目的:1.了解2015²016年合肥市蜀山區(qū)主要?dú)庀笠蛩睾腿巳悍且馔馑劳龅姆植继卣?2.利用泊松廣義線性回歸模型結(jié)合分布滯后非線性模型（DLNM）分析晝夜溫差對人群非意外死亡發(fā)生的影響。3.分析晝夜溫差對不同亞群體非意外死亡的影響并找出脆弱人群。方法:收集氣象部門和環(huán)保部門2015²016年蜀山區(qū)每日主要監(jiān)測數(shù)據(jù),包括溫度、相對濕度、PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO_2、CO和O₃,利用蜀山區(qū)疾病預(yù)防控制中心人口死亡登記管理信息系統(tǒng)收集同期蜀山區(qū)居民每日非意外死亡數(shù)據(jù):包括性別、年齡、婚姻、文化程度等信息。采用泊松廣義線性回歸模型結(jié)合分布滯后非線性模型（DLNM）,在控制主要空氣污染物等混雜因素的情況下分析晝夜溫差對非意外死亡發(fā)生的影響,進(jìn)一步探討晝夜溫差對人群健康壽命年的影響。結(jié)果:（1）共收集到合肥市蜀山區(qū)2015年²016年非意外死亡患者信息5750例,其中男性占61%（3484/5750）,大于等于65歲... 

【文章來源】：安徽醫(yī)科大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：38 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

合肥市蜀山區(qū)2015-2016年非意外死亡和各溫度指標(biāo)的時間分布

135 10 15 200.510..5120.非非非非非DTR(°C)R600aDys圖 2 晝夜溫差與非意外死亡關(guān)系的劑量反應(yīng)圖3.3.2 晝夜溫差與人群非意外死亡的拋物線型關(guān)系以非意外死亡最低相對危險度對應(yīng)的晝夜溫差（5.2 ℃）作為比較基準(zhǔn)，模擬晝夜溫差同非意外死亡發(fā)生風(fēng)險的關(guān)系，結(jié)果得出兩者呈拋物線性關(guān)系，即開始隨著晝夜溫差的增加，人群發(fā)生非意外死亡風(fēng)險增大，之后逐漸有減少趨勢，但總體相對危險度均大于 1，提示，晝夜溫差的增大增加人群發(fā)生非意外死亡的風(fēng)險，詳見圖 3。圖 3 晝夜溫差與非意外死亡關(guān)系劑量反應(yīng)圖3.3.3 晝夜溫差增加對死亡風(fēng)險的滯后影響以非意外死亡最低相對危險度對應(yīng)的晝夜溫差（5.2 ℃）作為比較基準(zhǔn)，晝

圖 4 第 75 百分位數(shù)不同滯后時間對死亡影響加對死亡風(fēng)險的分層分析分層，發(fā)現(xiàn) 65 歲以上人群更容易受到晝夜溫差2 天達(dá)到最大，RR=1.07（95% CI:1.01~1.12）,而溫差的影響，只有在暴露后第一天發(fā)生非意外1.00~1.22），而其他時間的影響相對較�。话凑占不颊咴诒┞稌円箿夭畹诙彀l(fā)生非意外的死亡（95%CI:1.00~1.15），而呼吸系統(tǒng)疾病患者未見究對象文化程度分層分析發(fā)現(xiàn)：高中以上學(xué)歷者夜溫差的影響，這種影響在暴露后第一天較為24）持續(xù)到第 2 天，祥見表 3。


本文編號：2936103