金华市大气PM2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响研究

目的 研究金华市大气PM_2.5对儿童呼吸系统门诊量的影响。方法 采用基于Poisson 分布的广义相加模型(generalized additive mode,GAM),控制气象因素、长期趋势和星期几效应等混杂因素,分析2015－2016年PM_2.5浓度和0~14岁儿童呼吸系统门诊量的关系及滞后效应。结果 2015－2016年金华市大气PM_2.5日均质量浓度为50.32 μg/m³,PM_2.5 浓度与5种气象因素日均值之间存在一定的相关性。Spearman 相关性分析发现大气PM_2.5日均浓度与儿童呼吸系统日门诊量之间存在正相关(r=0.298, P＜0.05)。广义相加模型结果分析,PM_2.5对儿童呼吸系统门诊量存在滞后效应,滞后效应第1 d最强,PM_2.5质量浓度每增加10 μg/m³,儿童呼吸系统疾病门诊量增加0.048 8%(95%CI:0.030 1%~0.059 5%)。结论 金华市大气PM_2.5浓度升高可导致儿童呼吸系统患病风险增加,应采取措施保护易感人群。     

2014—2017年沈阳市细颗粒物对居民循环系统疾病死亡的影响

目的 探讨沈阳市2014—2017年大气PM_2.5污染与居民循环系统疾病死亡之间的关系。 方法 分析沈阳市2014—2017年PM_2.5污染特征、气象特征以及居民循环系统疾病死亡水平,采用广义线性模型分析大气PM_2.5对居民循环系统疾病死亡的影响。 结果 循环系统疾病死亡人数与气压、大气PM_2.5、PM₁₀、SO₂和O₃-8 h浓度呈正相关,相关系数分别为0.284、0.178、0.155、0.244和0.118;与温度和NO₂呈负相关,相关系数分别为-0.327和-0.234。单污染物模型中,PM_2.5在当天浓度每升高10 μg/m³对全体人群、女性和老年人循环系统疾病死亡的ER值分别为0.24%(95%CI:0.06%,0.42%)、0.40%(95%CI:0.13%,0.67%)和0.23%(95%CI:0.03%,0.43%);双污染物模型中,PM_2.5与PM₁₀联合作用,对全体人群循环系统死亡人数影响最大,混合污染物每升高10 μg/m³对全体人群循环系统疾病死亡的ER值为0.48%(95%CI:0.07%,0.89%);多污染物模型中,混合污染物为PM_2.5+PM₁₀+NO₂+SO₂+O₃、PM_2.5+PM₁₀+NO₂+O₃、PM_2.5+PM₁₀+ SO₂+O₃和PM_2.5+PM₁₀+O₃组合时对循环系统死亡的影响最大,四种组合的混合污染物浓度每升高10 μg/m³对全体人群循环系统疾病死亡的ER值分别为0.57%(95%CI:0.16%,0.99%)、0.57%(95%CI:0.16%,0.98%)、0.57%(95%CI:0.16%,0.99%)和0.57%(95%CI:0.16%,0.98%)。 结论 循环系统疾病死亡率会随着PM_2.5浓度升高而增加。PM_2.5与其他污染物联合作用时对循环系统疾病死亡人数的影响最大。     

