混合線(xiàn)性模型在嬰幼兒生長(zhǎng)發(fā)育研究中的應(yīng)用*

張 莉黃 莉熊昌輝李洪艷譚 珊高 曉向仕婷林 玲易 娟李迪民孫振球顏 艷△

混合線(xiàn)性模型在嬰幼兒生長(zhǎng)發(fā)育研究中的應(yīng)用*

張 莉1黃 莉1熊昌輝1李洪艷1譚 珊1高 曉1向仕婷1林 玲2易 娟3李迪民4孫振球1顏 艷1△

目的應(yīng)用混合線(xiàn)性模型，分析嬰幼兒生長(zhǎng)發(fā)育軌跡的影響因素，建立生長(zhǎng)發(fā)育軌跡的預(yù)測(cè)模型。方法采用SAS軟件MIXED過(guò)程分析456例足月健康新生兒的生長(zhǎng)發(fā)育資料，建立基于混合線(xiàn)性模型的0～12月齡嬰兒體重生長(zhǎng)軌跡預(yù)測(cè)模型。結(jié)果0～12月齡嬰兒體重發(fā)育軌跡主要受出生體重、性別、喂養(yǎng)方式、母親文化程度、家庭經(jīng)濟(jì)狀況的影響。擬合的混合線(xiàn)性模型不僅考慮了個(gè)體內(nèi)和個(gè)體間變異，還可方便地加入個(gè)體效應(yīng)與其他因素的交互項(xiàng)，更客觀(guān)地解釋各因素對(duì)嬰兒生長(zhǎng)發(fā)育的影響。結(jié)論混合線(xiàn)性模型是研究嬰幼兒生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律的一種有效、實(shí)用的方法。

生長(zhǎng)發(fā)育 嬰幼兒 混合效應(yīng)模型

近年來(lái)，嬰幼兒的生長(zhǎng)速率、生長(zhǎng)發(fā)育軌跡問(wèn)題備受關(guān)注，是因其能正確判斷兒童的生長(zhǎng)發(fā)育水平，早期發(fā)現(xiàn)生長(zhǎng)發(fā)育異常，如營(yíng)養(yǎng)不良、微量元素缺乏及超重肥胖等現(xiàn)象，從而可以及時(shí)采取干預(yù)措施，提高兒童生長(zhǎng)發(fā)育水平。在兒童少年衛(wèi)生工作中，為了動(dòng)態(tài)地了解個(gè)體嬰幼兒的生長(zhǎng)發(fā)育水平，研究影響嬰幼兒生長(zhǎng)過(guò)程中的遺傳、營(yíng)養(yǎng)、環(huán)境等因素，需觀(guān)察嬰幼兒在各時(shí)期的身高、體重、頭圍等生長(zhǎng)發(fā)育指標(biāo)。這種對(duì)同一觀(guān)察對(duì)象的某個(gè)（些）指標(biāo)在不同時(shí)間點(diǎn)上多次的觀(guān)察或測(cè)量數(shù)據(jù)屬于縱向數(shù)據(jù)（longitudinal data）［1］。由于縱向數(shù)據(jù)是注重時(shí)間順序的重復(fù)測(cè)量資料，同一個(gè)體的重復(fù)測(cè)量值有自相關(guān)性，且隨機(jī)誤差至少包括個(gè)體間的隨機(jī)效應(yīng)和個(gè)體內(nèi)的重復(fù)測(cè)量誤差，因而不滿(mǎn)足傳統(tǒng)線(xiàn)性模型中反應(yīng)變量要求的獨(dú)立性假定，增加了傳統(tǒng)方法分析該類(lèi)數(shù)據(jù)的難度。目前，重復(fù)測(cè)量方差分析、混合線(xiàn)性模型、多水平模型、潛變量增長(zhǎng)曲線(xiàn)模型等可用來(lái)處理此類(lèi)數(shù)據(jù)［2］?；诖耍疚膶⑻接懟旌暇€(xiàn)性模型的原理及在嬰幼兒生長(zhǎng)發(fā)育軌跡影響因素研究中的應(yīng)用，建立兒童生長(zhǎng)發(fā)育軌跡預(yù)測(cè)模型，為提高兒童生長(zhǎng)發(fā)育水平，開(kāi)展兒童保健工作提供理論依據(jù)。

