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缺血性脑卒中后患者认知障碍风险预测模型的系统评价1. 内容综述随着人口老龄化及生活方式的改变，缺血性脑卒中发病率逐年上升，成为严重危害人类健康的重大疾病之一。
患者常常伴随认知障碍，这不仅影响患者的生活质量，还可能导致其社会功能下降。
对缺血性脑卒中后患者认知障碍风险进行早期预测，对于临床医生采取针对性治疗和康复措施至关重要。
国内外学者在缺血性脑卒中后认知障碍的研究上已取得了一定进展。
许多学者借助现代科学技术，构建了多种认知障碍风险预测模型。
这些模型大多基于患者的年龄、性别、基础疾病、生活习惯、神经影像学检查等多维度数据，通过统计学方法、机器学习等技术手段进行分析和建模。
这些模型的构建不仅提高了对缺血性脑卒中后认知障碍风险预测的准确度，还为临床医生提供了有力的决策支持。
在已有的研究中，学者们普遍认为，缺血性脑卒中后的认知障碍与大脑的血流灌注、神经细胞的损伤及修复等因素有关。
针对这些因素构建的预测模型往往能够更准确地预测患者的认知障碍风险。
随着医学影像学技术的发展，如磁共振成像（MRI）等技术在预测模型中的应用，使得模型的预测能力得到了进一步提升。
当前的研究仍存在一定的局限性，如样本的代表性、模型的普及性、预测因子的选择等方面仍有待进一步研究和改进。
对于缺血性脑卒中后认知障碍风险预测模型的系统评价，不仅要关注其预测的准确性，还要关注其在实际应用中的可操作性和可持续性。
随着大数据、人工智能等技术的不断发展，相信会有更多先进的方法和模型被应用到缺血性脑卒中后认知障碍的风险预测中，为临床医生提供更加精准、高效的决策支持。
对于缺血性脑卒中后患者认知障碍风险预测模型的系统评价，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
1.1 研究背景与意义随着人口老龄化趋势的加剧和生活方式的改变，缺血性脑卒中（也称为脑梗死）的发病率逐年上升，已成为严重威胁人类健康的重大疾病之一。
缺血性脑卒中后，患者常伴随认知障碍，表现为记忆力减退、注意力不集中、思维迟缓等症状，严重影响患者的生活质量和社会功能恢复。
脑卒中患者跌倒风险预测模型构建脑卒中患者跌倒风险预测模型构建引言：脑卒中是一种常见的心血管疾病，其引起的身体功能障碍与日常生活能力下降会增加患者发生跌倒的风险。
跌倒对脑卒中患者而言是具有严重危害性的事件，可能导致二次伤害和心理压力。
因此，针对脑卒中患者的跌倒风险进行预测和干预具有重要意义。
本文将探讨构建脑卒中患者跌倒风险预测模型的方法和应用。
一、相关因素的选择为了构建跌倒风险预测模型，我们首先需要选择合适的相关因素。
较为常见的风险因素包括年龄、性别、脑梗死偏瘫程度、平衡能力、行走能力、抓握能力、认知功能等。
这些因素均可能对脑卒中患者的跌倒风险产生影响。
二、数据收集与处理我们需要收集一定数量的脑卒中患者的相关数据，包括基本情况、疾病特征、日常生活能力评估等。
在收集数据时，需要注意数据的准确性和完整性，并确保数据样本的代表性。
接下来，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理。
三、模型构建方法在模型构建中，我们可以采用多种方法，如逻辑回归、决策树、支持向量机、人工神经网络等。
这些方法都有各自的优缺点，我们需要根据实际情况选择适合的方法。
此外，为了提高模型的准确性和稳定性，可以采用特征选择和交叉验证等技术。
四、模型评估与验证构建好模型后，我们需要对模型进行评估和验证。
通常可以使用准确率、召回率、F1值、ROC曲线等指标来评估模型的性能。
此外，为了保证模型的泛化能力，还可以使用交叉验证、Bootstrap等方法进行模型验证。
五、模型应用与意义构建好的脑卒中患者跌倒风险预测模型可以应用于临床实践中，用于评估患者的跌倒风险并采取相应的干预措施。
对于高风险患者，可以提前进行干预，如加强康复训练、安排陪护床位、提供辅助器具等。
