乌鲁木齐市常见空气污染物对呼吸系统疾病死亡数的影响

目的 探讨乌鲁木齐市常见空气污染物与呼吸系统疾病死亡数的影响及其滞后效应,为空气污染和气候变化协同治理提供科学支持。方法 收集2019—2021年乌鲁木齐市逐日空气污染物浓度数据、气象数据、居民呼吸系统疾病死亡数据,进行描述性统计分析;采用时间序列、广义相加模型,构建单污染物和多污染物模型,分析空气污染物与该市居民呼吸系统疾病死亡数的关系。结果 单污染物模型中,在滞后3 d (Lag3)时SO₂浓度影响最大,SO₂浓度每升高10μg/m³,呼吸系统疾病死亡数增加2.32%(95%CI:1.16%～3.48%);双污染物模型中,以SO₂为协同污染物时,PM_2.5对呼吸系统疾病的超额死亡率(excess risk,ER)值最大,浓度每增加10μg/m³呼吸系统疾病死亡数增加1.19%(95%CI:1.01%～1.30%)。性别分层中,女性对SO₂(冬季：ER=4.10%,95%CI:0.65%～7.67%)、PM_2.5     

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...     

唐山市PM2.5污染对城市居民呼吸系统疾病日门诊量的影响

目的 评价PM_2.5污染程度对唐山市城市居民呼吸系统疾病日门诊量的影响。方法 收集唐山市2013年11月－2014年3月、2014年11月－2015年3月、2015年11月－2016年3月的气象监测数据、大气污染物浓度资料及各三级甲等综合性医院呼吸系统疾病日门诊人数,采用Pearson相关分析大气污染物、气象因素以及呼吸系统疾病门诊量之间的相关性；采用时间序列的广义相加模型分析大气污染浓度与呼吸系统疾病日门诊量之间的关联性。结果 2013年11月－2014年3月、2014年11月－2015年3月、2015年11月－2016年3月三个时间段内,各大气污染物之间每日浓度的相关性分析结果显示PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO之间存在明显的正相关,各大气污染物与气湿之间呈正相关,除PM_2.5外,其他污染物与呼吸系统疾病日门诊量之间无明显的相关性。其中PM_2.5分别滞后1、2、4 d对呼吸系统疾病日门诊量影响最大。且PM_2.5浓度每增加10 μg/m3时,呼吸系统疾病日门诊量分别增加0.25%(95%CI：0.18%~0.32%)、0.65% (95%CI：0.31%~0.99%)、0.42% (95%CI：0.11%~0.73%)。结论 唐山市PM_2.5污染程度增高会导致呼吸系统疾病日门诊量的增加。     

济南市大气颗粒物与呼吸系统疾病住院量的时间序列研究

目的 探讨大气颗粒物与呼吸系统疾病住院量的暴露反应关系。方法 基于2015—2019年济南市呼吸系统疾病住院数据、大气污染物数据、气象数据,采用广义相加模型(generalized additive model, GAM),分析PM_2.5与PM₁₀污染对人群呼吸系统疾病住院风险与滞后效应,并探讨污染水平及年龄性别对住院风险的修饰效应。结果 PM_2.5与PM₁₀为济南市近5年首要大气污染物,当日(lag0)PM_2.5浓度每升高10μg/m³,呼吸系统住院量超额危险度(excess risk,ER)增加0.58%(95%CI:0.09%～1.07%),高于PM₁₀ER值(0.30%, 95%CI:0.02%～0.59%),且高浓度时超额累积风险高于低浓度。PM_2.5和PM₁₀浓度每上升10μg/m³,男性住院量ER分别增加0.92%(95%CI:0.28%～1.57%)和0...     

