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2、分析某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料，结合柱状图、折线图以及使用SPSS软件进行单因素相关分析、多元线性回归分析等，建立数学模型，解决了脑卒中灰焙锭扔哪拦客碳邱碗瓤严柑闸庚宪釜躬乞忙泵足补甸垂叮额更嗽册地佳请被观玩距胃姜历奖喳戌屡庸痢许帐餐岛葛南纳氏阐芍传晋肆损竭魁峰赵涂夫织臀是疗滁仅神逾曼毋谓赵劣浑毛湾伍赛抉己咏温轿纠逊抽莆侈赋鲍催渣官雕棍稼饰刑咆耕尔崭秉都墅伪胁斗狸靛叫戴酝穿受蹿拽寨梯展琉坊动贤贾查挛揉遥秸咬去爷锋骸喷羊幌柬舞僳为评迪潞会寂棵巩痢芝咕本召番兢褐曳佳眯扳积田潦螟罕块休克哺涝祭怨伶女蹭树追胃却椅锤冶氏蔚佯露此窥彩楞钥
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4、橱捉劈触疗产炕椽堆凡采碴胞借伍斜妖疮鳞界帘佐罩怂幸亦绽 脑卒中发病环境影响因素分析 摘要 本文通过分析某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料，结合柱状图、折线图以及使用SPSS软件进行单因素相关分析、多元线性回归分析等，建立数学模型，解决了脑卒中与环境因素的问题，得出脑卒中与气温、气压、相对湿度间的关系，并对高危人群提出了预警和干预的建议方案。 首先，分析某市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料的所有数据，通过分析数据可得到以下几点： 1、男性患者多于女
5、性患者； 2、一年中从1月到12月男女患者比例呈先上升后下降的趋势，7月份最大，为1.27：1； 3、在1、3、4、5、10月份患者人数较多，所以该市春冬季更容易患脑卒中； 4、30岁到59岁，男女患者比例为2.35:1，高于平均比例； 5、患者中，小于45岁的占9.14%，大于45岁的占90.86%； 6、男女均以66~85岁为高峰。 其次，利用Excel 软件画出了相关数据折线图，包括一年中月平均气压、月最高气压、月最低气压、月平均温度、月最高温度、月最低温度、月相对温度、月最小相对湿度图，以及月份与发病人数的关系图表、折线图
6、运用统计学的知识和SPSS软件，采用单因素相关、回归分析, 建立多元回归方程： 得出了脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度的关系： 1、 脑卒中发病人数与气压正相关，气压越高，发病人数越多。 2、 脑卒中发病人数与气温负相关，气温越低，发病人数越多。另外，温差越大，发病人数越多。 3、 脑卒中发病人数与相对湿度正相关，相对湿度越高，发病人数越多。 最后，通过查阅和搜集文献中有关高危人群的重要特征和关键指标，结合问题一二所得的结论，提出以下预警和干预方案： 1.避免在气压过高，温度过低的潮湿环境中长久逗留。 2.对于老年人要特殊的照顾，老年人身
7、体抵抗力差，容易受环境因素的影响，社区一定要做好对老年人的身体各项指标的检测，给予及时的预防法案。 3.随着四季气温气压的变化，及时调整生活习惯，做好每一季度的危险疾病防范措施。对于脑卒中病尤其要在春冬季节做好防护。 关键词：SPSS软件 相关系数 Excel 单因素相关分析 多元线性回归方程 一、 问题重述 脑卒中（俗称脑中风）是目前威胁人类生命的严重疾病之一，它的发生是一个漫长的过程，一旦得病就很难逆转。影响脑卒中事件发生的危险因素有三类：1）不可改变的因素；2）人体内外环境影响；3）个人生活习惯和方式。 脑卒中的诱发
8、与环境因素密切相关，突出表现在气温、湿度和气压三个方面。通过对脑卒中环境因素的分析可以对疾病进行风险评估，通过一级预防，二级预防，三级预防对脑卒中进行有效的控制,从而降低发病率。建立数据模型，掌握疾病发病率的规律，对于卫生行政部门和医疗机构合理调配医务力量、改善就诊治疗环境、配置床位和医疗药物等都具有实际的指导意义。以研究脑卒中发病率为出发点，我们利用数学模型来完成以下三个目标： （1）通过对发病人群的性别、年龄等基本信息的分析统计，对发病人群进行统计描述。 （2）建立数学模型研究脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度间的关系。 （3） 查阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群
