大气O_3污染对石家庄市呼吸系统疾病急救人次的急性影响

目的探讨石家庄市大气O_3-8 h浓度与该市居民呼吸系统疾病急救人次的关系。方法收集该城市2013年1月1日—2014年12月31日的O_3-8 h浓度、日均气温和相对湿度、以及每日呼吸系统疾病急救人数,采用广义相加时间序列模型,控制每日非意外总就诊量的长期趋势、气象因素、"星期几效应"和节假日效应等混杂因素后,分析大气O_3浓度与每日呼吸系统疾病急救人次的关系。结果大气中O_3浓度每升高10μg/m~3(lag1),该市居民因呼吸系统疾病呼叫急救的人数增加1.20%(95%CI:0.36%~2.04%)。季节分层分析结果表明,该市居民呼吸系统疾病急救的风险存在显著的季节差异(P<0.05)。结论大气O_3污染,尤其是夏季污染可能增加居民因呼吸系统疾病的风险。     

大气O_3污染对石家庄市呼吸系统疾病急救人次的急性影响

目的探讨石家庄市大气O_3-8 h浓度与该市居民呼吸系统疾病急救人次的关系。方法收集该城市2013年1月1日—2014年12月31日的O_3-8 h浓度、日均气温和相对湿度、以及每日呼吸系统疾病急救人数,采用广义相加时间序列模型,控制每日非意外总就诊量的长期趋势、气象因素、"星期几效应"和节假日效应等混杂因素后,分析大气O_3浓度与每日呼吸系统疾病急救人次的关系。结果大气中O_3浓度每升高10μg/m~3(lag1),该市居民因呼吸系统疾病呼叫急救的人数增加1.20%(95%CI:0.36%~2.04%)。季节分层分析结果表明,该市居民呼吸系统疾病急救的风险存在显著的季节差异(P0.05)。结论大气O_3污染,尤其是夏季污染可能增加居民因呼吸系统疾病的风险。     

宜昌市大气颗粒物对急救人次急性影响

目的探讨湖北省宜昌市大气颗粒物对急救人次的急性影响。方法收集2014年1月—2017年12月宜昌市的日急救人次、细颗粒物(PM_(2.5))和可吸入颗粒物(PM_(10))日均浓度以及气象条件等资料,采用广义相加模型分别分析PM_(2.5)、PM_(10)与非创伤急诊人次数、呼吸系统和循环系统急诊人次数的暴露–反应关系。结果宜昌市2014—2017年PM_(2.5)和PM_(10)日均浓度平均为(72.2±50.7)和(107.6±60.9)μg/m~3,非创伤急救人次数、呼吸系统急救人次数和循环系统急救人次数的日平均值分别为(33.3±8.6)、(2.6±2.2)和(5.1±3.4)人次;相关分析结果显示,非创伤急救人次数、呼吸系统急救人次数和循环系统急救人次数与PM_(2.5)和PM_(10)暴露均呈正相关(均P 0.05);当PM_(2.5)日均浓度每升高10μg/m~3,当天日均非创伤急救人次数、呼吸系统急救人次数和循环系统急救人次数分别升高0.41%(95%CI=0.10%～0.72%)、1.63%(95%CI=0.62%～2.64%)和0.93%(95%CI=0.17%～1.69%);当PM_(10)日均浓度每升高10μg/m~3,当天日均呼吸系统急救人次数和循环系统急救人次数分别升高1.30%(95%CI=0.50%～2.11%)和0.73%(95%CI=0.13%～1.34%)。结论大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)浓度升高可能导致非创伤急救人次数、呼吸系统急救人次数和循环系统急救人次数明显增加。     

