本站原创[摘 要]：收集整理了榆社县3家医院2007～2010年的感冒、支气管哮喘、呼吸道疾病、冠心病、脑血管病的住院病例资料3424例,发现：7、8月份是感冒高发期,呼吸道疾病多发于3、4月份,支气管哮喘则在夏秋季容易发生,而秋末冬初脑血管疾病容易发作,冠心病则在春季多发.对上述资料进行3 d平滑处理和标准化处理,并从气候角度划分四季,分别建立了春、夏、秋、冬4个季节的各疾病与气象要素之间的日预报回归方程.
[关 键 词 ]：疾病 气象 关系 初探
随着技术、经济的发展和人民生活水平的提高,现代人们对自己生活的地球以及地球外大气及小气候的物理、化学或理化环境对生活机体的直接或间接影响越来越关注.20世纪30年代,德国在巴伐利亚建立了世界上第一个医疗气象研究站,开始利用现代统计方法来探讨天气、气候与疾病的关系,并于50年代初将医疗气象预报的发布列为正式日常气象怎么写作业务[1].欧美及日本等国也相继开展了医疗气象的研究和怎么写作.近代我国研究天气、气候对人体健康和疾病的影响始于50年代.进入90年代,全国许多大中城市都在进行医疗气象方面的研究和怎么写作.
为了开拓我县在医疗气象方面的怎么写作领域,我们先后与县城几个相对较大医疗机构联系,共同探讨医疗气象预报方法,并收集、整理了大量的疾病资料.经过对资料的分析、处理,得到了适合榆社县的医疗气象预报方法,并建立了相应的怎么写作系统,投入业务应用.
1 方法研究
1.1 疾病资料收集与分析处理
收集整理了榆社县人民医院、榆社县中医院、榆社县妇幼保健院3家医院2007年1月1日～2010年12月31日的感冒、支气管哮喘、呼吸道疾病、冠心病、脑血管病等5大类疾病的住院病例数共计3424例.其中,感冒1424例,支气管哮喘552例,呼吸道疾病781例,冠心病209例,脑血管病（含高血压、脑梗塞、脑出血）458例.对上述疾病资料按照时间序列进行整合,即：同一种病、同一天入院的计入一起.得到各疾病资料库aji,其中,j等于1,2,3,4,5,分别表示呼吸道疾病、感冒、冠心病、脑血管、哮喘；i为时间序列,i等于1,2,3.....n,n为2007～2010期间总天数.
为了研究不同季节、不同月份各种疾病的发生情况,对上述资料进行逐月分析,发现：7、8月份是感冒高发期,呼吸道疾病多发于3、4月份,支气管哮喘则在夏秋季容易发生,而秋末冬初脑血管疾病容易发作,冠心病则在春季多发.
由于各季节影响各疾病的气象因子有较大的差异,以及我国双休日作息时间的特点[2],为了较好的了解气象因子与疾病之间的关系,我们还对上述疾病资料进行了星期一至星期日逐日的入院情况统计,结果发现：星期一入院人数较其它时间明显偏多,而双休日则明显偏少(表1).
在进行原始资料的处理及数据库建立时,考虑到病人入院就诊具有一定的主观性,以及我国双休日作息时间的特点,首先对5大类疾病资料按照时间序列进行3 d滑动平均处理,即：对于疾病a,ji等于(aj(i－1)＋aji＋aj(i＋1))/3,按照时间序列i,分别建立上述5大类疾病新的疾病资料库ji.其次,由于收集的疾病资料有限,为了了解疾病发生的相对情况,再对疾病资料进行标准化处理.即：Aji等于ji－ j,按照时间序列,再分别建立5大类疾病数据库Aji,其中, j为a疾病平均1 d的发病个数,即： j等于（aji＋aj(i＋1)＋aj(i＋2)＋......＋ajn）/n.求得呼吸道疾病、感冒、冠心病、脑血管、哮喘5类疾病的平均1 d发病个数分别为： hxd等于6.22, gm等于0.89, gxb等于0.90, nxg等于3.62, xc等于0.31,可以知道,当Aji>0时,表示该天入院就诊的人数较常规偏多,反之则偏少.Aji即为所需进行回归统计的5大类疾病的原始资料库.另外,由于在不同的季节里,影响各疾病的气象因子是不同的,因此,必须按照季节来分析各疾病与气象因子的关系.但由于榆社的气候特点是夏、冬季长,春、秋季短,而常规的以月份划分3～5月、6～8月、9～11月、12～次年2月分别为春、夏、秋、冬季节4个季节显然不是很合理.因此,我们从气候角度来对2007～2010年4 a进行季节分类,即：当连续5 d日平均气温的滑动平均值>22 ℃并稳定通过时为夏季,当连续5 d日平均气温的滑动平均值<10 ℃并稳定通过时为冬季,当连续5 d日平均气温的滑动平均值在10 ℃～22 ℃时,上半年为春季,下半年为秋季,然后分别建立气候角度的春、夏、秋、冬5大类疾病资料Aji的数据库共20个以及相应的气象因子数据库.
2.2 数学模型的建立
应用逐步线性回归方法[3]分别建立各疾病的不同季节的日预报数学模型.经过综合分析和相关性考虑,选定以下16种气象因子作为逐步回归的相关因子：
X1为前1 d最低气温Td(i－1),X2为平均气温当天及前2 d的平均值(Tg(i)＋Tg(i－1)＋Tg(i－2))/3；X3为最低气温当天及前2 d的平均值(Td(i)＋Td(i－1)＋Td(i－2))/3；X4为平均相对湿度当天及前2 d的平均值(D(i)＋D(i－1)＋D(i－2))/3；X5为最高气温当天及前2 d的平均值(Tg(i)＋Tg(i－1)＋Tg(i－2))/3；X6为平均气温前3 d的平均值(Tg(i－1)＋Tg(i－2)＋Tg(i－3))/3；X7为最低气温前3 d的平均值(Td(i－1)＋Td(i－2)＋Td(i－3))/3；X8为最高气温前3 d的平均值(Tg(i－1)＋Tg(i－2)＋Tg(i－3))/3；X9为平均气温前1 d的24 h的变量(昨天与当天)Tg(i)－Tg(i－1)；X10为平均气温前2 d的48 h的变量(前天与当天)Tg(i)－Tg(i－2)；X11为平均气温前3 d的72 h的变量(大前天与当天)Tg(i)－Tg(i－3)；X12为昨天日较差Tg(i－1)－Td(i－1)；X13为前天日较差Tg(i－2)－Td(i－2)；X14为平均相对湿度前3 d的平均值(D(i－1)＋D(i－2)＋D(i－3))/3；X15为平均气压前3 d的平均值P(i－1)＋P(i－2)＋P(i－3))/3；X16为平均气压前2 d的48 h的变量(前天与当天)P(i)－P(i－2).