2.6. Statistical analysisDistribution of continuous data was analyzed 的简体中文翻译

2.6. Statistical analysisDistributi

2.6. Statistical analysisDistribution of continuous data was analyzed using ShapiroWilks, parametric and nonparametric tests were also appliedconsequently. The difference of positive wells between test groupsand positive controls was calculated with Gilbert Z2 test. Differences in the biomarkers between groups were calculated withWilcoxon-Mann-Whitney test for continuous variable and the Chisquare test for nominal data. The correlation between biomarkersand exposure time was evaluated by Pearson correlation. Statisticalsignificant level was set at P < 0.05. Data were analyzed using SPSSversion 19.0 (SPSS Inc.).3. Result3.1. Demographic characteristics of study subjectsThe demographic characteristics of hospital workers exposed toADs and controls are listed in Table 1. No significant differences inthe age, gender, BMI, percentages of smokers and consumption ofsmoked or fried foods were observed between the two groups.3.2. Evaluation of biomarkers in exposed workersThe urinary 8-OHdG/Cr concentrations in 158 workers occupationally exposed to ADs was 22.05 ± 17.89 ng/mg Cr, which wassignificant higher than the levels observed in a control population(17.36 ± 13.50 ng/mg Cr (P = 0.014)) (Fig. 1).The frequencies of urinary positive mutagenic in exposed andcontrol group at different dose of urine concentrates is shown inTable 2. The mutagenic activity was significantly higher in exposedsubjects as compared to the control group (P < 0.05). As for TA 100plus or minus S9mix, no statistically significant difference in themutagenic activity was observed in exposed subjects as comparedto controls. Notably, the mutagenic activity positively correlatedwith the dose of urine concentrates. No statistically significantdifferences in early lymphocyte apoptosis were found betweenexposed and control group (Fig. 2).
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2.6。统计分析<br>使用Shapiro?Wilks分析连续数据的分布,<br>因此也应用了参数和非参数检验。<br>用吉尔伯特Z2测试计算测试组和阳性对照之间的阳性孔的差异。使用<br>Wilcoxon-Mann-Whitney检验(用于连续变量)和卡<br>方检验(用于检验名义数据)计算组之间的生物标记差异。生物标记物<br>与暴露时间之间的相关性通过皮尔森相关性进行评估。统计<br>显着性水平设定为P <0.05。使用SPSS <br>19.0版(SPSS Inc.)分析数据。<br>3.结果<br>3.1。研究对象的人口统计学特征<br><br>表1列出了暴露于AD和对照组的医院工作人员的人口统计学特征。两组之间在<br>年龄,性别,BMI,吸烟者百分比以及<br>熏制或油炸食品的消费方面均未观察到显着差异。<br>3.2。暴露工人的生物标志物评估<br>在158位暴露于AD的工人中,尿中的8-OHdG / Cr浓度为22.05±17.89 ng / mg Cr,<br>显着高于对照组<br>(17.36±13.50 ng / mg)。毫克铬(P = 0.014))(图1)。在不同剂量的尿浓缩液中<br>,暴露<br>组和对照组的尿液阳性诱变频率如图所示。<br>表2. <br>与对照组相比,暴露对象的诱变活性明显更高(P <0.05)。至于TA 100 <br>正负S9mix,<br>与<br>对照组相比,在暴露的受试者中未观察到诱变活性的统计学显着差异。值得注意的是,诱变活性<br>与浓缩尿液的剂量呈正相关。暴露组与对照组<br>之间的早期淋巴细胞凋亡无统​​计学差异<br>(图2)。
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2.6条。统计分析<br>用Shapiro  Wilks分析连续数据的分布,并进行参数和非参数检验<br>因此。试验组间阳性井数的差异<br>阳性对照用Gilbert-Z2检验计算。各组间生物标志物的差异用<br>连续变量的Wilcoxon-Mann-Whitney检验与Chi<br>标称数据的平方检验。生物标志物之间的相关性<br>暴露时间用Pearson相关分析。统计学<br>显著性水平设为P<0.05。数据采用SPSS统计软件进行分析<br>版本19.0(SPSS公司)。<br>三。结果<br>3.1条。研究对象的人口统计学特征<br>接触医院工作人员的人口学特征<br>表1列出了广告和控件。在<br>年龄、性别、体重指数、吸烟者百分比和<br>两组之间观察到烟熏或油炸食物。<br>3.2条。接触工人生物标志物的评价<br>158名职业接触ADs工人尿中8-OHdG/Cr浓度为22.05±17.89ng/mgcr,为22.05±17.89ng/mg<br>显著高于对照组观察到的水平<br>(17.36±13.50 ng/mg铬(P=0.014))(图1)。<br>暴露组和对照组尿中阳性致突变的发生率<br>对照组不同剂量的浓缩尿如图所示<br>表2。暴露组诱变活性显著高于对照组<br>受试者与对照组比较(P<0.05)。至于TA 100<br>加上或减去S9mix,在<br>与对照组相比,在暴露的受试者中观察到了诱变活性<br>到控件。值得注意的是,诱变活性正相关<br>以浓缩尿液的剂量。无统计学意义<br>在早期淋巴细胞凋亡方面存在差异<br>暴露组和对照组(图2)。<br>
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