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。     

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。     

银川市大气颗粒物对人群循环系统疾病死亡影响的时间序列分析

目的探讨银川市大气颗粒物污染水平及其对居民循环系统疾病死亡的暴露-反应关系。方法通过收集银川市2013—2015年空气质量监测数据、气象监测数据和居民死亡监测资料,采用广义相加模型,分析银川市大气颗粒物物对与居民循环系统疾病死亡的暴露-反应关系。结果大气PM_(10)和PM_(2.5)年均浓度均超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准。大气PM_(10)和PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3对人群循环系统疾病死亡的超额危险度分别为0.56%(95%CI:0.15%~0.97%),1.33%(95%CI:0.46%~2.21%);大气PM_(10)和PM_(2.5)浓度对小于65岁组的循环系统疾病死亡的影响无统计学意义(P0.05),对65岁以上年龄组人群循环系统疾病死亡的超额危险度分别在滞后7、5 d时达到最大效应,分别为1.24%(95%CI:0.21%~2.28%)和0.57%(95%CI:0.08%~1.06%);大气PM_(10)、PM_(2.5)浓度对女性循环系统疾病死亡的超额危险度高于男性。结论研究期间银川市大气颗粒物浓度较高,且对人群循环系统疾病死亡存在一定的暴露-反应关系。     

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。     

沈阳市大气污染物分布特征及对呼吸系统疾病的影响

目的探讨沈阳市大气污染物分布特征及对呼吸系统疾病的影响。方法对2016年1月1日—2016年12月31日沈阳市大气污染物浓度与中国医科大学附属第四医院和平院区呼吸系统疾病门诊人次的关系采用广义相加模型进行模拟,并分析滞后效应;随机各选取40名门诊肺炎及慢性阻塞性肺部疾病(COPD)患者分别于大气污染物浓度较低的夏季和大气污染物浓度较高的冬季检测肺功能并进行健康质量问卷(SF-36)调查。结果沈阳市大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2的年平均浓度分别为57、101、41、38μg/m~3,秋冬季大气PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2浓度最高。大气PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和NO_2的浓度每增加10μg/m~3,呼吸系统疾病日门诊就诊人次分别增加1.29%(95%CI:1.18%～1.40%)、1.31%(95%CI:1.20%～1.43%)、2.94%(95%CI:2.75%～3.14%)、5.26%(95%CI:4.91%～5.61%),分别滞后4、1、3、1 d。冬季COPD患者肺功能和SF-36量表得分均低于夏季,差异有统计学意义(P0.05)。结论沈阳市大气污染物导致呼吸系统疾病门诊就诊人次增加且存在滞后效应,空气污染是否导致COPD患者肺功能损伤及生活质量的降低有待进一步研究。     

淄博市主城区大气PM2.5与呼吸系统疾病门诊人次的相关性研究

目的探讨淄博市主城区PM_(2.5)污染对医院每日呼吸系统疾病门诊人次的影响。方法收集淄博市主城区3家综合性医院2016年1月1日—2017年12月31日的呼吸系统疾病逐日门诊人次资料,结合同期的逐日大气污染数据和气象数据,在用广义相加模型(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PM_(2.5)日均浓度与呼吸系统疾病日门诊人次的关系。结果淄博市主城区2016—2017年PM_(2.5)日均浓度为68.4μg/m~3,医院呼吸系统疾病日门诊人次平均为386.6人次/d。Spearman相关分析表明,呼吸系统疾病日门诊人次与PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO均呈正相关(P0.05)。时间序列分析的单污染物模型显示,PM_(2.5)浓度对医院呼吸系统疾病日门诊人次的影响存在滞后效应,以滞后3 d时效应最强,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,呼吸系统日门诊人次的超额危险度(ER)为0.321%(95%CI:0.077%～0.566%);多污染物模型显示,分别引入SO_2、NO_2后,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,呼吸系统日门诊人次的ER分别为0.389%(95%CI:0.143%～0.636%)和0.334%(95%CI:0.091%～0.578%),而同时引入SO_2和NO_2后,ER无统计学意义(P0.05)。结论淄博市主城区呼吸系统疾病日门诊人次与短期PM_(2.5)浓度升高存在正向关联,可能会增加呼吸系统疾病的发病风险。     