银川市空气污染物与心脑血管疾病院前急救的关联性分析

目的 探讨银川市空气污染物与心脑血管疾病院前急救之间的关联。方法 收集2018年1月1日—2020年12月31日银川市人群心脑血管疾病院前急救资料、大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、CO、SO₂、NO_x、O₃)和气象数据(平均温度、相对湿度),并作相关性分析。采用广义相加模型(GAM),在控制了星期几效应、气象因素后,研究大气污染物对心脑血管疾病发病的效应。结果 单污染物滞后模型结果显示PM₁₀在升高一个浓度单位后,在其滞后第五天心脑血管疾病的院前急救量增加,ER为0.056 6(95%CI:0.159 0～0.973 0);而O₃浓度在升高一个单位后,在其滞后的第三天和第六天使心脑血管疾病的院前急救量有所减少,其ER值分别为-0.101 0(95%CI:-0.195 2～-0.006 7),-0.114 1(95%CI:-0.207 9～-0.020 2)。在单污染物累积滞后模型中,O₃的累积效应呈负趋势,而N...     

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...     

2019—2021年浙江省嘉兴市大气颗粒物与呼吸系统疾病门诊量关系的时间序列分析

【目的】探讨浙江省嘉兴市大气颗粒物(PM)与呼吸系统疾病门诊量的关系。【方法】收集嘉兴市2019—2021年逐日大气污染物、气象和呼吸系统疾病门诊量资料。采用广义相加模型(GAM),控制长期趋势、星期几效应、节假日效应和气象因素等混杂因素,分析PM含量与呼吸系统疾病门诊量的关系及滞后效应。【结果】PM_2.5、PM₁₀、臭氧(O₃)和二氧化氮(NO₂)存在日均浓度超标情况,超标天数占比分别为3.4%、1.3%、11.0%和0.8%。PM_2.5每增加10μg·m^-3,呼吸系统疾病门诊总量、成人和儿童呼吸系统疾病门诊量效应值均在lag07时达到最大,超额风险ER(95%CI)分别为2.29%(1.35%～3.24%)、2.31%(1.39%～3.23%)和2.65%(1.36%～3.96%);PM₁₀每升高10μg·m^-3,呼吸系统疾病门诊总量、成人和儿童门诊量效应值分别在lag07、lag06、lag07时达到最大,...     

大气颗粒物PM10、PM2.5对镇江市某综合医院成人呼吸系统、循环系统门诊量影响的时间序列分析

目的 分析大气颗粒物PM₁₀、PM_2.5与成人呼吸系统、循环系统门诊量的相关性。方法 收集镇江市2018年全年每日PM₁₀、PM_2.5日均浓度、气象数据及某综合医院每日呼吸系统门诊量、循环系统门诊量。采用基于广义相加模型的时间序列分析方法,定量分析大气颗粒物对呼吸系统和循环系统日门诊量的影响。结果 PM₁₀、PM_2.5质量浓度每升高10μg/m³,当日呼吸系统门诊量分别增加0.47%(95%CI:0.11%～0.83%)和0.61%(95%CI:0.18%～1.04%),当日循环系统门诊量分别增加0.64%(95%CI:0.14%～1.13%)和0.69%(95%CI:0.09%～1.31%)。PM₁₀在累积滞后2 d(lag02)时,对呼吸系统门诊量和循环系统门诊量的效应最大,其ER值分别为0.71%(95%CI:0.25%～1.17%)和0.69%(95%CI:0.05%～1.34%);PM_2.5<...     

2019-2020年菏泽市大气PM2.5超标情况及其对人群超额死亡风险评估

目的 分析2019-2020年菏泽市大气PM_2.5浓度超标情况,评估其造成的超额死亡风险。方法 收集2019-2020年菏泽市PM_2.5监测数据和死亡监测数据,计算PM_2.5浓度超标率。应用比例风险模型估算菏泽市2019-2020年大气PM_2.5在不同季节、采暖期和非采暖期对人群非意外、循环系统疾病和消化系统疾病造成的超额死亡风险。结果 2019-2020年菏泽市大气PM_2.5浓度超标率为22.71%(166/731)。PM_2.5浓度每升高10 μg/m³,造成非意外死亡风险增加0.96%(95%CI:0.24%～1.69%,P<0.01),循环系统疾病死亡风险增加0.82%(95%CI:0.05%～1.59%,P<0.01),呼吸系统疾病死亡风险增加0.92%(95%CI:0.15%～1.72%,P<0.01)。冬季PM_2.5浓度超标对非意外(F=182.49,P<0.01)、循环系统疾...     

