脑卒中发病环境影响因素分析.docx
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脑卒中发病环境影响因素分析
脑卒中发病环境影响因素分析
摘要
本文通过分析某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料,结合柱状图、折线图以及使用SPSS软件进行单因素相关分析、多元线性回归分析等,建立数学模型,解决了脑卒中与环境因素的问题,得出脑卒中与气温、气压、相对湿度间的关系,并对高危人群提出了预警和干预的建议方案。
首先,分析某市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料的所有数据,通过分析数据可得到以下几点:
1、男性患者多于女性患者;
2、一年中从1月到12月男女患者比例呈先上升后下降的趋势,7月份最大,为1.27:
1;
3、在1、3、4、5、10月份患者人数较多,所以该市春冬季更容易患脑卒中;
4、30岁到59岁,男女患者比例为2.35:
1,高于平均比例;
5、患者中,小于45岁的占9.14%,大于45岁的占90.86%;
6、男女均以66~85岁为高峰。
其次,利用Excel软件画出了相关数据折线图,包括一年中月平均气压、月最高气压、月最低气压、月平均温度、月最高温度、月最低温度、月相对温度、月最小相对湿度图,以及月份与发病人数的关系图表、折线图,运用统计学的知识和SPSS软件,采用单因素相关、回归分析,建立多元回归方程:
得出了脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度的关系:
1、脑卒中发病人数与气压正相关,气压越高,发病人数越多。
2、脑卒中发病人数与气温负相关,气温越低,发病人数越多。
另外,温差越大,发病人数越多。
3、脑卒中发病人数与相对湿度正相关,相对湿度越高,发病人数越多。
最后,通过查阅和搜集文献中有关高危人群的重要特征和关键指标,结合问题一二所得的结论,提出以下预警和干预方案:
1.避免在气压过高,温度过低的潮湿环境中长久逗留。
2.对于老年人要特殊的照顾,老年人身体抵抗力差,容易受环境因素的影响,社区一定要做好对老年人的身体各项指标的检测,给予及时的预防法案。
3.随着四季气温气压的变化,及时调整生活习惯,做好每一季度的危险疾病防范措施。
对于脑卒中病尤其要在春冬季节做好防护。
关键词:
SPSS软件相关系数Excel单因素相关分析多元线性回归方程
1、问题重述
脑卒中(俗称脑中风)是目前威胁人类生命的严重疾病之一,它的发生是一个漫长的过程,一旦得病就很难逆转。
影响脑卒中事件发生的危险因素有三类:
1)不可改变的因素;2)人体内外环境影响;3)个人生活习惯和方式。
脑卒中的诱发与环境因素密切相关,突出表现在气温、湿度和气压三个方面。
通过对脑卒中环境因素的分析可以对疾病进行风险评估,通过一级预防,二级预防,三级预防对脑卒中进行有效的控制,从而降低发病率。
建立数据模型,掌握疾病发病率的规律,对于卫生行政部门和医疗机构合理调配医务力量、改善就诊治疗环境、配置床位和医疗药物等都具有实际的指导意义。
以研究脑卒中发病率为出发点,我们利用数学模型来完成以下三个目标:
(1)通过对发病人群的性别、年龄等基本信息的分析统计,对发病人群进行统计描述。
(2)建立数学模型研究脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度间的关系。
(3)查阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群的重要特征和关键指标,结合1、2中所得结论,对高危人群提出预警和干预的建议方案。
2、问题分析
脑卒中的发生与环境因素有关,所以为了预防该病发生,对脑卒中的发病环境因素进行分析很有必要。
根据某市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料的所有数据,建立数学模型,研究脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度间的关系,非常有意义。
首先,为了能够更准确、直观地研究该城市脑卒中的患病情况,应该先观察分析该市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料的所有数据,排除那些存在错误而无法使用的数据,比如职业与年龄不相符的数据、数据不全无法使用的数据、发病时间比诊断时间迟等不符合逻辑的数据。
整理归类留下来的数据,以供以后的研究所使用。
并将以上归类整理的数据做出表格、折线图、扇形图、柱状图,分析统计出发病人群在性别、年龄、职业、发病时间、诊断延误时间以及气象因素方面的情况。
然后,采取上一步所得经过筛选整理的数据,重新整理列表并画出相关折线图,列出月份与月平均气压、最高气压、最低气压、平均温度、最高温度、最低温度、相对温度、最小相对湿度以及月份与人数关系的图表、折线图、柱状图等,让读者能够更直观的看出两者之间的关系。
建立数学模型,设出未知数,运用统计学的知识和SPSS软件求出脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度的函数关系,验证其正确性。
