基于分布滞后非线性模型探讨南宁市手足口病的发病与气象因素的关联

目的  探讨气象因素对手足口病(hand-foot-mouth disease, HFMD)发病的影响与滞后效应。方法  收集整理南宁市2010—2019年HFMD日发病数据及同期气象资料,运用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear models, DLNM)分析南宁市HFMD发病与气象因素的相关性。结果  南宁市2010—2019年HFMD累计报告508 984例,发病主高峰在每年4—6月,次高峰在9—10月;男女报告发病率之比为1.57∶1,以幼托儿童和散居儿童为主。HFMD发病与气温、相对湿度和日照时数呈正相关,与气压呈负相关。气温为35.0 ℃,滞后d 9时RR值最大(RR=1.058,95% CI：1.037~1.079);相对湿度为86.0%,滞后d 14时RR值最大(RR=1.011,95% CI：1.007~1.014);气压呈“双峰”现象,气压为990.0 hpa滞后d 4时RR值最大(RR=1.022,95% CI：1.017~1.027),气压为1 030.0 hpa滞后d 5时RR值最大(RR=1.054,95% CI：0.988~1.124);日照时数为7.0 h/d,滞后d 5时RR值最大(RR=1.017,95% CI：1.009~1.025);极高温、极高压、极低温和极低湿度对HFMD发病也有明显滞后效应。结论  南宁市HFMD发病与气象因素相关,可利用气象因素预测HFMD发展趋势。     

分布滞后非线性模型在气象因素对手足口病发病影响研究中的应用

目的探讨气象因素对北京市海淀区手足口病发病情况的影响。方法收集2008—2014年北京市海淀区手足口病发病例数及同期气象因素(日均气温、相对湿度等),用分布滞后非线性模型分析气象因素与手足口周发病数的关系及其滞后效应。结果 2008—2014年北京市海淀区手足口病共报告33 704例,年均发病率为143.8/10万,其中男女发病例数比为1.6∶1。海淀区手足口病发病与低温呈负相关,且其作用时间较长,低温(P5)的累积效应在滞后7周达到最高,累积相对危险度(RR)为0.05(95%CI:0.02~0.09);手足口病发病与高温(P95)呈正相关,但其影响时间局限于4周内,累积RR值最高可达1.69(95%CI:1.17~2.43)。手足口病发病与周合计日照时数呈非线性关系,日照时数较低、较高时发病危险均增加,累积RR值分别为5.55(95%CI:3.20~9.64)、1.55(95%CI:1.04~2.32)。周相对湿度较高时手足口病发病风险增加,但其效应无统计学意义(P0.05)。结论气象因素可能是海淀区手足口病发病的重要影响因素,分布滞后非线性模型可用于分析手足口病与气候因素的关系。     

天津市气象因素对手足口病发病影响研究

目的研究天津市不同气象因素对手足口病发病的影响,为其防控提供理论依据。方法收集天津市2009年至2018年手足口病日发病数据及气象数据(日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度、日降水量、平均气压、平均风速和最大持续风速),利用分布滞后非线性模型分析气象因素与手足口病发病的关系。结果 2009—2018年天津市手足口病共报告发病167 234例,男女性别比为1.5∶1。发病集中在0～10岁,占全部报告发病的97.74%。散居儿童、托幼儿童与学生发病比为8.7∶4.4∶1。手足口病日报告发病数与日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度、日降水量呈正相关,与平均气压、平均风速和最大持续风速呈负相关。日均气温、日均相对湿度和日降水量作为气象因素纳入分布滞后非线性模型。以气象因素中位数为参照,在滞后0 d、日均气温为36℃时,手足口发病风险最高,相对危险度RR(95%CI)值为1.12(1.06～1.18)。日均相对湿度为73%,滞后12 d时手足口发病风险最高,RR值为1.02(1.01～1.03);降水量为130 mm,滞后0 d时手足口病发病风险最高为1.36(0.91～2.02)。结论气象因素对手足口病的影响呈非线性,且存在滞后效应。     

