基于医疗大数据的空气污染类疾病信息分析研究

• 作者: 李炜 黄倩
• 来源期刊: 环境科学与管理
• 学科: 地球科学
• 关键词: 医疗大数据 空气污染 疾病 信息分析
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 监测分析
• 页码范围: 145-149
• 页数: 5页
• 分类号: X22
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1212.2018.06.035

摘要

世界卫生组织表示,空气污染为造成全球疾病负担的一项重要因素,能够导致心血管疾病、呼吸系统疾病等各种疾病的发生,空气污染问题已经成为公共卫生领域关注的重点问题,对基于医疗大数据的空气污染类疾病信息进行分析.利用半参数广义相加的泊松回归模型,在控制时间、长期趋势、气象因素等一些复杂条件的基础上,对2012年1月1日至2016年12月31日,某市空气中SO2、PM10和NO2等一些主要空气污染物的监测浓度值与呼吸系统疾病(肺炎以及支气管炎与哮喘)住院人数的相关性进行研究,研究结果表明,空气颗粒物PM10对患病率的影响相对于气态污染物SO2、NO2更为严重.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李炜		42	534	13.0	22.0
2	黄倩		9	31	4.0	5.0