一、脑卒中与气象因素的关系（论文文献综述）
张咪[1]（2021）在《山西省太原市大气污染物及气象要素与缺血性卒中发病风险的相关性研究》文中研究说明目的:分析2013年-2014年中太原市大气污染物及气象因素对当地居民缺血性卒中发病风险的影响,为该地区居民预防缺血性卒中提供科学的指导依据。方法:收集2013年1月～2014年12月太原市山西医科大学第一医院、山西医科大学第六医院、山西省人民医院神经内科收治的急性缺血性卒中患者病历资料,并筛选出现居住地为太原市的病例。获取该时段市区大气污染物及气象资料。使用Spearman相关分析太原市大气污染物与气象因素之间的相关性。利用广义可加模型（Generalized Additive Model,GAM）分析不同滞后时间、不同季节大气污染物或气象因素对急性脑梗死发病人数的影响,确定最强滞后期。然后在最强滞后期分别分析不同污染物或气象因素对该地区不同性别、不同年龄阶段居民急性脑梗死发病人数的影响。结果:1.描述性结果显示:（1）研究期间急性缺血性卒中发病总人数为3390人,平均日发病人数为4.64,其中65岁以下的人数最多,占34.57%,该年龄段平均日发病人数2.43;不同性别中,男性（69.68%）较女性（30.29%）多,平均日发病人数分别为男性3.24人,女性1.41人;按季节划分,发病总人数为夏秋季节（55.87%）较冬春季节（45.60%）偏多。（2）2013～2014年太原市大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3的日均浓度分别为74.24 ug/m3、39.19 ug/m3和144.18 ug/m3、76.61 ug/m3、1.84 mg/m3、70.46 ug/m3,AQI值的平均水平为112.96。其中SO2、PM10、PM2.5、CO与AQI呈冬春季升高、夏秋季降低趋势,而O3趋势与其相反,NO2则无明显随时间发生变化的趋势。（3）日均温度、日均相对湿度、日照小时数、降水量、日均气压及风速的平均水平分别为11.14℃、50.97%、6.39小时/天、1.30 mm、922.31 hpa和1.38 m/s。除日均气压外均呈现出夏秋季节高峰、冬春季节低谷的变化规律,而日均气压的变化规律则与其相反。2.相关性分析结果显示:（1）大气污染物间相关性分析显示,除O3外各污染物之间均为P<0.05,其间的正相关性存在统计学意义,且PM10和PM2.5间相关性最强;而O3与其它污染物均为负相关,且存在统计学意义（P<0.05）,其中与SO2间的相关性最显着。（2）大气污染物与各气象因素间的相关性分析表明除NO2与日照小时数、PM10与日均气压、O3与日均风速之间的相关性外,其余指标间的相关性均存在统计学意义（P<0.05）。3.大气污染物对急性脑梗死日发病人数的滞后分析结果显示:（1）不同滞后时间、不同季节、大气污染物对脑梗死日发病人数影响的单污染物模型分析结果表明,滞后当天至滞后6天内,SO2和CO在冬春季滞后第3、4天对脑梗死日发病人数产生的影响存在统计学意义（P<0.05）,且最强滞后期分别第4天和第3天,其浓度每升高10 ug/m3,日发病人数分别增加0.233%（1.0040,1.0429）和0.015%（1.0002,1.0028）;PM10、PM2.5和AQI均在冬春季滞后第4天对脑梗死日发病人数产生的影响存在统计学意义（P<0.05）,PM10和PM2.5的浓度每增加10 ug/m3、AQI每升高一个单位,脑梗死的日发病人数分别增加0.148%（1.0033,1.023）、0.269%（1.0087,1.0455）和0.242%（1.0081,1.0405）;NO2和O3对脑梗死日发病人数产生的影响在任何季节滞后0至6天内无统计学意义（P>0.05）。（2）对不同性别居民的分析提示在最强滞后时间,SO2、PM10、PM2.5、CO和AQI对脑梗死日发病人数产生的影响仅在男性居民中均存在统计学意义（P<0.05）,SO2、PM10、PM2.5、CO的浓度每升高10 ug/m3,AQI每升高一个单位,男性脑梗死的日发病人数分别增加0.249%（1.0019,1.0483）、0.183%（1.0048,1.0319）,0.309%（1.0092,1.0531）、0.018%（1.0002,1.0033）和0.302%（1.0112,1.0496）。（3）对不同年龄段内居民的分析提示在最强滞后时间内,PM2.5和AQI对脑梗死日发病人数产生的影响仅在65岁以下的居民中均存在统计学意义（P<0.05）,PM2.5的浓度每增加10 ug/m3或AQI每升高一个单位,65岁以下的脑梗死日发病人数分别增加0.266%（1.0013,1.0524）和0.285%（1.0061,1.0514）;CO对66-79岁之间的脑梗死日发病人数产生的影响存在统计学意义（P<0.05）,浓度每升高10 ug/m3,66-79岁之间的脑梗死日发病人数增加0.025%（1.0004,1.0047）;除此,四种污染物及AQI对80岁以上的脑梗死日发病人数均无统计学意义（P>0.05）。4.气象因素对急性脑梗死日发病人数的滞后分析结果显示:（1）不同滞后时间、不同季节、气象因素对脑梗死日发病人数影响的单气象因素模型分析结果表明,日均温度在夏秋季节滞后第3天、日均相对湿度和日均气压分别在冬春季节滞后第5天和第2天对脑梗死日发病人数的影响具有统计学意义（P<0.05）,RR值及95%CI分别为1.2324%（1.0344,1.4685）、1.0716%（1.0174,1.1287）和1.2263%（1.0041,1.4977）,日均风速对脑梗死日发病人数的影响在夏秋或冬春季节均不存在统计学意义（P>0.05）。（2）对不同性别居民的分析提示,在最强滞后时间内日均温度和日均相对湿度仅对男性的发病风险存在统计学意义（P<0.05）,RR（95%CI）为1.2422（1.0064,1.5333）和1.0796（1.0148,1.1485）。（3）分别对不同年龄段内气象因素对太原市急性脑梗死日发病人数的影响进行分析显示,日均相对湿度在冬春季节最强滞后时间内可以增加65岁以下年龄组和85岁以上年龄组居民的脑梗死发病风险,RR（95%CI）分别为1.1031（1.0271,1.1846）和1.1766（1.0225,1.3539）。结论:1.大气污染物中SO2、CO、PM10、PM2.5和AQI水平在冬春季节对急性脑梗死日发病人数影响较大,日发病人数与其水平成正相关,且对男性居民的影响较为显着。SO2、CO、PM10、PM2.5浓度和AQI水平对该地居民急性脑梗死发生率的影响因年龄段不同而存在差异。2.气象因素中日均温度在夏秋季对急性脑梗死日发病人数影响较大,而日均相对湿度和日均气压却在冬春季节对其影响较显着,且不同气象因素对不同性别、不同年龄段居民的影响存在差异。
高喜旺[2]（2021）在《《内经》中风相似病症及吉林省延吉市中风发病与气象要素相关性的研究》文中研究指明目的:基于《内经》五运六气理论,对《内经》中风相似病症理论以及《内经》以降各历史时期中风因机证治的理论进行系统研究。以此为理论基础,探索吉林省延吉市中风发病与五运六气及气象要素的相关性,探索五运六气规律及气象要素对地域性中风相似病症发病的影响,以期为延吉市中风发病的预防和治疗提供重要资料及新思路。方法:1.理论研究以古籍数据挖掘为主,对《黄帝内经》及《内经》以降各历史时期记载中风的相关文献进行梳理,并对其进行深入的因机证治理论研究。2.建立吉林省延吉市延边大学附属医院、延边朝医医院、延边中医院2004年1月21日——2014年1月20日共10年入院病例中风发病数据库及同期气象资料数据库。3.运用描述性统计、完全随机设计R×C表资料的X2检验、Logistic回归分析法、非参数检验Spearman等级相关法等统计学方法,探求中风发病与五运六气及气象要素的相关性。结果:1.《黄帝内经》及《内经》以降各历史时期中风相似病症理论研究:（1）明确《内经》对中风病名及中风相似病症的论述,发现五运六气及气候变化易于导致中风相似病症发病。（2）阐明《内经》中风相似病症的病因病机及其治疗原则,并且在现有的辨治中风的基础上明确了五运六气方面的因机证治。（3）明确《内经》以降各历史时期的中风病名范围、症状表现、病因病机及治则治法,将中风的辨治集中在我们现在论述的脑血管疾病范围。2.延吉市中风发病与五运六气及气象要素相关性研究:（1）中风发病数在岁运太过不及、主气的不同时段存在差异性,均具有统计学意义（P<0.05）。在以十天干循环的岁运年中,癸年、壬年、辛年、庚年为中风的高发年份;在主气六步时段中,太阳寒水、少阴君火、阳明燥金、太阴湿土为中风的高发时段。故中风发病主要受发病年份岁运属性为寒、风、湿、燥的影响,亦受到发病所处主气时段属性为寒、热、燥、湿的影响。（2）中风发病与同期气象要素具有相关性（P<0.05）。其中,中风发病与同期气象要素中日照差、平均风速、最高气压、最低气压相关,且与平均风速呈正相关,与最高气压、最低气压、日照差呈负相关;中风发病与运气同化之岁气象要素中平均风速、最高气压、最低气压、相对湿度相关,且与平均风速呈正相关,与最高气压、最低气压、相对湿度呈负相关,其中与中风发病相关性最高的气象要素为最高气压。（3）中风发病与不同运气时段气象要素具有相关性（P<0.05）。其中,在多个天干时段影响中风发病的气象要素为平均气温、最低气温、最高气温;在多个不同岁运时段影响中风发病的气象要素为最高气压、最低气压;在多个主运、主气时段影响中风发病的气象要素均为平均风速、最高气压、最低气压;在多个不同客气时段影响中风发病的气象要素为平均气温、最低气温、最高气温、相对湿度、最小相对湿度。结论:1.通过对《内经》中风相似病症分析可知,不同运气及气候条件易于导致中风发病。其中岁运太过不及、五运郁发、客主加临、六气司天在泉、六气胜复、客主相胜等运气变化与中风发病密切相关。2.《内经》中风相似病症的病因病机及其治疗原则对中风审因论治具有重要的影响作用,并且在现有的辨治中风的基础上提出了运气病机及治则治法。3.根据《内经》以降各历史时期中风因机证治的研究,明确了中风病名范围、症状表现、病因病机及治则治法,将中风的辨治集中在我们现在论述的脑血管疾病范围。4.中风发病在不同年龄阶段有其高发规律。中风发病年龄多集中在40岁以上的中老年阶段,其中男性患者多于女性患者。5.中风发病与五运六气变化密切相关。其中岁运太过不及、主气时段运气属性变化易于导致中风发病。6.中风易于在气候剧烈变化的运气同化年份发病。其中易于导致气候剧烈变化的运气同化年份有天符、同天符、太乙天符之年。7.不同运气时段导致中风发病而发挥作用的气象要素各不相同,但12种气象要素中气温、气压、风速、湿度的骤然变化对中风发病影响最大。
