重庆市主城区2017-2019年环境空气污染对自然流产影响的病例交叉研究

目的 分析2017-2019年重庆市空气污染物浓度与自然流产之间的关系.方法 通过时间分层的病例交叉设计,控制时间趋势偏倚;采用分布滞后非线性模型探究重庆市空气污染与自然流产发生数的关系,同时控制气象因素等混杂因素的影响.在单污染物模型的基础上,采用双污染物模型控制其他污染物对关联的影响.结果 研究期间重庆市主城区空气中PM2.5、PM10、NO2、SO2日平均浓度分别为39.32、63.31、41.04、8.86 μg/m3.除NO2外,各污染物浓度均与自然流产风险相关,且关联均在滞后3d时达到峰值,PM2.5、PM10、SO2每升高10 μg/m3,其RR值分别为1.069(95％CI:1.010～1.132)、1.046(95％CI:1.007～1.086)、1.511(95％CI:1.148～1.989).双污染物模型中上述关联仍在存在.结论 重庆市空气中PM2.5、PM10、SO2短期暴露可能造成自然流产风险增加.     

2013年1月灰霾污染事件期间京津冀地区PM2.5污染的人体健康损害评估

目的 评估2013年1月灰霾污染事件期间京津冀地区12个城市人群因环境空气中粒径≤2.5 μm的颗粒物(PM2.5)暴露所致的健康损害.方法 收集京津冀地区12个城市(北京、天津、石家庄、保定、承德、邯郸、廊坊、衡水、秦皇岛、唐山、邢台和张家口)人口数、空气质量监测数据和人群基线死亡率数据.利用国内已发表文献,建立PM2.5短期暴露与人群超额死亡间的暴露-反应关系.根据各城市暴露人口数、PM2.5浓度和暴露-反应关系系数,推算京津冀地区2013年1月10至31日灰霾污染事件期间因PM2.5暴露导致的超额死亡人数.结果 京津冀地区分别于1月12日、1月19日和1月27日发生了3次严重的灰霾污染事件.2013年1月10至31日,北京、天津、石家庄、唐山、秦皇岛、邯郸、邢台、保定、张家口、承德、廊坊、衡水PM2.524h平均浓度最大值分别为705、411、675、506、255、598、698、667、231、178、718和405 μg/m3.其中,邢台、石家庄、邯郸、保定、廊坊和北京的PM2.5污染较为严重,空气质量指数达到严重污染的天数分别为17、13、12、11、10和8d,分别占观测天数的77.3％ 、59.1％、54.5％、50.0％、45.5％和36.4％.2013年1月10至31日京津冀地区人群因PM2.5短期暴露导致超额死亡2725人,其中呼吸系统疾病超额死亡人数846人,循环系统疾病超额死亡人数1878人.结论 灰霾污染事件导致严重的公共健康代价,亟需开展PM2.5污染防治行动.     

我国四城市2013年1月雾霾天气事件中PM2.5与人群健康风险评估

目的 以过早死亡风险为指标评估北京、上海、广州和西安2013年1月雾霾天气事件的健康风险.方法 收集2013年1月我国4个区域代表性城市:北京、上海、广州和西安环境空气中粒径≤2.5μm的颗粒物(PM2.5)日均浓度,分析4个城市的PM2.5的污染水平和浓度特征;收集2010年为标准年的这4个城市人口学资料及死亡率,参考环境保护部科技标准司的《我国五城市大气细颗粒物(PM2.5)污染与居民死亡关系研究报告》的暴露-反应关系系数,并基于Possion回归的比例风险模型计算过早死亡人数.结果 2013年1月,北京、上海、广州和西安PM2.5 24 h平均浓度分别为(240±165)、(83±27)、(94±49)和(210±98) μg/m3,均超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准(75μg/m3),北京和西安整体高于上海和广州,北京、上海、广州和西安超标率分别为86.4％(19/22),58.1％(18/31),54.8％(17/31)和93.5％(29/31);计算得出2013年1月雾霾天气事件过早死亡人数:北京为725 (95％ CI:457～977)人,上海为296(95％ CI:96～502)人,广州为310(95％ CI:189 ～434)人,西安为85(95％CI:21 ～ 141)人.结论 2013年1月雾霾天气事件PM2.5污染严重,增加了人群健康风险.     

