2014-2018年南昌市大气PM2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响

目的分析大气PM_(2.5)对南昌市儿童呼吸系统疾病日门诊量的影响。方法收集2014—2018年南昌市大气污染物、气象、儿童呼吸系统门诊量资料。采用基于Poisson回归的广义线性模型,控制长期和季节变化趋势、气象因素、星期几效应等因素,分析大气PM_(2.5)对儿童呼吸系统门诊量的影响。结果 2014—2018年南昌市PM_(2.5)逐年平均浓度为51、42、43、42、30μg/m~3。空气质量为良、轻度污染、中度污染、重度污染天气的儿童呼吸系统疾病日门诊量均高于空气质量为优的天气,且差异均具有统计学意义(P0.05),门诊量增幅分别为8.94%、14.95%、18.30%、11.78%。单污染物模型显示,PM_(2.5)在当日效应最强,浓度每升高10μg/m~3,儿童呼吸系统疾病门诊量增加0.19%(95%CI:0.12%～0.26%);累积滞后0～7 d的儿童呼吸系统疾病门诊量增加0.25%(95%CI:0.14%～0.36%)。多污染物模型显示,在引入O_(3-8h)后,PM_(2.5)浓度每增加10μg/m~3,当日儿童呼吸系统疾病门诊量增加0.15%(95%CI:0.09%～0.22%)。结论 2014—2018年南昌市大气PM_(2.5)浓度升高会引起使儿童呼吸系统疾病门诊量增加。     

2016-2018年河南省安阳市大气PM2.5对儿科呼吸系统门诊量影响

目的 探讨安阳市大气PM2.5(fine particulate matter,PM2.5)对儿童呼吸系统影响,为大气污染控制和呼吸系统疾病防护提供科学参考依据.方法 通过收集2016-2018年安阳市两家医院儿科呼吸系统门诊量资料、安阳市大气监测站点空气污染监测资料及气象资料,应用广义线性模型分析安阳市大气PM2.5...     

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。     

北京市大气PM2.5污染对某医院儿科门诊量影响的时间序列研究

目的 探讨北京市大气PM2.5对医院儿科门诊量的影响。方法 采用基于泊松回归的广义线性模型(GLM),控制时间的长期趋势、季节趋势、星期几效应、节假日效应、流感、气象因素等混杂因素后,分析2013-2015年北京市大气PM2.5对某医院儿科门诊量的影响。结果 单污染物模型分析显示PM2.5对儿科总门诊量、儿科呼吸系统疾病门诊量和儿科其他疾病门诊量的影响均有统计学意义,且以当天的效应最强,PM2.5浓度每升高10μg/m³,上述门诊量分别增加0.525%(95%CI:0.428%~0.622%)、0.589%(95%CI:0.473%~0.706%)、0.393%(95%CI:0.218%~0.569%)。多污染物模型分析结果显示,引入其他污染物后,PM2.5对儿科总门诊量和呼吸系统疾病门诊量的影响仍有统计学意义,PM2.5浓度每升高10μg/m³,上述门诊量分别增加0.570(0.342~0.797)、0.697(0.421~0.973);PM2.5对儿科其他疾病门诊量的影响无统计学意义。结论 北京市PM2.5浓度升高可能会引起医院儿科呼吸系统疾病门诊量的增加。     

