| 重庆市逐日温度对人群死亡及寿命损失年影响的研究 |
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| 引用本文： | 李静,罗书全,丁贤彬,杨军,李京,刘小波,高景宏,许磊,唐文革,刘起勇.重庆市逐日温度对人群死亡及寿命损失年影响的研究[J].中华流行病学杂志,2016,37(3):375-380. |
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| 作者姓名： | 李静 罗书全 丁贤彬 杨军 李京 刘小波 高景宏 许磊 唐文革 刘起勇 |
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| 作者单位： | 102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室;400042 重庆市疾病预防控制中心;400042 重庆市疾病预防控制中心;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室;250012 济南, 山东大学公共卫生学院;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室;400042 重庆市疾病预防控制中心;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB955504);传染病预防控制国家重点实验室项目(2014SKLID106) |
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| 摘 要： | 目的 量化逐日温度对重庆市人群死亡率及寿命损失年(YLL)的影响。方法 利用2010－2013年重庆市主城区全人群死亡个案资料,结合同期气象及空气污染资料,采用分布滞后非线性模型(DLNM)拟合逐日平均气温与逐日死亡数及逐日YLL的关系,分析高温和低温对不同疾病别、不同人群死亡率及YLL的累积滞后效应。结果 日均气温与非意外、心血管系统及呼吸系统疾病死亡的日死亡数和日YLL呈"U"或"W"形。高温当日可增加人群死亡风险,累积滞后效应在第7天时达到最大,持续2周;低温滞后1周后才表现出危害效应,持续时间长达30 d。高温时,日均气温每升高1 ℃,人群非意外、呼吸系统和心血管系统疾病死亡的7 d累积相对危险度(CRR)分别为1.05(95%CI:1.03~1.07)、1.08(95%CI:1.05~1.11)、1.05(95%CI:1.01~1.09),YLL分别为23.81(95%CI:12.31~35.31)年、14.34(95%CI:8.98~19.70)年、4.43(95%CI:1.64~7.21)年;低温时,日均气温每降低1 ℃,人群非意外死亡、呼吸系统和心血管系统疾病死亡的14 d CRR分别为1.06(95%CI:1.04~1.08)、1.09(95%CI:1.06~1.12)、1.06(95%CI:1.02~1.11);YLL分别为23.34(95%CI: 10.04~36.64)年、16.39(95%CI:10.19~22.59)年、2.61(95%CI:-0.61~5.82)年。高温和低温对≥65岁年龄组的影响明显大于<65岁年龄组。高温时,女性死亡率大于男性,男性的YLL大于女性;低温时,女性的死亡率和YLL均大于男性。结论 重庆市高温和低温均可增加人群的死亡风险和YLL,≥65岁年龄组的人群更敏感, 高温对年轻男性影响较大,低温对女性和老年男性影响较大,应有针对性保护极端温度敏感人群。
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| 关 键 词： | 温度 死亡率 寿命损失年 分布滞后非线性模型 |
| 收稿时间： | 2015/8/7 0:00:00 |
Influence of daily ambient temperature on mortality and years of life lost in Chongqing |
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| Li Jing,Luo Shuquan,Ding Xianbin,Yang Jun,Li Jing,Liu Xiaobo,Gao Jinghong,Xu Lei,Tang Wenge and Liu Qiyong.Influence of daily ambient temperature on mortality and years of life lost in Chongqing[J].Chinese Journal of Epidemiology,2016,37(3):375-380. |
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| Authors: | Li Jing Luo Shuquan Ding Xianbin Yang Jun Li Jing Liu Xiaobo Gao Jinghong Xu Lei Tang Wenge and Liu Qiyong |
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| Institution: | National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;Chongqing Center for Disease Control and Prevention, Chongqing 400042, China;Chongqing Center for Disease Control and Prevention, Chongqing 400042, China;National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;Department of Epidemiology, School of Public Health, Shandong University, Jinan 250012, China;National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;Chongqing Center for Disease Control and Prevention, Chongqing 400042, China;National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Temperature Mortality Years of life lost Distributed lag non-linear model |
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