湖南省流行性感冒与气象因素关系及预测

目的 分析湖南省气象因素与流行性感冒(流感)发病的关系,建立时间序列模型,并对预测效果进行评价,为今后制定更科学有效的流感防控策略提供参考依据.方法 利用SPSS 20.0软件建立数据库,采用Spearman秩相关对气象因素和流感发病数进行相关性分析,以2008-2016年湖南省流感发病数为基础构建时间序列模型,对20...     

零膨胀负二项回归模型在共存疾病影响因素研究中的应用

目的 探讨零膨胀负二项回归模型在居民患有共存疾病及其影响因素研究中的应用。方法 分别用Poisson分布、负二项分布和零膨胀模型来拟合居民共存疾病数量并分析聚集性,筛选出共存疾病的主要影响因素。结果 拟合分布的结果显示,共存疾病数量不符合Poisson分布（χ2=196.419,P<0.001）,符合负二项分布（χ2=6.677,P=0.154）;聚集指数K=1.779,过离散检验统计量O=15.18>1.96,所以资料存在聚集性。零膨胀检验统计量Vuong=6.58,P<0.001,零膨胀模型要优于Poisson或负二项模型。零膨胀负二项回归分析显示:在负二项部分得出,年龄越大、有高强度运动、焦虑程度越高、体质指数越高、糖化血红蛋白（hemoglobin A1c,HbA1c）水平越高、有糖尿病家族史、有高血压史、高收缩压和高水平胆固醇的居民发生共存疾病的数量会增加;在Logit部分得出,年龄越大、焦虑程度越高、体质指数越高、甘油三酯水平越高、空腹血糖（fasting blood glucose,FPG）越高、有高血压家族史和高收缩压的居民发生慢性病的风险较大。结论 居民患共存疾病有聚集性和零计数过多的特点,零膨胀负二项回归模型在拟合具有该类特点的数据中优势明显。     

零膨胀模型在心肌缺血节段数影响因素研究中的应用

目的讨论零膨胀模型在计数资料中的应用。方法应用零膨胀负二项模型分析冠心病患者心肌缺血节段数的影响因素。结果零膨胀负二项模型logit部分结果表明没有家族史、年龄越小、左室收缩末容积越小的患者发生心肌节段缺血的可能性较小;负二项部分结果表明有糖尿病史、有冠心病家族史、左室收缩末容积越大的患者发生心肌缺血节段数越多。结论当计数资料存在过多零计数时,应用零过多模型能够得到很好的拟合效果。     

白银市流行性感冒与气象因素的关系分析及预防

目的研究白银市气温、气压及相对湿度等气象因素对流行性感冒发生的影响。方法利用2005年1月—2009年12月白银市某医院呼吸科门诊资料和白银市气象观测站同期的气压、温度和相对湿度观测资料,对白银地区流行性感冒与气象因素的关系进行分析,得出白银地区流行性感冒发病人数的月季变化,进一步分析白银地区流行性感冒发病人数与气压、温度和相对湿度及天气形势等气象因素的关系,同时分析了白银地区2009年9—11月甲型H1N1流感暴发流行特点。结果流行性感冒发生受气象因素的影响较大,气候发生变化时,流感的发生和流行亦产生很大的变化。结论气象因素是影响流感发生和流行的重要因素,两者关系较为密切,我们应合理利用气象因素对流行性感冒采取预防保健措施。     

2014—2017年广州市气象因素、休市措施与H7N9禽流感发病相关性研究

目的 了解广州市2014—2017年人感染H7N9禽流感发病流行特征,利用负二项回归分析气象因素、休市措施与H7N9禽流感发病间的影响关系,为广州H7N9禽流感防控提供参考依据。 方法 收集并分析2014—2017年广州市人感染H7N9禽流感发病信息,以及同期的气象数据,通过交叉相关分析筛选影响因素,应用负二项回归模型分析气象、休市措施与H7N9禽流感发病的相关性。 结果 广州共报告43例人感染H7N9禽流感病例,发病时间以1-2月为主(35例,81.40%),男女比为2.07∶1。负二项回归模型分析显示,周平均气温[β=-0.282,95%CI:(-0.404,-0.160)]、周平均风速[β=-1.277,95%CI:(-2.290,-0.263)]和休市措施[β=-1.265,95%CI:(-2.417,-0.113)]是H7N9发病数的影响因素(P<0.05)。 结论 2014—2017年广州市H7N9发病与周平均气温、周平均风速及临时性休市措施存在关联,研究结果可应用于H7N9的发病预测,同时为政府制定H7N9禽流感防控措施提供参考依据。     

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。     

北京气象因素与细菌性痢疾发病关系的研究

[目的]探讨气象因素与细菌性痢疾发病的关系.[方法]将北京地区1996～2004年细菌性痢疾月平均发病数据进行描述性分析,对可能影响细菌性痢疾发病的气温、气压、风速、日照时数、降水量等5项研究变量进行单因素相关分析和多元逐步回归分析.[结果]细菌性痢疾的发病与降水、气温呈显著性正相关,与气压呈显著性负相关.[结论]细菌性痢疾发病高峰在每年的7月,报告发病率可用气温、降水量进行预测.     

