降雨量与脑卒中入院的关联性:基于分布滞后非线性模型

背景脑卒中是严重危害人类健康的主要慢性病,降雨量与脑卒中发病的关系尚未明确。目的分析南昌市降雨量与脑卒中入院的关联性,为制定脑卒中综合防治策略和措施提供科学依据。方法收集江西省卫生健康委员会信息中心DRGs管理系统中南昌市2015—2019年脑卒中入院数据及全国城市空气质量实时发布平台大气污染物和南昌市气象基站数据,分析脑卒中入院患者、大气污染物及气象因素的基本特征。采用Spearman秩相关分析探究脑卒中入院例数与大气污染物和气象因素的相关性,利用分布滞后非线性模型分析降雨量与脑卒中入院的关系,并按照性别、年龄(<65岁和≥65岁)进行分层分析,lag代表滞后天数。结果2015—2019年南昌市脑卒中入院患者79523例,其中男性(49072例,61.71%)、年龄≥65岁(48092例,60.48%)的患者所占比例较大,冬(12月~次年2月)、春(3~5月)季脑卒中入院例数分别为20065例(25.23%)、20358例(25.60%)。降雨量与脑卒中入院呈非线性关系,并存在一定的滞后效应。降雨量对脑卒中入院的效应在lag1、lag2的RR值均为1.009,95%CI分别为1.000~1.019、1.001~1.016。分层分析显示:较高降雨量对男性脑卒中入院例数的主要效应为lag6,RR值为1.003;对女性脑卒中入院例数的主要效应为lag1和lag2,RR值分别为1.018(95%CI=1.004~1.031)、1.020(95%CI=1.009~1.031);对65岁以下缺血性脑卒中入院例数的主要效应为lag1(RR=1.016,95%CI=1.003~1.030)、lag2(RR=1.018,95%CI=1.007~1.029)。结论短期暴露于较高降雨量可增加脑卒中入院风险,女性、65岁以下人群对降雨暴露更为敏感,应加强对该人群的防护。

基于分布滞后非线性模型分析体感温度对乌鲁木齐市高血压住院数的影响

目的探讨体感温度与高血压患者住院数的关联性和滞后效应,并分析不同等级高血压与体感温度之间的影响差异。方法使用2019—2021年乌鲁木齐市10家医院高血压住院患者信息,从乌鲁木齐市气象局和环境监测站获取得到日均气压、环境温度、相对湿度、风速、日照时长、NO2、SO2、CO、O3、PM10、PM2.5数据。采用分布滞后非线性模型探讨体感温度和高血压患者住院数之间的暴露-滞后-效应关系。结果在日均体感温度与每日不同高血压住院数总暴露反应关系中,总高血压住院数、2级高血压住院数、3级高血压住院数与日均体感温度的暴露-反应曲线均呈非线性。极端日均体感低温(P5:-17.2℃)对每日总高血压住院数、3级高血压住院数的累积滞后效应会随着滞后天数的增加逐渐增强,并在累积滞后第14天时累积相对危险度(cumulative relative risk,CRR)达到最高,分别为2.025(95%CI:1.191~3.442)、2.171(95%CI:1.268~3.716)。在极端体感高温(P_(95):25.0℃)下,日均体感温度对每日总高血压住院数、2级高血压住院数和3级高血压住院数有影响,累积滞后影响分别在第2 d、第9 d和第2 d达到最强,CRR分别为0.72(95%CI:0.55~0.94)、0.57(95%CI:0.33~0.99)、0.69(95%CI:0.53~0.91)。结论体感温度与高血压患者住院数存在负效应关系,公共卫生部门可以根据预测的体感温度制定高血压预警,提示高血压易感人群在体感温度变化时注意防范,为降低高血压发病率提供新的防治思路。