2014-2015年合肥市大气PM2.5污染对儿童门诊量影响的时间序列分析

目的 探讨合肥市大气PM2.5日均浓度对合肥市儿童门诊量的影响.方法 分别从合肥市气象局、合肥市环保局获得2014-2015年合肥市全年气象、环保资料,从合肥市滨湖医院、合肥市第二人民医院医院信息系统(HIS)获取同期儿童门诊资料.采用基于Poisson回归的广义相加模型(GAM)控制时间趋势、温度和相对湿度、星期几效应、法定节假日等因素进行PM2.5对儿童门诊量影响的时间序列分析,分析PM2.5浓度对当日、滞后1～7 d效应(lag0～lag7),以及移动平均浓度对滞后1～7 d的累积滞后效应(lag1～7).结果 2014-2015年合肥市PM2.5平均浓度为(73.1±43.5)μg/m3,是GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准年均值(35 μg/m3)的2.1倍,2年共有267 d(占36.6％)的PM2.5日均浓度超过国家二级标准24 h均值(75 μg/m3).GAM模型发现PM2.5对合肥市滨湖医院、合肥市第二人民医院的儿科门诊均有显著影响,其中对总门诊量当日的影响最大,合肥滨湖医院、合肥市二院的ER分别为0.65％(95％CI:0.49％～0.81％)、0.92％(95％CI:0.70％～1.13％);对合肥滨湖医院儿童呼吸系统当日的门诊量影响最大[ER=0.78％(95％CI:0.58％～0.99％)],对合肥市二院儿童呼吸系统滞后2d门诊量影响最大[ER=0.90％ (95％CI:0.63％～ 1.18％)].采用PM2.5移动平均浓度分析累积滞后效应时发现,PM2.5污染物对儿童的总门诊量和呼吸系统门诊量均有累积滞后效应,两医院的总门诊和呼吸系统门诊量均在累积滞后7 d (lag0～7)时ER最高,总门诊ER分别为1.60％ (95％CI:1.32％～1.87％)、2.62％(95％CI:2.25％～3.00％),呼吸系统门诊ER分别为1.83％(95％CI:1.48％～2.19％)、3.19％(95％CI:2.7％～3.66％).未发现PM25浓度对儿童循环系统门诊量有显著影响.结论 2014-2015年空气污染对合肥地区儿童门诊量有显著影响,PM2.5浓度增加会导致儿童总门诊、儿童呼吸系统门诊的门诊量增加.     

我国PM2.5污染与儿童呼吸系统疾病门诊量关系的Meta分析

目的 探究我国PM2.5污染与儿童呼吸系统疾病门诊量的暴露反应关系。方法 通过搜集并整理国内外数据库中2010—2020年发表的我国PM2.5浓度变化与儿童呼吸系统疾病门诊量的相关文献,运用Stata 11.0软件进行meta分析。结果 共纳入21篇文献,22组数据。我国PM2.5质量浓度每升高10 μg/m3,儿童呼吸系统疾病门诊量的相对危险度RR为1.003（95%CI:1.003,1.004）,发表偏倚校正后的RR为1.002（95%CI:1.002,1.003）。结论 我国PM2.5污染与儿童呼吸系统疾病的门诊量之间呈正相关。     

金华市大气PM2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响研究

目的 研究金华市大气PM_2.5对儿童呼吸系统门诊量的影响。方法 采用基于Poisson 分布的广义相加模型(generalized additive mode,GAM),控制气象因素、长期趋势和星期几效应等混杂因素,分析2015－2016年PM_2.5浓度和0~14岁儿童呼吸系统门诊量的关系及滞后效应。结果 2015－2016年金华市大气PM_2.5日均质量浓度为50.32 μg/m³,PM_2.5 浓度与5种气象因素日均值之间存在一定的相关性。Spearman 相关性分析发现大气PM_2.5日均浓度与儿童呼吸系统日门诊量之间存在正相关(r=0.298, P＜0.05)。广义相加模型结果分析,PM_2.5对儿童呼吸系统门诊量存在滞后效应,滞后效应第1 d最强,PM_2.5质量浓度每增加10 μg/m³,儿童呼吸系统疾病门诊量增加0.048 8%(95%CI:0.030 1%~0.059 5%)。结论 金华市大气PM_2.5浓度升高可导致儿童呼吸系统患病风险增加,应采取措施保护易感人群。     

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。     

2018—2020年西宁市城区PM2.5对儿童呼吸系统门诊量影响的时间序列分析

目的 探讨西宁市城区PM_2.5对儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病门诊量的影响。方法 收集2018—2020年西宁市城区逐日气象资料、大气污染物数据、儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病门诊量并进行分析。采用基于Quasi-Poisson回归的广义线性模型(GLM),控制时间的季节和长期趋势、气象因素、星期几效应后,分别开展PM_2.5与逐日儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病门诊量的单滞后效应(lag0～lag7)和累积滞后效应(lag01～lag07)分析,计算PM_2.5每升高10μg/m³时儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病增加的超额危险度(ER)。结果 2018—2020年西宁市城区PM_2.5浓度变化趋势与儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病门诊量呈现一致的月度特征,PM_2.5年平均浓度为32μg/m³,儿童呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性下呼吸道疾病日均门诊量依次...     