赵吉帅[3]（2021）在《大理市气象要素与居民脑卒中事件发生的相关性研究》文中指出目的:本研究旨在分析大理市气象要素与居民脑卒中发病的相关性,发现潜在影响脑卒中发病的气象要素,为居民脑卒中的预防工作提供一定参考及建议。方法:收集2019-2020年期间就诊于大理大学第一附属医院的新发脑卒中病例资料。对于病例一般数据资料根据性别、年龄、月份、季节分组进行统计描述,计数资料的分析运用?2检验进行。对每日、每月新发的脑卒中病例与同期气象要素之间进行单因素相关性分析,以此为基础选取具有相关性的气象要素作为自变量并进行多元逐步回归分析,建立脑卒中发病预测方程。所有数据均使用SPSS 24.0软件对其进行统计学分析,p<0.05为差异具有统计学意义。结果:1.本研究纳入符合条件的1058例新发脑卒中患者,包括出血性脑卒中191例（占18.1%）,缺血性脑卒中867例（占81.9%）;男性673例（占63.61%）,女性385例（36.39%）;出血性脑卒中患者平均年龄为（60.80±11.85）岁,男女性别比为1.81:1,缺血性脑卒中平均年龄为（63.47±12.29）岁,男女性别比为1.41:1。2.大理市居民缺血性脑卒中事件在冬季时发生次数较多,在夏季时发生次数较少（?2=8.321,P值<0.040）;出血性脑卒中事件在冬季时发生次数较多,在秋季时发生次数较少（?2=8.733,P值<0.030）。3.在不同季节时老年人与非老年人脑卒中发病无明显差异（P>0.05）。4.相关性研究结果显示,以下几个气象要素与大理市居民脑卒中事件发生有关:缺血性脑卒中事件日发生次数与日气压值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为正相关（r=0.101,P<0.01;r=0.089,P<0.05;r=0.096,P<0.01）,与日气温值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为负相关（r=-0.132,P<0.01;r=-0.124,P<0.01;r=-0.118,P<0.01）;出血性脑卒中事件日发生次数与日气温值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为负相关（r=-0.093,P<0.05;r=-0.114,P<0.01;r=-0.112,P<0.01）,与日气压值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为正相关（r=0.085,P<0.05;r=0.094,P<0.05;r=0.079,P<0.01）;缺血性脑卒中事件月发生次数与月气温均值的关系为负相关（r=-0.506,P<0.01）,与月气压均值的关系为正相关（r=0.416,P<0.01）;出血性脑卒中事件月发生次数月气温均值的关系为负相关（r=-0.427,P<0.01）。5.以多元逐步回归分析结果为基础建立缺血性脑卒中日发病人数预报模型:Y日=1.178-0.003×日平均气温（F=10.955,P=0.001）,月发病人数预报模型:Y月=51.499-0.095×月平均气温（F=10.955,P=0.001）。出血性脑卒中日发病人数预测模型:Y日=0.49-0.001×日平均气温（F=7.591,P=0.012）,月发病人数预报模型:Y月=13.988-0.037×月平均气温（F=4.899,P=0.038）。结论:1.大理市居民缺血性脑卒中事件发生次数在冬季时较多,在夏季时较少;出血性脑卒中事件发生次数在冬季时较多,在秋季时较少。2.大理市居民脑卒中事件的发生与以下几个气象要素有关:1)缺血性脑卒中事件日发生次数与日气压值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为正相关,与日气温值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为负相关;出血性脑卒中事件日发生次数与日气温值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为负相关,与日气压值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为正相关。2)缺血性脑卒中事件月发生次数与月气温均值的关系为负相关,与月气压均值的关系为正相关;出血性脑卒中事件月发生次数月气温均值的关系为负相关。
姜国晶,齐雪梅,王仲言,夏晓爽,胡亚会,王林,李新[4]（2021）在《弗朗斯维尔市气象因素与疟疾、高血压和脑卒中关系的初步探讨》文中研究表明目的:探讨非洲加蓬弗朗斯维尔市疟疾、高血压、脑卒中与气象因素的关系。方法:回顾性分析弗朗斯维尔市中加友谊医院和阿弥撒医院2017—2018年门诊收治的6 224例疟疾、高血压和脑卒中患者及同期的气温、气压、相对湿度、降水量等气象资料。采用t检验或Mann-Whitney U检验分析气象因素、疟疾、高血压、脑卒中在旱季雨季的分布规律,Spearman相关分析气象因素与疟疾、高血压、脑卒中发病之间的关系。结果:雨季疟疾和脑卒中月门诊量显着多于旱季（疟疾t=-8.4,P<0.001;脑卒中t=-4.6,P<0.001）;疟疾月门诊量与月平均气温、降水量和有雾天数呈正相关（r=0.587、0.744、0.715,均P<0.01）,与气压呈负相关（r=-0.705,P<0.001）。脑卒中月门诊人数与月平均气温（r=0.570,P=0.004）、最大湿度（r=0.519,P=0.011）和降水量（r=0.722,P<0.001）呈正相关,与平均气压呈负相关（r=-0.700,P=0.011）。高血压月门诊人数在旱季和雨季无差异,且与气象因素均无显着性相关（P>0.05）。结论:气象因素是弗朗斯维尔市疟疾、脑卒中的发病的影响因素,在雨季气象条件下疟疾、脑卒中发病率高。
张萃艺[5]（2020）在《贝尔面瘫发病与五运六气及气象因素的关系研究》文中研究表明目的:以贝尔面瘫患者为研究对象,回顾性分析贝尔面瘫发病与发病时运气因素的相关性,旨在探讨运气理论的科学性,为临床运用运气理论防治贝尔面瘫提供依据;同时,为进一步明确深圳市的气候环境对贝尔面瘫发病的影响,充分体现中医学运气理论中“天人相应”的学术思想,本研究选择分布滞后非线性模型来分析气温、相对湿度、风速、水汽压、大气压、能见度、总云量、日照时间、日蒸发量、太阳辐射等气象因素对贝尔面瘫发病的影响,以获得更具价值的研究结果,为降低气象因素对人体健康的不利影响提供科学依据。方法:本研究为回顾性研究,研究第一部分根据病例筛选标准,收集2010年1月20日—2020年1月19日全部符合上述标准的住院病例,共纳入患者841例,采集所需病例信息并推算出患者准确的发病日期。根据天干地支推演五运六气,同时收集各运气时段的住院患者总人数,计算出同时段非贝尔面瘫患者的人数。对纳入的各运气时段住院患者中贝尔面瘫患者人数及非贝尔面瘫患者人数,采用卡方检验进行统计分析。同时,本研究从节气及季节角度对贝尔面瘫患者住院人数的占比,采用卡方检验进行统计分析。研究第二部分根据病例筛选标准,收集2009年1月1日—2020年2月29日全部符合上述标准的住院病例,共纳入患者863例,采集所需病例信息并推算出患者准确的发病日期。气象资料根据深圳市国家气候观象台双龙自动气象观测站记录,由深圳市气象局提供,包括2009年1月1日—2020年2月29日共11年逐日的平均气温（℃）、相对湿度（%）、风速（0.1m/s）、水汽压（hpa）、大气压（hpa）、能见度（km）、总云量（%）、日照时间（h）、日蒸发量（mm）和太阳辐射（W/m2）等气象资料。应用R软件,选择分布滞后非线性模型,在深圳市的气象环境条件下分析上述气象因素对贝尔面瘫发病的影响效应。结果:1.基于运气学说的贝尔面瘫发病的探索性研究1.1基于岁运太过不及理论对贝尔面瘫患者的住院人数占比进行分析,结果发现,贝尔面瘫患者住院人数的占比,最高的是辛年,为1.01%,为水运不及之年;最低的是庚年,为0.44%,为金运太过之年。且差异有统计学意义（χ2=33.864,P=0.000<0.05）。1.2基于主气六气理论对贝尔面瘫患者的住院人数占比进行分析,结果发现,贝尔面瘫患者住院人数的占比,主气为初之气—厥阴风木时最高,为0.91%;主气为二之气—少阴君火时最低,为0.63%。但差异无统计学意义（χ2=10.806,P=0.055>0.05）。1.3基于司天六气理论对贝尔面瘫患者的住院人数占比进行分析,结果发现,贝尔面瘫患者住院人数的占比,太阴湿土司天时最高,为0.93%;少阴君火司天时最低,为0.42%。且差异有统计学意义（χ2=13.316,P=0.021<0.05）。1.4基于在泉六气理论对贝尔面瘫患者的住院人数占比进行分析,结果发现,贝尔面瘫患者住院人数的占比,少阴君火在泉时最高,为0.97%;少阳相火在泉时最低,为0.49%。且差异有统计学意义（χ2=25.319,P=0.000<0.05）。2.基于节气、季节因素的贝尔面瘫发病的探索性研究2.1基于二十四节气对贝尔面瘫患者的住院人数占比进行分析,结果发现,贝尔面瘫患者住院人数的占比,节气为立春时最高,为1.15%;节气为小雪时最低,为0.44%。但差异无统计学意义（χ2=34.811,P=0.054>0.05）。2.2基于季节（按节气划分）对贝尔面瘫患者的住院人数占比进行分析,结果发现,贝尔面瘫患者住院人数的占比,春季时最高,为0.77%;冬季时最低,为0.69%;但差异无统计学意义（χ2=2.035,P=0.565>0.05）。根据二十四节气,将四季划分为十二个季节进一步分析,结果发现,贝尔面瘫患者住院人数的占比,孟春时最高,为1.11%;孟冬时最低,为0.50%;且差异有统计学意义（χ2=27.319,P=0.004<0.05）。3.