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目的 探讨威海市发热伴血小板减少综合征(SFTS)与气象因素的关系.方法 对威海市2011~2015年SFTS发病情况和气象因素进行统计描述,将有SFTS病例的月定义为病例月,无SFTS病例的月定义为非病例月;对比分析病例月和非病例月的气象因素之间是否存在差异;建立决策树对气象因素变量进行二元分离后纳入负二项回归模型,对模型进行诊断,拟合最优模型,分析气象因素对SFTS的影响.结果 威海市SFTS发病存在明显的季节趋势,每年5~ 10月为发病高峰期;病例月与非病例月的气象因素除月平均日照时数外,气温、风速等其他气象因素均有差异;月平均气温高于14℃时,SFTS的发病率升高(RR=3.41,95%CI:1.12~ 10.89);月平均风速高于5.8 m/s时,SFTS的发病率降低(RR=0.62,95% CI:0.39~0.96).结论 月平均气温高于14℃可能是SFTS的危险因素,月平均风速高于5.8 m/s可能是疾病的保护因素.

作者:王旭;张丹丹;郑兆磊;王珮竹;许勤勤;王显军;丁淑军;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:
王旭;张丹丹;郑兆磊;王珮竹;许勤勤;王显军;丁淑军;李秀君
来源:
山东大学学报(医学版) 2018 年 56卷 8期
标签:
发热伴血小板减少综合征 气象因素 负二项回归 蜱虫 危险因素
目的 探讨威海市发热伴血小板减少综合征(SFTS)与气象因素的关系.方法 对威海市2011~2015年SFTS发病情况和气象因素进行统计描述,将有SFTS病例的月定义为病例月,无SFTS病例的月定义为非病例月;对比分析病例月和非病例月的气象因素之间是否存在差异;建立决策树对气象因素变量进行二元分离后纳入负二项回归模型,对模型进行诊断,拟合最优模型,分析气象因素对SFTS的影响.结果 威海市SFTS发病存在明显的季节趋势,每年5~ 10月为发病高峰期;病例月与非病例月的气象因素除月平均日照时数外,气温、风速等其他气象因素均有差异;月平均气温高于14℃时,SFTS的发病率升高(RR=3.41,95%CI:1.12~ 10.89);月平均风速高于5.8 m/s时,SFTS的发病率降低(RR=0.62,95% CI:0.39~0.96).结论 月平均气温高于14℃可能是SFTS的危险因素,月平均风速高于5.8 m/s可能是疾病的保护因素.