厦门市2013－2017年手足口病发病与气象因素影响分析

目的 研究厦门市气象因素对手足口病发病的影响,为手足口病的预警预测和防控提供科学依据。方法 采用R3.4.3软件对2013－2017年厦门市日平均本站气压、日平均相对湿度、日平均气温、日照时数等气象因素资料和日手足口病发病数进行相关分析和分布滞后非线性模型分析。结果 厦门市2013－2017年共报告手足口病36 464例,发病数呈上升趋势（F=40.359,P=0.008）。日平均相对湿度、日平均气温和日照时数与手足口病发病呈正相关（r>0）,日平均本站气压与手足口病发病呈负相关（r<0）。在滞后0～5 d的情况下,日平均本站气压>1 005 hPa时,随着气压的增高,手足口病发病风险逐渐增加;发病风险随着滞后天数的增加而减弱;气压为1 017 hPa滞后0 d时发病风险最高（RR=1.14,95% CI：0.67～1.94）。相对湿度>95%时,随着相对湿度增加,手足口病发病风险逐渐增加,滞后时间分布在0～10 d,以第4、5天最为明显,相对湿度为100%滞后5 d时发病风险最高（RR=1.32,95% CI：1.02～1.71）。>28℃和<8℃时对手足口病发病都是危险因素,但滞后时间不一致,低温时滞后15～20 d相对危险度最高,而高温时滞后时间主要分布在5～15 d,以日平均气温28℃滞后4 d发病风险最高（RR=1.10,95% CI：0.94～1.29）。日照时数较长时（>12 h）滞后0～3 d对手足口病发病呈现危险性,其中日照均数13 h滞后0 d发病风险最大（RR=1.20,95% CI：1.05～1.36）。结论 日平均本站气压、日平均相对湿度、日平均气温、日照时数等气象因素与厦门市手足口病发病相关,且具有一定的滞后性,可以考虑纳入手足口病预警预测体系。     

基于分布滞后非线性模型探讨日均气温对曲靖市手足口病发病的影响

目的  探究气象因素对曲靖市手足口病(hand, foot, and mouth disease, HFMD)发病的影响及其滞后效应。 方法  采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model, DLNM)分析2017-2019年曲靖市气象因素与HFMD发病的相关性及滞后效应。 结果  2017-2019年曲靖市共报告25 902例HFMD,HFMD日发病数与日均气温、降雨量呈正相关,与日照时数呈负相关,以气温对HFMD发病影响最为明显(r=0.51);DLNM拟合结果显示,日均温度20 ℃左右时对HFMD发病的影响最大(RR=1.408, 95% CI: 1.064~1.864, P=0.017);日均温度在无滞后情况下,对HFMD产生的影响最大,随后逐渐降低直至消失。 结论  气温是曲靖市手足口病发病的重要影响因素,其影响有明显的滞后效应;不同温度对不同人群的滞后效应明显不同,高温影响更为显著。     

石家庄市2017-2019年气象因素与手足口病发病相关性及其滞后效应分析

目的:分析石家庄市气象因素与手足口病发病相关性及其滞后效应。方法:资料来源于中国疾病预防控制信息系统2017-2019年石家庄市手足口病逐日发病数据、中国气象数据网的各气象监测点地面逐小时气象数据。运用R 3.6.2软件构建分布滞后非线性模型并进行统计学分析。结果:当日均气温为15~26 ℃时,滞后3~6 d的手足口病...     

北京市手足口病流行特征分析及气象因素对其发病的影响

目的 研究北京市手足口病的流行特征以及气象因素对手足口病发病的影响,为其预警预测以及防控提供科学依据.方法 采用R 4.0.2软件对2010—2019年北京市手足口病的流行特征进行描述性统计,同时利用分布滞后非线性模型分析2015—2019日均气温、日均相对湿度、日均降水量、日均气压、日均风速等气象资料与手足口病发病的...     