在深圳市的气象环境条件下,基于分布滞后非线性模型分析气象因素对贝尔面瘫发病的影响3.1在气温的总体效应分析中,随着气温的升高RR值呈逐渐减小的趋势。当日平均气温<25℃时,会增加贝尔面瘫的发病风险;当日平均气温>25℃时,会降低贝尔面瘫的发病风险;当日平均气温>30℃时其与疾病的发生无统计学关联,提示气温对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,不同的温度时贝尔面瘫的发病风险不同。不同日平均气温与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日平均气温在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。3.2在相对湿度的总体效应分析中,随着相对湿度的增加RR值呈逐渐减小的趋势。当日平均相对湿度<76%时,会增加贝尔面瘫的发病风险;当日平均相对湿度>78%时,会降低贝尔面瘫的发病风险,并且与疾病的发生均有统计学关联,提示相对湿度对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,不同的相对湿度时贝尔面瘫的发病风险不同。不同日平均相对湿度与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日平均相对湿度在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。3.3在风速的总体效应分析中,随着日平均风速的增加,贝尔面瘫的发病风险也逐渐增加,从日平均风速大于2.6m/s开始,RR值增加较明显,提示风速对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,随着风速的增加,贝尔面瘫的发病风险呈逐渐增加的趋势。不同日平均风速与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日平均风速在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。3.4在水汽压的总体效应分析中,随着水汽压的升高RR值呈逐渐增大的趋势。当日平均水汽压<229hpa时,会降低贝尔面瘫的发病风险;当日平均水汽压>231hpa时,会增加贝尔面瘫的发病风险,并且与疾病的发生均有统计学关联,提示水汽压对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,不同的水汽压时贝尔面瘫的发病风险不同。不同日平均水汽压与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日平均水汽压在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。3.5在大气压的总体效应分析中,随着大气压的升高,RR值呈先逐渐增大后逐渐减小的趋势。当日平均大气压<1005hpa时,会增加贝尔面瘫的发病风险;当日平均大气压>1006hpa时,会降低贝尔面瘫的发病风险,其中日平均大气压在1010-1021hpa区间时,与疾病的发病有统计学关联,提示大气压对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,不同的大气压时贝尔面瘫的发病风险不同。不同日平均大气压与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日平均大气压在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。3.6在能见度的总体效应分析中,随着能见度的增加,RR值呈先逐渐减小后逐渐增大的趋势。当日平均能见度<17km或>26km时,会增加贝尔面瘫的发病风险;当日平均能见度在18-25km之间时,会降低贝尔面瘫的发病风险,提示能见度对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,不同的能见度时贝尔面瘫的发病风险不同。不同日平均能见度与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日平均能见度在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。3.7在总云量的总体效应分析中,随着总云量的增加,RR值呈先缓慢减小后逐渐增大的趋势。当日平均总云量<66%或>71%时,会增加贝尔面瘫的发病风险;当日平均总云量在67-69%之间时,会降低贝尔面瘫的发病风险,提示总云量对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,不同的总云量时贝尔面瘫的发病风险不同。不同日平均总云量与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日平均总云量在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。3.8在日照时间的总体效应分析中,随着日照时间的延长,RR值呈先逐渐减小后逐渐增大再逐渐减小的趋势。当日照时间<5h或>10h时,会降低贝尔面瘫的发病风险;当日照时间在6-9h之间时,会增加贝尔面瘫的发病风险,提示日照时间对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,不同的日照时间时贝尔面瘫的发病风险不同。不同日照时间与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日照时间在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。3.9在日蒸发量的总体效应分析中,随着日蒸发量的增加,RR值呈先逐渐增大后逐渐减小再逐渐增大的趋势。当日蒸发量<1mm或在4-7mm区间时,会降低贝尔面瘫的发病风险;当日蒸发量在2-3mm区间或>8mm时,会增加贝尔面瘫的发病风险,提示日蒸发量对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,不同的日蒸发量时贝尔面瘫的发病风险不同。不同日蒸发量与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日蒸发量在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。3.10在太阳辐射的总体效应分析中,随着太阳辐射的增加,RR值呈缓慢减小的趋势。当日平均太阳辐射<157W/m2时,会增加贝尔面瘫的发病风险;当日平均太阳辐射>159W/m2时,会降低贝尔面瘫的发病风险,其中日平均太阳辐射在248-261W/m2区间时,与疾病的发病有统计学关联,提示太阳辐射对贝尔面瘫发病的影响是非线性的,不同的太阳辐射时贝尔面瘫的发病风险不同。不同日平均太阳辐射与贝尔面瘫发病关联作用的3D图和热力图均提示不同的日平均太阳辐射在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应不同。结论:1.贝尔面瘫患者住院人数的占比,从岁运太过不及角度看,最高的是辛年,为水运不及之年;从六主气角度看,主气为初之气—厥阴风木时最高;从客气司天六气角度看,最高的是太阴湿土司天之年;从客气在泉六气角度看,少阴君火在泉时最高;从季节角度看,孟春（立春、雨水二节气）时最高。2.在深圳市的气象环境条件下,各气象因素对贝尔面瘫发病的影响均是非线性的。除风速外,各气象因素对贝尔面瘫发病风险的影响,随着日均值的逐渐增加,呈先增加后降低或先降低后增加的趋势。而在风速的总体效应分析中,随着日平均风速的逐渐增加,贝尔面瘫的发病风险呈逐渐增加的趋势。此外,各个气象因素在不同的滞后天数下对贝尔面瘫发病的影响效应均是不同的。
申辉[6]（2020）在《短期内气温变化与海南“候鸟老人”急性脑梗塞发生的相关性研究》文中提出目的:探讨短期内气温变化对海南“候鸟老人”急性脑梗塞发生的影响,以期对“候鸟老人”提出合理化建议,减少急性脑梗塞的发生。方法:收集2016年1月1日—2019年4月30日期间分别就诊于海南医学院第一附属医院、琼海市人民医院、万宁市人民医院三家大型综合性医院收治的60岁（包含60岁）以上的从外省到海南1周内发生急性脑梗塞的“候鸟老人”病例资料作为病例组。同期就诊于上述医院从外省到海南的60岁（包含60岁）以上的患有其它疾病或体检的“候鸟老人”作为对照组。共收集病例组272例,对照组158例。收集临床资料和温度等气象资料,临床资料包括姓名、年龄、原居住地、发病及就诊时间、既往史、入院后血糖、血脂等相关生化检查结果等相关信息;气象资料包括候鸟老人发病前1周内每日的最高温度（℃）、最低气温（℃）、平均温度（℃）、平均相对湿度（%）等气象资料。气象资料由海南省气象局、中国气象科学数据共享服务网提供。收集的数据采用SPSS20.0软件进行分析,由海南医学院的流行病学教研室老师进行数据整理和分析。计数资料采用卡方检验,计量资料采用t检验,等级资料采用秩和检验。采用二分类Logistic回归进行相关回归分析。本研究被海南医学院第一附属医院、琼海市人民医院、万宁市人民医院的伦理委员会同意。结果:1、在一般临床资料比较,病例组中58.82%为男性,41.18%为女性,男性所占比例高于女性,与对照组比较,两组间性别比较差异无统计学意义（P<0.05）。病例组年龄低于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。病例组中糖尿病、高血压的患病率高于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。病例组人群中血压异常、血脂异常、血糖异常的人数所占比例多与对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。病例组血浆糖化血红蛋白水平高于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。