรียบเทียบระหว่างผู้หญิงที่มี และไม่ มี MetS ตามที่แสดงในตารางที่ 1 Perimenopausal และหญิง postmenopausal กับ MetS มีระดับสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญของจำนวนหมายถึงเม็ดเลือดขาว (7,466.7 ± 2293.4 และ 6,514.6 ± 1,452.8 MetS และ MetS ไม่จัดกลุ่มตามลำดับ p = 0.006) และรวมจำนวน lymphocyte (2,572.0 ± 686.4 และ 2,207.7 ± 557.7 MetS และ MetS ไม่จัดกลุ่มตามลำดับ p = 0.003) พารามิเตอร์อื่น ๆ hematologic ได้ไม่แตกต่าง ระหว่าง perimenopausal และ postmenopausal หรือ ไม่ MetSมีความสัมพันธ์ที่อ่อนระหว่างการนับจำนวนเม็ดเลือดขาว จำนวน lymphocyte ทั้งหมด และส่วนประกอบของ MetS ซึ่งสรุปในตารางที่ 2 ตรวจนับเม็ดเลือดขาวและจำนวน lymphocyte ทั้งหมดถูก correlated กับ BMI เอวเส้นรอบวงและระดับไตรกลีเซอไรด์ระดับในขณะที่ HDL-C แสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์ที่อ่อนแอ ด้วยการนับจำนวนเม็ดเลือดขาว เส้นโค้ง ROC ของจำนวนเม็ดเลือดขาวและจำนวน lymphocyte ทั้งหมดสำหรับการคาดเดาของ MetS ถูกแสดงในรูปที่ 1 แม้ว่าการแสดงงานสำหรับพารามิเตอร์ทั้ง hematologic ได้ดี เราเสนอตัดดีที่สุดของ 6,750 เซลล์/mL การตรวจนับเม็ดเลือดขาวและเซลล์ 2,232 mL สำหรับจำนวน lymphocyte ทั้งหมด (ตาราง 3)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ทางสถิติขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่คำนวณโดยใช้สูตรสำหรับการศึกษาเชิงพรรณนา เมื่อความชุกประมาณของภาวะ metabolic syndrome (P) เป็น 8% (17) และα = 0.05, ขนาดของกลุ่มตัวอย่างอย่างน้อย 127 กรณีที่ถูกต้อง.
ข้อมูลทั้งหมดจะถูกนำมาวิเคราะห์โดยซอฟต์แวร์โปรแกรม SPSS (รุ่น 22.0) ข้อมูลที่นำเสนอเป็นค่าเฉลี่ย±ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) จำนวน (%) หรือร้อยละ (ช่วงความเชื่อมั่น 95% CI) ตามความเหมาะสม เปรียบเทียบวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การทดสอบค่าทีตัวอย่างที่เป็นอิสระของข้อมูลอย่างต่อเนื่องและχ2ข้อมูลเด็ดขาด ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันได้รับการพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่าง WBC นับเม็ดเลือดขาวรวมและส่วนประกอบเม็ตส์ รับลักษณะการดำเนินงาน (ROC) การวิเคราะห์โค้งสำหรับการวินิจฉัยเม็ตส์ที่ได้ดำเนินการที่จะได้รับพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC (AUC) และจุดตัดที่ดีที่สุดของ WBC และจำนวนเม็ดเลือดขาวรวมสำหรับการวินิจฉัยเม็ตส์ มีจุดตัดที่ดีที่สุดได้รับการกำหนดให้เป็นจุดบนเส้นโค้ง ROC ที่ใกล้ที่สุดไปยังจุดที่ทั้งสองไวและความจำเพาะเป็นหนึ่ง ค่าพีของ <0.05 ได้รับการพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญ.
ผลลักษณะของผู้เข้าร่วม 140 สรุปในตารางที่ 1 อายุเฉลี่ยโดยรวม 50.0 ± 7.4 ปี
ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่เป็นประจำเดือน, แต่งงานและ multiparous กว่า 60% ของผู้เข้าร่วมทุกคนมีวิถีชีวิตที่มีสุขภาพดี อาหารเพื่อสุขภาพ, ออกกำลังกายเป็นประจำไม่สูบบุหรี่หรือนิสัยการดื่มเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ (ไม่ได้แสดงข้อมูล) วิธีการโดยรวมของค่าดัชนีมวลกายและรอบเอวเป็น 24.0 ± 4.3 กก. / M2 และ 82.1 ± 9.4 เซนติเมตรตามลำดับ.