2015年-2017年杭州市大气PM2.5对儿童医院呼吸系统疾病门诊量的影响

目的分析环境大气PM2.5污染对儿童医院呼吸系统疾病门诊量的影响。方法获取2015年-2017年杭州市某儿童医院门诊量信息,收集全市气象和环境大气污染监测资料,采用广义线性模型(GLM),分析环境大气PM2.5污染对儿童医院呼吸系统疾病门诊量的影响。结果儿童医院呼吸系统疾病日门诊量与日均气温、PM10、NO_2、SO_2、O_3、CO、PM2.5有相关性(P0.01)。在滞后第0 d、3 d、4 d、8 d～19 d,大气PM2.5污染可增加儿童医院呼吸系统疾病门诊量。超额危险度(ER)在当日及累积滞后第25 d达到最大值,环境大气PM2.5污染每升高10μg/m~3儿童医院呼吸系统疾病门诊量提高0.85%(95%CI:0.42%～1.28%)和7.40%(95%CI:5.50%～9.33%)。结论 2015年-2017年杭州市大气污染物PM2.5浓度升高可导致儿童医院呼吸系统疾病门诊量增加,这些影响存在滞后效应及累积效应。     

合肥市大气PM2.5污染与居民呼吸系统疾病住院量的关系

目的 探讨合肥市大气PM2.5暴露对居民呼吸系统疾病住院量的影响.方法 收集合肥市2019年逐日大气污染物监测资料、气象资料及呼吸系统疾病住院资料.采用基于Poisson分布的GAM模型,评估PM2.5暴露对居民呼吸系统疾病住院量的影响.计算PM2.5浓度每升高10 μg/m3,居民呼吸系统疾病住院量增加的超额风险(E...     

济南市2013-2015年某综合医院呼吸系统疾病就诊人次与大气颗粒物PM10、PM2.5关系的时间序列研究

目的 分析济南市大气颗粒物PM₁₀、PM_2.5日均浓度与当地居民呼吸系统疾病日就诊人次的相关性。方法 收集2013-2015年济南市空气污染数据、气象数据和某综合医院每日呼吸系统就诊数,采用基于Poisson分布的广义相加模型的时间序列分析,控制长期趋势、星期几效应、气象因素等混杂因素的影响后,分析济南市大气颗粒物PM₁₀、PM_2.5日均浓度与居民呼吸系统疾病日就诊人次间的关系,并考虑滞后效应和其他空气污染物的影响。结果 大气颗粒物PM₁₀、PM_2.5与呼吸系统就诊人次数存在关联,差异有统计学意义。当PM₁₀、PM_2.5浓度上升10 μg/m³时,当天呼吸系统疾病就诊人次数分别增加0.36%（95% CI：0.30%～0.43%）和0.50%（95% CI：0.30%～0.70%）;滞后6 d的PM₁₀、PM_2.5浓度的健康效应最强,超额危险度为0.65%（95% CI：0.58%～0.71%）和0.54%（95% CI：0.42%～0.67%）;当纳入NO₂拟合多污染物模型时,大气颗粒物PM₁₀浓度上升10 μg/m³时,当天呼吸系统疾病就诊人次数增加0.83%（95% CI：0.76%～0.91%）。结论 济南城区大气颗粒物PM₁₀、PM_2.5污染与居民呼吸系统疾病就诊人次间存在正相关,NO₂污染浓度可增加其效应。     

哈尔滨市PM2.5污染水平对人群呼吸系统疾病影响

目的探讨黑龙江省哈尔滨市大气中PM2.5的污染水平及其对人群呼吸系统疾病的影响。方法2009-2011年在哈尔滨市城区人口相对密集的道里、道外区设点监测PM2.5浓度,收集气象资料、城区人群呼吸系统疾病门诊就诊率和呼吸系统疾病死亡率的数据,运用统计学方法进行PM2.5的污染水平描述及对人群呼吸系统疾病危险度评估。结果 监测数据表明,2009-2011年哈尔滨市PM2.5污染水平逐年加重,采暖期(每年的1-4月和11-12月)PM2.5浓度均高于非采暖期(每年的5-10月),差异有统计学意义(P<0.05);Pearson相关分析结果表明,采暖期PM2.5浓度与平均温度、最高气温、最低气温、降水总量、日照时数均呈负相关(P<0.05);2009-2011年哈尔滨市第二医院采暖期呼吸内科门诊就诊率均高于非采暖期,差异有统计学意义(P<0.001);2009、2010、2011年PM2.5日均浓度分别增加44、35、60 μg/m³时,呼吸系统疾病就诊人数分别增加11.6%、18.9%、35.8%。结论 哈尔滨市PM2.5污染严重,每年的采暖期是预防人群呼吸系统疾病的重要时期。     

