초록 열기/닫기 버튼
많은 문헌들에서 기후요인과 건강과의 연관성에 대한 연구들이 보고되고 있다. 여러 기후요인들 중 특히 기온의 변화가 질환별 사망자수와 연관성이 있다는 결과를 통계 모형을 활용해서 밝혀내고 있다. 기존의 이러한 연구들은 일간 단위의 기온변화와 사망자수를 활용하였지만, 당일의 기온변화가 바로 사망에 영향을 주는 것보다는 몇일 후의 사망에 영향을 주는 것이 일반적이다. 따라서, 본 연구에서는 사망자료와 기후자료를 활용하면서 주간 단위로 자료를 정리하여 연관성 분석을 수행하였다. 기온변화에 가장 큰 영향을 주는 질환으로 허혈성 심장질환과 뇌혈관 질환에 대해서, 1993년부터 2012년까지 서울지역의 65세 이상 사망자 수를 분석대상으로 하였고, 남녀 성별에 따라 구분하였다. 주간 단위의 각 질환별 사망자 수가 반응변수로 두어, 포아송 회귀모형을 고려하면서 이전 사망자 수를 설명변수로 둔 동적모형을 적합하였다. 연도별 주기성을 고려한 사인, 코사인 함수를 보정한 상태에서 기온의 주간 평균값과 일교차의 주간 평균값이 사망자수에 미치는 영향을 구하였다. 모형적합 결과, 기온변화인 큰 일교차는 허혈성 심장질환과 뇌혈관 질환에 높은 사망률을 주고 있음을 알 수 있었다. 특히, 뇌혈관 질환의 경우 기온변화가 여자보다는 남자가 더 큰 영향을 받고 있음을 알 수 있었다.
In many literatures, results are reported for the association between temperature changes and the disease deaths by using statistical models based upon daily data. But, association between daily temperature changes and disease deaths is not exact because deaths are caused by some days after temperature impact. In this paper, we investigated weekly association between temperature changes and deaths caused by the ischaemic heart diseases and cerebrovascular diseases from 1993 to 2012 in Seoul of Korea. After arranging data by intervals, Poisson regression model with dynamic model is considered for the aged ≥65 year deaths. In dynamic model, we used time lags of response variables which are death counts as explanatory variables. In addition, sine and cosine variables are adjusted for explaining periodic effect. The results show that daily difference of temperatures have statistically significant association for the ischaemic heart diseases and cerebrovascular diseases. In conclusion, the greater change of the daily temperature gives the higher the mortality rate.
키워드열기/닫기 버튼
Ischaemic heart diseases, Ccerebrovascular diseases, Daily difference of temperature, Poisson regression model, Dynamic model