大气污染与气象因素对郑州市不同人群和急慢性呼吸系统疾病的影响

目的 探讨郑州市大气污染物与气象因素对呼吸系统疾病门诊量的影响。方法 基于2013年10月28日—2018年5月31日期间郑州市大气污染物与气象因素数据，利用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear models,DLNM)分析大气污染物、气象因素与呼吸系统门诊就诊量之间的暴露-滞后效应，并根据性别、年龄和急慢性呼吸系统疾病分层分析。结果 最佳滞后日下，CO、NO₂、SO₂、可吸入性颗粒物(inhalable particulate matter,PM₁₀)和细颗粒物(fine particulate matter,PM_2.5)每增加10μg/m³，相对危险(risk ratio,RR)值分别为1.126(95%CI:1.011～1.254)、1.014(95%CI:1.011～1.018)、1.006(95%CI:1.002～1.010)、1.001(95%CI:1.000～1.002)、1.001(95%CI:1.000～1.001)，大气O...     

持续控制大气PM2.5浓度的人群健康收益评估

目的 了解持续控制大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_2.5)浓度的人群健康收益。方法 收集2015—2020年宜宾市大气污染物的日均浓度、气象因素及死亡数据,采用广义相加模型(generalized additive models,GAM)分析大气PM_2.5浓度与居民非意外死亡寿命损失年(years of life lost,YLL)的关系,假设空气质量达到2021年世界卫生组织空气质量指南(World Health Organization Air Quality Standards,WHO AQG)和中国国家环境空气质量二级标准时可以避免的YLL,同时根据性别和年龄分组寻找易感人群。结果 大气PM_2.5(lag0)浓度每增加10μg/m³时,居民非意外死亡YLL增加0.72(95%CI:0.68～0.76)年,男性(lag01)和女性(lag03)分别增加0.61(95%CI:0.55～0.67)年和0.91(95%CI:0.84～0.99)年,>65岁(l...     

2021年开封市大气污染物对人群死亡影响的时间序列分析

目的 了解2021年开封市大气污染物污染状况,探讨大气污染物与居民死亡的关系。方法 收集2021年开封市大气污染物监测数据、气象数据、死因数据,运用Spearman相关分析及时间序列分析探讨大气污染物与居民死亡的关系及滞后效应。结果 开封市大气污染物PM2.5(17.8%)、PM10(13.2%)及O₃(13.2%)超标率较高,PM2.5、PM10气温低时污染较重,O₃气温高时污染较重。总死亡数、呼吸系统疾病死亡数(r_s=0.12、0.14、0.15、0.14、0.10)和循环系统疾病死亡数(r_s=0.26、0.25、0.27、0.27、0.13)与大气污染物PM2.5、PM10、NO₂、SO₂、CO的污染浓度均呈正相关关系(r_s=0.28、0.25、0.27、0.26、0.13,P<0.05)。PM2.5每升高10个单位,人群非意外死亡风险增加1.15%,人群呼吸系统死亡风险增加3.47%,人群循环系统死亡风险增加1.07%。...     

石家庄市儿童呼吸系统疾病空气质量健康指数的构建

目的 了解石家庄市大气污染对儿童呼吸系统疾病的影响,构建石家庄市儿童呼吸系统疾病发病风险空气质量健康指数(air quality health inedx, AQHI)。方法 收集石家庄市2017—2021年环境空气污染物、气象及河北省儿童医院呼吸系统疾病门诊资料,采用广义相加模型定量分析各污染物和气象因素与儿童呼吸系统疾病发病风险的暴露—反应关系,根据超额就诊风险构建AQHI,并比较AQHI与空气质量指数(air quality index, AQI)对儿童呼吸系统疾病发病风险的影响。结果 污染物PM_2.5、SO₂和NO₂质量浓度每升高10μg/m³,儿童呼吸系统疾病发病风险分别增加0.23%(95%CI:0.06%,0.41%)、2.10%(95%CI:0.95%,3.27%)和1.18%(95%CI:0.61%,1.75%);O₃对儿童呼吸系统疾病发病风险的影响无统计学意义(P>0.05)。性别分层结果提示,PM_2.5对女童的影响更大,SO     