盐城市气温与居民死亡关联分析:基于分布滞后非线性模型

目的研究温度对盐城市居民死亡的健康效应。方法分别从当地疾控部门、气象局和环境监测中心收集2015—2019年盐城市居民逐日死亡数据(非意外总死亡、呼吸系统疾病和循环系统疾病)、气象和空气污染数据。通过建立分布滞后非线性模型,评价气温与居民死亡关联。结果气温与居民非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的关联呈“U”型。极端低温与居民非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的关联呈现滞后性,相对危险度(RR)在暴露第3天达到最大,分别为1.03(95%CI:1.02~1.04)、1.06(95%CI:1.04~1.09)和1.02(95%CI:1.00~1.04);极端高温与居民非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的关联呈现急性效应,RR在暴露当天健康效应最大,分别为1.19(95%CI:1.14~1.24)、1.20(95%CI:1.10~1.30)和1.25(95%CI:1.17~1.33)。极端低温对非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的累计健康效应RR值均在14天后达到最大;极端高温对非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的累计健康效应分别在暴露3、7和7天后达到最大。男性死亡风险在极端低温时高于女性,在极端高温时低于女性;≥65岁人群在极端高温时的非意外总死亡和循环系统疾病死亡风险高于<65岁人群。结论非适宜温度会增加盐城市居民的死亡健康风险,且低温滞后效应的持续时间比高温长。

基于分布滞后非线性模型分析巢湖市发热伴血小板减少综合征与气象因素的关系

目的研究巢湖市发热伴血小板减少综合征(severe fever with thrombocytopenia syndrome,SFTS)与气象因素的关系,为SFTS的防控提供科学依据。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集巢湖市2013—2022年每日SFTS发病资料,通过中国科学院资源环境科学数据中心收集同期气象资料。以周平均气温中位数(17.4℃)、周平均气压中位数(1012.8 hPa)、周日照时数中位数(33.4 h)和周降水量最小值(0 mm)作为参考值,利用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析SFTS周病例数和周气象因素的关系。结果2013—2022年巢湖市共报告SFTS病例231例,年发病率为0.63/10万~5.78/10万,年均发病率2.93/10万,年发病率总体呈上升趋势(Z=3.04,P<0.01)。男性和女性报告病例数分别为113例和118例,年均发病率分别为2.90/10万和2.97/10万;各年龄组中≥60岁人群的报告病例数和发病率均最高(175例,10.54/10万)。SFTS周发病风险对周平均气温、周平均气压、周日照时数的响应曲线近似倒“V”型,对周降水量的响应曲线近似半“U”型。周平均气温为22.4℃时,SFTS发病累积相对危险度(cumulative relative risk,CRR)最大[CRR=9.210,95%CI:(0.832,118.353)];周平均气温在17.5~21.8℃时,SFTS发病风险升高(P<0.05)。周平均气压为1015.5 hPa时,SFTS发病的CRR最大[CRR=1.877,95%CI:(0.649,5.435)],周平均气压在998.7~1012.7 hPa和1022.1~1031.5 hPa时SFTS发病风险降低(P<0.05)。周日照时数为31.0 h时,SFTS发病的CRR最大[CRR=1.024,95%CI:(0.882,1.188)],在周日照时数>39.3 h时,SFTS发病风险降低(P<0.05);周降雨量越大,SFTS发病风险越大(P<0.05)。结论SFTS发病和气象因素呈现非线性关系,适宜的温度、丰沛的降雨量会增加SFTS的发生风险,较高的气压和日照时数可以降低SFTS的发生风险。

基于分布滞后非线性模型评估气温对缺血性脑卒中发病的影响

目的:探讨气温对居民缺血性脑卒中发病的影响。方法:收集2013-2020年山东生态队列平邑县子队列缺血性脑卒中发病数据及气象数据。采用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气温对全人群缺血性脑卒中发病的影响,并探讨不同性别、年龄人群间的差异。结果:2013-2020年共观察缺血性脑卒中病人50427例,纳入缺血性脑卒中发病病人42014例,日均发病数为14例。日均气温与缺血性脑卒中发病人数呈非线性关系。高温与缺血性脑卒中发病人数的增加有关,且高温对其发病存在即刻效应和滞后效应,高温在0~10 d滞后的累积相对危险度(RR)为1.433(95%CI:1.079~1.902)。低温和较低温对于全人群在特定累积时段存在一定保护作用,且随着时间的推移保护作用减弱,低温和较低温在0~10 d滞后的合并RR分别为0.618(95%CI:0.455~0.840)和0.712(95%CI:0.608~0.834)。分层分析结果显示,高温对男性、≥65岁人群缺血性脑卒中发病危害较大,高温累积滞后10 d时,男性组人群缺血性脑卒中发病风险达到最大,RR值为1.678(95%CI:1.193~2.361);年龄≥65岁人群缺血性脑卒中发病在高温当天RR达到最大,RR值为1.523(95%CI:1.203~1.928)。结论:气温与居民缺血性脑卒中发病呈非线性关系,高温会增加居民缺血性脑卒中的发病风险,且累积滞后效应影响较大,居民应提高在高温天气下的自我保护意识。

