脑卒中发病环境影响因素分析.doc

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1、脑卒中发病环境影响因素分析摘要 本文通过分析某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料，结合柱状图、折线图以及使用SPSS软件进行单因素相关分析、多元线性回归分析等，建立数学模型，解决了脑卒中与环境因素的问题，得出脑卒中与气温、气压、相对湿度间的关系，并对高危人群提出了预警和干预的建议方案。 首先，分析某市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料的所有数据，通过分析数据可得到以下几点： 1、男性患者多于女性患者； 2、一年中从1月到12月男女患者比例呈先上升后下降的趋势，7月份最大，为1.27：

2、1； 3、在1、3、4、5、10月份患者人数较多，所以该市春冬季更容易患脑卒中； 4、30岁到59岁，男女患者比例为2.35:1，高于平均比例； 5、患者中，小于45岁的占9.14%，大于45岁的占90.86%； 6、男女均以6685岁为高峰。 其次，利用Excel 软件画出了相关数据折线图，包括一年中月平均气压、月最高气压、月最低气压、月平均温度、月最高温度、月最低温度、月相对温度、月最小相对湿度图，以及月份与发病人数的关系图表、折线图，运用统计学的知识和SPSS软件，采用单因素相关、回归分析, 建立多元回归方程： 得出了脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度的关系：1、 脑卒中发病人数与气压

3、正相关，气压越高，发病人数越多。2、 脑卒中发病人数与气温负相关，气温越低，发病人数越多。另外，温差越大，发病人数越多。3、 脑卒中发病人数与相对湿度正相关，相对湿度越高，发病人数越多。 最后，通过查阅和搜集文献中有关高危人群的重要特征和关键指标，结合问题一二所得的结论，提出以下预警和干预方案： 1.避免在气压过高，温度过低的潮湿环境中长久逗留。 2.对于老年人要特殊的照顾，老年人身体抵抗力差，容易受环境因素的影响，社区一定要做好对老年人的身体各项指标的检测，给予及时的预防法案。 3.随着四季气温气压的变化，及时调整生活习惯，做好每一季度的危险疾病防范措施。对于脑卒中病尤其要在春冬季节做好防护

4、。关键词：SPSS软件 相关系数 Excel 单因素相关分析 多元线性回归方程 一、 问题重述 脑卒中（俗称脑中风）是目前威胁人类生命的严重疾病之一，它的发生是一个漫长的过程，一旦得病就很难逆转。影响脑卒中事件发生的危险因素有三类：1）不可改变的因素；2）人体内外环境影响；3）个人生活习惯和方式。 脑卒中的诱发与环境因素密切相关，突出表现在气温、湿度和气压三个方面。通过对脑卒中环境因素的分析可以对疾病进行风险评估，通过一级预防，二级预防，三级预防对脑卒中进行有效的控制,从而降低发病率。建立数据模型，掌握疾病发病率的规律，对于卫生行政部门和医疗机构合理调配医务力量、改善就诊治疗环境、配置床位和医

5、疗药物等都具有实际的指导意义。以研究脑卒中发病率为出发点，我们利用数学模型来完成以下三个目标： （1）通过对发病人群的性别、年龄等基本信息的分析统计，对发病人群进行统计描述。 （2）建立数学模型研究脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度间的关系。 （3） 查阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群的重要特征和关键指标，结合1、2中所得结论，对高危人群提出预警和干预的建议方案。二、 问题分析 脑卒中的发生与环境因素有关，所以为了预防该病发生，对脑卒中的发病环境因素进行分析很有必要。根据某市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料的所有数据，建立数学模型，研究

6、脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度间的关系，非常有意义。 首先，为了能够更准确、直观地研究该城市脑卒中的患病情况，应该先观察分析该市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料的所有数据，排除那些存在错误而无法使用的数据，比如职业与年龄不相符的数据、数据不全无法使用的数据、发病时间比诊断时间迟等不符合逻辑的数据。整理归类留下来的数据，以供以后的研究所使用。并将以上归类整理的数据做出表格、折线图、扇形图、柱状图，分析统计出发病人群在性别、年龄、职业、发病时间、诊断延误时间以及气象因素方面的情况。 然后，采取上一步所得经过筛选整理的数据，重新整理列表并

