PM2.5、PM10短期暴露与流感样病例日门诊量的关联研究

目的：分析连云港市PM2.5、PM10质量浓度对流感样病例日门诊量的短期影响。方法：收集2014—2016年连云港市大气污染物日均数浓度、同期气象参数资料以及8家监测医院的流感样病例日门诊量,采用广义相加模型分析PM2.5、PM10对流感样病例日门诊量的影响以及剂量效应关系。结果：单污染物模型显示,在最佳滞后条件下,PM2.5或PM10每升高1个四分位间距值,流感样病例日门诊量分别增加2.3%（RR=1.023,95%CI：1.017~1.035）和3.8%（RR=1.038,95%CI：1.025~1.051）。双污染物及多污染物模型显示,校正混杂因素后,PM2.5、PM10与流感样病例日门诊量仍呈正关联。剂量效应关系显示,在低浓度时,随着PM2.5、PM10的增加,流感样病例发生风险逐步升高。但当PM2.5、PM10分别升高到50、100 μg/m3之后,流感样病例发生风险趋于稳定。结论：PM2.5、PM10质量浓度的增加可使流感样病例日门诊量升高,并且存在剂量效应。     

广州市某区大气PM2.5浓度与儿童呼吸门诊量相关性

目的 分析广州市某区大气细颗粒污染物(PM_2.5)对儿童医院呼吸系统日门诊量的影响。方法 收集广州市某儿童医院2013年1月1日—2016年12月31日呼吸系统疾病日门诊量,结合同期环保与气象资料,采用时间序列分析方法,运用广义相加模型(GAM)控制时间趋势、温度、湿度以及星期几效应后对PM_2.5与门诊量进行单污染物模型分析,得出当天及滞后1~5 d的效应值,采用最大效应值作为PM_2.5对门诊量影响的评估值。结果 广州市2013—2016年大气PM_2.5年均值分别为54.11、48.58、39.74和35.11 μg/m³。Spearman相关分析得呼吸系统疾病日门诊量与PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂为正相关,均有统计学意义(P<0.05)。时间序列分析显示PM_2.5浓度升高与当天以及滞后1~5 d的呼吸系统疾病就诊量呈显著相关,并在滞后第二天达到高峰,PM_2.5浓度每增加10 μg/m³,呼吸系统疾病就诊量增加1.11%(95%CI:0.59%,1.64%)。结论 2013—2016年广州市某区大气PM_2.5污染对儿童呼吸系统门诊量有显著影响,PM_2.5浓度增加会导致儿童呼吸系统门诊量增加。     

合肥市空气污染与某儿童医院肺炎门诊量关系的时间序列分析

目的 探讨合肥市空气污染物短期暴露对儿童肺炎日门诊量的影响。 方法 收集合肥市2014~2017年逐日空气污染物资料(PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、 O₃)、气象资料(气温、气压、相对湿度)以及某儿童医院肺炎门诊资料,采用时间序列半参数广义相加模型,建立单污染物模型及多污染物模型,分析空气污染物与儿童肺炎的暴露-反应关系,包括滞后效应(lag0~lag6)、移动平均滞后效应(lag01~lag06),采用滞后天数最大效应值作为空气污染物对门诊量影响的相对危险度。 结果 2014~2017年合肥市空气PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃日平均浓度分别为90.24、64.72、16.08、39.10、969.90、76.97 μg /m³,其中PM₁₀、PM_2.5高于《GB 3095-2012环境空气质量标准》二级标准。研究期间共记录67 569条儿童肺炎门诊病例,平均日门诊量为46.25例。单污染物模型显示,PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃浓度每增加10 μg/m³,儿童肺炎日门诊量的相对危险度分别为1.011 1、1.009 8、1.021 8、1.001 5、1.001 2、1.003 4,其中SO₂效应最强。在调整其他污染物的全污染物模型中,仅PM₁₀与儿童肺炎日门诊量仍存在统计学关联(RR=1.008 9, P<0.05)。 结论 空气污染物的短期暴露影响儿童肺炎日门诊量,其中PM₁₀、PM_2.5、SO₂、CO影响较大。     

