基于灰色模型和时间序列模型的乌鲁_省略_急救心脑血管疾病需求量的预测分析.pdf

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1、中华灾害救援医学 2019 年 8 月 第 7 卷 第 8 期 Chinese Journal of Disaster Medicine, Vol.7, No.8, August, 2019 421 基于灰色模型和时间序列模型的乌鲁木齐市院前急救 心脑血管疾病需求量的预测分析 张婷婷 1， 冯燕玲2， 李树林2 【摘要】 目的 了解乌鲁木齐市 20112018 年院前急救心脑血管疾病现状并预测未来 5 年情况， 为完善卫生服务体系 和院前急救资源的合理配置提供依据。 方法 收集乌鲁木齐市 2011-01-01 至 2018-12-31 共 427 754 人次院前急救患者病例 信息， 运用横断

2、面研究的方法进行统计描述和分析， 采用单因素灰色 GM （1,1） 模型、 多因素灰色模型和移动平均 MA1 模型进 行院前急救心脑血管疾病总量的年预测， 用单因素灰色 GM （1,1） 模型和 SARIMA 模型进行季节预测。 结果 院前急救心脑 血管疾病患者男女性别比为 1.37 1， 男性发病率 （435.11/10 万） 明显高于女性 （334.62/10 万） ， （2=1 209.098， P0.001） ， 男 性发病率是女性的 1.30 倍。60 岁人群所占比例最大 （62.50%） 、 发病率最高 （2 195.60/10 万） 。心脑血管疾病发病率逐年增 加 （由 2011

3、 年 412.23/10 万增至 2017 年 539.69/10 万） ，春季 （18 804， 26.16%）和冬季 （18 802， 26.16%）高发，尤以 12 月高 发 （7 537， 8.89%） 最多， 多发于高新区 （新市区） （20 897， 24.65%） 。单因素灰色 GM （1,1） 模型、 多因素灰色模型、 移动平均 MA1 模型预测 2023 年院前急救心脑血管疾病总量分别为 18 091、 15 835、 16 268， 平均绝对误差 （mean absolute error， MAE） 分 别为 383.4286、 702.3750、 481.6413。单因素

4、灰色 GM （1,1）模型、 SARIMA 模型对春季的预测量分别为 3 928、 5 928，分别为 332.8065、 72.7778。 结论 乌鲁木齐院前急救心脑血管疾病以男性、 老年人为主， 春、 冬季为高发季节， 多发于新市区。单因 素灰色 GM （1,1） 模型的年预测效果较好， SARIMA 模型的季节预测效果最佳， 未来 5 年院前急救心脑血管疾病需求量将会持续 增加， 卫生行政部门应加大院前急救资源的配置， 提高院前急救心脑血管疾病诊治能力和效率。 【关键词】 乌鲁木齐； 心脑血管疾病； 院前急救； 现状； 预测 【中国图书分类号】 R181.2 Pre-hospital e

5、mergency treatment demand for cardiovascular and cerebrovascular disease in Urumqi based on grey model and time series model: Prediction and analysis ZHANG Tingting1, FENG Yanling2, and LI Shulin2. 1. Dispatching Section, 2. Office, Urumqi Emergency Center, Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 8

6、30002, China Corresponding author: LI Shulin, E-mail: 【Abstract】 Objective The objective of this study was to understand the current status of emergency medical care for pre- hospital cardiovascular and cerebrovascular diseases in Urumqi from year 2011 to 2018, and to predict tendency in the next fi

7、ve years, so as to provide a basis for rational allocation of pre-hospital first aid resources and improve the health service system. Methods 427,754 cases of pre-hospital first aid patients in Urumqi from January 1st, 2011 to December 31st, 2018 were collected. Statistical description and analysis

8、were carried out using cross-sectional method. The annual prediction of total cardio-cerebrovascular diseases in pre-hospital first aid was conducted using single-factor grey GM (1,1) model, multi-factor grey model and moving average MA1 model. Single factor grey GM (1,1) model and SARIMA model were

9、 used for seasonal prediction. Results The male-female ratio of pre-hospital cardiovascular and cerebrovascular diseases patients was 1.37 1. The incidence rate of male (435.11/105) was significantly higher than that of females (334.62/105) (2=1,209.098, P0.001), and 1.30 times of females. Among the

