目的:了解合肥市2015年7月1日至2017年10月31日期間居民心血管疾病入院數(shù)及氣象因素一般情況及時間變化特征;利用時間序列分析方法探究氣象因素（溫度、濕度,氣壓）與心血管疾病日入院數(shù)的關(guān)系,同時更深入的探討高、低溫度的熱、冷效應以及高、低溫度的歸因分析,明確易感人群,最后,通過本文的研究為心血管疾病的預防、合理進行醫(yī)療資源的配制,減少疾病入院治療費用提供依據(jù)。方法:1.收集合肥市七家三甲醫(yī)院2015年7月1日至2017年10月31日期間居民心血管疾病入院治療個案資料,這七家醫(yī)院入院治療量占整個地區(qū)的大部分入院數(shù),個案信息包括性別、年齡、家庭住址、疾病診斷及診斷疾病的ICD-10編碼等。根據(jù)國際疾病分類標準第十版（ICD-10）對個案資料進行匯總。2015年7月1日至2017年10月31日期間合肥市逐日空氣污染物濃度資料來源于合肥市環(huán)境監(jiān)測中心站,包括二氧化硫（SO₂）、二氧化氮（NO₂）、24 h可吸入顆粒物(PM₁₀)、細顆粒物(PM_2.5)、一氧化氮（CO）濃度資料和1 h O_3... 

【文章來源】：安徽醫(yī)科大學安徽省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究地區(qū)的地理位置和各項數(shù)據(jù)收集地點的分布情況

型的擬合優(yōu)度[53]。圖2顯示居民每日心血管疾病入院治療人數(shù)的殘差點以0為中心隨機分布，顯示模型殘差圖滿足前2個滯后天的絕對值小于0.1，殘差相關(guān)獨立，基本模型建立成功。圖 2 基本模型的殘差圖Fig 2 The residuals for the basic model最后，分析氣象因素變量的引入對心血管疾病入院治療的影響，建立了以下模型：log[E(Yt)]= α+ s(t, df )+s(Zt, df)+as. factor(DOWt)+Holidayt+βXt

圖 3 合肥市 2015.7.1-2017.10.31 期間平均溫度時間序列圖 3 The time series chart of mean temperature for the period from July 1,2015 to October 31in Hefei City

【參考文獻】：
期刊論文
[1]合肥某三甲醫(yī)院2012～2014年心血管病住院患者流行病學分析[J]. 黃堯,操基玉,程自平.  安徽醫(yī)學. 2017(02)
[2]IPCC第五次評估報告氣候變化對人類福祉影響的新認知[J]. 張存杰,黃大鵬,劉昌義,劉起勇.  氣候變化研究進展. 2014(04)
[3]氣候變化背景下溫度對人體健康影響研究進展[J]. 陳正洪,楊桂芳,扈海波.  中國公共衛(wèi)生. 2014(10)



本文編號：3234608