无锡市大气污染对成人内科门诊量影响的时间序列研究

目的 探讨大气污染物对成人内科门诊量的影响,为预防大气污染物对人群的健康损害提供科学依据。 方法 收集2015年1月1日至2016年12月31日无锡市大气污染物数据、呼吸和循环系统疾病日门诊量资料,采用时间序列Poisson分布的广义相加模型(GAM)方法,在控制长期和季节变化趋势、星期几效应、气象因素和其他污染物等各种混杂因素的基础上,定量分析大气污染物对呼吸、循环系统疾病日门诊量的影响。 结果 2015年1月1日至2016年12月31日无锡市PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂对呼吸、循环系统疾病日门诊量的影响存在滞后及累积效应。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂均在滞后0~5 d(lag05)的移动平均值,使呼吸系统疾病日门诊量的超额危险度(ER)达到最大,其中PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂浓度每升高10 μg/m³,呼吸系统疾病日门诊量增加0.44%(95%CI:0.08%~0.80%)、0.47%(95%CI:0.22%~0.72%)、3.85%(95%CI:2.73%~4.98%)、2.63%(95%CI:2.00%~3.26%);PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂分别在滞后0~1 d(lag01)、0~1 d(lag01)、0~4 d(lag04)、0~4 d(lag04)的移动平均值,使循环系统疾病日门诊量的ER达到最大,其中PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂浓度每升高10 μg/m³,循环系统疾病日门诊量增加0.68%(95%CI:0.52%~0.84%)、0.46%(95%CI:0.34%~0.58%)、6.41%(95%CI:5.66%~7.17%)、4.22%(95%CI:3.81%~4.63%)。 结论 大气污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂浓度的增加与居民呼吸、循环系统疾病门诊人数增加风险有关。     

2017年成都市PM2.5质量浓度与呼吸系统急救人次的关系

  目的  分析2017年成都市大气细颗粒物（particulate matter 2.5,PM_2.5）对呼吸系统急救人次的近期影响。  方法  收集成都市2017年1月1日～12月31日的PM_2.5每日24 h质量浓度均值、每日呼吸系统疾病急救人次数、日均气温和相对湿度,采用广义相加时间序列模型,在每日总急救人次数无明显长期趋势的基础上,控制气象因素（气温和气湿）、“星期效应”混杂因素后,分析PM_2.5与呼吸系统急救人次的关系。  结果  成都市2017年因呼吸系统疾病急救呼救共9 309人次,平均每天26人次。日均温度16.6 ℃,日均相对湿度81.2%,全年PM_2.5质量浓度均值为53.6 μg/m3。单污染物模型滞后时间效应分析发现,最强效应期为暴露当日,在最强效应期空气中PM_2.5质量浓度每升高10 μg/m3,居民因呼吸系统疾病急救风险增加1.26%（95%可信区间:0.56%～1.97%）,且PM_2.5质量浓度与居民因呼吸系统疾病急救风险几乎呈正向直线关系。双污染物模型分析发现,每日臭氧质量浓度8 h滑动平均值（O_3-8h）能够增强PM_2.5质量浓度对人群急救风险的效应。  结论  空气PM_2.5污染,可能增加居民因呼吸系统疾病急救的风险。     

石家庄市大气颗粒污染物浓度对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响

目的 探讨石家庄市大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响。 方法 收集2013年1月1日至2017年12月31日石家庄市大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5日均质量浓度(以下简称“浓度”)、气象因素(日均温度、日均相对湿度)以及每日门诊数据并进行描述。采用广义相加模型的时间序列分析方法分析儿童呼吸系统疾病门诊量与PM₁₀和PM_2.5浓度的关系。 结果 石家庄市2013~2017年PM₁₀、PM_2.5的平均浓度分别为195.03 μg/m³和107.13 μg/m³。时间序列分析表明,PM₁₀(lag0)、PM_2.5(lag0)浓度每升高10 μg/m³,儿童呼吸系统疾病门诊量分别增加0.11%(95%CI:0.07%~0.16%)和0.22%(95%CI:0.15%~0.28%);调整气态污染物O₃/SO₂/NO₂后,PM₁₀对呼吸系统疾病门诊量的效应消失,PM_2.5的健康效应略微下降。 结论 石家庄市PM_2.5和PM₁₀浓度升高可能导致儿童呼吸系统疾病门诊量增加,提示有必要加强空气污染的治理控制措施,保护儿童健康。     

