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        氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病急診人次相關(guān)性分析

        2017-05-18 12:50:52張銳余紅梅
        特別健康·下半月 2017年4期
        關(guān)鍵詞:醫(yī)院模型

        張銳 余紅梅

        【中圖分類號(hào)】R195.1 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-6851(2017)04--01

        1.內(nèi)容與方法

        1.1 呼吸系統(tǒng)疾病日門診資料

        收集某醫(yī)院2015年1月1日—2016年12月31日呼吸系統(tǒng)疾病日門診量統(tǒng)計(jì)資料,病案統(tǒng)計(jì)采用國際疾病分類第十版。該醫(yī)院座落在市城區(qū),是一所綜合性醫(yī)院,醫(yī)院病人90%以上為本地該區(qū)街道居民。

        1.2 大氣污染物監(jiān)測資料

        同時(shí)期PM10、PM2.5、SO2和NO2的日均濃度資料由環(huán)境監(jiān)測站提供,為城區(qū)多個(gè)監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值。

        1.3 氣象因素監(jiān)測資料

        從氣象信息中心獲得同時(shí)期氣象監(jiān)測資料,包括每日的平均氣溫、平均能見度、平均相對濕度和灰霾天氣。把當(dāng)日氣象因素同時(shí)滿足能見度≤10km,相對濕度≤90%定義為灰霾天氣。

        1.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        為保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性和充分利用所有的數(shù)據(jù),在本研究中,使用了SAS擴(kuò)展過程中Join的方法插補(bǔ)缺失值。

        1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

        本研究采用時(shí)間序列的自回歸模型,該模型是對傳統(tǒng)線性擬合模型的拓展,擬合該模型既對確定性信息的提取比較充分,又可以合理運(yùn)用殘差信息,采用SAS9.1統(tǒng)計(jì)軟件對數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析。其具體模型見公式:

        式中:

        yt--時(shí)間序列的目標(biāo)變量,反應(yīng)變量;μt--趨勢分量,排去了所有擾動(dòng)因子后的光滑趨勢,還可以進(jìn)一步分解為μt=(μ+αt),其中μ為基礎(chǔ)水平,αt為趨勢部分,如果αt=0,則有μt=μ,為總平均值。當(dāng)αt=0時(shí),稱為平穩(wěn)時(shí)間序列;當(dāng)αt≠0時(shí),稱為非平穩(wěn)時(shí)間序列;γt--季節(jié)分量,如每周一個(gè)循環(huán),其循環(huán)期為7d;若每年的年初和年末不同時(shí),其循環(huán)期為12月;ψt--循環(huán)分量;βjxjt--回歸分量。殘差序列可表示為:

        2.結(jié)果

        2.1 呼吸系統(tǒng)疾病日門診量、大氣污染物濃度和氣象因素的分布情況

        2015年1月1日—2016年12月31日某醫(yī)院呼吸系統(tǒng)疾病日門診量的均數(shù)52.2人次;呼吸系統(tǒng)疾病日門診量的均數(shù)為68.6人次。同時(shí)期大氣污染物SO2、NO2、PM10和PM2.5濃度日平均值分別為50.2、62.6、74.7和64.9μg/m3,氣象因素能見度、氣溫和相對濕度的日平均值為12.3km,24.0℃和66.9%。

        2.2 污染物與氣象的相關(guān)性分析

        對研究期間各大氣污染物每日濃度與氣象因素進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析。結(jié)果顯示,NO2與SO2、PM10和PM2.5之間存在著明顯的正相關(guān)(r分別0.783,0.885,0.614,P<0.01),與能見度、氣溫和相對濕度呈負(fù)相關(guān)(r分別為-0.213,-0.274,-0.075,P<0.01或P<0.05);SO2與PM10、PM2.5和相對濕度之間存在著明顯的正相關(guān)(r分別為0.713,0.489,0.068,P<0.01或P<0.05),與能見度和氣溫呈負(fù)相關(guān)(r分別為-0.129,-0.072,P<0.01或P<0.05);PM10與PM2.5之間存在著明顯的正相關(guān)(r為0.695,P<0.01),與能見度和氣溫呈負(fù)相關(guān)(r分別為-0.159,-0.248,P<0.01);PM2.5與氣溫和能見度呈負(fù)相關(guān)(r分別為-0.254,0.156,P<0.01)。

        3.討論

        本研究的結(jié)果提示,就診當(dāng)日及其前6日的日均氣溫對就診人次均有影響。每日就診人次由兩部分組成,大部分受當(dāng)日即day0氣溫影響,身體不適而就診;小部分是受lag3的氣溫影響并已于lag3進(jìn)行了首次就診,于day0進(jìn)行復(fù)診和取藥。由此表明,日均氣溫對呼吸系統(tǒng)疾病的影響主要是是短期效應(yīng),體現(xiàn)在觀察日首次就診人次上。7日加權(quán)氣溫12.9℃是一個(gè)臨界值點(diǎn),當(dāng)7日加權(quán)氣溫在12.9℃附近時(shí),室外氣溫適宜,室外活動(dòng)較多,但該季節(jié)室外氣溫在短時(shí)間內(nèi)變化較大,多種過敏原同時(shí)存在,這些因素都極易使人們發(fā)生呼吸系統(tǒng)疾病。當(dāng)7日加權(quán)氣溫低于12.9℃時(shí),即秋冬季節(jié),隨著天氣變冷,空氣中微生物數(shù)量減少,傳播力降低,且此時(shí)室外活動(dòng)時(shí)間減少,誘發(fā)呼吸系統(tǒng)疾病的可能性大大降低。

        4.文章小結(jié)

        本研究由于資料搜集的限制,所選擇的醫(yī)院呼吸系統(tǒng)就診人次不多,研究時(shí)間較國外同類研究相對較短,另外,主要大氣污染物之間存在明顯的相關(guān)性,存在共線性,要具體區(qū)分某個(gè)污染物的健康效應(yīng)相對困難,可能會(huì)影響模型的真實(shí)性。這需要以后補(bǔ)充相應(yīng)資料加以進(jìn)一步分析探討。

        參考文獻(xiàn):

        [1]董英,趙耐青,湯軍克,等. 廣義相加模型在氣溫健康效應(yīng)研究中的應(yīng)用.中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2008(2):144-146.

        [2]趙立宇,余勇夫,席俊文,等.上海市氣溫變化對醫(yī)院兒科日門診人次的影響.中國醫(yī)院統(tǒng)計(jì),2010,17(4).

        [3]吳兌.關(guān)于霾與霧的區(qū)別和灰霾天氣預(yù)警的討論[J].氣象,2005,31(4):3-7.

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