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脑卒中论文
脑卒中发病环境因素分析及干预
摘要
目的探讨环境因素的变化对居民的脑卒中发病的影响。
方法采用Excle统计方法,对2007年-2010年共四年间的脑卒中患者发病时间及确诊时间的特点分析,找出月份发病规律以及分析判断其各季节间发病的差别和各自年度发病的集中趋势,采用单因素相关分析8项主要月气象指标对同期脑卒中发病的影响,又取四年内气象因素变化的月气象指标,用Excle作图的方法具体的观察脑卒中发病人数与环境气象因子水平的关系。
结果
(1)研究表明气象因素的刺激是脑卒中发病的诱因。
不同地区气候条件不同,疾病发生的规律也有所差别。
脑卒中发病有明显的季节性,春冬季高发,夏秋季低发。
脑卒中每一年及四年合计发病均有集中趋势,分别是1月、3月、11月。
其中以3月和1月份较高,3月份发病人数最高。
(2)收集2007-2010年脑卒中患者。
男有33385例,女的28526例,年龄在65-85岁这阶段发病率最高,所从事的职业中,农民发病人数最高,所取数据均服从正态分布。
目前为止,脑卒中不再只青睐老年人,青年人患病率也逐渐升高而且男性比例高达54%,女性比例为46%。
(3)本文对脑卒中发病情况与8项气象因素进行相关分析,探讨二者的相关性,为预防脑卒中发病,减少致残率提供理论基础。
分析环境对脑卒中影响时采用Excle对月平均气压,最高气压,最低气压,月平均温度,最高温度,最低温度,平均相对湿度,最小相对湿度8种气象指标进行相关统计。
脑卒中发病与最高气压、最低气压、最小湿度、平均湿度呈正相关,与平均气温呈负相关,与平均气压无关。
(4)脑卒中与高血压有直接关系,降压治疗仍是脑卒中一级预防和二级预防的重点工作。
除了一些相关的疾病(如:
糖尿病、心脏病等)外还与自己的生活习惯有关。
保持良好的生活习惯,防患于未然。
关键词:
脑卒中、环境、气象因素、发病率
一、问题提出
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。
这种疾病的诱发已经被证实与环境因素,包括气温和湿度之间存在密切的关系。
对脑卒中的发病环境因素进行分析,其目的是为了进行疾病的风险评估,对脑卒中高危人群能够及时采取干预措施,也让尚未得病的健康人,或者亚健康人了解自己得脑卒中风险程度,进行自我保护。
同时,通过数据模型的建立,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。
数据(见Appendix-C1)来源于中国某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息以及相应期间当地的逐日气象资料(Appendix-C2)。
请你们根据题目提供的数据,回答以下问题:
1.根据病人基本信息,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率与气温、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。
二、问题分析
2.1对问题
(1)的分析
脑卒中,人们通常称作中风,发病急,严重者表现偏瘫,失语,昏迷时之死亡,致残率高。
该问题要求对某城市各家医院2007年1月到2010年12月的脑卒中患者发病规律进行描述性分析,作为一种突发性疾病,根据数据显示,脑卒中患者与年龄和性别有密切联系,此外还受职业、季节环境等因素的影响。
统计一些数据,可以通过外部因素变化与发病人数变化建立起一种函数关系。
年龄是动脉粥样硬化的重要危险因素,粥样硬化程度随年龄增高而增加。
65岁以上的人随着年龄增加中风发病率增加,一般来说女性脑卒中发病率低于男性。
2.2对问题
(2)的分析
该问题要求建立一个模型来反映脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度之间的关系。
并能够进行预测。
在分析了各因素之间的关系后,将各因素之间的关系视为一个个的子系统,而对作用于系统且与病情发展关系较大的时变参数,可视为系统的直接影响信号。
将各类不同职业人群变化情况看作系统的状态变量,每个月份的天气情况不同,发病人数也不相同,在同一个月中,数据呈现出一定的振荡性。