空气污染物和气象因素对皮炎患者门诊量影响的时间序列研究

  目的  分析环境因素(包括空气污染物和气象因素)对皮炎患者门诊人次的影响。  方法  收集2011年1月1日至2015年12月31日四川大学华西医院皮肤科门诊诊断为皮炎的患者数据,收集同期成都市空气污染物〔包括SO₂、NO₂、空气动力学直径小于或等于10 μm的颗粒物(PM₁₀)〕和日均气象数据(平均气压、温度、相对湿度、风速)。采用分布滞后非线性模型分析皮炎患者门诊人次与环境因素的相关性。  结果  皮炎门诊人次与PM₁₀、风速呈正相关,与SO₂、温度呈负相关。单因素模型分析显示,大气污染物SO₂、NO₂每增加10 μg/m3均可导致皮炎门诊人次增加,相对危险度(RR)分别为1.003〔95%置信区间(CI):1.002~1.004〕、1.002(95%CI:1.001~1.002),相对湿度每增加10%,皮炎日均门诊量减少的RR值为0.996(95%CI:0.994~0.997)。多污染物模型分析提示各空气污染物对皮炎患者日均门诊量仍有影响。环境因素对皮炎门诊量的滞后效应分析显示,SO₂、NO₂、PM₁₀对皮炎门诊人次主要为当日效应,相对湿度在当天、滞后2 d及滞后4 d对皮炎门诊人次有保护作用。  结论  空气污染物可能是皮炎发生的危险因素,相对湿度对皮炎的发生具有保护作用。     

PM2.5致病机制的研究进展

近年来,随着工业化进程的加快,空气污染问题日益严重。国内外大量研究表明,空气中的污染物尤其是细颗粒物（fine particulate matter,PM_2.5）与人体疾病的发展密切相关,对人类呼吸系统、心血管系统、中枢神经系统、生殖系统等有不良影响。研究表明：PM_2.5主要通过诱导细胞产生氧化应激和炎症反应、疾病相关基因多态性与DNA甲基化、介导相关基因表达调控、诱发信号通路改变等途径来致病。本文从PM_2.5的组分、来源、对人体健康的危害及相关机制研究的角度进行了综述。     

广州市2020年PM2.5的污染特征与居民循环系统疾病的相关性

目的 了解2020年广州市PM_2.5污染物污染特征及对居民循环系统疾病死亡的影响。方法 定期收集广州市2020年的天气逐日统计数据（2020年1月1日—2020年12月31日）,包括主要城市气象影响因素（平均气压、气温、相对湿度等）、大气主要污染物的平均浓度（PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃等）以及城市居民循环系统常见疾病的死亡病例等相关资料,采用统计描述分析PM_2.5的污染特征;多元线性回归方程分析PM_2.5与其他大气污染物（SO₂、NO₂、O₃等）的相关性;利用偏相关分析方法,控制其他大气污染物（SO₂、NO₂、O₃ 等）对PM_2.5的干扰,分析PM_2.5与居民循环系统疾病死亡的相关性。结果 2020年广州市的城市PM_2.5污染物在当地气象气候因素和其他季节条件变化的共同影响下,年平均浓度为29.39 μg/m³,低于国家二级浓度限值（35 μg/m³）;日均浓度在冬春两季较高,日均浓度超过国家一级标准限值（35 μg/ m³）的天数为113 d,超标率为 30.96%,PM_2.5污染物与其他类污染物（SO₂、NO₂、O₃ 等）之间存在线性正相关,与气象因素中的气温和气湿存在负相关;城市居民循环系统疾病日死亡数与PM_2.5浓度呈现正相关,偏相关系数为0.317,与NO₂和O₃ 之间成正相关,偏相关系数分别为0.333、0.268。单污染物模型的结果显示PM_2.5的人群循环系统疾病死亡超额危险度（ER）在不同滞后时间差异均有统计学意义,并且随着时间延长,危险度也在相应增加。可以推断PM_2.5可能是居民循环系统疾病死亡的危险因素之一。结论 2020年广州市PM_2.5的年平均浓度与去年相比有明显改善,但日均浓度超标情况仍然严峻,广州市大气PM_2.5污染对城市居民循环系统死亡影响有一定的时间滞后性,并且显著增加循环系统疾病死亡数。     