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。     

珠海市大气PM_(2.5)与儿科呼吸系统疾病门诊日就诊人次的关系研究

目的了解珠海市大气PM_(2.5)浓度与医院儿科呼吸系统疾病门诊日就诊人次的关系。方法收集珠海市2013—2016年大气污染物浓度数据及同期气象资料和两家医院逐日就诊资料,采用时间序列广义相加模型(GAM)分析2013—2016年珠海市大气PM_(2.5)日均浓度与医院儿科呼吸系统疾病门诊日就诊人次的关系及其滞后效应。结果 2013—2016年珠海市大气PM_(2.5)日均浓度为32.16μg/m~3,大气PM_(2.5)浓度与PM10、SO_2、NO_2、CO和O_3浓度均呈正相关(rs值分别为0.94,0.81,0.72,0.63,0.47,P0.05)。单污染物模型显示,大气PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,当日儿科呼吸系统疾病门诊就诊人次增加2.47%(95%CI:1.93%～3.02%);双污染物模型(PM_(2.5)+CO、PM_(2.5)+O_3)中,大气PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,当日儿科呼吸系统疾病门诊就诊人次的ER值分别为1.67%(95%CI:1.03%～2.31%)和2.53%(95%CI:1.94%～3.13%);多污染物模型(PM_(2.5)+CO+O_3)中,PM_(2.5)在滞后4 d时效应最大,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,儿科呼吸系统疾病门诊人次增加1.90%(95%CI:1.26%～2.54%)。结论珠海市大气PM_(2.5)浓度与儿科呼吸系统疾病门诊就诊人次有一定关系。     

济南市重污染区域大气污染物对循环系统疾病门诊量的急性效应

目的评价济南市空气污染严重区域大气污染物PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2及O_3对当地居民循环系统疾病门诊就诊的暴露反应关系。方法收集2014—2016年济南市重污染区域某综合医院循环系统疾病逐日门诊信息、空气污染物浓度及气象信息,并进行描述性分析。采用广义线性模型,定量评估逐日大气污染物PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2及O_3浓度与当地居民循环系统门诊就诊量之间的相关关系。结果 2014—2016年期间该综合医院循环系统疾病门诊量合计55 858人次,日均就诊量51人次/天,PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2及O_3日均浓度分别为100、205、53、58及90μg/m3。PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2浓度每升高10μg/m3,当日循环系统疾病门诊量分别增加0.40%(95%CI:0.01%~0.80%)、0.25%(95%CI:0.03%~0.47%)、1.66%(95%CI:0.64%~2.68%)。仅发现NO_2与循环系统疾病门诊量存在累积滞后效应,NO_2浓度每升高10μg/m3,在Lag02时,循环系统疾病门诊量可增加2.13%(95%CI:0.81%~3.46%)。未发现SO_2及O_3与循环系统疾病门诊量之间存在显著效应。结论空气污染严重区域大气污染物PM_(2. 5)、PM_(10)及NO_2与循环系统疾病门诊量之间存在相关关系,未发现SO_2及O_3与循环系统疾病门诊量之间存在显著效应。     

华北某城市大气颗粒物浓度对神经系统疾病急救人次的急性影响

目的探讨华北某重污染城市大气PM_(2.5)与PM_(10)浓度与该市居民神经系统疾病急救人次的关系。方法收集该城市2013年1月1日至2015年12月31日的PM_(2.5)与PM_(10)日均浓度、气温和相对湿度,以及每日神经系统疾病急救人数,采用广义相加时间序列模型,控制长期趋势、气象因素、"星期几效应"和节假日效应等混杂因素后,分析大气PM_(2.5)、PM_(10)浓度与每日神经系统疾病急救人次的关系。结果大气中PM_(2.5)(lag 03)与PM_(10)(lag 04)浓度每升高10μg/m~3,该市居民因神经系统疾病急救的人次分别增加0.75%(95%CI 0.34%~1.17%)和0.35%(95%CI 0.05%~0.66%)。结论大气颗粒物污染尤其是PM_(2.5)浓度的升高可能增加了居民神经系统疾病的风险。     