基于分布滞后非线性模型的归因风险评估方法及应用

目的介绍基于分布滞后非线性模型的归因风险评估方法，并运用该方法评估宁波市气温暴露造成人群死亡的归因风险。方法分布滞后非线性模型通过交叉基函数实现同时描述因变量在自变量维度与滞后维度的分布，使其能够同时评估出暴露因素的滞后效应和非线性效应。收集宁波市2009-2014年人群死亡和气象资料，利用时间序列分析结合分布滞后非线性模型，评估气温造成人群死亡的归因死亡人数和人群归因分值。结果宁波市2009-2014年日均气温与总死亡的累积暴露-反应关系曲线近似呈L型，26℃为最适宜温度。归因于气温暴露造成的死亡人数为29037例（95％CI：19181-38074），占总死亡的13．39％（95％CI：9．19％-17．49％）。低温的归因风险大于高温，归因死亡人数分别为27088例和1977例，归因分值分别为12．49％和0．91％。结论无论高温或低温均与人群死亡增加相关，低温的归因风险更大。

郑州市日均气温对居民非意外死亡影响的分布滞后非线性模型分析

目的:了解郑州市日均气温对居民非意外死亡的影响。方法:利用2013~2019年郑州市人群死亡个案资料,结合同期气象及大气污染指标,采用分布滞后非线性模型(DLNM),在控制长期趋势、季节趋势和其他混杂因素后,研究日均气温与每日非意外死亡、循环系统疾病死亡之间的关系。结果:郑州市日均气温与每日非意外死亡和循环系统疾病死亡的关系均呈非线性关系。冷效应具有滞后性,非意外死亡和循环系统疾病死亡均在第4天开始出现,持续至第12天。热效应表现为急性,非意外死亡和循环系统疾病死亡风险均在当天最大,持续6 d。累积冷效应随滞后时间增加而增加,非意外死亡的累积冷效应在滞后21 d达到最大,RR(95%CI)为1.398(1.115~1.752);累积热效应在滞后11 d达到最大,RR(95%CI)为1.178(1.070~1.297)。循环系统疾病死亡的累积冷效应在滞后16 d达到最大,RR(95%CI)为1.301(1.010~1.675);累积热效应在滞后9 d达到最大,RR(95%CI)为1.239(1.097~1.398)。结论:郑州市日均气温影响居民非意外和循环系统疾病死亡,且存在累积效应。

基于分布滞后非线性模型的淡色库蚊种群密度动态与气象因素关系研究

为建立基于分布滞后非线性模型(Distributed Lag Non-linear Model, DLNM)的CO_(2)诱蚊灯监测的蚊密度模型,探索不同气候条件下上海市淡色库蚊密度变化的特征,在上海市15个区,于4-11月每旬共设置229个CO_(2)诱蚊灯,监测淡色库蚊密度。以2018-2020年的监测数据建立基于DLNM的蚊密度与气象因素的方程。以改进的赤池信息准则(QAIC)对各个气象因素、连接函数和参数组合进行评价,最终选择QAIC最小的模型。最终建模结果取类泊松模型为DLNM的连接函数,进入模型的气象因素包括每旬的日平均最高气温、平均日降雨量和平均相对湿度。结果显示,旬平均最高气温与淡色库蚊密度呈倒“U”型关系,在平均最高气温大于10℃后逐步升高,在30℃达到密度峰值,其后逐步降低。平均日降雨量与淡色库蚊密度呈“J”型关系,在日平均降雨量大于6 mm后逐步升高。旬平均相对湿度与淡色库蚊密度呈倒“U”型关系,在平均相对湿度为70%时达密度峰值。结果表明,DLNM可以解释气象因子变量对蚊虫种群密度的影响,从而预测未来蚊虫密度的变化,为开展蚊虫控制措施提供科学依据。