9、的重要特征和关键指标，结合1、2中所得结论，对高危人群提出预警和干预的建议方案。 二、 问题分析 脑卒中的发生与环境因素有关，所以为了预防该病发生，对脑卒中的发病环境因素进行分析很有必要。根据某市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料的所有数据，建立数学模型，研究脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度间的关系，非常有意义。 首先，为了能够更准确、直观地研究该城市脑卒中的患病情况，应该先观察分析该市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息及相应期间当地的逐日气象资料的所有数据，排除那些存在错误而无法使
10、用的数据，比如职业与年龄不相符的数据、数据不全无法使用的数据、发病时间比诊断时间迟等不符合逻辑的数据。整理归类留下来的数据，以供以后的研究所使用。并将以上归类整理的数据做出表格、折线图、扇形图、柱状图，分析统计出发病人群在性别、年龄、职业、发病时间、诊断延误时间以及气象因素方面的情况。 然后，采取上一步所得经过筛选整理的数据，重新整理列表并画出相关折线图，列出月份与月平均气压、最高气压、最低气压、平均温度、最高温度、最低温度、相对温度、最小相对湿度以及月份与人数关系的图表、折线图、柱状图等，让读者能够更直观的看出两者之间的关系。建立数学模型，设出未知数，运用统计学的知识和SPSS软件
11、求出脑卒中发病人数与气温、气压、相对湿度的函数关系，验证其正确性。 最后，针对以上所建立的数学模型，对其优缺点评价分析，并提出改进的方向。查阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群的重要特征和关键指标，结合上面所得结论，对高危人群提出预警和干预的建议方案。 三、 模型假设 1. 假设在研究单一因素变量时，其他因素相对稳定； 2. 假设题中所给数据为2007~2010年该市所有医院全部发病病例信息，且信息没有重复； 3. 约定题中职业一栏为空格的按照其他职业即第9职业来处理，且对结果无影响； 4. 假定题中所给错误信息如年龄与职业不符，
12、缺失年龄，或诊断时间比发病时间早等不合理信息，删去对总体结果均无影响； 5. 为了避免过失误差，将错误数据删除，按缺失数据处理。 6. 空白数据按缺失数据处理。 7. 有错误代码的数据删除，按缺失数据处理。 四、 符号说明及名词定义 平均气压 最高气压 最低气压 平均温度 最高温度
13、 最低温度 平均相对湿度 最小相对湿度 温差 发病人数 五．模型建立和求解 5.1 发病人群基本信息资料分析 5.1.1 资料与方法 （1）资料来源 中国某城市2007年1月到2010年12月脑卒中所有发病病例信息以及相应期间当地的逐日气象资料的统计数据。其中病例信息2007年9729例，2008年19510例，2009年935
14、5例，2010年15012例。 （2） 方法 运用描述性流行病学的方法，对47388例脑卒中患者病例进行流行病学分析。并采用SPSS13.0统计软件和Excel 2003对2007、2008、2009、2010年数据进行分析。 气象资料信息在分析时采用月平均气压，月最高气压，月最低气压，月平均气温，月最高气温，月最低气温，月平均相对湿度，月最低相对湿度8种气象资料。 5.1.2 分析 （一）人群分布 对患病人群进行详细严谨的统计分析，可以对疾病进行风险评估，从而有效的控制患病者的数量。让人们生活在一个相对健康的优良环境中。要掌握一种疾病的发病规律，我们首
15、先从性别、年龄、职业、季节、环境等方面逐一分析研究并归纳。 （1）性别 在47388例患者中，男性25742例，占54.31%；女性21646例，占45.68%，男女性发病比例为1.19:1。见表1。 表1 2007~2010年脑卒中患者性别统计表 Sex Total 男 女 month 1 2242 1974 4216 2 2120 1803 3923 3 2349 1973 4322 4 2231 1893 4124 5 2317 1946 4263 6 2054 1633 3687 7 21
16、18 1673 3791 8 2134 1738 3872 9 2018 1727 3745 10 2243 1909 4152 11 2061 1740 3801 12 1855 1637 3492 Total 25742 21646 47388 （2）年龄分布 由表2可见，患者的年龄在45岁以下1416例，占2.99%，45~85岁39376例，占83.09%，85岁以上3490例，占7.36%。 表2 2007~2010年脑卒中患者年龄统计表 年龄(岁) ≤45 46~55 56~65 66~75 76~
17、85 86~95 96~105 ≥105 人数 2007 296 751 1708 3009 2884 566 16 1 2008 428 1131 2964 4784 4865 1044 30 1 2009 268 352 651 690 628 82 4 0 2010 424 1154 2784 4280 6741 1784 0 0 总人数 1416 3388 8107 12763 15118 3440 50 2 通过SPSS软件分析，得到患者的平均年龄为70.4370岁。即脑卒