舟山市空气污染物与医院门诊量的相关性研究

目的研究舟山市空气污染对医院门诊量的影响,为评价空气污染物健康效应和制定人群干预措施提供依据。方法收集舟山医院2016年每日门诊量和每日空气污染物资料,分析医院各科门诊在空气污染物浓度超标日和达标日的门诊量差异,采用Spearman秩相关分析日均门诊量与空气污染物浓度的相关性。结果 2016年舟山医院日均门诊总量M (Q_R)为3 304 (1 638)人次。2016年舟山市城市主要空气污染物为O3、PM_(2.5)和PM_(10)。空气质量轻度污染及以上日的日均门诊总量、内科日均门诊量、循环系统日均门诊量和其他疾病日均门诊量均高于空气质量优良日(P0.05)。CO浓度与呼吸系统、循环系统日均门诊量均呈正相关(P0.05),与日均门诊总量呈负相关(P0.05);O3-8 h浓度与内科、其他疾病日均门诊量及日均门诊总量均呈正相关(P0.05),与呼吸系统、儿科日均门诊量均呈负相关(P0.05);SO_2浓度与呼吸系统、皮肤和皮下组织日均门诊量均呈负相关(P0.05);NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度均与呼吸系统、儿科日均门诊量呈正相关(P0.05)。结论舟山市主要空气污染物为O_3、PM_(2.5)、PM_(10),污染物浓度超标时医院门诊量增加。     

臭氧对儿童呼吸道疾病就诊量的影响研究

目的了解河北省不同地区大气O_3污染现状,阐明O_3对儿童呼吸系统疾病门诊就诊量的影响。方法收集整理2015—2017年河北省儿童医院内科呼吸道疾病就诊人次,并获取同期环保与气象资料,采用非线性分布滞后模型(DLNM)计算O_3对呼吸系统就诊量的超额风险度ER及95%CI,采用滞后(1～16)d效应以及累积(1～16)d效应进行描述,并将效应最大值作为O_3对门诊量影响的评估值。结果①2015—2017年石家庄市、唐山市及张家口市O_3超标天数逐年增多,污染程度逐年加重;②3个城市O_3日均浓度与门诊量具有统计学相关性(P0.01);③石家庄市、唐山市和张家口市O_3对儿童呼吸系统就诊量均存在滞后效应,大气O_3日均浓度每增加10μg/m~3,呼吸系统疾病门诊人次依次增加0.25%(0.14%,0.36%)、0.16%(0%,0.31%)和0.53%(0.12%,0.94%),张家口市影响最大,且O_3对3个城市儿童呼吸系统门诊就诊人次的滞后效应影响变化趋势一致;④石家庄市和张家口市O_3对儿童呼吸系统疾病门诊人次有持续16 d的累积效应,在(13～14) d时达到最大值,大气O_3日均浓度每增加10μg/m~3,呼吸系统疾病门诊人次分别增加0.82%(0.63%,1.01%)和2.37%(1.03%,3.74%),张家口市影响最大,O_3对3个城市呼吸系统门诊就诊人次的累积效应影响变化趋势一致;⑤石家庄市和张家口市O_3对于儿童呼吸系统疾病J00-J06和症状R07门诊人次存在滞后及累积效应,且O_3对J00-J06、R07累积效应持续时间较长,并呈现逐渐上升趋势。结论河北省不同地区O_3对儿童健康影响存在地域性差异,进一步深入探索不同地区O_3的成因及其对人群健康的影响迫在眉睫。     

2019—2020年菏泽市大气污染物对人群死亡影响的时间序列分析

目的 分析菏泽市大气污染物(PM_2.5、SO₂、NO₂和O₃)对居民逐日总死亡、非意外死亡、循环系统疾病死亡、呼吸系统疾病死亡的影响。方法 收集2019—2020年菏泽市逐日大气污染物(PM_2.5、SO₂、NO₂和O₃)资料、气象资料和常住居民死亡资料,采用广义相加模型(GAM)的时间序列分析方法研究大气污染物与人群死亡的关联性。结果 菏泽市大气中PM_2.5浓度每升高10μg/m³,在Lag0天人群日均总死亡、非意外死亡、循环系统疾病死亡和呼吸系统疾病死亡超额风险分别为0.95%、0.96%、0.82%和0.92%;SO₂浓度每升高10μg/m³,在Lag0天呼吸系统死亡超额风险为15.33%;NO₂浓度每升高10μg/m³,在Lag0天人群日均死亡、非意外死亡、循环系统疾病死亡和呼...     