空气污染物对兰州市特应性皮炎门诊人次的影响

目的 定量评估兰州地区空气污染物PM_2.5、PM₁₀、NO₂和SO₂浓度对特应性皮炎门诊人次的影响。方法 收集 2013年1月至2017年12 月特应性皮炎患者的门诊资料和同期气象及环境污染物资料。采用基于泊松分布广义相加模型在控制季节性和长期趋势、星期几效应基础上,研究PM_2.5、PM₁₀、NO₂和SO₂浓度对就诊人次影响的滞后效应。结果 在单污染物模型中,PM_2.5、PM₁₀均在滞后当日(lag0)时对特应性皮炎门诊人次的影响最明显,但无统计学意义;NO₂也在lag0时影响最明显,并存在滞后效应,其浓度每增加10 μg/m³,特应性皮炎门诊人次的超额危险度(ER)及95%可信区间(95%CI)为1.95%(95%CI=1.09%~2.82%),具有统计学意义(P=0.01);SO₂在滞后第6天(lag6)时影响最明显,SO₂浓度每升高10 μg/m³,门诊人次增加1.52%(95%CI=0.48%~2.54%),具有统计学意义(P=0.02);对不同性别、年龄、季节分析后显示,女性比男性对PM₁₀和SO₂敏感,PM₁₀和SO₂每上升10 μg/m³,女性门诊人次分别增加0.02%和2.47%。而男性对PM_2.5及NO₂敏感,PM_2.5和NO₂每上升10 μg/m³,男性门诊人次分别增加0.47%和1.78%;气态污染物(NO₂、SO₂)影响≤2岁人群高于其余年龄人群,NO₂和SO₂每上升10 μg/m³,≤2岁人群门诊人次分别增加2.35%和1.57%,具有统计学意义(P=0.02)。13~59岁人群对NO₂浓度的升高敏感,NO₂每上升10 μg/m³,13~59岁人群门诊人次分别增加1.39%;NO₂在冷暖季节时期对门诊人次有影响,ER值分别为2.35%和1.89%,具有统计学意义(P=0.01)。颗粒物(PM_2.5、PM₁₀)在冬季门诊人次影响明显,但均无统计学意义。PM_2.5和NO₂,PM₁₀和NO₂以及SO₂和NO₂对特应性皮炎总门诊人次的交互作用明显。在双污染物模型中,引入PM_2.5、PM₁₀和SO₂,NO₂对特应性皮炎门诊人次影响较单污染物模型明显增加,且具有统计学意义(P=0.01)。结论 兰州市空气污染物(PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂)与特应性皮炎门诊人次密切相关,并且NO₂和SO₂浓度升高更易增加特应性皮炎的发病风险。     

