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脑卒中发病环境因素分析

cerebral_stroke_DA

脑卒中发病环境因素分析

背景

• 脑卒中（俗称脑中风）是目前威胁人类生命的严重疾病之一，它的发生是一个漫长的过程，一旦得病就很难逆转。这种疾病的诱发已经被证实与环境因素，包括气温和湿度之间存在密切的关系。对脑卒中的发病环境因素进行分析，其目的是为了进行疾病的风险评估，对脑卒中高危人群能够及时采取干预措施，也让尚未得病的健康人，或者亚健康人了解自己得脑卒中风险程度，进行自我保护。同时，通过数据模型的建立，掌握疾病发病率的规律，对于卫生行政部门和医疗机构合理调配医务力量、改善就诊治疗环境、配置床位和医疗药物等都具有实际的指导意义。

数据说明

• 原数据

  数据（见Appendix-C1）来源于**某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息以及相应期间当地的逐日气象资料（Appendix-C2）

  • Appendix-C1属性说明

    • Sex(性别)： 1--男，2--女
    • Occupation(职业): 1--- 农民, 2--- 工人, 3--- 退休人员, 4--- 教师, 5--- 渔民, 6--- 医务人员, 7--- 职工, 8--- 离退人员, 空格--- 其他或缺失
    • Note:
      • (a)在“Time of incidence (发病时间) ” 和 “Report time (诊断报告时间)” 中存在不同的时间格式以及错误 (如: #### 或空格)
      • (b)一些数据存在部分缺失 (如: “Age (年龄)”中的 ### 或空格)

  • Appendix-C2属性说明

    • Date (日期): day- 天
    • Aver (High, Low) pres --- 平均(最高，最低)气压 (百帕)
    • Aver (High, Low) temp --- ：平均(最高，最底)温度 (摄氏)
    • Aver (Min) RH --- 平均 (最小)相对湿度 (百分比)

• 处理数据

  • paitent_Data

    • paitent_Data_1.csv -- (对应Appendix-C1/data1.xls)
    • paitent_Data_2.csv -- (对应Appendix-C1/data2.xls)
    • paitent_Data_3.csv -- (对应Appendix-C1/data3.xls)
    • paitent_Data_4.csv -- (对应Appendix-C1/data4.xls)
    • after_clean_paitent_Data_3.csv -- (程序patientData_clean.py针对paitent_Data_3.csv清理结果)

  • weathet_Data

    • weather_07.csv -- (对应Appendix-C2/data5.xls/sheet07)
    • weather_08.csv -- (对应Appendix-C2/data5.xls/sheet08)
    • weather_09.csv -- (对应Appendix-C2/data5.xls/sheet09)
    • weather_10.csv -- (对应Appendix-C2/data5.xls/sheet10)

  • 分析数据

    • patientData.csv -- （在Excel中把四年病人数据汇总，其中paitent_Data_3.csv的数据替换成after_clean_paitent_Data_3.csv里的数据）
    • totData_daily.csv -- （程序weatherData_merge.py处理结果，把weahter_07~10.csv的天气数据合并到一个表，日度数据）
    • month_patinet_Data.csv -- (程序stat_month.py针对日度数据totData_daily.csv统计成月度数据)

问题提出

• 根据病人基本信息，对发病人群进行统计描述
• 建立数学模型研究脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度间的关系
• 阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群的重要特征和关键指标，结合1、2中所得结论，对高危人群提出预警和干预的建议方案

文件说明

• patientData_clean.py

  因为原数据中data3.xls中 Time of incidence字段中日期数据比较混乱，比如有2009／1／1，也有2009-1-1。此程序是为了统一所有字段的格式为 yyyy/mm/dd

• weathrtData_merge.py

  将weahter_07~10.csv的天气数据合并到一个表

• stat_month.py

  将totData_daily.csv日度数据数据统计为月度数据

• report.docx

  分析报告

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