宁波市大气颗粒物浓度与流感样病例的时间序列研究

目的 探讨宁波市大气颗粒物中可吸入颗粒物（inhalable particulate matter,PM₁₀）及细颗粒物（fine particulate matter,PM_2.5）的浓度对流感样病例发病的影响。方法 应用分布滞后非线性模型对2014-2016年的大气颗粒物PM₁₀及PM_2.5的浓度与同期流感样病例的时间序列进行研究,分析两者之间的关联性,计算相应归因危险度百分比（attributable risk proportion,AR%）以评估污染物对流感样病例发病的急性效应。结果 两种颗粒物浓度均与流感样病例发病数呈正相关,单污染物分析中,两种大气颗粒污染物均会造成短期内的流感样病例发病的增加,且产生的影响表现出滞后性和收获效应,其中PM₁₀产生的效应AR%值要高于PM_2.5,滞后0~7 d的累积AR%值分别为5.13%（95% CI：2.94%~7.37%,P<0.001）和2.52%（95% CI：-0.75%~5.90%,P=0.139）。而双污染物分析中,调整其他气态污染物后,PM₁₀与流感样病例之间的关联强度发生改变,PM_2.5仅在纳入二氧化氮（nitrogen dioxide,NO₂）后引起滞后0~7 d的流感样病例发病的增加。结论 颗粒物PM₁₀及PM_2.5浓度的升高会引起同期流感样病例发病的增加。     

无锡市气温对流感样病例和实验室确证流感病例的影响

  目的  了解无锡市气温对流感样病例和实验室确证流感病例的影响。  方法  收集无锡市2012年12月31日至2017年12月31日期间流感样病例监测数据、实验室病原监测数据及同期气象数据资料。利用分布滞后非线性模型研究气温与流感样病例和实验室确证流感病例的关系。  结果  2012-2017年无锡市流感病例监测（influenza-like illness,ILI）总ILI%为4.96%,流感检测阳性率12.28%。无锡市气温对流感样病例的累积效应曲线呈近似"U"型,低温（10℃以下）和高温（20℃以上）均影响流感样病例的发生,低温效应滞后且效应较强,高温效应出现迅速且效应短暂。对实验室确证流感病例的累积效应呈近似"L"型,主要表现为较强的低温滞后效应,10℃以下实验室确证流感发病风险较高。  结论  气温影响流感样病例和实验室确证流感病例的发病,低温是危险因素且存在滞后效应。     

大气颗粒物与上海浦东新区流感确诊病例相关性的时间序列研究

目的 了解大气颗粒物与上海市浦东新区流感确诊病例的相关性,为制定相关控制措施提供依据.方法 收集上海市浦东新区2014年1月1日至2018年12年31日气象因素(平均气温、相对湿度、大气压)、大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3)及不同年龄和性别流感确诊病例数等资料,拟合Poisson分布广义相...     

基于分布滞后非线性模型的环境因素与湖州市流感样病例发病的关联及滞后性研究

目的  探讨环境因素对湖州市流感样病例(influenza-like illness,ILI)流行的关联性及其滞后效应。方法  收集2015-2019年湖州市ILI监测信息及同期环境资料,构建分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear models, DLNM),探讨ILI与各环境因素之间的具体联系,定量评估各环境因素对ILI发病的累积滞后效应。结果  2015-2019年湖州市共报告ILI 156 078例;各环境因素中,对ILI发病有关联的因素包括平均温度、温差、日照时长、细颗粒物(fine particulate matter, PM_2.5)和SO₂。其中低平均温度(0 ℃)和低日照时长(0 h)在滞后0~2周时,ILI发病风险增加,并分别在滞后1周(RR=1.385,95% CI: 1.110~1.745)和2周(RR=1.228,95% CI: 1.053~1.432)时发病风险最大。高平均温度(30.0 ℃)滞后0周(即时效应)时发病风险最大(RR=1.416,95% CI: 1.171~1.713)。PM_2.5与SO₂的最大发病风险分别在滞后0周和1周。结论  2015-2019年湖州市环境因素中,高温、低温、低日照时长、高浓度PM_2.5和SO₂均会增加ILI的发病风险,并有一定的滞后性。其中高温的影响主要发生在滞后0周,而低温的影响可持续2周。     

基于R语言的ARIMA模型对流感样病例发病趋势的预测

目的 分析自回归滑动平均混合模型（the autoregressive integrated moving average,ARIMA）在流感样病例（influenza like illness,ILI）发病趋势预测的可行性,为流感防控提供技术支持。方法 收集本院2013年第1周~2017年第26周由该院每日报告的ILI监测资料,运用R语言进行时间序列分析并建立预测模型。结果 流感样病例就诊百分比（consultation rate of influenza like illness,ILI%）监测数据总体上呈现下降趋势,并且具有明显的季节性。最佳预测模型为ARIMA（0,1,1）（0,1,1）₅₂,该模型残差Box-Pierce检验结果为χ2=7.07（P=0.315）、χ2=17.22（P=0.142）,提示残差为白噪声序列,预测结果实际值均在预测值的95%的置信区间（95% confidence interval,95%CI）内。结论 ARIMA模型可用于该院ILI短期发病趋势的预测。     

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.     

