北京市大气污染与城区居民死亡率关系的时间序列分析

为定量评价北京市大气污染对居民每日疾病死亡率的影响 ,运用时间 -序列分析方法 ,控制了流感、季节等混杂因素的影响后 ,对北京市主要大气污染物CO、SO2 、NOX、TSP、PM10 与居民相应疾病死亡率的相关关系进行了定量评价。以呼吸系统疾病、循环系统疾病、冠心病、慢性阻塞性肺病和消化系统肿瘤疾病死亡人数分别为因变量 ,大气污染物浓度和平均温度、湿度为自变量 ,进行了泊松回归分析。单变量分析结果表明 ,除TSP对冠心病死亡率的影响无显著意义外 ,大气中CO、SO2 、NOX 、TSP浓度与呼吸系统、心脑血管疾病、慢性阻塞性肺病和冠心病死亡率之间的正相关关系均有显著意义 ,而多因素泊松回归得到的暴露 -反应关系模型显示 ,SO2 浓度每提高 10 0 μg m3,呼吸系统、循环系统、冠心病和慢性阻塞性肺病疾病死亡率分别增加 4 2 1%、3 97%、10 68%和 19 2 2 % ;总悬浮颗粒物每增加 10 0 μg m3 ,呼吸系统疾病死亡率增加 3 19% ,循环系统死亡率增加 0 62 %。提示大气污染物浓度的升高会引起相应疾病死亡率的增加     

2014-2019年贵阳市空气污染物与急救人次的时间序列分析

目的 探讨贵阳市空气污染物短期暴露对医院急救人次量的影响.方法 收集贵阳市2014-2019年逐日空气污染物包括细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧等平均浓度,日均气温、相对湿度和每日急救人次数据,采用时间序列分析方法的广义相加模型,建立单污染物模型及多污染物模型,以滞后天数最大效应值作为空气污染...     

西安市大气污染对城区居民每日死亡率影响的时间序列分析

目的 评价西安市大气污染对城市居民的健康影响.方法 采用时间序列方法对2004-2008年西安主要大气污染物(PM10、NO2和SO2)与每日死亡率相关性进行泊松回归分析,并控制年龄、性别、时间、“星期几效应”和气象因素的影响.结果 研究地区大气PM10、NO2和SO2暴露与超额死亡风险存在显著正相关关系.PM10、N...     

环境温度暴露对急救呼叫的影响——基于许昌市和郑州市数据的时间序列分析

目的:探讨逐小时环境温度暴露对许昌和郑州市急救呼叫次数的影响。方法:收集许昌、郑州市2017年1月1日—2019年10月31日的逐小时气象资料、空气污染资料和急救呼叫数据,采用分布滞后非线性模型计算超额危险度（ ERR）,评估极端温度暴露对急救呼叫的滞后效应和累积效应。 结果:逐小时温度暴露与急救...     

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%。...     

北京市朝阳区大气污染与居民每日呼吸系统疾病死亡关系的时间序列研究

目的 探讨北京市朝阳区大气可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)与居民呼吸系统疾病每日死亡的相关性.方法 2004年至2008年期间的北京市朝阳区每日死亡数据源于朝阳区疾病预防控制中心,同时收集北京市朝阳区日均SO_2、NO_2、PM10浓度和日均气温、相对湿度数据.使用广义相加模型(ge...     

大气PM10与心血管疾病就诊人次的时间序列分析

目的 研究大气PM10污染对居民心血管系统疾病日就诊人次的影响.方法 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、气象因素等混杂因素的影响后,对2002年1月1日-2002年12月31日北京市大气PM10日均浓度与居民心血管系统疾病日就诊人次进行定量回归分析,并考虑滞后效应和其他空气污染物的影响.结果 大气PM10浓度每上升10μg/m~3,当天的心血管系统疾病日就诊人次增加O.380%(95%CI:0.326%～0.433%);滞后4 d PM10的健康效应最强,超额危险度为1.166%(95%CI:1.121%～1.212%);考虑CO、NO_2、SO_2:的影响均使PM10的健康效应估计值增高.结论 北京城区大气PM10污染与居民心血管系统疾病日就诊人次之间存在正相关.

Abstract：

Objective To estimate quantitatively the impact of the ambient PM10 on the hospital outpatients for cardiovascular diseases of local residents. Methods Time serial analysis using generalized addictive model (GAM) was applied. After controlling for those confounding factors such as long-term trend, weekly pattern and meteorological factors, considering lag effect and the influence of other air pollutants, excess relative risks (ER) of daily hospital visits associated with increasing PM10 level were estimated by fitting a Poisson regression model. Results A 10 μ.g/m~3 increase in PM10 levels was associated with an ER of 0.380% (95%CI: 0.326%～0.433%) for hospital visits for cardiovascular diseases. Lag effect of 4 days with an ER of 1.166% (95%C/:1.121%～1.212%) were observed. The ER value increased when CO, NO_2, SO_2 concentrations were introduced. Conclusion The ambient PM10 concentration is positively associated with daily hospital visits for cardiovascular diseases in Beijing.     