資料與方法

1.資料來(lái)源

采用回顧性出生隊(duì)列研究的方法，在長(zhǎng)沙市隨機(jī)抽取3個(gè)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心，以2013年1月1日至2013年12月31日期間出生，且在上述社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心建立完整健康檔案的嬰兒及其父母為研究對(duì)象，在取得嬰兒監(jiān)護(hù)人的知情同意后，將嬰兒加入回顧性出生隊(duì)列。查閱嬰兒的健康檔案及兒童保健手冊(cè)，縱向收集嬰兒出生后1月、3月、6月、8月、12月齡共5個(gè)時(shí)點(diǎn)的體重等生長(zhǎng)發(fā)育指標(biāo)。調(diào)查員經(jīng)培訓(xùn)后，使用自制的母嬰健康問(wèn)卷對(duì)嬰兒家長(zhǎng)進(jìn)行調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容包括新生兒及家庭成員基本情況，嬰兒的喂養(yǎng)方式、輔食添加、患病情況、環(huán)境危險(xiǎn)因素、孕期營(yíng)養(yǎng)狀況等。

2.模型原理

混合線(xiàn)性模型是一般線(xiàn)性模型（Y＝Xβ＋ε）的延伸，它保留了傳統(tǒng)線(xiàn)性模型中反應(yīng)變量Y滿(mǎn)足正態(tài)性的假定，而對(duì)獨(dú)立性與方差齊性不做要求，引入隨機(jī)效應(yīng)部分Zγ，可表現(xiàn)為：

式中Y表示反應(yīng)變量測(cè)量值的向量，X為固定效應(yīng)設(shè)計(jì)矩陣，β為固定效應(yīng)參數(shù)向量，Z為隨機(jī)效應(yīng)設(shè)計(jì)矩陣，γ為隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)向量，服從均值向量為0、方差／協(xié)方差矩陣為G的正態(tài)分布，表示為γ～N（0，G）。ε為隨機(jī)誤差向量，服從均值向量為0、方差／協(xié)方差矩陣為R的正態(tài)分布，即ε～N（0，R）。假定Cov（G，R）＝0，即G與R間獨(dú)立。這時(shí)Y的方差／協(xié)方差矩陣變?yōu)椋?/p>

Y的期望值為：

混合線(xiàn)性模型的建模過(guò)程可以在SAS軟件的PROC MIXED過(guò)程中實(shí)現(xiàn)［4-5］。MIXED過(guò)程默認(rèn)的參數(shù)估計(jì)方法為約束最大似然法（REML），當(dāng)比較隨機(jī)效應(yīng)相同，固定效應(yīng)不同的模型時(shí)，模型估計(jì)采用最大似然法（ML）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。模型的應(yīng)用涉及隨機(jī)效應(yīng)變量的選取、協(xié)方差矩陣結(jié)構(gòu)的選擇、模型選擇及擬合優(yōu)度、結(jié)果的解釋等［6］，下面通過(guò)實(shí)例研究具體說(shuō)明。

3.模型應(yīng)用

本研究中資料的特點(diǎn)為：（1）嬰兒各時(shí)點(diǎn)的體重，即反應(yīng)變量Y，是一個(gè)重復(fù)測(cè)量資料。同一個(gè)體的體重測(cè)量值之間具有相關(guān)性，且滿(mǎn)足正態(tài)分布。（2）具有協(xié)變量，且各測(cè)量時(shí)點(diǎn)為固定時(shí)點(diǎn)。記錄調(diào)查中可能與嬰兒體重變化有關(guān)的因素：如性別、月齡、出生時(shí)體重、喂養(yǎng)方式、是否經(jīng)?；己粑到y(tǒng)疾病、家庭經(jīng)濟(jì)狀況及母親受教育程度、父母的身高及體重、是否暴露于二手煙等。本研究的目的是探討影響嬰兒體重發(fā)育軌跡的相關(guān)生物學(xué)因素。將嬰兒體重測(cè)量的各時(shí)點(diǎn)看作是從大量時(shí)點(diǎn)中隨機(jī)抽取的一個(gè)樣本，就可建立以時(shí)間為隨機(jī)效應(yīng)的混合線(xiàn)性模型。該時(shí)間變量既包括固定效應(yīng)，又包括隨機(jī)效應(yīng)。建立0～12月齡嬰兒生長(zhǎng)發(fā)育軌跡的混合線(xiàn)性模型的步驟如下：

