2016～2018年张掖市大气PM2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响

目的:探讨张掖市大气PM2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响,为预防儿童呼吸系统疾病提供依据.方法:收集2016～2018年张掖市气象资料、大气污染物及河西学院附属张掖人民医院儿童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,控制长期与季节变化趋势、温度和湿度、星期几效应等因素,分析张掖市大气PM2...     

2013-2015年广州市大气PM2.5浓度对儿童呼吸系统门诊量影响分析

目的探讨2013-2015年广州市大气PM2.5对儿童医院呼吸系统日门诊量的影响。方法收集2013-2015年广州市某儿童医院呼吸系统疾病日门诊量,结合同期环保与气象资料,采用时间序列分析的广义相加模型(GAM)控制时间趋势、温度和湿度、星期几效应等因素进行PM2.5与门诊量的单污染物模型分析及1~5 d滞后的效应(lag1~lag5)分析,采用滞后天数最大值作为PM2.5对门诊量影响的评估值。结果广州市2013-2015年大气PM2.5年均值分别为53.76μg/m~3、48.55μg/m~3以及39.72μg/m~3,某儿童医院2013-2015年呼吸系统门诊量为304 271、307 965以及351 900人次。GAM结果显示PM2.5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2天达到高峰,PM2.5浓度每增加10μg/m~3,呼吸系统疾病就诊量增加2.12%(95%CI:1.57%~2.68%)。结论 2013-2015年数据分析显示广州市大气PM2.5污染与儿童呼吸系统门诊就诊风险增加显著相关。     

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。     

夏季日温差与医院门诊呼吸系统疾病就诊量的关系

目的 定量分析夏季日温差对呼吸系统疾病门诊就诊量的影响。 方法 收集浙江省苍南县第三人民医院2010~2013年夏季(7~9月)呼吸系统疾病门诊就诊数据和同期气象日数据,采用广义相加模型,探讨滞后效应和累积效应,分析日温差对呼吸系统疾病就诊量的暴露-反应关系,并进行人群亚组分析。 结果 研究期间,苍南县日温差的变化范围为1.4 ℃~11.3 ℃,苍南县第三人民医院呼吸系统疾病门诊病例27 770例。日温差升高可导致门诊呼吸系统疾病就诊量增加。在滞后4 d出现最大单独效应,在累积13 d出现最大累积效应,RR值分别为1.033(95%CI: 1.022~1.045)、1.349(95%CI: 1.318~1.381)。累积效应对儿童组(<15岁)的影响较大。 结论 在苍南县,夏季日温差增大可能导致呼吸系统疾病发病风险增加,并存在滞后性,应特别注意儿童呼吸系统疾病的发作,及时采取积极的应对措施以减少呼吸系统疾病的发生。     

沙尘天气与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关联性分析

目的: 了解沙尘天气对儿童呼吸系统健康的影响,为更好地预防和治疗由沙尘粒子引起的儿童呼吸系统疾病提供参考依据。方法: 对吉林省长春市6家三级甲等医院2011-2013年沙尘天气高发时段(3-5月)儿童呼吸系统疾病逐日门诊量进行调查,采用非季节性求和自回归滑动平均模型(ARIMA)排除医院日门诊量的长期趋势、气象和随机干扰因素后,分析沙尘天气对儿童呼吸系统疾病日门诊量的影响。结果: 2011-2013年3-5月沙尘天气与非沙尘天气比较,空气日均相对湿度、温度、二氧化硫(SO₂)和二氧化氮(NO₂)水平差异均无统计学意义(P>0.05);与非沙尘天气比较,沙尘天气时,大气中吸入颗粒物(PM₁₀)日均浓度明显升高(P<0.05),2012和2013年风速明显升高(P<0.05)。沙尘天气对儿童呼吸系统疾病日门诊量的增加有影响,且呈滞后效应。与非沙尘天气比较,发生在沙尘天气滞后第2和3天儿童呼吸系统疾病日门诊量增加有统计学意义(P<0.05)。结论: 沙尘天气与儿童呼吸系统疾病日门诊量增加有关联,且呈滞后效应。     