长期空气污染物暴露与4~7岁儿童行为问题的关联研究

摘要:目的 探究空气污染物长期暴露与4~7岁儿童行为问题的关联。方法 采用横断面研究设计,调查了2303 名4~7岁儿童,采用儿童行为量表(childrenbehaviorchecklist,CBCL)评估儿童行为问题,采用克里金插值法估计个体 6种空气污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)平均暴露水平,测量时间为自CBCL测量当日起向前推算1年。采用 限制性立方样条回归探究污染物与行为问题的非线性关联,并利用混合线性模型探究二者之间的线性关联,敏感性分析 则采用二元 Logistic回归。结果 NO2、CO、PM2.5以及 PM10均与内化维度 T分呈非线性关联(Pnonlinear<0.05),而 SO2、 O3与内化维度 T分、6种污染物与外化维度以及总问题 T分均呈线性关联(Pnonlinear>0.05)。线性关联结果中 SO2与内 化维度 T分呈显著的正向关联[β=1.14(95%CI:0.39,1.89)]。此外,CO 每增加1mg/m3,外化维度 T 分和总问题 T 分分别增加1.01(95%CI:0.40,1.62)和1.25(95%CI:0.63,1.86);PM2.5每增加1μg/m3,外化维度 T分和总问题 T分 分别增加0.34(95%CI:0.17,0.52)和0.49(95%CI:0.31,0.67);PM10每增加1μg/m3,外化维度 T 分和总问题 T 分分 别增加0.38(95%CI:0.05,0.69)和0.51(95%CI:0.18,0.83)。性别亚组分析以及交互作用分析显示,与女童相比,男 童长期暴露于 CO、PM2.5和 PM10,总问题 T分增幅更大(P交互 <0.05);男童长期暴露于 NO2,外化维度 T分增幅要高于 女童(P交互 <0.05)。敏感性分析结果与该研究主体分析结果基本一致。结论 空气污染物暴露与儿童行为问题得分升 高有关,长期暴露于 CO、PM2.5和 PM10可能会增加4~7岁儿童行为问题的潜在风险。此外,空气污染物长期暴露对男 童行为问题的影响要大于女童。     

细颗粒物和可吸入颗粒物对乳腺癌发病率及死亡率影响的系统评价

背景　近年来,空气污染物的健康损害效应和女性乳腺癌的发病及死亡情况逐渐受到关注。目的　搜集可通过电子数据库检索到的关于细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）与乳腺癌的相关性研究,评价长期暴露于PM2.5、PM10对乳腺癌发病率和死亡率的影响。方法　计算机检索PubMed、EMBase、Cochrane Library、中国知网（CNKI）、中国生物医学文献数据库（CBM）、万方数据知识服务平台、维普期刊资源整合服务平台（VIP）,搜集有关PM2.5、PM10与乳腺癌相关性的研究,检索年限均从建库至2017年4月。按照纳入与排除标准进行文献筛选、资料提取和评价纳入研究的风险偏倚后,进行系统评价。结果　共纳入9篇文献,8篇文献描述了PM2.5对乳腺癌发病率或死亡率的影响,其中4篇文献显示暴露于PM2.5与乳腺癌发病率或死亡率有关（3篇文献的研究地点为亚洲地区）,4篇文献表明无关（3篇文献的研究地点为北美地区）。5篇文献描述了PM10对乳腺癌发病率或死亡率的影响,其中4篇文献显示暴露于PM10与乳腺癌发病率或死亡率无关,1篇文献显示暴露于高浓度PM10的时候有关。结论　基于目前的文献,暴露于PM2.5、PM10对乳腺癌患者发病率或死亡率影响的结论不统一,可能存在着地区差异性和剂量反应关系,需要在未来进行更多的研究以便进行定量合成。     