两组血浆同型半胱氨酸水平比较无统计学差异（P>0.05）2、在气象资料方面,病例组在发病前第1日至发病前第7日的日最高温度（℃）、日最低温度（℃）高于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。而发病当日两组最高温度（℃）、最低温度（℃）比较无明显差异（P>0.05）,差异无统计学意义。病例组在发病前1周内的日平均温度（℃）高于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。病例组在发病前第4日的日平均相对湿度（%）高于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。两组在发病当日至发病前第3日以及发病前第5日至发病前第7日,两组日平均相对湿度（%）比较差别不明显,差异无统计学意义（P>0.05）。3、二元逻辑回归分析结果显示,糖尿病（OR=1.919,95%CI:1.060～3.474）是“候鸟老人”发生急性脑梗塞的独立危险因素（P<0.05）。发病前第1日平均气温升高（OR=1.061,95%CI:1.006～1.118）以及发病前第4日平均气温升高（OR=1.029,95%CI:1.010～1.049）是“候鸟老人”发生急性脑梗塞的独立危险因素（P<0.05）。结论:1、发病前第1日以及发病前第4日平均气温升高是海南“候鸟老人”发生急性脑梗塞的危险因素,可能与海南“候鸟老人”发生急性脑梗塞有关。2、糖尿病是海南“候鸟老人”发生急性脑梗塞的独立危险因素,可能与海南“候鸟老人”发生急性脑梗塞有关。
陈念[7]（2020）在《天津宁河地区脑卒中发病与气象因素的相关性》文中研究表明研究目的:脑卒中具有发病率高、致残率高、死亡率高、复发率高以及医疗费用高等“五高”特点,是当前中国成人致死的首位疾病。研究表明,脑卒中发病与气象因素存在关联,尤其是异常天气可增加脑卒中的发病风险。目前国内外关于气象因素与脑卒中发病之间的关系研究结果存在争议,尚无定论。宁河区作为天津市郊区之一,其脑卒中年发病率高于天津市平均水平,宁河区独特的地理环境和气象条件是否是导致卒中发病率高的原因之一,故本课题将研究天津市宁河区脑卒中发病与同期气象因素的关系,以期探讨气象因素与脑卒中的关系,对天津市宁河地区的脑卒中一级、二级预防给予一定的指导。研究方法:本研究收集了2018年7月1日至2019年6月30日就诊于天津市宁河区医院及其他医院（宁河区中医院、宁河区芦台医院、宁河区潘庄医院）的急性脑卒中病例,研究中心和三个分中心入组病例要有明确的神经系统缺损的症状和体征,并通过头颅CT或宁河区医院的头颅MRI证实为急性脑卒中。并收集同期的气象资料,包括:日最低和最高气温（℃）、日最低和最高气压[百帕（hundred pa,h Pa）]、日最小和最大风速（m/s）、日最低和最高湿度（%）、空气污染物[细颗粒物(fine particulate matter,PM2.5)（μg/m3）、可吸入颗粒物(inhalable particles,PM10)（μg/m3）],上述气象资料均来自中国科学气象网（https://tianqi.so.com）。后期处理的气象资料包括日温差和日平均气温（℃）、日平均风速（m/s）、日平均相对湿度（%）,PM2.5和PM10平均值（μg/m3）。使用SPSS22.0软件包对数据进行处理和分析,采用直线相关和多元线性回归分析筛选影响脑梗死、脑出血日发病例数的气象因素;采用回顾性对照研究寻找极端天气对脑卒中发病的影响;采用Logistic回归分析空气污染物对脑卒中发病的影响;采用直线相关分析气象因素对血压的影响。研究结果:本研究共收集符合标准的急性脑卒中患者1533例,其中脑梗死患者1375例（占89.7%）,脑出血患者158例（占10.3%）。1.天津市宁河地区脑卒中发病具有月份波动特征,脑梗死在12月高发,脑出血在1月和9月高发;宁河地区脑卒中发病具有季节波动特征,脑梗死在春季高发,秋季低发;脑出血在冬季高发,夏季低发;季节变化对脑卒中患者的性别影响无明显差异（P>0.05）;季节变化对脑卒中患者的年龄影响无明显差异（P>0.05）。2.天津市宁河地区脑卒中发病与气象因素具有一定的关联脑卒中发病与月平均气温变化呈负相关,在平均气温较低的1月～5月以及12月,脑卒中例次较多（P<0.05）;与月平均气压变化呈正相关,在平均气压较高的1月～4月以及11月、12月,脑卒中例次较多（P<0.05）。直线相关分析显示:脑梗死日发病人数与日最低气温、日平均湿度呈负相关（P<0.05、P<0.01）,与日平均气压呈正相关（P<0.05）、与日温差呈正相关（P<0.01）;脑出血日发病人数与当日平均气温、日最高气温、日最低气温呈负相关（P<0.01）、与日平均相对湿度呈负相关（P<0.05）,与当日平均气压、日最高气压、日最低气压呈正相关（P<0.01）。即脑梗死日发病人数随日最低气温降低、日平均湿度降低、日平均气压升高、日温差增大而增多;脑出血日发病人数随日气温降低、日平均湿度降低、日气压升高而增多。多元线性回归分析结果显示:脑梗死日发病例数与日最低气温、日平均相对湿度相关（P<0.01）;脑出血日发病例数与日最低气温、日最高气压、日平均相对湿度相关（P<0.05）。3.天津市宁河地区脑卒中发病与寒潮具有一定的关联回顾性对照研究发现寒潮天气可增加脑卒中患病风险,脑梗死OR值为1.055（95%CI0.782～1.650;P<0.05）,脑出血的OR值为1.708（95%CI1.118～2.784;P<0.05）,具有统计学意义;热浪天气未能增加脑卒中患病风险（P>0.05）。4.天津市宁河地区脑卒中发病与空气污染具有一定的关联Logistic回归分析发现,PM2.5、PM10浓度增高是脑梗死发病的影响因素,其OR值分别为1.001（95%CI,1.000～1.004;P<0.05）、1.002（95%CI,1.000～1.006;P<0.05）;PM2.5、PM10浓度增高未增加脑出血的患病风险（P>0.05）。5.气象因素变化导致血压波动可能是宁河地区脑卒中发病的机制之一脑卒中患者发病后平均血压高于发病前,差异有统计学意义（P<0.01）。合并高血压组患者血压升高比例及幅度高于非高血压组,差异有统计学意义（P<0.05）。脑卒中患者的血压水平具有季节性变化规律,春、冬季血压水平较高,而夏、秋季较低。收缩压在冬季波动范围最大,舒张压在夏季波动范围最大;脉压差在冬季最大,在夏季最低（P<0.05）。不同年龄脑卒中患者血压波动及脉压差变化,经比较后发现:春季时,年龄≥65岁的脑卒中患者收缩压波动范围大于年龄<65岁脑卒中患者,舒张压波动范围小于年龄<65岁脑卒中患者;冬季时,年龄≥65岁的脑卒中患者收缩压、舒张压波动范围均小于年龄<65岁脑卒中患者。脑卒中患者发病时脉压差≥60mm Hg的比例与发病前相比有显着性差异（P<0.01）;不同年龄卒中亚型患者发病时脉压差变化是不同的,各年龄阶段的脑梗死患者、年龄≥65岁脑出血患者发病时脉压差有明显变化,与发病前相比差异具有统计学意义（P<0.01）。对脑卒中患者血压与气象因素的关系进行相关分析显示:收缩压与日平均气温呈负相关（P<0.01）、与日平均相对湿度呈负相关（P<0.05）、与日平均气压呈正相关（P<0.05）;舒张压与日平均气温呈负相关（P<0.05）、日平均相对湿度呈负相关（P<0.01）、与日平均气压呈正相关（P<0.05）。即脑卒中患者血压随日平均气温降低、日平均相对湿度降低、日平均气压升高而升高。结论:1.天津市宁河地区脑卒中发病具有月份波动特征,脑梗死在12月高发,脑出血在1月和9月高发。天津市宁河地区脑卒中发病具有季节波动特征,脑梗死在春季高发,秋季低发;脑出血在冬季高发,夏季低发。2.天津市宁河地区季节变化对于不同性别、不同年龄的脑卒中患者发病无明显影响。3.天津市宁河地区脑卒中发病与气象因素具有关联,脑梗死和脑出血均易在低温、低湿、高气压的气象条件下发病。4.天津市宁河地区寒潮天气可增加脑卒中发病风险。5.天津市宁河地区PM2.5、PM10浓度增高可增加脑梗死的发病风险。6.天津市宁河地区不同气象因素对不同类型脑卒中发病的作用机制存在差异,气象因素变化导致血压波动是宁河地区脑卒中发病主要机制之一。气象因素变化导致脉压差增大是动脉粥样硬化性脑梗死发病的主要机制之一,气象因素变化更易导致老年患者血压波动,尤其是收缩压波动更明显,可能是老年高血压人群易发生脑卒中的原因之一。7.天津市宁河地区脑卒中患者血压水平受气象因素变化影响,SBP和DBP均随气温降低、湿度降低、气压升高而升高。
胡亚会[8]（2020）在《中国住院脑卒中患者危险因素及治疗情况调查研究》文中认为目的:探讨2016年度我国住院脑卒中患者的人口学特征、伴危险因素及其治疗现状情况。研究住院脑卒中患者伴随危险因素在不同性别、不同年龄、不同地域间的差异,以及用药治疗现状。分析我国住院脑卒中患者的入院时间季节性差异,进而得出脑卒中发病时间规律及年龄的规律。从而做到早期预防,控制各种危险因素,进而控制脑卒中的发生,降低脑卒中对家庭和社会的经济负担以及人类健康的危害。方法:研究患者为2016年度我国住院脑卒中患者共计208514例。数据来自“2016年度心脑血管病危险因素院内患者综合干预目（国家重大公共卫生服务项目—脑卒中高危患者筛查和干预项目GN-2016F0007）”,采用横断面观察法,对数据库的人口学信息、档案表信息、死因登记表、生活方式、家族史、既往脑血管病史、心脏病史、高血压病史、血脂异常史、糖尿病史、现病史、一般体征、现测血压（需测量2次）、心脏听诊、血糖检查、血脂检查、同型半胱氨酸、颈部血管超声、降压药物应用、抗栓药物应用等信息进行汇总统计分析,获得我国脑卒中住院患者一般临床资料情况、伴随危险因素及治疗情况的流行病学资料,收集同时期天津市市区内各气象因素指标,气象资料来自于天津市气象局,应用SPSS22.0统计软件进行分析。结果:1.住院脑卒中患者一般特征:男性多于女性（58.9%VS 41.1%）,老年脑卒中患者多于中青年（69.5%VS 30.5%）,年龄以60-69岁最多,70-79岁次之,18-39岁最少。地域以北方地区为多,占55.5%,南方地区占44.5%。文化程度以小学及以下最多,占36.7%,初中次之,占36.0%,大学及以上最少,占7.8%。按卒中类型分类,缺血性脑卒中占86.7%,出血性脑卒中占10.9%,其他类型脑卒中占2.4%。