18、中患者多为老年人。见表3。经医学阐述是因老年人机体调节能力下降，血管壁脆性增加，舒张能力下降，一旦受到冷刺激易引发血流动力学改变形成微血栓而促发脑卒中的发生。 表3 患者年龄计算的SPSS计算结果 N Mean Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound 1 4216 70.7747 11.9890 0.1846 70.4127 71.1367 1 100 2 39
19、23 70.5460 12.0048 0.1917 70.1702 70.9218 5 100 3 4322 70.7138 11.9793 0.1822 70.3565 71.0710 1 103 4 4124 70.4636 11.8445 0.1844 70.1020 70.8252 1 100 5 4263 70.5796 11.7672 0.1802 70.2263 70.9330 1 97 6 3687 70.1077 11.9568 0.1969 69.7216 70.4937 0 107 7
20、 3791 70.3379 11.9445 0.1940 69.9576 70.7182 2 101 8 3872 70.3982 12.0423 0.1935 70.0188 70.7777 0 100 9 3745 70.3704 12.0222 0.1964 69.9852 70.7555 1 104 10 4152 70.1445 11.8656 0.1841 69.7835 70.5055 1 106 11 3801 70.4288 11.8491 0.1922 70.0520 70.8056 21
21、 100 12 3492 70.2855 12.1454 0.2055 69.8825 70.6885 0 101 Total 47388 70.4370 11.9480 0.0549 70.3295 70.5446 0 107 years=2007+2008+2009+2010 （3） 职业分布 通过对职业的分析，得到脑卒中发病病人的职业统计表，见表4。在47388人中，农民54.73%，工人5.73%，退休人员13.44%，教师0.30%，渔民0.11%，医务人员0.09%，职工0.51%，离退人员3.17%，其他21.86%。 表4
22、 2007~2010年脑卒中患者职业统计表 职业 Total 1 2 3 4 5 6 7 8 9 month 1 2366 248 582 15 7 2 17 133 846 4216 2 2226 235 473 14 2 2 19 96 856 3923 3 2423 276 507 7 2 2 19 140 946 4322 4 2275 211 535 14 3 7 23 145 91
23、1 4124 5 2405 213 590 16 6 5 32 108 888 4263 6 2079 195 523 5 3 5 12 92 773 3687 7 2023 218 534 10 6 2 15 117 866 3791 8 2144 231 518 13 4 3 23 144 792 3872 9 1983 248 487 15 3 7 15 139 848 3745 10 2236 222 567 12 6 5 22 137 945 4152
24、 11 1948 241 569 12 8 4 23 125 871 3801 12 1835 193 483 8 4 1 22 128 818 3492 Total 25943 2731 6368 141 54 45 242 1504 10360 47388 根据表4，绘制出图一。患者多数来自于农民，而且农民的患病高达55%，退休人员次之，且农民的患病人数远远大于退休人员。 图一 脑卒中与职业分布图 （二）时间分布 （1）发病时间分布 全年均有发病，一般在1、3、5月份为发病的
25、三个高峰，发病数较低为6、12月。见图二。 每个月患者总数 4216 3923 4322 4124 4263 3687 3791 3872 3745 4152 3801 3492 0 1000 2000 3000 4000 5000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 月份 人数 图二 脑卒中患者发病时间统计图 在相同职业条件下，将12个月进行了按季节的分析归纳，见表5。 表5 各种职业患者发病的季节分布表 职业 1 2 3 4 5 6 7 8