宁波市气象因素和空气污染物对居民循环系统疾病死亡影响的分布滞后非线性模型分析

目的分析宁波市气象因素和空气污染物对人群循环系统疾病死亡人数的影响。方法对宁波2014—2018年气象因素数据和空气污染物数据及同期居民循环系统疾病日死亡人数进行统计学描述分析,使用分布滞后非线性模型来探究气象因素和空气污染物与宁波循环系统疾病日均死亡人数之间的关系。结果气温和空气污染物会对人群循环系统疾病的死亡产生影响,极端高温天气在第0~4天(lag0~4)累积增加人群循环系统疾病死亡风险最大,死亡风险最大增加为21.22%(95%CI:3.84%,41.52%);极端低温在滞后第2~7天(lag2~7)的累积增加人群循环系统疾病死亡风险最大,死亡风险最大增加为13.02%(95%CI:0.99%,26.48%)。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)浓度的增加会使人群的循环系统疾病死亡风险增加。结论宁波市气象因素和空气污染物均可影响居民循环系统疾病的死亡风险,注意极端天气和高污染天气的防范,在日均气温处于低温或高温,应倡议居民减少外出或注意防护。

基于分布滞后非线性模型分析江阴市气温对居民死亡数的影响

目的研究江阴市日均气温对死亡的影响。方法采用时间序列的分布滞后非线性模型分析2012-2017年江阴市气温对人群死亡的累积效应和滞后效应。结果高温和低温均会引起死亡效应增强,高温对每日居民非意外死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统死亡的影响主要是短期即时效应,低温对居民非意外死亡、心脑血管和呼吸系统疾病死亡的效应均具有滞后性,滞后效应长达14天。非意外死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡人群对冷热效应的气温风险最低点分别为25℃、19℃和25℃。低温时非意外死亡和心脑血管疾病死因14天累积RR值分别为2.05(95%CI:1.51,2.79)、1.52(95%CI:1.04,2.21)。高温对呼吸系统疾病死亡14天累积RR值为1.52(95%CI:1.08,2.14)。结论高温和低温均可导致死亡风险增加,应针对脆弱人群和危重患者加强防护措施降低死亡风险。

基于分布滞后非线性模型分析气温对兰州市荨麻疹门诊人次的影响

目的评估气温对兰州市荨麻疹门诊就诊人次的影响及其滞后效应,并进行性别、年龄分层研究筛选敏感人群。方法收集2011年1月至2017年12月期间就诊于兰州市3所三级甲等医院的荨麻疹门诊数据和同期兰州市气象数据、空气污染物数据。通过分布滞后非线性模型(DLNM)分析日均气温对兰州市荨麻疹门诊就诊人次的影响,并按照不同年龄段(0~14岁、15~59岁、≥60岁)及不同性别人群进行分层分析。结果气温与兰州市荨麻疹门诊就诊人次之间的关系呈非线性关系,且存在滞后效应。兰州市3家三甲医院荨麻疹日均门诊量为25人次,范围1~76人次。当日均气温在0~10℃范围内时,荨麻疹门诊就诊风险随着气温升高呈现出先升高后下降的趋势;日均气温为2℃时,对荨麻疹门诊就诊人次影响的滞后效应在第18天出现,在滞后21 d时相对危险度(RR)值最大,为1.12(95%CI:1.04~1.20)。高温时荨麻疹门诊就诊风险随着气温升高而增加,且高温对兰州市荨麻疹门诊就诊人次的影响呈现出滞后效应,气温越高滞后效应越明显;在滞后21 d时,气温为19.9℃和25.5℃的RR值分别为1.20(95%CI:1.12~1.27)和1.39(95%CI:1.31~1.48)。分层分析结果显示,高温对0~14岁、15~59岁和女性人群荨麻疹门诊就诊的影响更敏感,高温累积滞后21 d时,对0~14岁、15~59岁和女性人群的RR值分别为1.60(95%CI:1.45~1.71)、1.34(95%CI:1.25~1.43)和1.43(95%CI:1.33~1.53)。低温表现为对≥60岁人群的影响,当日均气温为-4.8℃,滞后12 d时RR值最大为1.38(95%CI:1.03~1.85)。此外并未发现低温对其他人群荨麻疹门诊就诊的影响。结论兰州市日均气温会影响荨麻疹门诊就诊人次。主要表现为高温会增加0~14岁、15~59岁人群荨麻疹门诊就诊风险,低温增加≥60岁人群的荨麻疹门诊就诊风险。

