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。     

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。     

大气PM10污染与心脑血管疾病死亡的病例交叉研究

目的探讨南京市大气颗粒物(PM10)污染对心脑血管疾病死亡的影响。方法收集2011年1月1日—2012年12月31日南京市死因资料、大气污染物数据及相关气象资料,应用时间分层的病例交叉设计研究对数据进行分析。结果在控制当日气温、相对湿度的影响后,PM10日均浓度每增加10μg/m3,滞后2 d的总心脑血管疾病死亡发生的OR值为1.013(95%CI:1.005~1.021);模型中加入SO2后,PM10日均浓度每增加10μg/m3,滞后2 d的总心脑血管疾病死亡的OR值为1.004(95%CI:1.001~1.007),关联均有统计学意义(P0.05)。结论本研究区域内PM10浓度升高可能导致心脑血管疾病死亡危险增加。     

成都市大气颗粒物对居民心脑血管疾病死亡的急性影响研究

目的 探讨成都市大气颗粒物的急性暴露与居民每日心脑血管疾病死亡的关系。方法 收集2013-2015年成都市大气PM2.5、PM10、SO2和NO2的日平均浓度、气象因素(包括日平均气温和相对湿度)及心脑血管疾病日死亡数。采用广义相加模型(Generalized Additive Models,GAM)建立单污染物、多污染物模型,分析大气PM2.5、PM10浓度对居民心脑血管疾病日死亡数的影响。结果 大气污染物PM2.5、PM10浓度分别为75.9、119.7μg/m3,PM2.5高于GB3095-2012《环境空气质量标准》 二级标准。单污染物模型中,大气PM2.5(lag1)和PM10(lag01)浓度每增加10μg/m3,心脑血管疾病日死亡数分别增加0.29%(95%CI:0.01%~0.56%)和0.27%(95%CI:0.09%~0.45%)。PM2.5和PM10浓度与心脑血管疾病死亡的暴露反应关系基本呈线性。多污染物模型中,PM2.5和PM10单独或同时引入SO2、NO2时,对心脑血管疾病日死亡数的影响消失(P>0.05)。结论 成都市大气PM2.5和PM10浓度升高可能导致居民心脑血管疾病日死亡数增加。     

苏州市大气颗粒物与居民呼吸系统疾病死亡的时间序列分析

目的探讨苏州市大气颗粒物的急性暴露与居民每日呼吸系统疾病死亡的关系。方法采用时间序列的广义相加模型,在控制时间趋势和气象因素等混杂因素的基础上,建立单污染物和双污染物模型,分析2010—2013年苏州市大气PM10、PM2.5浓度对居民每日呼吸系统疾病死亡人数的影响。结果单污染物模型中,苏州市大气PM10(lag0~1)、PM2.5(lag4)浓度每升高10μg/m3,居民呼吸系统疾病日死亡数分别增加0.408%(95%CI:0.083%~0.732%)和0.509%(95%CI:0.098%~0.921%)。双污染物模型中,调整大气PM2.5的影响后,PM10(lag0~1)对呼吸系统疾病死亡的超额危险度略有增加(ER=0.466%,95%CI:0.062%~0.871%);分别调整PM10和NO2的影响后,PM2.5(lag4)对呼吸系统疾病死亡的超额危险度分别为0.525%(95%CI:0.020%~1.029%)和0.782%(95%CI:0.320%~1.243%),差异均有统计学意义(P0.05)。结论苏州市大气PM10和PM2.5浓度升高可能导致居民每日呼吸系统疾病死亡人数增加。     