最后,针对以上所建立的数学模型,对其优缺点评价分析,并提出改进的方向。
查阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群的重要特征和关键指标,结合上面所得结论,对高危人群提出预警和干预的建议方案。
3、模型假设
1.假设在研究单一因素变量时,其他因素相对稳定;
2.假设题中所给数据为2007~2010年该市所有医院全部发病病例信息,且信息没有重复;
3.约定题中职业一栏为空格的按照其他职业即第9职业来处理,且对结果无影响;
4.假定题中所给错误信息如年龄与职业不符,缺失年龄,或诊断时间比发病时间早等不合理信息,删去对总体结果均无影响;
5.为了避免过失误差,将错误数据删除,按缺失数据处理。
6.空白数据按缺失数据处理。
7.有错误代码的数据删除,按缺失数据处理。
4、符号说明及名词定义
平均气压
最高气压
最低气压
平均温度
最高温度
最低温度
平均相对湿度
最小相对湿度
温差
发病人数
五.模型建立和求解
5.1发病人群基本信息资料分析
5.1.1资料与方法
(1)资料来源
中国某城市2007年1月到2010年12月脑卒中所有发病病例信息以及相应期间当地的逐日气象资料的统计数据。
其中病例信息2007年9729例,2008年19510例,2009年9355例,2010年15012例。
(2)方法
运用描述性流行病学的方法,对47388例脑卒中患者病例进行流行病学分析。
并采用SPSS13.0统计软件和Excel2003对2007、2008、2009、2010年数据进行分析。
气象资料信息在分析时采用月平均气压,月最高气压,月最低气压,月平均气温,月最高气温,月最低气温,月平均相对湿度,月最低相对湿度8种气象资料。
5.1.2分析
(一)人群分布
对患病人群进行详细严谨的统计分析,可以对疾病进行风险评估,从而有效的控制患病者的数量。
让人们生活在一个相对健康的优良环境中。
要掌握一种疾病的发病规律,我们首先从性别、年龄、职业、季节、环境等方面逐一分析研究并归纳。
(1)性别
在47388例患者中,男性25742例,占54.31%;女性21646例,占45.68%,男女性发病比例为1.19:
1。
见表1。
表12007~2010年脑卒中患者性别统计表
Sex
Total
男
女
month
1
2242
1974
4216
2
2120
1803
3923
3
2349
1973
4322
4
2231
1893
4124
5
2317
1946
4263
6
2054
1633
3687
7
2118
1673
3791
8
2134
1738
3872
9
2018
1727
3745
10
2243
1909
4152
11
2061
1740
3801
12
1855
1637
3492
Total
25742
21646
47388
(2)年龄分布
由表2可见,患者的年龄在45岁以下1416例,占2.99%,45~85岁39376例,占83.09%,85岁以上3490例,占7.36%。
表22007~2010年脑卒中患者年龄统计表
年龄(岁)
≤45
46~55
56~65
66~75
76~85
86~95
96~105
≥105
人数
2007
296
751
1708
3009
2884
566
16
1
2008
428
1131
2964
4784
4865
1044
30
1
2009
268
352
651
690
628
82
4
0
2010
424
1154
2784
4280
6741
1784
0
0
总人数
1416
3388
8107
12763
15118
3440
50
2
通过SPSS软件分析,得到患者的平均年龄为70.4370岁。
即脑卒中患者多为老年人。
见表3。
经医学阐述是因老年人机体调节能力下降,血管壁脆性增加,舒张能力下降,一旦受到冷刺激易引发血流动力学改变形成微血栓而促发脑卒中的发生。
表3患者年龄计算的SPSS计算结果
N
Mean
Std.Deviation
Std.Error
95%ConfidenceIntervalforMean
Minimum
Maximum
LowerBound
UpperBound
1
4216
70.7747
11.9890
0.1846
70.4127
71.1367
1
100
2
3923
70.5460
12.0048
0.1917
70.1702
70.9218
5
100
3
4322
70.7138
11.9793
0.1822
70.3565
71.0710
1
103
4
4124
70.4636
11.8445
0.1844
70.1020
70.8252
1
100
5
4263
70.5796
11.7672
0.1802
70.2263
70.9330
1
97
6
3687
70.1077
11.9568
0.1969
69.7216
70.4937
0
107
7
3791
70.3379
11.9445
0.1940
69.9576
70.7182
2
101
8
3872
70.3982
12.0423
0.1935
70.0188
70.7777
0
100
9
3745
70.3704
12.0222
0.1964
69.9852