长沙市流感样病例发病趋势的时间序列分析和预测模型研究

目的 利用自回归滑动平均混合(ARIMA)模型预测长沙市流感样病例(ILI)的发病趋势. 方法 收集长沙市2006年第1周-2013年第10周由流感监测哨点医院每日报告的流感样病例监测资料,进行时间序列分析并建立预测模型,使用前364周资料建立模型,后10周资料评估模型预测效果. 结果 流感样病例监测资料构建ARIMA(1,0,0)模型,回归系数差异有统计学意义(P＜0.05).白噪声残差分析显示序列自相关函数的Box-Ljung统计量最小值为20.155(P＞0.05),残差为随机性误差.1-364周资料所建立模型ARIMA(1,0,0)预测效果良好,实际值均在预测值的95％可信区间(95％ CI)内,符合率达100％.2013第11-16周长沙市ILI％预测值分别为2.28％(95％CI:0.00％～6.21％)、2.31％(95％ CI:0.00％ ～6.26％)、2.33％ (95％CI:0.00％ ～6.30％)、2.35％ (95％ CI:0.00％ ～6.33％)、2.36％ (95％ CI:0.00％ ～6.35％)、2.38％ (95％CI:0.00％～6.37％). 结论 ARIMA模型能较好模拟长沙市流感样病例的发病趋势.     

ARIMA模型在流感样病例发病预测中的应用

目的 建立北京市密云区流感样病例ARIMA预测模型并对所建模型预测效果进行验证和评价.方法 对密云区2010-2016年流感监测哨点医院每日报告的流感样病例监测资料建立ARIMA预测模型,并预测2017年流感样病例就诊比例,与实际值比较评估模型预测效果.结果 2010-2016年密云区流感样病例监测哨点医院门急诊患者累...     

江苏省流感和流感样病例暴发疫情流行病学分析

目的:摸清江苏省流感或流感样病例暴发的特征。方法:对流感或流感样病例暴发的时间、地区、人群和暴发规模以及实验室检测的情况进行描述。结果:2004年4月~2007年3月度全省共报告流感或流感样病例暴发61起,累计发病8116人,2005年流感暴发强度大。所有事件发生在每年的12月份至次年4月份。农村地区的暴发起数与发病数均高于城市,暴发事件全部发生在学校。发病数在50人以上的暴发占86.89%。2004年~2006年度,暴发事件采样检测率达95.08%,3年来,H3N2、B、H3N2型先后成为优势循环株。结论:江苏省流感暴发具有明显的季节性,循环优势株变化频繁,应及时加强对流感暴发疫情的监测。     

天津市某中学流感样病例暴发调查

<正>2009年10月16—11月18日,天津市某中学发生一起聚集性发热疫情。疫情发生后,和平区疾病预防控制中心相关人员立即赶赴现场调查处理,经流行病学调查可知,此次疫情为     

社区居民流感样病例及疫苗接种情况调查

目的了解社区居民流感样病例发生和疫苗接种情况,为流感防控健康教育提供数据。方法采用计算机辅助电话调查系统(CATI)进行人口学为基础的社区居民流感样病例发病率和疫苗接种率调查。结果调查广州市居民1 462户4 794人,流感样病例发病以低年龄组人群为主,第2季度为全年发病高峰,发病率为7.65%。居民流感疫苗接种主要集中在30岁以下人群,接种疫苗的主要原因是:单位组织的集体接种,占52%;不接种的主要原因是:身体好不需要接种,占41%;不知道要接种,占33%。采用直接标化法估计2006年广州市居民流感样病例发病率为22.9%,流感疫苗接种率为5.6%。结论4~6月是广州市流感样病例发病高峰期,低年龄组尤其是10岁以下是高发人群。广州市民流感疫苗接种意识普遍偏低,有必要进一步加强流感疫苗接种健康教育。     

Ecological correlation between diabetes hospitalizations and fine particulate matter in Italian provinces

Background

Exposure to particulate matter has been associated with increased risk of cardiovascular and respiratory diseases. We evaluated the ecological correlation between standardized hospital discharges with diabetes in Italian provinces and fine particulate matter (PM2.5) adjusting for common risk factors, socioeconomic factors and differences in hospitalization appropriateness.

Methods

We used cross sectional data aggregated at the province level and available from official institutional databases for years 2008–2010. Covariates included prevalence of adult overweight, obese, smokers, physically inactive, education and income (as average gross domestic product per person, GDP). We reduced the number of covariates to a smaller number of factors for the subsequent statistical model by extracting meaningful components using principal component analysis (PCA). Log-linear multiple regression analysis was used to model diabetes hospital discharges with PCA components and PM2.5 levels and hospitalization appropriateness for men and women.