天津市大气污染对儿童呼吸系统疾病影响的病例交叉研究

  目的  探求大气污染对天津市儿童呼吸系统疾病的影响,为疾病的预防与控制提供依据。  方法  利用单污染物和多污染物条件Logistic回归模型,来估计空气污染物浓度和儿童呼吸系统疾病发病之间的关系。  结果  单污染物条件Logistic回归模型显示,大气中NO₂、PM_2.5、PM₁₀、CO的超额危险度(excess risk rate,ER)及其95%CI分别为2.823%(2.581~3.065)、0.476%(0.382~0.569)、0.437%(0.368~0.506)、22.263%(15.449~29.478)。多污染物条件Logistic回归分析显示:在寒冷季节,NO₂暴露对儿童呼吸系统疾病的影响效应最大,ER及其95%CI为7.395%(6.595~8.202)。  结论  NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO日平均浓度的升高可以增高儿童呼吸系统疾病的发生风险。     

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。     

石家庄市大气颗粒污染物浓度与居民死亡率的时间序列分析

目的 讨论石家庄市大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5与居民日死亡率的关系。方法 收集2013-2016年石家庄市大气污染物PM₁₀、PM_2.5日均浓度、气象因素（气温、相对湿度）及每日死亡数据，基于广义相加模型分析大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5浓度对居民日死亡率的急性影响，并对性别和年龄进行分层分析。结果 石家庄市2013-2016年大气PM₁₀、PM_2.5的平均浓度分别为207.40 μg/m3和113.86 μg/m3，超过我国环境空气质量标准二级标准限值的1.96倍和2.25倍。时间序列分析表明，PM₁₀（lag1）浓度每升高10 μg/m3，居民非意外总死亡、循环系统疾病死亡的风险分别增加0.14%（95%CI:0.01%~0.27%）和0.16%（95%CI:0.00%~0.33%）；PM_2.5（lag1）浓度每升高10 μg/m3，居民非意外总死亡和呼吸系统疾病死亡的风险分别增加0.19%（95%CI:0.01%~0.38%）和0.40%（95%CI:0.03%~0.79%）。调整气态污染物O₃/SO₂/NO₂后，大气PM₁₀、PM_2.5的急性健康效应消失。分层分析表明男性受PM₁₀污染影响较大，老年人对PM_2.5污染可能更敏感。结论 石家庄大气颗粒物污染较为严重，PM₁₀和PM_2.5浓度的增加均有可能增加居民的死亡风险。建议政府相关部门加强对空气污染的控制，以降低雾霾对当地居民、尤其是男性老人及有基础性疾病等高危人群的健康损害。     