10、 cardiovascular and cerebrovascular diseases patients, the majority were those over 60 years old (62.50%), with the highest incidence rate (2,195.60/105). The incidence of pre-hospital cardiovascular and cerebrovascular diseases increased with year (from 412.23/105 in 2011 to 539.69/105 in 2017). Sp

11、ring (18,804, 26.16%) and winter (18,802, 26.16%) were the high risk season, especially in December (7,537, 8.89%). Patients were mainly from the high-tech zone (20,897, DOI： 10.13919/j.issn.2095-6274.2019.08.001 基金项目： 乌鲁木齐市卫生和计划生育委员会科技计划项目 （201830） 作者单位： 830002， 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市急救中心： 1. 调度科， 2. 办公室 通信

12、作者： 李树林， E-mail： 论著 | ORIGINAL ARTICLES 422 中华灾害救援医学 2019 年 8 月 第 7 卷 第 8 期 Chinese Journal of Disaster Medicine, Vol.7, No.8, August, 2019 心脑血管疾病是各种原因所致的心、脑血管病变 的统称，主要包括高血压、冠心病、脑卒中等。据世 界卫生组织最新数据统计，20002016 年心脑血管疾 病一直高居全球前十位死因之首位，2016 年全球共 1 520 万人死于心脑血管疾病，是低、中、高收入国家 普遍存在的重大公共卫生问题 1。在我国，每年约有 270 万人死

13、于心脑血管疾病 2。一项基于 40 岁以上人 群的前瞻性队列研究显示，心脑血管疾病死因构成比 高达 42.8%3。20052010 年，新疆心脑血管疾病致死 率明显上升，男性发病呈现年轻化的特征 4。回顾性 分析结果显示，新疆疏附县人民医院心脑血管疾病住 院人数逐年递增，20072011 年 5 年内增加 2.7 倍 5。 院前急救对心脑血管疾病患者至关重要，数据统计结 果表明急救的实施可显著降低其致残率和致死率 6。 本研究及张婷婷等 7 的研究均显示，乌鲁木齐院前急 救心脑血管疾病量仅次于创伤。已有研究对乌鲁木齐 院前急救心脑血管疾病的流行病学特征进行分析 8， 但基于长期急救数据的统计分

14、析及其未来预测的研 究还未见报道。本研究以乌鲁木齐市院前急救中心 20112018 年院前急救心脑血管疾病数据为基础，拟 对乌鲁木齐市院前急救心脑血管疾病现状和未来五年 的情况做分析和预测。 1 资料与方法 1.1 资料来源 从乌鲁木齐市 120 院前急救调度指 挥系统数据库中收集 2011-01-01 至 2018-12-31 共 427 754 人次院前急救患者病例信息。疾病分类及编 码参照国际疾病分类标准 ICD-10。本研究中，心脑 血管疾病包括胸痛、 胸闷、 心悸、 心搏呼吸骤停、 高血 压、脑梗、心绞痛、心肌梗死、心脏病、房颤、心衰、 脑出血、 脑血管意外、 脑血管意外后遗症、 低

15、血压、 心 律失常、 心源性猝死、 非心源性猝死、 蛛网膜下腔出 血、 中风、 主动脉夹层、 心包积液、 风湿性心脏病、 过 敏性休克、 心源性休克、 创伤性休克、 感染性休克等。 总人口数、 男女性别人口数、 各年龄段人口数、 人均 GDP、人均可支配收入、人均医疗保健支出增比、老 龄人口数、 医护人员数等所用数据均来自乌鲁木齐市 20112017 年统计年鉴。 1.2 分组 根据乌鲁木齐市 20112017 年统计年鉴， 将年龄分为17、 1834、 3559、60 四组；按照乌鲁 木齐市行政区划分， 分为 9 个地区。根据乌鲁木齐市 气象局标准， 将季节分为春 （35 月） 、 夏 （6

