近日，电子科技大学大数据研究中心健康大数据研究所邱航副教授、王利亚助理研究员、余海燕博士等与四川省卫生和计划生育信息中心、成都数联易康等单位合作在International Journal of Environmental Research and Public Health上发表了题为“The Burden of COPD Morbidity Attributable to the Interaction between Ambient Air Pollution and Temperature in Chengdu, China”的研究论文，电子科技大学为论文第一署名单位，目前Int. J. Environ. Res. Public Health影响因子为2.101。
慢性阻塞性肺病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease，COPD）是一种具有高发病率和高死亡率的慢性非传染性疾病。近年来，环境因素与疾病的关联已成为备受关注的热点问题。该研究以成都市主城区2015年—2016年5万余例COPD住院患者病案首页数据为基础，融合区域内6种主要空气污染物（PM10, PM2.5, NO2, SO2, CO, O3）每日浓度数据以及每日气象数据（最高温、最低温、平均温、相对湿度），采用时间序列的Generlized Additive 模型、bivariate response surface模型和stratification parametric模型，分析了温度和空气污染物交互作用与COPD入院率之间的关联性，同时估算了这一交互作用带来的COPD疾病负担。
研究结果显示，PM2.5, PM10, SO2和低温（<9.3°C）的交互作用与COPD发病风险的增加显著关联。以世界卫生组织（WHO）发布的空气质量指南为参考，成都地区PM2.5和PM10与低温交互带来的COPD发病负担分别为高温（>24°C）交互时的8.2倍和10.1倍，男性及老年人群体更易受到这一交互作用的影响。
目前，该文分析方法已作为“四川省省级健康医疗大数据应用平台”的重要功能组成，为主管部门决策提供科学依据。
《Int. J. Environ. Res. Public Health》为MDPI旗下跨学科期刊，主要报道环境化学与计算建模、医学信息学、环境流行病学、生物工程等多个领域最新研究成果。
【延伸阅读】
2017年1月，国务院办公厅印发《中国防治慢性病中长期规划（2017-2025年）通知》，明确提出“运用大数据等技术，加强信息分析与利用，掌握慢性病流行规律和特点，为制定慢性病防治政策与决策提供循证依据”。
2017年5月，四川省卫生和计划生育信息中心与电子科技大学大数据研究中心健康大数据研究所共同启动“基于大数据的环境因素与慢性呼吸系统疾病关联分析”研究专项，进一步加强对疾病、气象、社会经济等健康相关数据的跨域关联分析。
该专项的开展，对四川盆地区域呼吸系统疾病爆发预警、患者住院流向预测以及医疗资源合理配置都具有十分重要的现实意义。
内容来源：健康医疗大数据研究所 编辑：易康医疗大数据
慢性阻塞性肺病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease，COPD）是一种具有高发病率和高死亡率的慢性非传染性疾病。近年来，环境因素与疾病的关联已成为备受关注的热点问题。该研究以成都市主城区2015年—2016年5万余例COPD住院患者病案首页数据为基础，融合区域内6种主要空气污染物（PM10, PM2.5, NO2, SO2, CO, O3）每日浓度数据以及每日气象数据（最高温、最低温、平均温、相对湿度），采用时间序列的Generlized Additive 模型、bivariate response surface模型和stratification parametric模型，分析了温度和空气污染物交互作用与COPD入院率之间的关联性，同时估算了这一交互作用带来的COPD疾病负担。
研究结果显示，PM2.5, PM10, SO2和低温（<9.3°C）的交互作用与COPD发病风险的增加显著关联。以世界卫生组织（WHO）发布的空气质量指南为参考，成都地区PM2.5和PM10与低温交互带来的COPD发病负担分别为高温（>24°C）交互时的8.2倍和10.1倍，男性及老年人群体更易受到这一交互作用的影响。
目前，该文分析方法已作为“四川省省级健康医疗大数据应用平台”的重要功能组成，为主管部门决策提供科学依据。
《Int. J. Environ. Res. Public Health》为MDPI旗下跨学科期刊，主要报道环境化学与计算建模、医学信息学、环境流行病学、生物工程等多个领域最新研究成果。
【延伸阅读】
2017年1月，国务院办公厅印发《中国防治慢性病中长期规划（2017-2025年）通知》，明确提出“运用大数据等技术，加强信息分析与利用，掌握慢性病流行规律和特点，为制定慢性病防治政策与决策提供循证依据”。
2017年5月，四川省卫生和计划生育信息中心与电子科技大学大数据研究中心健康大数据研究所共同启动“基于大数据的环境因素与慢性呼吸系统疾病关联分析”研究专项，进一步加强对疾病、气象、社会经济等健康相关数据的跨域关联分析。
该专项的开展，对四川盆地区域呼吸系统疾病爆发预警、患者住院流向预测以及医疗资源合理配置都具有十分重要的现实意义。
内容来源：健康医疗大数据研究所 编辑：易康医疗大数据
