环境舒适度与儿童支气管哮喘日门诊人数时间序列关系研究

背景　支气管哮喘（简称哮喘）是一个全球性的主要健康问题,环境气象条件变化是其重要触发因素。目的　评价石家庄环境舒适度对儿童哮喘日门诊量的影响。方法　收集2012-2015年河北省儿童医院儿童哮喘门诊的患儿资料,2012-2015年石家庄的日平均气温（T）、相对湿度（RH）、风速（F）、气压（AP）、降水（R）由河北省气象信息中心提供,2013-2015年PM2.5、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）日均浓度资料由河北省环保局提供。通过泊松分布的广义相加模型（GAM）分析环境舒适度与儿童哮喘日门诊人数的时间序列关系。采用平滑样条函数控制年变化、季节效应、节假日效应,消除F、AP和大气污染物PM2.5、SO2、NO2浓度对儿童哮喘的混杂影响,计算相对于舒适等级,其他冷热不舒适等级对儿童哮喘门诊人数的相对危险度（RR）及95%可信区间（95%CI）。根据赤池信息量（AIC）最小准则,确定入选各因子的自由度（df）及最佳滞后时间。结果　入选哮喘患儿38 429人次;儿童哮喘日均门诊人数（28.2±18.1）人次,冬季较多,夏季较少;冬夏气温相差悬殊;2013-2015年大气污染监测显示冬季PM2.5浓度较高,其次是秋季。相对于舒适,体感寒冷对男、女、0~6岁儿童哮喘门诊人数增加的风险均居于第一位。极热不舒适对儿童哮喘门诊人数增加的RR（95%CI）为1.01（0.91,1.12）,其他热不舒适未发现风险增加。冷不舒适对儿童哮喘门诊人数影响在滞后3 d效应值最大。热不舒适对儿童哮喘门诊人数影响在滞后3 d效应值最大。结论　舒适度等级对儿童哮喘日门诊人数有影响,以冷不舒适等级效应为主,热不舒适等级效应为辅,根据气象部门舒适度预报,可对儿童哮喘的防御提供帮助。     

云南省腾冲市社区居民气候变化健康干预效果评估

目的 评估云南省腾冲市社区居民气候变化健康干预效果。方法 采用随机数字法在云南省腾冲市随机选择两个乡镇分别作为干预组和对照组,每组随机选择600名常住社区居民,于2019年11月至2021年1月开展气候变化健康调查,期间对干预组开展为期一年的气候变化健康干预。采用双重差分模型,分析健康干预对气候变化健康知识、态度、风险感知及适应行为的影响。结果 经过为期一年的健康干预,社区居民气候变化态度和适应行为得分分别提高了2.70%(t=3.32,P<0.05)和5.08%(t=5.60,P<0.05),但风险感知得分降低了3.27%(t=-4.70,P<0.05),知识和总得分变化无统计学意义。已婚和离异/丧偶、教育程度低、家庭年收入水平中等(3～8万元)的人群健康干预服务效果更显著。结论 健康干预能够促进云南省腾冲市社区居民气候变化健康态度和适应行为水平。     

集成多种机器学习算法的哮喘疾病发病风险预测模型研究

目的 基于集成四种机器学习算法建立哮喘疾病发病风险预测模型,为健康气象预报服务及公众防御提供依据。方法 收集、整理2012—2018年天津市某三甲医院哮喘病患者逐日就诊数据以及同期气象因子、环境因子、花粉等数据资料,采用主成分分析法选取最优因子,应用Stacking集成学习方法集成决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等四种机器学习算法,通过调节最优风险等级阈值、时间滞后、分季节等手段优化模型性能。结果 随机森林建模预测效果好于决策树及XGBoost、LightGBM;基于四个子模型进行多模型集成,相比随机森林模型,在易发、多发等级的预报能力提升约13%;当选择滞后时间为2～3 d,且分季节建模后,模型预测能力有进一步提升。结论 综合考虑多种气象因子、环境因子和花粉因素的多模型集成方法可应用于哮喘疾病的气象预测业务和服务。