这样可以有效降低脑卒中患者的跌倒风险，减少二次伤害的发生。
结论：脑卒中患者跌倒风险预测模型的构建对于提高脑卒中患者的日常生活能力、降低跌倒风险具有重要意义。
通过合理选择相关因素、收集和处理数据、采用适当的模型构建方法以及进行模型的评估和验证，可以得到准确而可靠的预测结果。
缺血性脑卒中的动物模型HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】缺血性脑卒中研究中的动物模型想要进行一项基础研究，动物模型必不可少。
缺血性脑卒中研究如火如荼，动物模型也多种多样，有哪些常用的动物模型，以及它们各自的特点就成了研究人员在选择模型时十分关注的问题。
在缺血性卒中过程中，最终的梗死体积和神经功能预后受到多种因素的影响，例如缺血的持续时间、缺血的严重程度、侧枝循环、系统的血压以及梗死产生的原因和位置。
此外，年龄、性别和相对复杂的药物遗传背景也会对其产生影响。
因为卒中是如此复杂的一个疾病，因而动物模型也往往只能覆盖其中个别方面的特点。
虽然中风是一种复杂的疾病，但其存在一些共同的特点，这使得我们有机会用实验来模拟卒中的发生。
缺血性脑卒中的一个重要特点是进展，这也解释了缺血半暗带的存在。
当血流量降至基线值的15-20%以下时，只要几分钟就会产生不可逆的脑损伤核心，并且迅速相周围发展。
其周围的脑组织血流减少得相对较轻，所以此时神经功能缺失而组织结构却是完整的。
但如果脑血流不能恢复，那么这些所谓的半暗带组织就会被纳入梗死核心区。
最常用的一种模型是啮齿动物的线拴法大脑中动脉闭塞模型（MCA），方法是将普通的血管内缝线或特制的线拴放入大脑中动脉开口处，从而达到阻塞血管造成血流量减少的目的。
这种方法的优点是：不需要开颅的手术，并且通过拔出线拴的方法还可以达到在特定时间再通血管的目的，虽然瞬间的血管开通与人体一般的病理生理过程相去甚远，但与近来应用越来越广泛的机械取栓治疗的病理过程不谋而合。
因此，虽然在模型的制作上存在一些问题，但仍是目前最广受认可的一种脑卒中动物模型。
另一种常用的方法是用各种方式直接地闭塞血管，分为永久地闭塞血管（如凝断）和暂时闭塞血管（如结扎），但大多都需要开颅的手术操作。
使用内皮素－1（一种强血管收缩剂）可以诱导短暂的局灶性脑缺血，其产生的病灶可以分布于脑组织任何位置，常常被用于制作腔隙性梗死的模型制作。
脑卒中风险因素的个体化预测模型脑卒中是一种常见且具有严重后果的疾病，给患者和家庭带来了巨大的负担。
随着人口老龄化和生活方式改变的影响，脑卒中的发病率正在不断上升。
为了减少脑卒中的发生和提供更加精确的预测信息，研究人员致力于开发个体化风险预测模型。
本文将介绍脑卒中风险因素个体化预测模型的相关内容。
一、什么是个体化预测模型个体化预测模型是基于大规模流行病学数据和机器学习算法构建而成，可以根据每个患者的特定情况进行风险评估和预测。
与传统的群体风险评估相比，个体化预测模型能够更好地识别出高风险个体，并为他们提供定制化的干预措施。
二、脑卒中风险因素1. 常见非可逆性因素高血压、糖尿病、吸烟、高血脂和心房颤动等因素是脑卒中的主要风险因素。
这些因素会导致动脉粥样硬化和血栓形成，从而增加患者发生脑卒中的风险。
2. 可干预的因素除了非可逆性因素外，还有一些可干预的因素可以减少脑卒中的发病风险。
例如，改善饮食结构、增加体育锻炼、控制体重、限制饮酒以及合理处理压力都能有效降低患者脑卒中的患病率。
三、个体化预测模型的构建个体化预测模型的构建分为两个主要步骤：特征选择和模型训练。
1. 特征选择特征选择是指从大量可能影响脑卒中发生的相关变量中筛选出最具预测能力的变量。
基于统计学方法和机器学习算法，研究人员可以分析大规模数据集，确定与脑卒中相关联的关键特征。
2. 模型训练模型训练是将所选特征输入机器学习算法进行迭代训练，构建个体化脑卒中风险预测模型。
常用的机器学习算法包括逻辑回归、支持向量机和人工神经网络等。
这些算法能够通过对大规模数据的学习和模式识别，提高预测模型的准确性和泛化能力。
