青岛市大气污染物对心脑血管疾病住院影响的病例交叉研究

目的探讨青岛市大气污染对心脑血管疾病住院的急性影响。方法采用时间分层的病例交叉设计,分析青岛市2014—2016年大气污染物(PM_(2.5)、SO_2、NO_2)浓度短期升高对人群心脑血管疾病急性住院的影响。结果在控制同期气象因素后,在单污染物模型中,大气PM2.5浓度每升高10μg/m~3,心、脑血管疾病住院增加,该影响均表现为当日效应,住院当日OR值达到最高,分别为1.011(95%CI:1.010~1.012)和1.010(95%CI:1.009~1.012);大气SO_2浓度每升高10μg/m~3,心、脑血管疾病住院增加,该影响均表现为当日效应,住院当日OR值分别为1.095(95%CI:1.089~1.100)和1.102(95%CI:1.096~1.109);大气NO_2浓度每升高10μg/m~3,心血管疾病住院增加,该影响表现为当日效应,OR值为1.060(95%CI:1.056~1.064),滞后3 d(lag3)的脑血管疾病住院的OR值最高,为1.064(95%CI:1.060~1.068)。在多污染物模型中,PM_(2.5)、SO_2及NO_2浓度每升高10μg/m~3对心脑血管疾病住院的OR值均有统计学意义(P0.01),且OR值高于单污染物模型。在性别和年龄的分层分析中,PM_(2.5)和SO_2浓度增加对脑血管疾病住院的影响表现为女性高于男性;SO_2浓度增加对65岁以下人群心血管疾病住院的影响较高,NO_2对脑血管疾病住院的影响表现为65岁及以上人群较高,差异均有统计学意义(P0.05)。结论目前青岛市大气污染物对人群健康有短期影响,能增加心脑血管疾病住院人数。     

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。     

2015年哈尔滨市某地区空气污染物与呼吸系统疾病门诊量关系的时间序列研究

目的初步探讨哈尔滨市道里区空气主要污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2)对人群呼吸系统疾病门诊量水平的影响。方法采用广义线性模型,在控制长期趋势、气象因素和其他与时间长期变异有关的混杂因素条件下,分析空气主要污染物与人群呼吸系统疾病门诊量的关系。结果 2015年哈尔滨市道里区大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2的全年日均质量浓度分别为62.51、95.61、36.97和55.01μg/m~3;哈尔滨市第一医院日均呼吸系统门诊量霾日高于非霾日,且具有统计学意义(P<0.05);大气污染物PM_(2.5)、SO_2水平与呼吸系统门诊量存在暴露—反应关系,滞后效应分析发现PM_(2.5)污染当天,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,人群呼吸系统疾病门诊量RR值为1.0052(95%CI:1.002 7~1.007 6),SO_2在污染滞后1 d最为显著,SO_2浓度每升高10μg/m~3,人群呼吸系统疾病门诊量RR值为1.005 1(95%CI:1.002 5~1.007 6)。结论哈尔滨市道里区空气污染物(PM_(2.5)、SO_2)对人群呼吸系统疾病门诊量水平有影响。     

2013年丰台区PM_(2.5)与居民呼吸系统疾病死亡的关系研究

目的研究2013年北京市丰台区PM_(2.5)对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响。方法分析2013年北京市丰台区大气污染物PM_(2.5)的污染情况、居民呼吸系统疾病死亡水平以及气象状况,采用分布滞后非线性模型研究2013年北京市丰台区大气污染物PM_(2.5)对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响。结果北京市丰台区2013年大气PM_(2.5)年平均质量浓度为100.92μg/m~3,居民呼吸系统疾病死亡人数为764人。大气PM_(2.5)质量浓度与日平均相对湿度、居民呼吸系统疾病死亡水平、女性居民呼吸系统疾病死亡水平呈正相关关系(P<0.05);大气PM_(2.5)质量浓度与日平均气温、日平均气压、男性居民呼吸系统疾病死亡水平无相关性。在污染当天PM_(2.5)每升高10μg/m~3,相对危险度RR值为1.0252(95%CI:1.0113~1.0393)。结论 2013年北京市丰台区PM_(2.5)年平均质量浓度为100.92μg/m~3,超过国家规定二级标准的34.56%,居民呼吸系统疾病死亡数随着PM_(2.5)质量浓度的升高而升高。     

