气象因素对上消化道出血的影响及BP神经网络模型的建立

发布时间：2019-04-25 07:16

【摘要】：目的：探讨上消化道出血发病的季节性及其节律性,及气象因素与其节律性变化的相关性。方法：收集聊城市2007年1月1日-2012年12月31日期间因上消化道出血住院的患者,检索患者的住院资料,记录患者的性别、年龄、诊断、内镜检查结果、发病时间等,计数每月、每季度、每年的发病例数。记录相应的气象资料包括气温、气压、相对湿度、降水量、日照时间、积温等。采用SPSS17.0统计学软件,发病的季、月间差异分析采用双侧x2检验,季、月、日发病数和气象因素之间的关系采用Spearman相关分析。结果：共有3,782例次患者入选,其中男2,247例(59.41%),女1,535例(40.59%),平均年龄(56.3±21.1)岁。发病年龄有2个高峰,一个是30-39岁,一个是60-69岁。从上消化道出血的病因分析,消化性溃疡1,558例(41.20%),食管静脉曲张1,062例(28.08%),急性胃粘膜病变252例(6.66%),贲门粘膜撕裂161例(4.26%),食管胃肿瘤213例(5.63%),其他536例(14.17%)。上消化道出血的分布存在季节性差异。3,782例次上消化道出血患者中,春、夏、秋、冬各季节的发病数分别为972、876、900、1,034例,以冬春季发病数最高,而夏秋季最低(x2=19.272,p0.001)。不同病因的上消化道出血的分布同样存在季节性差异,消化性溃疡春季发病最多夏季最少(26.70%vs.22.40%,x2=15.752,p0.001)；食管静脉曲张在冬季发病最多而夏季最少(31.92%vs.20.62%,x2=18.312,p0.001)；急性胃粘膜病变在夏季发病最多而春季最少(30.16%vs.21.03%,x2=16.935,p0.001)；贲门粘膜撕裂在夏季发病最多而春季最少(26.71%vs.23.60%,x2=8.837,p=0.257)；食管胃肿瘤在春季最多而秋季最少(25.82%vs.23.94%,x2=5.852,p=0.124),后二者的差异无统计学意义。经Spearman相关分析发现,平均气压与上消化道出血的季节性变化呈正相关,平均气温、降水量和≥0℃积温与上消化道出血的季节性变化呈负相关,而相对湿度、风速、日照时间与之无关。消化性溃疡的季节性变化与平均气压、风速呈正相关,与平均气温、降水量及≥0℃积温呈负相关,而与相对湿度和日照时间无关。食管静脉曲张的季节性变化与平均气压、风速呈正相关,与平均气温、降水量、日照时间及≥0℃积温呈负相关,而与相对湿度无关。上消化道出血的分布存在月度差异。3,782例次上消化道出血患者中,1月份发病人数最多,为356例(9.41%),10月份最少,为288例(7.62%)(x2=39.964,p0.001)。不同病因的上消化道出血的分布同样存在月度差异,消化性溃疡在3月份最高151例(9.69%),8月份最低111例(7.12%)(x2=38.095,p0.001)；食管静脉曲张在1月份最高117例(11.02%),7月份最低69例(6.50%)(x2=51.601,p0.001)；急性胃粘膜病变在8月份最高27例(10.71%),5月份最低15例(5.95%)(x2=62.379,p0.001)；贲门粘膜撕裂在7月份最高17例(10.56%),5月份、6月份最低11例(6.83%)(x2=21.186,p=0.385)；食管胃肿瘤在5月份、11月份最高21例(9.86%),9月份最低13例(6.10%)(χ2=15.371,p=0.296)。经Spearman相关分析,上消化道出血的月度分布变化与平均气压、风速呈正相关,与平均气温、降水量及≥0℃积温呈负相关,而与相对湿度、日照时间等无关；消化性溃疡的月度分布变化与平均气压呈正相关,与平均气温、降水量及≥00C积温呈负相关,而与相对湿度、风速及日照时间等无关；食管静脉曲张的月度分布变化与平均气压、风速呈正相关,与平均气温、降水量、日照时间及≥0℃积温呈负相关,而与相对湿度无关。经Spearman相关分析进一步分析上消化道出血与发病当日气象因素的关系发现,上消化道出血、消化性溃疡、食管静脉曲张均与发病当日的最低气压、平均气压及最高气压呈正相关,与最低气温、平均气温、最高气温呈负相关,而与相对湿度、风速、降水量、日照时间等无关。结论：上消化道出血的发病存在季节性和节律性,气象因素与其节律性相关,注意天气变化,有助于上消化道出血的防治。目的：建立聊城市气象因素与上消化道出血发病的反向传播(back propagation,BP)神经网络预测模型。方法：收集2007-2012年聊城市上消化道出血病例,以及同期聊城市气压、气温和湿度等气象资料,利用MATLAB软件对BP神经网络模型进行构建、训练及模拟,并对模拟效果进行评价。将数据分为训练组和模拟组2个组,其中2007年1月-2011年12月的上消化道出血病例数及气象因素的数据作为训练组,2012年1月-2012年12月的上消化道出血病例数及气象因素的数据作为模拟组。应用训练组数据建立BP神经网络模型,当网络结构确定后,用2012年1月-2012年12月的气象数据代入建立的BP神经网络模型进行模拟,预测效果评价指标采用：(1)均方误差(mean squared error, MSE)和R值检验模型的拟合程度；(2)实际值与预测值的平均误差率；(3)实际值与预测值的t检验。结果：应用2007年1月-2011年12月的上消化道出血病例数及气象数据成功构建BP神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt(LM)算法,最适BP神经网络模型的隐含层为11,其网络结构为7-11-1,此时训练数据的MSE=4.928, R=0.948,而全部数据的MSE=6.793, R=0.875.应用2012年1月-2012年12月的气象数据作为输入,代入建立的BP神经网络模型,预测2012年1月-2012年12月的上消化道出血病例时,其MSE=16.905,R=0.737,预测值与实际值的平均误差率为12.77%,预测值与实际值之间的差值无统计学意义(t=0.248,p=0.809)。结论：BP神经网络模型可较好的预测气象因素对上消化道出血的影响,有进一步研究的价值。
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【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R573.2

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