2014-2021年北京市通州区大气污染物PM_(2.5)对人群每日死亡人数的影响

目的 分析北京市通州区大气污染物PM_(2.5)对人群每日死亡人数的影响,为开展防控工作提供依据。方法收集2014年1月1日-2021年12月31日北京市通州区大气污染物包括细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫(SO_(2))、二氧化氮(NO_(2))、一氧化碳(CO_(2))和臭氧(O_(3-8h))的数据。气象数据指标包括每日平均温度、相对湿度和气压。应用时间序列的广义相加模型(GAM),即单污染物模型及多污染物模型定量分析大气PM_(2.5)对人群每日死亡例数的影响。采用人群超额死亡危险度(ER)及其95%可信区间(95%CI)分析大气PM_(2.5)浓度每升高10μg/m^(3),人群每日死亡人数增加的百分比。结果2014年1月1日-2021年12月31日北京市通州区大气污染物PM_(2.5)平均浓度值为40μg/m^(3),2021年PM_(2.5)浓度值较2014年下降66%。同期北京市通州区居民平均每日死亡人数14例。GAM单污染物模型显示,PM_(2.5)对全人群每日死亡人数单日滞后7d的死亡影响效应最大,ER值为0.31%(95%CI:-0.14%~0.77%),其中男性ER值为0.14%(95%CI:-0.36%~0.63%),女性ER值为0.53%(95%CI:0.03%~1.02%);年龄<65岁组人群ER值为0.43%(95%CI:-0.14%~1.00%),年龄≥65岁组人群ER值为0.28%(95%CI:-0.20%~0.76%)。多污染物模型显示,PM_(2.5)对全人群每日死亡人数单日滞后1d的死亡影响效应最大,ER值为0.39%(95%CI:-0.16%~0.94%),其中男性滞后1dER值为0.34%(95%CI:-0.25%~0.94%),女性滞后7dER值为0.49%(95%CI:-0.00%~0.99%);年龄<65岁组人群滞后2dER值为0.58%(95%CI:0.00%~1.16%),年龄≥65岁组人群滞后1 dER值为0.45%(95%CI:-0.12%~1.03%)。结论2014-2021年北京市通州区大气污染物PM_(2.5)浓度与人群每日死亡人数有相关性,其中女性和<65岁人群死亡风险较高,并存在一定的滞后性。     

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。     

珠海市空气污染对人群死亡的影响

目的 研究珠海市空气污染对居民死亡的短期影响。 方法 从中国空气质量在线监测分析平台获得2014-2017年每日空气污染物颗粒物质(particular mater,PM)、二氧化硫(sulfur dioxide,SO₂)、一氧化碳(carbon monoxide,CO)、二氧化氮(nitrogen dioxide,NO₂)、臭氧(ozone,O₃)等数据。结合人群死亡监测数据,采用泊松回归分析方法分析空气污染物对人群死亡的影响。 结果 2014-2017年空气中PM_2.5、NO₂污染物对人群非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和心血管系统疾病死亡发现显著的关联。随着PM_2.5每升高10 μg/m³,人群非意外总死亡人数在滞后0~3 d均上升3.89%(95%CI:1.40~6.44%);呼吸系统疾病死亡人数在当天、滞后2~3 d分别上升9.84%(95%CI:2.24~18.0%)、12.6%(95%CI:4.81~21.1%)、12.7%(95%CI:4.91~21.1%);心血管系统疾病死亡人数在滞后2~3 d分别上升5.00%(95%CI:1.26~8.88%)、4.44%(95%CI:0.72~8.29%)。随着NO₂每升高10 μg/m³,人群非意外总死亡人数在滞后0~3 d均上升1.73%(95%CI:0.26~3.22%);心血管系统疾病死亡人数在滞后0~1 d分别上升2.98%(95%CI:0.75~5.26%)、2.68%(95%CI:0.45~4.96%)。 结论 2014-2017年监测数据发现PM_2.5对人群非意外总死亡、心血管系统疾病、呼吸系统疾病死亡有显著影响。NO₂对人群非意外总死亡、心血管系统疾病死亡有显著影响。     

石家庄市大气细颗粒物对糖尿病患者住院风险影响的病例交叉研究

目的 探讨石家庄市大气细颗粒物(fine particulate matter, PM_2.5)对糖尿病患者住院风险的影响。方法 收集2019―2021年石家庄市大气污染物浓度、气象因素及糖尿病住院患者的相关资料。开展时间分层病例交叉研究,分别利用单污染物模型、双污染物模型及分层分析探究PM_2.5对糖尿病患者住院风险的影响。结果 共收集14 756例糖尿病患者住院资料。单污染物模型结果显示,PM_2.5对糖尿病患者住院风险的影响在lag 01时达到最大,其日均浓度每升高1个IQR(38.750μg/m³),糖尿病患者住院风险所对应的OR值为1.044 (95%CI:1.019～1.070,P=0.001)。分层分析结果显示,PM_2.5对男性糖尿病患者住院风险高于女性,PM_2.5对年龄<60岁人群的糖尿病患者住院风险高于≥60岁人群,处于采暖期的糖尿病患者住院风险高于非采暖期,差异有统计学意义(P=0.035)。结论 石家庄市PM_2.5