合肥市2014~2016年大气污染物PM2.5对居民循环系统疾病死亡效应的时间序列分析

目的 评估合肥市2014~2016年PM_2.5日均浓度对循环系统疾病死亡效应的影响。 方法 从合肥市气象局、环保局获得2014~2016年气象、环保资料,从中国疾病预防控制中心的死因监测系统获取人群死亡资料。采用基于Poisson回归的广义线性模型控制时间趋势、温度、相对湿度、星期几效应、法定节假日等因素,分析污染物PM_2.5浓度对因循环系统疾病死亡效应,包含当日(lag0)、滞后(lag1~lag5)和累积滞后(lag01~lag05)效应;分析了老年人组(≥60岁)和非老年人组(<60岁)间PM_2.5浓度与循环系统疾病死亡人数的影响,同时分析引入SO₂、NO₂、O₃污染物后,对PM_2.5浓度与循环系统疾病死亡人数效应的影响。 结果 PM_2.5浓度对因循环系统疾病总死亡人数有显著影响,其中对当日(lag0)和累积滞后5 d(lag05)影响最大,lag0超额死亡危险风险(ER)为0.53%(95%CI: 0.09%~0.98%),lag05的ER为1.01%(95%CI: 0.33%~1.70%)。在老年人组(≥60岁)中,PM_2.5浓度对因循环系统疾病总死亡人数的效应更加显著,也是对lag0和lag05影响最大,lag0的ER为0.57%(95%CI: 0.11%~1.03%);lag05的ER为1.04%(95%CI: 0.33%~1.76%)。而在非老年人(年龄<60岁)人群中,PM_2.5浓度对因循环系统疾病总死亡人数影响无统计学意义。在多污染物模型分析中,加入污染物SO₂、NO₂后,发现均可减弱PM_2.5对循环系统疾病死亡人群的影响,效应无统计学意义。 结论 2014~2016年PM_2.5污染物能增加合肥地区循环系统疾病死亡人数,且在老年人中效应更显著。     

Human Serum-derived Extracellular Vesicles Protect A549 from PM2.5-induced Cell Apoptosis

Objective Epidemiological studies reveal that exposure to fine particulate matter(aerodynamic diameter≤2.5μm,PM_2.5)increases the morbidity and mortality of respiratory diseases.Emerging evidence suggests that human circulating extracellular vesicles(EVs)may offer protective effects against injury caused by particulate matter.Currently,however,whether EVs attenuate PM_2.5-induced A549 cell apoptosis is unknown.Methods EVs were isolated from the serum of healthy subjects,quantified via nanoparticle tracking analysis,and qualified by the marker protein CD63.PM_2.5-exposed(50μg/mL)A549 cells were pretreated with 10μg/mL EVs for 24 h.Cell viability,cell apoptosis,and AKT activation were assessed via Cell Counting Kit-8,flow cytometry,and Western blot,respectively.A rescue experiment was also performed using MK2206,an AKT inhibitor.Results PM_2.5exposure caused a 100%in crease in cell apoptosis.EVs treatme nt reduced cell apoptosis by 10%,promoted cell survival,and inhibited the PM_2.5-induced upregulation of Bax/Bcl2 and cleaved caspase 3/caspase 3 in PM_2.5-exposed A549 cells.Moreover,EVs treatment reversed PM_2.5-induced reductions in p-AKT^Thr308and p-AKT^Ser473.A KT inhibition attenuated the anti-apoptotic effect of EVs treatment on PM_2.5-exposed A549 cells.Conclusions EVs treatment promotes cell survival and attenuates PM_2.5-induced cell apoptosis via AKT phosphorylation.Human serum-derived EVs may be an efficacious novel therapeutic strategy in PM_2.5-induced lung injury.     

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.     

2014~2016年济南市空气污染严重地区大气颗粒物对社区人群门诊就诊量的急性效应分析

目的 评估济南市空气污染严重区域大气颗粒物对社区人群内科门诊就诊的急性效应。 方法 收集2014年1月1日至2016年12月31日济南市空气污染严重区域某综合医院逐日内科门诊就诊个案记录、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PM_2.5及PM₁₀浓度与社区人群门诊就诊量之间的相关关系,并分性别、分年龄段(<65岁和≥65岁)、分系统疾病(呼吸系统疾病和循环系统疾病)进行相关性分析。 结果 PM_2.5、PM₁₀浓度每升高10 μg/m³,当日内科门诊量分别增加0.28%(95%CI:0.05%~0.50%)、0.15%(95%CI:0.02%~0.28%);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:0.02%~0.47%)。男性及≥65岁人群是敏感人群。 结论 济南市空气污染严重区域大气颗粒物对社区人群内科门诊量以及不同性别、不同年龄段、循环系统疾病人群存在急性效应,且男性及≥65岁人群敏感。     