北京市大气污染与居民心脑血管疾病死亡的时间序列分析

目的研究北京市大气污染对城区居民每日心脑血管疾病死亡的短期影响。方法从北京市疾病预防控制中心获得2003年1月1日—12月31日北京市城区居民死亡统计资料,从北京市环境监测中心获得同期大气污染物浓度资料,从北京市气象局获得气象监测资料,采用时间序列的半参数广义相加模型,在控制了长期趋势、短期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,分析北京市城区研究期间大气主要污染物(SO2、NO2、PM10)与居民每日死亡数的关系。结果大气SO2、NO2和PM10浓度每升高10μg/m3,心脑血管疾病死亡危险性分别增加0.4%(0.1%～0.8%),1.3%(0.2%～2.4%)和0.4%(0.2%～0.6%)。PM10效应在1日后达到最大,并基本呈线性无阈值。结论目前北京市大气污染对人群健康存在短期影响能增加人群心脑血管疾病死亡。     

应用直线回归和时间序列建立诊疗人次预测模型

目的:运用统计学方法对医院诊疗人次进行预测,为医院的现代化管理提供依据.方法:应用直线回归和时间序列建立预测模型.结果:通过时间序列算出各季度的季节比率,剔除季节比率,通过对相关系数r的检验,证明线性关系显著,建立预测模型YC=143929.8+5515.05t,在此基础上预测2017年和2018年诊疗人次的点估计值以及95%置信区间下的区间估计值.结论:该预测方法比较合理,接近实际,为医院领导各项计划的制定,各项政策的正确实施,正确的决策提供可靠的数据保证和理论支持.     

上海市大气污染对三级医院日医保急诊人次的影响

目的研究上海市大气污染水平与三级医院日医保急诊人次的关系。方法选用广义相加模型（generalized additive model,GAM）分析时间序列资料,并在模型中加入自回归模型AR（P）处理时间序列资料自相关的问题,在控制了与时间有关的中长期趋势、星期效应、节假日效应、非典事件、气象因素等混杂因素的基础上,分析了上海市2002--2004年间3种大气污染物PM10、SO2和NO2日均浓度变化与三级医院日医保急诊人次的关系。结果大气污染物PM10、SO2和NO2日均浓度每增加10μg／m^3,上海市三级医院医保急诊就诊的相对危险度分别为1．0017（95％CI1．0001～1．0034）,1．0066（95％CI1．0020～1．0111）和1．0052（95％CI1．0011-1．0094）。结论在上海市目前的大气污染水平下,所研究的3种污染物浓度水平对三级医院医保急诊人次有影响。     

北京隆福医院1991年非预约门诊就诊人次与大气污染之间的关系

分析北京隆福医院１９９１年门诊就诊人次，以估计大气污染与每日门诊就诊人次之间的关系。总飘尘含量（ＴＳＰ）测定天数２２４天（平均３５９μｇ／ｍ＾３），二氧化硫（ＳＯ２）测定天数２２１天（平均１２４μｇ／ｍ＾３）。采用线性回归估计ＴＳＰ和ＳＯ２的影响，把温度、湿度和工作日作为协变量进行调查，并对时序数据进行马尔可夫自动相关校正。在ＴＳＰ和非外科就诊人次间存在显著的暴露－反应关系，但与外科就诊人次间无显     

1990～1991年北京市城区大气污染与每日居民死亡关系的研究

本研究使用时间序列分析对北京市主要城区（西城区、东城区）１９９０～１９９１年大气污染和每日死亡数进行连续观察，并使用泊松回归模型分析空气中总飘尘（ＴＳＰ）和二氧化硫（ＳＯ２）的对数测定值对每日居民死亡的影响，结果显示：大气污染物有增加每日居民死亡数的危险性，心血管病患者受ＴＳＰ的影响和呼吸系统疾病患者受ＳＯ２的影响比其他疾病患者更大，６５岁及以上老年病人所受影响较大。     

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(PM₁₀)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、PM₁₀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PM₁₀日均浓度平均为(72.2±50.7)和(107.6±60.9)μg/m³,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PM₁₀暴露均呈正相关(均P <0.05);当PM_2.5日均浓度每升高10μg/m³,当天日均非创伤急救...     

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。     

广州市2004—2008年大气污染对城区居民每日死亡率影响的时间序列分析

目的 评价2004-2008年广州市大气污染短期暴露与居民死亡风险的相关性.方法 采用时间序列方法,对主要大气污染物可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)和二氧化硫(SO2)与每日死亡率相关性进行Poisson回归分析.结果 模型分析结果表明,通过控制年龄、性别、时间、星期几效应和气象因素,发现PM10、NO2和SO2这3种大气污染物暴露与超额死亡风险存在正相关关系.广州市3种大气污染物在过去48 h的暴露浓度每上升10 μg/m3所对应的总死亡的超额风险分别为0.94％(0.79～ 1.09)、1.55％(1.31 ～ 1.78)和1.09％(0.91 ～ 1.27).研究结果表明,大气污染物暴露与心血管系统疾病或呼吸系统疾病死亡的关联显著,对老年人和女性的影响更为显著.结论 广州市主要大气污染短期暴露与居民的超额死亡风险显著相关.     

