论文部分内容阅读
目的:通过分析乌鲁木齐市某医院儿童呼吸系统疾病门急诊日就诊量与气象因素之间的关系,探索气象因素对医院儿童呼吸系统疾病就诊量影响,为医院做好儿童呼吸系统疾病防治以及相关部门合理分配资源提供理论依据。方法:收集2014年1月-2016年12月乌鲁木齐市某三甲综合性医院门急诊就诊人次资料,以及同时期乌鲁木齐市逐日气象资料和大气污染监测数据。首先根据乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病的发病特点,选用求和自回归移动平均（ARIMA）模型对乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病发病情况进行分析。通过序列平稳化、模型识别、参数估计、模型诊断等建模过程建立相对最优ARIMA预测模型。利用报告的儿童呼吸系统疾病月发病数据对模型进行拟合,并对乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病未来发病情况进行短期预测。然后以儿童呼吸系统疾病日门急诊就诊量为健康效应指标,运用广义相加模型（GAM）分析时间序列数据,通过哑元变量处理星期效应、节假日效应影响的基础上,研究气象因素的变化与乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病日门急诊就诊人次的关系。结果:1.对研究呼吸系统疾病月发病数量进行平稳性检验,结果显示该序列是一个非平稳的时间序列,对原始序列取对数并且做一阶差分与季节差分后,对乌鲁木齐市医院就诊儿童呼吸系统疾病建立乘积季节模型,通过模型识别,参数估计,模型检验确定ARIMA（0,1,2）（1,1,0）12为儿童呼吸系统疾病最优预测模型。结果显示,2017年发病人数12月就诊患儿最多,与2016年就诊患儿相比,略有减少,且发病特点呈季节性分布。2.气象因素即气温、气压、相对湿度和风速在一年中呈季节性变化,污染物因素即SO2、NO2、PM10呈周期性变化,冬季是污染物影响的高峰期,夏季污染较低。儿童呼吸系统疾病在冬季日就诊量较高,夏季日就诊量降低。0-3岁婴幼儿患病最多,13-18岁儿童患病最少。3.运用广义相加模型（GAM）分析时间序列数据,控制污染物因素等混杂因子后,对数据与模型进行拟合,结果表明,气象因素与乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病有关,日均气温、日均气压、日均相对湿度以及日均风速对呼吸系统疾病的影响有统计学意义（P<0.05）,相对危险度RR分别为1.07、1.06、1.02、1.01。其中气温与各年龄段影响显著。日均气温、日均气压、日均相对湿度和日均风速在最适条件下增加或降低,儿童呼吸系统疾病的延迟天数分别为5天、4天、5天、4天,使医院就诊量增加。利用固定效应模型,校正气压、湿度、风速、法定节假日效应、SO2、NO2、PM10得到NS（气温|周1-周5）,NS（气温|周末）样条函数,同样校正气压、湿度、风速、周末效应、SO2、NO2、PM10得到NS（气温|非节假日）,NS（气温|节假日）样条函数,结果表明周末效应没有统计学意义（P>0.05）,节假日效应有统计学意义（P<0.05）。结论:乌鲁木齐市气象因素可以增加儿童人群的呼吸系统疾病发病率风险,通过分析研究乌鲁木齐市气象因素与儿童呼吸系统疾病的影响,可以根据气象局发布的预警机制,对相关部门建立预警系统,提前做好4、5天后的应对措施,在人力、物力、财力上合理分配资源。降低儿童呼吸系统疾病患病后的进一步进展。