四、个体化预测模型的应用个体化脑卒中风险预测模型可以广泛应用于临床实践和公共卫生领域。
1. 临床实践在临床实践中，医生可以通过输入患者相关特征信息，使用个体化预测模型来评估患者发生脑卒中的风险。
根据患者的具体情况，医生可以采取相应的干预措施，如调整药物治疗方案或制定健康管理计划等。
mcao造模流程脑卒中造模技术（Middle cerebral artery occlusion，MCAO）是一种常用的脑卒中模型制备方法，通过阻塞大脑中动脉的某一分支（通常选用大脑中动脉主干的一支——Middle cerebral artery），模拟缺血性脑卒中的发病机制，进而研究脑卒中的病理生理机制、药物治疗效果等。
下面将详细介绍MCAO造模流程。
一、选择动物模型1.1 实验动物选择常见的实验动物包括小鼠、大鼠和猪等，其中小鼠是最常用的实验动物，其体型小、价格低廉、易于饲养管理，同时其脑血管结构较为接近人类，是进行脑卒中研究的理想动物模型。
1.2 动物品系选择在进行动物实验前，需要选择适合的动物品系。
一般选择体重在20-30g之间的健康雄性小鼠，如C57BL/6、BALB/c等品系。
在选择动物时，需注意保证动物的健康状况，确保实验结果的可靠性。
二、MCAO造模手术准备2.1 手术器械准备准备各种手术器械，如手术刀、镊子、显微镊子、细胞吸管等。
保证手术操作的顺利进行。
2.2 麻醉和固定动物将实验动物置于麻醉机中，给予全身麻醉，使其处于深度麻醉状态。
然后将动物固定在手术台上，以确保手术操作的稳定性。
2.3 消毒处理在手术前，需对手术器械、手术区域进行消毒处理，以减少术后感染的风险。
一般使用碘酒或酒精等对皮肤和手术器械进行消毒。
2.4 体温调节在手术过程中，需要注意保持动物的体温稳定，可在手术台下方放置保温器，以保持动物的体温在恒定水平。
三、MCAO造模手术操作3.1 手术部位定位根据动物的头骨特征，在颅骨的边缘位置找到上颞嵴和眼轴之间的凹陷处，这个位置即为手术部位。
3.2 手术切口和暴露动脉在手术部位进行皮肤切口，暴露颅骨表面后，使用高速齿钻穿透颅骨，直至到达脑膜下，用细钳和显微镊子逐层剥离组织，直至暴露中动脉。
3.3 中动脉闭塞使用单根尼龙线或血栓栓钳，在中动脉主干或其分支处进行闭塞，通过牵拉线或闭钳将中动脉关闭，模拟缺血性脑卒中的病变过程。
脑卒中发病预警模型研究夏英【摘要】以2012年全国大学生数学建模竞赛c题为背景，对脑卒中住院病例中的高危人群进行了统计分析，用主成分分析法建立高危人群的预警模型，并给出发病率高低判断的程序流程图及一些干预措施．%Based on the 2012 National Undergraduate Mathematical Contest in modeling C ( MCM), the article gives data filtering on stroke impatients in high-risk. The principal component analysis method is used to estab lish early warning model of populations at risk. Program flow diagram to judge the incidence level and some inter vention measures are given.【期刊名称】《兰州工业学院学报》【年(卷),期】2012(019)006【总页数】4页(P55-58)【关键词】脑卒中;统计分析;主层次分析法【作者】夏英【作者单位】海南工商职业学院基础课部,海南海口570203【正文语种】中文【中图分类】O2241 问题的提出脑卒中(俗称脑中风)是目前威胁人类生命的严重疾病之一.现给出数据(见Appendix-C1)，它来源于中国某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息.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.