2.住院脑卒中患者生活方式差异:总体吸烟率为27.6%,饮酒率为15.7%;缺乏运动占62.3%,高盐饮食54.9%,饮食荤素不均衡占39.2%。吸烟率及饮酒率:城市高于农村,北方高于南方,男性高于女性,中青年高于老年。高盐饮食:农村高于城市,北方高于南方,男性高于女性;荤素均衡、蔬菜、水果及牛奶或酸奶摄入量:城市高于农村,南方高于北方,女性高于男性。3.住院脑卒中患者伴随危险因素差异:高血压病史54.5%,脑血管病史30.6%,糖尿病史17.6%,冠心病史14.4%,血脂异常史6.7%,脑卒中家族史者占6.4%。城市地区高于农村;男性高于女性;除高血压病史及血脂异常史外,以上其他危险因素北方地区高于南方。4.住院脑卒中患者37.7%伴有高同型半胱氨酸血症,在此中74.6%还同时伴有高血压病。年龄越大,伴发高同型半胱氨酸血症的比例越大,在≥80岁年龄组中,高同型半胱氨酸的比例最高占46.4%。男性高于女性;农村地区高于城市;北方地区高于南方。5.老年脑卒中住院患者一般特点:总体男性高于女性,老年患者中女性所占比例高于中青年中女性比例（43.7%VS 35.2%）;城市高于于农村;南方高于北方;老年患者中吸烟、饮酒率较中青年低,饮食素食为主者比例高,水果摄入量少;老年患者既往脑血管病史、冠心病史、高血压病史、糖尿病史高于中青年;脑卒中家族史、血脂异常史低于中青年。6.脑卒中二级预防抗栓药物应用情况:应用抗血小板药物者占56%,其中阿司匹林比例最高,占77.1%,其次为氯吡格雷占8.9%。男性高于女性,北方地区高于南方,城市地区高于农村,差异具有统计学意义（?2=74.175,P<0.001）。7.住院脑卒中死亡患者一般特征:年龄越大,脑卒中死亡率比例越来越高。其中≥80岁患者死亡比例最高,占所有死亡患者32.1%。无性别差异,城市地区高于农村、南方地区高于北方,出血性脑卒中患者高于缺血性脑卒中。8.住院脑卒中患者入院季节差异性:总体上来讲,春季（34.9%）>夏季（31.9%）>冬季（19.7%）>秋季（13.5%）,无性别差异,无年龄差异;按不同亚组分析,农村地区、南方地区、西部地区、出血性脑卒中则为夏季入院居多,夏季>春季>冬季>秋季。9.天津市卒中患者入院时间与气象因素相关性:天津市不同月份入院脑卒中患者频次与月平均气压呈正比,与月平均气温呈反比。即冬季1-2月份平均气温最低,平均气压最高,而脑卒中入院患者数最高;但pearson线性相关分析后,无统计学意义（r=-0.613,P>0.05）。10.住院脑卒中患者血压季节差异性:平均血压值秋季>春季>冬季>夏季,男性高于女性,老年平均收缩压高于中青年,平均舒张压低于中青年患者;北方地区高于南方地区,农村地区高于城市地区,出血性脑卒中患者高于缺血脑卒中,差异具有统计学意义（F=37.156,P<0.001）。结论:1、我国住院脑卒中患者总体上男性多于女性;北方地区高于南方地区;老年人高于中青年人,按年龄分层60-69岁年龄组最高占31.2%,因此对于该年龄组老年人脑卒中的预防至关重要。2、住院脑卒中患者吸烟、饮酒等不健康生活方式,总体上北方地区高于南方;男性高于女性;中青年高于老年;城市地区高于农村,但农村地区高盐饮食居多。住院脑卒中患者伴随危险因素总体上男性高于女性;北方地区高于南方地区;老年人高于中青年人,城市地区高于农村。3、住院脑卒中患者合并高血压病史者占54.5%,显示高血压是脑卒中首位的危险因素,也符合北高南低的分布趋势,且脑卒中在春季多发可能与该季节气温变化大,血压随之波动有关。研究还显示60-69岁为多发年龄组,提示从中青年人血压开始加强管控,从而降低这组人群的脑卒中的发病率。4、本研究显示脑卒中患者37.7%伴有高同型半胱氨酸血症,为第二位的危险因素,在此中74.6%还同时伴有高血压病,提示二者共同参与动脉粥样硬化过程,促进了脑卒中的发生。同时本研究还显示高同型半胱氨酸血症随年龄增长而增加,提示高同型半胱氨酸血症是老年脑卒中患者更重要的危险因素。5、脑卒中二级预防抗栓药物总体应用率较低,在城市地区、男性、南方地区应用率略高。住院脑卒中死亡患者年龄越大,脑卒中死亡率越高。出血性脑卒中高于缺血性脑卒中。伴有脑血管病、冠心病、糖尿病史者,发生死亡的风险更高。6、整体脑卒中患者入院时间有季节性差异,春季>夏季>冬季>秋季,无性别差异,无年龄差异;按不同亚组分析,农村地区、南方地区、西部地区、出血性脑卒中则为夏季入院居多,夏季>春季>冬季>秋季。提示脑卒中患者在季节交替气温变化时要做好预防措施。7、天津市不同月份入院脑卒中患者频次与月平均气压呈正比,与月平均气温呈反比,即冬季1-2月份平均气温最低,平均气压最高,而脑卒中入院患者数最高,但经pearson线性相关分析后,无明显相关性。8、住院脑卒中患者血压呈现“北高南低”特点,在北方地区、农村、中青年、男性、出血性脑卒中患者血压水平较高,且存在血压变异性,冬春季平均血压水平高于夏季。提示我国高血压的控制率较低,应进一步宣传普及脑卒中及高血压的防治知识,降低脑卒中发病率。
韦性富[9]（2020）在《气温日较差及24小时变温对循环系统疾病患病人数的影响及预测研究》文中研究表明目的探讨气温日较差和24小时变温对循环系统疾病患病人数的影响,开展基于气温日较差和24小时变温的循环系统疾病就诊人数的预测研究,为气象敏感疾病的防控提供基础数据。方法收集2013年1月1日-2016年12月31日甘肃省金昌市3家综合医院循环系统疾病门急诊资料和4家综合医院循环系统疾病住院资料,以及同期的气象观测资料（包括日平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、风速、气压）和环境污染物监测资料(包括PM10、SO2、NO2)。（1）采用描述性研究方法分析循环系统疾病门急诊及住院人数、气温日较差、24小时变温的频数分布特征及时间分布特征。（2）采用Piosson回归广义相加模型,在控制了时间长期趋势、星期几效应、节假日效应、季节效应、气象因素和环境污染物后,分析气温日较差和24小时变温对循环系统疾病患病人数的影响,并对性别、年龄进行分层分析,同时对非采暖季进行敏感度分析。（3）基于上述研究结果,采用广义相加模型进行气温日较差和24小时变温对循环系统疾病门急诊就诊人数的预测研究。结果1.2013-2016年共收集金昌市循环系统疾病门急诊就诊人数138367例,日均就诊人数95例,其中高血压54例,冠心病17例,脑卒中6例;收集循环系统疾病住院人数34699例,日均住院人数24例,其中高血压6例,冠心病6例,脑卒中4例。总循环系统疾病及三种心脑血管疾病患病人数具有季节波动趋势,数据的长期趋势则有所差异,患病人数总体上呈上升趋势。气温日较差及24小时变温均具有明显的季节波动,气温日较差月份分布图呈“驼峰”样儿变化,在5月和10月前后存在高峰,24小时负变温、正变温均在5月前后较大,在7、8月份较小,与循环系统各疾病门急诊及住院人数月累计值变化具有一致性。但日均气温日较差及24小时正、负变温与每日循环系统各疾病患病人数简单相关均无统计学意义。2.气温日较差与循环系统疾病（包括总循环系统疾病、高血压、冠心病、脑卒中）门急诊就诊人数呈正相关关系;气温日较差对循环系统疾病门急诊就诊人数的影响存在明显的滞后效应,多在累积滞后5-7天效应值达到最大,且累积滞后效应比单滞后效应更加明显,总体而言,气温日较差每升高1℃,循环系统疾病门急诊就诊人数增加0.22%-1.82%;气温日较差对男性和65岁以上循环系统疾病门急诊就诊人数的影响更大;非采暖季气温日较差对循环系统疾病门急诊就诊人数的影响大于全年。而气温日较差与总循环系统疾病、高血压、冠心病住院人数呈“V”型关系,阈值分别为13.9℃、15.4℃和11.2℃;气温日较差对总循环系统疾病及高血压住院人数的影响分别在大于阈值及小于阈值时具有统计学意义;低于阈值时,气温日较差对男性高血压和冠心病住院人数的影响更大,对6574岁总循环系统疾病和≥75岁高血压住院人数的影响更大;而气温日较差与脑卒中住院人数呈正相关关系,在单滞后6天效应值达到0.83%（0.17%1.50%）。3.24小时变温与循环系统疾病（包括总循环系统疾病、高血压、冠心病、脑卒中）患病人数呈“U”型关系;24小时负变温和正变温对循环系统疾病患病人数均有显着性影响,负变温每降低1℃,循环系统疾病门急诊就诊人数增加0.79%-2.12%,住院人数增加1.04%-2.23%,正变温每增加1℃,循环系统疾病门急诊就诊人数增加0.92%-3.90%,住院人数增加1.95%;24小时负变温滞后效应在5-6天达到最大,正变温滞后效应在2天达到最大,且正变温对循环系统疾病的影响大于负变温;24小时负变温、正变温对男性和65岁以上循环系统疾病患病人数的影响更大;非采暖季24小时变温对循环系统疾病患病人数的影响大于全年。4.气温日较差对循环系统疾病门急诊就诊人数的回代预测准确率介于64.47%至82.96%,试预报准确率介于32.69%至50.15%;24小时变温对循环系统疾病门急诊就诊人数的回代预测准确率介于64.45%至82.81%,试预报准确率介于32.44%至54.41%。四种疾病中,广义相加模型对总循环系统疾病预测准确率较好,对脑卒中预测准确率相对较低。结论1.循环系统疾病患病人数、气温日较差及24小时变温均具有明显的季节波动,且逐月分布具有一致性。2.气温日较差对循环系统疾病门急诊就诊人数与住院人数均存在影响,但暴露反应关系存在差异,与门急诊就诊人数呈正相关关系,与总循环系统疾病、高血压、冠心病住院人数呈“V”型关系,且均存在滞后效应。3.24小时变温对循环系统疾病患病人数具有影响,暴露反应关系均呈“U”型,正变温对循环系统疾病的影响大于负变温。4.气温日较差和24小时变温对男性和65岁以上循环系统疾病患病人数的影响相对女性及65岁以下人群更大。5.在排除了冬季采暖对结果影响的混杂后,非采暖季气温日较差和24小时变温对循环系统疾病患病人数的影响更大。6.基于气温日较差和24小时变温的广义相加模型对总循环系统疾病门急诊就诊人数的预测准确率相对较高。