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。     

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。     

苏州市居民心脏病死亡与大气颗粒物污染的关系

目的探索大气颗粒物对苏州市居民心脏病死亡影响的程度和特点,确定滞后时间,评估健康效应。方法收集2010年1月1日至2013年12月31日苏州市、区两级疾病预防控制中心死因监测部门实时上报国家人口死亡信息登记管理系统的居民心脏病死亡资料,大气颗粒物和气象数据,采用时间序列的广义相加模型,在控制长期趋势、星期几效应和气象因素的影响后,定量分析单污染物模型和双污染物模型中,大气颗粒物对心脏病死亡人数的影响。结果单污染物模型中,滞后3 d的PM10(lag3)和两日移动平均滞后的PM2.5(lag01)对心脏病日均死亡数的影响效应有统计学意义(P0.05),PM10、PM2.5浓度每升高10μg/m3,心脏病日均死亡数分别增加0.305%(95%CI:0.043%~0.568%)和0.533%(95%CI:0.030%~1.036%);两日移动平均滞后模型中,PM10、PM2.5浓度每升高10μg/m3,冠心病日均死亡数增加0.520%(95%CI:0.011%~1.028%)和1.054%(95%CI:0.255%~1.853%)。双污染物模型结果显示,PM10可能是心脏病死亡影响的独立因素,但与其他大气污染物相互作用才影响冠心病死亡发生。PM2.5不是心脏病死亡的独立危险因素,对冠心病死亡数的影响也需要和PM10、NO2相互作用才能发挥效应。结论苏州市心脏病,特别是冠心病死亡人数随着大气颗粒物浓度的增加而呈上升趋势。其中,PM10对居民心脏病的影响存在滞后性,是心脏病死亡影响的独立影响因素;PM2.5对心脏病和冠心病死亡的影响更直接,不存在滞后性,但是需要其他污染物的联合作用才能发挥效应。     

合肥市大气颗粒物污染对成人内科门诊量影响的时间序列分析

目的探讨合肥市大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))暴露对成人内科门诊量的影响。方法收集合肥市2016—2018年逐日大气污染物监测资料、气象资料及成人内科日门诊量资料。采用广义相加模型(GAM)的时间序列分析方法,控制时间趋势、气象因素、星期几效应等混杂因素,评估颗粒物浓度对成人内科门诊量的影响,包括滞后效应(lag0~lag7 d)和累积滞后效应(lag01~lag07 d),同时分析引入其他污染物后,对大气颗粒物浓度与成人内科门诊量效应的影响。计算大气颗粒物浓度每升高10μg/m^(3),成人内科门诊量增加的超额风险(ER)及95%可信区间(95%CI)。结果合肥市大气颗粒物浓度升高与成人内科日门诊量增加存在关联。PM_(2.5)每升高10μg/m^(3),成人内科日门诊总量、呼吸系统疾病日门诊量和循环系统疾病日门诊量效应值分别在lag04、lag07和lag04 d达到最大,ER(95%CI)分别为1.04%(0.39%~1.70%)、0.74%(0.06%~1.43%)和2.61%(1.27%~3.96%);PM_(10)每升高10μg/m^(3),成人内科日门诊总量和呼吸系统疾病日门诊量效应值分别在lag0和lag07达到最大,ER(95%CI)分别为0.41%(0.06%~0.76%)和0.77%(0.29%~1.26%)。结论合肥市PM_(2.5)、PM_(10)浓度升高可能会增加成人内科门诊量,且具有一定的滞后性。     

成都市空气PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊人次的时间序列研究

目的 研究成都市空气PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊人次的关系。方法 收集成都市3家综合性医院2013年逐日呼吸系统疾病门诊人次数、空气污染物及相关气象指标。采用Poisson广义相加模型(Generalized Additive Model,GAM),分析PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊量的关系及滞后效应。结果 2013年,成都市PM2.5年均浓度为96.9μg/m3;Spearman等级相关分析显示,呼吸系统疾病门诊人次与多种污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10)浓度呈正相关(P<0.05)。通过GAM分析,调整气象指标、星期几效应、节假日效应等因素后,PM2.5日均浓度每增加10μg/m3,预计呼吸系统疾病门诊人次增长0.58%(95%CI:0.32%~0.84%)。结论 成都市空气PM2.5浓度增高可能会导致呼吸系统疾病门诊量增加,应进一步加强监测,减少污染物排放以保护居民健康。     

大气可吸入颗粒物与心脑血管疾病急诊关系的病例交叉研究

目的 探讨北京市大气可吸入颗粒物污染(PM10)对心腩血管疾病急诊的影响.方法 收集北京大学第三医院急诊科心脑血管疾病急诊资料和北京市环境监测中心大气污染物数据,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 无滞后单向同顾性1:4配对病例交叉研究的效应值(OR值)最大,在控制所选PM10当日气温、相对湿度影响的情况下,PM10浓度每提高10μg/m3与心脑血管疾病急诊(ICD-10:I00-I99)、冠心病急诊(ICD-10:120-125)、心律失常急诊(ICD-10:147-149)、心衰急诊(ICD-10:150)和脑血管疾病急诊(ICD-10:160-169)的OR值分别为1.006(95%CI:1.003～1.008)、1.003(95%CI:0.996～1.010)、1.005(95%CI:0.997～1.013)、1.019(95%CI:1.005～1.033)、1.003(95%CI:0.998～1.007),其中PM10与总心脑血管疾病急诊和心衰急诊的关联有统计学意义(P<0.05).结论 大气PM10污染物浓度升高可导致总心脑血管疾病急诊和心衰急诊增加.     