大气细颗粒物对人支气管上皮细胞的活性抑制和炎性作用

目的：研究大气细颗粒物(fine particulate matter,PM2.5)对人支气管上皮细胞活性的影响及其炎性作用。 方法：用PM2.5采样器采集上海地区大气PM2.5样本,扫描电镜观察PM2.5形态特征。将人支气管上皮细胞BEAS-2B暴露 于不同浓度(0,50,100,200,400,800 μg/mL)的PM2.5 12,24,48 h,细胞活力检测试剂盒(cell counting kit-8, CCK-8)法检测PM2.5暴露对细胞活性的影响。实时定量PCR(quantitative real-time PCR,qRT-PCR)检测细胞粒细胞-巨噬 细胞集落刺激因子(granulocyte-macrophage colony stimulating factor,GM-CSF)和TNF-α mRNA的表达,Western印迹检测 GM-CSF和TNF-α蛋白的表达。结果：扫描电镜观察发现,PM2.5形态多样,大小不一,直径大多等于或小于2.5 μm。 与同时间点未暴露组比较,各暴露组(50~800 μg/mL)细胞活性呈不同程度的下降,差异具有统计学意义(P<0.05)。与 未暴露组比较,暴露于100,400或800 μg/mL PM2.5 24 h后,GM-CSF和TNF-α mRNA和蛋白表达水平明显升高(P<0.05), 且PM2.5暴露浓度越高,GM-CSF和TNF-α的mRNA和蛋白升高水平越显著。结论：大气PM2.5可引起人支气管上皮细胞 的炎症反应,降低细胞活性,这可能与PM2.5促发和加重支气管肺部炎性疾病有关。     

大气细颗粒物吸入动物模型建立及适用性评价

目的建立大气细颗粒物(PM2.5)气溶胶慢性吸入致机体损伤的动物模型。方法制备PM2.5气溶胶连续吸入装置。分别考察不同浓度(100±10μg/m3、150±10μg/m3、200±10μg/m3)、不同时间(1周、2周、4周、8周、12周)、不同方法(非暴露气管内灌注法和气溶胶吸入法)和不同动物(Wistar大鼠、BN大鼠和豚鼠)对模型建立的影响。观察动物一般状态并计算体重增长率与死亡率;检测肺功能包括呼吸频率、用力呼气量占用力肺活量比值(FEV1/FVC)与动脉氧分压(PO2);计数支气管肺泡灌洗液(BALF)细胞分类;光镜检查气管、肺组织病理。以气管、肺组织病理可见到肺炎为建立成功模型标准,确定建立模型的影响因素。结果不同浓度PM2.5气溶胶连续吸入8周,Wistar大鼠出现中毒现象,体重增长缓慢,支气管肺泡灌洗液(BALF)中白细胞总数和单个核细胞计数增加、巨噬细胞比率上升,肺功能指标中呼吸频率增高、动脉血PO2和FEV1/FVC降低,病理示气管、肺组织出现炎症及肺纤维化变化,炎症变化与染毒浓度呈正相关但高浓度死亡率高。持续不同时间(1周、2周、4周、8周和12周)吸入相同浓度,Wistar大鼠染毒动物气管肺组织病变8周起显著但与12周无差异。不同方法(非暴露气管内灌注法和气溶胶吸入法)Wistar大鼠连续吸入8周,两法染毒效果相当但吸入法动物死亡率低。Wistar大鼠、BN大鼠和豚鼠不同动物连续吸入8周,三种动物效果相当但Wistar大鼠死亡率低。结论选用Wistar大鼠吸入浓度为150±10μg/m3的PM2.5气溶胶连续8周可建立合适的PM2.5致机体损伤动物模型,研究制备一个与PM2.5损伤机体相似的致病环境,率先建立既适合全国大范围,同时具有福建地区特点PM2.5致机体损伤动物的模型,将促进PM2.5预防与治疗措施研究的开展。     

汽车尾气来源PM2.5长期暴露导致大鼠多器官损害

目的：建立Sprague Dawley（SD）大鼠空气细颗粒物（particulate matter 2.5,PM2.5）长期暴露模型,观察PM2.5长期暴露对SD大鼠全身主要脏器的影响。方法：40只SD大鼠（80~94 g,28日龄）随机分配成3组：生理盐水对照组10只,低剂量组[2 μg/100 （g·d）]15只,高剂量组[16 μg/100（g·d）]15只。每天分别给予0.9％的生理盐水或PM2.5颗粒,连续暴露60 d,最后一次暴露24 h后取标本,对肺、心、肝、脾和肾5个主要脏器进行大体观察以及病理学检测。结果：与正常组相比,PM2.5暴露组的体重明显降低（P<0.05）,且肺部外观改变明显,肺脏及心脏组织结构受损,炎症反应明显,肝脏、脾脏及肾脏亦有炎症表现。结论：长期暴露在汽车尾气来源PM2.5污染环境中引起大鼠肺、心、肝、脾、肾炎性损害,肺脏及心脏损害明显。     

抗生长分化因子-9抗体对化疗所致大鼠卵巢损伤的保护作用

目的 探讨抗生长分化因子-9抗体(Anti-GDF-9)对化疗所致体外培养大鼠卵巢损伤的保护作用.方法 实验分3组,每组32个卵巢:(1)正常对照组不加磷酰胺氮芥(PM);(2)PM组加入10 μg /mL 的PM;(3)抗体组在加入PM前24 h加入Anti-GDF-9(5 μg/mL).加入PM前,加入后2、4、6...     

