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天津市2001-2009年空气污染物二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物对冠心病死亡影响的时间序列分析
目的 了解天津市大气污染对居民冠心病死亡的影响.方法 采用2001-2009年天津市疾病预防控制中心收集的居民全死因监测数据,同期气象和大气污染资料源自天津市气象局和环境监测中心.采用时间序列的泊松回归广义可加模型分析天津市每日大气污染与居民冠心病死亡危险度,同时控制气象因素、长期趋势、星期几效应以及人口数等混杂因素的影响.结果 2001-2009年天津市冠心病粗死亡率为105.12/10万至167.03/10万,世界标化死亡率为96.07/10万至105.11/10万,呈逐年上升趋势(P=0.000).单因素分析显示大气中二氧化硫(SO2)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)日均浓度每升高10 μg/m3,冠心病死亡风险的RR值分别增加1.25％ (95％CI:0.75％～1.75％)、0.65％(95％CI:0.51％～ 0.79％)和1.04％(95％ CI:0.52％ ～1.55％)倍；SO2、PM10效应在当日达到高,NO2效应在3日后达到高；多因素分析显示,NO2日均浓度对冠心病死亡的风险无统计学意义(P=0.1313),SO2、PM10日均浓度每增加10 μg/m3,冠心病死亡风险的RR值分别增加0.86％(95％CI:0.60％ ～ 1.12％)倍和0.40％(95％CI:0.06％ ～ 0.75％)倍.低温、低风速、年均人口数增加也是冠心病死亡的危险因素(P＜0.05).结论 天津市大气污染可增加人群冠心病死亡风险.
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北京市空气质量指数与结核病发病关系的时间序列研究
目的 分析北京市空气质量指数(AQI)对结核病发病的影响效应,为结核病的防控提供理论依据.方法 采用广义可加模型(GAM)对北京市2014年1月1日至2016年1 1月9日的AQI与结核病发病例数进行回归分析,同时控制气象因素、时间趋势等混杂因素的影响.结果 研究期间共收集北京市具有明确发病日期的结核病病例14 533例,排除儿童36例,共14497例纳入研究.其中,男性9 513例,女性4984例,成年人(15～59岁)11 290例,老年人(≥60岁)3 207例.GAM佳单日滞后效应结果显示,AQI每增加10,总体、男性、女性及成年人结核病发病例数增加百分比分别为0.85％(95％CI:0.26％～1.44％)、0.83％(95％CI:0.24％～ 1.42％)、0.93％ (95％CI:0.24％～1.62％)及0.88％(95％CI:0.29％～1.46％).单日效应的佳滞后期除男性为16 d(lag16)以外其余均为15 d(lag15).佳累积滞后效应结果显示:AQI每增加10,总体、男性、女性及成年人结核病发病例数增加百分比分别为1.92％ (95％ CI:0.23％～3.16％)、1.94％(95％CI:0.15％～3.72％)、2.04％(95％CI:0.10％～ 3.97％)及2.00％(95％CI:0.30％～ 3.69％),累积效应的佳滞后期分别为累积滞后17 d(lag0_17)、18 d(lag0_18)、16 d(lag0_16)和17 d(lag0_ 17).AQI增加对老年人结核病发病例数影响无统计学意义.结论 北京市AQI对结核病发病例数的影响存在正相关关系,AQI对不同性别和不同年龄组的结核病发病例数的影响存在一定差别.
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采用广义可加模型分析预测上海市流感样病例发病情况
探讨广义可加模型(GAM)在上海市流感样病例发病趋势分析和预测中应用,并通过已知的气象条件预测可能的流感样病例数量.研究中利用2006-2010年上海市每周气象数据以及流感样病例监测数据,按照GAM理论,建立气象数据与流感样病例间基丁非线性回归的数学模型.通过初步的数据分析,构造多个候选模型,并通过AIC (Akaike information criterion)指标选取合适的模型进行数据分析及预测.基丁周平均气温及周平均日温差(周相对湿度)的模型较好拟合了原始数据,且模型简洁、明确.对于原始数据的拟合残差及部分拟合残差基本符合上海市流感样病例发病的实际情况,并具有一定的预测能力.结果表明GAM能够较好拟合上海市流感样病例发病与气象因素的变化趋势,准确预测流感样病例的发病情况,适合应用于气象因素依赖的疾病发病预测和分析.