现需对2007—2010年该城市的脑卒中住院病例中的高危人群进行统计分析，建立高危人群的预警模型，并给出干预措施，为今后脑卒中防治工作提供参考.2 问题分析要求对已有的47 527份病例中的高危人群进行数据的合并、筛选与统计分析，得到脑卒中高危人群的重要特征和关键指标后，用主成分分析法建立高危人群的预警模型，并给出发病率高低判断的程序流程图及一些干预措施.为了简化问题，对信息不全的病人统计数据，采用删除无效记录的方法.并假定所有的统计资料是详实可靠的，剔除的不全数据信息后，不影响后期的问题研究.3 模型的建立及求解3.1 病例信息数据采集现将脑卒中高危人群定义为年龄过60岁患者.对Appendix-C1中给出的61 923份病例记录，统计高危人群的信息.由于有记录空缺的，有记录职业分类不清的，有的时间记录不规范等问题，导致后期提取数据难度很大.因此，先合并4个表格数据，并针对每一类问题，采取相应措施，剔除一些不详实记录，留下有效记录39 143条.利用Excel软件的数据筛选功能，统计出2007—2010年患脑卒中高危人群的信息.3.1.1 合并数据记录合并data1,data2,data3,data4这四个表中的数据，共有记录61 923条.3.1.2 删除所有无效数据1) 删除“Age”栏空白项、“#REF!”项、“###”项、不合理数据如863，985，764等；修改不规范数据，如09改成9，79+1改成80等；2) 删除“Age”栏中年龄小于60岁患者信息；3) 删除“Sex”栏空白项；4) 删除“Time of incidence”栏不合理数据，如：2029，2200等，只保留2007至2010年的有效数据；5) 删除“Occupation”栏不合理数据，如：18，37，9，34，13，“户”等；空白项全部默认为其他职业；修改不规范数据如“gr”、“工”改成“3”，“2、”改成“3”等；通过逐列删除无效数据22 780条，最后得到有效记录39 143条.3.1.3 数据筛选在整理好39 143条有效记录的情况下，利用利用Excel软件的数据筛选功能，统计出2007—2010年患脑卒高危人群的信息.3.2 对高危人群的预警模型首先给出发病率高低判断的程序流程图，再采用主成分分析法建立高危人群的预警模型，并给出一些干预措施.图1 系统预警流程图3.2.1 高危人群的原始指标数据在所给数据信息的基础上，随即抽取6天的数据，对类型指标量化模型为{平均气压、最高气压、最低气压、平均气温、最低气温、最高气温、平均湿度、最小湿度}，对应的相关性量化值为{0.9，0.8，0.7，0.6，0.5，0.3，0.2，0.1}，对影响因素指标量化模型为，{非常强、很强、强、较强、一般、较弱、弱、很弱、无}，对应的影响因素值{1.0，0.9，0.8，0.7，0.6，0.4，0.3，0.1，0}.从而得到原始数据矩阵X40×8.3.2.2 原始指标数据的标准化变换利用公式(1)(2)(3)式中,i=1,2,…,n;j=1,2,…,p，经过变换后的数据均值为0，方差为1.利用上式(1～3)，对原始数据指标做标准化变换，得到新矩阵Z40×8.3.2.3 求相关矩阵利用公式(4)(5)利用公式(4～5)，求出标准化指标数据矩阵的相关矩阵，得到新矩阵R8×8.3.2.4 求特征值和特征向量由相关矩阵求其特征值为：λ1=5.962，λ2=1.711，λ3=0.193，λ4=0.129，λ5=0.004，λ6=0.001，λ7=λ8=0.对应特征向量矩阵lgp为3.2.5 求方差贡献率，确定主成分个数根据公式(5)求出各个特征值的贡献值及累计贡献率特征值为5.962，1.711，0.193，0.129，0.004，0.001，0，0.贡献率(%)为74.523，21.388，2.411，0.616，0.050，0.009，0.001，0.000.累计贡献率(%)为74.523，95.911，98.322，99.938，99.989，99.998，100.000，100.000.