株洲市气象因子对手足口病发病的滞后效应研究

目的 分析株洲市气象因子对手足口病发病的影响,为手足口病预防控制工作提供科学依据。 方法 收集2010-2016年株洲市手足口病日发病数据及日气象数据,在描述其数据特征的基础上,采用分布滞后非线性模型,分析气象因子与手足口病发病的关系及其滞后效应。 结果 2010-2016年株洲市共报告手足口病病例53 877例,其中2016年报告病例最多,为12 355例;发病呈现双高峰状态。株洲市气温、风速和日照时数与手足口病发病呈正相关(P<0.05),气压、相对湿度与手足口病发病呈负相关(P<0.05)。以气温18.18 ℃为参照,日平均气温在30.6 ℃,滞后0 d时相对危险度(relative risk,RR)值最高,为1.28(95%CI:1.12~1.46),且有统计学意义(P<0.05);以最低气压1 003.58 hpa为参照,日最低气压在1 032.2 hpa,滞后25 d时RR值最高,为1.68(95%CI:0.97~2.93);以风速3.8 m/s为参照,日均最大风速在0 m/s,滞后0 d时RR值最高,为1.17(95%CI:0.92~1.49);以相对湿度74.8%为参照,日均相对湿度在28%,滞后2 d时RR值最高,为1.61(95%CI:0.81~3.17);以日照时数4.18 h为参照,日均日照时数在13 h,滞后0 d时RR值最高,为1.06(95%CI:0.97~1.17),以上四项均无统计学意义(P>0.05)。 结论 气象因子是影响株洲市手足口病发病的重要因素,对手足口病发病的影响呈非线性且具有滞后性。     

基于DLNM模型探讨江阴市手足口病发病与气象因素之间的关联

目的  探讨气象因素对江阴市手足口病(hand foot and mouth disease,HFMD)发病情况的影响。 方法  采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析2012-2017年江阴市气象因素对HFMD发病的累计效应及滞后效应。 结果  2012-2017年江阴市共报告HFMD 21 791例,HFMD日发病数与日均气温(r_s=0.402,P < 0.001)、日均气压(r_s=-0.453,P < 0.001)、日均相对湿度(r_s=0.075,P < 0.001)均存在相关性。DLNM拟合结果显示,日均温度11℃时对HFMD发病的累计效应最高(RR=1.473,95% CI：1.099~1.974),并在当天即对HFMD发病产生最大影响(RR=1.090,95% CI：1.045~1.136);日均相对湿度85%时对HFMD发病的累计效应最高(RR=1.346,95% CI：1.154~1.571),对HFMD发病影响在第6 d达到高峰(RR=1.023,95% CI：1.015~1.031);日均气压1 010.0 hpa时对HFMD发病的累计效应最高(RR=1.221,95% CI：1.020~1.463),但在该气压水平并未观察到滞后效应。 结论  气象因素对江阴市HFMD发病存在影响,气温和湿度存在明显的滞后效应。     

基于分布滞后非线性模型探讨上海市诺如病毒感染性腹泻的发病与气象因素的关联

  目的  探讨上海市腹泻患者中诺如病毒感染与气象因素的关联,为诺如病毒感染性腹泻的防控提供科学依据。  方法  收集上海市2012―2019年腹泻病例与上海市各气象监测点逐日气象资料,利用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model, DLNM)分析诺如病毒感染性腹泻的发病与气象因素的关联。  结果  在21 148名腹泻入院的就诊患者中,诺如病毒检出率为18.75%。其中45~＜60岁人群的检出率最高(22.72%)。DLNM结果显示,相对于日平均气温18 ℃(P₅₀),当日平均气温为-6 ℃时对诺如病毒感染的影响最大(RR=3.06, 95% CI: 1.49~6.30);日平均气温在滞后2 d时对诺如病毒感染产生最大影响(RR=1.15, 95% CI: 1.02~1.29)。相对于日降水量0 mm(P₅₀),当日降水量195 mm时出现最大负效应(RR=0.31, 95% CI: 0.06~1.66)。  结论  上海市腹泻入院就诊患者的诺如病毒感染率较高,低温增加诺如病毒感染性腹泻发病风险,应根据诺如病毒流行特征针对性地开展防控工作。     

基于分布滞后非线性模型分析气温对潍坊市手足口病影响

目的 分析山东省潍坊市手足口病(HFMD)发病的时空特征,探讨气温对潍坊市HFMD发病滞后效应及人群易感性.方法 收集2015-2017年潍坊市HFMD发病数据和同期气象数据,进行描述性分析,并建立分布滞后非线性模型(DLNM)分析气温对日HFMD发病状况的定量关系及滞后效应.结果 潍坊市2015-2017年HFMD总...     