16、8 月） 、 秋 （911 月） 、 冬 （122 月）。 1.3 统计学处理 采用 Excel 2010 建立数据库录入 数据并进行核对， 应用 SPSS 20.0 统计软件对数据进行 分析。分别采用单因素灰色 GM （1,1） 模型、 多因素灰 色模型和移动平均 MA 模型对乌鲁木齐市 20192023 年院前急救心脑血管疾病患者人次进行年预测。季节 预测采用单因素灰色 GM （1,1） 模型和季节性差分自回 归移动平均 SARIMA 模型。单因素灰色 GM （1,1）模 型拟合预测表达式为： ， 其中 a 为发展灰数， b 为内生控制灰数。多因素灰色预测模型 考虑到多种因素对因变量的影响

17、， 结合了多重线性回 归模型与 GM （1,1）模型。移动平均 MA 模型公式为： ， 其中 为白噪声序列， 为模型系数， q 是移动平均模型的阶数。SARIMA 模型 表达式为： SARIMA （p,d,q） （P,D,Q）s， 其中 p 为非季节 性自回归阶数， d 为非季节性差分次数， q 为非季节性 移动平均阶数， P 为季节性自回归阶数， D 为季节性差 分次数， Q 为季节性移动平均阶数， s 为周期。 单因素灰色 GM （1,1）模型和多因素灰色模型 预测在 Excel 2010 中完成，模型精度判断标准见表 24.65%) of Urumqi. The single facto

18、r gray model GM (1,1), multi-factor gray model, and moving average model (MA1) predicted that the total number of pre-hospital cardiovascular and cerebrovascular diseases patients in 2023 was 18,091, 15,835 and 16,268, respectively, and the mean absolute error (MAE) were 383.4286, 702.3750 and 481.6

19、413 respectively. The single factor gray model GM (1,1) and SARIMA model predicted the value in the spring of 2023 would be 3,928 and 5,928 respectively, and the MAE were 332.8065 and 72.7778 respectively. Conclusions Male and elderly patients account for the largest proportion in pre-hospital emerg

20、ency treatment for cardiovascular and cerebrovascular diseases in Urumqi. Spring and winter were the high-incidence seasons, mostly in high-tech zone of Urumqi. The single factor gray model GM (1,1) model has an accurate prediction value, and SARIMA model was the best model for seasonal prediction.

21、The demand of pre-hospital cardiovascular and cerebrovascular diseases emergency medical care will continue to increase in the next five years. The health administrative department should optimize the allocation of emergency resources and improve the capabilities and efficiencies of emergency servic

22、e. 【Key words】 Urumqi; cardiovascular and cerebrovascular diseases; pre-hospital emergency medical care; current situation; prediction a b e a b xx a t += ) 1 () t ( )1( )1( qtttt=q11-.-y q.1 t 中华灾害救援医学 2019 年 8 月 第 7 卷 第 8 期 Chinese Journal of Disaster Medicine, Vol.7, No.8, August, 2019 423 1， MA

23、模型和 SARIMA 模型预测在 SPSS 20.0 统计 软件中进行。模型的比较选用平均绝对误差 （mean absolute error， MAE） 、平 均 绝 对 百 分 比 误 差 （mean absolute percentage error， MAPE） 、均 方 根 误 差 （root mean square error， RMSE）等指标。残差 = 实际值 - 预测值， 。以P 0.05 为差异具有统计学意义。 2 结 果 2.1 乌鲁木齐市 20112018 年院前急救心脑血管疾 病现状研究 2.1.1 人群分布特征 2.1.1.1 性别分布 研究显示，乌鲁木齐市 2011

24、 2018 年院前急救心脑血管疾病患者中，男性共 49 012 人次，女性共 35 776 人次，男女性别比为 1.37 1。 男性发病率（435.11/10 万）明显高于女性（334.62/10 万），且差异有统计学意义（2=1 209.098，P0.001）， 男性发病率是女性的 1.30 倍。男女不同性别的心 脑血管疾病发病率均呈增长趋势，数据显示分别为 （2=74.540，P0.001；2=27.054，P0.001）。见图 1。 2.1.1.2 年龄分布 院前急救心脑血管疾病患者发病 的平均年龄为（63.8316.77）岁。从各年龄段构成比 来看，60 岁人群所占比例最大（62.50

