尹社會(huì),張 勇,徐鵬飛
(1.河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河南南陽(yáng) 473000; 2.西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院,四川綿陽(yáng) 621000)
腦卒中(俗稱腦中風(fēng))是目前威脅人類生命的嚴(yán)重疾病之一,它的發(fā)生是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程,一旦得病就很難逆轉(zhuǎn)。這種疾病的誘發(fā)已經(jīng)被證實(shí)與環(huán)境因素密切相關(guān)。對(duì)腦卒中的發(fā)病環(huán)境因素進(jìn)行分析,其目的是為了進(jìn)行疾病的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,對(duì)腦卒中高危人群能夠及時(shí)采取干預(yù)措施;使亞健康人了解自己得腦卒中風(fēng)險(xiǎn)程度,從而進(jìn)行自我保護(hù)。同時(shí),通過(guò)數(shù)據(jù)模型的建立,掌握疾病發(fā)病的規(guī)律,對(duì)于衛(wèi)生行政部門和醫(yī)療機(jī)構(gòu)合理調(diào)配醫(yī)務(wù)力量、改善就診治療環(huán)境、配置床位和醫(yī)療藥物等具有實(shí)際的指導(dǎo)意義。
結(jié)合題目給出的病人信息從如下幾個(gè)方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析:病人的性別分布,病人在各個(gè)年齡段的分布,不同職業(yè)的病人分布,腦卒中病在一年中各月的發(fā)病數(shù)分布,2007-2010年各年的發(fā)病人數(shù)分布等,基本上可以對(duì)腦卒中的發(fā)病人群以及高發(fā)時(shí)間有了基本的認(rèn)識(shí)。
為了尋找腦卒中發(fā)病率與氣溫、氣壓、相對(duì)濕度之間的關(guān)系,首先應(yīng)先對(duì)當(dāng)?shù)氐闹鹑諝庀筚Y料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理,減少數(shù)據(jù)量,我們考慮以周為單位,計(jì)算2007年-2010年平均每周的氣象指標(biāo)。根據(jù)題目給出的信息,我們選擇:周平均氣溫、周平均氣壓,周平均相對(duì)濕度。
通過(guò)查閱和搜集文獻(xiàn)中有關(guān)腦卒中高危人群的重要特征和關(guān)鍵指標(biāo),結(jié)合問(wèn)題1、2中所得結(jié)論,找到重要特征和關(guān)鍵指標(biāo)與所得結(jié)論之間的聯(lián)系,結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況,對(duì)腦卒中高危人群提出預(yù)警和干預(yù)的建議方案。
根據(jù)本文采用的模型和數(shù)據(jù)范圍,做如下假設(shè):1.2007-2010年間該城市的總?cè)丝诓⑽窗l(fā)生顯著變化;2.任意時(shí)刻患腦卒中的病人選擇就醫(yī)的比例是基本一致的;3.除氣象因素外影響發(fā)病的其他因素沒(méi)有發(fā)生顯著改變;4.格式正確的數(shù)據(jù)是可靠的真實(shí)數(shù)據(jù);5.?dāng)?shù)據(jù)完整,缺失不顯著;6.該城市男女人數(shù)相等。
分別對(duì)腦卒病的性別分布、職業(yè)分布、年齡分布、日變化趨勢(shì)分布、月分布等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。結(jié)果如下:
(1)腦卒中發(fā)病數(shù)的性別分布顯示男性發(fā)病人數(shù)較女性發(fā)病人數(shù)多,具體為:男性33293人,女性28449人,性別未知181人。男女發(fā)病率比為:1.17:1。
(2)腦卒中發(fā)病數(shù)的職業(yè)分布顯示腦卒中發(fā)病人群中農(nóng)民所占比例最大,為67.63%(不計(jì)職業(yè)未知人數(shù))。
(3)腦卒中發(fā)病數(shù)的年齡分布顯示50-90歲的人群為腦卒中的高發(fā)人群;可計(jì)算得腦卒中發(fā)病平均年齡為69.69±12.82歲。
(4)腦卒中發(fā)病數(shù)的日變化趨勢(shì)顯示平均每日發(fā)病人數(shù)為41.49±16.15人;由圖中可以看到發(fā)病人數(shù)對(duì)時(shí)間存在波動(dòng)。
(5)腦卒中發(fā)病的月份分布顯示平均每月發(fā)病人數(shù)為1276.00±52.79。