亳州市疟疾发病与气象因素关系的研究

目的研究安徽省亳州市气象因素与疟疾发病的关系。方法收集亳州市2005—2011年疟疾发病数据及同期气象数据,拟合准泊松quasipoisson分布滞后非线性模型(DLNM),研究周平均温度、周平均湿度、周平均降雨量对疟疾发病的即时效应、滞后效应和累积效应。结果对周平均温度的即时效应分析显示,随着温度的升高(-5~30℃),疟疾的发病风险逐渐升高;温度越高,滞后效应的强度越大,最佳滞后时间约为1~3周;当温度为26℃且滞后时间为10周时疟疾发病的累积危险度最高,RR值为228.9(95%CI:8.0~6 547.9)。以降雨量0 mm为参照,降雨量的即时效应无统计学意义(P0.05);但随着滞后天数的增加,累积效应先增加后减小,降雨量越大,最长滞后天数越短;当降雨量为30 mm且累积时间为6周时,疟疾发病的累积危险度最大,RR值为3.79(95%CI:1.38~8.49)。以最低相对湿度31%为参照,周平均相对湿度的即时效应无统计学意义(P0.05);随着滞后时间的增加,疟疾发病的相对危险度呈先增加后减少的趋势,最长滞后期为10周,当滞后时间为4周时疟疾发病的相对危险度最大;随着相对湿度的增加,疟疾发病的累积相对危险度先增加后减少,当相对湿度为62%且滞后10周时的累积效应最大,累积相对危险度为513.58(95%CI:14.70~17 943.94)。结论气象因素如温度、湿度和降雨量对疟疾的发生均有影响,且有一定的滞后作用。     

宁波市气象因素和空气污染物对居民循环系统疾病死亡影响的分布滞后非线性模型分析

目的 分析宁波市气象因素和空气污染物对人群循环系统疾病死亡人数的影响。方法 对宁波2014—2018年气象因素数据和空气污染物数据及同期居民循环系统疾病日死亡人数进行统计学描述分析,使用分布滞后非线性模型来探究气象因素和空气污染物与宁波循环系统疾病日均死亡人数之间的关系。结果 气温和空气污染物会对人群循环系统疾病的死亡产生影响,极端高温天气在第0～4天(lag0～4)累积增加人群循环系统疾病死亡风险最大,死亡风险最大增加为21.22%(95%CI:3.84%,41.52%);极端低温在滞后第2～7天(lag2～7)的累积增加人群循环系统疾病死亡风险最大,死亡风险最大增加为13.02%(95%CI:0.99%,26.48%)。PM₁₀、PM_2.5、SO₂浓度的增加会使人群的循环系统疾病死亡风险增加。结论 宁波市气象因素和空气污染物均可影响居民循环系统疾病的死亡风险,注意极端天气和高污染天气的防范,在日均气温处于低温或高温,应倡议居民减少外出或注意防护。     

基于分布滞后非线性模型的环境因素与湖州市流感样病例发病的关联及滞后性研究

目的  探讨环境因素对湖州市流感样病例(influenza-like illness,ILI)流行的关联性及其滞后效应。方法  收集2015-2019年湖州市ILI监测信息及同期环境资料,构建分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear models, DLNM),探讨ILI与各环境因素之间的具体联系,定量评估各环境因素对ILI发病的累积滞后效应。结果  2015-2019年湖州市共报告ILI 156 078例;各环境因素中,对ILI发病有关联的因素包括平均温度、温差、日照时长、细颗粒物(fine particulate matter, PM_2.5)和SO₂。其中低平均温度(0 ℃)和低日照时长(0 h)在滞后0~2周时,ILI发病风险增加,并分别在滞后1周(RR=1.385,95% CI: 1.110~1.745)和2周(RR=1.228,95% CI: 1.053~1.432)时发病风险最大。高平均温度(30.0 ℃)滞后0周(即时效应)时发病风险最大(RR=1.416,95% CI: 1.171~1.713)。PM_2.5与SO₂的最大发病风险分别在滞后0周和1周。结论  2015-2019年湖州市环境因素中,高温、低温、低日照时长、高浓度PM_2.5和SO₂均会增加ILI的发病风险,并有一定的滞后性。其中高温的影响主要发生在滞后0周,而低温的影响可持续2周。     