基于分布滞后非线性模型的蟹塘水质受投喂量影响的关系分析

为明晰投喂量与蟹塘水质变化之间的关系,基于2020年宜兴市中华绒螯蟹养殖试验池塘的水质、气象和投喂数据,采用分布滞后非线性模型分析饲料投喂量对溶解氧质量浓度、pH值等6个水质指标的影响。结果表明:水质变化与饲料投喂量之间存在长期滞后效应。相对于投喂量的中位数,在高投喂量下,溶解氧质量浓度在75%的观测点呈现显著减少的趋势,滞后期内最大负效应达-1.781 mg/L(95%置信区间:-2.916~-0.647 mg/L)。氨氮质量浓度、电导率、pH值在部分滞后期显著减小,浊度显著上升。在低投喂量下,氨氮质量浓度和浊度在部分滞后期显著增加,其余指标显著减少。但高、低两种投喂量情景下叶绿素质量浓度变化的滞后效应均不显著。另外,同一深度不同位置及同一位置不同深度的溶解氧质量浓度受投喂量影响的滞后效应模式有所不同。研究结果可为生产环境下投喂量对水质变化的影响分析和水质调节策略制定提供支撑。

长沙市气象因素与手足口病发病的关联研究:基于分布滞后非线性模型

目的分析长沙市气象因素与手足口病发病的关联及其滞后效应。方法收集2016-2019年长沙市手足口病日发病数据及同期气象数据,对其进行关联性分析,采用分布滞后非线性模型分析气象因素对手足口病发病的滞后效应。结果2016-2019年长沙市共报告手足口病122788例,年平均发病率为395.09/10万,4~7月和11~12月是每年手足口病发病高峰期。以中位数18.2℃为参考值,日均气温在28.5℃时对手足口病发病的总体效应最高(RR=2.70,95%CI:2.04~3.58),低温(P_(5)=3.2℃)情况下滞后2d时RR最大,为1.19(95%CI:1.09~1.30),高温(P_(95)=30.7℃)情况下滞后0d时RR最大,为1.14(95%CI:1.04~1.26)。以中位数1002.10hPa为参考值,日均气压在991hPa时对手足口病发病的总体效应最高(RR=2.35,95%CI:1.84~3.02),低压(P_(5)=988.7hPa)情况下滞后5d时RR最大,为1.10(95%CI:1.06~1.13),高压(P_(95)=1015.8hPa)情况下滞后2d时RR最大,为1.10(95%CI:1.05~1.16)。结论日均气温、日均气压与手足口病发病呈非线性关系,并存在明显的滞后效应,高温、低压对手足口病发病的影响更为显著。

基于分布滞后非线性模型评估镇江市日均气温对居民死亡风险的影响

目的探索镇江市日均气温与居民每日死亡数的关联。方法采用分布滞后非线性模型拟合镇江市2015—2021年逐日死亡数据、气象数据和大气污染物数据,分析日均气温对人群日死亡数影响的滞后效应和累积效应。结果镇江市日均温度与死亡呈现近似“U”形曲线。热效应为急性短期效应,气温对非意外总死亡、循环和呼吸系统疾病死亡的热效应均在当天表现出最大热效应,RR值分别为1.19(95%CI:1.13~1.25)、1.46(95%CI:1.32~1.61)、1.59(95%CI:1.27~2.00)。冷效应呈现滞后特点,气温对非意外总死亡、循环系统疾病死亡的冷效应持续到第11天,最大RR值分别为1.08(95%CI:1.05~1.10)、1.07(95%CI:1.02~1.11)。非意外总死亡、循环系统疾病死亡的累积冷效应分别在滞后30天和20天达到最大值,而气温对不同死因别死亡人数的累积热效应则都在滞后3天达到最大值。结论镇江市气温过高或过低均会增加居民死亡风险,存在滞后效应。

威海市气象干旱对风疹发病影响的研究——基于分布滞后非线性模型

目的评价威海市气象干旱与风疹发病风险的关系。方法采用时间序列方法,基于分布滞后非线性模型对2005—2013年威海市风疹发病数据及同期干旱数据、气象数据进行回归分析。分析气象干旱对风疹发病影响的即时效应与滞后效应。结果威海市9年期间共计发病526人,年均发病率为2.18/10万。分布滞后非线性模型结果显示气象干旱对风疹发病的影响呈非线性关系,气象干旱在滞后2旬和3旬时,气象干旱导致的风疹发病增加,其RR值分别为1.11(95%CI:1.04～1.19)和1.10(95%CI:1.04～1.16);在滞后2～3旬时,其累计RR值最大(RR=1.09),但无统计学意义(P>0.05)。结论气象干旱对风疹的发病影响存在着滞后性,可导致风疹发病风险增加。

