兰州市沙尘颗粒物污染与儿童呼吸系统疾病日门诊人次的关联性研究

目的探讨兰州市沙尘天气颗粒物污染对儿童呼吸系统健康的影响。方法收集2015-2016年沙尘天气高发期(3~5月)兰州市儿童呼吸系统疾病门诊逐日资料和同期气象环境资料,采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析沙尘天气PM10和PM2.5浓度与儿童呼吸系统疾病日门诊人次的暴露-反应关系,并按年龄层建立模型。结果 2015-2016年3~5月,与非沙尘天气比较,沙尘天气日均相对湿度明显下降,PM10、PM2.5日均浓度显著上升(P0.05);SO_2和NO_2的日均浓度,日均气温,日均风速比较差异无统计学意义(P0.05)。沙尘天气PM10和PM2.5浓度上升与儿童呼吸系统疾病门诊人次的增加相关,呈滞后效应,滞后期2周,且PM2.5效应大于PM10效应。沙尘天气PM10累计效应在儿童全体、0~5岁、6~14岁儿童均以滞后0-14d最大,RR(95CI%)值分别是1.0055(1.001~1.0102)、1.0061(1.0012~1.0109)、1.0055(0.9967~1.0143)。PM2.5效应在儿童全体和0~5岁儿童均以滞后0-14d最大,RR(95CI%)值分别是1.0182(1.0037~1.033)、1.0210(1.0059~1.0364),6~14岁儿童滞后当天效应最大,RR(95CI%)值是1.0113(1.0007~1.0221)。结论兰州市沙尘天气颗粒物污染可增加儿童呼吸系统疾病门诊人次,呈滞后效应,0~5岁儿童是敏感人群。     

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。     

2013年济南市大气PM2.5污染及雾霾事件对儿童门诊量影响的时间序列分析

目的评估济南市大气PM2.5日均浓度及雾霾事件对儿童内科疾病及呼吸系统疾病就诊量的影响。方法 2013年济南市逐日气象资料、空气污染物资料和门诊量数据分别来源于中国气象科学数据共享服务网、济南市环保局和某儿童专科医院。采用基于Poisson回归的广义线性模型(GLM)控制时间趋势、温度和相对湿度、星期几效应、流感和法定节假日等因素进行PM2.5与门诊量的单污染物模型分析、滞后效应(lag1~lag5)和累积滞后效应(lag01~lag05)分析及2013年1月雾霾事件影响分析。采用滞后天数最大效应值作为PM2.5对门诊量影响的暴露风险估计值。结果济南市2013年大气PM2.5日均浓度年均值为110μg/m3,1月雾霾期间PM2.5日均浓度为222μg/m3。该医院内科疾病门诊总量和呼吸系统疾病就诊量日均值分别为437和296人次/d。GLM结果提示内科疾病和呼吸系统疾病就诊量均与PM2.5浓度升高显著相关,均在滞后1 d时达到最高,PM2.5浓度每升高10μg/m3内科疾病门诊总量和呼吸系统疾病就诊量分别增加0.45%(95%CI:0.34%~0.55%)和0.54%(95%CI:0.42%~0.66%);内科疾病门诊总量和呼吸系统疾病就诊量累积滞后4 d时累积增加最高。2013年1月雾霾事件期间内科疾病门诊总量和呼吸系统疾病就诊量分别增加29.24%(95%CI:23.41%~35.34%)和26.95%(95%CI:20.44%~33.82%)。结论 2013年济南市大气PM2.5污染与儿童门诊就诊风险增加显著相关,雾霾事件期间儿童其风险增加更为显著。     

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.     

