太原市空气污染与儿童医院日门诊量的相关性研究

[目的]探讨空气污染对儿童健康的影响。[方法]应用时间序列分析方法和回归分析方法，对1998年山西省儿童医院和太原市儿童医院门诊资料、同期杏花岭区和迎泽区的WHO全球大气监测点的空气监测资料及同期山西省气象资料。进行空气污染与儿童医院门诊量的相关性分析。[结果]1998年，太原市空气污染物总悬浮颗粒物(17SP)和SO2均值在采暖期和非采暖期均高于WHO空气质量推荐标准。门诊量分析结果表明内科门诊量所占的比例最大，省儿童医院为40．92％，市儿童医院为26．12％。相关性分析说明在空气污染指标中SO2浓度与两个医院内科日门诊量的增加呈显著相关。TSP浓度与省儿童医院急诊科日门诊量呈显著相关。[结论]空气污染物SO2浓度与儿童医院内科日门诊量之间、TSP浓度与省儿童医院急诊科日门诊量之间相关。表明太原市空气污染已经影响了儿童的健康，应该受到重视，并提示太原市对空气污染要采取控制措施。     

太原市空气污染与儿童门诊量相关性研究

目的：探讨空气污染对儿童健康的影响。方法：根据1995－1997年太原市山西省儿童医院门诊量统计资料和太原市大气及气象监测资料，对太原市空气污染与儿童门诊量进行了相关性分析。结果：太原空气污染物在1995－1997年的TSP，SO2月均值超过国家空气质量二级标准。其中以TSP超标量为严重，超标1．77倍，内科门诊量所占构成比最大（60．72％），典型相关性分析结果表明在空气污染指标中SO2的贡献最大（β＝0．9901），气象指标中气湿的贡献大于气温，空气污染的贡献大于气候因素。在门诊量指标中，内科门诊量贡献最大（β＝2．2793）；内科急诊量次之（β＝1．9201）。结论：空气污染与儿童门诊量的相关主要是SO2与内科急诊和门诊量之产的相关，太原市的空气污染已对儿童健康造成一定程度的影响。     

空气污染对妇幼医院儿内科呼吸系统日门诊量的影响研究

目的探讨空气污染对妇幼医院儿内科呼吸系统日门诊量的影响。方法收集2014—2017年银川市空气污染资料、气象资料、妇幼保健院小儿内科日门诊就诊资料,描述银川市空气污染趋势,采用基于Poisson回归的广义相加模型分析空气污染与妇幼医院儿内科呼吸系统门诊量的暴露—反应关系。结果2014—2017年银川市大气PM_(10)、PM_(2. 5)和NO_2年平均浓度均超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)中相应空气污染物二级浓度限值,控制了温度、湿度、时间趋势和星期几效应的时间序列分析结果显示PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2和NO_2每升高10μg/m~3对小儿内科呼吸系统日门诊量存在滞后效应。结论空气污染对妇幼医院儿内科呼吸系统日门诊量存在影响,尤其是空气污染物PM10、NO_2和SO_2。     

郑州市PM10与儿童医院门诊量相关性分析

目的 探讨郑州市PM10污染对儿童健康的影响。方法 应用时间序列分析广义线性模型的研究方法,收集2013年至2015年郑州市儿童医院门诊量、郑州市大气监测点的空气污染监测资料及郑州市气象资料,分析PM10与儿童医院门诊量的相关性。结果 Spearman相关分析得知,PM10与内科总门诊量、呼吸系统门诊量和眼和附器门诊量为正相关,差异均有统计学意义(均P0.05)。PM10每增加10μg/m~3,当日内科门诊总量、当日呼吸系统门诊量和当日循环系统门诊量分别增加0.12%、0.18%和0.49%。结论 郑州市PM10与儿童医院日门诊量呈正相关且存在滞后效应。     

