2014-2015年合肥市大气PM2.5污染对儿童门诊量影响的时间序列分析

目的 探讨合肥市大气PM2.5日均浓度对合肥市儿童门诊量的影响.方法 分别从合肥市气象局、合肥市环保局获得2014-2015年合肥市全年气象、环保资料,从合肥市滨湖医院、合肥市第二人民医院医院信息系统(HIS)获取同期儿童门诊资料.采用基于Poisson回归的广义相加模型(GAM)控制时间趋势、温度和相对湿度、星期几效应、法定节假日等因素进行PM2.5对儿童门诊量影响的时间序列分析,分析PM2.5浓度对当日、滞后1～7 d效应(lag0～lag7),以及移动平均浓度对滞后1～7 d的累积滞后效应(lag1～7).结果 2014-2015年合肥市PM2.5平均浓度为(73.1±43.5)μg/m3,是GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准年均值(35 μg/m3)的2.1倍,2年共有267 d(占36.6％)的PM2.5日均浓度超过国家二级标准24 h均值(75 μg/m3).GAM模型发现PM2.5对合肥市滨湖医院、合肥市第二人民医院的儿科门诊均有显著影响,其中对总门诊量当日的影响最大,合肥滨湖医院、合肥市二院的ER分别为0.65％(95％CI:0.49％～0.81％)、0.92％(95％CI:0.70％～1.13％);对合肥滨湖医院儿童呼吸系统当日的门诊量影响最大[ER=0.78％(95％CI:0.58％～0.99％)],对合肥市二院儿童呼吸系统滞后2d门诊量影响最大[ER=0.90％ (95％CI:0.63％～ 1.18％)].采用PM2.5移动平均浓度分析累积滞后效应时发现,PM2.5污染物对儿童的总门诊量和呼吸系统门诊量均有累积滞后效应,两医院的总门诊和呼吸系统门诊量均在累积滞后7 d (lag0～7)时ER最高,总门诊ER分别为1.60％ (95％CI:1.32％～1.87％)、2.62％(95％CI:2.25％～3.00％),呼吸系统门诊ER分别为1.83％(95％CI:1.48％～2.19％)、3.19％(95％CI:2.7％～3.66％).未发现PM25浓度对儿童循环系统门诊量有显著影响.结论 2014-2015年空气污染对合肥地区儿童门诊量有显著影响,PM2.5浓度增加会导致儿童总门诊、儿童呼吸系统门诊的门诊量增加.     

2015-2018年张家港市大气PM2.5对儿科门诊量影响的时间序列分析

目的探讨张家港市大气PM_(2.5)污染对儿科日门诊量的影响。方法收集张家港市2015—2018年逐日气象资料、环保大气监测资料和某三级医院儿科门诊数据。采用基于Poisson回归的广义线性模型(GLM)控制时间趋势、温度和相对湿度、星期几效应、法定节假等因素后,进行PM_(2.5)与儿科门诊量的单污染物模型、滞后效应(lag1～lag6)和累积滞后效应(lag0-1～lag0-6)分析,采用滞后天数最大效应值作为PM_(2.5)对儿科门诊影响的暴露风险评估值。结果 2015—2018年,张家港市某三级医院的儿科门诊量共438 137人次,日均300人次,PM_(2.5)年均值是48.0μg/m~3(范围:38～59μg/m~3);PM_(2.5)污染对当天和滞后1～6 d的儿科总门诊量、当天和滞后1～5 d的呼吸系统疾病门诊量影响均有统计学意义,且分别在滞后第3天和第2天最强,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,门诊量分别增加0.51%(95%CI:0.20%～0.83%)和0.83%(95%CI:0.42%～1.23%);PM_(2.5)对累积滞后1～6 d的儿科总门诊量和呼吸系统疾病门诊量影响均有统计学意义(P 0.05)。结论张家港市大气PM_(2.5)浓度升高会导致儿科总门诊量和呼吸系统疾病门诊总量增加,应采取积极措施对儿童等重点人群开展有效防护。     

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。     

2016-2018年河南省安阳市大气PM2.5对儿科呼吸系统门诊量影响

目的 探讨安阳市大气PM2.5(fine particulate matter,PM2.5)对儿童呼吸系统影响,为大气污染控制和呼吸系统疾病防护提供科学参考依据.方法 通过收集2016-2018年安阳市两家医院儿科呼吸系统门诊量资料、安阳市大气监测站点空气污染监测资料及气象资料,应用广义线性模型分析安阳市大气PM2.5...     