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气候因素对广东省登革热流行影响的非线性效应
目的 分析广东省佛山、广州、汕头、深圳、珠海5个市的气候因素、蚊虫密度对登革热流行的影响效应.方法 登革热病例数据来源于国家法定传染病报告系统,媒介伊蚊密度数据来源于登革热媒介伊蚊监测系统,并采用广义可加模型对2005-2015年登革热和伊蚊密度监测数据进行分析.结果 发现登革热的流行存在显著的正向自我调节效应(F1.96,10.84=6 588.650,P＜0.01),蚊虫密度与登革热之间存在显著的非线性正效应(F2.98,10.84=21.810,P＜0.01),蚊虫密度显著影响登革热的流行.当月平均高气温对登革热流行存在显著的非线性正效应(F1.91,10.84=215.570,P＜0.01),登革热的发生随着温度升高而升高.上月降雨天数对登革热发生存在显著的非线性效应(F2.99,10.84=101.590,P＜0.01),当降雨天数＜15d时,两者之间显现为正相关,登革热的发生随着降雨天数增加而升高,反之显现为负相关.结论 温度和降雨对广东省登革热的流行风险有调节作用,它们主要通过改变蚊虫种群密度,影响种群变化,从而达到影响登革热的流行和暴发,总体而言登革热的发生随气候变化而明显上升.
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长爪沙鼠鼠疫自然疫源地气候对鼠疫流行影响的非线性效应
目的：分析我国内蒙古半干旱地区长爪沙鼠鼠疫疫源地的气候因子、植被对鼠疫宿主—媒介—病原系统的影响效应。方法采用广义可加模型对1980－2006年鼠疫监测数据进行分析。结果发现气温与降雨量对当地鼠疫宿主长爪沙鼠种群密度、媒介密度和鼠疫感染率存在显著的n型非线性效应。鼠疫宿主密度与媒介密度呈显著负相关，但对鼠疫流行存在正效应。其中，当地降雨量显著影响鼠疫流行（F3，25.66＝16.22，P＜0.01）和鼠体蚤指数（F2.28，25.31＝8.73，P＜0.01）。上年气温显著影响鼠类种群密度（F2.35，45.21＝3.52，P＜0.05）和体蚤指数（F2.93，25.31＝3.96， P＜0.01）。结论长爪沙鼠鼠疫自然疫源地内鼠疫流行风险随气候变化而明显上升。
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采用时间序列泊松回归分析天津市大气污染物对心脑血管疾病死亡的急性影响
目的：了解天津市大气污染物对居民心脑血管疾病死亡的急性影响，探索早期预警方法，为心脑血管疾病的预防控制提供依据。
方法：采用天津市疾病预防控制中心收集的居民全死因监测数据，气象资料和大气污染物资料来源于天津市气象局和天津市环境监测中心。采用时间序列的泊松回归GAM进行天津市每日大气污染物与居民心脑血管疾病死亡危险度分析，同时控制气象因素、长期趋势、星期几效应以及人口数等混杂因素的影响，进行单污染物和多污染物分析。
结果：单因素GAM分析显示大气中SO2、NO2、PM10效应在当日达到大，风险RR值分别增加1.13%[95%CI （0.76~1.51）%]、0.78%[95%CI（0.41~1.15）%]和0.61%[95%CI（0.51~0.71）%]；SO2、NO2、PM10日均浓度每升高10μg/m3，0~5日后心脑血管疾病死亡的风险RR值分别增加0.70%[95%CI（0.47~0.94）]%，0.51%[95%CI （0.27~0.74）%]和0.16%[95%CI（0.06~0.27）%]；多因素分析显示，SO2、NO2、PM10日均浓度每增加10μg/m3，心脑血管疾病死亡的风险RR值分别增加0.77%[95%CI（0.58~0.97）%]，0.41%[95%CI（0.05~0.78）%]和0.38%[95%CI （0.12~0.64）%]。
结论：天津市大气污染物能增加人群心脑血管疾病死亡风险，可能对心脑血管疾病急性发作起到诱导作用，有必要开展大气污染物治理，建立预警系统，合理分配卫生资源，降低心脑血管疾病死亡危害。 -
天津市空气污染物对心脑血管疾病死亡急性影响的时间序列分析
目的：了解天津市大气污染对居民心脑血管疾病死亡的急性影响，探索早期预警方法，为心脑血管疾病的预防控制提供依据。
方法：采用天津市疾病预防控制中心收集的居民全死因监测数据，气象资料和大气污染资料来源于天津市气象局和天津市环境监测中心。采用时间序列的泊松回归广义可加模型进行天津市每日大气污染与居民心脑血管疾病死亡危险度分析，同时控制气象因素、长期趋势、星期几效应以及人口数等混杂因素的影响，进行单污染物和多污染物分析。 -
广义可加模型在H1N1疫苗效果评估中的应用
目的 探讨广义可加模型在处理非线性数据方面的优势.方法 以H1N1疫苗临床试验数据为实例,分别用广义可加模型与一般线性模型对已知不成线性的影响因素进行模型拟合,分析影响H1N1疫苗抗体滴度的相关因素.分别用偏差统计量及误差均方对模型拟合效果进行评价.结果 与一般线性模型相比,广义可加模型的拟合效果更好,具有较小的偏差统计量和误差均方.结论 广义可加模型在处理非线性数据时,拟合效果优于一般线性模型,在自变量与因变量不成线性关系时,应首选广义可加模型.