济南市空气污染对呼吸系统疾病门诊量的影响

目的探讨空气污染对济南市某医院呼吸系统疾病的短期影响及在人群中的差异。方法收集济南市某医院2010年1月1日至2012年12月31日呼吸系统疾病门诊资料、同期气象及空气污染数据,采用分布滞后非线性模型和温度分层等方法研究空气污染的滞后效应及其与气温的交互作用。结果空气污染当日即可引起呼吸系统门诊量升高,且效应可持续18 d;空气污染指数每升高10时,14 d累积效应可使呼吸系统门诊量增加4.26%(95%CI:1.89%~6.69%);将日最高气温按照P10和P90分为低、中、高3个水平后,空气污染指数每升高10可使呼吸系统疾病门诊量分别增加0.24%(95%CI:-4.65%~5.39%),2.54%(95%CI:0.55%~4.57%)和11.24%(95%CI:4.69%~18.20%),其中高温与空气污染的交互作用有统计学意义(P0.05),且在0~14岁人群中效应更明显。结论空气污染加重会导致呼吸系统疾病门诊人数升高且持续时间较长,并与高温有交互作用。提示高温天气时更应加强对空气污染的防护,尤其应关注儿童等脆弱人群。     

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。     

基于广义泊松模型的空气质量对医院呼吸科门诊人次的影响研究

目的研究山东省某市空气质量与某院呼吸科门诊人次的关系。方法在中国空气质量在线监测分析平台中查询得到济南市空气质量各指标的相关资料,同时提取山东省某三甲医院呼吸内科2014年的门诊量,首先对济南市空气质量和呼吸科门诊量进行统计描述,然后采用Pearson相关分析和广义泊松模型探索空气质量各指标与呼吸科门诊量的关系。结果 2014年济南市空气污染严重,尤其是冬季的空气污染更加严重;呼吸科门诊冬、春季患病人数多;空气质量各指标与呼吸科门诊量的相关性分析表明,温度和O_3与呼吸科门诊量存在负相关(P0.05),AQI、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2等指标与呼吸科门诊量存在正相关(P0.05);通过广义泊松模型分析,调整非线性因素、星期一效应等因素以后,空气质量指数(AQI)日均浓度每增加10个单位,呼吸系统疾病门诊人次平均增长1.51%。结论济南市的空气污染状况以及某院的呼吸科门诊量均存在明显的季节特征;空气质量各指标除湿度外均与呼吸科门诊量存在相关性,并且空气质量指标对门诊量的影响存在滞后效应。     

兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染的相关性研究

目的探讨兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染的关系。方法收集2014年、2015年兰州市城关区和西固区监测点覆盖范围内的综合医院、社区卫生服务中心及妇幼保健院等6家医疗机构的儿科呼吸系统疾病门诊量数据及兰州市空气污染物资料,采用两独立样本的秩和检验分析两城区空气质量及两城区与兰州市总体空气质量的比较。采用Poisson广义可加模型的时间序列分析,对兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量和空气污染进行分析,同时控制时间趋势、星期效应、气象因素等混杂因素的影响。结果兰州市城关区和西固区SO2日平均浓度分别为26.52和28.78μg/m~3,NO2日平均浓度分别为48.56和51.84μg/m~3,PM10日平均浓度分别为115.82和129.31μg/m~3,PM_(2.5)日平均浓度分别为51.34和62.86μg/m~3。两城区空气污染物的秩和检验结果显示:西固区SO_2、PM_(10)、PM_(2.5)的日平均浓度高于城关区此三种污染物的日平均浓度,且差异有统计学意义。城关区和西固区的空气污染物浓度比兰州市总体的浓度高。广义可加模型分析结果发现SO_2、NO_2、PM_(10)及PM_(2.5)日平均浓度与儿科呼吸系统疾病日门诊量存在正相关关系。进行多污染物模型分析发现,多污染物模型的RR值相对单污染物模型基本没有升降。结论兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染浓度呈正相关关系,且存在滞后效应。     