25、%），其次为 3559 岁人群（32.55%），1834 岁人群所占比例较少 （4.15%），17 岁人群占比最少（0.79%）。相应的， 各年龄组发病率60 岁（2 195.60/10 万）、3559 岁 （355.89/10万） 、 1834岁 （69.44/10万） 、 17岁 （24.85/10 万）存在显著差异（2=183 659.616，P0.001），60 岁人群的发病率明显高于其他年龄组，17 岁人群发 病率最低。 2.1.2 时间分布特征 2.1.2.1 年份分布 结果显示，院前急救心脑血管疾 病患者总人次已由 2011 年的 10 279 人次增加到 2017 年的 12

26、014 人次，发病率也在逐年增加（由 2011 年 的 412.23/10 万增至 2017 年 539.69/10 万）且增长趋 势有统计学意义（2=92.647，P0.001），各年份间 发病率存在显著差异（2=1 506.258，P0.001）。心 脑血管疾病患者人次和发病率在 2016 年以后出现急 剧上升趋势。 2.1.2.2 季节和月份分布 季节分布上，春季（18 804 人 次， 占 26.16%） 和 冬 季（18 802 人 次， 占 26.16%）心脑血管疾病发病较多，秋季（17 920 人次， 占 24.93%）和夏季（16 352 人次，占 22.75%）发病相 对较少

27、。月份分布上，以 12 月高发（7 537 人次，占 8.89%） ， 其次为3月 （7 472人次， 占8.81%） 和4月 （7 471人次， 占8.81%） ， 而6月 （6 537人次， 占7.71%） 、 7月 （6 587人次， 占7.77%） 、 8月 （6 425人次， 占7.58%） 院前急救总量较少。 2.1.3 地区分布特征 结果显示，高新区（新市区） 的急救量最大（20 897 人次，占 24.65%），其次分别 为沙依巴克区（19 528 人次，占 23.04%）、天山区 （17 161 人次，占 20.24%）、米东区（9 742 人次， 占 11.49%）、水磨沟

28、区（9 373 人次，占 11.06%）、 经开区（头区）（5 369 人次，占 6.33%）、乌鲁木齐 县（860 人次，占 1.01%），除乌鲁木齐以外的地区及 地址不详，达坂城区院前急救量最少（775 人次，占 0.91%）。 2.2 基于 20112018 年院前急救心脑血管疾病总量 对未来五年情况的预测 2.2.1 院前急救心脑血管疾病总量的年预测 2.2.1.1 单因素灰色 GM（1,1）模型 建立预测模型 ，将所得模型进行 后验差检验得 S1=518.16，S2=1 503.12，C=S1 /S 2=0.34， P=1.00，模型精度达到一级（好），说明模型精度较高， 可用于外推

29、预测。结果见表 2。 2.2.1.2 多因素灰色 GM（1,1）模型 （1）令 Y 为 院前急救心脑血管疾病总量，X1为总人口数，X2为 人均 GDP，X3为人均可支配收入，X4为人均医疗 表 1 模型精度判断标准 图 1 乌鲁木齐市 20112018 年院前急救心脑血管疾病 患者的性别分布及发病率变化 %100 - = 实际值 实际值预测值 相对误差 小误差概率 P 值方差比 C 值预测精度等级 0.950.35一级（好） 0.800.50二级（合格） 0.700.65三级（勉强合格） 0.700.65四级（不合格） 7 .122987)( )1( = txe0 0 . 0t7 7 .112

30、7080 424 中华灾害救援医学 2019 年 8 月 第 7 卷 第 8 期 Chinese Journal of Disaster Medicine, Vol.7, No.8, August, 2019 保健支出增比，X5为老龄人口数，X6为医护人员 数。采用逐步回归分析（Stepwise）法建立多重线性 回归方程，最终 X1、X3进入方程，其回归方程为： 对模型进行检验，得 F=15.530，P=0.013，R2=0.886， 所建模型在检验水准为 0.05 下差异有统计学意义，可 用于预测。 （2）分别对 X1、X3建立灰色 GM（1,1）模型， 得到其平均相对误差分别为 0.33%