（1）模型的選擇

首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，了解嬰兒0～12月齡的體重測(cè)量值隨時(shí)間的平均發(fā)展趨勢(shì)（average grow th trend）。本研究中，嬰兒體重的平均生長(zhǎng)曲線(xiàn)表現(xiàn)出較明顯的非線(xiàn)性增長(zhǎng)趨勢(shì)，見(jiàn)圖1。固定效應(yīng)設(shè)定的第一步是確定時(shí)間變量月齡（month）以什么形式進(jìn)入模型的固定效應(yīng)部分［7］。我們可設(shè)定月齡的不同的多項(xiàng)式函數(shù)進(jìn)行擬合，如線(xiàn)性、二次方和三次方的曲線(xiàn)生長(zhǎng)模式。在確定基本生長(zhǎng)曲線(xiàn)之后，將分析其他協(xié)變量對(duì)生長(zhǎng)曲線(xiàn)的影響，如性別、出生時(shí)體重、喂養(yǎng)方式、患病、家庭經(jīng)濟(jì)狀況及母親受教育程度、父母的身高及體重等。隨機(jī)效應(yīng)主要考慮個(gè)體內(nèi)的測(cè)量誤差和個(gè)體間隨機(jī)效應(yīng)兩方面因素，隨機(jī)效應(yīng)部分的設(shè)定也分為兩步：①要考慮決定嬰兒生長(zhǎng)軌跡的月齡變量（月齡的一次項(xiàng)、二次項(xiàng)等）在不同嬰兒間的隨機(jī)變化。②選擇最佳的模型方差／協(xié)方差結(jié)構(gòu)。此外，確定統(tǒng)計(jì)模型還要考慮研究因素間的交互作用。在嬰兒的生長(zhǎng)發(fā)育模型研究中，如可考慮時(shí)間與性別、時(shí)間與喂養(yǎng)方式、時(shí)間與家庭經(jīng)濟(jì)狀況之間的交互作用。

圖1 0～12月齡嬰兒體重測(cè)量值的平均發(fā)展軌跡

（2）協(xié)方差結(jié)構(gòu)的選擇

在混合線(xiàn)性模型中，結(jié)果變量Y的方差是通過(guò)R（殘差方差／協(xié)方差）矩陣和G（隨機(jī)效應(yīng)的方差／協(xié)方差）矩陣分析的。對(duì)于嬰兒生長(zhǎng)發(fā)育的縱向資料，當(dāng)我們把回歸系數(shù)的隨機(jī)變異納入模型時(shí)，此時(shí)擬合隨機(jī)效應(yīng)間的協(xié)方差矩陣G的結(jié)構(gòu)［8］，同時(shí)假定殘差方差／協(xié)方差矩陣R＝σ2I，即假設(shè)殘差相互獨(dú)立，且殘差方差相等。G矩陣結(jié)構(gòu)的確定，有多種方差／協(xié)方差結(jié)構(gòu)供選擇，但多數(shù)情況下使用考慮無(wú)結(jié)構(gòu)型（UN）［5］。