郑州市空气污染与儿童医院呼吸系统日门诊量的相关性

目的探讨空气污染与儿童医院呼吸系统门诊量间的关系。方法应用时间序列分析广义线性模型,对2013—2014年郑州市儿童医院呼吸系统门诊量、郑州市大气监测点的空气污染监测资料及郑州市气象资料进行大气污染与儿童医院呼吸系统门诊量的相关性分析。结果 Spearman秩相关分析得PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_2与呼吸系统门诊量呈正相关(P0.01);PM_(10)浓度每增10μg/m~3,当日呼吸系统门诊量增加0.72%;PM_(2.5)浓度每增加10μg/m~3,当日呼吸系统门诊量增加0.90%;NO_2浓度每增10μg/m~3,当日呼吸系统门诊量增加7.73%,在累积滞后(0～5) d时效应最强,超额危险度(ER)为9.88%;SO_2浓度每增10μg/m~3,当日呼吸系统门诊量增加2.92%,且在累积滞后(0～3) d时效应最强,ER为3.22%。结论郑州市的空气污染物能增加儿童医院呼吸系统门诊量。     

空气污染与健康效应研究热点与前沿——基于CiteSpace的文献分析

目的　探讨国外在空气污染健康效应领域的研究热点和前沿方向,为国内相关研究提供参考依据和启示。方法　对Web of Science(WoS)核心合集(1994-2017年)收录的有关空气污染健康效应的文献,采用CiteSpace3.8进行文献计量和可视化分析。结果　绘制出国外空气污染健康效应关键词、领域信息和文献共被引网络及突现图。结论　（1）国外空气污染健康效应研究热点集中在空气污染对心血管疾病、呼吸系统尤其是哮喘的影响;（2）针对细颗粒物、PM2.5和SO2对人体健康作用的流行病学及分子机制研究是前沿趋势;（3）未来工作将侧重于多学科交叉研究;（4）大型队列研究起重要的推动作用。     

城市空气污染造成儿童健康经济损失的研究

通过建立模型，对城市空气污染与儿童呼吸系统疾病门诊量进行相关性研究，并由此计算空气污染对儿童健康造成的经济损失。结果表明，空气污染物对儿童患者贡献由大到小依次为：TSP（总悬浮颗粒），SO2（二氧化硫）和NOx（氮氧化物）。在其他条件不变的情况下，TSP日指数复每增长10％，儿童患者的日门诊量增长2．54％，估计每年全市造成健康经济损失为1亿元，SO2日指数每增长10％，日门诊量增长2．31％，健康经济损失约为1亿元，NOx日指数增长10％，日门量增长1．74％，健康经济损失约为0．8亿元。     

深圳市大气PM_(10)浓度对呼吸系统疾病日门诊量的影响

目的探讨大气PM10对医院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分析,在控制长期趋势、星期几效应、气象和环境因素等的影响后,对深圳市2008年大气PM10日均浓度与同期某医院呼吸系统疾病日门诊量的关系进行定量回归分析,同时考虑滞后效应。结果当日大气PM10浓度与当日门诊量的关系无统计学意义(P>0.05)。PM10滞后效应以滞后5日的健康效应最强,每上升10μg/m3,超额危险度为1.113%(95%CI 0.613%～1.616%)。考虑CO、NO2、SO2等的影响后,除单独引入CO降低PM10效应估计值外,其余均使PM10的健康效应估计值有所升高。结论深圳市大气PM10污染与医院呼吸系统疾病日门诊量存在正相关。     

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。     

2017-2019年江苏省淮安市大气PM2.5与儿科呼吸系统疾病门诊量相关性

目的 分析淮安市大气PM_2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响，为开展空气污染的健康风险管理，制定儿童健康干预措施提供科学依据。方法收集2017-2019年淮安市大气污染物浓度及气象数据，妇幼保健院呼吸系统疾病门诊量数据、采用基于Poisson分布的广义相加模型(GAM)，分析大气PM_2.5日均浓度与儿科呼吸系统疾病门诊量的关系及其滞后效应。结果2017-2019年淮安市大气PM_2.5日平均浓度为47.49μg/m³，超标率为16.53%。单污染物模型分析显示PM_2.5与儿童呼吸系统疾病门诊量呈正相关。单日滞后效应分析结果表明PM_2.5污染在lag0d～lag4d出现危害效应，且对门诊量的影响差异具有统计学意义(P<0.05)，且在当天达到最大值，健康风险增加0.94%(95%CI:0.86%～1.03%)。累积滞后效应分析结果发现，PM_2.5污染在1～5 d(lag01～lag05)的差异具有统计学意义(P<0.05)，且...     