孟祥燕[10]（2020）在《夏季高温对主要心脑血管疾病患病人数及相关理化指标影响研究》文中进行了进一步梳理目的:分析夏季高温对高血压、冠心病、脑卒中门急诊及住院人数的影响,以及高温与心脑血管疾病相关理化指标的关联效应,探讨高温对心脑血管疾病患病的潜在影响。方法:（1）收集2013-2016年金昌市3家综合医院门急诊病例数据及4家综合医院住院病例信息及同期气象数据与空气污染数据。采用时间分层病例交叉研究,分析不同高温区间(Tmax≥31℃、Tmax≥33℃、Tmax≥35℃、热浪)最高温度与高血压、冠心病、脑卒中门急诊及住院人数的暴露反应关系,并对年龄、性别和热浪持续时间进行分层分析。（2）收集整理金昌队列基线数据并匹配同期气象环境数据,运用广义相加模型,在控制相关混杂因素的基础上,分析不同高温区间(夏季、Tmax≥31℃、Tmax≥33℃、Tmax≥35℃)最高温度与血压（SBP、DBP）和血脂（TC、TG、HDL-C、LDL-C）水平的暴露反应关系。结果:（1）四种高温区间Tmax≥31℃、Tmax≥33℃、Tmax≥35℃、热浪的最高温度对高血压、冠心病、脑卒中门急诊和住院人数均有一定的影响。最高温度高于33℃时,冠心病在单滞后0天时对门急诊就诊人数的影响最大,OR值为2.371（95%CI:2.2082.547）;最高温度在高于35℃时,高血压在累积滞后5天、脑卒中在累积滞后1天时对门急诊就诊人数的影响最大,OR值分别为2.894（95%CI:2.0274.132）、2.493（95%CI:1.7773.496）;高血压、冠心病住院人数在热浪期间累积滞后3天时效应值达到最大,其OR值为2.595（95%CI:1.6434.096）、2.520（95%CI:1.6863.767）,脑卒中住院人数在高于33℃且在单滞后1天时OR值最高,为2.254（95%CI:1.9662.585）。（2）分层分析结果显示,在四种高温区间中,最高温度对男性和65岁以上老年人高血压、冠心病、脑卒中门急诊和住院就诊人数产生的影响相比女性及65岁以下就诊人数更大。持续5天的热浪相比持续4天对高血压、冠心病、脑卒中门急诊和住院人数影响更大。（3）不同高温区间最高温度对血压（SBP、DBP）的影响无统计学意义,对血脂（TC、TG、HDL-C、LDL-C）水平具有一定影响。不同高温区间最高温度与TC、TG、LDL-C水平总体呈正相关,与HDL-C呈负相关。高温区间Tmax≥33℃时,最高温度每升高1℃,TG水平在单滞后0天时升高0.121（95%CI:0.0390.202）、LDL-C水平在单滞后5天时升高0.026（95%CI:0.0090.042）;高温区间Tmax≥35℃,最高温度每升高1℃,TC水平在单滞后7天时升高0.099（95%CI:0.0030.195）,高温区间Tmax≥33℃时,最高温度每升高1℃,HDL-C水平在单滞后7天时下降0.004（95%CI:-0.007-0.001）。（4）在调整最高温度滞后效应的敏感度分析中发现,在高温区间Tmax≥33℃内,最高温度对SBP具有统计学意义且在单滞后6天时达到最大,其效应值为1.202（95%CI:0.4401.965）;在高温区间Tmax≥35℃内,TG在单滞后1天、LDL-C在单滞后6天,最高温度对其影响的效应值达到最大,分别为1.459（95%CI:0.1732.745）、0.633（95%CI:0.1111.155）。结论:（1）不同高温区间最高温度对高血压、冠心病、脑卒中门急诊和住院人数具有一定的影响且存在一定的滞后效应;随着温度区间最高温度的升高,对三种心脑血管疾病门急诊和住院人数的影响也相应增加,但对三种心脑血管疾病影响最大的温度区间存在差异。（2）高温热浪对男性及65岁以上老年人三种心脑血管病就诊人数的影响相比女性及65岁以下患病人数的影响更大,持续5天的热浪相比持续4天对三种心脑血管病患病人数的影响更大（3）不同高温区间最高温度对血脂水平（TC、TG、HDL-C、LDL-C）具有显着影响,TC、TG、LDL-C水平随着温度区间的升高而升高,HDL-C水平则相反。
二、脑卒中与气象因素的关系（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、脑卒中与气象因素的关系（论文提纲范文）
（1）山西省太原市大气污染物及气象要素与缺血性卒中发病风险的相关性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 常用缩写词中英文对照表 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 临床资料、气象资料与大气污染物资料 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 统计方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 疾病分布特征 |
| 2.2 研究期间大气污染物分布特征 |
| 2.3 研究期间气象因素的分布特征 |
| 2.4 研究期间大气污染物与脑梗死日发病人数的关系研究 |
| 2.5 研究期间气象因素与脑梗死日发病人数的关系研究 |
| 3 讨论 |
| 3.1 大气污染物对缺血性卒中发生的影响 |
| 3.2 气象因素对缺血性卒中发生的影响 |
| 3.2.1 气温与缺血性卒中 |
| 3.2.2 其他气象因素与缺血性卒中 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 低温与卒中发病风险 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（2）《内经》中风相似病症及吉林省延吉市中风发病与气象要素相关性的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一章 文献综述 近十年中风发病与五运六气及气象要素相关性的研究综述 |
| 1.中风发病与五运六气关系的研究 |
| 1.1 中风病因病机与五运六气变化的关系 |
| 1.2 中风发病季节节律与五运六气变化的关系 |
| 1.3 运气先天禀赋对中风发病的影响 |
| 2.中风发病与气象要素关系的研究 |
| 2.1 中风病因病机与气象要素的关系 |
| 2.2 中风发病季节节律与气象要素的关系 |
| 2.3 中风发病与地域气候的关系 |
| 3.五运六气理论与气象要素的相关研究 |
| 3.1 五运六气理论与气象要素的相关性 |
| 3.2 气象资料论证五运六气理论的科学性 |
| 4.结论 |
| 第二章 《黄帝内经》及《内经》以降各历史时期中风相似病症理论研究 |
| 1.《黄帝内经》中的中风相似病症理论研究 |
| 1.1 《黄帝内经》对中风病名的研究 |
| 1.1.1 名为中风,古今异义 |
| 1.1.2 症属中风,病名各异 |
| 1.1.3 小结 |
| 1.2 《黄帝内经》对中风相似病症症状的研究 |
| 1.2.1 神昏迷蒙,人事不省 |
| 1.2.2 肢体偏废,痿弱不用 |
| 1.2.3 气血失司,运行不畅 |
| 1.2.4 筋脉损伤,功能失常 |
| 1.2.5 小结 |
| 1.3 《黄帝内经》对中风相似病症病因病机的研究 |
| 1.3.1 外感六淫,邪中经络 |
| 1.3.2 运气胜复,波及脏腑 |
| 1.3.3 七情不遂,化火动风 |
| 1.3.4 肥贵之体,痰浊郁阻 |
| 1.3.5 劳伤虚损,血行稽迟 |
| 1.3.6 小结 |
| 1.4 《黄帝内经》对中风相似病症治则治法的研究 |
| 1.4.1 顺时而治,以平为期 |
| 1.4.2 调其虚实,和其逆顺 |
| 1.4.3 扶正祛邪,标本同治 |
| 1.4.4 小结 |
| 1.5 总结 |
| 2.《内经》以降各时期中风理论的研究 |
| 2.1 汉代至唐宋时期对中风因机证治的研究 |
| 2.1.1 中风病名的研究 |
| 2.1.2 中风病因病机的研究 |
| 2.1.3 中风症状及分类研究 |
| 2.1.4 治则治法及预后研究 |
| 2.1.5 小结 |
| 2.2 金元时期对中风因机证治的研究 |
| 2.2.1 中风病名的研究 |
| 2.2.2 中风病因病机的研究 |
| 2.2.3 中风症状及分类研究 |
| 2.2.4 治则治法及预后研究 |
| 2.2.5 小结 |
| 2.3 明清时期对中风因机证治的研究 |
| 2.3.1 中风病名的研究 |
| 2.3.2 中风病因病机的研究 |
| 2.3.3 中风症状及分类研究 |
| 2.3.4 治则治法及预后研究 |
| 2.3.5 小结 |
| 2.4 总结 |
| 第三章 延吉市中风发病与五运六气及气象要素相关性研究 |
| 1.研究资料的收集与整理 |
| 1.1 研究资料来源 |
| 1.2 研究资料筛选 |
| 1.3 病例统计结果基本情况 |
| 2.本文的时间计算及干支年份与公元纪年转化 |
| 2.1 五运时段划分 |
| 2.2 五运交运规律 |
| 2.3 六气时段划分 |
| 2.4 六气交接规律 |
| 3.延吉市中风发病与五运六气变化相关性的研究 |
| 3.1 中风发病病例统计结果与性别年龄相关性的研究 |
| 3.2 中风发病与岁运太过不及时段变化相关性的研究 |
| 3.3 中风发病与主运五步时段变化相关性的研究 |
| 3.4 中风发病与主气六步时段变化相关性的研究 |
| 3.5 中风发病与客气六步时段变化相关性的研究 |
| 3.6 岁运太过不及对中风发病影响的研究 |
| 3.7 主气六步对中风发病影响的研究 |
| 3.8 小结 |
| 4.延吉市中风发病与五运六气变化及气象要素相关性的研究 |
| 4.1 中风发病与同期气象要素相关性的研究 |
| 4.2 中风发病与运气同化之岁气象要素相关性的研究 |
| 4.3 中风发病与十天干时段气象要素相关性的研究 |
| 4.4 中风发病与五岁运时段气象要素相关性的研究 |
| 4.5 中风发病与主运时段气象要素相关性的研究 |
| 4.6 中风发病与主气时段气象要素相关性的研究 |
| 4.7 中风发病与客气时段气象要素相关性的研究 |
| 4.8 小结 |
| 第四章 延吉市中风发病与五运六气及气象要素相关性研究结果与讨论 |
| 1.研究方法的合理性分析 |
| 1.1 疾病资料 |
| 1.2 气象资料 |
| 1.3 统计方法 |
| 2.延吉市中风发病与五运六气变化相关性的分析 |
| 2.1 中风发病病例统计结果与性别年龄相关性的分析 |