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。     

深圳市大气PM10与呼吸系统疾病日门诊量的时间序列分析

目的探讨大气可吸入颗粒污染物（PM10）对医院呼吸系统疾病门诊量的影响。方法2012年1月1日至12月31日疾病资料来源于深圳市2家三级甲等综合性医院逐日门诊病例资料,空气污染物资料来自深圳市环境监测站,气象资料来自气象局。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、星期几效应和气象等影响因素后,对大气PM10日均浓度与呼吸系统疾病日门诊量的关系和滞后效应进行分析。结果深圳市2012年全年日均大气PM10浓度为0．052mg／m^3,符合国家二级标准,2家医院全年呼吸系统门诊量为562174人次,平均1535．99人次／d。广义相加模型分析结果发现PM10日均浓度与呼吸系统疾病门诊量存在正相关关系。滞后6d时PM10日均浓度对呼吸系统疾病门诊量的影响最强[相对危险度（RR）为1．0047,95％CI：1．0036—1．0058]。引入CO、O3、NO2、SO2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有升有降（均P〈0．05）,其中以双污染物模型PM10＋SO2和三污染物模型PM10＋CO＋SO2中的PM10的RR值最高,分别为1．0059、1．0067。结论深圳市大气PM10污染与医院呼吸系统疾病日门诊量呈正相关关系,且存在滞后效应。     

2017年广州市空气污染物对急救人数的影响分析

目的 了解空气污染物浓度对广州市居民的急救就诊影响情况,为有效提高空气污染相关疾病的早期预防和控制能力提供科学依据。方法 采用时间序列的半参数广义相加模型（GAM）,控制每日急救人次的长期趋势、气象因素、“星期几效应”等混杂因素后,分析广州市2017年1月1日至12月31日大气中逐日的SO₂、NO₂、CO、PM_2.5、PM₁₀、O_3-1h、O_3-8h浓度与居民急救人数的关系。结果 2017年广州市空气中主要污染物为CO,全年空气中PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO浓度12月最高,6月最低;O₃（O_3-1h、O_3-8h）8月份浓度最高,1月最低;SO₂12月最高,1月最低。2017年日均急救人数为405.08例,呼吸系统疾病日均急救人数为26.57例,循环系统疾病日均急救人数38.44例。GAM模型分析结果显示,SO₂、NO₂、CO浓度每上升10个单位,当天及滞后3 d内日均急救总人数相应增加。SO₂浓度升高的当天及滞后第3 天时对呼吸系统疾病急救人数影响最大,每上升10个单位,呼吸系统疾病急救人数分别增加8.01%、9.62%。逐日空气污染物浓度对循环系统疾病急救人数的影响无统计学意义。结论 广州市空气污染物对居民健康存在急性影响,尤其对呼吸系统产生影响,应做好污染物控制,在中、重污染天气下做好敏感人群的健康防护。     

广州地区空气污染对儿童呼吸系统疾病就诊人次的影响研究

目的探讨广州地区主要的大气污染物(NO2、PM10和SO2)与儿童呼吸系统疾病门诊人次的关系。方法通过广州市环境保护局和广州某医院分别获得2005年1月1日—2011年12月31日大气污染物(NO2、PM10、SO2)的日均浓度资料和儿科呼吸系统疾病日门诊人次资料,采用分布滞后线性模型分析大气NO2、PM10、SO2对儿科呼吸系统疾病门诊人次的影响。结果大气NO2、PM10和SO2浓度对儿科呼吸系统疾病门诊人次的滞后效应可持续至15 d。大气NO2、PM10、SO2浓度每升高10μg/m3对儿科呼吸系统疾病门诊人次影响的累积效应在0~30 d时均有统计学意义(P0.05),且均于15 d达到最大值(NO2:RR=1.029 2,95%CI:1.024 6~1.033 8;PM10:RR=1.020 4,95%CI:1.016 4~1.024 5;SO2:RR=1.040 8,95%CI:1.032 5~1.049 1)。结论广州大气NO2、PM10、SO2浓度的升高可能会造成15 d内儿童呼吸系统疾病门诊就诊人次的增加。