广州市2015年大气PM2.5与呼吸系统疾病日门诊量的关系

目的 定量研究广州市大气细颗粒污染物(PM2.5)对呼吸系统疾病门诊量的影响.方法采用环境流行病学方法,收集2015年1月1日-12月31日大气PM2.5等污染物资料、气象资料以及广州市1家三级甲等综合性医院呼吸系统疾病日门诊量资料,采用广义相加模型研究广州市大气PM2.5与呼吸系统疾病日门诊量的关系(同时控制长期趋势、星期几效应和气象因素等混杂因素的影响).结果 2015年广州市大气PM2s平均浓度为38.6.μg/m3,Spearman相关性分析表明,呼吸系统疾病日门诊量与SO2、NO2、CO、气压均成正相关,均有统计学意义(P＜0.05).GAM模型分析结果显示,PM2.5对呼吸系统疾病日门诊量呈现出0～3 d的明显的滞后效应,均有统计学意义.PM2.5滞后1d效应最大,滞后1d时,模型结果预测ER(％)为2.847(1.310,4.408),PM2.5每增加10 μg/m3,呼吸系统疾病门诊量增加2.847％.结论 广州市大气PM2.5与呼吸系统疾病日门诊量成正相关关系,且存在滞后效应.     

Relationship between ambient air pollution and daily mortality of SARS in Beijing

Objective To study the relationship between ambient air pollution and daily mortality of SARS in Beijing. Methods The approach of time-series Poisson regression was used to assess the relationship between daily SARS mortality, ambient air pollution, and other factors from April 25 to May 31, 2003 in Beijing. Results An increase of each 10 μg/m3 over a 5-day moving average of PM10, SO2 and NO2 corresponded to 1.06 (1.00-1.12), 0.74 (0.48-1.13) and 1.22 (1.01-1.48) relative risks(RRs) of daily SARS mortality, respectively, The relative risks (RRs) values depended largely on the selection of lag days.Conclusion The daily mortality of SARS might be associated with certain air pollutants in Beijing.     

Interaction between ambient particles and ozone and its effect on daily mortality

Objective To examine the effect of particulate matter （PM） less than 10 microns in diameter （PM10） and ozone （O3） on daily mortality in Shanghai, China. Methods A generalized additive model with penalized spline function was used to observe the acute effect of PM10 and O3 on daily mortality. Results Higher PM10 significantly increased the effect of 03 on total mortality, and O3 also increased the effect of PM10 although the estimated increment was statistically insignificant. Conclusion Our findings provide further evidence for the effect of PM10 and O3 on daily mortality.     

北京市颗粒物污染对慢性阻塞性肺疾病急性加重住院的影响

目的：研究北京市颗粒物污染对慢性阻塞性肺疾病急性加重（acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease,AECOPD）的影响,并分析颗粒物污染对不同特征人群的影响差异。方法：从国家卫生与计划生育委员会医疗管理服务指导中心获取北京市2014年至2015年三甲医院AECOPD患者的住院资料,从中国空气质量监测平台获取同期大气污染资料,从中国气象局获取同期气象资料。采用广义相加Poisson回归模型,在控制长期趋势、周效应、节假日效应、气象条件等混杂因素后,评估PM2.5、PM10对AECOPD住院人次的影响。根据患者不同特征（性别、年龄）进行亚组分析,确定颗粒物污染的高危人群。结果：纳入15家医院,共7 884例住院患者,男女比例2.3 ∶1,65~79岁患者最多（45.5%）、≥80岁（37.1%）次之、<65岁（17.4%）最少。PM2.5、PM10日均浓度分别为（77.1±66.6） μg/m3、（111.9±75.8） μg/m3,两者均在移动平均滞后4 d时对AECOPD的影响最大,即PM2.5日均浓度每增加10 μg/m3,AECOPD住院人次增加0.53%（95%CI：0.01%~1.06%,P=0.0478）, PM10日均浓度每增加10 μg/m3,AECOPD住院人次增加0.53%（95%CI：0.07%~1.00%,P=0.025 0）。亚组分析结果显示,PM2.5、PM10日均浓度每增加10 μg/m3,女性患者住院人次分别增加1.13%（95%CI：0.19%~2.07%,P=0.018 3）、1.06%（95%CI：0.22%~1.91%,P=0.013 6）;≥80岁患者住院人次分别增加1.25%（95%CI：0.40%~2.11%,P=0.004 0）、1.18%（95%CI：0.42%~1.95%,P=0.002 4）;而男性、<65岁、65~79岁患者中,PM2.5、PM10与AECOPD的关联无统计学意义。由此可见,女性、≥80岁患者对颗粒物污染更敏感。结论：颗粒物污染会增加AECOPD住院风险,且女性、年老者风险更高。     