石家庄市空气PM2.5浓度与儿童呼吸系统疾病门诊量的关系

目的 分析石家庄市PM_2.5浓度与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系。方法 收集石家庄市2014-2016年气象、污染物及河北省儿童医院内科门诊呼吸系统门诊量数据,采用Poisson广义相加模型分析PM_2.5与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系。根据暴露-反应关系曲线进行分段危险度评估。结果 石家庄市2014-2016年PM_2.5年均值为104.93 μg/m3,该医院儿童呼吸系统疾病日门诊量均值为690例。PM_2.5与日门诊量的暴露-反应关系为非线性,且在低剂量范围时影响较大,在滞后1 d时效应最强,日均浓度每升高10 μg/m3,其儿童呼吸系统疾病日门诊量增加0.26%（95%CI:0.14%~0.38%）。分析PM_2.5累积滞后效应时发现,PM_2.5对儿童呼吸系统日门诊量有累积滞后效应,在累积滞后7 d时效应最强。多污染物分析显示:PM_2.5在只引入SO₂时对呼吸系统疾病日门诊量的效应下降,且差异具有统计学意义。引入其他污染物时,差异均无统计学意义（均有P>0.05）。结论 石家庄市空气PM_2.5会导致儿童呼吸系统疾病门诊量增加。     

深圳市大气PM_(10)浓度对呼吸系统疾病日门诊量的影响

目的探讨大气PM10对医院呼吸系统疾病日门诊量的影响。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、气象和环境因素等的影响后,对深圳市2008年大气PM10日均浓度与同期某医院呼吸系统疾病日门诊量的关系进行定量回归分析,同时考虑滞后效应。结果当日大气PM10浓度与当日门诊量的关系无统计学意义(P>0.05)。PM10滞后效应以滞后5日的健康效应最强,每上升10μg/m3,超额危险度为1.113%(95%CI 0.613%～1.616%)。考虑CO、NO2、SO2等的影响后,除单独引入CO降低PM10效应估计值外,其余均使PM10的健康效应估计值有所升高。结论深圳市大气PM10污染与医院呼吸系统疾病日门诊量存在正相关。     

成都市空气PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊人次的时间序列研究

目的 研究成都市空气PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊人次的关系。方法 收集成都市3家综合性医院2013年逐日呼吸系统疾病门诊人次数、空气污染物及相关气象指标。采用Poisson广义相加模型(Generalized Additive Model,GAM),分析PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊量的关系及滞后效应。结果 2013年,成都市PM2.5年均浓度为96.9μg/m3;Spearman等级相关分析显示,呼吸系统疾病门诊人次与多种污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10)浓度呈正相关(P<0.05)。通过GAM分析,调整气象指标、星期几效应、节假日效应等因素后,PM2.5日均浓度每增加10μg/m3,预计呼吸系统疾病门诊人次增长0.58%(95%CI:0.32%~0.84%)。结论 成都市空气PM2.5浓度增高可能会导致呼吸系统疾病门诊量增加,应进一步加强监测,减少污染物排放以保护居民健康。     

2017-2019年江苏省淮安市大气PM2.5与儿科呼吸系统疾病门诊量相关性

目的 分析淮安市大气PM_2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响，为开展空气污染的健康风险管理，制定儿童健康干预措施提供科学依据。方法收集2017-2019年淮安市大气污染物浓度及气象数据，妇幼保健院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(GAM)，分析大气PM_2.5日均浓度与儿科呼吸系统疾病门诊量的关系及其滞后效应。结果2017-2019年淮安市大气PM_2.5日平均浓度为47.49μg/m³，超标率为16.53%。单污染物模型分析显示PM_2.5与儿童呼吸系统疾病门诊量呈正相关。单日滞后效应分析结果表明PM_2.5污染在lag0d～lag4d出现危害效应，且对门诊量的影响差异具有统计学意义(P<0.05)，且在当天达到最大值，健康风险增加0.94%(95%CI:0.86%～1.03%)。累积滞后效应分析结果发现，PM_2.5污染在1～5 d(lag01～lag05)的差异具有统计学意义(P<0.05)，且...     

