10.16462/j.cnki.zhjbkz.2023.07.007
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,PM2.5)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%C/:1.171~1.713).PM2.5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PM2.5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.
流感样病例、环境因素、分布滞后非线性模型
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R122;R183(环境卫生、环境医学)
2023-08-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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