Daily asthma hospitalization and ai

Daily asthma hospitalization and air pollution levels were linked by date and
therefore could be analyzed with a time-series design. Because daily hospital admission for asthma approximately follows a Poisson distribution, and the relationships between hospitalization and explanatory variables are mostly nonlinear , we utilized over-dispersed generalized additive Poisson models (quasi-likelihood) to estimate the association of asthma hospital admission with air pollution levels

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วันโรคหืดโรงพยาบาลอากาศมลพิษระดับและการเชื่อมโยงตามวัน และจึง สามารถวิเคราะห์ได้ ด้วยการออกแบบชุดเวลา เพราะเข้าโรงพยาบาลทุกวันสำหรับโรคหอบหืดตามประมาณการแจกแจงปัวซอง และความสัมพันธ์ระหว่างโรงพยาบาลและตัวแปรอธิบายเป็นส่วนใหญ่ไม่เชิงเส้น เราใช้กระจัดกระจายเกินเมจแบบทั่วไปสามารถปัวรุ่น (quasi-โอกาส) เพื่อประเมินความสัมพันธ์เข้าโรงพยาบาลโรคหอบหืดระดับมลพิษทางอากาศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โรงพยาบาลโรคหอบหืดวันและมลพิษทางอากาศในระดับที่มีการเชื่อมโยงตามวันที่และ
ดังนั้นจึงอาจจะมีการวิเคราะห์ที่มีการออกแบบอนุกรมเวลา เพราะโรงพยาบาลรายวันสำหรับโรคหอบหืดประมาณดังนี้แจกแจงปัวและความสัมพันธ์ระหว่างโรงพยาบาลและตัวแปรเชิงเส้นเป็นส่วนใหญ่ที่เราใช้ทั่วไปมากกว่าแยกย้ายกันไปเติมแต่งรูปแบบ Poisson (เสมือนโอกาส) ในการประเมินความสัมพันธ์ของโรงพยาบาลโรคหอบหืดที่มีระดับมลพิษทางอากาศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การรักษาหอบหืดทุกวันและระดับมลพิษอากาศที่ถูกเชื่อมโยงโดยวันที่และ
ดังนั้นสามารถวิเคราะห์ด้วยอนุกรมเวลาแบบ . เพราะต้องเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลทุกวัน สำหรับโรคหอบหืดประมาณตามการแจกแจงปัวซงและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในการอธิบายและส่วนใหญ่เป็นเชิงเส้นเราใช้ตัวเสริมมากกว่า 500 แบบกระจาย ( น่าจะเป็นกึ่ง ) ในการประเมินของสมาคมโรคหืดเข้ารับการรักษาที่โรงพยาบาลที่มีระดับมลพิษอากาศ