沈阳市大气污染物分布特征及对呼吸系统疾病的影响

目的探讨沈阳市大气污染物分布特征及对呼吸系统疾病的影响。方法对2016年1月1日—2016年12月31日沈阳市大气污染物浓度与中国医科大学附属第四医院和平院区呼吸系统疾病门诊人次的关系采用广义相加模型进行模拟,并分析滞后效应;随机各选取40名门诊肺炎及慢性阻塞性肺部疾病(COPD)患者分别于大气污染物浓度较低的夏季和大气污染物浓度较高的冬季检测肺功能并进行健康质量问卷(SF-36)调查。结果沈阳市大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2的年平均浓度分别为57、101、41、38μg/m~3,秋冬季大气PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2浓度最高。大气PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和NO_2的浓度每增加10μg/m~3,呼吸系统疾病日门诊就诊人次分别增加1.29%(95%CI:1.18%～1.40%)、1.31%(95%CI:1.20%～1.43%)、2.94%(95%CI:2.75%～3.14%)、5.26%(95%CI:4.91%～5.61%),分别滞后4、1、3、1 d。冬季COPD患者肺功能和SF-36量表得分均低于夏季,差异有统计学意义(P0.05)。结论沈阳市大气污染物导致呼吸系统疾病门诊就诊人次增加且存在滞后效应,空气污染是否导致COPD患者肺功能损伤及生活质量的降低有待进一步研究。     

大气污染对呼吸系统疾病门诊量影响的病例交叉研究

目的探讨短期暴露于大气污染物对呼吸系统疾病门诊量的影响。方法收集北京市2014年1月1日-2015年12月31日逐日大气污染物浓度、气象监测资料以及某三级综合性医院的呼吸系统疾病门诊资料,应用时间分层的病例交叉设计研究方法进行数据分析。结果控制了气象因素的影响后,大气污染对呼吸系统疾病当天门诊量的影响最为明显。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2当日浓度每上升10μg/m~3,人群呼吸系统疾病门诊量的OR值分别为1.006 6(95%CI:1.005 8~1.007 5)、1.004 8(95%CI:1.004 1~1.005 6)、1.025 9(95%CI:1.023 7~1.028 0)与1.022 9(95%CI:1.019 8~1.025 9)。结论区域内大气污染物浓度的短期升高可能导致医院呼吸系统疾病门诊量的增加。     

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。     

成都市大气PM_(2.5)相关的老年人超额死亡风险评估

目的探讨成都市大气颗粒物(PM_(2.5))污染所致老年人超额死亡风险。方法收集2013—2016年成都市大气颗粒物(PM_(2.5))日平均浓度、死亡个案数据及气象因素,利用广义相加模型,控制时间的长期趋势、气象因素等混杂因素,分析PM_(2.5)浓度对老年人死亡的影响。收集2017年成都市大气颗粒物(PM_(2.5))日平均浓度和死亡个案数据,根据健康损失计算模型,估算2017年成都市PM_(2.5)污染造成的老年人超额死亡人数。结果单污染物模型显示成都市PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,老年人非意外总死亡风险增加0.36%(95%CI:0.25%～0.48%),呼吸系统疾病死亡风险增加0.51%(95%CI:0.30%～0.72%),循环系统疾病死亡风险增加0.36%(95%CI:0.16%～0.56%)。多污染物模型中,成都市PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,老年人非意外总死亡风险增加0.33%(95%CI:0.21%～0.45%),呼吸系统疾病死亡风险增加0.48%(95%CI:0.26%～0.69%),循环系统疾病死亡风险增加0.29%(95%CI:0.09%～0.49%)。2017年成都市老年人因PM_(2.5)污染造成的非意外、呼吸系统疾病、循环系统疾病超额死亡数分别为1 252、540、409人,占当年老年人同死因别总死亡数的1.95%、2.72%、1.94%。结论 PM_(2.5)污染增加老年人超额死亡风险。     