Results

The first PCA components for both men and women were characterized by larger loadings of risk factors (obesity, overweight, physical inactivity, cigarette smoking) and lower socioeconomic factors (educational level and mean GDP). Diabetes hospitalization increases with the first PCA component and decreases with the index of hospitalization appropriateness. In fully adjusted models, diabetes hospitalizations increase with increasing annual PM2.5 concentrations, with a rise of 3.5 % (1.3 %–5.6 %) for men and of 4.0 % (1.5 %-6.4 %) for women per unit of PM2.5 increase.

Conclusions

We found a significant ecological relationship between sex and age standardised hospital discharge with diabetes as principle diagnosis and mean annual PM2.5 concentrations in Italian provinces, once that covariates have been accounted for. The relationship was robust to different means of estimating PM2.5 exposure. A large portion of the variance of diabetes hospitalizations was linked to differences of hospital care appropriateness between Italian regions and this variable should routinely be included in ecological analyses of hospitalizations.

     

室内可吸入颗粒物污染与哮喘和肺癌的相关性研究综述

室内可吸入颗粒物(inhalable particulate matter,PM₁₀)污染可能受室外PM₁₀污染影响,但其主要来源、成分与室外PM₁₀存在较大差异。大气污染越来越严重,哮喘和肺癌发病率的升高使人们更加关注PM₁₀与哮喘、肺癌的关系。室内空气污染尤其是室内PM₁₀污染在肺癌、哮喘发生发展中的作用成为学者们研究的新重点。本文从室内PM₁₀污染现状、室内PM₁₀污染与哮喘、肺癌的相关性进行了综述。现有研究结果提示室内PM₁₀可能与哮喘、肺癌的发生发展相关,但尚缺乏强有力的全面系统深入的实证研究,结论尚待进一步探究。今后应加强对室内PM₁₀主要污染成分对疾病作用机理方面的深究。     

南通市流感样病例时间序列分析及发病趋势的 预测研究

摘要:目的　探讨时间序列分析中的自回归求积移动平均模型（ARIMA）在南通市流感样病例（ILI）发病趋势预测中的应用。方法　收集“中国疾病预防控制系统”中2009年7月-2013年11月共238周流感样病例的发病监测数据,建立时间序列数据库,对每周流感样病例的发病人数进行ARIMA模型拟合,利用模型对2009年7月-2013年11月的周数据进行外部预测,并对2014年2月-2014年3月各周的流感样病例的发病情况进行前瞻性预测。结果　构建流感样病例周发病数的ARIMA（1,1,1）模型为（1-0.806B2）（1-B）lnXt＝（1-0.958B2）∝t,其中B代表后移算子,Xt代表ILI周发病数,εt为随机误差。外部预测的预测值和实际值基本相符,相对误差较小。前瞻性预测结果符合流感样病例的流行特征。结论　该模型能较好的模拟并预测南通市流感样病例的发病趋势。     

大气颗粒物暴露对大鼠心肌组织氧化损伤研究

目的探讨大气颗粒物暴露对大鼠心肌组织氧化损伤。方法将48只SPF级SD雄性大鼠随机分为暴露组(3个月,6个月)和对照组,每组12只。对照组大鼠饲养在过滤大气颗粒物的独立通气笼盒(IVC)内,暴露组大鼠饲养在未过滤大气颗粒物的IVC内。HE染色观察6个月后大鼠心肌组织病理学改变。ELISA检测3个月和6个月大鼠心肌组织谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)、超氧化物歧化酶(SOD)、髓过氧化物歧化酶(MPO)活力和丙二醛(MDA)含量;Western blot法检测大鼠心肌组织白细胞介素-1β(IL-1β)、白细胞介素-8(IL-8)和血管细胞粘附分子-1(VCAM-1)蛋白表达水平。结果与对照组比较,6个月暴露组心肌组织细胞排列紊乱,大量炎性细胞浸润,3个月暴露组GSH-Px活力下降,MDA含量升高,IL-8及VCAM-1蛋白表达升高,6个月暴露组MPO活力和MDA含量上升,IL-1β及IL-8蛋白表达升高,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论大气颗粒物暴露可导致大鼠心肌组织发生氧化损伤,炎症因子蛋白表达水平升高。     

大气颗粒物暴露对大鼠心肌组织氧化损伤研究

目的 探讨大气颗粒物暴露对大鼠心肌组织氧化损伤.方法 将48只SPF级SD雄性大鼠随机分为暴露组(3个月,6个月)和对照组,每组12只.对照组大鼠饲养在过滤大气颗粒物的独立通气笼盒(IVC)内,暴露组大鼠饲养在未过滤大气颗粒物的IVC内.HE染色观察6个月后大鼠心肌组织病理学改变.ELISA检测3个月和6个月大鼠心肌组...