大气PM2.5浓度与喘息儿童日就诊量的相关性研究

目的：研究大气PM2.5浓度与喘息儿童日就诊量的关系。方法：在控制时间的中长期效应、节假日效应、星期效应基础上,利用时间序列的广义相加模型,回顾性分析2019年上海市东部地区某三甲医院儿科门急诊喘息儿童的日就诊量受天气(日平均温度、相对湿度)和大气污染物(PM2.5、PM10、SO₂、NO₂及O₃)的影响程度,并推测上述指标相应浓度范围的超额危险度(ER)。结果：上海市东部地区PM2.5浓度对喘息儿童的日就诊量存在影响,大气PM2.5浓度与PM10、SO₂和NO₂浓度均呈正相关关系(r=0.780、0.601、0.658,P<0.05);与相对湿度、温度均呈负相关关系(r=-0.015、-0.270,P<0.05)。PM2.5暴露对日就诊量的影响存在滞后效应,滞后1 d影响最大。单污染物模型结果显示,PM2.5浓度每升高10μg/m³,日就诊超额危险度(ER)(95%CI)为4.251%(0.824%～7.796%);分别引入当日SO_...     

河北省不同地区PM2.5对儿童内科门诊量的影响研究

目的了解河北省不同地区空气污染现状,阐明PM2.5对儿童内科门诊就诊量的影响。方法收集2014-2017年河北省3市儿童/妇幼医院儿童内科日门诊量,并获取同期PM2.5与气象资料,采用时间序列广义相加模型(Generalized additive model,GAM)控制时间、季节、采暖、星期几、节假日等效应,去除温度、湿度、降水、风速等混杂因素进行PM2.5与内科门诊量的单污染物模型分析,采用滞后(lag1～lag7)效应以及累积(lag01～lag07)效应进行描述,并将效应最大值作为PM2.5对门诊量影响的评估值。结果①2014-2017年石家庄市、唐山市PM2.5超标天数分别为48.59%、44.56%,张家口市2017年全年超标仅6.84%;②石家庄市、唐山市儿童/妇幼医院日内科门诊总量、平均气压、平均温度、平均相对湿度均高于张家口市;而日平均风速、日照时数则相反;③石家庄市、唐山市PM2.5浓度升高当天对内科疾病门诊量的影响最大,PM2.5浓度每升高10μg/m3,内科门诊量分别增加0.16%(95%CI:0.07%～0.24%)、0.15%(95%CI:0.05%～0.25%),张家口市则无明显影响。结论河北省不同地区PM2.5对儿童健康影响存在地域性差异,进一步开展不同地区PM2.5成因的探索及对人群健康的影响迫在眉睫。     

石家庄市空气污染对呼吸系统疾病门诊量的急性影响

目的探讨石家庄市大气污染物浓度对居民呼吸系统疾病门诊量的急性影响。方法收集石家庄市2015年1月1日～2019年12月31日的日均PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、O₃及CO浓度,平均气温和相对湿度,以及河北省胸科医院每日呼吸系统疾病门诊人数,采用广义相加模型分析空气污染对呼吸系统疾病门诊量的影响。结果大气中PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、O₃及CO浓度每升高10μg/m³,居民呼吸系统疾病的门诊量分别增加0.30%(95%CI:0.08%～0.51%)、0.18%(95%CI:0.03%～0.33%)、1.34%(95%CI:0.60%～2.08%)、0.78%(95%CI:0.07%～1.49%)、0.57%(95%CI:0.05%～1.10%)和0.02%(95%CI:0.01%～0.04%)。老年人的风险显著高于年轻人。结论大气污...     