因为前两个个特征值的累计贡献率95.911%超过85%，所以可用第1、2主成分作为评价的综合指标.3.2.6 综合评价由公式(6)求出6个目标样本的各自3个主成分的线性加权，结果见下表1.表1 6个样本的主成分线性加权值(2007年) %主成分样本1样本2样本3样本4样本5样本6主成分1-0.78-1.75-2.07-2.29-3.35-3.63主成分20.26-0.58-0.85-1.11-2.16-2.53注：6个样本(1～6)分别取自1月1日至1月6日6天的数据.由公式(7)其中,权数为每个主成分的方差贡献率；利用公式7求得最终评估值，见表2.表2 6个样本的最终评估值(2007年) %综合值样本1样本2样本3样本4样本5样本6F-0.236-0.3800.1230.41-0.2740.258注：6个样本(1～6)分别取自1月1日至1月6日6天的数据.从上表中，可以看到6天中发病率最高的是2007年1月4日，其次是1月6日，依次为：3日、1日、5日、2日.3.3 对高危人群的干预措施1) 提高对危险因素的认识和心理治疗.提高对脑卒中危险因素的认识，定期给高危人群免费上普及性知识课；对不可调节因素(包括：遗传，年龄，性别，簇别)要乐于接受；积极主动面对)可调节因素(包括：血脂异常，高血压，糖尿病，心脏病，吸烟，饮酒，颈动脉狭窄，习惯咸食，缺乏运动，肥胖等).当高危人群已经存在上述危险因素时应及时提供真实的诊断信息及生活习惯，及早对可调节的因素进行有效的干预，是可以达到减少和控制脑卒中发病，提高生活质量的目的.2) 保持良好的心理状态.心理因素可以影响脑卒中高危人群的健康状态，所以应该及时予以疏导、安慰、鼓励.个体应积极调节自身状态，保持乐观情绪，增强治疗信心.3) 增强对脑卒中高危人群一级预防指导.一级预防教育是指对有脑卒中危险因素但无脑卒中病史的个体发生脑卒中的预防.防治高血压、防治高脂血症、防治高血糖.4 模型的优缺点分析及推广4.1 模型优缺点的分析4.2.1 模型的优点1) 数据筛选科学、合理、可信度高.2) 主成分分析法用Matlab软件处理，使得计算变得简单，可行.3) 根据各主成分的贡献率来确定各主成分在评分函数中的权数，弥补了传统定性研究中存在的主观因素影响的不足.4.2.2 模型的缺点1) 为了方便计算，在假设部分我们剔除了一些对结果影响不大的因素，给计算结果造成一定的误差，但误差在允许范围内.2) 主层次分析法对原始变量与分量的关系都是按线性关系处理，然而有时二者之间可能是非线性关系.用线性方法进行处理可能会导致偏差.4.2 模型的推广主层次分析法可以拓展到不同行业中去，如银行在不同发展时期的财务风险评价模型，人才市场预测人才需求，国道主要事故多发段鉴别等.参考文献：[1] 冯杰，黄力伟，王勤，等.数学建模原理与案例[M].北京：科学出版社，2007[2] 郭吉平，黄久仪. 新视角-缺血性脑卒中的预警研究进展[J]. Chinese General Practice, 2005,8(13):1104-1106.[3] 蔡炜华，陈翔，王秋红，等.基于主成分—神经网络风险预警模型研究[J]. 中国科技信息,2006(2):119-120.[4] 李莉，蔡亚平.缺血性脑卒中危险因素的研究[J].湖南环境生物职业技术学院学报，2009，15(5)：28-30.[5] 彭巧玲，于仁和，丁力，等.利用多项分类Logistic回归模型研究脑卒中预后的影响因素[J] . 湖南医科大学学报，1995,20(3)：227-230.。
脑卒中的治疗方案和措施icf引言脑卒中（Cerebrovascular Accident，CVA）是指脑血管疾病引起的脑功能异常，是导致死亡和残疾的主要原因之一。
本文将介绍脑卒中的治疗方案和措施，主要结合了国际分类功能障碍（International Classification of Functioning，Disability and Health，ICF）。
评估与诊断脑卒中治疗的第一步是进行全面的评估与诊断，这有助于确定病情的严重程度和类型，并制定个体化的治疗方案。