31、 和 0.92%，X3的 精度为一级（好），可用于预测，而 X1的精度为 四级（不合格），不能预测。因此，使用缓冲算子 进行处理，并对二阶缓 冲序列建立灰色GM （1,1） 模型， 平均相对误差为0.03%， 精度达到一级（好），可用于预测。利用建立的单因 素灰色 GM（1,1）模型求出 X1、X3在 20182023 年 的预测值。 （3）将 X1、X3的预测值代入回归方程，即可预 测 20192023 年院前急救心脑血管疾病患者总量。结 果见表 2。 2.2.1.3 移动平均 MA 模型 经过反复尝试和比 较，本研究最终选定 MA1 模型，其数学表达式为 。该模型的拟合优 度检验结果显示：

32、R2=0.86，BIC=14.05，说明所选模型 拟合效果较好。残差自相关系数的白噪声检验中，2 检验结果 P 均大于 0.05，因此接受残差序列是不相关 的零假设，可以认为残差的分布是随机的，所建的预 测模型合理，可以进行外推。预测结果见表 2 和图 2。 单因素灰色 GM（1,1）模型、多因素灰色模型、移 动平均 MA1 模型预测的平均相对误差分别为 0.0001、 0.0461、0.0037，再结合表 2 的 MAE、MAPE、RMSE 等 结果，笔者发现单因素灰色 GM（1,1）模型的预测精度 最高，因此笔者以该模型数据作为最终的年预测结果。 2.2.2 院前急救心脑血管疾病患者总量的

33、季节预测 2.2.2.1 单因素灰色 GM（1,1）模型 预测模型为 ，后验差检验结果 S1=249.3483，S2=394.5247，C=S1 /S 2=0.63，P=0.73， 模 型 精 度 为 三 级（ 勉 强 合 格）， 不 能 用 于 预 测。使用缓冲算子 ： 处 理， 并 对 一 阶 缓 冲 序 列 建 立 灰 色 GM（1,1） 模 型 ， 此 时 模 型 S1=64.7491，S2=238.6503，C=S1 /S 2=0.27，P=1.00，精 度达到一级（好），可以用于预测。预测结果见表 3。 2.2.2.2 SARIMA 模 型 根 据 SARIMA 模 型 参 数 表

34、 2 三种模型的年预测结果及精度比较 1)(=ty73879.513人均可支配收入总人口数+069. 0597. 5 )() 1()( 1 1 )(nxkxkx kn dkx+ + = 1621. 0-702.1385580-y+=ttt 年份实际值 单因素灰色 GM（1,1）模型多因素灰色模型MA1 模型 预测值残差相对误差MAE预测值残差相对误差MAE预测值残差相对误差MAE 201110 27910 279 0 0.0000 383.4286 10 279 0 0.0000 702.3750 481.6413 2012 9 266 8 600 6660.0719 9 894 628 0.

35、0678 8 645 6210.0670 2013 9 228 9 202 260.002810 2571 029 0.1115 9 617 389 0.0421 2014 9 555 9 846291 0.030510 6421 087 0.1138 9 813 258 0.0270 201510 50410 534 30 0.0029 MAPE11 052 548 0.0522 MAPE10 570 66 0.0062 MAPE 201610 34211 271929 0.0898 0.0361 11 4901 148 0.1110 0.0679 11 3771 035 0.1001 4.

36、5928 201712 01412 059 45 0.003711 962 520.004311 471 5430.0452 201813 60012 903 6970.051312 473 1 1270.082913 140 4600.0338 201913 80413 02713 782 202014 771 RMSE13 633 RMSE14 189 RMSE 202115 803 518.3336 14 297 831.1013 14 882 739.1510 202216 90915 02815 575 202318 09115 83516 268 注：MAE，平均绝对误差；MAPE

37、，平均绝对百分比误差；RMSE，均方根误差 图 2 院前急救心脑血管疾病患者人次数 MA1 模型预测 )() 1()( 1 1 )(nxkxkx kn dkx+ + = 154) t ( )1( = x 1 . 845e3 0 . 0t 1 1521 .0933 280) t ( )1( = x7 .618e2 0 . 0t 1 2777 .9772 中华灾害救援医学 2019 年 8 月 第 7 卷 第 8 期 Chinese Journal of Disaster Medicine, Vol.7, No.8, August, 2019 425 的 选 定 标 准， 结 合 平 稳 R2、B