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。     

PM2.5影响呼吸系统疾病的机制探讨

PM2.5能够引起机体炎症反应、氧化应激、免疫功能失调、细胞DNA损伤等,这些病理变化参与气道高反应性、气道黏液分泌增加等,引起呼吸系统疾病的发生或诱发其急性加重,目前对其机制的研究虽不够完善,但为治疗方案的研究提供了一定的借鉴。     

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。     

空气质量与医院儿科呼吸系统疾病门诊量相关性研究

目的 探讨合肥市空气质量指数(AQI)、气象因素与儿科呼吸系统疾病门诊量之间的关系。方法 收集合肥市某三甲院2012年~2014年儿科门诊呼吸系统疾病门诊量AQI及相关气象指标。采用Spearman相关分析方法,分析AQI、气象因素与儿科呼吸系统疾病门诊量的关系。结果 AQI与上呼吸道感染、支气管感染和肺炎门诊量存在正相关关系,相关系数分别为0.11、0.40和0.17。结论 空气污染增加可能会导致儿童呼吸系统疾病门诊量增加,应进一步加强环境治理,保护儿童身体健康。     

PM_(2.5)对人群发病和死亡影响研究中统计学模型的应用

目前国内外有许多采用统计学模型研究PM2.5对人群发病和死亡的影响。本文针对时间序列模型、Logistic回归模型、Cox风险比例模型、Poisson回归模型等的特点以及在这些研究中的应用现状进行了综述,并分析了不同统计学模型在PM2.5研究中存在的局限性。     

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。     

公共场所PM10和PM2.5浓度及其对从业人员上呼吸道症状的影响

目的了解广州市黄埔区各类公共场所室内PM10和PM2.5浓度水平及对从业人员上呼吸道症状的影响。方法通过分层抽样方法抽取全区4大类公共场所,包括理发美容类、商场剧院类、酒店旅馆类、酒吧KTV游戏厅类,采用便携式防爆智能数字粉尘仪AM510进行室内PM10和PM2.5浓度检测,通过单因素分析方法对各类场所室内PM10和PM2.5浓度水平进行分析。结果黄埔区4大类场所室内PM10浓度水平分别为(0.113±0.044)mg/m3,(0.085±0.022)mg/m3,(0.112±0.028)mg/m3和(0.207±0.031)mg/m3,其中酒吧KTV游戏厅室内PM10浓度超出GB/T 18883-2002标准限值(<0.15mg/m3)。全区4大类场所室内PM2.5浓度水平分别为(0.065±0.025)mg/m3、(0.050±0.013)mg/m3、(0.075±0.016)mg/m3和(0.120±0.018)mg/m3,均超出GB 3095-2012一级标准限值(<0.035mg/m3)。单因素分析及两两比较结果表明:各类场所室内PM10和PM2.5浓度水平,酒吧KTV游戏厅类最高,商场剧院类最低,差异具有统计学意义(P<0.05)。PM2.5浓度与咳嗽、咽痛和鼻炎发生率呈正相关。结论黄埔区4大类公共场所室内PM2.5污染较为严重,明显影响从业人员上呼吸道健康,应加强对这类场所监管。     

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。     

预测医院门诊量的ARIMA模型构建及应用

目的 研究综合性医院月门诊量变化规律,预测其变化趋势,为医院管理决策提供依据.方法 结合序列平稳性、长期趋势和季节效应,采用对数和差分变换,应用残差分析和最小二乘法估计,建立预测模型ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12.结果 拟合残差平方和为2.790,AIC=178.126,SBC=-170.080,预测2008年门诊量相对误差为6.11%,小于指数平滑法(8.78%).用该模型预测2009年门诊量为150.12万人次.结论 医院门诊量存在季节变动和长期增长趋势,适合用ARIMA乘积模型进行拟合,但不同医院门诊量变化规律未必一致,要认真分析原序列的ACF图和PACF图,然后确定p,d、q参数.