7、画出相关折线图，列出月份与月平均气压、最高气压、最低气压、平均温度、最高温度、最低温度、相对温度、最小相对湿度以及月份与人数关系的图表、折线图、柱状图等，让读者能够更直观的看出两者之间的关系。建立数学模型，设出未知数，运用统计学的知识和SPSS软件求出脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度的函数关系，验证其正确性。 最后，针对以上所建立的数学模型，对其优缺点评价分析，并提出改进的方向。查阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群的重要特征和关键指标，结合上面所得结论，对高危人群提出预警和干预的建议方案。三、 模型假设 1. 假设在研究单一因素变量时，其他因素相对稳定； 2. 假设题中所给数据为200720

8、10年该市所有医院全部发病病例信息，且信息没有重复； 3. 约定题中职业一栏为空格的按照其他职业即第9职业来处理，且对结果无影响； 4. 假定题中所给错误信息如年龄与职业不符，缺失年龄，或诊断时间比发病时间早等不合理信息，删去对总体结果均无影响； 5. 为了避免过失误差，将错误数据删除，按缺失数据处理。 6. 空白数据按缺失数据处理。 7. 有错误代码的数据删除，按缺失数据处理。四、 符号说明及名词定义 平均气压 最高气压 最低气压 平均温度 最高温度 最低温度 平均相对湿度 最小相对湿度 温差 发病人数五模型建立和求解5.1 发病人群基本信息资料分析5.1.1 资料与方法（1）资料来源 中国

9、某城市2007年1月到2010年12月脑卒中所有发病病例信息以及相应期间当地的逐日气象资料的统计数据。其中病例信息2007年9729例，2008年19510例，2009年9355例，2010年15012例。（2） 方法 运用描述性流行病学的方法，对47388例脑卒中患者病例进行流行病学分析。并采用SPSS13.0统计软件和Excel 2003对2007、2008、2009、2010年数据进行分析。 气象资料信息在分析时采用月平均气压，月最高气压，月最低气压，月平均气温，月最高气温，月最低气温，月平均相对湿度，月最低相对湿度8种气象资料。5.1.2 分析 （一）人群分布 对患病人群进行详细严谨的

10、统计分析，可以对疾病进行风险评估，从而有效的控制患病者的数量。让人们生活在一个相对健康的优良环境中。要掌握一种疾病的发病规律，我们首先从性别、年龄、职业、季节、环境等方面逐一分析研究并归纳。（1）性别 在47388例患者中，男性25742例，占54.31%；女性21646例，占45.68%，男女性发病比例为1.19:1。见表1。表1 20072010年脑卒中患者性别统计表 SexTotal男女month1224219744216221201803392332349197343224223118934124523171946426362054163336877211816733791821341

11、73838729201817273745102243190941521120611740380112185516373492Total257422164647388（2）年龄分布 由表2可见，患者的年龄在45岁以下1416例，占2.99%，4585岁39376例，占83.09%，85岁以上3490例，占7.36%。表2 20072010年脑卒中患者年龄统计表年龄(岁)454655566566757685869596105105人数20072967511708300928845661612008428113129644784486510443012009268352651690628824020

12、104241154278442806741178400总人数14163388810712763151183440502 通过SPSS软件分析，得到患者的平均年龄为70.4370岁。即脑卒中患者多为老年人。见表3。经医学阐述是因老年人机体调节能力下降，血管壁脆性增加，舒张能力下降，一旦受到冷刺激易引发血流动力学改变形成微血栓而促发脑卒中的发生。表3 患者年龄计算的SPSS计算结果 NMeanStd. DeviationStd. Error95% Confidence Interval for MeanMinimumMaximumLower BoundUpper Bound1421670.7747

13、11.98900.184670.412771.136711002392370.546012.00480.191770.170270.921851003432270.713811.97930.182270.356571.071011034412470.463611.84450.184470.102070.825211005426370.579611.76720.180270.226370.93301976368770.107711.95680.196969.721670.493701077379170.337911.94450.194069.957670.718221018387270.3982

14、12.04230.193570.018870.777701009374570.370412.02220.196469.985270.7555110410415270.144511.86560.184169.783570.5055110611380170.428811.84910.192270.052070.80562110012349270.285512.14540.205569.882570.68850101Total4738870.437011.94800.054970.329570.54460107years=2007+2008+2009+2010（3） 职业分布 通过对职业的分析，得到

15、脑卒中发病病人的职业统计表，见表4。在47388人中，农民54.73%，工人5.73%，退休人员13.44%，教师0.30%，渔民0.11%，医务人员0.09%，职工0.51%，离退人员3.17%，其他21.86%。表4 20072010年脑卒中患者职业统计表 职业Total123456789month1236624858215721713384642162222623547314221996856392332423276507722191409464322422752115351437231459114124524052135901665321088884263620791955235351