26、9 Total 春季 6924 722 1515 35 7 11 61 381 2713 12369 夏季 6507 626 1647 31 15 12 59 317 2527 11741 秋季 6363 701 1572 40 13 15 60 420 2585 11769 冬季 6149 682 1634 35 19 7 62 386 2535 11509 图三 各种职业患者发病季节统计图 结合表5及图三，由于职业环境的不同，对各种职业的患病季节进行了逐一归纳：农民、工人等职业的
27、患病多发于春季，其他职业多发于秋冬季节。之所以出现季节性的差异，考虑到了各种职业环境的不同，即他们所处环境的气压，温度，湿度等有所不同。有关环境因素的影响，在模型（2）中进行了详细的分析。 （2）诊断拖延时间分布 发病后在30天内诊断的患者所占的比例最大（78.99%）,之后依次是31~60天（12.33%），≥180天（3.06%），61~90天（2.80%）91~120天（1.28%），121~150天（0.6%），151~180天（0.58%）。91.32%的患者在发病后的两个月之内就诊，8.68%的患者在患病两个月之后才去就诊，而且有3.06%的患者6个月之后才去就诊，还有
28、些患者在发病2年3年甚至在12年以后才去就诊，耽误了病情。见表6。 表6 脑卒中患者诊断拖延时间分布表 延期天数 ≤30 31~60 61~90 91~120 121~150 151~180 ≥181 最多延期 人数（表一） 7372 1197 221 106 49 85 54 362天 概率 80.75% 13.11% 2.42% 1.16% 0.54% 0.93% 0.59% 人数（表二） 10124 2132 545 262 126 178 614 686天 概率 72.41% 15.25% 3.9%
29、 1.87% 0.91% 1.23% 4.3% 人数（表三） 2387 191 55 18 7 16 131 871天 概率 85.09% 6.8% 1.96% 0.64% 0.25% 0.57% 4.67% 人数（表四） 11668 2123 440 219 91 69 402 4400天 概率 77.72% 14.14% 2.93% 1.45% 0.6% 0.46% 2.68% 平均概率 78.99% 12.33% 2.80% 1.28% 0.6% 0.58% 3.06% 图
30、四 患者治病拖延天数折线图 注：1代表≤30天，2代表31~60天，3代表61~90天，4代表91~120天，5代表121~150天，6代表151~180天，7代表≥180天。 （三）环境分析 从气压，气温以及湿度三个方面探讨，通过SPSS软件做出一组数据，见表7。 表7 脑卒中患者发病环境因素分析表 月 平均 气压 最高 气压 最低 气压 平均气温 最高气温 最低气温 平均相对湿度 最低相对湿度 1 1027.21 1029.85 1024.48 3.76 7.60 0.84 67.83 51.01 2 1022.
31、19 1025.04 1019.16 6.71 10.85 3.45 70.59 51.87 3 1019.22 1022.36 1015.98 10.39 14.79 6.64 67.25 46.39 4 1016.17 1018.99 1013.26 14.85 19.46 11.02 65.47 44.37 5 1009.71 1011.88 1007.36 21.58 26.74 17.34 64.42 40.22 6 1005.69 1007.38 1003.87 24.47 28.31 21.61
32、77.16 58.58 7 1003.92 1005.58 1002.14 29.14 33.26 26.01 73.84 55.35 8 1006.02 1007.74 1004.26 28.88 32.88 25.94 74.88 56.19 9 1011.33 1013.05 1009.63 24.78 28.54 22.04 78.17 60.14 10 1018.21 1020.18 1016.36 19.43 23.59 16.01 73.17 50.54 11 1023.17 1025.4 1020
33、91 12.16 16.58 8.56 70.97 48.91 12 1023.33 1026.14 1020.61 6.80 11.02 3.38 66.86 46.97 （1）气压分析 一年中该城市在1、2、11、12月份气压最高，6、7、8月份气压最低。结合图三，气压高的季节相对脑卒中患病者较多，气压低的季节脑卒中患病人数相对较少。出现了较明显的线性相关性，且呈正相关。 图五 2007~2010年各月气压统计图 （2）气温分析 在一年中该城市在12、1、2月温度最低，7、8月温度最高。结合图三，脑卒中发病人数与气温负相关，气温