ความชุกโดยรวมของเม็ตส์วินิจฉัยโดยหลักเกณฑ์ JIS 2009 เป็น 21.4% (95% CI 15.0-27.9) ความชุกของเม็ตส์อย่างมีนัยสำคัญที่สูงขึ้นในสตรีวัยหมดประจำเดือน (33.3%, 95% CI 20.4-46.5 ในสตรีวัยหมดประจำเดือนและ 14.6%, 95% CI 7.3-23.1 ในสตรีที่หมดประจำเดือน, p = 0.009) เมื่อแต่ละเกณฑ์การวินิจฉัยที่ถูกนำเข้าบัญชีสามองค์ประกอบที่พบมากที่สุดคือโรคอ้วนในช่องท้อง (57.1%) ความดันโลหิตสูง (38.6%) และกลูโคสสูง (24.3%).
พารามิเตอร์ทางโลหิตวิทยาจากนับเม็ดเลือดสมบูรณ์เปรียบเทียบระหว่างหญิง ที่มีและไม่มีเม็ตส์ที่แสดงในตารางที่ 1 หมดประจำเดือนและสตรีวัยหมดประจำเดือนที่มีเม็ตส์มีระดับที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญของค่าเฉลี่ยของจำนวนเซลล์เม็ดเลือดขาว (7,466.7 2,293.4 ± 6,514.6 และ 1,452.8 ±ในเม็ตส์และกลุ่มที่ไม่เม็ตส์ตามลำดับ p = 0.006) และเม็ดเลือดขาวรวม นับ (2,572.0 ± 686.4 และ 557.7 2,207.7 ±ในเม็ตส์และกลุ่มที่ไม่เม็ตส์ตามลำดับ p = 0.003) พารามิเตอร์ทางโลหิตวิทยาอื่น ๆ ที่ไม่ได้แตกต่างกันระหว่างประจำเดือนและวัยหมดประจำเดือนที่มีหรือไม่มีเม็ตส์.
มีความสัมพันธ์ที่อ่อนแอระหว่างจำนวนเซลล์เม็ดเลือดขาวก็นับเม็ดเลือดขาวรวมและองค์ประกอบของเม็ตส์ซึ่งสรุปไว้ในตารางที่ 2 ทั้งจำนวนเซลล์เม็ดเลือดขาวและเม็ดเลือดขาวนับรวม มีความสัมพันธ์กับค่าดัชนีมวลกายรอบเอวและไตรกลีเซอไรด์ในขณะที่ระดับ HDL-C มีความสัมพันธ์ที่อ่อนแอกับเม็ดเลือดขาวนับเฉพาะ.
โค้ง ROC ของจำนวนเซลล์เม็ดเลือดขาวและเม็ดเลือดขาวนับรวมการทำนายของเม็ตส์ที่ถูกนำเสนอในรูปที่ 1 แม้ว่าการแสดงการคาดการณ์ ทั้งพารามิเตอร์ทางโลหิตวิทยาที่น่าสงสารเราเสนอทางลัดที่ดีที่สุดของ 6,750 เซลล์ / มิลลิลิตรสำหรับเซลล์เม็ดเลือดขาวและนับ 2,232 เซลล์ / มิลลิลิตรสำหรับการนับเม็ดเลือดขาวรวม (ตารางที่ 3)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติวิเคราะห์
ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง คำนวณโดยใช้สูตรสำหรับการศึกษาเชิงพรรณนา เมื่อประมาณความชุกของภาวะเมตาบอลิกซินโดรม ( P ) คือร้อยละ 8 ( 17 ) , และα = 0.05 ขนาดตัวอย่างอย่างน้อย 127 รายที่เป็นที่ต้องการ
วิเคราะห์ข้อมูลด้วย โปรแกรม SPSS ( รุ่น 80 ) ข้อมูลที่ถูกนำเสนอเป็นค่าเฉลี่ย ค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( SD ) ±จำนวนร้อยละ หรือเปอร์เซ็นต์ ( ช่วงความเชื่อมั่น 95% CI )ตามความเหมาะสม การเปรียบเทียบข้อมูลใช้อิสระตัวอย่างทดสอบสำหรับข้อมูลอย่างต่อเนื่องและχ 2 สำหรับข้อมูลเชิงคุณภาพ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน ถูกกำหนดให้ความสัมพันธ์ระหว่าง WBC , นับโดยรวมและเม็ตส์ส่วนประกอบรับทำงานลักษณะ ( ROC ) การวิเคราะห์เส้นโค้งเพื่อวินิจฉัยเม็ตส์ได้รับพื้นที่ใต้โค้ง ROC ( ยา ) และการตัดจุดของ WBC และนับโดยรวมสำหรับการวินิจฉัยเนื้องอกหนิ จุดที่ดีที่สุดคือการกำหนดจุดบนโค้ง ROC ที่ใกล้ที่สุดกับจุดที่ทั้งความไวและความจำเพาะเป็น ค่า p < 0แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
results
the เลือดของดูไม่ได้ participants สำหรับ summarized in table 1 . อายุเฉลี่ยโดยรวม 50.0 ± 7.4 ปี ผู้เข้าร่วมมากที่สุด คือ การบริการ แต่งงาน และสูตร . มากกว่า 60% ของผู้เข้าร่วมทั้งหมดมีวิถีชีวิตที่มีสุขภาพดี อาหาร , ออกกำลังกายเป็นประจำเพื่อสุขภาพ ไม่สูบบุหรี่หรือดื่มแอลกอฮอล์ นิสัย ( ข้อมูลไม่แสดง )ความหมายโดยรวมของดัชนีมวลกายและเส้นรอบเอวเป็น 24.0 ± 4.3 kg / m2 และทางอากาศ± 9.4 เซนติเมตร ตามลำดับ
ความชุกโดยรวมของเม็ตส์ได้รับการวินิจฉัยจากประเทศญี่ปุ่น 2009 เกณฑ์ 21.4% ( 95% CI 15.0 - 27.9 ) ความชุกของเม็ตส์สูงกว่าในผู้หญิงวัยทอง ( 33.3 % , 95 % CI 20.4 – 46.5 ในสตรีวัยทอง และร้อยละ 14.6 , 95% CI 7.3 –การบริการ 23.1 ในผู้หญิง , p = 0.009 )เมื่อแต่ละเกณฑ์วินิจฉัยถูกถ่ายลงในบัญชี สามที่พบมากที่สุดด้านโรคอ้วนหน้าท้อง ( 57.1% ) ความดันโลหิตสูง ( 38.6 % ) และยกระดับกลูโคสอดอาหาร ( 24.3 % )
จากค่าโลหิตวิทยาการตรวจนับเม็ดเลือดอย่างสมบูรณ์เปรียบเทียบระหว่างผู้หญิงที่มีและไม่มีเม็ตส์ที่นำเสนอในตารางที่ 1และการบริการสตรีวัยทองกับเม็ตส์ได้สูงกว่าระดับเฉลี่ยของเม็ดเลือดแดงเม็ดเลือดขาว ( 7466.7 ± 2293.4 6514.6 ±และ 1452.8 เม็ตส์และไม่หายไปในกลุ่มตามลำดับ , P = 0.006 ) และนับโดยรวม ( 2572.0 ± 686.4 2207.7 ±และ 557.7 เม็ตส์และไม่หายไปในกลุ่มตามลำดับ , p = 0.003 )พารามิเตอร์ความสัมพันธ์อื่น ๆไม่แตกต่างกันระหว่าง และหลังการบริการที่มีหรือไม่มีเม็ตส์ .
มีความสัมพันธ์ที่อ่อนแอระหว่างเม็ดเลือดขาวลิมโฟซัยนับรวมและส่วนประกอบของเมท ซึ่งสรุปได้ในตารางที่ 2 ทั้งเม็ดเลือดขาวลิมโฟซัยนับรวมและมีความสัมพันธ์กับดัชนีมวลกายรอบเอวระดับ HDL-C และไตรกลีเซอไรด์มีความสัมพันธ์ที่อ่อนแอกับเม็ดเลือดขาวเท่านั้น
โค้ง ROC ของเม็ดเลือดขาวลิมโฟไซต์ และนับรวมคำทำนายของเม็ตส์ที่ถูกนำเสนอในรูปที่ 1 แม้ว่าการแสดงพยากรณ์ทั้งค่าเลือดไม่ดีเราเสนอที่ดีที่สุดนี้ 6 , 750 cell / ml จำนวนเม็ดเลือดขาว และ 2232 เซลล์ต่อมิลลิลิตรสำหรับนับเม็ดเลือดขาวทั้งหมด ( ตารางที่ 3 ) .