（3）擬合預(yù)測(cè)模型

①因素納入。在無(wú)結(jié)構(gòu)型（UN）方差／協(xié)方差結(jié)構(gòu)下，把各協(xié)變量納入模型分析。本資料可以看成是一個(gè)兩水平的資料。反應(yīng)變量Y為出生后5個(gè)時(shí)點(diǎn)的體重測(cè)量值，以連續(xù)變量納入模型。月齡（month）對(duì)應(yīng)每一時(shí)點(diǎn)的體重測(cè)量值，是第一水平的協(xié)變量。嬰兒性別、出生體重、4個(gè)月內(nèi)的喂養(yǎng)方式、患呼吸系統(tǒng)疾病、分娩方式、母親受教育程度、家庭經(jīng)濟(jì)狀況、暴露于二手煙等分類(lèi)變量和父母的身高及體重等連續(xù)性變量，為第二水平的協(xié)變量。②篩選因素。模型只納入有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量，而患呼吸系統(tǒng)疾病、分娩方式、父母的身高及體重、暴露于二手煙，這些變量無(wú)顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，應(yīng)從模型中剔除。③交互作用?？紤]到嬰兒性別、4個(gè)月內(nèi)的喂養(yǎng)模式、家庭經(jīng)濟(jì)狀況與時(shí)間可能存在交互效應(yīng)，在模型中引入三個(gè)二次項(xiàng)：嬰兒性別與時(shí)間的交互項(xiàng)、4月齡嬰兒喂養(yǎng)模式與時(shí)間的交互項(xiàng)、家庭經(jīng)濟(jì)狀況與時(shí)間的交互項(xiàng)，其中家庭經(jīng)濟(jì)狀況與時(shí)間的交互項(xiàng)無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，故從模型中剔除，得到最終的擬合模型。

結(jié) 果

1.數(shù)據(jù)基本情況

共收集456例嬰兒0～12月齡的生長(zhǎng)發(fā)育資料，其中男嬰224例，女?huà)?32例。男女?huà)雰后w重隨月齡增大而增長(zhǎng)，其均值及標(biāo)準(zhǔn)差見(jiàn)表1，同一月齡男嬰的平均體重高于女生，且標(biāo)準(zhǔn)差均隨月齡的增加而增大。

表1 456名健康嬰兒0～12月齡體重測(cè)量值（均值±標(biāo)準(zhǔn)差）

2.嬰兒體重測(cè)量值隨時(shí)間的變化趨勢(shì)

分別設(shè)定時(shí)間變量月齡的線(xiàn)性、二次方、三次方、四次方多項(xiàng)式函數(shù)模型，且不限制模型殘差的方差／協(xié)方差結(jié)構(gòu)。各模型擬合的統(tǒng)計(jì)量信息見(jiàn)表2，其中以三次方模型的擬合效果最好（-2Log Likelihood、AIC及BIC在所有模型中越小越好）。四次方和二次方模型擬合效果次之，且擬合效果相對(duì)于線(xiàn)性時(shí)間趨勢(shì)模型有顯著改善。由于月齡的三次方系數(shù)很小，且三次方模型擬合信息與二次方模型差別不大，實(shí)際應(yīng)用中為簡(jiǎn)化模型，這里考慮使用二次方的曲線(xiàn)模型作為擬合嬰兒的生長(zhǎng)發(fā)育軌跡的基礎(chǔ)模型。

表2 各種模型的擬合優(yōu)度信息量（最大似然估計(jì)法）

3.模型擬合結(jié)果

采用默認(rèn)的最大似然估計(jì)法（ML）估計(jì)參數(shù)，經(jīng)過(guò)2次迭代后收斂，模型擬合的統(tǒng)計(jì)量顯示：-2Log Likelihood＝1140.4，AIC＝1180.4，BIC＝1239.6，為最佳擬合模型。選擇的UN結(jié)構(gòu)有3個(gè)隨機(jī)效應(yīng)，分別為隨機(jī)截距的方差估計(jì)值：UN（1，1）＝0.0831（P＜0.0003），表示體重測(cè)量值的初始水平在各嬰兒之間有顯著差異；月齡的隨機(jī)斜率的方差估計(jì)值：UN（2，2）＝0.0078（P＜0.0080），表示體重測(cè)量值隨月齡的變化率在各嬰兒間也是顯著不同的；隨機(jī)截距和斜率間的協(xié)方差估計(jì)值：UN（2，1）＝0.0042（P＜0.0001），表示嬰兒的初始體重值越大，其體重隨時(shí)間的變化率也越大。殘差的方差估計(jì)值為0.1883（P＜0.0001），說(shuō)明在模型設(shè)定了隨機(jī)截距和斜率后，仍存在顯著的個(gè)體內(nèi)變異，見(jiàn)表3。