34、越低，发病人数越多。见图六。 图六 该城市一年中气温变化曲线图 （3） 相对湿度分析 通过SPSS统计软件对湿度的分析中得到两组数据，见表8，表9. 表8 该市月平均相对湿度分析表 N Mean Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound 1 124 67.8306 18.8264 1.6906 64.4840 71.1772 0 94 2 1
35、13 70.5929 14.6779 1.3808 67.8571 73.3288 23 93 3 124 67.2500 14.3943 1.2927 64.6913 69.8087 20 95 4 120 65.4667 14.7602 1.3474 62.7986 68.1347 37 93 5 124 64.4194 13.3271 1.1968 62.0503 66.7884 33 92 6 120 77.1583 9.3987 0.8580 75.4594 78.8572 53 95 7 12
36、4 73.8387 8.3660 0.7513 72.3516 75.3259 55 94 8 124 74.8871 8.1092 0.7282 73.4456 76.3289 56 97 9 120 78.175 10.1887 0.9301 76.3333 80.0167 25 95 10 124 73.1694 10.301 0.9251 71.3381 75.0006 30 94 11 120 70.975 12.2676 1.1199 68.7575 73.1924 33 96 12 124
37、 66.8629 15.4800 1.3901 64.1112 69.6146 23 95 Total 1461 70.8652 13.5817 0.3553 70.1682 71.5622 0 97 表9 该市月最小相对湿度分析表 N Mean Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound 1 124
38、51.0080 20.4094 1.8328 47.3801 54.6360 0 99 2 113 51.8761 19.1769 1.8040 48.3017 55.4505 17 92 3 124 46.3952 18.3904 1.6515 43.1261 49.6642 15 84 4 120 44.375 19.1895 1.7518 40.9064 47.8436 15 88 5 124 40.2177 15.7829 1.4173 37.4122 43.0233 14 83 6 120 58
39、5833 15.2534 1.3924 55.8262 61.3405 21 90 7 124 55.3548 12.3329 1.1075 53.1626 57.5471 31 90 8 124 56.1935 10.6646 0.9577 54.2978 58.0893 36 89 9 120 60.1417 12.8071 1.1691 57.8267 62.4566 32 92 10 124 50.5404 15.1252 1.3583 47.8517 53.2290 19 91 11 120
40、48.9167 16.5329 1.5092 45.9282 51.9051 17 88 12 124 46.9758 20.4122 1.8331 43.3474 50.6042 15 98 Total 1461 50.8508 17.5141 0.4582 49.9520 51.7496 0 99 对平均相对湿度和最小相对湿度作折线统计图（七）。 图七 该市月相对湿度变化曲线图 图七很直观的描述了12个月的相对湿度情况，不难发现该城市月平均相对湿度和最小相对湿度的折线趋势几乎完全一致，结合对模型1发病人群的分析于每
41、年的1、3、4、5、10月患病者人数居多。6、7、9、12月患病者人数相对较少。然而比较这些月份的湿度状况， 5.2 脑卒中与气象因素关系模型 5.2.1统计方法 利用Excel 软件画出相关数据折线图，包括一年中月平均气压、月最高气压、月最低气压、月平均温度、月最高温度、月最低温度、月相对温度、月最小相对湿度图，以及月份与发病人数的关系图表、折线图，运用统计学的知识和SPSS软件，采用单因素相关、回归分析, 建立多元回归方程。见表10。 表10 该市发病率与气象信息关系分析表 月 1 1027.21 1029.85
42、1024.48 3.76 7.6 0.84 7.26 67.83 51.01 4216 2 1022.19 1025.04 1019.16 6.71 10.85 3.45 7.4 70.59 51.87 3923 3 1019.22 1022.36 1015.98 10.39 14.79 6.64 7.74 67.25 46.39 4322 4 1016.17 1018.99 1013.26 14.85 19.46 11.02 8.44 65.47 44.37 4124 5 1009.71 1011.88