38、IC 和 参 数 简 约 化 原 则， 经 过 反 复 尝 试 和 比 较， 本 研 究 最 终 选 定 SARIMA(2,1,0)(2,1,0)4模 型， 其 数 学 表 达 式 为 ， 平稳R2=0.56， BIC=10.860， 说明所选模型拟合效果较好。 残差自相关系数的白噪声检验结果 P 均0.05，可用于 预测。结果见图 3。 观察预测图可知，该模型的预测效果欠佳， 尤其是 2021 年及以后的预测精度不断下降，所以 笔者以月为单位建立 SARIMA 模型对院前急救心 脑血管疾病患者人次数进行预测。建立的预测模 型 为 SARIMA(1,1,1)(1,1,2)12模 型， 其 数

39、学 表 达 式 为 ，平稳 R2=0.53，BIC=8.50， 说明所选模型拟合效果较好。残差自相关系数的白噪 声检验结果 P0.05，可用于预测。各月份预测结果见 图 4。根据各月份的预测结果计算各季节的预测量。 最终预测结果见表 3。对比两种模型预测误差可知， SARIMA 模型的预测精度更高。 3 讨 论 我国心脑血管疾病具有高患病率、高自残率、高 病死率、高复发率等特点，且发病趋于年轻化 9。据 统计，心脑血管疾病已成为我国 27 个省市的首位死 因 10， 每5例死亡人中就有2例死于心脑血管疾病11。 心脑血管疾病的具体机制还不够明确，是基因、环境、 生活方式等多种因素共同作用的结果

40、 12,13。我国的院 前急救体系处于初级发展阶段，仍面临院前急救心 脑血管疾病网络不健全、缺乏规范化救治体系、急救 模式不完善等诸多挑战。本研究发现，乌鲁木齐院前 急救心脑血管疾病以男性、老年人为主，春、冬季 为高发季节，多发于新市区（高新区）。单因素灰 色 GM（1,1）模型、多因素灰色模型、移动平均 MA1 模型预测 2023 年院前急救心脑血管疾病总量分别为 18 091、15 835、16 268，单因素灰色 GM（1,1）模型、 SARIMA 模型对春季的预测量分别为 3 928、5 928。 这将为乌鲁木齐市院前急救心脑血管疾病服务相关卫 生决策提供参考。 )0.288288.

41、01 ( 2 LL+)671 . 0 1.0871 ( 84 LL y 4 ttu= 图 3 院前急救心脑血管疾病患者人次数 SARIMA(2,1,0)(2,1,0)4模型的季节预测 y tLL 1 2 )530 . 0 1 ( ) 575 . 0 1 ( 12 21 y)998 . 0 1 (Lt+= L658 . 1 1 ( += y tLL 1 2 )530 . 0 1 ( ) 575 . 0 1 ( 12 tLu)986 . 0 2 41 2 4 tu) 2 图 4 院前急救心脑血管疾病患者人次数 SARIMA(1,1,1)(1,1,2)12模型的季节预测 表 3 两种模型的季节预测结

42、果及精度比较 季度 单因素灰色 GM（1,1）模型SARIMA 模型 预测值MAE预测值MAE 2019-Q13 396 332.8065 3 815 72.7778 2019-Q23 4273 524 2019-Q33 4593 923 2019-Q43 4904 142 2020-Q13 522 MAPE4 274 MAPE 2020-Q23 554 0.1346 3 963 0.0271 2020-Q33 5864 363 2020-Q43 6204 693 2021-Q13 6524 789 2021-Q23 686 RMSE4 466 RMSE 2021-Q33 720 388.16

43、84 4 868 87.5500 2021-Q43 7545 262 2022-Q13 7885 342 2022-Q23 8225 015 2022-Q33 858MRE5 423MRE 2022-Q43 893 0.1212 5 852 0.0053 2023-Q13 9285 928 2023-Q23 9645 602 2023-Q34 0016 016 2023-Q44 037 注：MAE，平均绝对误差；MAPE，平均绝对百分比误差；RMSE， 均方根误差；MRE，平均相对误差 426 中华灾害救援医学 2019 年 8 月 第 7 卷 第 8 期 Chinese Journal of