武汉市地铁环境中PM2.5浓度水平分析

目的 了解武汉市轨道交通地铁站细颗粒物(particulate matter 2.5,PM_2.5)的浓度特征，为相关标准制定和环境改善提供科学依据。方法 以武汉市地铁2号线26个地铁站为研究地点，于2019年5月对每个车站的车厢、车控室、屏蔽门内(隧道)、屏蔽门外、列车进站时及离开1min后站台、站厅、出口和新风井口的PM_2.5进行监测。结果 隧道内(中位数67.4μg/m³)PM_2.5浓度是新风井口浓度(中位数45.3μg/m³)的1.5倍(U=550,P<0.01)。站台和站厅PM_2.5浓度差异无统计学意义(t=-1.558,P>0.05)。列车进站时站台PM_2.5浓度高于出站后浓度(t=2.187,P<0.05)。屏蔽门内(均值67.4μg/m³)PM_2.5浓度是屏蔽门外浓度(均值48.0μg/m³)的1.4倍(t=5.030,P<0.01...     

盐城市城区大气颗粒物PM2.5暴露与急性心肌梗死发病风险的关系及滞后效应分析

目的 探讨盐城市城区大气颗粒物PM_2.5暴露与急性心肌梗死发病风险的关系及滞后效应。方法 收集2021年1月～2021年12月本院收治的134例急性心肌梗死患者的资料以及同时期来自盐城市环境监测中心的大气污染物数据(包括大气颗粒物PM_2.5,可吸入颗粒物PM₁₀,二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧),采用广义相加模型分析盐城市城区大气颗粒物PM_2.5暴露与急性心肌梗死发病风险的关系，以患者发病前7 d和发病后7 d作为对照期，以发病当天作为病例期，采用滞后模型分析当天大气颗粒物PM_2.5暴露和滞后1～5 d对急性心肌梗死发病的影响。结果 134例急性心肌梗死患者中，急性ST段抬高型心肌梗死患者39例，占29.10%,急性非ST段抬高型心肌梗死患者95例，占70.90%,四季均可发病；2021年1月～2021年12月盐城市大气污染物PM_2.5浓度年日均值为62.38μg/m³,最小值为4.83μg/m³,最大值为2...     

短期空气污染物暴露对终末期肾脏病血液透析患者入院次数的影响

目的评估接受维持性血液透析的终末期肾脏疾病(end-stage renal disease,ESRD)患者人群中,空气污染物短期暴露与每日入院次数的关联性。方法本研究数据来源于中国西南某城市全市城镇职工基本医疗保险和城镇居民基本医疗保险数据库,纳入接受维持性血液透析治疗的ESRD患者。采用单一污染物和多污染物广义加性模型来估计不同滞后日空气污染物(CO、NO₂、O₃、PM₁₀、PM_2.5和SO₂)对入院情况的影响。此外,按性别、年龄、PM_2.5和PM₁₀浓度阈值、季节、心血管疾病和高血压合并症等开展亚组分析。结果单一污染物模型中,患者入院次数与显著相关的污染物及其对应的最强关联时间为：CO每增加0.1 mg/m³,滞后7 d的患者入院次数增加2.39%[95%置信区间(confidence interval,CI):0.96%～3.83%];NO₂、O₃、PM_...     

济南市大气颗粒物与儿童呼吸系统疾病就诊量的时间序列分析

目的 分析济南市2016年大气颗粒物(PM_2.5、PM₁₀)对儿童呼吸系统疾病就诊量的急性影响。 方法 描述性分析逐日呼吸系统疾病就诊量、空气污染物、气象因素的集中趋势与离散趋势,计算污染物、气象因素与各组就诊量之间的Spearman相关系数。采用基于Poisson回归的广义线性模型(GLM)评估大气颗粒物与儿童呼吸系统疾病就诊量的急性效应,并探讨不同性别、不同年龄段(<1岁、1~4岁、5~9岁和≥10岁)人群的脆弱性。 结果 2016年济南市PM_2.5和PM₁₀的日均浓度均值分别为73 μg/m³和138 μg/m³。儿童呼吸系统疾病就诊量日均值为716人次/d。PM_2.5和PM₁₀浓度每升高10 μg/m³,当日呼吸系统疾病就诊量分别增加0.37%(95%CI: 0.04%~0.72%)和0.29%(95%CI: 0.09%~0.50%)。女性效应值略高于男性,随年龄段增加效应值有逐渐升高趋势。 结论 济南市大气颗粒物浓度升高与儿童呼吸系统疾病就诊量增加存在显著急性效应,且女性较男性敏感,年龄增加敏感性增强。     