深圳市新生儿早产影响因素的病例对照研究

目的 探讨深圳市新生儿早产相关危险因素,为预防早产提供参考依据。 方法 在深圳市某妇幼保健院选取2015年1月1日－12月31日分娩的产妇和新生儿为研究对象,以妊娠满28周不足37周的200例新生儿母亲为病例组,妊娠满37周~42周的200例新生儿母亲为对照组。收集2014年1月1日－2015年12月31日SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和O₃逐日浓度。运用logistic回归模型分析早产影响因素。 结果 2014－2015年深圳市空气质量良好。病例组和对照组孕早期SO₂暴露浓度分别为(10.00±5.10)μg/m³、(8.66±5.03)μg/m³,NO₂暴露浓度分别为(38.23±15.98)μg/m³、(35.33±15.01)μg/m³,差异均有统计学意义(P＜0.05);病例组和对照组孕晚期PM₁₀暴露浓度分别为(54.26±28.00)μg/m³、(51.39±27.92)μg/m³,PM_2.5暴露浓度分别为(32.96±19.20)μg/m³、(30.11±18.36)μg/m³,差异均有统计学意义(P＜0.05)。病例组和对照组产妇年龄分别为(29.2±5.4)岁、(27.6±6.0)岁,家族早产史所占比例分别为38.5%、26.5%,大专及以上文化程度所占比例分别为62.5%、73.5%,差异均有统计学意义(P＜0.05)。进一步进行早产影响因素的多因素logistic回归分析发现:产妇年龄(OR=1.009, 95%CI:1.002~1.018)、有家族早产史(OR=1.308,95%CI:1.019~1.714)、孕晚期PM_2.5(OR=1.387,95%CI:1.112~1.579)、孕晚期PM₁₀(OR=1.267,95%CI:1.108~1.531)、孕早期SO₂(OR=1.118,95%CI:1.009~1.329)、孕早期NO₂(OR=1.106,95%CI:1.009~1.273)对早产有影响。 结论 深圳市空气SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5污染、产妇年龄和家族早产史与早产有关。     

2015-2017年广州市番禺区大气PM2.5污染对某医院儿童呼吸系统疾病门诊量的影响

目的 探讨广州市番禺区大气PM_2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响。方法 通过医院信息系统收集广州市番禺区某医院2015—2017年儿科呼吸系统疾病日门诊量资料,同时通过广州市环保局收集同期环保资料,通过中国气象数据网收集同期气象资料,采用Spearman相关分析、时间序列广义相加模型（GAM）分析大气PM_2.5浓度与同期医院儿科呼吸系统疾病门诊就诊量的关系。结果 Spearman相关分析结果显示,儿科呼吸系统疾病门诊量与PM_2.5浓度呈正相关（r=0.16, P<0.05）。时间序列分析结果显示,儿科呼吸系统疾病门诊量在滞后3~5 d均有显著性增加效应（P<0.05）,滞后第4天PM_2.5浓度对呼吸系统疾病门诊量的影响最强,PM_2.5浓度每增加10 μg/m³,呼吸系统疾病门诊量增加0.72%（95%CI：0.22%~1.23%）。结论 2015—2017年广州市番禺区大气PM_2.5污染对儿童呼吸系统疾病门诊量有显著影响,且存在滞后效应,PM_2.5浓度增加会导致儿童呼吸系统疾病门诊量增加。     

珠海市空气污染对人群死亡的影响

目的 研究珠海市空气污染对居民死亡的短期影响。 方法 从中国空气质量在线监测分析平台获得2014-2017年每日空气污染物颗粒物质(particular mater,PM)、二氧化硫(sulfur dioxide,SO₂)、一氧化碳(carbon monoxide,CO)、二氧化氮(nitrogen dioxide,NO₂)、臭氧(ozone,O₃)等数据。结合人群死亡监测数据,采用泊松回归分析方法分析空气污染物对人群死亡的影响。 结果 2014-2017年空气中PM_2.5、NO₂污染物对人群非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和心血管系统疾病死亡发现显著的关联。随着PM_2.5每升高10 μg/m³,人群非意外总死亡人数在滞后0~3 d均上升3.89%(95%CI:1.40~6.44%);呼吸系统疾病死亡人数在当天、滞后2~3 d分别上升9.84%(95%CI:2.24~18.0%)、12.6%(95%CI:4.81~21.1%)、12.7%(95%CI:4.91~21.1%);心血管系统疾病死亡人数在滞后2~3 d分别上升5.00%(95%CI:1.26~8.88%)、4.44%(95%CI:0.72~8.29%)。随着NO₂每升高10 μg/m³,人群非意外总死亡人数在滞后0~3 d均上升1.73%(95%CI:0.26~3.22%);心血管系统疾病死亡人数在滞后0~1 d分别上升2.98%(95%CI:0.75~5.26%)、2.68%(95%CI:0.45~4.96%)。 结论 2014-2017年监测数据发现PM_2.5对人群非意外总死亡、心血管系统疾病、呼吸系统疾病死亡有显著影响。NO₂对人群非意外总死亡、心血管系统疾病死亡有显著影响。     

