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1.
目的:分析使用家用高效空气过滤净化器(HEPA净化器)对北京市冬季某区居民住宅室内PM2.5浓度及其各元素组分的影响。方法:于2015年11月至2016年1月间选择北京市某区20户居民住宅,分别于空气净化器开启前后3个时间阶段(0 h组:开启前24 h;24 h组:开启后24 h;48 h组:开启后24~48 h)同步收集室内外PM2.5,采用电感耦合等离子体质谱法及等离子体发射光谱法测定PM2.5样品中21种元素含量,用室内外污染物浓度比值(indoor/outdoor ratio, I/O比值)与ΔI/O比值描述PM2.5及其组分的污染水平和变化幅度,采用单因素重复测量方差分析比较净化器开启前后不同组别PM2.5及其组分的I/O比值变化,Bonferroni法进行组间比较,采用配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验方法比较PM2.5与各元素组分的ΔI/O比值。结果:3组PM2.5的I/O比值中位数分别为1.27(P25~P75:0.50~2.68)、0.45(P25~P75:0.27~1.03)和0.36(P25~P75:0.28~2.48)。与0 h组相比,24 h组(P=0.042)和48 h组(P=0.006)的I/O比值均显著下降,但24 h组和48 h组之间差异无统计学意义;24 h组和48 h组中,Al、Fe、Ti 3种元素的ΔI/O比值与PM2.5的ΔI/O比值差异有统计学意义(P<0.05),且此3种元素I/O比值随净化器开启时间阶段变化不显著(P>0.05)。结论:家用HEPA净化器能够有效降低室内PM2.5浓度,PM2.5浓度在净化器开启一定时间后趋于稳定,空气净化器对PM2.5不同元素组分影响不同,对大部分元素效果显著。  相似文献   
2.
目的 探讨变应性鼻炎(AR)患者上气道阻力与其周边环境PM2.5浓度的关系。 方法 随机选取60例在临床上确诊为AR的患者行鼻声反射和鼻阻力测量,并连续监测其生活地区的PM2.5浓度,使用SPSS 20.0统计软件,采用多元线性回归模型,对所纳入患者的鼻腔总阻力、鼻腔容积和鼻腔最小横截面积与空气污染暴露水平的关联进行分析。 结果 鼻声反射和鼻阻力测量结果显示,受试者鼻腔总阻力、鼻腔最小横截面积、鼻腔容积随着PM2.5浓度的变化动态改变,差异具有统计学意义。 结论 PM2.5的浓度变化影响AR患者的上气道阻力,PM2.5的浓度越大、暴露时间越长,AR患者的上气道阻力越大。  相似文献   
3.
[目的]了解北京市采暖期住宅室内外颗粒物浓度,并评估家用净化器对室内颗粒物的净化效果。[方法]2015年11月—2016年1月间,选择北京市某区15户住宅,采用粉尘仪实时监测每户在开启家用型高效颗粒物空气(HEPA)净化器前后各24 h室内外PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度,并在净化器开启后采用多通道仪监测室内PM_(2.5)、PM_(10)及其他多种粒径颗粒物浓度;采用室内外颗粒物浓度比值(I/O值)描述室内颗粒物相对室外的污染水平,并用配对样本的Wilcoxon符号秩检验比较净化前后I/O值差异;采用颗粒物清除率评价短时净化效率,并采用Friedman M检验和Wilcoxon符号秩检验进行比较。[结果]各户净化器运行前后的日均PM_(2.5)浓度的I/O值中位数及四分位数间距分别为1.79(2.63)和0.46(0.49),PM_(10)的I/O值中位数及四分位数间距分别为1.44(1.65)和0.40(0.46)。PM_(2.5)和PM_(10)净化前后的I/O值差异均有统计学意义(P0.05)。净化器开始运行到室内颗粒物浓度达稳定水平的时间约为3 h,对空气动力学直径≤0.3μm的颗粒物平均清除率为59.03%;0.3~0.5μm的颗粒物为63.08%;0.5~1μm的颗粒物为67.00%;PM_(2.5)为63.60%;PM_(10)为71.91%。不同粒径颗粒物的清除率差异具有统计学意义(P0.05)。[结论]家用型HEPA净化器可降低室内PM_(10)、PM_(2.5)及更小粒径颗粒物浓度,在3 h内降低不同粒径颗粒物浓度60%以上,其对不同粒径颗粒物的去除效果有所不同。  相似文献   
4.