2014-2018年南昌市大气PM2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响

目的分析大气PM_(2.5)对南昌市儿童呼吸系统疾病日门诊量的影响。方法收集2014—2018年南昌市大气污染物、气象、儿童呼吸系统门诊量资料。采用基于Poisson回归的广义线性模型,控制长期和季节变化趋势、气象因素、星期几效应等因素,分析大气PM_(2.5)对儿童呼吸系统门诊量的影响。结果 2014—2018年南昌市PM_(2.5)逐年平均浓度为51、42、43、42、30μg/m~3。空气质量为良、轻度污染、中度污染、重度污染天气的儿童呼吸系统疾病日门诊量均高于空气质量为优的天气,且差异均具有统计学意义(P0.05),门诊量增幅分别为8.94%、14.95%、18.30%、11.78%。单污染物模型显示,PM_(2.5)在当日效应最强,浓度每升高10μg/m~3,儿童呼吸系统疾病门诊量增加0.19%(95%CI:0.12%～0.26%);累积滞后0～7 d的儿童呼吸系统疾病门诊量增加0.25%(95%CI:0.14%～0.36%)。多污染物模型显示,在引入O_(3-8h)后,PM_(2.5)浓度每增加10μg/m~3,当日儿童呼吸系统疾病门诊量增加0.15%(95%CI:0.09%～0.22%)。结论 2014—2018年南昌市大气PM_(2.5)浓度升高会引起使儿童呼吸系统疾病门诊量增加。     

大气颗粒物PM10、PM2.5对镇江市某综合医院成人呼吸系统、循环系统门诊量影响的时间序列分析

目的 分析大气颗粒物PM₁₀、PM_2.5与成人呼吸系统、循环系统门诊量的相关性。方法 收集镇江市2018年全年每日PM₁₀、PM_2.5日均浓度、气象数据及某综合医院每日呼吸系统门诊量、循环系统门诊量。采用基于广义相加模型的时间序列分析方法,定量分析大气颗粒物对呼吸系统和循环系统日门诊量的影响。结果 PM₁₀、PM_2.5质量浓度每升高10μg/m³,当日呼吸系统门诊量分别增加0.47%(95%CI:0.11%～0.83%)和0.61%(95%CI:0.18%～1.04%),当日循环系统门诊量分别增加0.64%(95%CI:0.14%～1.13%)和0.69%(95%CI:0.09%～1.31%)。PM₁₀在累积滞后2 d(lag02)时,对呼吸系统门诊量和循环系统门诊量的效应最大,其ER值分别为0.71%(95%CI:0.25%～1.17%)和0.69%(95%CI:0.05%～1.34%);PM_2.5<...     

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...     

北京市丰台区大气PM10与呼吸系统疾病门诊量关系的研究

目的探讨北京市丰台区大气PM10对人群呼吸系统疾病日门诊量的影响。方法采用广义相加Poisson回归模型的时间序列研究,在控制门诊量的长期趋势、星期几效应、气象因素等混杂因素的影响后,分析北京市丰台区2010年1月1日-12月31日大气PM10浓度与呼吸系统疾病日门诊量之间的关系。结果大气PM10浓度每增加10μg／m^3,呼吸系统疾病门诊量平均增加0．7％（95％CI：0．6％～0．8％）。结论北京市丰台区大气PM10浓度与居民呼吸系统疾病门诊量之间存在正相关。     