2016—2020年江西省南昌市大气污染物与儿童呼吸疾病门诊病例数的时间序列关联研究

目的 探讨江西省南昌市6种常规监测大气污染物对儿童呼吸疾病的影响。方法 选取2016－2020年江西省南昌市大气污染物、气象数据和江西省儿童医院呼吸系统日门诊量,采用时间序列Poisson分布的广义相加模型（GAM）,定量分析大气污染物与儿童呼吸系统疾病门诊病例数的相关性。 结果 研究期间大气污染物SO2、NO2、O3-8h、CO、PM2.5、PM10的日均浓度分别为11.35 μg/m3、32.80 μg/m3、 91.80 μg/m3、0.89 mg/m3、37.42 μg/m3、68.22 μg/m3。PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2的浓度升高对儿童呼吸系统疾病日门诊量的增加存在统计学意义,均在当日（lag0）和累积滞后第7 d（lag07）效应最强,其中SO2在累积滞后（lag07）的浓度值对儿童呼吸系统疾病门诊病例数的超额危险度（ER = 9.47%,95%CI:6.78%～12.22%）最大。双污染物模型中,调整其他5种污染物后,O3-8h对儿童呼吸系统疾病门诊量的增加无统计学意义;将O3-8h引入双污染物模型后,均一定程度的增加了其他污染物的效应,SO2在O3-8h的影响下,对儿童呼吸系统疾病门诊数影响效应值最大;PM2.5、PM10、O3-8h引入双污染模型后,SO2和NO2的效应值均扩大。 结论 2016－2020年大气污染物对南昌市儿童呼吸系统疾病有统计学影响,污染物浓度的升高导致儿童呼吸系统门诊量就诊人数增加,其中SO2对门诊量影响最大。     

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...     

沙尘天气大气颗粒物对学龄儿童最大呼气流速的影响

目的 研究沙尘天气颗粒物浓度与学龄儿童最大呼气流速(PEFR)之间的关系.探讨沙尘天气颗粒物对儿童肺功能的影响.方法 于2006年4月27日-6月5日连续40d对内蒙古包头市1所小学107名四年级小学生进行每日3次PEFR的测定,同时监测和收集每日大气PM2.5、PM1O、NO2和SO2浓度以及气温和相对湿度,通过问卷调查了解儿童年龄、性别、身高、体重、哮喘病史、慢性呼吸系统疾病家族史、被动吸烟等情况.应用线性混合效应模型,在控制了个体特征、气象因素的情况下估计PM2.5和PM10对儿童PEFR的影响.结果 单污染物模型和多污染物模型均显示,PM2.5和PM10的日均浓度与沙尘天气当日及之后3 d内儿童的PEFR日均值都存在明显的负相关(P<0.01),其中以滞后1 d的效应最强.在多污染物模型中调整了NO2和SO2的影响之后,PM2.5和PM10的日均浓度每增加10μg/m3,儿童PEFR在沙尘天气1 d之后的日均值就分别降低0.245和0.121 L/min,有统计学意义(P<0.01).结论 学龄儿童PEFR日均值下降与包头市沙尘天气颗粒物浓度的升高有关.     

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(ER)及95%可信区间（95%CI）。结果 合肥市大气PM2.5污染对居民呼吸系统疾病住院量存在显著影响。PM2.5每升高10 μg/m3,单日滞后效应和累积滞后效应分别在lag5和lag07时达到最大,居民呼吸系统疾病总住院量分别增加0.95% (95%CI:0.21% ~ 1.70%)和3.48% (95%CI:1.65% ~ 5.33%)。PM2.5对14岁及以下儿童的影响较其他年龄人群明显,对女性的影响也大于男性。结论 合肥市大气PM2.5浓度升高可能会增加居民呼吸系统疾病住院量,14岁及以下儿童及女性更敏感。     

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,...     

