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。     

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。     

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。     

上海市浦东新区PM_(2.5)污染对医院急诊内科就诊人次的影响

目的评估上海市浦东新区细颗粒物(PM_(2.5))日均浓度对医院急诊内科就诊人次的影响。方法 2015—2017年上海市浦东新区逐日大气污染资料、气象资料和医院急诊内科就诊资料分别来源于上海市浦东新区环境监测中心、区气象局和区某综合医院。采用基于Poisson回归的广义相加模型(GAM)控制时间趋势、星期几效应、节假日效应和温湿度等因素后分析PM_(2.5)对急诊内科就诊人次的影响,通过分层分析探索PM_(2.5)效应在不同疾病别、性别、年龄组别以及不同温度水平之间的差异。结果 2015—2017年医院急诊内科就诊总人次数为559 395人次,PM_(2.5)日均浓度为42.7μg/m3。PM_(2.5)对急诊内科就诊总人次在当日(lag0)即表现出影响,在滞后2日(lag2)时出现最大单日效应,RR值为1.003 1(95%CI:1.000 5～1.0056);PM_(2.5)对心脑血管疾病就诊人次的影响在当日(lag0)即出现最大效应,RR值为1.004 8(95%CI:1.000 6～1.009 1);PM_(2.5)对呼吸系统疾病就诊人次的单日最大效应出现在滞后2日(lag2),RR值为1.003 3(95%CI:0.999 8～1.006 9),但效应无统计学意义(P0.05)。PM_(2.5)对医院急诊内科就诊人次的影响在男性人群中效应更强,单日最大效应出现在滞后2日(lag2),RR值为1.003 8(95%CI:1.000 8～1.006 8);PM_(2.5)对0～14岁年龄组影响最大,当日(lag0)效应RR值为1.019 3(95%CI:1.004 0～1.034 0);中等温度时PM_(2.5)的效应RR值较低温水平和高温水平时大。结论上海市浦东新区PM_(2.5)污染对医院急诊内科就诊人次有影响,且在不同疾病、性别、年龄组别以及温度水平之间差异有统计学意义。     

合肥市大气污染与肺炎门诊量的时间序列研究

目的探讨大气污染物SO_2、NO_2和PM_(2.5)浓度与合肥市滨湖医院肺炎日门诊量之间的关系。方法采用时间序列分析的广义相加Poisson回归模型,在控制长期趋势、星期几效应和气象因素等混杂因素的影响后,定量分析2014年安徽省合肥市大气污染物SO_2、NO_2、PM_(2.5)日均浓度与滨湖医院肺炎日门诊量的关系及滞后效应。结果单污染物模型中,在控制了长期趋势、星期几效应和气象因素的影响后,SO_2在滞后3、4、5 d(lag3、lag4、lag5)时对肺炎日门诊量的影响有统计学意义(P0.05),NO_2滞后2、3、4、5 d(lag2、lag3、lag4、lag5)时的影响有统计学意义(P0.01),PM_(2.5)滞后3、4 d(lag3、lag4)时的影响有统计学意义(P0.05);SO_2、NO_2、PM_(2.5)的滞后效应分别在lag3、lag2、lag4时最明显,当SO_2、NO_2、PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3时,肺炎日门诊量分别增加1.54%(95%CI:0.28%~2.81%),1.98%(95%CI:0.89%~3.08%)和0.28%(95%CI:0.06%~0.50%)。多污染物模型中,当模型中引入两种或两种以上的污染物后,各污染物对肺炎日门诊量的效应估计值均较单污染物模型降低,但并不改变各污染物与肺炎日门诊量之间的正向关联。结论合肥市大气污染物SO_2、NO_2、PM_(2.5)浓度升高可能引起医院肺炎日门诊量增加,且有一定的滞后效应。     

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...     

北京市顺义区大气污染物对呼吸系统疾病门诊量的影响

目的探讨北京市顺义区大气污染物对医院呼吸系统疾病门诊量的短期影响。方法收集2014年1月1日-2015年12月31日北京市顺义区二级及以上医疗机构呼吸系统疾病每日门诊资料和同期北京市顺义区大气及气象监测资料,采用基于时间序列的半参数广义相加模型,在控制长期趋势、星期效应、假期效应、流感流行及气象因素等混杂因素的基础上,分析大气污染物浓度与呼吸系统疾病日门诊量的关系及滞后效应。结果研究期间,北京市顺义区二级及以上医疗机构呼吸系统疾病日门诊量平均为1653人次,范围420~5034人次。单污染物模型中,PM_(2.5)、PM_(10-2.5)、二氧化硫(SO_2)和二氧化氮(NO_2)均是滞后0~2d(avg02)的移动平均值对呼吸系统疾病门诊人数影响最为显著,臭氧(O_3)是在滞后3d(lag3)的浓度值对呼吸系统疾病门诊人数影响最为显著。PM_(2.5)、PM_(10-2.5)、SO_2、NO_2和O_3浓度每增加10μg/m~3对应的呼吸系统疾病门诊人数增加百分比分别为0.25%(95%CI:0.22~0.28)、0.52%(95%CI:0.44~0.60)、0.73%(95%CI:0.58~0.88)、1.23%(95%CI:1.12~1.33)和0.20%(95%CI:0.16~0.24)。在双污染物模型中,引入NO_2后,PM_(2.5)、PM_(10-2.5)和SO_2对呼吸系统疾病门诊人数影响较单污染物模型明显减小。结论北京市顺义区大气污染物PM_(2.5)、SO_2、NO_2和O_3浓度对医院呼吸系统疾病日门诊量有影响,且存在滞后效应。     