5.
目的 探讨不同监测指标下,大气臭氧(ozone,O3)短期暴露与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联。方法 采用定组研究设计,招募97名健康年轻大学生为研究对象,于2017年12月至2018年6月对每位研究对象进行3次随访调查,每次随访期间对研究对象的肺功能和呼出气一氧化氮(fractional exhaled nitric oxide,FeNO)进行测量;空气污染物浓度数据由距研究对象居住区最近的北京市环境监测站获得,气象数据来自中国气象数据网。采用线性混合效应模型分析不同监测指标下,大气O3短期暴露与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联。结果 研究期间大气O3日1 h最大浓度(daily 1-h maximum concentration of O3,O3-1 h max)、日最大8 h平均浓度(daily maximum 8-h average concentration of O3,O3-8 h max)和24 h平均浓度(24-h average concentration of O3,O3-24 h avg)的P50(P25,P75)分别为102.5(76.8,163.0) μg/m3、91.1(68.3,154.3) μg/m3和61.6(36.9,81.7) μg/m3。效应估计结果显示,不同监测指标下,大气O3与第1秒用力呼气容积(forced expiratory volume in the first second,FEV1)呈显著负相关,与FeNO呈显著正相关。O3-1 h max的6 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(interquartile range,IQR=71.5 μg/m3)与FEV1降低 6.2%(95%CI: -11.8%,-0.5%)和FeNO升高63.3%(95%CI: 13.8%,134.3%)有关。O3-8 h max的7 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(IQR=62.0 μg/m3)与FEV1降低6.2%(95%CI: -11.6%,-0.7%)和FeNO升高75.5%(95%CI: 19.3,158.0%)有关。O3-24 h avg的5 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(IQR=32.9 μg/m3)与FEV1降低3.7%(95%CI: -7.1%,-0.2%)和FeNO升高25.3%(95%CI: 3.6%,51.6%)有关。没有观察到不同监测指标下O3与最大呼气流量(peak expiratory flow,PEF)变化的显著关联。 结论 大气O3的短期暴露与健康年轻人的肺功能降低和气道炎症增加有关,且日1 h最大浓度指标更能灵敏反映O3的呼吸效应。  相似文献   
6.
目的 探讨不同监测指标下,大气臭氧(ozone,O3)短期暴露与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联。方法 采用定组研究设计,招募97名健康年轻大学生为研究对象,于2017年12月至2018年6月对每位研究对象进行3次随访调查,每次随访期间对研究对象的肺功能和呼出气一氧化氮(fractional exhaled nitric oxide,FeNO)进行测量;空气污染物浓度数据由距研究对象居住区最近的北京市环境监测站获得,气象数据来自中国气象数据网。采用线性混合效应模型分析不同监测指标下,大气O3短期暴露与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联。结果 研究期间大气O3日1 h最大浓度(daily 1-h maximum concentration of O3,O3-1 h max)、日最大8 h平均浓度(daily maximum 8-h average concentration of O3,O3-8 h max)和24 h平均浓度(24-h average concentration of O3,O3-24 h avg)的P50(P25,P75)分别为102.5(76.8,163.0) μg/m3、91.1(68.3,154.3) μg/m3和61.6(36.9,81.7) μg/m3。效应估计结果显示,不同监测指标下,大气O3与第1秒用力呼气容积(forced expiratory volume in the first second,FEV1)呈显著负相关,与FeNO呈显著正相关。O3-1 h max的6 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(interquartile range,IQR=71.5 μg/m3)与FEV1降低 6.2%(95%CI: -11.8%,-0.5%)和FeNO升高63.3%(95%CI: 13.8%,134.3%)有关。O3-8 h max的7 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(IQR=62.0 μg/m3)与FEV1降低6.2%(95%CI: -11.6%,-0.7%)和FeNO升高75.5%(95%CI: 19.3,158.0%)有关。O3-24 h avg的5 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(IQR=32.9 μg/m3)与FEV1降低3.7%(95%CI: -7.1%,-0.2%)和FeNO升高25.3%(95%CI: 3.6%,51.6%)有关。没有观察到不同监测指标下O3与最大呼气流量(peak expiratory flow,PEF)变化的显著关联。 结论 大气O3的短期暴露与健康年轻人的肺功能降低和气道炎症增加有关,且日1 h最大浓度指标更能灵敏反映O3的呼吸效应。  相似文献   
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