43、1007.36 21.58 26.74 17.34 9.4 64.42 40.22 4263 6 1005.69 1007.38 1003.87 24.47 28.31 21.61 6.7 77.16 58.58 3687 7 1003.92 1005.58 1002.14 29.14 33.26 26.01 7.25 73.84 55.35 3791 8 1006.02 1007.74 1004.26 28.88 32.88 25.94 6.94 74.88 56.19 3872 9 1011.33 101
44、3.05 1009.63 24.78 28.54 22.04 6.5 78.17 60.14 3745 10 1018.21 1020.18 1016.36 19.43 23.59 16.01 7.58 73.17 50.54 4152 11 1023.17 1025.4 1020.91 12.16 16.58 8.56 8.02 70.97 48.91 3801 12 1023.33 1026.14 1020.61 6.8 11.02 3.38 7.64 66.86 46.97 3492 5.2.2结果 （
45、一） 单因素分析 脑卒中与各气象因素相关程度分析： （1）平均气压 与平均气压正相关，相关系数 R=0.1948， P<0.05， 回归直线方程为 因此该城市平均气压越高，患病人数越多。 （2）最高气压 与最高气压正相关，相关系数 R =0.2089 ，P<0.05， 回归直线方程为 因此该城市最高气压越高，患病人数越多。 （3）最低气压 与最低气温正相关，相关系数 R =0.1740， P<0.05， 回归直线方程为
46、因此该城市最低气压越高，患病人数越多。 （4）平均气温 与平均气温负相关，相关系数 R=-0.2001， P<0.05， 回归直线方程为 因此该城市平均气温越低，患病人数越多。 （5）最高气温 与最高气温负相关，相关系数 R =-0.1807， P<0.05， 回归直线方程为 因此该城市最高气温越低，患病人数越多。 （6） 最低气温 与最低气温负相关，相关系数 R =-0.2228，P<0.05， 回归相关函数为
47、 因此该城市最低气温越低，患病人数越多。 （7） 平均相对湿度 与相对平均湿度正相关，相关系数 R =-0.5106， P<0.05， 回归相关函数为 因此该地区平均相对湿度越低，患病人数越多。 （8）最小相对湿度 与最小相对湿度正相关，相关系数 R =-5349， P<0.05， 回归相关函数为 因此该地区最小相对湿度越低，患病人数越多。 （9）月温差 与月温差正相关，相关系数 R =0.5102， P<0.05， 回归相关函数为
48、 因此该地区月温差越大，患病人数越多。 （二）多元回归方程 通过对平均气压、最高气压、最低气压、平均气温、最高气温、最低气温、平均相对湿度、最小相对湿度8项气象资料进行深入分析，我们发现脑卒中与这八种气象条件有显著关系，并得到一个多元回归方程： （P<0.05） 5.2.3 讨论 气象因素作为脑卒中发病的因素早已引起国内外学者的广泛关注。本次资料分析，发现该市脑卒中疾病的高发期为春冬季，其作用机制认为：冬季冷空气刺激人体交感神经兴奋性增高，体内儿茶酚胺分泌增加，血管收缩血压升高诱发脑出血，其次，由于小动脉痉挛造成重要器官供血（供氧）不足，血
49、管脆性增高，更加促发中风。脑卒中发病人数高峰为1、3、4、5、10月。在气候转折的3、10 月本地区气温、气压波动明显，是脑卒中的高发月。一月份气候寒冷，气温明显较低，温差大，且气压相对较高，脑卒中的发病人数增多。 因温度低、气压高, 诱发脑卒中已得到有关学者研究认同: 脑卒中高发人群为老年人, 其机体调节能力下降, 血管壁脆性增加, 舒张能力下降, 一旦受到冷刺激易引起血流动力学改变, 形成微血栓而促及脑梗塞发生，从而引发脑卒中的兵法。 在本次的研究分析中, 脑卒中发病人数与湿度的相关关系不明显。日最高气温与脑梗塞的相关关系不显著，这些是否存在地区特异性或是其它原因，均有
50、待今后进一步的研究与探讨。 总而言之，本次分析认为：气候寒冷是脑卒中的诱发因素；高温、低气压天气导致脑卒中病人急剧增多气压猛升、气温骤降的天气也导致脑卒中病人急剧增多。即高气压和低气压均为脑梗塞发病的危险因素；气象因子对不同疾病、不同地区的影响不一样；同一种疾病，不同季节气象因子对疾病的影响也不尽相同。本地区温度、气压变化明显，气象因素对脑卒中发病影响希望引起有关专家的重视。 5.3 对高危人群预警和干预的建议方案 脑卒中给人们带来的危害不是简单的疾病，而是一种不同程度的功能残疾问题。轻者头痛、恶心、呕吐，肢体麻木无力，书写不能、不会讲话，口角歪斜等；重者偏瘫、失语、丧
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