目的将广州市脑卒中日发病人数与同期气象资料和空气污染指标进行单因素相关分析和多因素逐步回归分析,找出影响广州市脑卒中发病的关键气象因素和空气污染指标,试图建立脑卒中日发病预报方程。方法在广州市急救医疗指挥中心获得2006年8月1日至2007年10月22日广州市每日呼叫“120”指挥中心救治的资料数据,包括呼叫日期、呼叫时间(分时段,2小时为一时段)、诊断。该资料为“120”指挥中心根据呼叫登记和各出车医院诊治病人后上传报表汇总所得。本研究将汇总登记中的“瘫痪”和“急性脑卒中”合并作脑卒中计算。取同期广东省气象局(2006年8月1日至2007年10月22日)每日的广州市气象数据和空气污染数据,包括:日平均相对湿度、日最小相对湿度、日平均水汽压、日平均气压、日平均风速、日最大风速、日极大风速、日最高气温、日最低气温、日平均气温、日气温差、日降水量、日日照时数、日平均露点温度、二氧化氮、二氧化硫、可吸入颗粒物。用统计软件SPSS For Windows 13.0对数据进行处理和分析。以脑卒中发病人数作为因变量,以气象因素和污染指标作为自变量,运用单因素相关分析和多因素逐步回归分析分别考察每日、每周脑卒中发病人数与同期气象因素和空气污染指标的关系,找出相关的关键因素,建立发病预报方程。P﹤0.05为有差异。结果:1.广州市脑卒中发病有明显的昼夜变化规律。一天中以上午8至12时发病人数较多,尤其是上午10时左右为高峰,22时至次日清晨6时为相对低发期。2.广州市脑卒中的发病有季节性差异。冬春季(12月-5月)相对高发,夏秋季(8月-11月)相对低发。3.广州市脑卒中的日发病人数与当天的日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均水汽压、日平均露点温度呈显著负相关;与日平均气压呈显著正相关;与二氧化氮、可吸入颗粒物呈相关性;与日气温差、相对湿度、风速、降水量、日照时数、二氧化硫没有明显相关性。4.广州市脑卒中周发病人数与日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均露点温度、日平均水汽压呈显著负相关;与日平均气压呈显著正相关;与日气温差、相对湿度、风速、日照时数和空气污染指标二氧化氮、二氧化硫、可吸入颗粒物无明显相关性(气象因素和空气污染指标取一周当中的中位数)。按周合并后,脑卒中与气象因素有更高的相关性,但与空气污染指标无相关性。5.广州市脑卒中日发病人数的回归方程(预测方程)为:y日=(19.815-0.230×日最低气温)×1.00008n (n为距离2006年8月1日的天数)。回归模型的方差分析F=45.264,P =0.000,模型有统计学意义。经回代检验,脑卒中日发病预报方程对预测日脑卒中发病有一定的准确性。6.广州市脑卒中周发病人数的预测回归方程为:y周=(141.451-1.760×日最低气温)×1.00057n (n为距离2006年8月1日的周数,日最低气温为周中位数)。回归模型的方差分析F=31.561,P =0.000,模型有统计学意义。结论:1.广州市脑卒中发病有季节性差异,冬春相对高发,夏秋相对低发。2.广州市脑卒中发病有昼夜变化规律,上午相对高发,午夜至次日清晨相对低发,发病高峰在上午10时左右。3.广州市脑卒中的发病与气象因素有相关性,尤其与日最低气温相关性最大;和空气污染相关性不明显。4.广州市脑卒中发病预测方程: Y_日=(19.815-0.230×日最低气温)×1.00008n (n为距离2006年8月1日的天数) Y_周=(141.451-1.760×日最低气温)×1.00057n (n为距离2006年8月1日的周数,日最低气温为周中位数)。