| 2.2 中风发病与岁运太过不及时段变化相关性的分析 |
| 2.3 中风发病与主气六步时段变化相关性的分析 |
| 2.4 小结 |
| 3.延吉市中风发病与五运六气变化及气象要素相关性的分析 |
| 3.1 中风发病与当年同期气象要素相关性的分析 |
| 3.2 中风发病与运气同化之岁气象要素相关性的分析 |
| 3.3 中风发病与十天干时段气象要素相关性的分析 |
| 3.4 中风发病与五岁运时段气象要素相关性的分析 |
| 3.5 中风发病与主运时段气象要素相关性的分析 |
| 3.6 中风发病与主气时段气象要素相关性的分析 |
| 3.7 中风发病与客气时段气象要素相关性的分析 |
| 3.8 小结 |
| 结论 |
| 本文创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间研究成果 |
| 个人简介 |
（3）大理市气象要素与居民脑卒中事件发生的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪言 |
| 第1章 资料与方法 |
| 1.1 临床资料与气象资料 |
| 1.1.1 临床资料 |
| 1.1.2 气象资料 |
| 1.2 统计方法 |
| 第2章 结果 |
| 2.1 研究对象一般情况 |
| 2.2 居民脑卒中发病季节性分布特点 |
| 2.3 不同季节时老年人与非老年人脑卒中发病情况的对比分析 |
| 2.4 居民脑卒中月发病人数及气象要素变化特征 |
| 2.5 脑卒中日发病数与常见气象要素之间的相关性分析 |
| 2.6 脑卒中月发病数与常见气象要素之间的相关性分析 |
| 2.7 各气象要素之间的相关性分析 |
| 2.8 脑卒中发病与同期气象要素的多元逐步回归分析 |
| 2.8.1 缺血性脑卒中日发病人数与日气象要素的多元逐步回归分析 |
| 2.8.2 出血性脑卒中日发病人数与每日气象要素的多元逐步回归分析 |
| 2.8.3 缺血性脑卒中月发病例数与每月气象要素的多元逐步回归分析 |
| 2.8.4 出血性脑卒中月发病例数与每月气象要素的逐步回归分析 |
| 第3章 讨论 |
| 第4章 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 气象要素与脑卒中事件发生的相关性分析 |
| 1 气温因素与脑卒中 |
| 1.1 气温与脑卒中发病的关系 |
| 1.2 气温与脑卒中发病的相关机制 |
| 2 气压因素与脑卒中 |
| 2.1 气压与脑卒中发病的关系 |
| 2.2 气压与脑卒中发病的相关机制 |
| 3 空气湿度因素与脑卒中 |
| 3.1 湿度与脑卒中发病的关系 |
| 3.2 湿度与脑卒中发病的相关机制 |
| 4 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）弗朗斯维尔市气象因素与疟疾、高血压和脑卒中关系的初步探讨（论文提纲范文）
| 1 对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3统计学处理 |
| 2 结果 |
| 2.1 气象资料和临床资料总结 |
| 2.2 雨季旱季与疟疾、高血压和脑卒中月门诊量的关系 |
| 2.3 疟疾、脑卒中月门诊人数与气象因素的关系 |
| 3 讨论 |
（5）贝尔面瘫发病与五运六气及气象因素的关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一章 文献研究 |
| 1.1 疾病发病与发病时五运六气的相关性研究 |
| 1.1.1 呼吸系统疾病 |
| 1.1.2 循环系统疾病 |
| 1.1.3 消化系统疾病 |
| 1.1.4 泌尿系统疾病 |
| 1.1.5 风湿性疾病 |
| 1.1.6 神经系统疾病 |
| 1.1.7 精神心理疾病 |
| 1.1.8 恶性肿瘤 |
| 1.1.9 皮肤病 |
| 1.1.10 传染性疾病 |
| 1.1.11 小结 |
| 1.2 贝尔面瘫发病与季节变化及气象因素的关系研究 |
| 1.2.1 季节因素与贝尔面瘫发病 |
| 1.2.2 气象因素与贝尔面瘫发病 |
| 1.2.3 小结 |
| 第二章 贝尔面瘫发病与发病时运气因素的关系研究 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 资料来源 |
| 2.1.2 病例筛选 |
| 2.2 数据处理 |
| 2.2.1 根据天干地支推演五运六气 |
| 2.2.2 二十四节气与季节划分 |
| 2.2.3 统计贝尔面瘫患者发病日期的五运六气分布情况 |
| 2.2.4 统计贝尔面瘫患者发病日期的节气及季节分布情况 |
| 2.2.5 计算同时段住院患者中贝尔面瘫患者人数及非贝尔面瘫患者人数 |
| 2.3 统计方法 |
| 2.4 结果 |
| 2.4.1 一般资料 |
| 2.4.2 贝尔面瘫患者发病日期的五运分布情况 |
| 2.4.3 贝尔面瘫患者发病日期的六气分布情况 |
| 2.4.4 贝尔面瘫患者发病日期的节气、季节分布情况 |
| 2.4.5 基于运气学说的贝尔面瘫发病的探索性研究 |
| 2.4.6 基于节气、季节因素的贝尔面瘫发病的探索性研究 |
| 2.5 讨论 |
| 2.5.1 从岁运太过不及角度探讨贝尔面瘫发病与运气因素的关系 |
| 2.5.2 从六主气角度探讨贝尔面瘫发病与运气因素的关系 |
| 2.5.3 从客气司天角度探讨贝尔面瘫发病与运气因素的关系 |
| 2.5.4 从客气在泉角度探讨贝尔面瘫发病与运气因素的关系 |
| 2.5.5 从季节角度探讨贝尔面瘫发病与运气因素的关系 |
| 第三章 基于分布滞后非线性模型分析气象因素对贝尔面瘫发病的影响 |
| 3.1 资料与方法 |
| 3.1.1 资料来源 |
| 3.1.2 病例筛选 |
| 3.1.3 统计分析 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 一般资料 |
| 3.2.2 气象资料的统计描述 |
| 3.2.3 气象因素与贝尔面瘫发病的关联研究 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 气温对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.2 相对湿度对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.3 风速对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.4 水汽压对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.5 大气压对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.6 能见度对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.7 总云量对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.8 日照时间对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.9 日蒸发量对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.10 太阳辐射对贝尔面瘫发病风险的影响 |
| 3.3.11 本研究的优势和局限性 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在校期间发表论文情况 |
| 致谢 |
| 统计学审核证明 |
（6）短期内气温变化与海南“候鸟老人”急性脑梗塞发生的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1.研究对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 气象资料的收集 |
| 1.3 临床资料和气象资料的收集 |
| 1.4 统计分析 |
| 2.结果 |
| 3.讨论 |
| 4.结论与局限性 |
| 参考文献 |
| 综述 脑卒中流行现状及与气象因素的关系 |
| 综述参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（7）天津宁河地区脑卒中发病与气象因素的相关性（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略语/符号说明 |
| 前言 |
| 研究现状、成果 |
| 研究目的、方法 |
| 1 对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 质量控制 |
| 1.5 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 脑卒中患者的资料 |
| 2.1.1 脑卒中患者的基线资料 |
| 2.1.2 脑卒中患者血管危险因素统计 |
| 2.1.3 脑卒中患者分布特征 |
| 2.2 宁河地区气象资料 |
| 2.3 脑卒中与各种气象因素的关系 |
| 2.3.1 脑卒中发病与气温、气压变化关系 |
| 2.3.2 脑卒中日发病例数与日气象因素的相关性分析 |
| 2.3.3 脑卒中与气象因素的多元线性回归分析 |
| 2.4 极端天气与脑卒中关系 |
| 2.4.1 宁河地区寒潮、热浪基本情况 |
| 2.4.2 宁河地区寒潮对脑卒中发病的回顾性对照研究结果 |
| 2.4.3 宁河地区热浪对脑卒中发病的回顾性对照研究结果 |
| 2.5 空气污染与脑卒中的关系 |
| 2.5.1 污染物（PM_(2.5)、PM_(10)）指标情况 |
| 2.5.2 空气污染对脑卒中发病的影响 |
| 2.6 血压与气象因素变化的关系 |
| 2.6.1 脑卒中患者发病前、后血压情况比较 |
| 2.6.2 脑卒中患者血压波动、脉压差变化与季节的关系 |
| 2.6.3 脑卒中患者血压水平与气象因素的关系 |