张家口市PM2.5浓度与某医院呼吸科门诊人数的相关性分析

目的探讨张家口市PM2.5浓度对某院呼吸科日均门诊人数的影响。方法收集2016-01/2018-12河北北方学院附属第一医院呼吸科门诊患者资料及同期张家口地区气象监测和环境检测数据,对气象指标、环境污染指标、呼吸科门诊日均人数进行描述性分析。将泊松回归模型引入广义加性模型(GAM模型)中,利用样条平滑函数对时间趋势、日均温度及日均湿度进行拟合,控制星期几效应(DOW)建立PM2.5浓度与某院呼吸科门诊量的单污染模型,得出当天及滞后1～5 d的累积滞后效应值,以最大效应值(ER)作为PM2.5浓度对呼吸科门诊量影响的暴露风险估计值,并计算95%置信区间(95%CI)。结果该医院区域2016-01/2018-12的PM2.5和SO_2年平均浓度均高于中国《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级限值标准,PM10年平均浓度高于三级限值标准,NO_2年平均浓度高于一级限值标准;该院呼吸科日均门诊量最高值出现在2017-06,拟合该月气象指标、环境污染指标后发现,该院呼吸科日均门诊量在PM2.5滞后第4天达到最大值,且PM2.5浓度每增加10μg/m3,该院呼吸科门诊量增加0.56%(95%CI:0.16～0.64)。结论本研究发现PM2.5对呼吸科日均门诊量具有一定影响,当PM2.5浓度增加时,呼吸科日均门诊量会明显增加。     

石家庄市大气颗粒物与儿童急性下呼吸道感染门诊量的时间序列分析

目的探讨石家庄市大气颗粒物(PM2.5和PM10)对儿童急性下呼吸道感染日门诊量的影响,为大气环境治理和儿童呼吸道感染的预防控制提供理论依据。方法应用Poison分布广义可加模型分析PM2.5和PM10对儿童急性下呼吸道感染日门诊量的影响进行(0-5)d的滞后分析及多污染物模型分析;计算颗粒物每增加10μg/m3,日门诊量增加的比值比。结果PM2.5在lag0 d、lag1 d和累积lag01 d^lag03 d对儿童急性下呼吸道感染日门诊量的影响具有统计学意义PM10在lag0 d^lag2 d和累积滞后lag01 d^lag05 d对儿童急性下呼吸道感染日门诊量的影响具有统计学意义;PM2.5在暴露当天、累积滞后1 d以及PM10在累积滞后1 d、2 d对日门诊量的影响最大PM2.5或PM10浓度每增加10μg/m3,儿童急性下呼吸道感染的日门诊量均增加0.35%。多污染物模型的分析结果显示PM2.5只有在引入SO2后模型才具有统计学意义,PM10在引入其他污染物后均具有统计学意义,但引入SO2后效应最大。结论石家庄市PM2.5和PM10度的增加会导致儿童急性下呼吸道感染的门诊量增加,且PM10的滞后效应较PM2.5强。     

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。     

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。     

2015-2018年张家港市大气PM2.5对儿科门诊量影响的时间序列分析

目的探讨张家港市大气PM_(2.5)污染对儿科日门诊量的影响。方法收集张家港市2015—2018年逐日气象资料、环保大气监测资料和某三级医院儿科门诊数据。采用基于Poisson回归的广义线性模型(GLM)控制时间趋势、温度和相对湿度、星期几效应、法定节假等因素后,进行PM_(2.5)与儿科门诊量的单污染物模型、滞后效应(lag1～lag6)和累积滞后效应(lag0-1～lag0-6)分析,采用滞后天数最大效应值作为PM_(2.5)对儿科门诊影响的暴露风险评估值。结果 2015—2018年,张家港市某三级医院的儿科门诊量共438 137人次,日均300人次,PM_(2.5)年均值是48.0μg/m~3(范围:38～59μg/m~3);PM_(2.5)污染对当天和滞后1～6 d的儿科总门诊量、当天和滞后1～5 d的呼吸系统疾病门诊量影响均有统计学意义,且分别在滞后第3天和第2天最强,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,门诊量分别增加0.51%(95%CI:0.20%～0.83%)和0.83%(95%CI:0.42%～1.23%);PM_(2.5)对累积滞后1～6 d的儿科总门诊量和呼吸系统疾病门诊量影响均有统计学意义(P 0.05)。结论张家港市大气PM_(2.5)浓度升高会导致儿科总门诊量和呼吸系统疾病门诊总量增加,应采取积极措施对儿童等重点人群开展有效防护。     

