【摘 要】
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目的:分析福州上消化道出血（UGIB）发病时间的分布规律及与气象因素的关系,并构建基于本地数据的BP神经网络预测模型。方法:收集2015.1.1～2017.12.31福建医科大学附属第一医院及中国人民解放军联勤保障部队第九〇〇医院经内镜证实为UGIB的病例资料及气象资料,比较季度、月份和节气间UGIB发生的差异及相关性。以节气分层行1:1配对病例交叉设计,设置0～3天滞后期,探讨气象因素对UGIB
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目的:分析福州上消化道出血（UGIB）发病时间的分布规律及与气象因素的关系,并构建基于本地数据的BP神经网络预测模型。方法:收集2015.1.1～2017.12.31福建医科大学附属第一医院及中国人民解放军联勤保障部队第九〇〇医院经内镜证实为UGIB的病例资料及气象资料,比较季度、月份和节气间UGIB发生的差异及相关性。以节气分层行1:1配对病例交叉设计,设置0～3天滞后期,探讨气象因素对UGIB的滞后效应。运用MATLAB软件的BP神经网络工具箱,以2015～2016年UGIB病例数及气象数据为训练组,构建和训练BP神经网络模型,2017年数据为模拟组,预测UGIB发病数。结果:共纳入1624例UGIB患者,其中男性1277例（78.63%）。UGIB在季节（χ~2=18.054,P<0.05）、月份（χ~2=29.576,P<0.05）及节气（χ~2=164.487,P<0.05）间分布不同,冬季高发、夏季低发,病例数在大寒前后达到高峰,立秋最低。日相关分析提示,UGIB与平均气温（r=-0.106,P<0.05）、最高气温（r=-0.104,P<0.05）和最低气温（r=-0.109,P<0.05）呈负相关,与平均气压（r=0.127,P<0.05）、最高气压（r=0.126,P<0.05）和最低气压（r=0.125,P<0.05）呈正相关。节气分层的病例交叉分析示UGIB主要与气温和气压有关,气温和气压有意义的结果均集中分布在霜降至大雪。气象因素对UGIB的影响存在一定滞后效应,最适滞后评估时间多为当天或1天,相同气象因素在不同节气以及同一节气中不同气象因素对UGIB滞后评估时间不同（P<0.05）。训练组数据建立BP神经网络模型的MSE=3.897、R=0.983;导入模拟组的气象数据模拟预测UGIB病例的MSE=63.007、R=0.404,预测值与实际值的平均误差率为7.36%（t=0.170,P=0.866）。结论:UGIB具有明显的季节、月份、节气分布差异性,且与气温的平均值及高低极值呈负相关,与气压平均值及高低极值呈正相关。气象因素对UGIB的影响存在滞后性,不同气象因素滞后时间和相同气象因素在不同节气的滞后时间不同。
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