石家庄市PM2.5浓度对居民死亡的急性影响分析

目的 了解石家庄市PM2.5污染特征及其对居民死亡率的影响。方法 收集2013 - 2015年该市逐日大气PM2.5浓度、平均气温、平均相对湿度和居民的死亡数据,利用广义相加模型分析PM2.5日均浓度和居民死亡的关系。结果 研究期间石家庄市日均非意外死亡32人,其中循环系统疾病死亡17人,呼吸系统疾病死亡5人;PM2.5浓度范围为6.3～771.3 μg/m3,平均浓度为118.8 μg/m3。时间序列分析结果表明,该市大气PM2.5浓度每升高10 μg/m3,居民非意外总死亡（lag05）、循环系统疾病死亡（lag05）和呼吸系统疾病死亡（lag1）的风险分别增加0.73%（95%CI:0.42%～1.04%）、1.04%（95%CI:0.64%～1.46%）和0.63%（95%CI:0.07%～1.19%）。结论 石家庄市大气PM2.5浓度的升高可能导致居民非意外总死亡,尤其是循环系统疾病和呼吸系统疾病死亡的增加。     

我国PM2.5污染与儿童呼吸系统疾病门诊量关系的Meta分析

目的 探究我国PM2.5污染与儿童呼吸系统疾病门诊量的暴露反应关系。方法 通过搜集并整理国内外数据库中2010—2020年发表的我国PM2.5浓度变化与儿童呼吸系统疾病门诊量的相关文献,运用Stata 11.0软件进行meta分析。结果 共纳入21篇文献,22组数据。我国PM2.5质量浓度每升高10 μg/m3,儿童呼吸系统疾病门诊量的相对危险度RR为1.003（95%CI:1.003,1.004）,发表偏倚校正后的RR为1.002（95%CI:1.002,1.003）。结论 我国PM2.5污染与儿童呼吸系统疾病的门诊量之间呈正相关。     

北京市采暖期PM2.5与PM10污染特征分析

目的:了解北京市采暖期大气颗粒物PM2,与PM10.的污染特征.方法:在北京市城区设置采样点,采集了2006年3月3～5日、6～8日、8～10日和12～14日PM2.5与PM10,对其中的8种水溶性离子、17种"酸提"元素、12种"水提‘元素、17种多环芳烃及有机碳、元素碳的含量进行了分析.结果:8种水溶性离子总浓度及含碳组分(有机碳 元素碳的质量浓度分别占PM2.5和PM10质量浓度的29.8%、17.5%和21.0%、14.6%;17种"酸提"元素总浓度分别占PM:,币PM..质量浓度的4.8%和5.8%;已测定的17种多环芳烃中以4环和5环为主,二者浓度之和分别占PM2.5与PM10中多环芳烃总浓度的84.9%和86.3%.结论:水溶性离子、含碳组分为采暖期PM2.5和PM10中的主要成分.     

常州市大气细颗粒物对老年人死亡影响的时间序列研究

目的 分析常州市大气细颗粒物(PM2.5)暴露对老年人死亡的影响。方法 收集常州市2015年1月1日至2017年12月31日的居民全死因个案资料和同期常州市大气污染物浓度及气象监测资料,采用广义线性模型(GLM)在控制长期趋势、星期几效应及气象因素等混杂因素的基础上,分析PM2.5对老年人(≥65岁)死亡的影响。结果 2015-2017年常州市大气PM2.5浓度均值为50.0μg/m³,超标天数共178天,老年人每日非意外总死亡54.6例,其中呼吸系统疾病日死亡7.7例,循环系统疾病日死亡22.1例。在单污染物模型中,大气PM2.5浓度(lag04)每增加10μg/m³时,老年人日非意外总死亡、呼吸系统疾病和循环系统疾病日死亡数分别增加0.92%(95%CI:0.29%～1.56%)、1.66%(95%CI:0.10%～3.31%)和1.22%(95%CI:0.24%～2.22%)。多污染物模型中,单独调整SO2、NO2或同时调整SO2和NO2后,PM2.5对老年人非意外总死亡、呼吸系统疾病和循环系统疾病死亡的影响效应消失(P>0.05)。结论 常州市大气PM2.5污染对老年人死亡影响有一定的时间滞后性,显著增加老年人日非意外总死亡、呼吸系统疾病和循环系统疾病死亡数。     