唐山市空气污染物对某医院呼吸系统疾病门诊量的影响

目的探讨唐山市空气污染对人群呼吸系统疾病门诊量的影响。方法采用广义相加泊松模型的时间序列研究方法,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的基础上,分析唐山市2014年1月1日—2016年12月31日大气污染物质量浓度与呼吸系统疾病日门诊量的关系。结果大气PM_(2.5)、PM_(10)及SO_2与呼吸系统疾病门诊量呈正相关,且与一定的滞后效应,并且质量浓度每升高10μg/m~3,呼吸系统疾病日门诊量分别上升0.37%(RR=1.003 7,95%CI:1.001 6～1.005 8)、0.26%(RR=1.002 6,95%CI:1.001 1～1.004 1)、0.70%(RR=1.007 0,95%CI:1.003 5～1.010 5),多污染物模型中,PM_(2.5)、PM_(10)及SO_2每升高10μg/m~3,呼吸系统疾病日门诊量分别上升0.07%(RR=1.000 7,95%CI:0.994 0～1.007 5)、0.08%(RR=1.000 8,95%CI:0.996 0～1.005 6)、0.49%(RR=1.004 9,95%CI:1.000 3～1.009 6)。结论唐山市的大气污染物与居民呼吸系统疾病日门诊量之间存在正相关。     

基于广义相加模型分析可吸入颗粒物对人群呼吸系统的短期健康效应

目的了解宿迁市PM_(2.5)、PM_(10)对人群呼吸系统的短期健康效应。方法收集宿迁市2016年空气污染数据、气象数据、医院呼吸系统疾病门诊量和居民因呼吸系统疾病死亡数据,利用R软件建立泊松分布广义相加模型,分析PM_(2.5)、PM_(10)对呼吸系统疾病每日门诊量和人群因呼吸系统疾病每日死亡数的短期影响。结果 2016年宿迁市PM_(10)浓度对呼吸系统疾病日门诊量有影响,PM_(10)浓度与滞后1天的呼吸系统疾病门诊量呈正相关,PM_(10)每上升10μg/m~3,医院呼吸系统疾病门诊量增加0.26%(95%CI:0.01%~0.51%);PM_(2.5)浓度对日门诊量,PM_(2.5)、PM_(10)浓度对人群呼吸系统疾病死亡数影响均无统计学意义(P值均0.05)。结论 2016年宿迁市PM_(10)浓度可能导致了人群呼吸系统疾病患病增加,PM_(2.5)浓度对人群呼吸系统疾病患病增加尚无明显效应。     

乌鲁木齐市空气污染对医院日门诊量的影响

目的 探讨乌鲁木齐市空气污染和医院日门诊量的关系,为空气污染相关疾病的早期预警提供依据。方法 收集2018年5家监测医院的每日门诊量及其分病种日门诊量数据,并收集同期6个站点空气污染物监测数据,比较空气污染物浓度和医院日门诊量的关系。结果 SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5、O3均对医院总门诊量有影响(r SO2=0.989,rNO2=0.999,rCO=0.774,rPM10=1.000,rPM2.5=1.003,rO3=0.997,P<0.05),其中PM10、PM2.5为危险因素。分病种分析结果表明,NO2、PM10、PM2.5为循环系统疾病日门诊量的危险因素(rNO2=1.004,rPM10=1.000,rPM2.5=1.004,P<0.05),超额风险度分别为0.353%、0.032%、0.377%;PM10、PM2.5为呼吸系统疾病日门诊量的危险因素(rPM10=1.000,rPM2.5=1.003,P<0.05),超额风险度分别为0.038%、0.286%。结论 乌鲁木齐空气污染增加可能对呼吸系统疾病和循环系统疾病日门诊量的增加有一定影响。     