同时,在季节变换时期,尤其是早春及晚秋是气候改变最大的时候,温度、气压、等处于大波动状态,这种变化多端的气象因素使人体失去平衡,引起血管、血液动力学以及凝血方面的变化,诱发脑血管病的发生,所以在这个时期发病率相对来说有所提高。
统计分析,模型对数据分析可能有一定的误差,然而,脑卒中的发病规律可以根据不同的时期进行确定。
将八项月气象指标分别与同期脑卒中的月发病例数进行单因素相关分析,看多种气象因素共同作用与脑卒中发病的相关性。
三、模型假设
(1)、不考虑缺失数据对总人数的影响;
(2)、题目中提供的相关数据真实可信;
(3)、忽略统计计算时出现的误差。
四、符号说明
N表示总的发病人数;
RH表示相对湿度;
X表示性别,有两种方式,分别是男或女;
L表示年龄区间;
R表示不同的职业;
S表示一年内不同季节;
表示脑卒中患者发病率;
表示发病人数与气压的系数;
T表示发病人数与温度的系数;
A表示发病人数与相对湿度的系数
W表示防范意识
五、建立模型以及模型分析
5.1问题
(1):
根据病人基本信息,对发病人群进行统计描述
5.1.1从图1可以看出,脑卒中发病总体上是男性患者多于女性患者。
N=61923例,男性发病人数33385,女性发病人数28526,男性发病率
=54%,女性发病率
=46%。
图1
5.1.2从表1数据中,可以看出职业不同,发病人数也不相同,在众多的职业中挑选出这几个代表性的职业其中,在从事一些体力劳动的人群很容易患脑卒中,如职业为农民、工人等职业。
随着现代医学模式的转变,职业对劳动者身心健康的影响越来越受到重视。
对脑卒中等疾病的研究以往多考虑环境和遗传因素的影响,忽略了劳动过程中社会因素、心理因素的作用。
近年来包括不同职业人群、职业因素在内的各种社会心理因素在脑卒中病发生、发展中的作用及其与危害因素。
表1不同职业发病人数统计表
职业\数据
data1
data2
data3
data4
总计
农民
6661
10538
1111
11434
29744
工人
731
1149
1610
1358
4848
退休人员
1752
2671
0
2222
6645
教师
36
65
68
47
216
渔民
15
37
9
5
66
医务人员
20
18
39
13
90
职工
45
80
312
298
735
离退人员
370
856
0
525
1751
其他或缺失
2292
4096
6706
4734
17828
总计
61923
5.1.3单调作业,长期从事单调作业而不适应的劳动者,除产生疲劳症状外,还可致其身心健康水平下降、劳动能力降低、精神受到抑制、工伤事故增多、因病缺勤率增高等。
夜班作业,夜班作业是轮班劳动中对劳动者身心健康影响最大的作业,若安排不当,可影响劳动者的安全和健康。
如夜班作业对劳动者的心理功能会产生显著的不良影响,此外,睡眠不足还可引发心理障碍。
从而引发脑卒中人数的增加
。
图2
5.1.4年龄是人类的第一大杀手。
,随着老龄化的加剧发病率日益增加的脑卒中患者也深受老龄化的威胁。
在众多脑卒中患者中,老年人患病人数最多,尤其是65-85岁之间的老年人。
患病率极高。
用Excel处理得到各年龄段的发病人数分布折线图如下。
另外,年龄老龄化对血管本身造成许多改变,包括血管硬化,降低血管张力和减少血管直径。
这对老年人带来极大威胁。
图3
5.1.5由下列两个表可以看出脑卒中患者在四年间不同月发病人数和确诊人数,在统计数据中发现,脑卒中每一年及四年合计发病均有集中趋势,分别是1月、3月、11月。
其中以3月和1月份较高,3月份发病人数最高。
脑卒中发病人数逐年呈现上升态势,高峰期出现在3月。
由此看来,应加强防范意识和干预措施。
表2四年间各月脑卒中发病人数统计表
月\年
2007年人数
2008年人数
2009年人数
2010年人数
总计
1
845
1796
152
1521
4314
2
735
1932
846
1348
4861
3
1013
1892
828
2847
6580
4
1068
1725
870
1467
5130
5
1062
1731
872
1578
5243
6
1025
1478
793
1281
4577
7
1013
1454
929
1457
4853
8
1190
1337
930
1379
4836
9
1207
1240
831
1451
4729
10
1374
1405
754
1479
5012
11
1210
1344
673
1375
4602
12
1359
991