室内颗粒物污染对儿童哮喘影响的病例对照研究

目的探讨室内大气颗粒物对儿童哮喘的影响。方法于2012—2013年采用病例-对照研究方法,对武汉市82名儿童居室内环境污染情况等进行问卷调查,对室内颗粒物浓度进行检测。结果病例组儿童室内PM_(10)平均浓度高于对照组(P0.05)。将两种颗粒物质量浓度划分为0μg/m~3~、100μg/m~3~、150μg/m~3~、200μg/m~3~不同等级,以0μg/m~3~为参照组,随着污染物浓度的升高,儿童哮喘发生的OR值逐渐升高;在调整混杂因素后,其OR值仍呈增加趋势,尤其是PM_(10)浓度在200μg/m~3以上时,调整后OR值为27.05(95%CI:1.52~482.94)。结论室内PM_(2.5)和PM_(10)对儿童哮喘有影响,且存在剂量-反应关系。     

乌鲁木齐市大气污染对呼吸系统疾病死亡影响的病例交叉研究

目的定量评估乌鲁木齐市大气污染物短期暴露对呼吸系统疾病死亡的影响。方法采用病例交叉研究的方法,分析2014年1月1日—2015年12月31日乌鲁木齐市大污染与呼吸系统疾病死亡相关性,并按采暖期和年龄等潜在混杂因素进行分层分析。结果PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2质量浓度每增加10μg/m~3,每日呼吸系统疾病死亡发生的OR值分别为1.032(95%CI:1.016~1.049)、1.019(95%CI:1.008~1.030)、1.076(95%CI:1.033~1.120)、1.183(95%CI:1.093~1.281)。按采暖期及年龄分层分析时,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2对每层呼吸系统疾病死亡影响均有统计学意义(P0.05),且呼吸系统疾病死亡发生的OR值非采暖期高于采暖期、低龄组高于高龄组。多污染物模型中,PM_(2.5)与其他污染物联合作用对呼吸系统疾病死亡发生OR值均比PM_(2.5)单独影响高,且随着模型中污染物数量的减少OR值有下降趋势。结论乌鲁木齐市大气污染物短期暴露增加呼吸系统疾病死亡人数。     

北京市某区PM_(2.5)与居民冠心病死亡关系研究

目的探讨北京市某区细颗粒物(PM_(2.5))污染对居民冠心病死亡造成的影响。方法采用R 3.0.1软件建立分布滞后非线性模型,在控制了长期趋势、星期几效应、气象因素等混杂因素的影响后,分析2013年1月1日-2016年12月31日北京市某区PM_(2.5)与居民冠心病死亡之间的关系。结果单污染物模型中,PM_(2.5)(lag1)对居民冠心病死亡的影响具有统计学意义,大气中PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,居民冠心病死亡平均增加0.21%(95%CI:0.02%-0.41%)。双污染物模型中,引入SO_2后,PM_(2.5)对居民冠心病死亡的影响无统计学意义(P0.05);分别引入NO_2和O_3后,对冠心病死亡的影响均在滞后第1天(lag1)具有统计学意义(P0.05)。结论北京市某区PM_(2.5)污染与居民冠心病死亡之间存在正相关关系,PM_(2.5)对居民冠心病死亡的影响与其他大气污染物之间存在协同作用。     

大气颗粒物对慢性阻塞性肺疾病急性发作和哮喘日入院的影响

目的研究大气颗粒物对慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)急性发作与支气管哮喘日入院的影响。方法应用广义相加模型,研究2014年大气颗粒物对患者日入院人数的影响并分析滞后效应及累计效应。结果在控制温度、相对湿度的影响后,PM_(2.5)、PM_(2.5-10)与COPD急性发作及哮喘患者日入院人数之间均存在正向关联。大气颗粒物浓度对滞后2 d的COPD急性发作日入院人数的影响最大,PM_(2.5)及PM_(2.5-10)每升高10μg/m~3,其每日入院人数分别增加0.9%(95%CI:0.3%～1.5%)、0.5%(95%CI:0.1%～0.9%);累积2d后影响最大,相对危险度变化不明显。PM_(2.5)的浓度对哮喘当天入院人数有影响,PM_(2.5)每升高10μg/m3,入院人数增加0.58%(95%CI:0.02%～1.16%);PM_(2.5-10)在滞后1 d时影响最大,其浓度每升高10μg/m~3,入院风险增大0.62%(95%CI:0.01%～1.23%);PM_(2.5)及PM_(2.5-10)对哮喘日入院人数的影响在累积1 d时最大,PM_(2.5)及PM_(2.5-10)每升高10μg/m~3,其每日入院风险分别增大0.8%(95%CI:0.2%～1.5%)和0.6%(95%CI:0.1%～1.2%)。在分别调整其他污染物的影响后,PM_(2.5)及PM_(2.5-10)对两种疾病的日入院人数均仍有影响,且差异有统计学意义(P0.05)。结论大气颗粒物浓度的上升可促进COPD的急性发作和哮喘入院人数的增加,并有一定的滞后作用,且滞后期存在差异。     