由表中數(shù)據(jù)可知五類人群中腦卒中發(fā)病率與氣象因素僅有微弱相關(guān)性。隨著平均氣壓的升高,周發(fā)病人數(shù)、男病人數(shù)、小于60歲的病人數(shù)均減少,而女病人數(shù)和大于60歲的病人數(shù)均增加;隨著平均溫度的提升,周發(fā)病人數(shù)、女病人數(shù)、大于60歲的病人數(shù)均減少,而男病人數(shù)和小于60歲的病人數(shù)均增加;隨著相對(duì)濕度的增加,周發(fā)病數(shù)、男病人數(shù)、女病人數(shù)、大于60歲的病人數(shù)均增加,而小于60歲的病人數(shù)減少。
表1相關(guān)系數(shù)表
由相關(guān)分析的結(jié)果知腦卒病與氣象因素存在微弱的線性相關(guān)性,圖1為周發(fā)病人數(shù)與周平均溫度的散點(diǎn)圖,可見(jiàn)線性回歸模型已不能很好描述環(huán)境因素與發(fā)病率的關(guān)系,故而本部分將采用多元非線性分析,建立一個(gè)三元六次的函數(shù)模型,其形式表示為線性組合為:
CI=f(Pm,Tm,Hr;C0,…C6)=[C0…C6][1D1D2D3D4D5D6]T
圖1周平均人數(shù)-周平均溫度散點(diǎn)圖 圖2周總發(fā)病人數(shù)及其擬合預(yù)測(cè)結(jié)果
本文對(duì)五類人群分別進(jìn)行三元六次的回歸分析。
周總發(fā)病人數(shù)對(duì)Pm,Tm,Hr的擬合結(jié)果如下:
1.7766 0.1165];利用擬合結(jié)果計(jì)算周發(fā)病人數(shù)及實(shí)際發(fā)病人數(shù)見(jiàn)圖2。
周男性發(fā)病人數(shù)對(duì)平均氣壓、平均溫度、相對(duì)濕度的擬合結(jié)果如下:
擬合評(píng)價(jià):[R2FP]=[0.7999 1.6661 0.1449];利用擬合結(jié)果計(jì)算男性周發(fā)病人數(shù)及其實(shí)際發(fā)病人數(shù)見(jiàn)圖3。
周女性發(fā)病人數(shù)對(duì)平均氣壓、平均溫度、相對(duì)濕度的擬合結(jié)果如下:
擬合評(píng)價(jià):[R2FP]=[0.7953 1.6185 0.1593];利用擬合結(jié)果計(jì)算周女性發(fā)病人數(shù)及其實(shí)際發(fā)病人數(shù)見(jiàn)圖4。
圖3男性周發(fā)病人數(shù)及其擬合預(yù)測(cè)結(jié)果 圖4女性周發(fā)病人數(shù)及其擬合預(yù)測(cè)結(jié)果
小于60歲人的周發(fā)病人數(shù)對(duì)平均氣壓、平均溫度、相對(duì)濕度的擬合結(jié)果如下:
擬合評(píng)價(jià):[R2FP]=[0.7418 1.1970 0.3654];利用擬合結(jié)果計(jì)算小于60歲的周發(fā)病人數(shù)及其實(shí)際發(fā)病人數(shù)見(jiàn)圖5。
大于60歲的周發(fā)病人數(shù)對(duì)平均氣壓、平均溫度、相對(duì)濕度的擬合結(jié)果如下:
擬合評(píng)價(jià):[R2FP]=[0.8204 1.9039 0.0909];利用擬合結(jié)果計(jì)算大于60歲的周發(fā)病人數(shù)及實(shí)際發(fā)病人數(shù)見(jiàn)圖6。
圖5小于60歲周發(fā)病人數(shù)及其擬合預(yù)測(cè)結(jié)果 圖6大于60歲周發(fā)病人數(shù)及其擬合預(yù)測(cè)結(jié)果
腦卒中高危人群一般有兩大特征:一類是可加以干預(yù)的主要危險(xiǎn)因素,如患有高血壓、糖尿病、高脂血癥、心房纖顫等疾病的人以及有吸煙、酗酒等不良習(xí)慣的人,另一類是不可改變的因素如性別年齡。由于腦卒中的治療效果尚不能令人滿意,其致殘致命率較高,目前最好的辦法是加強(qiáng)預(yù)防。至于預(yù)防的方案,結(jié)合本文對(duì)環(huán)境因素的研究,提出如下方案:
一、加強(qiáng)宣傳教育,使人們能夠認(rèn)識(shí)到腦卒中的危害性及嚴(yán)重性,并對(duì)其影響因素和預(yù)防方法有較深入的了解。
二、定期組織活動(dòng),鼓勵(lì)人們鍛煉身體,注意防寒保暖,戒掉不當(dāng)生活習(xí)慣。
三、對(duì)高血壓、糖尿病等疾病患者實(shí)行分級(jí)管理,定期進(jìn)行檢查。
四、醫(yī)院應(yīng)隨時(shí)做好應(yīng)對(duì)突發(fā)病例的情況,傳授人們急救的相關(guān)知識(shí)。
總結(jié)
本文的模型可以較好地預(yù)測(cè)溫度、氣壓、相對(duì)濕度等環(huán)境因素的改變所造成的腦卒中病人數(shù)的改變,但仍存在如下不足之處:模型的擬合F值較小,P值較大,這表明本文擬合模型的穩(wěn)定性不太好,因此有必要考慮更穩(wěn)健的模型。另外,本文的數(shù)據(jù)存在較大的不完整性,導(dǎo)致基于這些不完整數(shù)據(jù)的分析會(huì)得到跟真實(shí)情況不同的結(jié)論。
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