ICF模型的应用ICF模型综合考虑了个体的身体结构和功能、活动与参与、环境因素和个体心理因素等方面，有助于全面评估患者的脑卒中后障碍。
- 评估身体结构和功能：包括神经系统、肌肉功能、感觉和认知能力等。
- 评估活动与参与：考虑到患者在日常生活中的能力和社会交往能力等。
- 评估环境因素：包括身体环境和社会环境因素对康复的影响。
- 评估个体心理因素：考虑到患者的情绪、动机和认知因素。
治疗方案急性期治疗脑卒中发生后的前24小时被称为急性期，此时患者病情最为危急。
急性期的治疗主要包括以下方面：- 血栓溶解治疗：对于缺血性脑卒中患者，及早进行静脉血栓溶解治疗，可以恢复梗死区域的血流，减少脑损伤。
- 抗凝治疗：对于某些特定的脑卒中患者，如心房颤动引起的栓塞性脑卒中，抗凝治疗可以防止血栓再形成。
- 血管重建治疗：针对特定的脑卒中类型，如脑动脉瘤破裂引起的出血性脑卒中，可以进行血管重建手术。
早期康复在急性期治疗后，进入早期康复阶段，此时患者的生命体征和病情已经稳定。
早期康复的目标是促进患者的功能恢复和避免并发症。
- 物理疗法：包括按摩、理疗、体能训练等，可以帮助患者降低肌肉痉挛、改善肌力和平衡能力。
- 言语和语言康复：针对脑卒中患者出现的言语和语言障碍，可以进行言语疗法和语言康复训练。
- 心理咨询：脑卒中患者常常伴随有焦虑、抑郁等心理问题，心理咨询师可以帮助患者调整心态，增强康复动力。
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： C题我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： Y3601 所属学校（请填写完整的全名）：西安欧亚学院参赛队员 (打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：日期： 2012 年 9 月 7 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：脑卒中发病环境因素分析及干预摘要本题主要讨论的是不同人群的性别、职业、年龄段和月份对脑卒中发病人数的影响，以及环境因素对脑卒中发病人数的影响，分别建立概率模型和多元回归模型，用Excel 软件和Matlab软件分别求解，并对脑卒中发病的高危人群给出预警和干预的建议方案。
针对问题一，从附件（Appendix-C1）统计出人群的性别、职业、年龄段和月份各自的人数，先根据脑卒中发病男女人数占脑卒中发病总数人数的比例，建立概率模型，得出男性人数的发病率高于女性人数的发病率。
其次根据脑卒中发病职业人数占脑卒中发病总数人数的比例，建立概率模型，得出在不同职业下脑中卒的发病率所占的人数可排序为：农民、退休人员、工人、离退人员、职工、教师、医务人员、渔民。
再次根据脑卒中发病人数占脑卒中发病总数人数的比例，建立概率模型，得出在不同年龄段下发病率的人数不同，且在60-89岁的年龄段下发病率的人数最多，在10-49岁，90-109岁的年龄段发病率的人数相对较少。
然后根据相同职业下不同性别脑卒中发病人所占脑卒中发病总人数的比例，建立概率模型，得出在相同的职业下男性的发病率人数高于女性的发病率人数。
最后根据不同年份相同月份的脑卒中发病人数所占脑卒中发病总人数的比例，建立概率模型，得出当季节月份变化时，发病率就有所变化，即脑卒中发病有明显的季节性，冬春季高发，夏秋季低发。
针对问题二，从附件所给出的数据可知，影响脑卒中发病人数的环境因数，主要有8个：月平均气温、月平均气压、月平均相对湿度、月平均最高气温、月平均最高气压、月平均最低气温、月平均最低气压、月平均最小相对湿度。
