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目的 分析大气污染物与浦东新区居民每日肺癌死亡人数的相关性,为制定针对肺癌病人的保护措施提供依据。方法 采集浦东新区2005年1月1日至2019年12月31日之间的每日大气污染物浓度、气象因素以及居民肺癌死亡资料,利用时间分层-病例交叉设计并结合分布滞后非线性模型,探讨大气污染物短期暴露对浦东新区居民肺癌死亡的影响。结果 大气污染物(PM10, SO2, NO2)浓度与浦东新区居民肺癌死亡风险呈正相关。PM10, SO2, NO2浓度对居民肺癌死亡风险的影响均在累积8 d(Lag 0~7)最强。PM10, SO2, NO2浓度上升10 μg/m3累积8 d(Lag 0~7)居民肺癌死亡风险分别上升1.09%(95%CI:0.35%~1.83%), 3.78%(95%CI:1.98%~5.61%)与2.76%(95%CI:1.10%~4.44%)。女性人群肺癌死亡对PM10与NO2的影响不敏感(P>0.05)。大气污染物对高龄人群与低文化水平人群肺癌死亡效应较强,人群间效应差异不显著。结论 大气污染物短期暴露可以升高浦东新区居民肺癌死亡风险,以累积8 d(Lag 0~7)效应最强。 相似文献
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[目的]探讨染色体13q31.1-rs359790多态对2型糖尿病患者血糖控制水平的影响。[方法]2006年10月采用随机抽样的方法调查浦东新区934例2型糖尿病患者,2011年9~10月采用重复调查研究的方法追踪随访508例。通过问卷调查、体格检查和生化检测,了解研究对象的一般特征、膳食摄入、生理指标和血糖控制水平;采用Taqman等位基因分型试验对13q31.1-rs1359790位点进行基因分型;广义线性模型分析rs1359790位点多态与血糖控制水平的关联。[结果]所研究人群的rsl359790G/A基因型频率为彳40.078、AG0.404、GG0.518,分布符合Hardy-Weinberg平衡(P=O.971o广义线性模型分析显示,在调整可能混杂因素后,rsl359790基因型与两次调查间糖化血红蛋白下降幅度的关联有统计学意义(P=0.031),该位点的风险等位基因G可降低糖化血红蛋白水平的下降幅度。膳食纤维摄入与染色体13q31.1-rs1359790多态对2型糖尿病患者血糖控制存在负向交互作用(P=0.016),在低膳食纤维摄入组中,AA+AG基因型患者糖化血红蛋白水平的下降幅度高于GG基因型患者(P=O.002o[结论]染色体13q31.1-rsl359790多态对2型糖尿病患者血糖控制有影响,且膳食纤维摄入对2型糖尿病患者血糖控制的影响受该多态修饰。 相似文献
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目的 比较研究不同年龄和性别健康婴幼儿及儿童心电图QRs波群各波振幅特点及其与疾病诊断有关的一些参数,以评估现有国内外标准应用于当今我国儿童的可行性.方法 记录上海地区1557名健康婴幼儿和儿童(男812例,女745例,1~17岁)Q波电压、Q/R值、R波振幅、S波振幅、RV1+SV5、Sokolow指数、QRS波总振幅及R/S比值,并用专用软件进行统计分析.结果 QRS波各波振幅存在明显的年龄差异.Q波振幅的正常上限较湖南标准大,与国外标准比较也有差异.胸前导联R波、S波振幅与既往标准比较有差异.胸前导联QRS波振幅的性别差异较肢导联明显,12岁后的年长儿童中,男性和女性差异有统计学意义,且几乎都是男性大于女性.结论 正常婴幼儿及儿童QRS波群各波振幅具有明显的年龄、性别、时间和种族差异.沿用传统的国内外正常婴幼儿及儿童心电图标准不合适,有必要进一步修订更新传统的正常值标准,并应重视年龄、性别间的差异.此外,与此相关的疾病的诊断标准也应修订. 相似文献
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目的 分析上海市浦东新区社区居民身体测量指标与血压测量值之间的关系,找到与高血压最相关的指标,为高血压高危人群的筛选提供最优预测指标、方法和依据。方法 2008年4~7月期间,采用三阶段抽样方法,从上海市浦东新区随机抽取15岁及以上社区居民5 927人进行问卷调查,同时进行身高、体重、腰围、臀围及血压的测量。使用SAS 9.1和Stata 10.0软件进行数据分析。受试者操作特征(receiver operating characteristics,ROC)分析用于评估每个身体测量指标作为高血压预测因子的准确性。结果 调查对象中高血压患病率达30.25%,男性略高于女性,高龄组显著高于低龄组(P=0.000 1)。随着体质指数(body mass index,BMI)、腰围(waist circumference,WC)、腰臀比(waist-to-hip ratio,WHR)或腰围身高比(waist-to-height ratio,WHtR)的增加,各年龄组高血压患病率均呈显著上升趋势(P=0.001)。除了20岁以下的男性,高血压患者的BMI、WC、WHR和WHtR显著高于血压正常者(P<0.05)。这些测量指标与血压测量值呈显著的正相关(P<0.000 1)。不同性别和年龄组人群中,高血压与这些指标的关联强度不同,每个十分位变化的OR值介于1.13~1.46,低龄组关联更强,存在显著的交互作用(P<0.05)。BMI、WC、WHR和WHtR预测高血压的效果总体上不太理想:WHtR较好,男性受试者操作特征曲线下面积(area under the ROC curve,AUC)达0.701 1,女性为0.723 9;WHR最差,男性AUC为0.652 0,女性AUC为0.670 1。各指标在不同性别和年龄组的预测效果有较大差异,但WHtR的预测效果优于WC和WHR。结论 年龄、性别、BMI、WC、WHR和WHtR都与高血压有显著关联,但使用身体测量指标预测高血压的价值有限。在社区进行高血压高危人群的筛选时可考虑根据性别和年龄选择相应的身体测量指标。 相似文献