银川市大气污染对出生缺陷影响的病例交叉研究

目的了解银川市2013—2014年大气污染物浓度与人群暴露水平,定量分析和评价该市大气污染物与出生缺陷的暴露-反应关系及其关键窗口期。方法收集银川市2013年10月1日—2014年12月31日出生缺陷个案资料,以及该市2013年1月1日—2014年12月31日空气质量数据、气象资料。采用病例交叉设计分析大气污染物浓度与出生缺陷的暴露-反应关系。结果研究期间银川市大气PM2.5年均浓度为51μg/m~3,PM10年均浓度为114μg/m~3,SO_2年平均浓度为73μg/m~3,NO_2年平均浓度为43μg/m~3,均高于GB 3095—2012《环境空气质量标准》国家二级标准限值。在控制气象因素的影响下,妊娠后前3个月大气PM2.5、PM10、SO_2浓度每升高10μg/m~3,可能会增加出生缺陷的发生风险,OR(95%CI)分别为1.017(1.013~1.022),1.011(1.009~1.014),1.002(1.001~1.003);分娩前第1个月NO_2、CO浓度每升高10μg/m~3可能会增加出生缺陷的风险,OR(95%CI)分别为1.003(1.001~1.006),1.106(1.018~1.202);分娩前第2个月NO_2每升高10μg/m~3可能会增加出生缺陷的风险,OR(95%CI)为1.008(1.005~1.011);分娩前3个月大气PM2.5、PM10、NO_2、CO浓度每升高10μg/m~3可能会增加出生缺陷的风险,OR(95%CI)分别为1.008(1.005~1.011),1.013(1.010~1.015),1.012(1.009~1.015),1.208(1.106~1.320),均有统计学意义(P0.05)。结论银川市大气污染较重,妊娠早期是PM2.5、PM10、SO_2对出生缺陷影响的关键窗口期,妊娠晚期是NO_2、CO对出生缺陷影响的关键窗口期。     

大气细颗粒物对上海市浦东新区小学生因呼吸系统症状缺课的影响

目的了解上海市浦东新区小学生因呼吸系统症状缺课现状,探索大气细颗粒物(PM_(2.5))对小学生因呼吸系统症状缺课的影响。方法调查上海市浦东新区2015年9月1日—2017年6月27日期间小学生因病缺课数据,并收集同期上海市浦东新区大气污染物和气象资料,调用R软件mgcv软件包,通过时间-序列分析大气PM_(2.5)暴露对小学生因呼吸系统症状缺课的影响。结果上海市浦东新区小学生因呼吸系统疾病缺课集中在11月至次年1月,符合PM_(2.5)污染特征;PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,因病缺课总人数增加1.61%(95%CI:1.60%～1.63%);滞后一天PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,因病缺课总人数显著增加1.61%(95%CI:1.60%～1.63%),因病缺课男生数增加1.90%(95%CI:1.88%～1.91%)。结论大气PM_(2.5)暴露对小学生因呼吸系统疾病缺课人数的增加有明显影响,并存在滞后效应。     

大气二氧化硫污染与心脑血管疾病急诊

目的探讨北京市大气SO_2污染对心脑血管疾病急诊(ICD10:I00～I99)的影响。方法收集2004年6月1日—2006年12月31日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。结果单向回顾性1:4配对病例交叉研究的效应值(OR值)最大,在控制所选SO_2污染当日气温、相对湿度影响的情况下,无滞后SO_2污染与心脑血管疾病总急诊、冠心病急诊、心律失常急诊的OR值最大,浓度每升高10μg/m~3,OR值分别为1.026(95%CI:1.019～1.033)、1.037(95%CI:1.020～1.055)、1.017(95%CI: 0.996～1.038),其中SO_2污染与心脑血管疾病总急诊、冠心病急诊的关联有统计学意义(P<0.05);滞后两天SO_2污染浓度与心衰急诊的OR值最大,浓度每升高10μg/m~3,OR值为1.078(95%CI:1.042～1.114),关联有统计学意义(P<0.05);滞后三天SO_2污染浓度与脑血管疾病急诊的OR值最大,浓度每升高10μg/m~3,OR值为1.016(95%CI:1.003～1.029),关联有统计学意义(P<0.05)。结论本研究区域内大气SO_2污染物浓度升高可以导致心脑血管疾病总急诊、冠心病急诊、心衰急诊、脑血管疾病急诊增加。     