70.7555
1
104
10
4152
70.1445
11.8656
0.1841
69.7835
70.5055
1
106
11
3801
70.4288
11.8491
0.1922
70.0520
70.8056
21
100
12
3492
70.2855
12.1454
0.2055
69.8825
70.6885
0
101
Total
47388
70.4370
11.9480
0.0549
70.3295
70.5446
0
107
years=2007+2008+2009+2010
(3)职业分布
通过对职业的分析,得到脑卒中发病病人的职业统计表,见表4。
在47388人中,农民54.73%,工人5.73%,退休人员13.44%,教师0.30%,渔民0.11%,医务人员0.09%,职工0.51%,离退人员3.17%,其他21.86%。
表42007~2010年脑卒中患者职业统计表
职业
Total
1
2
3
4
5
6
7
8
9
month
1
2366
248
582
15
7
2
17
133
846
4216
2
2226
235
473
14
2
2
19
96
856
3923
3
2423
276
507
7
2
2
19
140
946
4322
4
2275
211
535
14
3
7
23
145
911
4124
5
2405
213
590
16
6
5
32
108
888
4263
6
2079
195
523
5
3
5
12
92
773
3687
7
2023
218
534
10
6
2
15
117
866
3791
8
2144
231
518
13
4
3
23
144
792
3872
9
1983
248
487
15
3
7
15
139
848
3745
10
2236
222
567
12
6
5
22
137
945
4152
11
1948
241
569
12
8
4
23
125
871
3801
12
1835
193
483
8
4
1
22
128
818
3492
Total
25943
2731
6368
141
54
45
242
1504
10360
47388
根据表4,绘制出图一。
患者多数来自于农民,而且农民的患病高达55%,退休人员次之,且农民的患病人数远远大于退休人员。
图一脑卒中与职业分布图
(二)时间分布
(1)发病时间分布
全年均有发病,一般在1、3、5月份为发病的三个高峰,发病数较低为6、12月。
见图二。
图二脑卒中患者发病时间统计图
在相同职业条件下,将12个月进行了按季节的分析归纳,见表5。
表5各种职业患者发病的季节分布表
职业
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
春季
6924
722
1515
35
7
11
61
381
2713
12369
夏季
6507
626
1647
31
15
12
59
317
2527
11741
秋季
6363
701
1572
40
13
15
60
420
2585
11769
冬季
6149
682
1634
35
19
7
62
386
2535
11509
图三各种职业患者发病季节统计图
结合表5及图三,由于职业环境的不同,对各种职业的患病季节进行了逐一归纳:
农民、工人等职业的患病多发于春季,其他职业多发于秋冬季节。
之所以出现季节性的差异,考虑到了各种职业环境的不同,即他们所处环境的气压,温度,湿度等有所不同。
有关环境因素的影响,在模型
(2)中进行了详细的分析。
(2)诊断拖延时间分布
发病后在30天内诊断的患者所占的比例最大(78.99%),之后依次是31~60天(12.33%),≥180天(3.06%),61~90天(2.80%)91~120天(1.28%),121~150天(0.6%),151~180天(0.58%)。
91.32%的患者在发病后的两个月之内就诊,8.68%的患者在患病两个月之后才去就诊,而且有3.06%的患者6个月之后才去就诊,还有些患者在发病2年3年甚至在12年以后才去就诊,耽误了病情。
见表6。
表6脑卒中患者诊断拖延时间分布表
延期天数
≤30
31~60
61~90
91~120
121~150
151~180
≥181
最多延期
人数(表一)
7372
1197
221
106
49
85
54
362天
概率
80.75%
13.11%
2.42%
1.16%
0.54%
0.93%
0.59%
人数(表二)
10124
2132
545
262
126
178
614
686天
概率
72.41%
15.25%
3.9%
1.87%
0.91%
1.23%
4.3%
人数(表三)
2387
191
55
18
7
16
131
871天
概率
85.09%
6.8%
1.96%
0.64%
0.25%
0.57%
4.67%
人数(表四)
11668
2123
440
219
91
69
402
4400天
概率
77.72%
14.14%
2.93%
1.45%
0.6%
0.46%
2.68%
平均概率
78.99%
12.33%
2.80%
1.28%
0.6%
0.58%
3.06%
图四患者治病拖延天数折线图
注:
1代表≤30天,2代表31~60天,3代表61~90天,4代表91~120天,5代表121~150天,6代表151~180天,7代表≥180天。
(三)环境分析
从气压,气温以及湿度三个方面探讨,通过SPSS软件做出一组数据,见表7。
表7脑卒中患者发病环境因素分析表
月
平均
气压
最高
气压
最低
气压
平均气温
最高气温
最低气温
平均相对湿度
最低相对湿度
1
1027.21
1029.85
1024.48
3.76
7.60
0.84
67.83
51.01
2
1022.19
1025.04
1019.16
6.71
10.85
3.45
70.59
51.87
3
1019.22
1022.36
1015.98
10.39
14.79
6.64
67.25
46.39
4
1016.17
1018.99
1013.26
14.85
19.46
11.02
65.47
44.37
5
1009.71
1011.88
1007.36
21.58
26.74
17.34
64.42
40.22
6
1005.69
1007.38
1003.87
24.47
28.31
21.61
77.16
58.58
7
1003.92
1005.58
1002.14
29.14
33.26
26.01
73.84
55.35
8
1006.02
1007.74
1004.26
28.88
32.88
25.94
74.88
56.19
9
1011.33
1013.05
1009.63
24.78
28.54
22.04
78.17
60.14
10
1018.21
1020.18
1016.36
19.43
23.59
16.01
73.17
50.54
11
1023.17
1025.4
1020.91
12.16
16.58
8.56
70.97
48.91
12
1023.33
1026.14
1020.61
6.80
11.02
3.38
66.86
46.97
(1)气压分析
一年中该城市在1、2、11、12月份气压最高,6、7、8月份气压最低。
结合图三,气压高的季节相对脑卒中患病者较多,气压低的季节脑卒中患病人数相对较少。
出现了较明显的线性相关性,且呈正相关。
图五2007~2010年各月气压统计图
(2)气温分析
在一年中该城市在12、1、2月温度最低,7、8月温度最高。
结合图三,脑卒中发病人数与气温负相关,气温越低,发病人数越多。
见图六。
图六该城市一年中气温变化曲线图
(3)相对湿度分析
通过SPSS统计软件对湿度的分析中得到两组数据,见表8,表9.
表8该市月平均相对湿度分析表
N
Mean
Std.Deviation
Std.Error
95%ConfidenceIntervalforMean
Minimum
Maximum
LowerBound
UpperBound
1
124
67.8306
18.8264
1.6906
64.4840
71.1772
0
94
2
113
70.5929
14.6779
1.3808
67.8571
73.3288
23
93
3
124
67.2500
14.3943
1.2927
64.6913
69.8087
20
95
4
120
65.4667
14.7602
1.3474
62.7986
68.1347
37
93
5
124
64.4194
13.3271
1.1968
62.0503
66.7884
33
92
6
120
77.1583
9.3987
0.8580
75.4594
78.8572
53
95
7
124
73.8387
8.3660
0.7513
72.3516
75.3259
55
94
8
124
74.8871
8.1092
0.7282
73.4456
76.3289
56
97
9
120
78.175
10.1887
0.9301
76.3333
80.0167
25
95
10
124
73.1694
10.301
0.9251
71.3381
75.0006
30
94
11
120
70.975
12.2676
1.1199
68.7575
73.1924
33
96
12
124
66.8629
15.4800
1.3901
64.1112
69.6146
23
95
Total
1461
70.8652
13.5817
0.3553
70.1682
71.5622
0
97
表9该市月最小相对湿度分析表
N
Mean
Std.Deviation
Std.Error
95%ConfidenceIntervalforMean
Minimum
Maximum
LowerBound
UpperBound
1
124
51.0080
20.4094
1.8328
47.3801
54.6360
0
99
2
113
51.8761
19.1769
1.8040
48.3017
55.4505
17
92
3
124
46.3952
18.3904
1.6515
43.1261
49.6642
15
84
4
120
44.375
19.1895
1.7518
40.9064
47.8436
15
88
5
124
40.2177
15.7829
1.4173
37.41
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