We chose to fit autoregressive over-dispersed Poisson regression
models due to the nature of the neonatal outcomes variables,
daily counts of total births and daily counts of preterm births.
Trends and seasonality were controlled using functions -sine and
cosine- with annual and six-monthly periodicities, days of the
week were also introduced in the models. The chemical air pollutants
(PM2.5 and PM10, O3 and NO2) and the noise levels (Leqd
and Leqn) were introduced into the model as linear components.
Traditionally, the relation between ambient temperature and
morbi-mortality variables shows a V-shaped pattern (Basu and
Samet, 2002; Ye et al., 2012; Gasparrini et al., 2015). However, in
adverse birth outcomes there is a lack. There are studies that
consider the effect of heat and cold jointly on births outcomes
(Kloog et al., 2015). However, others studies (Schifano et al., 2013)
showed that heat, as measured by the maximum temperature
during warmer periods, was associated in the short term with
preterm birth. This association with temperature was not observed
in the cold periods.
For this reason, the effect of temperature has been divided into
two branches in our analysis, warmer periods and cold periods.
The definition of these periods is established according to the
thresholds for cold and heat calculated for Madrid City (Linares
et al., 2014, 2015). These values are:
Daily Maximum Temperature Threshold434 °C for the heat
wave definition.
Daily Minimum Temperature Thresholdo 2 °C for the cold
wave definition.
With the aim of parametrizing this fact, two new variables
were created as follows:
Thot¼Tmax– 34 °C if TmaxZ34 °C
Thot¼0if Tmaxo34 °C
Tcold¼ 2 °C-Tmin if Tminr 2 °C
Tcold¼0if Tmin4 2 °C
Only short-term lags, from 1 to 7 days of the environmental
variables were introduced in the models performed. First, single
models for the total number of births and for total number of
preterm births with all the environmental and control variables
were performed separately. In a second stage, a model for total
births adjusted for preterm births was performed in order to explore
whether the same environmental variables were influenced
the results through the total number of births. It means, if the
short-term effect of the environmental variables on preterm births
is influencing the global effect on the total number of births.
The results of the final models were expressed in the form of
relative risks (RRs) and their 95% confidence intervals only for
statistically significant variables (po0.05). These RRs are calculated
for an interquartile increase. Based on the RR, we then calculated
the attributable risk (AR) associated with this increase by
the following equation:
AR¼[(RR—1)/RR]x100 (Coste and Spira, 1991).
All analyses were performed using the SPSS v22 (SPSS: an IBM
company) and Stata/SE 11.2 (StataCorp LP) software programmes.
6.
เราเลือกที่จะพอดีกับอัตมากกว่าแยกย้ายถดถอยปัวซอง
รุ่นเนื่องจากลักษณะของตัวแปรผลลัพธ์ของทารกแรกเกิดที่
นับในชีวิตประจำวันของการเกิดทั้งหมดและจำนวนในชีวิตประจำวันของการเกิดคลอดก่อนกำหนด.
แนวโน้มและฤดูกาลต่าง ๆ ถูกควบคุมโดยใช้ฟังก์ชั่นและ -sine
cosine- กับประจำปีและหกเดือน periodicities รายเดือนวันของ
สัปดาห์นอกจากนี้ยังเป็นที่รู้จักในรูปแบบ มลพิษทางอากาศทางเคมี
(PM2.5 และ PM10, O3 และ NO2) และระดับเสียงรบกวน (Leqd
และ Leqn) ถูกนำมาใช้ในรูปแบบเป็นส่วนประกอบเชิงเส้น.