武汉市大气污染物水平与儿童呼吸道疾病门诊量的滞后效应分析

[目的]评估武汉市大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、O_3、CO和SO_2日均质量浓度(以下简称"浓度")对儿童呼吸道疾病就诊量的影响。[方法]收集2015—2016武汉市大气污染物资料、气象资料和湖北省妇幼保健院儿童呼吸系统疾病病例资料。用Spearman相关分析6种大气污染物与平均温度和相对湿度的相关性。采用广义相加模型(GAM)控制星期几效应、气象因素、假期效应等因素,分析大气污染物与儿童上、下呼吸道疾病门诊量和呼吸系统疾病总门诊量的关系及滞后效应(lag1~lag5)和累积效应(lag0:1~lag0:5),选取最大效应值作为大气污染物对就诊量影响的暴露风险估计值。[结果]在累积滞后效应中,大气污染物浓度每上升一个四分位数间距,呼吸系统疾病总门诊量上升的超额危险度(ER)及其95%可信区间(95%CI)分别为:PM_(2.5)(lag0:4)1.78%(0.12%~3.46%)、PM_(10)(lag0:5)3.48%(0.49%~6.56%)、NO_2(lag0:5)6.59%(3.75%~9.52%)、CO(lag0:5)3.27%(0.02%~6.63%)、SO_2(lag0:5)3.66%(0.62%~6.80%)、O_3(lag0:4)2.65%(0.03%~5.29%),都是在累积滞后4~5 d时总门诊量ER达到最高。在滞后效应中,下呼吸道疾病门诊量在PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO和SO_2滞后5 d时ER达到最高;上呼吸道疾病门诊量在PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2当日,NO_2和CO滞后4 d时ER达到最高;下呼吸道疾病就诊量与O_3无明显关联(P0.05)。[结论]武汉市6种大气污染物浓度升高对儿童呼吸系统疾病门诊量的增加有明显影响,且对下呼吸道疾病存在较为明显的滞后效应。     

臭氧对儿童呼吸道疾病就诊量的影响研究

目的了解河北省不同地区大气O_3污染现状,阐明O_3对儿童呼吸系统疾病门诊就诊量的影响。方法收集整理2015—2017年河北省儿童医院内科呼吸道疾病就诊人次,并获取同期环保与气象资料,采用非线性分布滞后模型(DLNM)计算O_3对呼吸系统就诊量的超额风险度ER及95%CI,采用滞后(1～16)d效应以及累积(1～16)d效应进行描述,并将效应最大值作为O_3对门诊量影响的评估值。结果①2015—2017年石家庄市、唐山市及张家口市O_3超标天数逐年增多,污染程度逐年加重;②3个城市O_3日均浓度与门诊量具有统计学相关性(P0.01);③石家庄市、唐山市和张家口市O_3对儿童呼吸系统就诊量均存在滞后效应,大气O_3日均浓度每增加10μg/m~3,呼吸系统疾病门诊人次依次增加0.25%(0.14%,0.36%)、0.16%(0%,0.31%)和0.53%(0.12%,0.94%),张家口市影响最大,且O_3对3个城市儿童呼吸系统门诊就诊人次的滞后效应影响变化趋势一致;④石家庄市和张家口市O_3对儿童呼吸系统疾病门诊人次有持续16 d的累积效应,在(13～14) d时达到最大值,大气O_3日均浓度每增加10μg/m~3,呼吸系统疾病门诊人次分别增加0.82%(0.63%,1.01%)和2.37%(1.03%,3.74%),张家口市影响最大,O_3对3个城市呼吸系统门诊就诊人次的累积效应影响变化趋势一致;⑤石家庄市和张家口市O_3对于儿童呼吸系统疾病J00-J06和症状R07门诊人次存在滞后及累积效应,且O_3对J00-J06、R07累积效应持续时间较长,并呈现逐渐上升趋势。结论河北省不同地区O_3对儿童健康影响存在地域性差异,进一步深入探索不同地区O_3的成因及其对人群健康的影响迫在眉睫。