779
857
3986
总计
13010
18325
9257
18040
58632
表3四年间各月脑卒中确诊人数统计表
月\年
2007年人数
2008年人数
2009年人数
2010年人数
1
488
1210
938
1251
2
528
1715
803
1423
3
787
1800
734
1707
4
858
1601
860
1573
5
1082
1758
850
1743
6
1139
1536
883
1637
7
1059
1981
753
1636
8
1100
1326
957
1729
9
1217
1386
830
1659
10
1296
1330
768
1726
11
1210
1476
676
1652
12
1339
1471
629
1749
总计
12103
18590
9681
18040
5.1.6由四年间各月脑卒中发病人数和确诊人数分布图可以看出:
患病人数主要集中在3月,确诊人数主要集中在7月份。
由此看来,人们对此病的重视程度还不够强。
没有及时对发病的人数进行实施相应的措施。
图4
图5
5.1.7脑卒中是严重威胁着人类健康的疾病,存在着明显的地区和季节差异,许多脑卒中发病春季、夏季、秋季、冬季分别为16953、14266、14343和13161例,分别占总发病人数的28.87%、24.29%、24.42%、22.42%,以春季多发。
从图6可以看出:
3~7月为脑卒中多发季,10~12月发病人数也较多,低谷出现在2月,8、9月发病人数相对较少,说明低温、高压、高湿的寒冷天气和高温、低压、低湿的干热天气对脑卒中人群威胁较大。
春季和秋季气温回升不稳定与脑卒中发病关系密切。
而从2007年逐年脑卒中发病人数月分布发现,1月和2月峰谷区变化非常一致,其他月份变化的一致性有些差异。
图6
图7
5.2建立数学模型研究脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度间的关系
5.2.1由图可知,脑卒中发病与冷空气活动(锋面活动)有显著关系。
而冬季低温诱发疾病的重要条件是1月份为一年最冷的月份,月平均气温最低,3月开始是由冬向夏过渡,而10-12月份是夏半年向冬半年过渡的季节,冷暖空气交换频繁,气温回升不稳定,加之与东南大风天气多发期的叠加,变温、变压剧烈,空气湿度增大等,是诱发脑卒中发病的重要因素。
图8
5.2.2分析环境对脑卒中影响时采用月平均气压,最高气压,最低气压,月平均温度,最高温度,最低温度,平均相对湿度,最小相对湿度8种气象指标。
脑卒中发病与最高气压、最低气压、最小湿度、平均湿度呈正相关,与平均气温呈负相关。
与平均气压无关。
图9
图10
图11
5.2.3由2007-2010脑卒中月发病数与月最高平均气压(图11)和月最低平均气压(图12)关系图可知:
四年中脑卒中发病人数主要集中在2007年和2010年,由此看出,发病人数与月最高平均气压和月最低平均气压成正相关。
图12
图13
图14
图15
5.3问题(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。
5.3.1高血压是脑卒中最重要的危险因素
我国目前有1.6亿高血压患者,加上每年的新增病人550万例,这些都是庞大的脑卒中后备军,而良好的降压治疗能减少脑卒中事件35%~45%的发生量,但遗憾的是,我国的高血压控制率比较低,血压达标控制率只有6.1%。
控制高血压是预防脑卒中的关键。
降压治疗仍是脑卒中一级预防和二级预防的重点工作。
5.3.2对钙离拮抗剂可有效降低血压和脑卒中的危险
多项临床试验均表明中国人对钙离拮抗剂较敏感,且耐受性好,有效降低血压和脑卒中的危险。
它与血管紧张素转换酶抑制剂或血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂或利尿剂配合均可取得更好的效果。
由于β受体阻滞剂对中心动脉压的降低显著弱于其他降压药,加之减慢心率,可增加脉压故并不推荐使用于脑卒中病人的降血压治疗。
5.3.3预防措施:
1、改善生活方式,多吃水果,蔬菜,少吃脂肪多的食物,加强体育锻炼,适度饮红酒,戒烟调整情绪,放松心情,避免长期精神紧张或劳累,合理安排好工作和生活。
2、高血压患者应系统的接受药物治疗。
有些患者不想面对现实,不承认自己有高血压病,因而不按时服药,总是吃吃停停,这反而会加快动脉粥样硬化的进程.