ตามเนื้อผ้าความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิของอากาศและ
ตัวแปรผ้า-การตายแสดงให้เห็นรูปตัววี รูปแบบ (ซึและ
เสม็ด 2002 ท่านทั้งหลาย et al, 2012;.. Gasparrini et al, 2015) อย่างไรก็ตามใน
ผลการเกิดอาการไม่พึงประสงค์มีการขาด มีการศึกษาที่
จะพิจารณาผลกระทบของความร้อนและเย็นร่วมกันในการเกิดผล
(Kloog et al., 2015) แต่คนอื่นศึกษา (Schifano et al., 2013)
แสดงให้เห็นว่าความร้อนเป็นวัดโดยอุณหภูมิสูงสุด
ในช่วงระยะเวลาที่อบอุ่นมีความสัมพันธ์ในระยะสั้น ๆ ที่มี
การคลอดก่อนกำหนด ความสัมพันธ์กับอุณหภูมินี้ไม่ได้สังเกต
ในช่วงเวลาเย็น.
ด้วยเหตุนี้ผลกระทบของอุณหภูมิได้ถูกแบ่งออกเป็น
สองสาขาในการวิเคราะห์ของเราช่วงเวลาที่อบอุ่นและช่วงเย็น.
ความหมายของช่วงเวลาเหล่านี้จะจัดตั้งขึ้นตาม
เกณฑ์สำหรับอากาศหนาวเย็นและ ความร้อนคำนวณมาดริดซิตี้ (Linares
et al., 2014 2015) ค่าเหล่านี้คือ:
ประจำวัน Threshold434 อุณหภูมิสูงสุดองศาเซลเซียสความร้อน
นิยามคลื่น.
ต่ำสุดของอุณหภูมิประจำวัน Thresholdo 2 ° C เป็นเวลาเย็น
นิยามคลื่น.
มีวัตถุประสงค์ของการ parametrizing ความเป็นจริงนี้, สองตัวแปรใหม่
ที่ถูกสร้างขึ้นดังนี้
Thot¼Tmax- 34 ° C ถ้า TmaxZ34 ° C
Thot¼0if Tmaxo34 ° C
Tcold¼ 2 ° C-Tmin ถ้า Tminr 2 องศาเซลเซียส
Tcold¼0if Tmin4 2 องศาเซลเซียส
เพียงระยะสั้นล่าช้า 1-7 วันนับจากวันสิ่งแวดล้อม
ตัวแปรถูกนำมาใช้ในรูปแบบดำเนินการ ครั้งแรกเพียงครั้งเดียว
รุ่นสำหรับจำนวนของการเกิดและจำนวนรวมของ
การเกิดคลอดก่อนกำหนดกับทุกตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อมและการควบคุม
ได้ดำเนินการแยกจากกัน ในขั้นตอนที่สองเป็นแบบจำลองสำหรับการรวม
เกิดการปรับเกิดคลอดก่อนกำหนดได้ดำเนินการเพื่อสำรวจ
ว่าตัวแปรสิ่งแวดล้อมเดียวกันได้รับอิทธิพล
ผลผ่านจำนวนรวมของการเกิดมีชีพ มันหมายความว่าถ้า
ผลกระทบระยะสั้นของตัวแปรสิ่งแวดล้อมเกิดคลอดก่อนกำหนด
มีอิทธิพลต่อผลกระทบทั่วโลกในจำนวนของการเกิด.
ผลของรุ่นสุดท้ายมีการแสดงออกในรูปแบบของ
ความเสี่ยงสัมพัทธ์ (RRs) และความเชื่อมั่น 95% ของพวกเขา ช่วงเวลาเฉพาะสำหรับ
ตัวแปรที่มีนัยสำคัญทางสถิติ (po0.05) RRs เหล่านี้จะถูกคำนวณ
สำหรับการเพิ่มขึ้น interquartile ขึ้นอยู่กับ RR เราคำนวณแล้ว
มีความเสี่ยงส่วนที่ (AR) ที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มขึ้นนี้โดย
สมการต่อไปนี้:
AR¼ [(RR-1) / RR] X100 (Coste และ Spira, 1991).
การวิเคราะห์ทั้งหมดถูกดำเนินการโดยใช้ V22 SPSS (SPSS: ไอบีเอ็ม
บริษัท ) และ Stata / SE 11.2 (StataCorp LP) โปรแกรม.
6
การแปล กรุณารอสักครู่..