16、292773368772023218534106215117866379182144231518134323144792387291983248487153715139848374510223622256712652213794541521119482415691284231258713801121835193483841221288183492Total2594327316368141544524215041036047388 根据表4，绘制出图一。患者多数来自于农民，而且农民的患病高达55%，退休人员次之，且农民的患病人数远远大于退休人员。 图一 脑卒中与职业分布图（二）时间分布 （1）发

17、病时间分布 全年均有发病，一般在1、3、5月份为发病的三个高峰，发病数较低为6、12月。见图二。每个月患者总数421639234322412442633687379138723745415238013492010002000300040005000123456789101112月份人数图二 脑卒中患者发病时间统计图 在相同职业条件下，将12个月进行了按季节的分析归纳，见表5。表5 各种职业患者发病的季节分布表职业123456789Total春季692472215153571161381271312369夏季6507626164731151259317252711741秋季63637011572

18、40131560420258511769冬季614968216343519762386253511509图三 各种职业患者发病季节统计图 结合表5及图三，由于职业环境的不同，对各种职业的患病季节进行了逐一归纳：农民、工人等职业的患病多发于春季，其他职业多发于秋冬季节。之所以出现季节性的差异，考虑到了各种职业环境的不同，即他们所处环境的气压，温度，湿度等有所不同。有关环境因素的影响，在模型（2）中进行了详细的分析。（2）诊断拖延时间分布 发病后在30天内诊断的患者所占的比例最大（78.99%）,之后依次是3160天（12.33%），180天（3.06%），6190天（2.80%）91120天（1

19、.28%），121150天（0.6%），151180天（0.58%）。91.32%的患者在发病后的两个月之内就诊，8.68%的患者在患病两个月之后才去就诊，而且有3.06%的患者6个月之后才去就诊，还有些患者在发病2年3年甚至在12年以后才去就诊，耽误了病情。见表6。表6 脑卒中患者诊断拖延时间分布表延期天数303160619091120121150151180181最多延期人数（表一）73721197221106498554362天概率80.75%13.11%2.42%1.16%0.54%0.93%0.59%人数（表二）101242132545262126178614686天概率72.41%

20、15.25%3.9%1.87%0.91%1.23%4.3%人数（表三）23871915518716131871天概率85.09%6.8%1.96%0.64%0.25%0.57%4.67%人数（表四）11668212344021991694024400天概率77.72%14.14%2.93%1.45%0.6%0.46%2.68%平均概率78.99%12.33%2.80%1.28%0.6%0.58%3.06%图四 患者治病拖延天数折线图 注：1代表30天，2代表3160天，3代表6190天，4代表91120天，5代表121150天，6代表151180天，7代表180天。（三）环境分析 从气压，气温

21、以及湿度三个方面探讨，通过SPSS软件做出一组数据，见表7。表7 脑卒中患者发病环境因素分析表月平均气压最高气压最低气压平均气温最高气温最低气温平均相对湿度最低相对湿度11027.211029.851024.483.767.600.8467.8351.0121022.191025.041019.166.7110.853.4570.5951.8731019.221022.361015.9810.3914.796.6467.2546.3941016.171018.991013.2614.8519.4611.0265.4744.3751009.711011.881007.3621.5826.7417

22、.3464.4240.2261005.691007.381003.8724.4728.3121.6177.1658.5871003.921005.581002.1429.1433.2626.0173.8455.3581006.021007.741004.2628.8832.8825.9474.8856.1991011.331013.051009.6324.7828.5422.0478.1760.14101018.211020.181016.3619.4323.5916.0173.1750.54111023.171025.41020.9112.1616.588.5670.9748.9112102

23、3.331026.141020.616.8011.023.3866.8646.97（1）气压分析 一年中该城市在1、2、11、12月份气压最高，6、7、8月份气压最低。结合图三，气压高的季节相对脑卒中患病者较多，气压低的季节脑卒中患病人数相对较少。出现了较明显的线性相关性，且呈正相关。图五 20072010年各月气压统计图（2）气温分析 在一年中该城市在12、1、2月温度最低，7、8月温度最高。结合图三，脑卒中发病人数与气温负相关，气温越低，发病人数越多。见图六。图六 该城市一年中气温变化曲线图（3） 相对湿度分析 通过SPSS统计软件对湿度的分析中得到两组数据，见表8，表9.表8 该市月平均

24、相对湿度分析表 NMeanStd. DeviationStd. Error95% Confidence Interval for MeanMinimumMaximumLower BoundUpper Bound112467.830618.82641.690664.484071.1772094211370.592914.67791.380867.857173.32882393312467.250014.39431.292764.691369.80872095412065.466714.76021.347462.798668.13473793512464.419413.32711.196862.0