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空气污染对心脑血管疾病门诊量影响的Poisson广义可加模型分析
目的 定量研究潍坊市大气污染对居民心脑血管日门诊量的影响,探讨大气污染与门诊量之间的关系,为心脑血管疾病的预防控制提供依据.方法 通过潍坊市社保系统收集每日心脑血管疾病门诊量,从中国气象局收集气象资料,大气污染资料来源于潍坊市环境监测站.采用Poisson广义可加模型对潍坊市大气污染与心脑血管疾病门诊量进行回归分析,同时控制气象因素、时间趋势、周日效应混杂因素的影响.结果 2015年潍坊市空气中PM 2.5、PM 10、SO2、NO2的日均浓度分别为75.33μg/m3、126.25 μg/m3、41.25 μg/m3、38.17μg/m3;潍坊市心脑血管疾病日门诊量586人次/天;Spearman相关分析结果表明,温度和降雨量与空气污染指标存在较强相关性.单因素广义可加模型(GAM)时序分析结果显示,温度、降雨量、PM 2.5、PM 10、SO2、NO2对心脑血管疾病门诊量有影响;多因素分析显示,PM 2.5、PM10、SO2、NO2日均浓度每增加10μg/m3,心脑血管疾病门诊量的风险RR值分别增加0.27％(0.20％～0.53％)、0.35％(0.10％～0.61％)、0.69％(0.50％ ～0.89％)、0.39％ (0.04％ ～0.75％).结论 潍坊市大气污染能增加心脑血管疾病门诊量的风险,温度和降雨量与大气污染物相关性较高,提示采暖期污染程度明显加重,有必要开展相应的治理措施.
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广义可加模型稳健估计在空气污染对健康影响评价中的应用
目的 针对大气污染与健康关系研究中拟合广义可加模型时的离群点进行诊断并试图减小其影响.方法 将经典的稳健M估计方法引入广义可加模型.结果 模拟及实例分析可见稳健估计的结果较好.结论 在离群点存在时对广义可加模型进行稳健估计是必要的.
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广义可加模型及其SAS程序实现
回归分析中,非参数回归以其适用性强,对模型假定要求不严等优点,扩展了参数回归的应用范围,增强了模型的适应性[1].
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广义可加模型及其SAS程序实现
回归分析中,非参数回归以其适用性强,对模型假定要求不严等优点,扩展了参数回归的应用范围,增强了模型的适应性[1].但非参数回归也有其局限性[2],当模型中的解释变量个数较多而样本含量并不是很大时,非参数回归拟合的效果并不尽如人意,容易引起方差的急剧增大.这种由于维度的增加而使方差急剧扩大的问题通常被称为"维度的孽根(curse of dimensionality)".而且非参数回归多是建立在核估计和光滑样条基础上的,其解释性也是一个问题.为了解决这些问题,Stone(1985)提出了可加模型(additive models),这种模型对多变量回归方程估计一个可加近似值.可加近似值有两个优点:(1)由于每一个个体的可加项是以单变量平滑估计的,因而"维度的孽根"可以避免;(2)个体项的估计解释了应变量如何随着自变量的变化而变化的.为了使可加模型扩展到更广范围的分布族,Hastie和Tibshirani(1990)又提出了广义可加模型(generalized additive models,GAM).它使反应变量的均值通过一个非线性连接函数而依赖于可加解释变量,同时还允许响应概率分布为指数分布族中的任意一员.许多广泛应用的统计模型均属于广义可加模型,包括带正态误差的经典线性模型、二分类数据的非参数logit模型、Poisson数据的非参数对数线性模型等.
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成都市细颗粒物对医院门诊就诊量的影响研究
目的 探讨成都市主城区大气PM2.5浓度对当地医院门诊就诊量的影响,比较该地区大气PM2.5浓度对人群健康的影响与我国其他地区的异同,为当地雾霾健康影响预警和干预提供科学依据.方法 收集2013年和2014年成都市主城区范围内气象、大气PM2.5浓度监测和医院门诊就诊量数据,采用时间序列分析中的广义可加模型(GAM)建模,在排除长期变化趋势、气象因素和周末效应等混杂因素的影响后,估算成都市主城区大气PM2.5浓度与医院门诊就诊量的关系.结果 成都市主城区大气PM 2.5日均浓度每增加10 μg./m3,综合医院成人呼吸系统当日门诊量增加0.379％ (95％ CI:0.235％～0.523％),儿科当日总门诊量和呼吸系统门诊量分别增加0.368％ (95％ CI:0.310％ ～0.426％)和0.434％(95％CI:0.362％～0.505％).结论 成都市居民健康受大气PM2.5浓度影响,但与我国其他城市有所不同.