因此对附件（Appendix-C2）统计出8个数据，先以的月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温与脑卒中发病人数之间建立三元回归模型，对求解结果分析，得出月平均气温对脑卒中发病人数影响最大；再以月平均气压、月平均最高气压、月平均最低气压与发病人数之间建立三元回归模型，对求解结果分析，月平均最低气压对发病人数影响最大；然后以月平均相对湿度、月平均最小相对湿度与发病人数之间建立二元回归模型，对求解结果分析，得出月平均最小相对湿度对发病人数影响最大；最后以月平均气温、月平均最低气压、月平均最小相对湿度与脑卒中发病人数之间建立三元模型，对求解结果分析，得出脑卒中发病人数影响大小的顺序为：月平均最小相对湿度、月平均最低气压、月平均气温。
一、问题重述脑卒中（俗称脑中风）是一组急性血管病的总称。
它是目前威胁人类生命的严重疾病之一，而且它的发生是一个很漫长的过程，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（见Appendix-C1）来源于中国某城市各家医院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）。
请根据题目提供的数据，回答以下问题：1．根据病人基本信息，对发病人群进行统计描述。
2．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。
3．查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。
二、模型假设1、假设将附件中所给数据中出现的空格、其他或缺失的数据归为一类；2、假设重复住院或再发者及发病时间不详者未统计在内；3、假设三、符号说明i Q 表示不同性别的发病人数比例； i P 表示不同职业的发病人数比例； i M 表示不同年龄段的发病人数比例； i F 表示相同职业不同性别的发病人数比例； i G 表示不同年份相同月份的发病人数比例； i A 表示不同的性别总人数（1,2i =）；i B 表示不同职业的总人数（1,2,3,4,5,6,7,8i =）； i C 表示不同年龄段的总人数（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11i =，1表示0-9岁，2表示10-19，其他以此类推）；ij D 表示相同职业下不同性别的总人数（1,2i =表示性别，1,2,3,4,5,6,7,8j =表示职业）； ijE 表示不同年份相同月份下的总人数（1,2,3,4i =表示2007年到2010年；1,2,3...12j =表示相应的月份）； N 表示总人数；F表示月平均人数；1x 表示月平均气温； 2x 表示月平均最高气温； 3x 表示月平均最低气温；1y 表示月平均气压； 2y 表示月平均最高气压； 3y 表示月平均最低气压； 1z 表示月平均相对湿度； 2z 表示月平均最小相对湿度。
四、问题分析本题主要研究了不同人群对脑卒中发病率的影响因素，以及脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度间的关系。
针对问题一，我们根据附件（Appendix-C1）所给的数据，由假设1可知，利用Excel 软件进行数据筛选统计时，可以将数据中出现的空格、其他或缺失的数据归为一类，然后根据在不同性别、年龄、年份（月份）、职业下所占总人数的比例建立相应的模型，再利用Excel 软件筛选统计数据计算并得出结论。
针对问题二，根据附件（Appendix-C2），先统计出月平均气温、月平均气压，月平均相对湿度；月平均最高气温、月平均最高气压、月平均最低气温；月平均最低气压、月平均最小相对湿度的数据。
再根据气温对脑卒中发病人数的影响，建立脑卒中发病人数与月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温的三元回归模型；气压对脑卒中发病人数的影响，建立月平均气压、月平均最高气压、月平均最低气压的三元回归模型；相对湿度对脑卒中发病人数的影响，建立脑卒中发病人数与月平均相对湿度、月平均相对最小湿度的二元回归模型。