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。     

包头市大气污染对居民急救人次影响的时间序列分析

目的评估包头市大气污染浓度对居民急救人次的影响。方法收集2015—2017年包头市逐日气象资料、大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2、O_3)浓度和人群急救资料,并进行描述性分析。采用基于Quasi-Poisson回归的广义相加模型(GLM),控制长期趋势、气象因素、星期几效应等混杂因素后,研究大气污染物浓度与逐日人群急救人次的关系及其滞后效应(lag1～lag7),计算污染物浓度每升高10μg/m~3时急救人次增加的ER值及95%CI。结果大气污染物对人群每日急救人次有明显影响,且均在滞后当天效应较高,其中SO_2效应值最高,其浓度每升高10μg/m~3时急救人次增加0.864%(95%CI:0.284%～1.447%);其次为NO_2,其浓度每升高10μg/m~3时急救人次增加0.589%(95%CI:0.010%～1.172%);效应最低的为CO,其浓度每升高10μg/m~3时急救人次增加0.019%(95%CI:0.002%～0.035%)。结论包头市大气污染对人群急救人次有一定影响。     

大气污染对呼吸系统疾病门诊量影响的病例交叉研究

目的探讨短期暴露于大气污染物对呼吸系统疾病门诊量的影响。方法收集北京市2014年1月1日-2015年12月31日逐日大气污染物浓度、气象监测资料以及某三级综合性医院的呼吸系统疾病门诊资料,应用时间分层的病例交叉设计研究方法进行数据分析。结果控制了气象因素的影响后,大气污染对呼吸系统疾病当天门诊量的影响最为明显。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2当日浓度每上升10μg/m~3,人群呼吸系统疾病门诊量的OR值分别为1.006 6(95%CI:1.005 8~1.007 5)、1.004 8(95%CI:1.004 1~1.005 6)、1.025 9(95%CI:1.023 7~1.028 0)与1.022 9(95%CI:1.019 8~1.025 9)。结论区域内大气污染物浓度的短期升高可能导致医院呼吸系统疾病门诊量的增加。     

宁波市城区大气PM_(2.5)污染与哮喘门诊量的关联性研究

目的分析宁波市城区不同季节的大气PM_(2.5)污染与哮喘门诊量的关联。方法通过人口健康信息平台收集2014—2016年宁波市城区4家综合性医院的哮喘门诊资料,同期气象和大气污染数据分别由宁波市气象台和环境监测中心提供。采用广义相加模型分析不同季节大气PM_(2.5)污染与哮喘门诊量的关系。结果 2014—2016年共报告宁波市城区哮喘患者45 184例,日均41.23例。宁波市大气PM_(2.5)年平均浓度为(43.12±26.40)μg/m~3;冬季最高,为(65.27±34.51)μg/m~3;夏季最低,为(27.34±12.70)μg/m~3。PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,全年、夏季和冬季当日哮喘门诊人次分别增加1.14%(95%CI:0.48%～1.81%)、2.40%(95%CI:0.22%～4.63%)和1.37%(95%CI:0.28%～2.48%)。夏季男性受到的影响大于女性(P0.05);冬季65岁人群受到的影响较明显(P0.05)。在双污染物模型中引入NO_2后,夏季PM_(2.5)浓度对哮喘门诊量的影响有所增强(P0.05)。结论夏季和冬季大气PM_(2.5)污染可能增加哮喘门诊量,NO_2可能与PM_(2.5)存在协同作用。     

银川市大气气态污染物对人群死亡影响的时间序列分析

目的了解银川市大气气态污染物水平及其对人群死亡的影响。方法收集银川市2013—2015年人群死亡监测数据、大气污染物浓度及气象监测数据,采用时间序列的广义相加模型分析银川市大气气态污染物对人群死亡影响的暴露-反应关系。结果银川市大气SO_2、NO_2的年均浓度均超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准的年平均浓度限值。SO_2日均浓度每升高10μg/m~3,人群循环系统疾病死亡的超额危险度为0.69%(95%CI:0.07%~1.31%);NO_2日均浓度对人群循环系统疾病死亡的影响无统计学意义;银川市大气CO日均浓度每升高1 mg/m~3,人群循环系统疾病死亡的超额危险度为5.83%(95%CI:0.52%~11.42%)。银川市大气SO_2、NO_2日均浓度每升高10μg/m~3及CO日均浓度每升高1 mg/m~3,人群呼吸系统疾病死亡的超额危险度分别为1.39%(95%CI:0.06%~2.74%)、5.92%(95%CI:2.47%~9.49%)及13.73%(95%CI:3.09%~25.46%)。结论银川市大气污染水平相对较高,大气气态污染物浓度对人群循环系统疾病及呼吸系统疾病死亡存在一定影响。     

