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目的 探讨福建省厦门市气象因素对流行性感冒的影响,为预警预测和防控提供理论依据.方法 对2013年1月-2019年2月厦门市日均本站气压、日本站气压差、日均相对湿度、日均气温、日均气温差、日照时数等气象因素与日流行性感冒发病数进行相关性和分布滞后非线性模型分析.结果 厦门市2013年1月-2019年2月共报告流行性感冒10 573例,男女性别比1.29∶1,4~岁组和0~岁组占比居前,依次为52.44%和32.19%.日均本站气压、日本站气压差与流行性感冒发病呈正相关(r>0),日均气温、日照时数与流行性感冒发病呈负相关(r<0).低气压(< 980hPa)滞后0~5d时是流行性感冒发病的危险因素,气压999hPa滞后4d发病风险最高(RR=1.05,95%CI=1.01~1.11).气压差>18hPa对流行性感冒发病是危险因素,随气压差的增加而增加,<3hPa也是危险因素,总体呈现“U”型.气温<9℃和>23℃对流行性感冒发病是危险因素,呈现“U”型,日均气温1℃滞后4d时发病风险最高(RR=2.40,95%CI=1.01 ~ 5.71).日照1~5h和11~13 h滞后1~15d对流行性感冒发病是危险因素,日照13h滞后15d发病风险最高(RR=8.79,95%CI=1.22~63.30).低气压975hPa经滞后0~15d对4~岁组儿童累计效应有统计学意义(RR=7.82,95%CI=6.40~9.55);气压差5hPa滞后0~15d对60~岁组

作者:祝寒松;王明斋;谢忠杭;黄文龙;林嘉威;叶雯婧;陈思

来源:中国公共卫生 2019 年 35卷 10期

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祝寒松;王明斋;谢忠杭;黄文龙;林嘉威;叶雯婧;陈思
来源:
中国公共卫生 2019 年 35卷 10期
标签:
气象因素 流行性感冒 分布滞后非线性模型
目的 探讨福建省厦门市气象因素对流行性感冒的影响,为预警预测和防控提供理论依据.方法 对2013年1月-2019年2月厦门市日均本站气压、日本站气压差、日均相对湿度、日均气温、日均气温差、日照时数等气象因素与日流行性感冒发病数进行相关性和分布滞后非线性模型分析.结果 厦门市2013年1月-2019年2月共报告流行性感冒10 573例,男女性别比1.29∶1,4~岁组和0~岁组占比居前,依次为52.44%和32.19%.日均本站气压、日本站气压差与流行性感冒发病呈正相关(r>0),日均气温、日照时数与流行性感冒发病呈负相关(r<0).低气压(< 980hPa)滞后0~5d时是流行性感冒发病的危险因素,气压999hPa滞后4d发病风险最高(RR=1.05,95%CI=1.01~1.11).气压差>18hPa对流行性感冒发病是危险因素,随气压差的增加而增加,<3hPa也是危险因素,总体呈现“U”型.气温<9℃和>23℃对流行性感冒发病是危险因素,呈现“U”型,日均气温1℃滞后4d时发病风险最高(RR=2.40,95%CI=1.01 ~ 5.71).日照1~5h和11~13 h滞后1~15d对流行性感冒发病是危险因素,日照13h滞后15d发病风险最高(RR=8.79,95%CI=1.22~63.30).低气压975hPa经滞后0~15d对4~岁组儿童累计效应有统计学意义(RR=7.82,95%CI=6.40~9.55);气压差5hPa滞后0~15d对60~岁组