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。     

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。     

宁波市城区大气PM_(2.5)污染与哮喘门诊量的关联性研究

目的分析宁波市城区不同季节的大气PM_(2.5)污染与哮喘门诊量的关联。方法通过人口健康信息平台收集2014—2016年宁波市城区4家综合性医院的哮喘门诊资料,同期气象和大气污染数据分别由宁波市气象台和环境监测中心提供。采用广义相加模型分析不同季节大气PM_(2.5)污染与哮喘门诊量的关系。结果 2014—2016年共报告宁波市城区哮喘患者45 184例,日均41.23例。宁波市大气PM_(2.5)年平均浓度为(43.12±26.40)μg/m~3;冬季最高,为(65.27±34.51)μg/m~3;夏季最低,为(27.34±12.70)μg/m~3。PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,全年、夏季和冬季当日哮喘门诊人次分别增加1.14%(95%CI:0.48%～1.81%)、2.40%(95%CI:0.22%～4.63%)和1.37%(95%CI:0.28%～2.48%)。夏季男性受到的影响大于女性(P0.05);冬季65岁人群受到的影响较明显(P0.05)。在双污染物模型中引入NO_2后,夏季PM_(2.5)浓度对哮喘门诊量的影响有所增强(P0.05)。结论夏季和冬季大气PM_(2.5)污染可能增加哮喘门诊量,NO_2可能与PM_(2.5)存在协同作用。     

珠海市大气污染物与居民每日死亡相关性的时间序列分析

目的研究珠海市大气污染物的分布特征及其与居民每日死亡数间的相关性。方法收集珠海市2013—2015年大气污染物浓度及同期的气象资料和每日死亡人数,分析大气污染物的分布特征及其与气象因子的相关性,采用时间序列半参数广义相加模型(GAM)研究大气污染物与居民每日死亡数之间的关系。结果珠海市3年内大气PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2和NO_2浓度均呈下降趋势,O_3浓度基本保持不变;除O_3外,污染物浓度高峰期基本为12—2月,低峰期为6月。除O_3与平均气温无相关关系外(P0.05),其他污染物与平均气温、相对湿度均呈负相关(P0.01)。NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2对人群每日总死亡数有明显影响,其中PM_(10)和PM_(2.5)在滞后3 d时效应最大,浓度每升高10μg/m~3,死亡总数分别增加0.89%(95%CI:0.19%~1.60%)和1.60%(95%CI:0.61%~2.60%),同时可引起循环系统疾病死亡分别增加1.38%(95%CI:0.29%~2.49%)和2.27%(95%CI:0.75%~3.81%)。结论珠海市大气污染与居民每日死亡数有一定关联,应引起重视。     

高血压日入院人数与空气污染物浓度相关性研究

目的探讨某地区空气污染物浓度对高血压每日入院人数的影响。方法采用流行病学生态学研究方法,运用半参数广义相加模型,在控制了长期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,探讨空气污染物浓度对高血压日入院人数的影响。结果高血压日入院风险与PM_(2.5)、O_3浓度大致呈现暴露-反应关系,在控制了时间趋势、星期几效应、温度、湿度等因素的影响后,单污染物模型中空气PM_(2.5)浓度(lag 1d)每增加10μg/m~3,高血压日入院人数增加0.7%(95%CI:0.1%~1.3%);每日O_3浓度及滞后1~6d均对高血压日入院人数有影响,差异均有统计学意义(P0.05)。滞后3d O_3效应最强,每增加10μg/m~3,入院人数增加3.5%(95%CI:0.1%~4.1%)。但未显示其他污染物与高血压的日入院人数有关。PM_(2.5)和O_3双污染物模型中,PM_(2.5)、O_3浓度每增加10μg/m~3,高血压日入院人数增加到1.6%(95%CI:1.0%~2.2%)和8.4%(95%CI:3.8%~13.4%)。结论 PM_(2.5)、O_3浓度对高血压日入院人数有影响,且存在滞后效应,应加强空气污染的治理和敏感人群的防护。