大气SO2暴露与医院每日急诊和门诊人次关系的多中心时间序列研究

目的  分析大气二氧化硫(sulfur dioxide, SO₂)暴露对北京、西安、武汉和广州市等地医院每日急诊和门诊人次的影响。方法  收集2013年1月1日至2015年12月31日上述城市5家医院的急诊和门诊资料、大气污染物资料和气象资料。采用广义相加模型分析SO₂浓度与医院每日急诊和门诊人次的关系,采用Meta随机效应模型分析得到合并效应值。结果  纳入总急诊和门诊人次分别为411 277和4 935 282人次。北京、西安、武汉和广州市等地的SO₂年平均浓度分别为16.5、30.1、30.5和15.0 μg/m³。SO₂对急诊和门诊的影响存在滞后效应,单日滞后效应逐日递减,且在滞后3 d失去统计学意义。滞后0~2 d影响最大,SO₂平均浓度每升高10 μg/m³,每日急诊和门诊分别增加3.44%(95% CI：1.65%~5.26%)和1.32%(95% CI：0.45%~2.20%)。SO₂对每日急诊和门诊影响的暴露-反应关系曲线均呈近似线性,但在高浓度段有变平缓的趋势。此外,SO₂引起的急诊和门诊人群归因分值分别为6.80%(95% CI：2.20%~11.10%)和2.84%(95% CI：0.98%~4.64%)。结论  中国城市SO₂短期暴露可增加医院急诊和门诊的就诊风险,应加强SO₂污染防治并修订相应标准。     

北京市冬季住宅内PM_(2.5)暴露水平及室内外关系的研究

目的研究自然通风条件下大规模人群的住宅内PM_(2.5)浓度水平,探讨PM_(2.5)浓度的室内外关系,为评估室内PM_(2.5)暴露提供重要数据支撑和新的研究思路。方法于2013年12月1日—2014年2月28日(2013—2014冬季)在北京市某区开展大规模人群的时间-活动模式和空气污染暴露影响因素调查,基于调查数据及PM_(2.5)空气动力学特性建立住宅内PM_(2.5)的质量平衡模型,利用环境监测站点PM_(2.5)监测数据模拟住宅内PM_(2.5)浓度,计算室内外PM_(2.5)浓度比(I/O),并探讨PM_(2.5)室内外关系。结果本研究1 092个样本2013—2014冬季住宅内PM_(2.5)浓度范围为26~167μg/m~3,PM_(2.5)浓度的中位数为73μg/m~3,四分位数间距为34μg/m~3。室外PM_(2.5)浓度范围分别为0~33μg/m~3、34~65μg/m~3、66~129μg/m~3、≥130μg/m~3时,PM_(2.5)浓度I/O分别为1.75、1.05、0.76和0.63;随着室外PM_(2.5)浓度的增加,I/O呈减小趋势,且分布趋于集中。结论基于大规模人群的时间-活动模式和空气污染暴露影响因素调查建立质量平衡模型,可实现大规模人群室内PM_(2.5)浓度的连续模拟。     

The impact of visit frequency on the relationship between service quality and outpatient satisfaction: a South Korean study

