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1994年1月至2000年12月北京地区若干社区脑卒中发病人数与同期气象资料分析结果表明：北京地区脑卒中发病有明显的季节性，冬春季高发，夏秋季低发；出血性脑卒中发病是春秋季高发，夏季低发；缺血性脑卒中发病是夏季高，秋季低。脑卒中发病与气温、气压和相对湿度有密切关系；寒冷与高温，气温、气压的剧烈变化等，可能是诱发脑卒中的重要气象因素。 相似文献
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为了帮助医疗机构合理调配医务力量、床位和医疗药物,同时也帮助脑卒中高危人群及时采取干预措施,降低发病风险。本文对某市[1]四家医院2013—2016年脑卒中的就诊病例进行数据分析,将日就诊人数分为6个等级。然后,调取相应时段当地的逐日气象资料,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法分别建立了日就诊人数预测模型和日就诊人数与气象因素的关系模型。研究结果表明:(1)脑卒中的日就诊人数为不平衡数据,这种数据特征将导致传统的预测模型正确率较低;(2)通过不断调整SVM预测模型的初始权重,经历了4次优化之后,使得日就诊人数的预测正确率从52.46%上升到94.56%;(3)随机森林模型的结果显示,影响脑卒中发病率的三大气象因素分别是最高气温、最低气温和平均气温。基于机器学习模型的脑卒中疾病与气象因素的研究成果,提高了医疗气象统计模型的预报准确率,具有较高的应用和推广价值。 相似文献
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气象条件的剧烈变化可增加脑卒中危险人群的患病几率。本研究收集天津市2016—2020年脑卒中日住院数据以及气象数据,采用脑卒中日住院人数累积概率分布进行住院风险等级划分,通过相关分析确定高影响气象因子,并利用分布滞后非线性模型与半参数广义相加模型开展高影响气象因子不同时间尺度变化、滞后以及累积效应对脑卒中住院风险的影响研究。结果表明:天津市脑卒中年住院人数约为22.5万,最高月住院人数可达2.1万,日均住院人数为623。男、女住院人数比为8:5,50岁以上人群为易患脑卒中疾病的高危人群。深秋（10—11月）、初冬（12月）和春季（3—5月）为天津市脑卒中住院高风险期。6℃以上的月变温和24 h负变温相叠加可加大脑卒中住院风险,且月变温为负变温时,脑卒中住院风险最高。30℃以上高温和?5℃以下低温均可引起脑卒中住院高风险,低温带来的脑卒中住院风险高于高温,低温效应在滞后2—3 d达到最强。24 h负变温的住院风险高于正变温,且变温幅度越大住院风险越高,7℃以上24 h负变温在滞后3—5 d的住院风险最高。天津市脑卒中高住院风险的气象原因主要是月尺度和日尺度温度剧烈变化的叠加,其次为极端温度及其24 h剧烈变化的影响。 相似文献
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深圳地处我国华南沿海季风敏感区,为探究季风等气象和污染要素对其呼吸系统疾病发病的影响和其预测相关就诊风险的可行性,本文利用当地2015-2016年呼吸系统疾病就诊人数资料及同期气象和污染物资料,并运用BP人工神经网络和LSTM网络构建呼吸系统疾病就诊人数预测模型。结果显示:每年九月份开始,冬季风的冷胁迫效应会使相关人群呼吸系统疾病发病人数波动式增加,直至次年冬季风向夏季风转换前的三月份发病人数达到峰值；而夏季风控制期间当地居民呼吸系统疾病发病人数呈波动式减少态势,比峰值期间减少35%；另外,该地不同呼吸系统疾病其主控因素也不相同；对比两种预测模型,总体上LSTM网络预报模型对深圳呼吸系统疾病风险预测准确率更高,可以满足健康气象预报服务业务需求。 相似文献
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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系密切,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,高温和低温均会引起发病风险增大,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。 相似文献
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上呼吸道疾病与气象条件的关系及预报 总被引：1，自引：0，他引：1
选用1992～2001年辽阳市中心医院上呼吸道疾病发病资料，结合气象因子分析了近10a当地上呼吸道疾病的发病人数与气象要素的变化规律；在对二者进行单相关分析的基础上，建立了多元线性回归方程，可在上呼吸道疾病的预报中应用。 相似文献
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应用盘锦市疾控中心2008年1月1日至2009年12月31日逐日脑血管病发病人数及同期逐日气象资料,采用相关分析、逐步回归等方法,分析了脑血管病与气象要素的关系,建立了逐日脑血管病发病趋势的气象预报模型。结果表明：各类气象要素与未来3 d脑血管病发病人数滑动平均具有较好的相关性;气象因子对脑血管病发病人数的影响存在着一种滞后效应和持续效应;脑血管病发病人数与当日最低气温、平均气温、最低气压、平均风速、湿度、最大气温日较差等气象要素相关显著;不同的季节影响脑血管病发病人数的敏感气象因子不同,且相关关系差异较大。逐日脑血管病发病趋势的气象预报模型预报检验效果较好。 相似文献