Exposure to bushfire smoke and asthma: an ecological study

OBJECTIVE: To examine the relationship between the mean daily concentration of respirable particles arising from bushfire smoke and hospital presentations for asthma. DESIGN AND SETTING: An ecological study conducted in Darwin (Northern Territory, Australia) from 1 April - 31 October 2000, a period characterised by minimal rainfall and almost continuous bushfire activity in the proximate bushland. The exposure variable was the mean atmospheric concentration of particles of 10 microns or less in aerodynamic diameter (PM(10)) per cubic metre per 24-hour period. OUTCOME MEASURE: The daily number of presentations for asthma to the Emergency Department of Royal Darwin Hospital. RESULTS: There was a significant increase in asthma presentations with each 10-microg/m(3) increase in PM(10) concentration, even after adjusting for weekly rates of influenza and for weekend or weekday (adjusted rate ratio, 1.20; 95% CI, 1.09-1.34; P < 0.001). The strongest effect was seen on days when the PM(10) was above 40 microg/m(3) (adjusted rate ratio, 2.39; 95% CI, 1.46-3.90), compared with days when PM(10) levels were less than 10 microg/m(3). CONCLUSION: Airborne particulates from bushfires should be considered as injurious to human health as those from other sources. Thus, the control of smoke pollution from bushfires in urban areas presents an additional challenge for managers of fireprone landscapes.     

大气污染与长沙市某儿童医院肺炎住院人数的关联性

目的：探讨大气污染与长沙市某儿童医院肺炎住院人数的关联性。方法：以长沙市某儿童医院2013年12 月至2015年12月因肺炎住院者为研究对象,结合长沙市区2013年12月至2015年12月逐日气象数据及大气污染数据,利 用时间序列的广义相加Poisson回归模型,探讨长沙市区大气污染与该儿童医院肺炎住院人数的关联性。结果：研究 期间长沙市大气污染各指标中,PM2.5,PM10浓度均超出国家空气质量二级标准,SO2浓度超出国家一级标准;PM2.5, PM10,SO2 3种污染物浓度的改变与儿童肺炎住院人数改变的关联均有统计学意义(P<0.05),其中SO2影响最大, PM2.5,PM10次之。大气污染对男童肺炎住院人数的影响与对总住院人数的影响基本一致(P<0.05),对女童住院人数的 影响在各模型中均无统计学意义(P>0.05)。结论：SO2,PM2.5及PM10浓度与该儿童医院肺炎住院人数呈正相关,且对 男童的影响较女童大。     

Temporal Trend in Lung Cancer Burden Attributed to Ambient Fine Particulate Matter in Guangzhou,China

Objective To estimate the lung cancer burden that may be attributable to ambient fine particulate matter(PM2.5) pollution in Guangzhou city in China from 2005 to 2013.Methods The data regarding PM2.5 exposure were obtained from the ‘Ambient air pollution exposure estimation for the Global Burden of Disease 2013’ dataset at 0.1°×0.1° spatial resolution.Disability-adjusted life years(DALYs) were estimated based on the information of mortality and incidence of lung cancer.Comparative risk analysis and integrated exposure-response function were used to estimate attributed disease burden.Results The population-weighted average concentration of PM2.5 was increased by 34.6% between 1990 and 2013,from 38.37 μg/m~3 to 51.31 μg/m~3.The lung cancer DALYs in both men and women were increased by 36.2% from 2005 to 2013.The PM2.5 attributed lung cancer DALYs increased from 12105.0(8181.0 for males and 3924.0 for females) in 2005 to 16489.3(11291.7 for males and 5197.6 for females) in 2013.An average of 23.1% lung cancer burden was attributable to PM2.5 pollution in 2013.Conclusion PM2.5 has caused serious but under-appreciated public health burden in Guangzhou and the trend deteriorates.Effective strategies are needed to tackle this major public health problem.     