大气颗粒物污染对人群心脑血管疾病死亡急性效应的Meta分析

目的 了解大气颗粒物(PM10、PM2.5)短期暴露对人群心脑血管疾病死亡的影响,获取大气颗粒物污染对人群心脑血管疾病死亡急性效应的暴露-反应关系.方法 通过计算机联机检索及手工检索的方法收集1990年1月1日至2012年6月30日间公开发表的符合纳入标准的文献29篇,提取暴露-反应系数,采用Stata 12.0软件进行异质性分析、发表偏倚的检验及校正,利用固定效应或随机效应模型合并效应值.结果 校正发表偏倚后,大气中PM10每升高10μg/m3,人群心脑血管疾病死亡的风险增加0.29％(95％CI:0.18％～0.49％); PM2.5每升高10 μg/m3,心脑血管疾病死亡风险增加0.68％(95％CI:0.35％～1.02％),未发现明显的发表偏倚.亚组分析显示,亚洲人群PM10与PM2.5对心脑血管疾病急性死亡的暴露-反应关系效应估计值低于欧美地区;病例交叉设计得到的暴露-反应关系效应估计值高于时间序列分析.结论 大气中PM10、PM2.5浓度的上升会导致人群心脑血管疾病死亡率增加,其中PM2.5导致的心脑血管疾病死亡风险更高.     

大气污染对变应性疾病及花粉症就诊人次的影响

目的 研究大气污染物浓度对医院变应性疾病和花粉症日就诊人次的影响.方法 收集2004年4-9月北京市8个国家监测点大气污染物[SO2、NO2、可吸入颗粒物(PM10)]浓度、4个观测点花粉日监测数据、气象资料及北京世纪坛医院变态反应科同时段变应性疾病和花粉症日就诊人次资料,应用时间序列分析的广义相加泊松回归模型进行定量分析,并考虑滞后效应和多种空气污染物的影响.结果 研究期间大气SO2、NO2、PM10日均浓度分别为(20.9±12.9)、(58.6±13.6)、(126.8 ±64.1)μg/m3,花粉日均浓度为(163.8±209.0)粒/1000 mm2,变应性疾病日就诊(16.3±5.3)人次,花粉症日就诊(3.5±5.0)人次.时间序列分析显示,花粉浓度每升高100粒/1000 mm2,第2天的变应性疾病日就诊人次增加2.44%(95%CI:0.75%～4.13%),当天的花粉症日就诊人次增加6.58%(95%CI:3.82%～9.34%).而大气污染物(NO2、SO2和PM10)对变应性疾病和花粉症日就诊人次的影响呈现明显的滞后效应:NO2每升高10 μg/m3,滞后6 d的变应性疾病日就诊人次增加3.14%(95%CI:0.42%～5.85%);S02滞后1 d、NO2滞后6 d、PM10滞后3 d对花粉症日就诊人次影响较大,但差异均无统计学意义[RR值(95%CI值)分别为1.0460(0.9640～1.1280)、1.0325(0.9633～1.1017)、1.0079(0.9942～1.0217)].将4种大气污染物同时引入模型分析时,其效应稍微增强:花粉浓度每升高100粒/1000 mm2,变应性疾病日就诊人次增加2.56%(95%CI:0.80%～4.31%),花粉症日就诊人次增加6.81%(95%CI:3.91%～9.71%).结论 影响变应性疾病和花粉症日就诊人次的环境因素主要为空气花粉浓度,大气污染物的作用不大.     

大气颗粒物污染与脑卒中死亡的病例交叉研究

目的 评价大气颗粒物污染对人群脑卒中死亡的急性效应.方法 采用时间分层的病例交叉设计,分析杭州市2002-2004年间大气可吸入颗粒物(PM10)日平均浓度短期增加与人群每日脑卒中死亡的关系,同时分析其他气态污染物(NO2和SO2)的急性健康效应.结果共纳入9906例脑卒中死亡病例,粗死亡率约为83.54/10万.调整气象因素后,3 d内PM10、SO2和NO2日平均浓度每增加10μg/m3,人群脑卒中死亡则分别增加0.56%(95%CI:0.14%～0.99%)、1.62%(95%CI:0.26%～3.01%)和2.07%(95%CI:0.54%～3.62%).多污染物模型中未见有统计学意义的关联.敏感性分析结果显示进行缺失值填补后,单污染物模型中均有关联效应,多污染物模型中则无统计学意义的关联.结论大气颗粒物污染以及SO2和NO2污染物浓度短期升高均与脑卒中死亡增加存在一定关联.     