天津市流行性感冒与气象条件的关系研究

目的 探讨天津市流行性感冒的季节性流行特征及其与气象条件的关系,确立主要气象因子在流感流行高峰期的临界指标并建立预测模型.方法 对天津市地区2006-2009年的流感样病例比率及同期的温度、湿度、气压等主要气象要素的数据进行统计学分析,得出流感高峰与气象条件的关系.结果 天津市的流感高峰季出现在冬季,当周平均温度处于-...     

气象因素与麻疹发病关系的研究

麻疹在我国则以寒冷的冬季较多发生流行。绍兴市地处亚热带,麻疹时有发生,该病发病以冬春季节为主,但具有由冬春季高发向春夏季高发转移趋势。为探讨影响麻疹发病季节性高峰的自然因素,笔者用单因素相关分析和多元逐步回归分析法对绍兴市1991～2001年麻疹发病资料与气象资料进行统计与分析,结果报告如下。     

2014-2018年甘肃省流行性乙型脑炎发病与气象因素的动态响应关系

目的  运用向量自回归(vector autoregressive, VAR)模型分析甘肃省流行性乙型脑炎(简称乙脑)发病与气象因素的动态响应关系,为不同气象条件下乙脑的防控提供科学依据。方法  用2014年1月-2018年12月乙脑发病率和同期气象数据建立VAR模型,通过脉冲响应和方差分解定量分析气象因素对乙脑发病的影响。结果  VAR(2)模型的拟合优度为0.95,调整后拟合优度为0.95,希尔不等系数(Theil inequality coefficient, TIC)为0.06。平均气温、日照时数和降雨量对乙脑发病率变化的贡献到第6期分别为9.52%、2.13%和38.62%。结论  VAR(2)模型可用于分析乙脑发病与气象因素的动态关系,乙脑的防控及预测预警可考虑结合当地气象因素。     

气象因素与霍乱发病关系的生态学研究

目的探讨气象因素与霍乱发病的关系.方法将绍兴地区1991～2001年霍乱各年6～11月份月平均发病率数据进行正态化处理后,再利用方差分析、回归分析对可能影响霍乱发病的气温、气压、相对湿度、日照时数、降水量等5项研究变量进行单因素相关分析和多元逐步回归分析.结果霍乱的发病与气温呈显著性正相关,与气压呈显著性负相关.结论霍乱发病与高气温、低气压有关.     

气象因素与伤寒发病关系的生态研究

[目的]探讨气象因素与伤寒发病的关系。[方法]将绍兴地区1991-2001年伤寒逐月发病数的数据进行统计分析。[结果]伤寒发病与气温、日照、降水呈正相关,与气压呈负相关。影响伤寒发病的主要因素是气温、日照和降水。[结论]气温、日照和降水影响伤寒的发病。伤寒发病随着气温升高、日照时间延长和降水量增多而增加。     

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。     

气象因素对感染性腹泻发病数影响的时间序列研究

目的探讨杭州市气象因素与感染性腹泻发病数的关系。方法选用广义相加模型分析时间序列资料,在控制与时间有关的长期趋势、季节趋势及与时间有关的混杂因素基础上,分析杭州市2006-2008年每年5月1日-10月31日间的气温、气压、湿度、云量、降水量、能见度、风速、地表温度等气象因素对感染性腹泻日发病数的影响。结果最高温度、湿度、气压、风速、40cm地表温度与腹泻日发病数间的关联有统计学意义。结论气温、湿度、气压、风速、地表温度等气象因素对感染性腹泻日发病数可能有影响。     

气象因素对感染性腹泻发病数影响的时间序列研究

目的探讨杭州市气象因素与感染性腹泻发病数的关系。方法选用广义相加模型分析时间序列资料,在控制与时间有关的长期趋势、季节趋势及与时间有关的混杂因素基础上,分析杭州市2006—2008年每年5月1日—10月31日间的气温、气压、湿度、云量、降水量、能见度、风速、地表温度等气象因素对感染性腹泻日发病数的影响。结果最高温度、湿度、气压、风速、40 cm地表温度与腹泻日发病数间的关联有统计学意义。结论气温、湿度、气压、风速、地表温度等气象因素对感染性腹泻日发病数可能有影响。     

气象因素与细菌性痢疾发病关系的探讨

目的：探讨细菌性痢疾发病与气象因素的关系。方法：将绍兴地区1991－2001细菌性痢疾各年逐月发病数进行正态化处理后，再利用方差分析、回归分析对可能影响细菌性痢疾发病的气温、气压、相对湿度，日照时数，降水量等5项变量进行单因素相关分析和多元逐步回归分析，结果：细菌性痢疾的发病与气温呈显著性正相关，与气压呈显著性负相关，结论：细菌性痢疾发病与高气温，低气压有关。     