成都市大气PM_(2.5)相关的老年人超额死亡风险评估

目的探讨成都市大气颗粒物(PM_(2.5))污染所致老年人超额死亡风险。方法收集2013—2016年成都市大气颗粒物(PM_(2.5))日平均浓度、死亡个案数据及气象因素,利用广义相加模型,控制时间的长期趋势、气象因素等混杂因素,分析PM_(2.5)浓度对老年人死亡的影响。收集2017年成都市大气颗粒物(PM_(2.5))日平均浓度和死亡个案数据,根据健康损失计算模型,估算2017年成都市PM_(2.5)污染造成的老年人超额死亡人数。结果单污染物模型显示成都市PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,老年人非意外总死亡风险增加0.36%(95%CI:0.25%～0.48%),呼吸系统疾病死亡风险增加0.51%(95%CI:0.30%～0.72%),循环系统疾病死亡风险增加0.36%(95%CI:0.16%～0.56%)。多污染物模型中,成都市PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,老年人非意外总死亡风险增加0.33%(95%CI:0.21%～0.45%),呼吸系统疾病死亡风险增加0.48%(95%CI:0.26%～0.69%),循环系统疾病死亡风险增加0.29%(95%CI:0.09%～0.49%)。2017年成都市老年人因PM_(2.5)污染造成的非意外、呼吸系统疾病、循环系统疾病超额死亡数分别为1 252、540、409人,占当年老年人同死因别总死亡数的1.95%、2.72%、1.94%。结论 PM_(2.5)污染增加老年人超额死亡风险。     

基于医保大数据的北京市大气污染与循环系统疾病医院门急诊人次的暴露-反应关系研究

目的构建北京市大气PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO和O_3与循环系统疾病医院门急诊人次的暴露-反应关系。方法基于北京市城镇职工基本医疗保险大数据,收集2013年1月1日至2016年12月31日北京市所有参保医院的门急诊患者信息,采用Anatomical Therapeutic Chemical(ATC)药品词典对药品进行归类,通过门急诊患者的药品使用记录判定其所患疾病分类信息,应用广义相加模型构建大气污染物与循环系统疾病医院门急诊人次的暴露-反应关系。结果研究期间共有110 186 877人次循环系统疾病医院门急诊患者被纳入本研究。大气PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2浓度每上升10μg/m~3,循环系统疾病门诊人次分别增加0.64%(95%CI:0.24%～1.04%)、0.30%(95%CI:0.06%～0.53%)和1.02%(95%CI:0.34%～1.71%),急诊人次分别增加0.32%(95%CI:0.21%～0.44%)、0.28%(95%CI:0.15%～0.40%)和0.85%(95%CI:0.41%～1.29%)。分层分析结果显示大气污染与循环系统疾病发生的关联性在女性人群中更强。结论北京市大气PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2浓度上升可显著增加暴露人群的循环系统疾病医院门诊和急诊人次,女性群体对大气污染的不良影响更为敏感,应作为重点保护的易感人群。     

广州市空气污染对居民每日急救病例影响的短期效应

  目的  分析广州市空气污染物浓度与居民因不同疾病(循环系统疾病、消化系统疾病、神经系统疾病和呼吸系统疾病)而寻求急救服务人次的关系,探讨广州市空气污染对人群健康影响的短期效应。  方法  收集广州市2015-2017年空气污染物二氧化硫(sulfur dioxide,SO₂)、二氧化氮(nitrogen dioxide,NO₂)、一氧化碳(carbon monoxide,CO)、细颗粒物(fine particulate matter,PM_2.5)的每日24 h平均浓度和臭氧(ozone,O₃)最大8 h浓度、日均气温、相对湿度和4大疾病别每日急救人次,采用时间序列分析的广义相加模型,分析空气中污染物浓度和居民4大疾病别急救人次的关系。  结果  研究期间空气中SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5的日平均浓度分别是13.24 μg/m3、45.96 μg/m3、0.97 mg/m3、123.77 μg/m3、和36.22 μg/m3。经过单污染物模型分析,空气中SO₂每增加4.70 μg/m3,循环系统急救量增加2.91%(95%CI:1.00%~4.85%),在多污染物模型中,循环系统急救量则增加4.39%(95%CI:1.22%~7.67%)。  结论  大气SO₂污染可能增加居民循环系统疾病的风险,应采取防控措施降低SO₂排放。     