2017年广州市空气污染物对急救人数的影响分析

目的 了解空气污染物浓度对广州市居民的急救就诊影响情况,为有效提高空气污染相关疾病的早期预防和控制能力提供科学依据。方法 采用时间序列的半参数广义相加模型（GAM）,控制每日急救人次的长期趋势、气象因素、“星期几效应”等混杂因素后,分析广州市2017年1月1日至12月31日大气中逐日的SO₂、NO₂、CO、PM_2.5、PM₁₀、O_3-1h、O_3-8h浓度与居民急救人数的关系。结果 2017年广州市空气中主要污染物为CO,全年空气中PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO浓度12月最高,6月最低;O₃（O_3-1h、O_3-8h）8月份浓度最高,1月最低;SO₂12月最高,1月最低。2017年日均急救人数为405.08例,呼吸系统疾病日均急救人数为26.57例,循环系统疾病日均急救人数38.44例。GAM模型分析结果显示,SO₂、NO₂、CO浓度每上升10个单位,当天及滞后3 d内日均急救总人数相应增加。SO₂浓度升高的当天及滞后第3 天时对呼吸系统疾病急救人数影响最大,每上升10个单位,呼吸系统疾病急救人数分别增加8.01%、9.62%。逐日空气污染物浓度对循环系统疾病急救人数的影响无统计学意义。结论 广州市空气污染物对居民健康存在急性影响,尤其对呼吸系统产生影响,应做好污染物控制,在中、重污染天气下做好敏感人群的健康防护。     

2018—2020年西宁市城区PM2.5对儿童呼吸系统门诊量影响的时间序列分析

目的 探讨西宁市城区PM_2.5对儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病门诊量的影响。方法 收集2018—2020年西宁市城区逐日气象资料、大气污染物数据、儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病门诊量并进行分析。采用基于Quasi-Poisson回归的广义线性模型(GLM),控制时间的季节和长期趋势、气象因素、星期几效应后,分别开展PM_2.5与逐日儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病门诊量的单滞后效应(lag0～lag7)和累积滞后效应(lag01～lag07)分析,计算PM_2.5每升高10μg/m³时儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病增加的超额危险度(ER)。结果 2018—2020年西宁市城区PM_2.5浓度变化趋势与儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病门诊量呈现一致的月度特征,PM_2.5年平均浓度为32μg/m³,儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病日均门诊量依次...     

唐山市PM2.5污染对城市居民呼吸系统疾病日门诊量的影响

目的 评价PM_2.5污染程度对唐山市城市居民呼吸系统疾病日门诊量的影响。方法 收集唐山市2013年11月－2014年3月、2014年11月－2015年3月、2015年11月－2016年3月的气象监测数据、大气污染物浓度资料及各三级甲等综合性医院呼吸系统疾病日门诊人数,采用Pearson相关分析大气污染物、气象因素以及呼吸系统疾病门诊量之间的相关性；采用时间序列的广义相加模型分析大气污染浓度与呼吸系统疾病日门诊量之间的关联性。结果 2013年11月－2014年3月、2014年11月－2015年3月、2015年11月－2016年3月三个时间段内,各大气污染物之间每日浓度的相关性分析结果显示PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO之间存在明显的正相关,各大气污染物与气湿之间呈正相关,除PM_2.5外,其他污染物与呼吸系统疾病日门诊量之间无明显的相关性。其中PM_2.5分别滞后1、2、4 d对呼吸系统疾病日门诊量影响最大。且PM_2.5浓度每增加10 μg/m3时,呼吸系统疾病日门诊量分别增加0.25%(95%CI：0.18%~0.32%)、0.65% (95%CI：0.31%~0.99%)、0.42% (95%CI：0.11%~0.73%)。结论 唐山市PM_2.5污染程度增高会导致呼吸系统疾病日门诊量的增加。     