3、糖尿病患者要注意饮食控制,适当的体育锻炼口服降糖药或注射胰岛素.很多患者由于血糖控制不好,导致了脑卒中的发生.
4、有心律不齐,尤其是心房纤颤的患者,应积极治疗心脏病纠正心律失常对于有慢性房颤又合并其他危险因素者,应在医生指导下服用抗凝药
5、血脂异常者要注意饮食结构的调整,少吃脂肪,多吃蔬菜,杂粮,增加运动量
6、发现血粘度高或纤维蛋白原浓度高的患者,要在医生的指导下选用改善血液循环或降低纤维蛋白原的药物.但由于降纤药有导致出血并发症的危险,一定要在医生指导下应用,不可滥用.
7、具备上述危险因素的患者常常出现很多不适症状,例如有的患者虽然血压控制达到理想水平,血糖也控制在合适水平,但还是经常出现头晕,耳鸣,手足麻木等症状,采用辨证论治口服中药的方法可以改善症状,对于预防脑卒中的发生有积极地作用常用的中药处方有天麻钩藤饮,镇肝息风汤等
8、注意防止水分过分丢失,如遇腹泻大汗等应及时补充适量的水分和电解质
9、保持心情舒畅,规律生活戒烟戒酒,适当运动,纠正肥胖等也是很重要的非药物预防措施。
5.3.4第一,明确将高血压及HCY作为健康体检项目,在重点医院心内科开展HCY检测,以此筛选脑卒中高危人群。
第二,对高危人群进行预防,可先行选择高危人群趋于年轻化而经济发展较快的城市如深圳、上海等进行试点。
第三,将目前我国科学家研制成功的全球第一个批准用于治疗HCY升高和治疗伴有HCY升高高血压的I类新药依那普利叶酸片纳入《国家基本医疗保险和工伤保险药品目录》和《国家基本药物目录》。
第四,临床专家和预防医学专家引导和推动脑卒中防治工作,加强脑卒中科学预防知识宣传和普及。
六、模型的优缺点分析
6.1目前,计算机技术在各种设计中已经得到了广泛的应用,本文通过对脑卒中发病规律进行详细的分析。
并通过一定的数学思想及方法,借助于计算机的数据统计功能建立了此模型。
求解得到了满足调查结果的数据。
模拟检验表明,该结果是比较合理的。
6.1.1模型的缺点:
我们用Excle统计的方法,对众多的数据进行分类统计,由于在统计数据中,有比较大的数据缺失,造成数据的不完整和一定的统计偏差。
对模型有一定的影响。
6.1.2模型的优点:
(1)、此模型在数据统计中,简单明了,易懂。
(2)、直观性强,解答该题目最容易,最合理。
(3)、在问题
(1)中,分析男女比例、不同职业的发病人数分析、季节性的发病规律,四年内月发病规律等的统计。
最后综合分析,得出结论。
(4)、在问题
(2)中,通过对8种气象因素分析,用Excle作表统计分析,得出气象因素对脑卒中发病率的影响。
参考文献
(1)、徐思,廖学琼,李雯。
神经保护药物治疗缺血性脑卒中的最新进展,中国处方药,2006,47。
(2)、郝丽华,护理干预对缺血性脑卒中病人血脂水平和卒中复发的影响。
护理研究,2010,24。
(3)、刘学东,吕亚丽,王波,等.老年缺血性脑卒中患者预后及其影响因素的研究.中华老年脑血管病杂志,2007,9。
(4)、程锦泉,刘建平,张仁利,等.缺血性脑卒中影响因素的条件,热带医学杂志,2007,7。
(5)、梁辉,谢珊芳.缺血性脑卒中患者颅内外动脉狭窄分布及影响因素分析.海南医学,2009,11。
(6)、王向东,王希林,马弘心理卫生评定量表手册〔M〕北京:
中国心理卫生杂志社,1999:
191253
(7)、全国第四届脑血管病学术会议脑卒中患者精神功能缺损程度评分标准(1995)〔J〕中华神经科杂志,1996;29。
(8)、卓大宏中国康复医学〔M〕北京:
华夏出版社,1990。
附录
年
份
月份
平均气压
最高平均气压
最低平均气压
平均温度
最高平均温度
最低平均气温
平均相对湿度
平均最小相对湿度
2007
1