珠海市大气污染物与居民每日死亡相关性的时间序列分析

目的研究珠海市大气污染物的分布特征及其与居民每日死亡数间的相关性。方法收集珠海市2013—2015年大气污染物浓度及同期的气象资料和每日死亡人数,分析大气污染物的分布特征及其与气象因子的相关性,采用时间序列半参数广义相加模型(GAM)研究大气污染物与居民每日死亡数之间的关系。结果珠海市3年内大气PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2和NO_2浓度均呈下降趋势,O_3浓度基本保持不变;除O_3外,污染物浓度高峰期基本为12—2月,低峰期为6月。除O_3与平均气温无相关关系外(P0.05),其他污染物与平均气温、相对湿度均呈负相关(P0.01)。NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2对人群每日总死亡数有明显影响,其中PM_(10)和PM_(2.5)在滞后3 d时效应最大,浓度每升高10μg/m~3,死亡总数分别增加0.89%(95%CI:0.19%~1.60%)和1.60%(95%CI:0.61%~2.60%),同时可引起循环系统疾病死亡分别增加1.38%(95%CI:0.29%~2.49%)和2.27%(95%CI:0.75%~3.81%)。结论珠海市大气污染与居民每日死亡数有一定关联,应引起重视。     

深圳市大气污染与慢阻肺入院的关联性分析

目的探究深圳市大气污染短期暴露与慢阻肺急性加重入院的关联性。方法收集2013-2017年深圳市每日大气颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))、臭氧(O_3)、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、一氧化碳(CO)浓度,以及深圳27家医院的每日慢阻肺急性加重入院人次。使用广义相加模型探究各种污染物对于慢阻肺急性加重入院的量效关系和滞后效应。使用双污染物模型检验结果的稳定性。结果 PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、SO_2、NO_2和CO污染物每升高四分位间距(IQR,interquartile range),当日慢阻肺患者急性加重入院的相对危险度(RR,Relative Risk)分别为:1.021(95%CI 1.009～1.033)、1.016(95%CI 1.004～1.027)、1.015(95%CI 1.006～1.025)、1.010(95%CI 1.003～1.017)、1.014(95%CI 1.003～1.025)和1.003(95%CI 0.993～1.014)。不同污染物的影响滞后天数和量效曲线不同。双污染物模型中PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和O_3的影响有统计学意义。结论深圳市大气污染物PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和O_3慢阻肺患者急性加重入院存在关联。     

石家庄市大气PM2.5对儿童下呼吸道疾病门诊量的影响

目的了解河北省石家庄市区空气污染现状,探讨PM_(2.5)对儿童急性下呼吸道感染、慢性下呼吸道疾病急性发作门诊就诊量的影响。方法收集2014—2016年河北省儿童医院儿童急性下呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病急性发作急性发作日门诊量,并获取同期PM_(2.5)与气象资料,采用时间序列广义相加模型(GAM)控制时间、季节、星期几、节假日等效应及温度、相对湿度等混杂因素分析PM_(2.5)与门诊量的暴露-反应关系,并分析滞后(lag1-lag7)效应以及累积滞后(lag0-1～lag0-7)效应。结果 2014—2016年石家庄市PM_(2.5)超标天数最多,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO超标情况不一致,5种污染物浓度的年度变化趋势基本一致,均为冬季较高。PM_(2.5)对儿童急性下呼吸道感染、慢性下呼吸道疾病急性发作最强影响效应均出现于滞后2 d,暴露-反应关系为非线性相关。PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,急性下呼吸道感染患者每日就诊人次上升0.988%(95%CI:0.046%～1.939%),慢性下呼吸道疾病急性发作急性发作患者就诊人次上升0.407%(95%CI:0.212%～0.603%)。结论石家庄市大气PM_(2.5)对儿童急性下呼吸道感染具有急性效应,还能引起慢性下呼吸道疾病急性发作。     

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。     

大气颗粒物污染与呼吸系统疾病就诊量的关系研究

目的探讨北京市大气颗粒物短期暴露对人群呼吸系统疾病就诊量的影响。方法收集北京市2013年10月至2015年12月逐日大气污染物资料、气象资料以及某三级综合性医院的呼吸系统疾病就诊资料,采用时间序列数据的Poisson回归模型,分析大气颗粒物日均浓度与呼吸系统疾病每日就诊量之间的关系。结果调整了气象因素、长期趋势、季节趋势、星期几效应、假日效应等因素的影响后,大气PM_(10)浓度每上升10μg/m~3,人群呼吸系统疾病急诊量的相对危险度(RR)为1.002 7(95%CI:1.000 8～1.004 6);且女性的RR值略高于男性,分别为1.002 8(95%CI:1.000 4～1.005 1)与1.002 6(95%CI:1.000 4～1.004 9)。结论北京市大气PM_(10)浓度的短期升高可能会导致医院每日呼吸系统疾病急诊量数的增加。     