| 3 讨论 |
| 3.1 脑卒中发病的季节性规律 |
| 3.2 脑卒中发病与气象因素之间相关性 |
| 3.3 极端天气与脑卒中 |
| 3.4 空气污染与脑卒中 |
| 3.5 气象因素影响脑卒中发病的可能机制 |
| 3.5.1 高血压与脑卒中 |
| 3.5.2 血压季节性变化规律 |
| 3.5.3 气象因素影响血压变化 |
| 3.5.4 气象因素与脉压差变化 |
| 3.5.5 气温变化引起血压波动的机制 |
| 论文局限性 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 脑卒中发病与气象、环境因素相关性 |
| 综述参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）中国住院脑卒中患者危险因素及治疗情况调查研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略语/符号说明 |
| 前言 |
| 研究现状、成果 |
| 研究目的、方法 |
| 一、2016年度住院脑卒中患者危险因素及治疗情况调查 |
| 1.1 对象和方法 |
| 1.1.1 研究对象 |
| 1.1.2 对象分布 |
| 1.1.3 研究方法 |
| 1.1.4 研究内容 |
| 1.1.4.1 基本人口学信息 |
| 1.1.4.2 病史信息 |
| 1.1.4.3 体格检查 |
| 1.1.4.4 心电图检查 |
| 1.1.4.5 实验室检查 |
| 1.1.4.6 颈动脉超声检查信息 |
| 1.1.5 定义与标准 |
| 1.1.6 研究对象分组 |
| 1.1.7 信息采集与数据管理 |
| 1.1.8 质量控制 |
| 1.1.9 统计分析 |
| 1.2 结果 |
| 1.2.1 全国不同地区2016 年度住院脑卒中患者一般特征 |
| 1.2.2 全国不同地区住院脑卒中患者生活方式城乡差异 |
| 1.2.3 全国不同地区 2016 年度住院脑卒中患者生活方式南北差异 |
| 1.2.4 全国不同地区2016年度住院脑卒中患者生活方式性别差异 |
| 1.2.5 全国不同地区2016年度住院脑卒中患者伴随危险因素城乡差异 |
| 1.2.6 全国不同地区 2016 年度住院脑卒中患者伴随危险因素南北方差异 |
| 1.2.7 全国不同地区2016年度住院脑卒中患者伴随危险因素性别差异 |
| 1.2.8 全国不同地区2016年度住院脑卒中患者同型半胱氨酸水平比较 |
| 1.2.9 住院脑卒中伴高同型半胱氨酸血症患者生活方式比较 |
| 1.2.10 脑卒中伴高同型半胱氨酸血症患者既往病史比较 |
| 1.2.11 高同型半胱氨血症伴高血压和单纯高同型半胱氨酸血症一般特征比较 |
| 1.2.12 住院脑卒中患者血脂情况对比分析 |
| 1.2.13 住院脑卒中患者伴发颈部斑块情况对比分析 |
| 1.2.14 老年脑卒中与中青年脑卒中患者临床特征比较 |
| 1.2.15 老年脑卒中与中青年脑卒中患者生活方式比较 |
| 1.2.16 老年脑卒中与中青年脑卒中患者既往病史比较 |
| 1.2.17 复发性脑卒中与初发脑卒中患者临床特征比较 |
| 1.2.18 生活方式对复发性脑卒中的影响 |
| 1.2.19 既往病史对复发性脑卒中的影响 |
| 1.2.20 住院脑卒中患者二级预防药物治疗应用情况比较 |
| 1.2.21 住院脑卒中患者血压达标情况对比 |
| 1.2.22 住院脑卒中死亡患者一般特征 |
| 1.3 讨论 |
| 1.3.1 整体流行现状 |
| 1.3.2 脑卒中危险因素 |
| 1.3.3 老年脑卒中的特点 |
| 1.3.4 复发性脑卒中特点 |
| 1.3.5 同型半胱氨酸与脑卒中 |
| 1.3.6 高同型半胱氨酸血症与高血压病 |
| 1.4 小结 |
| 二、天津市脑卒中患者住院人数与气象因素的关系 |
| 2.1 对象和方法 |
| 2.1.1 研究对象 |
| 2.1.2 气象资料 |
| 2.1.3 研究方法 |
| 2.1.4 统计方法 |
| 2.2 结果 |
| 2.2.1 气象资料 |
| 2.2.2 同期患者入院人数与气象资料相关性 |
| 2.2.3 住院脑卒中患者一般特征的季节性差异比较 |
| 2.2.4 不同卒中类型一般特征季节性差异 |
| 2.2.5 住院脑卒中患者血压季节性差异 |
| 2.2.6 住院脑卒中患者血脂血糖季节性差异 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 脑卒中入院时间与气象因素相关性 |
| 2.3.2 血压变异性对脑卒中的影响 |
| 2.4 小结 |
| 全文结论 |
| 论文创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 综述 气象因素与心脑血管病研究进展 |
| 综述参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）气温日较差及24小时变温对循环系统疾病患病人数的影响及预测研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 研究地区 |
| 2.2 资料来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.4 质量控制 |
| 2.5 技术路线 |
| 第三章 气象环境因素与循环系统疾病患病人数分布特征及相关分析 |
| 3.1 气象环境因素与循环系统疾病患病人数分布特征 |
| 3.2 循环系统疾病与气象因素相关分析 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 气温日较差、24小时变温对循环系统疾病患病人数影响的时间序列研究 |
| 4.1 气温日较差对循环系统疾病患病人数影响的时间序列分析 |
| 4.2 24小时变温对循环系统疾病患病人数影响的时间序列分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 气温日较差、24小时变温对循环系统疾病门急诊就诊人数预测研究 |
| 5.1 循环系统疾病门急诊就诊人数预测模型建立 |
| 5.2 循环系统疾病门急诊就诊人数预测模型检验 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 讨论 |
| 6.1 气温日较差对循环系统疾病患病人数的影响 |
| 6.2 24小时变温对循环系统疾病患病人数的影响 |
| 6.3 气温日较差、24小时变温对循环系统疾病门急诊就诊人数预测研究 |
| 6.4 本研究的局限 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学期间研究成果 |
| 致谢 |
（10）夏季高温对主要心脑血管疾病患病人数及相关理化指标影响研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 技术路线图 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 研究地区 |
| 2.2 资料来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.4 质量控制 |
| 第三章 主要心脑血管疾病患病人数与气象要素分布特征及相关性分析 |
| 3.1 不同高温区间气象环境因素与患病人数的一般特征 |
| 3.2 气象环境因素与主要心脑血管疾病患病人数相关性分析 |
| 第四章 夏季高温对主要心脑血管疾病患病人数影响的病例交叉研究 |
| 4.1 高温对主要心脑血管疾病门急诊人数的影响 |
| 4.2 高温对主要心脑血管疾病住院人数的影响 |
| 4.3 热浪持续时间对主要心脑血管疾病患病人数的影响 |
| 第五章 夏季高温对心脑血管疾病相关理化指标影响研究 |
| 5.1 队列基线人群及气象环境因素的分布特征及相关分析 |
| 5.2 夏季高温对队列人群高血压水平的影响 |
| 5.3 夏季高温对队列人群总胆固醇水平的影响 |
| 5.4 夏季高温对队列人群甘油三酯水平的影响 |
| 5.5 夏季高温对队列人群高密度脂蛋白水平的影响 |
| 5.6 夏季高温对队列人群低密度脂蛋白水平的影响 |
| 5.7 敏感度分析 |
| 第六章 讨论 |
| 6.1 夏季高温对主要心脑血管疾病患病人数的影响 |
| 6.2 夏季高温对主要心脑血管疾病相关理化指标的研究 |
| 6.3 本研究的不足 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、脑卒中与气象因素的关系（论文参考文献）
- [1]山西省太原市大气污染物及气象要素与缺血性卒中发病风险的相关性研究[D]. 张咪. 山西医科大学, 2021(01)
- [2]《内经》中风相似病症及吉林省延吉市中风发病与气象要素相关性的研究[D]. 高喜旺. 长春中医药大学, 2021(01)
- [3]大理市气象要素与居民脑卒中事件发生的相关性研究[D]. 赵吉帅. 大理大学, 2021(09)
- [4]弗朗斯维尔市气象因素与疟疾、高血压和脑卒中关系的初步探讨[J]. 姜国晶,齐雪梅,王仲言,夏晓爽,胡亚会,王林,李新. 天津医科大学学报, 2021(03)
- [5]贝尔面瘫发病与五运六气及气象因素的关系研究[D]. 张萃艺. 广州中医药大学, 2020(09)
- [6]短期内气温变化与海南“候鸟老人”急性脑梗塞发生的相关性研究[D]. 申辉. 海南医学院, 2020(01)
- [7]天津宁河地区脑卒中发病与气象因素的相关性[D]. 陈念. 天津医科大学, 2020(06)
- [8]中国住院脑卒中患者危险因素及治疗情况调查研究[D]. 胡亚会. 天津医科大学, 2020(06)
- [9]气温日较差及24小时变温对循环系统疾病患病人数的影响及预测研究[D]. 韦性富. 兰州大学, 2020(01)
- [10]夏季高温对主要心脑血管疾病患病人数及相关理化指标影响研究[D]. 孟祥燕. 兰州大学, 2020(01)