1025.8
1029.0
1022.3
4.4
8.9
1.0
70.9
50.6
2
1020.7
1023.6
1017.6
6.9
10.9
3.8
74.7
55.4
3
1020.4
1024.0
1016.6
8.7
13.1
5.4
70.8
51.1
4
1017.9
1021.4
1014.3
12.5
16.8
9.0
69.6
50.4
5
1009.8
1011.8
1007.6
20.7
25.2
17.1
68.4
46.5
6
1007.6
1009.1
1006.0
23.7
27.5
20.8
76.4
57.0
7
1005.2
1006.8
1003.6
28.6
32.6
25.8
75.6
58.1
8
1007.5
1009.2
1005.6
30.4
34.9
27.0
71.6
51.6
9
1011.5
1013.2
1009.9
25.5
29.3
22.7
77.2
58.5
10
1018.9
1020.8
1017.0
18.1
22.1
14.7
74.3
52.1
11
1021.9
1024.1
1019.7
13.0
18.0
8.7
68.9
42.4
12
1020.2
1023.3
1016.9
6.9
12.0
3.1
62.2
38.5
2008
1
1027.2
1029.8
1024.6
3.1
6.2
0.8
57.5
55.2
2
1027.6
1030.1
1025.0
3.0
7.6
-0.6
57.9
42.8
3
1018.8
1021.3
1016.2
11.1
16.0
7.0
58.0
36.6
4
1014.6
1017.1
1011.8
15.6
20.0
12.1
62.4
46.6
5
1008.6
1010.8
1006.2
21.4
26.8
17.0
66.3
40.4
6
1005.6
1007.6
1003.5
23.5
26.8
21.1
82.4
66.5
7
1003.7
1005.3
1001.7
30.2
34.4
26.8
71.3
51.3
8
1005.8
1007.5
1004.2
28.0
32.0
24.9
77.3
57.1
9
1011.3
1013.0
1009.5
24.9
29.0
22.1
79.4
58.6
10
1018.2
1020.3
1016.3
19.9
23.7
16.8
77.2
55.7
11
1023.2
1025.3
1021.1
12.1
16.2
8.7
75.6
50.9
12
1025.0
1028.3
1022.1
6.8
11.6
2.7
65.5
40.0
2009
1
1027.7
1030.2
1024.8
3.0
7.3
-0.4
69.6
46.9
2
1019.6
1022.7
1016.0
8.3
11.4
5.7
79.5
63.5
3
1019.4
1022.8
1016.2
10.0
14.2
6.2
70.9
49.3
4
1015.7
1018.2
1013.0
15.9
20.8
11.7
67.3
42.3
5
1012.1
1014.1
1009.8
21.6
27.3
16.7
61.3
34.5
6
1003.4
1005.1
1001.5
26.0
30.7
22.5
74.4
51.7
7
1003.8
1005.5
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20.7
25.2
17.1
68.4
46.
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