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军队老年人高血压及血压水平与心脑血管病死亡关系的前瞻性研究 被引量:2
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作者 何耀 黄久仪 +5 位作者 倪彬 石丘玲 张芳 万志恒 林大庆 李良寿 《中华老年心脑血管病杂志》 CAS 2002年第3期150-153,共4页
目的 前瞻性探讨老年人高血压及血压水平与心脑血管病死亡的关系。方法 队列研究设计。研究对象为居西安市 2 2个军队干休所的男性军队离退休干部 12 6 8人。 1987年基线调查的主要内容包括 :年龄、体重指数、血压、血脂、吸烟、饮酒... 目的 前瞻性探讨老年人高血压及血压水平与心脑血管病死亡的关系。方法 队列研究设计。研究对象为居西安市 2 2个军队干休所的男性军队离退休干部 12 6 8人。 1987年基线调查的主要内容包括 :年龄、体重指数、血压、血脂、吸烟、饮酒、既往病史等。终点指标为全死因和心脑血管病死亡。结果 基线时 ,该人群的高血压患病率为 18%。随访至 1999年 11月 ,共观察 14 16 3人年 ,死亡 30 4人 (其中冠心病 5 2人、脑卒中 38人 ) ;调整死亡率 (每 10万人年 ) :全死因 2 14 6 ,冠心病 36 7,脑卒中 2 6 8。调整了年龄、体重指数、血清胆固醇、甘油三酯、吸烟、饮酒等主要危险因素后 ,基线收缩压水平、既往高血压病史是影响该人群心脑血管病死亡及总死亡的主要危险因素。结论 军队老年人群的高血压患病率和脑血管病死亡率低于一般同龄人群 。 展开更多
关键词 高血压 心血管疾病 前瞻性研究 老年 血压水平
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用自回归模型预测流感样病例数的变化趋势 被引量:9
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作者 欧春泉 邓卓晖 +1 位作者 杨琳 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2007年第6期569-571,共3页
目的建立合适的统计模型预测流感样病例数。方法采集广州市2002年6月至2004年12月各周的流感流行病学监测数据,应用谱分析和自回归时间序列方法模拟流感样病例数的变化趋势,用决定系数和残差分析选择最佳模型,并用相对预测误差对模型进... 目的建立合适的统计模型预测流感样病例数。方法采集广州市2002年6月至2004年12月各周的流感流行病学监测数据,应用谱分析和自回归时间序列方法模拟流感样病例数的变化趋势,用决定系数和残差分析选择最佳模型,并用相对预测误差对模型进行回顾性和前瞻性考核。结果两年的流感样病例数呈线性上升趋势(r=0.423,P<0.001),并具备一定的周期性(P<0.05),线性回归模型的残差具有显著一阶自相关(r=0.524,P<0.001),自回归模型的残差为白噪声序列,回代考核的相对预测误差为16.4%;随后16周的数据作前瞻性考核,相对误差为14.3%。结论综合流感样疾病的长期趋势和周期性的自回归能较好地模拟流感样病例的流行特征,并进行中、短期预测。该研究是流感预测方法学上的一次有益探索,为流感的监测、预防和控制措施的制定提供了一定参考依据。 展开更多
关键词 流感 统计模型 预测
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分析固定因素和伴时变量交互作用的三种方法比较 被引量:1
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作者 欧春泉 陈平雁 黄浙明 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2010年第2期115-117,共3页
目的本文将介绍分析固定因素和伴时变量交互作用的三种方法 :时间序列方法、单纯病例研究法和病例交叉法,并通过模拟研究比较其优劣。方法计算机模拟吸烟和非吸烟人群的日死亡人数时间序列,用三种不同方法分析每日大气可吸入颗粒物(PM10... 目的本文将介绍分析固定因素和伴时变量交互作用的三种方法 :时间序列方法、单纯病例研究法和病例交叉法,并通过模拟研究比较其优劣。方法计算机模拟吸烟和非吸烟人群的日死亡人数时间序列,用三种不同方法分析每日大气可吸入颗粒物(PM10)浓度和吸烟对死亡影响的交互作用,比较各方法的检验效能和误差。结果时间序列方法与单纯病例研究法的检验效能和误差相一致,而病例交叉法的检验效能略低,误差略高于其他两种方法。结论三种方法都是分析固定因素和伴时变量交互作用的有效工具。时间序列方法与单纯病例研究法的表现略佳。 展开更多
关键词 交互作用 POISSON回归 单纯病例研究 病例交叉方法
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流感样疾病对门诊人数的影响
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作者 欧春泉 邓卓晖 +1 位作者 杨琳 陈平雁 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1446-1448,1451,共4页
目的用流感样病例数(ILI)预测门诊就诊人数,以估计流感对人群健康的影响。方法资料来源于广州市两所流感监测医院的内科、儿科和急诊科的每周门诊人数和ILI病例数,时间从2002年第22周至2004年第53周,共137周。应用谱分析和时间序列方法... 目的用流感样病例数(ILI)预测门诊就诊人数,以估计流感对人群健康的影响。方法资料来源于广州市两所流感监测医院的内科、儿科和急诊科的每周门诊人数和ILI病例数,时间从2002年第22周至2004年第53周,共137周。应用谱分析和时间序列方法分析门诊人数的变化趋势。以ILI为自变量,门诊人数为因变量,建立预测模型,最优模型的选择依据于决定系数、池田信息准则(AIC)、残差分析及对模型的前瞻性考核。结果两年的门诊人数呈线性上升(P<0.001),并具备一定的周期性。门诊人数与ILI之间呈显著正相关(r=0.568,P<0.001)。自回归模型的残差为白噪声序列,模型的决定系数为0.75,前瞻性考核发现模型的决定系数为0.56。结论可用自回归模型分析ILI与门诊人数的关系,进而用于评估流感对人群健康的影响。 展开更多
关键词 流感 门诊人数 自回归模型 预测
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