https://www.bmj.com/content/346/bmj.f521

myocardial infarction 心肌梗塞 

disproportionate 不成比例的

smoke-free legislation禁烟令

potential confounders 潜在的混杂因素 

passsive smoking 二手烟 

active smoking 主动吸烟

Platelet aggregation 血小板聚集

endothelial function 内皮功能

segmented Possion regression 分段泊松回归

non-leap year 非闰年

underlying 潜在的

with a peak in admissions重入院的人数达到峰值 

conservative assessment保守估计


目的:评估英格兰于207年7月1日实施无烟立法对心肌梗塞住院病人的近期影响

设计:采用常规收集的医院发作统计数据的中断时间数据,使用分段possion回归分析(2002年7月至2008年9月的入院率)

结果:在校正季节性趋势和人口后,无烟立法后,心肌梗塞的急诊入院人数有略微的下降,立法后,心肌梗塞急诊人数下降了1200(包括重入院患者,有1600人),60岁以下的女性无统计学意义

结论:在控制入院人数的较少和潜在的混杂因素后,无烟立法依旧可以减少心肌梗塞患者入院人数,但与先前的国家相比,英格兰的入院人数下降幅度较小,可能是因为立法前英格兰的二手烟暴露水平相对较低


数据:2002.07.01—2008.09.30判断为心肌梗塞的入院患者,且排除28天内重复入院的数据、确实年龄性别的数据

数据分析:分层(年龄以60为界,性别以男女为界)

因变量——周入院人数

无烟立法日:在无烟立法前后赋值为0或1的分类变量,以立法前五年作为开始日期

下降的趋势:线性假设

非季节的因素:一年中的一周作为一个循环三次样条被包括在内

周长的变化:(第52周非闰年8天,闰年9天)以对数天数的形式加入模型

温度因素:温度影响可能会有延迟,所以引入入院前一周的温度和本周的

流感:每周流感率是从皇家全科医师学院的研究和监视中心获得的

流感和温度作为循环三次样条函数放入模型

圣诞节假期:分类变量(1为是,0为否)

英格兰人口数:回归系数固定为1的预测变量,每周的人口数通过线性内插2002年至2007年的年中人口估计数以及英国国家统计局提供的2008年和2009年的人口预测得出的。

 Temperature  and flu rates were considered as linear terms in the modelwhile week of  year was included as a cyclic cubic spline to capture anyadditional  seasonal patterns that might be  non-linear.(在模型中,温度和流感发病率被视为线性项,而将一年中的周作为一个循环三次样条函数来捕捉任何可能是非线性的额外季节模式)

方法:R.8.1中mgcv里gam和gamm函数 

模型评价——mgcv包里的无偏估计量确定最佳模型(越低越好),残差图,自相关图

预测预防的事件数:预测预防事件数(Ne)=无法规影响下的预测事件数(Now)-实际发生数(Nw)   且有Now=Nw/exp(β)(Now/Nw=exp(β)),因为最开始处理的时候,删除掉了重入院的人数,所以实际的人数可能会大于Ne,因此在这里为了更准确的预测,我们有对包含重入院人数的数据集重新分析了。

模型:总模型+分层亚组模型(温度,流感。假期。一年中的一周,长期趋势),且在俩模型中加入了一阶的自相关模型,来实现自相关性

Byrefitting  the model with false dates for smoke-free legislation, we found  thatnone of the false dates led to a significant impact in the  population as awhole or in men of any age. In women aged over 60,  however, modelling with allbut one of the false dates from the end of  2005 to 2007 yielded  significantresults.(过对无烟立法的假日期模型进行修正,我们发现没有一个错误的日期会对任何年龄段的男性和普通人群产生重大影响。然而,在60岁以上的女性中,用2005年年底至2007年的假日期建模,结果却非常显著。)


讨论:结果没有其他研究显著的可能原因:1.我们控制了更多的混杂因素2.未立法前英格兰本身接触到的二手烟就比较少

烟雾暴露:在立法之前,很多酒吧和餐馆就已经开始禁烟了,有数据表明,有55%的成年员工早就在无烟的环境里工作了,所以颁布法令后,烟雾暴露的减少和反馈的效果就减弱了很多。和苏格兰相比,立法前英格兰的烟雾暴露就比较低,虽然可以用两区域立法时间早晚来解释,但是收集数据的时间大部分是相似的,因此前一种解释不是完全可信的。并且从上世纪90年代开始,被二手烟残害的人数就已大量减少了,就在立法的前一年,暴露的人数下降幅度最大,因此禁烟前患者人数的下降可能也是因为二手烟大量减少,且还要考虑到社会对于二手烟的种种舆论,不一定完全是立法引起的减少。

方法差异:相较于之前的研究,我们考虑了更多的季节性差异和入院人数自身的下降,还有其他因素,因此结果可能更为保守也更接近现实,但还是低估了立法对于入院人数的影响

文献一 | 07.10_Java

亚组研究:针对女性小于60岁无统计学意义的解释(其他的研究也出现了这样的情况,这里我们提出假设)1.这里没理解2.立法前女性二手烟的暴露情况就已经低于男性了3.该亚组入院人数太少,检验效能下降

文献一 | 07.10_Java_02

缺点:

过分依靠医院数据,不知道患者有无主动吸烟,因此不知道立法下降幅度有多少是归功于二手烟暴露或主动吸烟的减少(在尝试另外的研究)

2000年心肌梗塞的诊断标准发生了改变,可能是患病人数比以往更多(我们选用的年份是2002年,并且加入了线性趋势)

入院人数的减少可能代表院外死亡的人增加了(有其他研究暗示入院人数的减少,院外死亡人数也可能减少)

英格兰是英国最后一个对此立法的国家,无对照(即使有对照,不同地域时间的突发也可能让研究无意义)

温度流感等我们采用全英国的数据,但因变量却是英格兰的数据,且混杂因素可能有未知的相关性(我们只好研究短期的)


优点:

英格兰的人口更多,所以更可以察觉到微小的变化

稳健的分段泊松回归使我们考虑了更多的混杂因素


最后 吸烟确实有害健康!