兰州市日均气温与心血管疾病日入院人次的时间序列研究

目的研究日均气温对心血管疾病日入院人次的影响。方法收集兰州市城区4家综合性医院2004年1月1日至2007年12月31日心血管疾病患者入院资料和该地区同期气象因素及大气污染物(PM10、SO2、NO2)的时间序列资料。选用时间序列分析的广义相加模型,在控制星期几效应及其他混杂因素的基础上,探讨日均气温对兰州市居民心血管疾病日入院人次的影响。结果当兰州市日均气温为10℃时,气温对居民心血管疾病日入院人次的影响最小。日均气温低于10℃时,每降低1℃滞后3d时因心血管疾病而发生入院治疗的超额危险度最大,为2.55%(RR 95%CI:0.955 2~0.993 8);日均气温高于10℃时,每升高1℃时当天因心血管疾病而发生入院治疗的超额危险度最大,为1.33%(RR95%CI:1.007 0~1.019 6)。结论兰州市日均气温低于10℃时,居民心血管疾病日入院人次随着气温的降低而增加;当日均气温高于10℃时,日入院人次随着气温的升高而增加。     

兰州市大气污染与居民健康效应的时间序列研究

目的定量化研究兰州市大气污染物对居民心血管疾病日住院人数及居民日死亡人数的影响。方法收集2004年1月1日-2007年12月31日兰州市大气主要污染物资料,收集兰州市同期心血管疾病日住院资料及居民日死亡资料,采用Poisson广义相加模型进行兰州市大气污染与居民心血管疾病日住院人数及居民日死亡人数的回归分析。结果兰州市大气主要污染物对心血管疾病住院人数和居民总死亡人数的影响均有滞后效应,不同污染物对总心血管疾病及居民总死亡人数的影响也不相同。PM10、SO2及NO2日平均浓度每增加10μg／m^3,总心血管疾病日住院人数分别增加0．21％、1．15％和1．08％,居民日死亡人数分别增加0．71％、1．29％、1．95％。结论兰州市大气污染物PM10SO2及NO2浓度与心血管疾病住院人数及居民死亡人数存在一定的相关性,污染物浓度升高,心血管疾病住院及居民死亡的危险性随之增加。     

大气污染与居民脑卒中发生关系的时间序列研究

目的 研究大气污染急性暴露对居民脑卒中发生的影响.方法 采用时间序列的半参数广义相加模型,在控制脑卒中发生的长期和季节趋势、气象因素、"星期几效应"等可能混杂因素的基础上,分析了上海市某区2004年1月1日至2007年12月31日大气污染与居民每日脑卒中发生数的关系.结果 大气污染水平滞后天数为0～1 d时,PM10、SO2和NO2浓度每增加10 μg/m3,居民脑卒中发生的相对危险度分别为1.02(95%可信限:1.01～1.03)、1.05(95%可信限:1.04～1.06)和1.09(95%可信限:1.08～1.10).结论 上海市某区目前的大气污染水平对居民脑卒中发生有影响.     

石家庄市气态污染物与每日居民死亡人数的时间序列分析

目的探讨石家庄市大气气态污染物SO_2、NO_2、O_(3-8 h)和CO浓度与居民每日死亡人数之间的关系。方法收集石家庄市2013—2016年每日死亡人数、大气污染物浓度、气象资料,采用广义相加时间序列模型,分析气态污染物浓度对死亡的影响,并按照性别、年龄进行分层分析。结果大气SO_2浓度每增加10μg/m~3,人群非意外总死亡和因循环系统疾病死亡的风险分别增加0.46%(0.02%,0.90%)和0.75%(0.07%,1.42%); NO_2浓度每增加10μg/m~3,人群非意外总死亡和因循环系统疾病死亡的风险分别增加1.00%(0.26%,1.74%)和1.30%(0.16%,2.44%); O_(3-8 h)和CO对死亡风险存在正向影响,但无统计学意义。分层分析表明,SO_2对女性健康的影响要高于男性,且差异具有统计学意义; NO_2对女性健康的影响要高于男性,对65岁及以上人群的影响明显高于(0～64)岁人群,但两者的差异均不具有统计学意义。结论石家庄市大气气态污染物中SO_2和NO_2污染较为严重,其浓度的升高会增加居民非意外死亡和循环系统疾病死亡的风险。建议政府和民众在防护颗粒物污染的同时,也要关注气态污染物对人群健康的影响,并加强对女性的防护。     

石家庄市气态污染物与每日居民死亡人数的时间序列分析

目的 探讨石家庄市大气气态污染物SO2、NO2、O3-8 h和CO浓度与居民每日死亡人数之间的关系.方法 收集石家庄市2013—2016年每日死亡人数、大气污染物浓度、气象资料,采用广义相加时间序列模型,分析气态污染物浓度对死亡的影响,并按照性别、年龄进行分层分析.结果 大气SO2浓度每增加10μg/m3,人群非意外总...