淄博市大气污染物浓度与急救人次关联的时间序列分析

目的 探讨淄博市大气污染物［SO₂、NO₂、细颗粒物(PM_2.5)］浓度对急救人次的影响。 方法 收集2016年1月1日至2017年12月31日淄博市的急救医疗数据,按照WHO国际疾病分类(ICD-10)统计每日因非意外总急救及呼吸系统疾病急救的人次,结合同期逐日空气污染数据和气象数据,利用广义相加模型(GAM)控制长期趋势、季节趋势、星期几效应及气象因素的影响后,分析SO₂、NO₂、PM_2.5日均浓度与非意外、呼吸系统疾病急救人次的关系。 结果 淄博市2016年至2017年SO₂日均浓度52.6 μg/m³,NO₂日平均浓度57.0 μg/m³,PM_2.5日平均浓度70.4 μg/m³。2016年至2017年日平均急救366.78人次,其中日均非意外急救63.98人次,日均呼吸系统急救8.04人次。相关性分析表明,日均非意外急救及呼吸系统急救人次均与PM_2.5、SO₂、NO₂、CO浓度呈正相关。时间序列分析单污染物模型显示,SO₂和NO₂浓度均对非意外急救人次的影响存在滞后效应,滞后1 d健康效应最强,其中SO₂浓度每增加10 μg/m³,非意外急救人次增加0.423%(95%CI:0.253%~0.601%),NO₂浓度每增加10 μg/m³,非意外急救人次增加0.412%(95%CI:0.218%~0.621%);PM_2.5浓度均对呼吸系统疾病急救人次的影响存在滞后效应,滞后3 d健康效应最强,其中PM_2.5浓度每增加10 μg/m³,呼吸系统疾病急救人次增加0.314%(95%CI:0.178%~0.533%)。双污染物模型中,在分别引入PM_2.5和O₃后,SO₂浓度每升高10 μg/m³,非意外总急救人次的超额危险度(ER)分别为0.286%(95%CI:0.061%~0.519%)、0.389%(95%CI:0.229%~0.671%),NO₂浓度每升高10 μg/m³,非意外总急救人次的ER分别为0.176%(95%CI:0.117%~0.561%)、0.427%(95%CI:0.287%~0.663%)。双污染物模型中,分别引入SO₂和NO₂后,PM_2.5浓度每升高10 μg/m³,呼吸系统疾病急救人次的ER分别为0.219%(95%CI:0.128%~0.456%)、0.193%(95%CI:0.101%~0.429%)。 结论 大气中SO₂或NO₂浓度的升高可能增加居民非意外急救的风险,PM_2.5浓度的升高可能增加居民呼吸系统疾病急救的风险,应加强环保整治力度,加快能源改革,发展清洁能源,减少大气污染物的排放,促进居民身体健康。     

气象因素与空气污染物对上消化道出血就诊人次的影响

目的：分析百色市气象因素与空气污染物对百色市上消化道出血就诊人次的影响。方法：收集2017—2021年百色市空气污染数据、气象数据和右江民族医学院附属医院上消化道出血患者就诊信息。基于Poisson分布的广义相加模型，控制混杂因素的影响后，分别构建当日浓度(lag0)、滞后1～7 d(lag1～lag7)的大气污染物的单污染物模型，并计算相对危险度和比值比及其95%可信区间(95%CI)。选取比值比最高时对应的污染物浓度为最佳滞后日浓度，采用双变量响应面模型，进行单污染物—气温交互模型分析。结果：上消化道出血就诊人次1 391例。大气污染物与气象因素之间的相关性结果显示，细颗粒物(PM_2.5)、可吸入颗粒物(PM₁₀)、二氧化硫(SO₂)、二氧化氮(NO₂)、臭氧(O₃-8 h)浓度与日均气温水平呈正相关关系(P<0.01)，与相对湿度和大气压呈负相关关系(P<0.01)，其中与PM₁₀关联性最强(ρ=0.950)。相对于参考温度20℃，低温(...