編者按：
寒流來襲，容易誘發各種疾病，對於獨居的老人，尤其是體弱多病者，安全度過寒流很重要。
於1996年9月1日成立的「長者安居服務協會」，是目前香港唯一提供「平安鍾」服務的非牟利機構。「平安鍾」可在距室內約1000英呎（90多米）範圍內，激活自動接駁系統，通知該協會接聽電話的職員報警及安排救護車等。參與服務的長者只要按動「平安鍾」，就有人安排救護車、報警兼實時傳真病歷去醫院，緊急關頭，真是救回了好多人的寶貴生命。
寒冷春節裡，「平安鍾」成了香港老者，尤其是獨居老人的「守護神」。為了了解與服務有關的因素以及通過「平安鍾」緊急救援服務電話而入院的數量，從而促進服務資源的高效動態分配，有研究者研究了寒冷天氣對「平安鍾」緊急救援服務電話使用的影響，使用統計建模的方法計算出閾值溫度，從而為服務的規劃提供幫助以及對需要入院的老人提供了支持。
香港一項案例研究：寒冷天氣對「平安鍾」緊急救援服務電話使用的影響
檢索：張冰
翻譯：李薇（廈門市海滄醫院）
審編：覃婷/周豔芝
1996年2月，香港遭遇了意想不到的漫長寒流，從而導致100多名老人死亡（大多是獨自生活）。因此，香港長者安居協會建立了 「平安鍾」緊急救援服務電話（Personal Emergency Link Service），為老年人提供緊急救援聯繫，也就是在「平安鍾」接收範圍內，使用電話系統提供緊急救援和所有關懷服務。為了促進服務資源的高效動態分配，關鍵是要了解與服務有關的因素以及通過「平安鍾」緊急救援服務電話而入院的數量。
我們首先使用相關協變量的多項式效應函數的Poisson廣義線性模型（GLM）。如果擬合Poisson廣義線性模型中時間序列的殘差表現出明顯的序列相關，那麼Poisson廣義線性自回歸滑動平均模型（GLARMA）會重新擬合數據以此來計算每日電話數量的時間序列中的自相關。如果最佳擬合Poisson廣義線性自回歸滑動平均模型（GLARMA）的相關數據過度離散，那麼負二項式廣義線性自回歸滑動平均模型（GLARMA）會重新擬合以此解釋任何的過度離散。
在所有模式中，工作日和月份的虛擬變量都要被考慮以此來解釋任何循環趨勢，這是由於工作日或月份的影響。長期的時間趨勢模型是通過在研究期間內的日曆時間的多項式函數建立的。最後，通過研究形象化的溫度效應函數圖形，可以確定任何的臨界溫度。
工作日和月份的影響都是顯著的，可以看到星期一比星期天有更多的「平安鍾」緊急救援服務電話，六月的「平安鍾」緊急救援服務電話比一月少。溫度對「平安鍾」緊急救援服務電話具有顯著的非線性影響。低於某個臨界溫度將會使通過「平安鍾」緊急救援服務電話而入院的數量發生過度的增長，這個臨界溫度確定為15℃左右。
我們發現了閾值溫度會使 「平安鍾」緊急救援服務電話的預期數量產生一個過度的增長，這一發現將對服務的規劃提供幫助以及對需要入院的老人提供了支持。
自回歸，計數數據，廣義線性自回歸滑動平均模型（GLARMA），廣義線性模型（GLM），負二項式，非線性效應，過度離散，Poisson回歸，時間序列。
長者安居協會提供的數據包括每日通過「平安鍾」緊急救援電話而入院的數量和從2000年1月1日至2005年12月31日的有效服務用戶。從香港天文臺的氣象歷史資料庫下載這時期每天的天氣信息，例如最低溫度（攝氏度）和相對溼度（百分比）。數據的時間序列圖見圖1。
從圖2看出，我們在0-34的不同滯後期中，將繪製每個不同溫度值的平均呼叫速率作為溫度的函數圖像。該圖顯示了在最多達34天的不同滯後期中，呼叫率和溫度之間存在某種相似的關係。然而這並不奇怪，因為溫度的時間序列在不同滯後期中表現出強烈的自相關。事實上，在1-34的滯後期中，自相關範圍從0.952到0.643。
表1 在最終二項式GLARMA模型中的估計回歸係數
參考文獻：Feng Chen and Paul SF Yip,The influence of cold weather on the usage of emergency link calls:a case study in Hong Kong,BMC Medical informatics and Decision Making(2015)15:66.
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圖文編輯：獨白
審稿：趙靜 孫慶芬