嘉峪关市手足口病与气象相关影响因素研究

目的分析嘉峪关市不同气象因子对手足口病发病的影响,为手足口病预防控制工作提供科学依据。方法利用嘉峪关市2008—2016年手足口病发病人数,结合同期气象资料,利用广义相加模型分析气象因子与手足口病发病之间关联性。结果 2008—2016年嘉峪关市手足口病发病时间分布呈"两峰两谷"变化,4—7月、10—11月手足口病发病人数明显增多,1—3月、8—9月明显下降;嘉峪关市手足口病发病与日均温度、日均风速和日降水量均呈线性关系。随着气温升高,手足口病发病人数呈增加趋势,在滞后13d时发病人数最多。气温每升高1℃,发病人数相应升高的百分比增加4.34%(95%CI:1.57%～7.19%,P<0.05)。随着风速升高,手足口病发病人数亦不断增加,在滞后13 d时危害效应最大,此时风速每增加1m/s,相应的手足口病发病人数增加10.56%(95%CI:5.58%～15.78%,P<0.05)。手足口病发病风险随日降水量增多不断升高,在滞后0 d时最大,日降水量每增加1 mm,相应手足口病发病数增加6.22%(95%CI:4.09%～8.39%,P<0.05)。结论嘉峪关市气温、...     

顺义区手足口病发病的气象影响因素研究

目的探讨顺义区手足口病发病与气象因素之间的关系,筛选适合因子预测手足口病发病趋势。方法收集2009-2013年顺义区手足口病每月发病率及同期气象资料,气象数据经膨化处理,用SPSS 20.0软件分析两者相关性,并用逐步回归分析建立手足口病的气象因子拟合模型。结果手足口病发病月分布呈单峰分布,5-7月达到发病高峰,月发病率在0.12~96.09/10之间。手足口病发病与月平均气压呈负相关,与月平均气温、湿度、月累计日照时数、月累计降雨量、月均温差5个因子呈正相关。手足口病最优气象因素回归方程变量包括d2(提前2个月均温差),t1(前1个月均温度),p2(提前2个月总降雨量),调整后R2为0.766。结论气象因素对手足口病发病有重要影响,可以利用气温、温差、降雨量拟合模型预测手足口病发病趋势。     

上海市浦东新区手足口病发病特征与气象因素的关联

【目的】分析2012—2015年上海市浦东新区全年的手足口病发病特征,探讨手足口发病气象因素的关系,为制定针对性防控策略提供科学依据。【方法】收集2012—2015年浦东新区手足口病疫情资料及当地同期气象资料,利用描述性流行病学方法对资料进行描述,并探索二者的相关性。【结果】2012—2015年浦东新区手足口病累计发病数38 707人,年均发病率为179.21/10万;就全年发病情况看存在明显峰值,发病人群均集中在散居儿童、幼拖儿童和学生,周发病数与平均气温、平均气压等气象因素有较强相关性;"梅雨时节"与非梅雨时节相比,周发病数、平均气温、平均气压等的差异有统计学意义。【结论】2012—2015年浦东新区手足口病相邻两年呈"一高一低"的发病趋势。"梅雨时节"的手足口病发病特征与全年比较差异有统计学意义,气象因素间的差异可能为重要的影响因素。     