25、50366.78843392612077.15839.39870.858075.459478.85725395712473.83878.36600.751372.351675.32595594812474.88718.10920.728273.445676.32895697912078.17510.18870.930176.333380.016725951012473.169410.3010.925171.338175.000630941112070.97512.26761.119968.757573.192433961212466.862915.48001.390164.111269.614

26、62395Total146170.865213.58170.355370.168271.5622097 表9 该市月最小相对湿度分析表 NMeanStd. DeviationStd. Error95% Confidence Interval for MeanMinimumMaximumLower BoundUpper Bound112451.008020.40941.832847.380154.6360099211351.876119.17691.804048.301755.45051792312446.395218.39041.651543.126149.66421584412044.375

27、19.18951.751840.906447.84361588512440.217715.78291.417337.412243.02331483612058.583315.25341.392455.826261.34052190712455.354812.33291.107553.162657.54713190812456.193510.66460.957754.297858.08933689912060.141712.80711.169157.826762.456632921012450.540415.12521.358347.851753.229019911112048.916716.5

28、3291.509245.928251.905117881212446.975820.41221.833143.347450.60421598Total146150.850817.51410.458249.952051.7496099 对平均相对湿度和最小相对湿度作折线统计图（七）。图七 该市月相对湿度变化曲线图 图七很直观的描述了12个月的相对湿度情况，不难发现该城市月平均相对湿度和最小相对湿度的折线趋势几乎完全一致，结合对模型1发病人群的分析于每年的1、3、4、5、10月患病者人数居多。6、7、9、12月患病者人数相对较少。然而比较这些月份的湿度状况，5.2 脑卒中与气象因素关系模型5.2.

29、1统计方法 利用Excel 软件画出相关数据折线图，包括一年中月平均气压、月最高气压、月最低气压、月平均温度、月最高温度、月最低温度、月相对温度、月最小相对湿度图，以及月份与发病人数的关系图表、折线图，运用统计学的知识和SPSS软件，采用单因素相关、回归分析, 建立多元回归方程。见表10。表10 该市发病率与气象信息关系分析表月 11027.211029.851024.483.767.60.847.2667.8351.01421621022.191025.041019.166.7110.853.457.470.5951.87392331019.221022.361015.9810.3914.7

30、96.647.7467.2546.39432241016.171018.991013.2614.8519.4611.028.4465.4744.37412451009.711011.881007.3621.5826.7417.349.464.4240.22426361005.691007.381003.8724.4728.3121.616.777.1658.58368771003.921005.581002.1429.1433.2626.017.2573.8455.35379181006.021007.741004.2628.8832.8825.946.9474.8856.1938729101

31、1.331013.051009.6324.7828.5422.046.578.1760.143745101018.211020.181016.3619.4323.5916.017.5873.1750.544152111023.171025.41020.9112.1616.588.568.0270.9748.913801121023.331026.141020.616.811.023.387.6466.8646.9734925.2.2结果（一） 单因素分析 脑卒中与各气象因素相关程度分析：（1）平均气压 与平均气压正相关，相关系数 R=0.1948， P0.05， 回归直线方程为 因此该城市平均

32、气压越高，患病人数越多。（2）最高气压 与最高气压正相关，相关系数 R =0.2089 ，P0.05，回归直线方程为 因此该城市最高气压越高，患病人数越多。（3）最低气压 与最低气温正相关，相关系数 R =0.1740， P0.05，回归直线方程为 因此该城市最低气压越高，患病人数越多。（4）平均气温 与平均气温负相关，相关系数 R=-0.2001， P0.05，回归直线方程为 因此该城市平均气温越低，患病人数越多。（5）最高气温 与最高气温负相关，相关系数 R =-0.1807， P0.05， 回归直线方程为 因此该城市最高气温越低，患病人数越多。（6） 最低气温 与最低气温负相关，相关系数

33、 R =-0.2228，P0.05，回归相关函数为 因此该城市最低气温越低，患病人数越多。（7） 平均相对湿度 与相对平均湿度正相关，相关系数 R =-0.5106， P0.05，回归相关函数为 因此该地区平均相对湿度越低，患病人数越多。（8）最小相对湿度 与最小相对湿度正相关，相关系数 R =-5349， P0.05， 回归相关函数为 因此该地区最小相对湿度越低，患病人数越多。（9）月温差 与月温差正相关，相关系数 R =0.5102， P0.05，回归相关函数为 因此该地区月温差越大，患病人数越多。（二）多元回归方程 通过对平均气压、最高气压、最低气压、平均气温、最高气温、最低气温、平均相