通过对各自多元模型的求解，可得出气温、气压、相对湿度，各自相应影响的最大相关系数，最后根据最大相关系数所对应的变量与脑卒中发病人数之间的关系，建立三元回归模型，通过对模型的求解，可得到气温、气压、相对湿度对脑卒中发病率影响大小的排序。
针对问题三，五、模型建立与求解5.1问题一根据对问题一的分析，要统计出各种情况下脑中卒发病人群的总人数，首先要统计出在性别、年龄、年份（月份）、职业下的发病情况，再利用Excel 软件作出图表，得出相应的结论。
5.1．1不同性别下的发病人数比例由问题一的分析可知，根据对不同性别人脑卒中发病人数占脑卒中发病总人数的比例建立概率模型，即i i A Q N=（1）其中，i A 表示不同的性别脑卒中发病总人数（1,2i =），我们根据所给数据利用E xcel 软件进行筛选统计数据（见附录1）代入公式（1），计算并得出结果如下表1所示：表1性别比例表性别 比例 男 0.538 女 0.462由表1可知，男性人数的脑卒中发病率高于女性人数的脑卒中发病率。
5.1.2 不同职业下的发病人数比例由问题一的分析可知，根据对不同职业脑卒中发病人数占脑卒中发病总职业人数的比例建立概率模型：i i B P N=（2）结合假设1可知，我们将附件所给数据中出现的空格、其他或缺失的数据归为一类，其他职业的人数为:i B （1,2,3,4,5,6,7,8i =分别表示农民，工人，退休人员，教师，渔民，医务人员，职工，离退人员），然后我们利用E xcel 软件统计数据（见附录2）代入公式（2），计算并画出如下图1所示：图1由图1可知，在不同职业下脑中卒的发病率所占的人数可排序为：农民、退休人员、工人、离退人员、职工、教师、医务人员、渔民。
5.1.3不同年龄段的发病人数比例由问题一的分析可知，根据不同年龄段脑卒中发病人数占脑卒中发病总人数的比例，建立概率模型：i i C M N=（3）其中，i C 表示不同年龄段的总人数（1,2,3, ,11i =⋯；1表示0-9岁，2表示10-19 岁, 3表示20-29岁，…，11表示100-109岁），然后我们利用E xcel 软件统计数据（见 附录3）代入公式（3），并计算得出结果如下表2所示：表2各年龄段人数所占比例表年龄段 人数 所占比例0-9岁 192 0.31% 10-19岁 72 0.12% 20-29岁 242 0.39% 30-39岁 6461.04%40-49岁 2833 4.54% 50-59岁 7227 11.59% 60-69岁 15147 24.30% 70-79岁 20560 32.98% 80-89岁 12771 20.49% 90-99岁 2635 4.23% 100-109岁 14 0.01%由表3可知，在不同年龄段下发病率的人数不同，且在60-89岁的年龄段下发病率的人数最多，在10-49岁，90-109岁的年龄段发病率的人数相对较少。
5.1.4相同职业下不同性别的发病人数比例由问题一的分析可知，根据在相同职业下不同性别脑卒中发病人所占脑卒中发病总人数的比例，建立概率模型：ij i D F N=（4）其中，相同职业下不同性别的发病人数比例为：i F （1,2i =；1表示男，2表示女）， ijD 表示相同职业下不同性别的总人数（1,2i =表示性别，1,2,3,4,5,6,7,8j =表示职 业），我们根据所给数据利用E xcel 软件筛选统计数据（见附录4）代入公式（4），计算并得出结果如下表3所示：表3相同职业不同性别比例表职业 男 女 总人数 男所占总比例 女所占总比例 农民 17047 14713 31760 38.9% 33.6% 工人 2279 1303 3582 5.2% 2.98% 退休人员 3560 2517 6077 8.1% 5.8% 教师 82 41 123 0.18% 0.09% 渔民 10 18 28 0.02% 0.04% 医务人员 22 14 36 0.05% 0.03% 职工 470 185 655 1.1% 0.42% 离退人员 879 571 1450 2.01% 1.48% 由表4可知，在相同的职业下男性的发病率人数高于女性的发病率人数。