44、 Disaster Medicine, Vol.7, No.8, August, 2019 院前急救心脑血管疾病以男性、老年人为主，这 与张婷婷等 8 的研究相一致，说明该类人群为心脑血 管疾病的高危人群，应该给予更多的关注和重视。男 性高发可能与其在社会、家庭中的地位、工作性质、 从事经济活动等所承受更大的生活负担和精神压力有 关。随着年龄的增长，人体的整体机能下降、免疫力 低下、新陈代谢能力减弱、对外界刺激反应能力下降 等使高龄成为心脑血管疾病的高危因素，老年发病比 例增加，同时，老年人心脑血管疾病的发生与血压增 高、 血液黏稠、 不良生活习惯、 代谢异常等密切相关 2。 有研究报道，衰弱

45、也是老年人心脑血管疾病的独立危 险因素 14。另外，随着年龄的增加，心脑血管疾病的 死亡率呈增长趋势，且男性对人群的期望寿命影响更 大 15。人口老龄化加剧将对院前急救心脑血管疾病体 系提出新的挑战。因此，加强男性、老年人健康教育、 改变不良行为习惯、定期体检在降低人群心脑血管疾 病发病率和减轻院前急救工作量方面有重要意义。 春、冬季为高发季节，以 12 月份最为显著。这与 翟红楠等 16 和高霞等 17 的研究相吻合，这可能与 12 月份寒潮来袭、 气温急剧降低导致血管收缩、 血流受限、 心脏耗氧量增加等有关 18。心脑血管疾病发病具有明 显的季节性，且不同的疾病高发季节存在差异，如脑 溢血

46、冬季常见，脑梗塞夏季高发，冠心病和高血压多 发于春季 19。王尚桐等20 的研究发现乌鲁木齐心肌梗 塞发病也存在春、冬季频发的现象，这与笔者的研究 结论相一致。这可能与近年来环境恶化有关。研究显 示，气温、气压、气湿、风速、降水量等气象因素的 变化可导致机体循环系统、 血压和血液流变学的改变， 影响神经反射调节、体液调节，破坏了稳态平衡，进 而诱发心脑血管疾病的发生或改变其疾病进展 21-23， 特别是这些因素的骤然改变如大雾、寒潮等极端天气 将导致发病人数急剧增加。 笔者发现，20112018 年院前急救心脑血管疾 病总量逐年增加，在未来 5 年将继续增加，预计到 2023 年，院前急救患者

47、将增至 18 091 人次，其中春 季达 5 928 人次。这可能与乌鲁木齐社区老年人群高 血压、糖尿病、冠心病、血脂异常、脑卒中、阿尔茨 海默病、轻度认知功能障碍、血管性痴呆等疾病的发 病逐年增加有关 24。经济增长带来的人口流动增加， 人口老龄化、城市化进展加速、高危因素（高血压、 高血脂、糖尿病、超重和肥胖等）暴露不断增加，以 及不良生活方式如较少的体力劳动、久坐、大量高热 能食物的摄入、缺乏规律作息等 10,25,26，也是心脑血 管疾病发病不断增加的重要原因。研究显示，臭氧和 大气颗粒物 PM 2.5 和 PM 10 的浓度升高会增加心脑 血管疾病急救患者人次 27,28，这提示环境

48、破坏和大气 污染也是诱发心脑血管疾病发病的原因之一。因此， 可以通过合理膳食、适量运动等生活方式的改变及改 善环境来降低人群心脑血管疾病的发病率，减缓未来 院前急救总量的增长。 根据本研究数据的特点，单因素灰色 GM（1,1） 模型、多因素灰色模型、移动平均 MA1 模型均可以 进行年预测，以单因素灰色 GM（1,1）模型预测最 好，其结果更具有参考价值；单因素灰色模型 GM （1,1）和 SARIMA 模型也是常见的季节预测模型， 以 SARIMA 模型预测效果最佳。单因素灰色 GM（1,1） 和 ARIMA 模型也被用于心脑血管疾病死亡率的预 测 29-31。魏琴32 用灰色模型对未来两年心脑血管疾 病的