北京市房山区手足口病与气象因素的时间序列分析

  目的  分析湖南省气象因素与流行性感冒（流感）发病的关系,建立时间序列模型,并对预测效果进行评价,为今后制定更科学有效的流感防控策略提供参考依据。  方法  利用SPSS 20.0软件建立数据库,采用Spearman秩相关对气象因素和流感发病数进行相关性分析,以2008 — 2016年湖南省流感发病数为基础构建时间序列模型,对2017年1 — 12月流感发病数进行预测并评价预测效果。  结果  （1）2008 — 2017年全年均有流感病例报告,高发季节为冬春季;（2）流感发病数与月平均气温（r = – 0.195,P < 0.05）、平均日照时数（r = – 0.483,P < 0.05）、平均日降水量（r = – 0.116,P < 0.05）呈负相关,与月平均气压（r = 0.195,P < 0.05）、平均相对湿度（r = 0.260,P < 0.05）、平均最大风速（r = 0.279,P < 0.05）呈正相关;（3）ARIMA（1,0,0）（0,1,1）₁₂模型和引入气象因素后的ARIMAX模型对2017年1 — 6月流感发病数预测的平均相对误差分别为43.90 % 和31.48 %,对2017年7 — 12月流感发病数预测的平均相对误差为70.65 % 和67.17 %。  结论  引入气象参数后的ARIMAX模型较ARIMA模型预测效果更好,但两个模型对2017年7 — 12月预测效果均不佳,今后将纳入更多的因素完善ARIMAX模型。     

青海省肺结核发病与气象因素的时间序列分析

目的  探索气象因素与青海省肺结核发病之间的关系,并构建ARIMAX(autoregressive integrated moving average model-X, ARIMAX)模型对肺结核病例数进行短期预测。方法  利用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)分析气象因素对肺结核发病的影响。以2014―2018年肺结核月发病数作为响应序列,气象因素作为输入序列,通过互相关函数(cross-correlatioan function, CCF)图确定与肺结核发病有关的气象因素并构建ARIMAX模型,分别回代拟合和预测2014―2018年肺结核月发病数和2019年肺结核月发病数,并与实际发病数相比较。结果  降水量和相对湿度对肺结核发病存在正向影响,气压、气温和日照时数为负向影响,风速既存在正向影响,也存在负向影响;通过CCF图确定平均气温和平均风速与肺结核发病存在相关,并最终建立纳入2个协变量(平均气温3阶滞后和平均风速2阶滞后)的ARIMAX(0, 1, 2)×(0, 1, 0)₁₂最优模型,通过回代拟合和预测得出该模型拟合优度(R²)为0.71,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)为24.91%。结论  气象因素在不同程度上影响着青海省肺结核的发病,本研究建立的最优ARIMAX模型可用于预测肺结核发病。     

大连市手足口病与气象因素的相关性研究

目的探讨气象因素与手足口病发病的相关性及其相关程度。方法采用Poisson回归进行气象因素与手足口病发病的单因素分析,多因素分析则采用广义相加模型。结果手足口病发病数与日平均气温和日最低气温表现为线性相关趋势,与日最高气温、日最低气湿、日照时数之间表现为曲线相关趋势。具体表现为,当日最高气温在低于29℃时,随着气温的升高,手足口病发生危险上升,高于29℃时发病危险性将下降;最小相对湿度在小于50%以及大于等于60%时,手足口病的发生危险性随最小相对湿度的增加而上升,在50%~60%期间手足口病的发生危险性小幅下降;日照时数在5~10 h之间与手足口病的发生呈负相关,大于等于10 h时则呈正相关。同时,Poisson回归分析结果显示,手足口病的发生与气压、风速呈负相关。结论大连市气温、气湿、日照时数等气象因素对手足口病的发生有影响,因此,在建立手足口病预测模型时,应考虑气象因素的作用。     

脑卒中发病规律与气象因素的关系及预测模型的建立

目的讨论脑卒中发病人数的月际和年际变化规律及气象因素的关系,建立逐月旬发病气象预测模型。方法利用2000—2008年乌鲁木齐市脑卒中逐月发病人数病例资料和同期地面气象A文件资料,选择气温、气压、日照时数、总云量、相对湿度、平均风速进行逐步回归分析,加之天气过程与多发病人数进行对比分析。结果脑卒中发病人数逐年呈现上升态势,高峰期出现在1月;多发病人数主要涉及到强降温、东南大风天气过程;发病人数与气温、日照时数呈显著负相关,与气压和风速呈显著正相关,脑卒中发病预测模型:Y月=71.56-0.19P+0.41P1+0.32T-1.41C-0.04S1。结论利用月旬预测模型F检验,趋势拟合准确率为71%和63%,表明此模型是可行的,有一定的预测能力。