OBJECTIVE: To examine the relative impact of four service quality dimensions on outpatient satisfaction and to test the invariance of the structural relationships between the service quality dimensions and satisfaction across three patient groups of varying numbers of prior visits to the same hospital as outpatients. DATA SOURCES/STUDY SETTING: Survey of 557 outpatients using a self-administered questionnaire over a 10-day period at a general hospital in Sungnam, South Korea. DATA COLLECTION: Patients answered questions related to two main constructs, patient satisfaction and health care service quality. The health care service quality measures (30 items) were developed based on the results of three focus group interviews and the SERVQUAL scale, while satisfaction (3 items) was measured using a previously validated scale. STUDY DESIGN: Confirmatory factor analysis was used to assess the construct validity of the service quality scale by testing convergent and divergent validity. A structural equation model specifying the four service quality dimensions as exogenous variables and patient satisfaction as an endogenous variable was estimated to assess the relative impact of each of the service quality dimensions on satisfaction. This was followed by a multigroup LISREL analysis that tested the invariance of structural coefficients across three groups with different frequencies of outpatient visits to the hospital. PRINCIPAL FINDINGS: Findings support the causal relationship between service quality and satisfaction in the context of the South Korean health care environment. The four service quality dimensions showed varying patterns of impact on patient satisfaction across the three different outpatient groups. CONCLUSION: The hospital management needs to be aware of the relative importance of each of the service quality dimensions in satisfaction formation of outpatients, which varies across different hospital utilization groups, and use this in strategic considerations.     

某院门诊药物咨询平台建立的研究分析

目的 对某院门诊药物咨询平台的建立进行分析及总结,进一步提高药学服务质量.方法 通过收集该院门诊2011年1月～2012年4月1000例药物咨询记录情况进行回顾性分析.结果 在药物咨询类别方面,抗感染药咨询最多,占27.3％,其次是心血管及消化系统类药物,分别占19.8％和16.9％.在药物咨询内容方面,咨询用法用量占最多31.5％,其次是不良反应及相互作用,分别占20.7％和12.6％.结论 药物咨询是药学服务的重要内容之一,药学咨询是提高药师药学服务水平,促进合理用药的重要环节.     

北京市大气PM_(2.5)中17种元素的污染特征研究

目的了解北京市大气PM_(2.5)中17种元素的浓度水平及季节变化。方法在北京市于2014年3月至2015年2月每月连续7 d使用中流量大气颗粒物采样器和石英滤膜采集大气PM_(2.5),同时记录大气的温度、相对湿度和风速等气象因素。采用微波消解-ICP/MS测定采集的颗粒物中17种元素的浓度。分析17种元素浓度与气象因素之间的相关性以及霾日和非霾日不同元素的浓度差别。结果北京市大气PM_(2.5)中Fe、Cu、Zn和Pb的质量浓度占所检测元素总浓度的92.69%,大气中元素成分与日均温度、日均风速呈现负相关关系,与日均相对湿度正相关。霾日大气PM_(2.5)中17种元素的浓度高于非霾日。结论北京市大气PM_(2.5)中元素的浓度与温度、风速等气象因素有关,且有着明显的季节变化。霾日大气PM_(2.5)种元素的污染严重。     

2010年北京市归因于大气PM2.5污染的过早死亡研究

目的 评估大气PM2.5长期暴露导致的过早死亡,为科学制定政策保护人群健康提供科学依据.方法 收集卫星遥感反演的北京市2010年的PM2.5浓度数据、人口数据、基线死亡率等基础数据,利用GIS空间统计工具将网格化的PM2.5污染数据转换为区县尺度数据,基于WHO的经典全球疾病负担评估模型和PM25全暴露范围RR函数表,评估北京市各区县归因于大气PM2.5污染的过早死亡,并探讨其空间分布特征及分疾病种类的特点.结果 2010年北京市各区县的大气PM25年均浓度均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级浓度限值(35 μg/m3);北京市归因于大气PM:5污染的过早死亡数为16 527人,归因死亡率为0.843‰,中心城区和东南部郊区的过早死亡风险较高,过早死亡数最多的为朝阳区(5 648人,归因死亡率为1.542‰)和海淀区(4 21 1人,归因死亡率为1.284‰),过早死亡数最少的为西北部郊区.结论北京市2010年归因于大气PM2.5污染的过早死亡人数较多,应引起相关部门的重视;在制定政策减少归因于大气PM2.5污染的过早死亡时,应重点关注人口密集的中心城区和发展较快的东南部郊区,并基于各区县过早死亡的疾病分布特点开展针对性的宣教和防控.