2014—2018年武汉市大气颗粒物的急性超额死亡风险研究

目的 探讨武汉市大气颗粒物(PM₁₀、PM_2.5)对人群的急性超额死亡风险和导致的年均超额死亡人数。 方法 收集2014年1月—2018年12月武汉市城区每日死亡人数、PM_2.5和PM₁₀日均浓度以及气象条件等资料。采用广义相加模型分析PM_2.5、PM₁₀与非意外死亡人数的暴露-反应关系,表征武汉市PM_2.5和PM₁₀对暴露人群短期超额死亡的影响。 结果 5年间,PM_2.5和PM₁₀年均浓度从2014年的88.7 μg/m³和115.4 μg/m³逐年下降到2018年的51.6 μg/m³和75.0 μg/m³;每日PM_2.5、PM₁₀浓度与非意外死亡人数均显著相关,并存在显著的滞后效应。在lag 0 d,PM_2.5和PM₁₀浓度每升高10μg/m³,非意外死亡人数分别升高1.03%(95%CI: 0.82%~1.23%)和0.67%(95%CI:0.51%~0.82%);5年间,PM_2.5和PM₁₀污染所致武汉城区当日暴露人群平均每年超额死亡338人和104人。 结论 大气颗粒物PM_2.5和PM₁₀浓度升高可能导致非意外死亡人数的显著升高,显著增加居民的短期超额死亡风险。     

2017年深圳市大气PM2.5污染状况及其来源解析研究

目的 探讨深圳市大气PM_2.5污染状况及其污染来源,为防治空气污染和保护人群健康提供参考依据。 方法 于2017年1－12月每月10－16日分别在深圳市南山区和龙岗区各设置一个监测点采集大气PM_2.5样品,分析样品PM_2.5质量浓度及PM_2.5中多环芳烃、重金属和水溶性离子含量,采用因子分析法对PM_2.5污染来源进行分析。 结果 研究期间南山区和龙岗区PM_2.5质量浓度中位数分别为0.041 mg/m³、0.039 mg/m³(Z=-0141,P=0.888),超标率分别为8.333%、7.143%(χ²=5.063,P=0.018)。因子分析法源解析发现:多环芳烃污染源为汽车尾气(南山区和龙岗区贡献率分别为49.986%、54.226%)、燃煤(南山区和龙岗区贡献率分别为16.936%、19.669%)和工业原料(南山区和龙岗区贡献率分别为9.270%、8.353%);水溶性离子污染源为汽车尾气、工业污染(贡献率为58.694%)和燃煤(贡献率为27.751%);重金属元素污染源为汽车尾气、工业冶金(南山区和龙岗区贡献率分别为55.993%、62.004%)和建筑尘(南山区和龙岗区贡献率分别为21.875%、11.051%)。 结论 2017年深圳市大气PM_2.5污染较轻,其主要来源于汽车尾气、工业、燃煤尘的复合污染。     

天津市武清区环境空气PM2.5与急性呼吸道感染性疾病的关联研究

目的 探讨PM_2.5浓度与急性呼吸道感染性疾病的关联。方法 收集2015－2017年环境空气主要污染物浓度指标、气象指标、11种急性呼吸道感染性疾病的发病或就诊资料,应用Spearman相关分析和因子分析等统计学方法分析每种疾病发病情况与PM_2.5浓度的关联。结果 2015－2017年武清区月均PM_2.5浓度范围为41.00~137.00 μg/m³,中位数为62.00 μg/m³,每年4-9月份53.00(46.50,63.00)μg/m³较低,10月-翌年3月份74.50(61.00,94.25)μg/m³较高,差异有统计学意义(U=43.000,P<0.001)。三年间的月均PM_2.5浓度差异无统计学意义(H=1.435,P=0.488)。研究病种每年4-9月份和10月-翌年3月份两时间段发病数据差异有统计学意义的是肺炎(t=2.850,P=0.007)、上感(U=30.000,P<0.001)和急性咽部炎症(U=79.000,P=0.009)和急性气管炎(t=3.529,P=0.001),三年间百日咳(H=6.751,P=0.034)、肺炎(F=16.671,P<0.001)和急性下呼吸道感染(H=16.727,P<0.001)的发病数据差异有统计学意义。研究病种中与PM_2.5浓度单因素分析相关系数具有统计学意义(P<0.05)的病种是水痘(r=0.375,P=0.024)、上感(r=0.503,P=0.002)、急性咽部炎症(r=0.385,P=0.020)和急性气管炎(r=0.575,P<0.001)。多因素因子分析中月均PM_2.5浓度在各自因子上的载荷系数分别为0.865、0.841、0.807和0.841,四个病种与含月均PM_2.5浓度的各因子得分相关系数也均有统计学意义(P<0.05)。急性气管炎与前一月的月均PM_2.5浓度单因素分析有关联(r=0.591,P<0.001),多因素分析与含月均PM_2.5浓度的因子得分也有关联(r=0.360,P=0.031),存在明显的滞后效应。结论 环境空气PM_2.5浓度的增加可使水痘、上感、急性咽部炎症和急性气管炎这些急性呼吸道感染性疾病发病升高。政府部门应采取措施减少环境空气污染,做好大众预防急性呼吸道感染性疾病的健康教育。     

