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目的 通过研究2012~2014年山东省菏泽市与威海市日平均气温对流行性腮腺炎发病的影响,为流行性腮腺炎的防控提供政策依据.方法 收集菏泽市与威海市2012年1月1日~2014年12月31日流行性腮腺炎疾病日监测数据以及同期气象数据,通过构建分布滞后非线性模型,在控制长期趋势、季节趋势、星期几效应以及其他气象因素的情况下研究两市日平均气温对流行性腮腺炎发病风险的影响.结果 2012~2014年菏泽市共报告流行性腮腺炎2669例,威海市1 838例,菏泽市年发病例数均较威海市高,两市男性发病例数均高于女性,且均以学生、幼托儿童、散居儿童为主.菏泽市以日平均气温中位数16.10℃为参照,日平均气温在最低气温-7.10℃,滞后8d时,流行性腮腺炎的发病风险达到最大,相对危险度RR=1.06(95%CI:1.00~1.13),威海市以12.55℃为参照,日平均气温在最低温度-9.20℃,当天对流行性腮腺炎发病风险最大,RR=1.29(95%CI:1.00~ 1.66).结论 日平均气温对流行性腮腺炎的影响呈非线性且其对菏泽市与威海市流行性腮腺炎发病达到最大危险效应的滞后时间不同,应密切监测气象因素,因地制宜,做好防控工作.

作者:张丹丹;王旭;许勤勤;郑兆磊;王珮竹;李吉庆;刘静;许青;李秀君

来源:山东大学学报(医学版) 2018 年 56卷 8期

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作者:
张丹丹;王旭;许勤勤;郑兆磊;王珮竹;李吉庆;刘静;许青;李秀君
来源:
山东大学学报(医学版) 2018 年 56卷 8期
标签:
气象因素 日平均气温 流行性腮腺炎 分布滞后非线性模型
目的 通过研究2012~2014年山东省菏泽市与威海市日平均气温对流行性腮腺炎发病的影响,为流行性腮腺炎的防控提供政策依据.方法 收集菏泽市与威海市2012年1月1日~2014年12月31日流行性腮腺炎疾病日监测数据以及同期气象数据,通过构建分布滞后非线性模型,在控制长期趋势、季节趋势、星期几效应以及其他气象因素的情况下研究两市日平均气温对流行性腮腺炎发病风险的影响.结果 2012~2014年菏泽市共报告流行性腮腺炎2669例,威海市1 838例,菏泽市年发病例数均较威海市高,两市男性发病例数均高于女性,且均以学生、幼托儿童、散居儿童为主.菏泽市以日平均气温中位数16.10℃为参照,日平均气温在最低气温-7.10℃,滞后8d时,流行性腮腺炎的发病风险达到最大,相对危险度RR=1.06(95%CI:1.00~1.13),威海市以12.55℃为参照,日平均气温在最低温度-9.20℃,当天对流行性腮腺炎发病风险最大,RR=1.29(95%CI:1.00~ 1.66).结论 日平均气温对流行性腮腺炎的影响呈非线性且其对菏泽市与威海市流行性腮腺炎发病达到最大危险效应的滞后时间不同,应密切监测气象因素,因地制宜,做好防控工作.