昌平区PM_(2.5)和气温对日门诊量的交互影响

目的分析PM_(2.5)和日平均气温对医院日门诊量的交互影响。方法收集北京市昌平区某医院2014—2017年门诊资料,以及同期昌平区的PM_(2.5)、SO_2、NO_2浓度资料和气象资料,建立分布滞后非线性模型,采用反应平面图法和温度分层法定性和定量评估PM_(2.5)和气温对医院日门诊量的交互影响。结果日门诊量受日均气温和PM_(2.5)的双重影响,并且在低温时,日门诊量随着PM_(2.5)浓度升高而增加。按照第10、90百分位数(P10、P90)将日平均气温分为低温、适宜温度和高温,低温条件下,累积滞后7天时,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,日门诊总量、内科日门诊量、内科呼吸系统疾病日门诊量和内科循环系统疾病日门诊量的累积超额危险度(CER)分别为0.147%(95%CI:0.085%～0.209%)、0.161%(95%CI:0.096%～0.226%)、0.100%(95%CI:0.037%～0.163%)和0.179%(95%CI:0.091%～0.267%);与适宜温度比较,低温与PM_(2.5)的交互作用有统计学意义(P0.05),而高温与PM_(2.5)对日门诊量的交互作用无统计学意义(P0.05)。结论低温能增强PM_(2.5)对日门诊量的影响,低温条件下应加强空气污染防护。     

牡丹江市大气污染对居民呼吸疾病就诊人数影响

目的探究黑龙江省牡丹江市大气污染对不同年龄、性别居民呼吸疾病就诊人数影响以及季节性变化,为牡丹江市因大气污染致呼吸疾病的防治提供理论依据。方法选择牡丹江市各医院2015年1月—2016年12月期间于呼吸科就诊的8 943 515例门诊、急诊就诊人员,采用半参广义相加模型(GAM)分析空气中二氧化硫(SO_2)、可吸入颗粒物(PM_(2.5))、二氧化氮(NO_2)等主要大气污染物对不同年龄、性别居民呼吸疾病就诊人数影响。结果 PM_(2.5)、NO_2、SO_2作为危险因子,对全人群呼吸系统疾病的最佳滞后天数分别为lag1、lag2、lag0,且污染物每增加增加10μg/m3对应的ER(95%CI)分别为3.981%(2.746~5.216%)、6.938%(5.017%~8.859%)、9.873%(7.454%~12.292%);大气污染对女性呼吸系统的影响明显高于男性,儿童和老人更易受大气污染物的影响,其中PM2.5每升高10μg/m3,男性儿童(≤18岁)、成人(19~64岁)和老人(≥65岁)的呼吸系统就诊例数分别升高3.308%(95%CI=2.331%~4.285%)、1.667%(95%CI=0.821%~2.521%)、2.912%(95%CI=2.149%~3.675%),女性分别升高3.517%(95%CI=2.362%~4.672%)、1.839%(95%CI=0.985%~2.639%)、3.233%(95%CI=2.459%~4.007%),SO2、NO_2仅对儿童与老年人群的呼吸系统疾病有影响,对成年人无明显影响。结论牡丹江市大气污染对女性呼吸系统的影响显著高于男性,同时对≥65岁老人以及≤18岁儿童呼吸系统的影响明显高于成年人。     

南京市大气PM2.5污染控制对循环系统疾病的健康收益评估

目的 评估南京市大气PM_2.5污染控制对循环系统疾病的健康收益。方法 收集2013―2020年南京市环境空气质量、气象、死因监测数据，采用时间序列分析方法分析南京市大气PM_2.5对居民循环系统疾病(心血管疾病、脑血管疾病)死亡的暴露-反应关系系数，根据整合风险模型评估归因于南京市大气PM_2.5暴露导致循环系统疾病(心血管疾病、脑血管疾病)死亡人数。结果 2013―2020年，南京市大气PM_2.5年均浓度从77.05μg/m³降低到31.65μg/m³，下降幅度达58.92%；空气质量优良比例由54.25%升高到85.25%；大气PM_2.5浓度每升高10μg/m³，人群循环系统疾病死亡风险升高0.30%(95%CI:0.04%～0.56%)；人群心血管疾病死亡风险升高0.44%(95%CI:0.07%～0.81%)；人群脑血管疾病死亡风险升高0.30%(95%CI:0.00%～0.59%)；循环系统疾病、心血管疾病...     

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。