石家庄市大气颗粒物对居民循环系统疾病死亡的寿命损失年影响的研究

目的 探讨石家庄市大气颗粒物(PM₁₀、PM_2.5 )对居民每日循环系统疾病死亡和寿命损失年(YLL)的影响。方法收集石家庄市2018年1月1日—2021年12月31日的每日大气颗粒物、气象资料及循环系统死亡数据,计算每日YLL值,利用广义相加模型评估大气颗粒物对居民每日循环系统疾病死亡和YLL的影响。结果 研究期间,石家庄市PM₁₀、PM_2.5 浓度每升高10μg/m3对每日循环系统疾病死亡的效应最大值分别出现在lag02、lag0,分别为0.37%(95%CI:0.09%～0.64%)、0.61%(95%CI:0.18%～1.04%)。PM₁₀、PM_2.5 每升高10μg/m3,分别导致每日YLL增加1.07年(95%CI:0.06～2.09)、1.73年(95%CI:0.15～3.32)。双污染物模型中,PM10及PM_2.5 均具有独立的健康效应。性别分层结果显示,PM₁₀、PM_2.5...     

2015—2018年中山市大气污染物与急性心脑血管疾病发病的广义相加模型分析

目的 了解中山市大气污染物对急性心脑血管疾病发病影响。方法 收集2015—2018年中山市居民急性心脑血管疾病发病资料及同期大气污染物浓度、气象等资料,并对数据进行分析。结果 2015—2018年中山市人群心脑血管疾病年均发病率为528.23/10万,男性高于女性,差异有统计学意义(P<0.01)。二氧化氮滞后两天(NO₂lag2)、二氧化硫滞后两天(SO₂lag2)浓度每升高10μg/m³全人群急性心脑血管疾病发病率分别增加1.10%(95%CI:0.24%～1.97%)、4.11%(95%CI:1.39%～6.84%)。SO₂lag4浓度每上升10μg/m³导致≥65岁男性急性心脑血管疾病发病率增加7.00%(95%CI:2.61%～11.41%)。可吸入颗粒物滞后两天(PM₁₀lag2)浓度每升高10μg/m³对<65岁女性心脑血管疾病发病率增加0.24%(95%CI:0.07%～0.41%)。结论 2015—201...     

北京市丰台区大气PM_(10)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/m3,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。     

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。     

空气污染对心脑血管疾病门诊量影响的Poisson广义可加模型分析

目的定量研究潍坊市大气污染对居民心脑血管日门诊量的影响,探讨大气污染与门诊量之间的关系,为心脑血管疾病的预防控制提供依据。方法通过潍坊市社保系统收集每日心脑血管疾病门诊量,从中国气象局收集气象资料,大气污染资料来源于潍坊市环境监测站。采用Poisson广义可加模型对潍坊市大气污染与心脑血管疾病门诊量进行回归分析,同时控制气象因素、时间趋势、周日效应混杂因素的影响。结果 2015年潍坊市空气中PM 2.5、PM 10、SO_2、NO_2的日均浓度分别为75.33μg/m~3、126.25μg/m~3、41.25μg/m~3、38.17μg/m~3;潍坊市心脑血管疾病日门诊量586人次/天;Spearman相关分析结果表明,温度和降雨量与空气污染指标存在较强相关性。单因素广义可加模型(GAM)时序分析结果显示,温度、降雨量、PM 2.5、PM 10、SO_2、NO_2对心脑血管疾病门诊量有影响;多因素分析显示,PM 2.5、PM 10、SO_2、NO_2日均浓度每增加10μg/m~3,心脑血管疾病门诊量的风险RR值分别增加0.27%(0.20%~0.53%)、0.35%(0.10%~0.61%)、0.69%(0.50%~0.89%)、0.39%(0.04%~0.75%)。结论潍坊市大气污染能增加心脑血管疾病门诊量的风险,温度和降雨量与大气污染物相关性较高,提示采暖期污染程度明显加重,有必要开展相应的治理措施。     

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。