北京市延庆区大气污染物对呼吸系统疾病门急诊量的影响

  目的  探讨北京市延庆区大气污染对人群呼吸系统疾病门急诊量影响。  方法  收集2014-2017年北京市延庆区二级医疗机构的呼吸系统疾病每日门急诊量数据和同期气象数据资料以及大气污染数据资料,运用时间序列的广义相加模型,在控制混杂因素的基础上,分析大气污染物浓度与呼吸系统门急诊量的关系以及滞后效应。  结果  研究表明,大气中空气动力学直径当量直径≤ 2.5 μm的颗粒物（particulate matter 2.5,PM_2.5）每增加10 μg/m3,呼吸系统门急诊量增加0.11%（RR=0.11,95%CI:0.09~0.14,P=0.001）;大气中空气动力学直径当量直径≤ 10 μm的颗粒物（particulate matter 10,PM₁₀）每增加10 μg/m3,呼吸系统门急诊量增加0.17%（RR=0.17,95%CI:0.15~0.19,P=0.001;二氧化氮（nitrogen dioxide,NO₂）每增加10 μg/m3,呼吸系统门急诊量增加0.44%（RR=0.44,95%CI:0.37~0.50,P=0.001）;一氧化碳（carbon monoxide,CO）每增加10 μg/m3,呼吸系统门急诊量增加3.34%（RR=3.34,95%CI:1.57~5.15,P=0.001）,且最强效应期均在第0 d。二氧化硫（sulfur ioxide,SO₂）每增加10 μg/m3呼吸系统门急诊量增加-1.69%（RR=-1.69,95%CI:-1.80~-1.57,P=0.001）,且在第1 d达到最强效应值。臭氧（ozone,O₃）每增加10 μg/m3呼吸系统门急诊量增加-0.12%（RR=0.12,95%CI:-0.15~-0.10,P=0.001）,且在第5 d达到最强效应值。双污染物模型分析中,CO在SO₂的影响下,对呼吸系统疾病门急诊人数影响尤为明显。  结论  本研究结果提示延庆区PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO浓度的增加均会导致呼吸系统门急诊量的增加,且不同污染物之间存在相互作用。     

石家庄市空气PM2.5浓度与儿童呼吸系统疾病门诊量的关系

目的 分析石家庄市PM_2.5浓度与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系。方法 收集石家庄市2014-2016年气象、污染物及河北省儿童医院内科门诊呼吸系统门诊量数据,采用Poisson广义相加模型分析PM_2.5与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系。根据暴露-反应关系曲线进行分段危险度评估。结果 石家庄市2014-2016年PM_2.5年均值为104.93 μg/m3,该医院儿童呼吸系统疾病日门诊量均值为690例。PM_2.5与日门诊量的暴露-反应关系为非线性,且在低剂量范围时影响较大,在滞后1 d时效应最强,日均浓度每升高10 μg/m3,其儿童呼吸系统疾病日门诊量增加0.26%（95%CI:0.14%~0.38%）。分析PM_2.5累积滞后效应时发现,PM_2.5对儿童呼吸系统日门诊量有累积滞后效应,在累积滞后7 d时效应最强。多污染物分析显示:PM_2.5在只引入SO₂时对呼吸系统疾病日门诊量的效应下降,且差异具有统计学意义。引入其他污染物时,差异均无统计学意义（均有P>0.05）。结论 石家庄市空气PM_2.5会导致儿童呼吸系统疾病门诊量增加。