上海市大气污染与某医院呼吸系统疾病门诊量关系的时间序列研究

[目的]探讨上海市大气污染物对人群呼吸系统疾病门诊量的短期影响。[方法]收集2010年1月1日—2012年10月31日上海市某三级甲等医院呼吸系统疾病每日门诊量统计资料和同期上海市大气及气象监测资料,采用时间序列的半参数广义相加模型,在控制了长期趋势、星期几效应、假期效应及气象因素等混杂因素的基础上,分析大气污染物与呼吸系统疾病日门诊量的关系。[结果]研究期间,呼吸系统疾病日门诊量为76~382人次。单污染模型中,二氧化硫（SO2）滞后4 d对呼吸系统疾病的影响最明显,二氧化氮（NO2）、可吸入颗粒物（PM10）滞后6 d的影响最明显;SO2、NO2、PM10浓度每增加10μg/m3,呼吸系统疾病日门诊量上升0.69%（RR=1.006 9,95%CI：1.003 5~1.010 3）、0.54%（RR=1.005 4,95%CI：1.002 8~1.007 9）和0.20%（RR=1.002 0,95%CI：1.001 1~1.002 8）。多污染模型中,调整其他污染物后,所有污染物健康效应估计值均较单污染模型降低,并不改变各污染物浓度与呼吸系统疾病日门诊量的正相关关系。[结论]大气污染物SO2、NO2、PM10与人群呼吸系统疾病门诊量存在正相关。     

2013年初灰霾期间中国三城市空气污染对呼吸内科和儿科门诊量的影响

目的观察石家庄、北京和太原灰霾期间呼吸内科、儿科每日门诊量的变化趋势,确定门诊量的增加是否与空气污染相关。方法选择石家庄、北京和太原作为研究区域,并在每个城市选择1所三甲综合性医院,收集呼吸内科、儿科每日门诊量数据,API数据来自当地环保局网站,气温数据来自天气网;数据包括两个时间序列,即2012年10月—2013年1月(T1序列)和2011年10月—2012年1月(T2序列)。在去除了门诊增量的增长趋势以后,比较T1和T2两个序列,获得门诊量的百分增量;采用Poisson回归分析研究空气污染与呼吸内科和儿科门诊量的相关性。结果2013年1月7—17日(灰霾期间),石家庄和北京某三甲医院呼吸内科和儿科门诊的百分增量达到高峰,石家庄某医院呼吸内科和儿科门诊的百分增量分别为55.5%和44.0%,北京市某医院分别为38.4%和34.1%。太原市医院相关科室的门诊量未见明显增加。Poisson回归分析显示,2013年1月,API每升高1个四分位数间距,石家庄市医院呼吸内科和儿科门诊量分别增加13.6%和13.8%,北京市医院相关科室的门诊量分别增加8.4%和8.7%,明显高于2012年1月和2012年10—12月,差异具有统计学意义(P0.05)。太原市某医院2013年1月相关科室门诊量的增加与API的关系无统计学意义(P0.05),而10—12月期间API增加1个四分位数间距,分别增加10.6%(lag5)和10.8%(lag3),与北京市和石家庄市的变化不同。结论 2013年1月灰霾期间,石家庄、北京市医院呼吸内科和儿科门诊量明显升高,且门诊量的增加与空气污染相关。     

2013年初灰霾期间太原市空气污染与医院门诊量的相关性分析

目的探讨并描述2013年1月灰霾期间太原市空气污染与医院门诊量的关系。方法门急诊量数据来自太原市某综合医院,空气污染指数(API)来源于山西省环保厅网站,气温数据来源于天气网。研究时间为2012年10月—2013年1月(灰霾期,T1序列)和2011年10月—2012年1月(对照期,T2序列)。控制门诊量的自然增长后,通过两个序列数据的比较计算日门诊百分增量。用广义相加模型确定浓度-反应关系并描述其特征;利用多种结构断裂点测试确定曲线的拐点;以约束分段线性模型估计不同线段斜率,估算相应的危险度。结果两个时间序列门诊量没有明显的差异;API与医院门诊量存在相关关系,儿科、呼吸内科与空气污染浓度-反应曲线呈"C"型,API每升高10个单位,门诊量分别增加13.4%(avg02)和9.8%(lag5)。耳鼻喉科、妇产科和皮肤科的曲线则呈"J"型,API每升高10个单位,门诊量分别增加29.2%(avg07)、23.4%(avg07)和17.2%(avg07)。结论 2013年1月灰霾期间,本次调查的太原市医院门诊量没有明显的改变;空气污染与医院多科室的门诊量存在相关关系。