福州市大气臭氧暴露对人群循环系统疾病死亡风险评估

目的探讨福州市城区大气O_3对居民循环系统疾病死亡风险的影响。方法收集福建省福州市2015年1月1日—2018年12月31日O_(3-8h)、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2的日平均浓度,以及同期的循环系统疾病日死亡人数和气象资料,采用广义相加模型分析O_(3-8h)对循环系统疾病死亡影响,根据短期暴露的健康风险模型,评估福州市臭氧污染造成的循环系统超额死亡人数。结果福州市2015—2018年臭氧日平均浓度为(86.77±34.13)μg/m~3,循环系统疾病平均死亡率为2.015‰,循环系统疾病日死亡人数为(11.30±3.99)例,其中缺血性心脏病和脑血管疾病死亡人数分别为(2.75±1.83)和(4.87±2.39)例,单污染物模型显示O_(3-8h)浓度增加10μg/m~3,可致滞后2 d人群循环系统和脑血管疾病死亡风险分别增加0.89%(0.33%～1.46%)和1.48%(0.65%～2.31%)。2015—2018年福州市归因于O_3短期暴露的循环系统和脑血管疾病超额死亡人数分别为118例(95%CI=44～191)和81例(95%CI=36～124)。结论 O_3短期暴露可以增加循环系统疾病和脑血管疾病超额死亡风险。     

2017年成都市PM2.5浓度与循环系统疾病急救人次的关系

目的 研究2017年成都市空气污染物PM2.5对循环系统急救人次的急性影响。方法 收集成都市2017年1月1日-12月31日 PM2.5每日24小时浓度均值、每日循环系统疾病急救人次数、每日平均气温和平均相对湿度,采用广义相加时间序列模型,分析空气污染物PM2.5浓度与循环系统疾病急救人次的关系。结果 最强效应期为累积滞后0~2日,大气中PM2.5 浓度每升高10μg/m³,居民因循环系统疾病急救风险增加0.99%(95%CI:0.46%~1.52%),PM2.5 浓度与居民因循环系统疾病急救风险的暴露反应关系曲线呈上升趋势,随着PM2.5 浓度升高,上升加速度趋于平缓。结论 空气PM2.5污染,可能增加居民因循环系统疾病急救的风险。     

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。     

2013年丰台区PM_(2.5)与居民呼吸系统疾病死亡的关系研究

目的研究2013年北京市丰台区PM_(2.5)对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响。方法分析2013年北京市丰台区大气污染物PM_(2.5)的污染情况、居民呼吸系统疾病死亡水平以及气象状况,采用分布滞后非线性模型研究2013年北京市丰台区大气污染物PM_(2.5)对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响。结果北京市丰台区2013年大气PM_(2.5)年平均质量浓度为100.92μg/m~3,居民呼吸系统疾病死亡人数为764人。大气PM_(2.5)质量浓度与日平均相对湿度、居民呼吸系统疾病死亡水平、女性居民呼吸系统疾病死亡水平呈正相关关系(P<0.05);大气PM_(2.5)质量浓度与日平均气温、日平均气压、男性居民呼吸系统疾病死亡水平无相关性。在污染当天PM_(2.5)每升高10μg/m~3,相对危险度RR值为1.0252(95%CI:1.0113~1.0393)。结论 2013年北京市丰台区PM_(2.5)年平均质量浓度为100.92μg/m~3,超过国家规定二级标准的34.56%,居民呼吸系统疾病死亡数随着PM_(2.5)质量浓度的升高而升高。     