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为做好公共气象疾病指数预报服务,以丹东市近2004—2015年共8677例心脑血管疾病住院患者为样本,分析了心脑血管疾病住院人数与气象因素关系,重点分析了11月至次年2月天气突变对心脑血管疾病发病的影响,结果表明:(1)心脑血管疾病的患病住院人数与气压、风速均呈极显著正相关关系,分别为0.949和0.933;与月平均气温呈极显著负相关关系(-0.992),均通过了0.01的显著性水平检验,且冬季心脑血管病住院人数大于夏季;(2)冷锋、气旋、寒潮和大风等突变气象条件与心脑血管疾病住院人数呈正相关。该分析结果可作为日常公共气象疾病指数预报的科学依据,当预报出现心脑血管疾病高发天气条件时,及时通过手机短信、微博、微信等新媒体提供给广大公众,有利于预防和减轻心脑血管病的发生,取得良好的社会效益。 相似文献
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呼吸道和心脑血管疾病与气象条件的关系及其预报模型 总被引：4，自引：6，他引：4
对武汉市4家大医院1994－1998年呼吸道、心脑血管疾病的逐日发病人数与同期气象因子进行了相关分析。结果表明：呼吸道及心脑血管疾病的发病与气温、气压、湿度有着密切的关系，但同一个因子对不同疾病甚至同一类不同种病的作用不尽相同，即使同一个因子对同一种病在不同季节其影响也不完全相同。在相关分析的基础上，运用逐步回归方法建立了春夏秋冬8种疾病的逐日预报模型，并进行了合理的等级划分，经回代和预报检验，预报模式具有较好的预报能力。 相似文献
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对2003年3—6月我国SARS(Sever Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症)发病人数最多的北京、香港逐日病例和有关气象因子进行了对比分析，结果表明：气温、气压的走向和SARS发病率有很好的关系；相对湿度高、云量多和日照少是两地高发期的共同特点；冷空气活动对SARS疫情的流行有诱发推动的作用。通过高发期逐日发病人数和气象要素随基准值变化的对应关系设计了综合指数，分别计算了两地气温因子的高危指标，结果显示，两地日平均气温和日最低气温指标相差了3℃和7℃，两地日最高气温指标均为24～27℃。 相似文献
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通过统计潍坊市人民医院1996－2000年的肺炎住院资料，分析潍坊市肺炎发病的基本规律及与气象因子的关系，表明冬春季多发；用Reep法制作逐日肺炎的发病趋势预报，以便及时做好疾病预防。 相似文献
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利用2010年1月1日—2014年12月31日西安市呼吸系统疾病死亡数据与相应的气象观测数据,选取与呼吸系统疾病有显著相关性的气象因子,采用多元逐步回归方法,建立呼吸系统疾病死亡人数预测模型和呼吸系统疾病气象风险指数等级预报方法,并对预测模型和等级预报进行了检验。结果表明：呼吸系统疾病日死亡人数预测模型准确率在795%以上,呼吸系统疾病气象风险指数等级预报准确率达到98%,预测预报效果较好。将呼吸系统疾病气象风险指数等级预报融入西安公共气象指数预报服务系统,制作呼吸系统疾病气象风险指数等级预报、预警产品,并通过全方位融媒体发布手段开展健康气象预报预警服务。 相似文献
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为预防脑血管病发生、发展,提高人群自我保健意识,利用西安市2010—2013年脑血管病死亡人数和同期气象数据,通过SPSS17.0对气象因子与脑血管疾病逐日死亡人数进行单因素相关分析,通过多元逐步回归方法按月建立脑血管病日死亡人数预报模型,并建立脑血管病气象危险指数等级,应用2014年资料检验预报模型及等级预报。结果表明:西安市不同月份与脑血管病死亡人数有显著相关的气象因素不同;按月建立的脑血管病预报模型准确率在78%以上,气象危险指数等级预报准确率达90%,预报模型及气象危险指数等级预报效果较好。 相似文献
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南京市呼吸道疾病时间序列模型的建立与分析 总被引：1，自引：1，他引：1
利用1990～2000年南京市支气管哮喘与感冒逐月就诊人数病例资料和同期国家气象中心资料室的月平均压、温、湿等资料，讨论了2种疾病发病人数的月际和年际变化规律，分别建立了包含气象因子的预报2种疾病逐月就诊人数的条件异方差和动态回归模型。南京地区支气管哮喘就诊人数高峰期出现在春末与秋季，逐年的就诊人数呈现上升趋势，其发病与当月月平均气压、上一个月月平均温度有关。感冒就诊人数高峰期出现在夏秋季，其发病与月平均最低温度和月极端最低温度有关。将模型应用于2种疾病逐月就诊人数的等级预报中，其预报等级准确率分别达75．0％和66．7％，表明此建模方案是可行的，此类模型有一定的使用价值。 相似文献
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