34、对湿度、最小相对湿度8项气象资料进行深入分析，我们发现脑卒中与这八种气象条件有显著关系，并得到一个多元回归方程：（P0.05）5.2.3 讨论 气象因素作为脑卒中发病的因素早已引起国内外学者的广泛关注。本次资料分析，发现该市脑卒中疾病的高发期为春冬季，其作用机制认为：冬季冷空气刺激人体交感神经兴奋性增高，体内儿茶酚胺分泌增加，血管收缩血压升高诱发脑出血，其次，由于小动脉痉挛造成重要器官供血（供氧）不足，血管脆性增高，更加促发中风。脑卒中发病人数高峰为1、3、4、5、10月。在气候转折的3、10 月本地区气温、气压波动明显，是脑卒中的高发月。一月份气候寒冷，气温明显较低，温差大，且气压相对较高，

35、脑卒中的发病人数增多。 因温度低、气压高, 诱发脑卒中已得到有关学者研究认同: 脑卒中高发人群为老年人, 其机体调节能力下降, 血管壁脆性增加, 舒张能力下降, 一旦受到冷刺激易引起血流动力学改变, 形成微血栓而促及脑梗塞发生，从而引发脑卒中的兵法。 在本次的研究分析中, 脑卒中发病人数与湿度的相关关系不明显。日最高气温与脑梗塞的相关关系不显著，这些是否存在地区特异性或是其它原因，均有待今后进一步的研究与探讨。 总而言之，本次分析认为：气候寒冷是脑卒中的诱发因素；高温、低气压天气导致脑卒中病人急剧增多气压猛升、气温骤降的天气也导致脑卒中病人急剧增多。即高气压和低气压均为脑梗塞发病的危险因素；气

36、象因子对不同疾病、不同地区的影响不一样；同一种疾病，不同季节气象因子对疾病的影响也不尽相同。本地区温度、气压变化明显，气象因素对脑卒中发病影响希望引起有关专家的重视。5.3 对高危人群预警和干预的建议方案 脑卒中给人们带来的危害不是简单的疾病，而是一种不同程度的功能残疾问题。轻者头痛、恶心、呕吐，肢体麻木无力，书写不能、不会讲话，口角歪斜等；重者偏瘫、失语、丧失劳动能力，危机生命，给家庭、社会带来极大的痛苦及负担。 血管“生锈”指的就是医学上的动脉粥样硬化。动脉粥样硬化是发生脑梗塞或脑卒中的重要病因之一，它多发于老年人当中。但是近些年，脑卒中发病人群开始出现年龄前移的情况，因此我们必须对这一发

37、病率高达12010万的疾病，一级预防即对高危致病因素的干预至关重要。 脑卒中高危人群的重要特征和关键指标：脑卒中患者一般具有一些基础性疾病，如高血脂、高血压、糖尿病、肥胖、吸烟、酗酒等，而且绝大多数脑卒中患者都会在发病前出现一些先期的征兆。 许多研究发现，青年组病人主要危险因素为高血压 62.50% 、高血脂 59.38% 、吸烟/嗜酒43.75% ,而中老年组病人则为高血压 73.90% 、超重/肥胖60.06% 、高血脂 58.49% 。两组共同的危险因素为高血压72.57% 、高血脂 58.57% 、超重/肥胖 57.71% ,含两种以上危险因素者占 52.29%。 针对不同的危险因素，

38、我们将分别提出不同的预警和干预方案。（1）高血压 高血压作为脑卒中的独立危险因素，应特别加强高血压人群的管理（药物与非药物）。通过促进其生活方式的改善控制血压，如控制体重、适量的食盐摄入、体育运动、每天监测血压等。如改善生活方式3个月之后，血压仍然高于18.7/12.0kPa （140/90mmHg）, 或初始血压高于 23.9/13.3kPa 180/100mmHg ,可根据病人的要求和特点给予个性化的药物降压治疗 ,最终目标将血压控制在收缩压 18.7kPa (140mmHg 、舒张压 12.0kPa 90mmHg)。高血压分级（mmhg）140159/9099160179100109180110高血压1期高血压2期高血压3期降压措施使用降压物,时期血压控制在理想水平140/90mmhg1.加大监控力度，做到每周一次随访。 2.随时调整治疗方案情节严重的住院治疗，通过个性化治疗降低血压，否则转入大型医院。