北京市顺义区大气污染物对呼吸系统疾病门诊量的影响

目的探讨北京市顺义区大气污染物对医院呼吸系统疾病门诊量的短期影响。方法收集2014年1月1日-2015年12月31日北京市顺义区二级及以上医疗机构呼吸系统疾病每日门诊资料和同期北京市顺义区大气及气象监测资料,采用基于时间序列的半参数广义相加模型,在控制长期趋势、星期效应、假期效应、流感流行及气象因素等混杂因素的基础上,分析大气污染物浓度与呼吸系统疾病日门诊量的关系及滞后效应。结果研究期间,北京市顺义区二级及以上医疗机构呼吸系统疾病日门诊量平均为1653人次,范围420~5034人次。单污染物模型中,PM_(2.5)、PM_(10-2.5)、二氧化硫(SO_2)和二氧化氮(NO_2)均是滞后0~2d(avg02)的移动平均值对呼吸系统疾病门诊人数影响最为显著,臭氧(O_3)是在滞后3d(lag3)的浓度值对呼吸系统疾病门诊人数影响最为显著。PM_(2.5)、PM_(10-2.5)、SO_2、NO_2和O_3浓度每增加10μg/m~3对应的呼吸系统疾病门诊人数增加百分比分别为0.25%(95%CI:0.22~0.28)、0.52%(95%CI:0.44~0.60)、0.73%(95%CI:0.58~0.88)、1.23%(95%CI:1.12~1.33)和0.20%(95%CI:0.16~0.24)。在双污染物模型中,引入NO_2后,PM_(2.5)、PM_(10-2.5)和SO_2对呼吸系统疾病门诊人数影响较单污染物模型明显减小。结论北京市顺义区大气污染物PM_(2.5)、SO_2、NO_2和O_3浓度对医院呼吸系统疾病日门诊量有影响,且存在滞后效应。     

天津市可吸人颗粒物与城区居民每日死亡关系的时间序列分析

目的 研究天津市大气可吸入颗粒物(PM10)与城区居民每日死亡间的相关性.方法 通过收集天津市城区2005-2007年空气污染数据、日平均气温和相对湿度及每日死亡人数,采用广义相加模型,控制长期和季节趋势、气温和相对湿度等气象因素及二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)等气态污染物的影响,分析天津市PM10与居民每日死亡之间的关系.结果 大气PM10与人群每日非意外死亡、循环系统疾病死亡和呼吸系统疾病死亡间显著相关.PM10浓度每升高10 μg/m3,人群每日非意外死亡、循环系统疾病死亡和呼吸系统疾病死亡分别增加0.45%(0.21～0.69)、0.60%(0.29～0.91)和0.82%(0.04～1.61).结论 天津市大气PM10污染与城区居民每日死亡显著相关,尤其是循环系统疾病和呼吸系统疾病死亡.     

上海市浦东新区大气PM2.5与气温交互作用对居民死亡的影响

【目的】探讨上海市浦东新区大气PM_(2.5)与气温交互作用对居民非意外死亡的影响。【方法】收集2016年1月1日—2017年12月31日浦东新区居民逐日死亡资料、大气污染资料和气象资料,利用基于Poisson回归的广义相加模型,通过建立双变量响应曲面模型和温度分层模型,探讨气温对PM_(2.5)死亡效应的修饰作用。【结果】2016—2017年期间浦东新区非意外总死亡共43 345例。大气PM_(2.5)日平均浓度39.1μg/m~3,日平均温度17.7℃,相对湿度75.0%。基础模型拟合结果显示,死亡前1日PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,居民非意外总死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡分别增加0.56%(95%CI:0.11%～1.01%)、0.49%(95%CI:-0.19%～1.18%)和0.22%(95%CI:-1.14%～1.60%),且男性和65岁以上人群中效应更显著。温度分层模型显示,中等温度时PM_(2.5)每增加10μg/m~3,居民非意外总死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡分别增加0.59%(95%CI:0.04%～1.14%)、0.51%(95%CI:-0.32%～1.35%)和0.51%(95%CI:-0.32%～1.35%);较高温度时,非意外总死亡和心脑血管疾病死亡分别增加1.04%(95%CI:-0.60%～2.70%)和1.13%(95%CI:-1.40%～3.73%),效应约是较低和中等温度分层时的2～4倍;在较低温度时,呼吸系统疾病死亡增加1.05%(95%CI:-1.15%～3.30%),效应约是中等温度分层时的2倍。但气温与PM_(2.5)的交互项无统计学意义。【结论】气温对PM_(2.5)的死亡效应可能存在修饰作用,且在不同疾病别死亡中表现不同。