分布滞后非线性模型

  目的  了解高温热浪对北京市居民死亡风险的附加效应,为制定极端天气事件相关的公共卫生策略提供科学依据。  方法  收集北京市2007 — 2013年逐日死亡人数与同期气象、空气污染资料,应用分布滞后非线性模型建立气温、热浪与死亡之间的暴露反应关系,通过对比热浪日与非热浪日之间的死亡风险来估计不同热浪定义时其附加效应,并分别应用阶跃函数和二次样条函数估计不同热浪持续时间所致的附加效应。  结果  随着热浪定义中阈值温度和持续时间的增加,北京市总热浪日数逐渐减少。不同定义下热浪所致的附加效应不同,热浪阈值温度为研究期间日平均气温的第95分位数（27.62 ℃）、持续时间 ≥ 4 d时,高温热浪对非意外死亡影响的附加效应最大,死亡风险可增加11 %（95 % CI = 4 %～18 %）。热浪持续时间超过2 d后其附加效应开始显现,在超过6 d后急剧上升。对于呼吸系统疾病和循环系统疾病所致死亡,热浪的附加效应最高可分别使其死亡风险增加34 %（95 % CI = 12 %～60 %）、14 %（95 % CI = 4 %～24 %）。女性、中老年、特别是受教育程度较低的人群为高温热浪的敏感人群。  结论  北京市高温热浪可显著增加居民死亡风险,存在因持续高温所致的附加效应,呼吸系统疾病和循环系统疾病患者、女性、中老年、特别是受教育程度较低的人群尤为敏感。     

2014—2018年天津市气温对儿童手足口病发病的短期效应研究

目的 分析气温对天津市2014—2018年≤15岁儿童手足口病发病的短期效应。方法 通过收集天津市≤15岁儿童逐日手足口病日发病数、气象及环境污染因素数据,使用时间序列的分布滞后非线性模型,在调整潜在的混杂因素的基础上进行模型筛选,以相对危险度（RR）作为估计气温对儿童手足口病发生影响的指标。结果 共纳入研究70 027例≤15岁手足口病儿童,男童41 561例,女童28 466例,性别比为1.46∶1。日平均气温与手足口发病在滞后16 d内的总体累积-反应关系曲线呈近似“m”形,在25.6 ℃达到峰值,RR为1.45（95％CI：1.21~1.73）。女童组在26.1 ℃（RR=1.60,95％CI：1.26~2.03）和散居组在25.9 ℃（RR=1.60,95％CI：1.28~1.99）的气温与手足口病发病的关联更大。滞后16 d时,≤15岁人群在极低温环境（-6.3 ℃）对手足口病发病有一定的保护效应（RR=0.49,95%CI：0.28~0.87）,在高温环境（24.7 ℃、31.8 ℃）对手足口发病均有一定的危险效应（均RR>1,P<0.05）。结论 日平均气温与儿童手足口病呈非线性关系,应重点关注女童及散居儿童。     

济宁市流行性腮腺炎与气象相关影响因素研究

目的研究山东省济宁市气象因素对流行性腮腺炎发病的影响,为流行性腮腺炎防控提供理论依据。方法收集济宁市2011年1月1日到2013年12月31日流行性腮腺炎疾病日监测数据及同期逐日气象数据,结合数据特征,通过构建分布滞后非线性模型,在控制长期趋势、季节趋势的基础上研究气象因素对流行性腮腺炎发病的影响。结果 2011—2013年济宁市共报告流行性腮腺炎7 309例,男性发病例数(5 011例)多于女性(2 298例),性别比为2.18∶1;4~15岁儿童最多,占74.98%。以气温15.2℃为参照,日平均气温为-8.8℃、滞后0 d时RR值最高,为1.09(95%CI:0.94~1.27);以相对湿度75%为参照,日平均相对湿度为100%、滞后0 d时RR值最高,为1.06(95%CI:1.01~1.13)。以气温15.2℃为参照,日平均气温达到最高(32℃)时,滞后30 d的总体效应值(RR)为0.28(95%CI:0.14~0.53);以相对湿度75%为参照,日平均相对湿度达到最高(100%)时,滞后30 d的RR值为2.80(95%CI:1.66~4.71),且均有统计学意义(P0.05)。结论气象因素对流行性腮腺炎的影响呈非线性,应密切监测气象因素,做好防控工作。