表3 協(xié)方差參數(shù)估計(jì)值

模型的固定效應(yīng)參數(shù)估計(jì)值見(jiàn)表4。由表4可知，0～12月齡嬰兒體重測(cè)量值主要受出生體重、性別、喂養(yǎng)方式、母親文化程度、家庭經(jīng)濟(jì)狀況的影響。性別對(duì)嬰兒體重的影響顯著，且存在和時(shí)間的交互作用，出生時(shí)男嬰的平均體重比女?huà)胫?.1430kg，3月齡時(shí)男嬰的平均體重比女?huà)胫?.1430＋3×0.0484＝0.2882kg，12月齡時(shí)男嬰的平均體重比女?huà)胫?.1430＋12×0.0484＝0.7238kg。4月齡純母乳喂養(yǎng)的嬰兒與混合喂養(yǎng)的嬰兒比較，其體重均值存在顯著差異，在4月齡時(shí)，純母乳喂養(yǎng)的嬰兒平均體重值高于混合喂養(yǎng)嬰兒0.1825-4×0.0225＝0.0925kg，隨嬰兒月齡的增長(zhǎng)，純母乳喂養(yǎng)嬰兒的體重均值較混合喂養(yǎng)嬰兒逐漸降低，9月齡后混合喂養(yǎng)嬰兒體重均值逐漸高于純母乳喂養(yǎng)嬰兒。母親受教育程度為碩士及以上的嬰兒，其平均體重值比母親受教育程度為高中／中專(zhuān)及以下的嬰兒高0.1193kg。家庭人均月收入在10 000元以上的嬰兒，其平均體重值比家庭人均月收入在2000元以下的嬰兒高0.3322kg。

表4 固定效應(yīng)的參數(shù)估計(jì)值及假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

4.預(yù)測(cè)模型

擬合的混合線(xiàn)性模型可作為0～12月齡嬰兒體重發(fā)育軌跡的預(yù)測(cè)模型，簡(jiǎn)單表示為：體重值（Y）＝截距項(xiàng)（β0）＋β1×月齡＋β2×月齡平方＋β3×出生時(shí)體重＋β4×性別＋β5×4月齡喂養(yǎng)模式＋β6×母親受教育程度＋β7×家庭經(jīng)濟(jì)狀況＋β8×月齡×性別＋β9×月齡×4月齡喂養(yǎng)模式＋ε，ε為個(gè)體變異。

討 論

嬰兒期的生長(zhǎng)發(fā)育狀況直接或間接地影響著兒童期、青春期乃至成年后體格的繼續(xù)發(fā)育，因此，關(guān)注個(gè)體嬰幼兒的生長(zhǎng)發(fā)育速率和軌跡有重要意義。體重是嬰幼兒早期發(fā)育的重要監(jiān)測(cè)指標(biāo)之一，以往研究嬰幼兒生長(zhǎng)發(fā)育影響因素時(shí)，多采用某一時(shí)點(diǎn)的體重值或兩次測(cè)量的體重增長(zhǎng)值作為因變量，而沒(méi)有連續(xù)地、動(dòng)態(tài)地分析體重值變化的影響因素。本研究采用縱向研究的方法收集0～12月齡嬰兒的生長(zhǎng)軌跡數(shù)據(jù)，利用混合線(xiàn)性模型來(lái)探討生長(zhǎng)發(fā)育的影響因素。

