兰州市气温对脑卒中发病的滞后效应 研究

作者:董继元;陈永聪;张本忠;周骥;王式功; 刊名:气候变化研究进展 上传者:黄亚萍

【摘要】通过收集兰州市2010—2013年每日脑卒中发病资料,结合同一时间段的气象资料,利用分布滞后非线性模型分析气温与人群脑卒中发病的关联性,分析不同气温和不同滞后天数对脑卒中发病可能的影响.结果表明脑卒中发病与气象因素关密切,气象因素与脑卒中病例数据的相关分析表明兰州市脑卒中每日发病人数与气温、气压和相对湿度均存在相关性,气温在不同滞后日与脑卒中的关联呈非线性,不同类型脑卒中与气温的关联强度存在差异.对于脑出血患者而言,低温在当天就表现出危害效应,随后发病风险不断增加,滞后2~3 d时达到最大,可持续至低温发生后的第30天.脑梗塞的发病过程与脑出血存在一定差异,高温和低温均引起发病风险增大,并且气温效应在当天就能发生,在滞后3~5 d内最强.低温对女性或者19~64岁者的影响更大,而高温对≥65岁者的影响更大;低温对不同类型脑卒中发病均有影响,高温仅对缺血性脑卒中发病有影响.气温对不同年龄、性别人群的脑卒中发病影响存在差异,对不同类型的脑卒中发病影响也有所不同.气温是作为外因通过影响机体功能而致人发病的.

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引言 脑卒中又称脑血管意外,包括脑出血(cerebralhemorrhage,CH)和脑梗塞(cerebralinfarction,CI),具有发病率高、致残率高、死亡率高的特点,已经成为一个严重威胁人类健康的社会问题[1-2]。许多研究表明气象因素的刺激是脑卒中发病的诱因[3-4],但各地气象条件、地理特点、社会经济发展水平不同,脑血管病发病的季节规律也有所差别。在诸多气象因素中,气温与脑卒中发病的关系最为密切,气温与人群脑血管病发病呈非线性关系,且气温的影响存在滞后效应。分析气温和健康关系的方法有很多,分布滞后非线性模型(DLNM)就是其中的一种,该模型的核心思想是交叉基,对自变量与因变量的关系、滞后效应的分布分别选择合适的基函数,求两个基函数的张力积即得交叉基函数,将交叉基函数引入广义相加模型(GAM),可同时控制效应中的非线性和滞后因素,又避免GAM将滞后变量引入模型产生的共线性问题,能将滞后时间和气温统一在一个二维矩阵中,研究气温对发病的非线性影响和滞后效应。目前国内外使用DLNM模型主要用于研究气象因子与死亡、呼吸系统疾病以及传染病的关联 情祝[5-7],较少用于气象因子与脑卒中关联的研究。为了探讨气温的变化在脑卒中发病中的重要作用和规律,本文收集20102013年兰州市脑卒中发病资料与气象资料数据,采用DLNM分析气温对脑卒中发病的影响及其滞后效应,并分析气温与不同性别、年龄脑卒中发病的相关性[8-11]。 1材料和方法 1.1资料来源 2010年1月至2013年12月兰州市脑卒中病例数据来源于兰州市医疗保险信息管理系统,2010年1月至2013年12月逐日气象数据由甘肃省气象局提供,包括气温、气压、风速、相对湿度的日均值和日降水量。 1.2统计分析方法 首先使用Spearman等级相关法分析兰州市各气象因子与脑卒中发病人数的相关性及各气象因子之间的相关程度,随后将与脑卒中日发病人数相关的气象因子纳入模型,检验水平为0.05。对脑卒中发病数据和气象数据分别建立交叉基矩阵,日发病人数作为因变量,采用quasi-Poisson连接函数进行拟合。在控制季节性、长期趋势和星期几效应基础上[8-11],采用DLNM模型对气象因子与脑卒中发病人数的关联进行拟合。气象因素使用日平均气温,同时控制日平均气压、日降水量的混杂影响,分析日平均气温与发病人数的关系,并且对气温和滞后时间建立二维矩阵,研究气温对发病人数影响的滞后效应。基本模型如下: 式中:E(Yt)为第t天发病人数数学期望;为常数项;TEMt,l是应用DLNM中的cross-basis函数获得的关于气温的二维矩阵,是回归模型中的解释变量系数;ns(pt,df=3)是使用自由度为3的自然立方样条曲线去控制气压的影响;ns(rt,df=3)是使用自由度为3的自然立方样条曲线去控制相对湿度的影响;T作为一个新设的时间序数变量,将其引入自然立方样条函数来控制季节趋势和长期趋势,ns(Tt,df=7/year)是利用每年自由度为7的自然立方样条曲线去控制季节性和长期趋势的影响;DOWt是第t天为星期几的哑变量;g为星期几效应的估计系数。 参照相关研究,选取的最大滞后时间为30d,以年平均气温的中位数(P50)作为参照值,计算不同气温、不同的滞后时间下的相对危险度(RR)。若为回归模型中的解释变量系数,气温在整个滞后时间内对脑卒中发病的RR可计算为e。在计算日均气温对脑卒中的影响时,以低温(8)和高温(32)分别相对于气温中位数的RR值来表示气温对脑卒中发病影响的强弱。低温(8)和高温(32)的RR值

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