大气颗粒物质量浓度与四川大学华西医院非意外创伤急诊人次的时间序列研究

目的 分析大气颗粒物（PM_2.5和PM₁₀）质量浓度对医院非意外创伤急诊人次的短期效应,探讨大气颗粒物对人群健康的急性危害。方法 采用广义相加模型分析2014～2016年成都市区大气污染物质量浓度对四川大学华西医院非意外创伤急诊人次的短期效应,并在不同年龄组（<65岁组和≥65岁组）中进行分层分析。结果 2014年1月1日至2016年11月30日期间成都市区大气颗粒物PM_2.5和PM₁₀的年平均质量浓度分别为66.47 μg/m3和109.35 μg/m3。在非意外创伤急诊全人群中,大气颗粒物的健康效应在滞后1 d时最大,PM_2.5和PM₁₀的日均质量浓度每增加10 μg/m3,急诊人次数分别增加0.634%（95%CI: 0.273%~0.997%）和0.413%（95%CI: 0.166%~0.660%）。在≥65岁组中,调整全部气态污染物（SO₂+NO₂+CO+O3）的影响后, PM_2.5和PM₁₀的日均质量浓度每增加10 μg/m3,滞后1 d的急诊人次数分别增加1.439%（95%CI:0.599%~2.287%）和 1.150%（95%CI:0.566%~1.738%）。结论 大气颗粒物质量浓度升高与非意外创伤急诊人次数呈正相关,且存在滞后效应,对65岁以上老年人群健康的急性损害较大。     

苏州市大气颗粒物污染状况调查

目的 探讨苏州市主要功能区总悬浮颗粒物(TSP)、可吸入颗粒物(粒径≤10 μm,PM10)、粒径小于5μm的颗粒物(PM5)、细颗粒物(粒径≤2.5μm,PM2.5)等4种大气颗粒物的污染状况、垂直分布特征、24h浓度变化,以及不同类型口罩对大气颗粒物的防护效果.方法 (1)在苏州市选取7个功能区,连续3d监测大气中TSP、PM10、PM5、PM2.5的浓度;(2)选取一栋25层高的居民楼,分别检测第1、5、10、15、20、25层楼大气中TSP、PM10、PM5、PM2.5的浓度;(3)选取一监测点,每2h监测1次大气颗粒物浓度,连续测定3d,观察24h内颗粒物浓度变化;(4)分别使用一次性无纺布医用口罩、时尚型口罩、棉纱口罩、活性炭防尘口罩裹住采样头后监测4种大气颗粒物的浓度,比较不同类型口罩的防护效果.结果 (1)7个功能区PM2.5浓度均超标;(2)不同楼层间大气颗粒物浓度差异无统计学意义(P＞0.05);(3)大气颗粒物浓度在早晨和傍晚各出现1个小高峰,凌晨时大气颗粒物污染最严重(P＜0.05);(4)4种口罩比较,一次性医用口罩防护效果最好.结论 PM2.5是苏州地区主要大气颗粒污染物,4种大气颗粒污染物在凌晨浓度较高,在距地面75 m高的低空范围内差异无统计学意义,建议日常生活中使用一次性无纺布医用口罩来防护大气颗粒物污染.     

Association between Ambient Air Pollution and Hospital Emergency Admissions for Respiratory and Cardiovascular Diseases in Beijing:a Time Series Study

Objective To investigate the association between ambient air pollution and hospital emergency admissions in Beijing.
Methods In this study, a semi-parametric generalized additive model (GAM) was used to evaluate the specific influences of air pollutants (PM10, SO2, and NO2) on hospital emergency admissions with different lag structures from 2009 to 2011, the sex and age specific influences of air pollution and the modifying effect of seasons on air pollution to analyze the possible interaction.
Results It was found that a 10 μg/m3 increase in concentration of PM10 at lag 03 day, SO2 and NO2 at lag 0 day were associated with an increase of 0.88%, 0.76%, and 1.82% respectively in overall emergency admissions. A 10 μg/m3 increase in concentration of PM10, SO2 and NO2 at lag 5 day were associated with an increase of 1.39%, 1.56%, and 1.18% respectively in cardiovascular disease emergency admissions. For lag 02, a 10 μg/m3 increase in concentration of PM10, SO2 and NO2 were associated with 1.72%, 1.34%, and 2.57% increases respectively in respiratory disease emergency admissions.
Conclusion This study further confirmed that short-term exposure to ambient air pollution was associated with increased risk of hospital emergency admissions in Beijing.