分布滞后非线性模型的多元meta分析在R软件中实现

目的通过R软件实现分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)与多元meta分析的两阶段分析。方法通过1个时间序列数据实例研究介绍利用R软件实现DLNM与多元meta分析2阶段分析的具体步骤。结果DLNM与多元meta分析的两阶段分析可以在R软件中实现。结论R软件可灵活方便地构建DLNM以及实现多元meta分析,在环境流行病学中可广泛应用。

准分布式滞后演算山洪预报模型

山洪实用预报至今仍缺乏简便有效的模型,主要原因在于山洪雨洪响应的复杂性和作业预报要求的简单性通常难以兼顾。该文针对山洪雨洪特性,从径流成因公式出发,结合流域产汇流原理,紧扣造峰暴雨对洪峰的主控作用,将分布式结构与集总式演算相结合,采用错时段单元净雨输入、洪水波速非线性校正及洪峰流量沿程衰减滞后演算等创新技术,创建一个流域时空暴雨与出口断面洪峰直接响应的山洪专用预报模型。该模型结构简单合理,参数少,调试计算方便。经应用实例验证,模型有良好的适应性,操作计算简便,可推广使用。

非线性效应的多元meta分析及其应用

目的介绍多元meta随机效应模型评价多个城市暴露-反应非线性关系的理论,并通过实例加以详细阐述。方法多元meta随机效应模型广泛应用于处理多重相关参数的复杂效应研究,本文基于该方法评估多个地区逐日气温对人群非意外死亡人数的非线性影响。建模过程主要基于二阶段策略,首先采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)构建气温-死亡-滞后效应的二维交叉基,分别估计各个城市气温与死亡的非线性暴露-反应关系,并提取各城市回归系数与协方差矩阵;然后,应用多元meta随机效应模型对各城市估计的参数进行合并,得到气温对人群非意外死亡的综合效应。结果我国16个城市的气温对人群非意外死亡人数存在滞后影响,总体效应关系呈现U形,提示低温与高温对人群健康影响较大,且低温效应大于高温效应。结论多元随机效应meta模型可拟合不同研究间多个复杂的相关参数,非常适合于暴露-反应呈现非线性的效应综合研究。

分布滞后非线性模型在气象因素对手足口病发病影响研究中的应用

目的探讨气象因素对北京市海淀区手足口病发病情况的影响。方法收集2008—2014年北京市海淀区手足口病发病例数及同期气象因素（日均气温、相对湿度等）,用分布滞后非线性模型分析气象因素与手足口周发病数的关系及其滞后效应。结果 2008—2014年北京市海淀区手足口病共报告33 704例,年均发病率为143.8/10万,其中男女发病例数比为1.6∶1。海淀区手足口病发病与低温呈负相关,且其作用时间较长,低温（P5）的累积效应在滞后7周达到最高,累积相对危险度（RR）为0.05（95%CI：0.02～0.09）;手足口病发病与高温（P95）呈正相关,但其影响时间局限于4周内,累积RR值最高可达1.69（95%CI：1.17～2.43）。手足口病发病与周合计日照时数呈非线性关系,日照时数较低、较高时发病危险均增加,累积RR值分别为5.55（95%CI：3.20～9.64）、1.55（95%CI：1.04～2.32）。周相对湿度较高时手足口病发病风险增加,但其效应无统计学意义（P〉0.05）。结论气象因素可能是海淀区手足口病发病的重要影响因素,分布滞后非线性模型可用于分析手足口病与气候因素的关系。

基于分布滞后非线性模型探讨日均气温对曲靖市手足口病发病的影响

目的探究气象因素对曲靖市手足口病(hand,foot,and mouth disease,HFMD)发病的影响及其滞后效应。方法采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析2017-2019年曲靖市气象因素与HFMD发病的相关性及滞后效应。结果2017-2019年曲靖市共报告25902例HFMD,HFMD日发病数与日均气温、降雨量呈正相关,与日照时数呈负相关,以气温对HFMD发病影响最为明显(r=0.51);DLNM拟合结果显示,日均温度20℃左右时对HFMD发病的影响最大(RR=1.408,95%CI:1.064~1.864,P=0.017);日均温度在无滞后情况下,对HFMD产生的影响最大,随后逐渐降低直至消失。结论气温是曲靖市手足口病发病的重要影响因素,其影响有明显的滞后效应;不同温度对不同人群的滞后效应明显不同,高温影响更为显著。