目的探索河南省環(huán)境因素與腫瘤死亡關系,并以此建立惡性腫瘤死亡灰色預測模型。方法基于2009-2015年河南省居民腫瘤死亡率數(shù)據(jù)及2000-2015年環(huán)境污染數(shù)據(jù),采用灰色關聯(lián)分析方法,對環(huán)境因素與腫瘤死亡的相關性及環(huán)境污染致腫瘤死亡的潛伏期做定量分析。并建立灰色預測模型,與傳統(tǒng)Poisson回歸模型對比,擇優(yōu)預測惡性腫瘤死亡率。結果環(huán)境污染指標與腫瘤死亡率關聯(lián)強度排序為煙（粉）塵>廢水>二氧化硫>化學需氧量>工業(yè)固體廢物>氨氮排放,致居民腫瘤死亡的潛伏期依次分別為8、0、5、6、9、4年。Poisson回歸模型、GM（1,4）模型,時滯改進GM（1,4）模型的平均絕對百分誤差分別為15.11%、4.94%和4.29%。時滯改進GM（1,4）模型預測2016、2017年河南省惡性腫瘤死亡率分別為157.97/10萬、156.41/10萬。結論煙（粉）塵等環(huán)境污染指標與腫瘤死亡密切相關,且環(huán)境污染具有滯后效應,可根據(jù)環(huán)境污染指標預測腫瘤死亡并制定腫瘤長期防治策略。 

【文章來源】：實用預防醫(yī)學. 2020,27(10)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 資料與方法
    1.1 資料來源
    1.2 方法
        1.2.1 灰色關聯(lián)分析
        1.2.2 灰色預測分析
    1.3 統(tǒng)計學分析
2 結 果
    2.1 腫瘤死亡與環(huán)境因素綜合關聯(lián)度分析
    2.2 環(huán)境污染滯后效應的灰色關聯(lián)度定量分析
    2.3 GM(1,N)預測模型
3 討 論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]GM（1,1）模型在我國梅毒發(fā)病率預測中的應用[J]. 王雅文,沈忠周,楊銀.  實用預防醫(yī)學. 2019(09)
[2]ARIMA與GM（1,1）模型對我國肺結核年發(fā)病人數(shù)預測情況的比較[J]. 孫娜,許小珊,馮佳寧,馬潔,黃璐,田野,杜澤玉,孟維靜,王素珍,石福艷.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2019(01)
[3]灰色模型GM（1,1）在出生缺陷預測中的應用研究[J]. 張麗,相曉妹,米白冰,宋暉,張水平,黨少農.  西安交通大學學報(醫(yī)學版). 2019(01)
[4]環(huán)境健康風險預警體系對癌癥防治的重要意義[J]. 鄭煒.  化學工程與裝備. 2018(09)
[5]2011～2013年淄博市張店區(qū)居民死因和大氣污染狀況的調查[J]. 劉曉利,劉芳盈,孟超,李平,張殿平,翟慎永.  預防醫(yī)學論壇. 2017(10)
[6]我國水污染與居民健康的灰色關聯(lián)度分析——基于我國腫瘤登記地區(qū)的數(shù)據(jù)[J]. 張榮艷,王愛蘋,唐風軍.  河南科學. 2016(10)
[7]2007-2009年廣州市六區(qū)PM2.5空氣污染所致肺癌疾病負擔研究[J]. 廖羽,郝元濤.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2016(04)
[8]大氣污染與居民肺癌發(fā)病及死亡灰色關聯(lián)分析[J]. 張曉,楊瓊英,林國楨,沈紀川,周琴,李科,董航,宋韶芳,劉北燕,陳清.  中國公共衛(wèi)生. 2014(02)
[9]Poisson回歸與GM（1,N）模型分析中國生殖內分泌相關腫瘤與環(huán)境污染的關系[J]. 欒榮生,羅艷,吳德生,李佳圓.  環(huán)境與職業(yè)醫(yī)學. 2004(05)
[10]GREY RELATIONAL ANALYSIS: A NEW STATISTICAL METHOD OF MULTIFACTORIAL ANALYSIS IN MEDICINE[J]. 譚學瑞,鄧聚龍.  Journal of Xi’an Medical University. 1997(01)



本文編號：3189362