本研究采用月齡計(jì)算時(shí)間變量，因而與時(shí)間有關(guān)的參數(shù)估計(jì)值較小，但仍有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。0～12月齡嬰兒的體重發(fā)育呈二次曲線(xiàn)增長(zhǎng)模式，與施家有等［9］擬合的0～12月齡嬰兒體重呈對(duì)數(shù)曲線(xiàn)方程走勢(shì)大致相同，揭示了隨月齡增大嬰兒增長(zhǎng)速率減慢的規(guī)律。嬰兒的生長(zhǎng)發(fā)育水平受多方面因素的影響。性別對(duì)嬰兒體重增長(zhǎng)的影響是遺傳因素影響生長(zhǎng)速率的表現(xiàn)之一［10］，隨月齡增大男嬰的生長(zhǎng)速率較女?huà)胗性龈叩内厔?shì)，Hosseini等的研究表明男嬰從出生到2歲的體重均值高于女?huà)耄?1］。本研究中純母乳喂養(yǎng)兒在9月齡前的體重均值高于混合喂養(yǎng)兒，之后混合喂養(yǎng)兒的體重均值更高，提示純母乳喂養(yǎng)嬰兒早期生長(zhǎng)速率較快，與武漢市0～2歲兒童的體重指數(shù)預(yù)測(cè)模型的研究結(jié)論相似［12］，可能是因?yàn)樵缙诩兡溉槲桂B(yǎng)為嬰兒的發(fā)育提供了優(yōu)質(zhì)蛋白、微量元素及免疫球蛋白等。此外，家庭的經(jīng)濟(jì)狀況不好和母親文化程度較低會(huì)限制嬰兒生長(zhǎng)速率的增加，影響生長(zhǎng)軌跡曲線(xiàn)的增長(zhǎng)。有研究表明，家庭的經(jīng)濟(jì)狀況和母親的文化程度可通過(guò)生活方式、居住條件、喂養(yǎng)行為、父母性格及對(duì)子女的態(tài)度等，直接或間接影響嬰幼兒的生長(zhǎng)發(fā)育［13-14］。由于不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)、文化的差異可導(dǎo)致嬰幼兒生長(zhǎng)模式的不同，建立適合長(zhǎng)沙市社區(qū)0～12月齡嬰兒生長(zhǎng)發(fā)育預(yù)測(cè)模型，并確定各因素對(duì)生長(zhǎng)發(fā)育的影響隨月齡的變化趨勢(shì)，對(duì)開(kāi)展兒童的生長(zhǎng)發(fā)育監(jiān)測(cè)，提高兒童生長(zhǎng)發(fā)育水平有深遠(yuǎn)意義。本研究擬合的預(yù)測(cè)模型還需在實(shí)際工作中進(jìn)一步驗(yàn)證和完善。

在嬰兒體重的縱向測(cè)量數(shù)據(jù)中，同一個(gè)體不同時(shí)點(diǎn)的測(cè)量值存在相關(guān)性，且重復(fù)測(cè)量值的方差會(huì)隨時(shí)間而變化，增加了傳統(tǒng)方法分析的難度。本文通過(guò)運(yùn)用混合線(xiàn)性模型對(duì)G和R矩陣擬合合適的方差／協(xié)方差結(jié)構(gòu)，解決了該難點(diǎn)。由于混合線(xiàn)性模型不僅能定量地分析嬰兒生長(zhǎng)發(fā)育的影響因素，包括固定效應(yīng)參數(shù)、個(gè)體間隨機(jī)效應(yīng)和個(gè)體內(nèi)的測(cè)量誤差；還可以方便地加入解釋變量和因素之間的交互效應(yīng)，更客觀(guān)地分析研究問(wèn)題，因而能廣泛應(yīng)用于生長(zhǎng)發(fā)育資料及其他重復(fù)測(cè)量資料。

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（責(zé)任編輯：郭海強(qiáng)）

Application of Linear Mixed Model in Researches of Infant Grow th

Zhang Li，Huang Li，Xiong Changhui，et al（School of Public Health，Central South University（410078），Changsha）

ObjectiveTo investigate determinants and establish a prediction model of infant grow th trajectory based on linear mixed model.MethodsWe used the MIXED procedure of SAS software to analyze the grow th data of456 cases of fulltime healthy newborns，and to establish a prediction model of weight grow th trajectory of infants from birth until 12 months of age.ResultsBirth weight，gender，feeding mode，maternal education，and family economic status had a significant effect on weight grow th trajectory of infants from birth until12months of age.The linear mixed model fitting not only considered the variations within and between individuals，but also added the interactions between the individual effects and other factors easily，which could explain the impact of various factors on infant growth more objectively.ConclusionThe linear mixed model is an effective and practical method to study the rule of grow th and development of infants.

Grow th；Infants；Linear mixed model

*：國(guó)家自然科學(xué)基金資助（81373101）

1.中南大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室（410078）

2.長(zhǎng)沙市四方坪街道社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心

3.長(zhǎng)沙市新河街道社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心

4.長(zhǎng)沙市東風(fēng)路街道社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心

△通信作者：顏艷，E-mail：yanyan＠csu.edu.cn