合肥市大气颗粒物污染对成人内科门诊量影响的时间序列分析

目的探讨合肥市大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))暴露对成人内科门诊量的影响。方法收集合肥市2016—2018年逐日大气污染物监测资料、气象资料及成人内科日门诊量资料。采用广义相加模型(GAM)的时间序列分析方法,控制时间趋势、气象因素、星期几效应等混杂因素,评估颗粒物浓度对成人内科门诊量的影响,包括滞后效应(lag0~lag7 d)和累积滞后效应(lag01~lag07 d),同时分析引入其他污染物后,对大气颗粒物浓度与成人内科门诊量效应的影响。计算大气颗粒物浓度每升高10μg/m^(3),成人内科门诊量增加的超额风险(ER)及95%可信区间(95%CI)。结果合肥市大气颗粒物浓度升高与成人内科日门诊量增加存在关联。PM_(2.5)每升高10μg/m^(3),成人内科日门诊总量、呼吸系统疾病日门诊量和循环系统疾病日门诊量效应值分别在lag04、lag07和lag04 d达到最大,ER(95%CI)分别为1.04%(0.39%~1.70%)、0.74%(0.06%~1.43%)和2.61%(1.27%~3.96%);PM_(10)每升高10μg/m^(3),成人内科日门诊总量和呼吸系统疾病日门诊量效应值分别在lag0和lag07达到最大,ER(95%CI)分别为0.41%(0.06%~0.76%)和0.77%(0.29%~1.26%)。结论合肥市PM_(2.5)、PM_(10)浓度升高可能会增加成人内科门诊量,且具有一定的滞后性。     

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。     

大气污染与上海市闵行区学生因呼吸道疾病缺课关系的时间序列研究

[目的]探讨大气污染对上海市闵行区学生因呼吸道疾病缺课的短期影响。[方法]收集2013年9月1日—2016年6月30日闵行区学生因呼吸道疾病缺课人数和同期闵行区大气污染及气象监测资料,采用时间序列的广义相加模型,在控制了长期趋势、星期几效应、假期效应及气象因素等混杂因素的基础上,分析当日至前5 d单日滞后(lag0~lag5)和当日至前1、3、5 d累积滞后(lag01、lag03、lag05)的大气污染物浓度与学生因呼吸道疾病缺课人数的关系。[结果]研究期间,NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)和O3的超标率分别为8.51%、20.79%、5.84%和8.12%,SO_2、CO未超出限值。单污染模型中,大气AQI、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2与学生呼吸道疾病的新发缺课人数及总缺课人数均呈正相关(P0.05)。对总缺课人数,NO_2、PM_(2.5)和PM_(10)在lag1效应最为明显[RR及95%CI分别为3.53(2.15~4.90)、11.80(8.85~14.75)、4.04(2.48~5.60)],SO_2在lag5效应最为明显(RR=18.20;95%CI:13.95~22.45);对于新发缺课人数,NO_2在lag0效应最为明显(RR=11.65,95%CI:8.59~14.71),SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)在lag1效应最为明显[RR及95%CI分别为3.39(1.91~4.88)、17.90(12.96~22.84)、3.89(2.20~5.58)]。累积效应各污染物均在lag05时对学生新发及总缺课的效应最强。多污染模型中,PM_(2.5)和PM_(10)对学生呼吸道疾病缺课的影响在调整了其他主要空气颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))和气态污染物(S02、NO_2)后均无统计学意义。[结论]大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2浓度与学生因呼吸道疾病缺课存在正相关。     

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。     

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。     

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。     

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PM_(2.5)与儿童支气管炎门诊量的相关性分析

目的了解大气PM_(2.5)浓度对儿童支气管炎门诊量的影响。方法收集金华市中心医院和金华市妇幼保健院2015—2016年支气管炎儿童门诊资料,收集同期金华市大气PM_(2.5)和气象监测资料,采用基于时间序列半参数广义Poisson回归模型(GAM)分析PM_(2.5)浓度与儿童支气管炎门诊量的相关性及其滞后效应。结果2015—2016年金华市大气PM_(2.5)日均浓度全年平均为(50.5±28.3)μg/m~3,冬季较高,均值为(70.1±36.3)μg/m~3;同期2家医院儿童支气管炎门诊量为94 795例次,平均130人次/d,就诊高峰期为冬春季;大气PM_(2.5)浓度与儿童支气管炎门诊量呈正相关(r_s=0.40,P0.01)。控制气象因素影响后,大气PM_(2.5)浓度对儿童支气管炎门诊量的影响存在滞后效应,滞后第2天的效应最强(RR=1.002 433,95%CI:1.002 193~1.002 673),即大气PM_(2.5)日均浓度每增加10μg/m~3,2 d后儿童支气管炎门诊量增加0.243 3%。结论大气PM_(2.5)浓度升高与儿童支气管炎门诊量增加相关,且第2天的滞后效应最强。     

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。     

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。     

昌平区PM_(2.5)和气温对日门诊量的交互影响

目的分析PM_(2.5)和日平均气温对医院日门诊量的交互影响。方法收集北京市昌平区某医院2014—2017年门诊资料,以及同期昌平区的PM_(2.5)、SO_2、NO_2浓度资料和气象资料,建立分布滞后非线性模型,采用反应平面图法和温度分层法定性和定量评估PM_(2.5)和气温对医院日门诊量的交互影响。结果日门诊量受日均气温和PM_(2.5)的双重影响,并且在低温时,日门诊量随着PM_(2.5)浓度升高而增加。按照第10、90百分位数(P10、P90)将日平均气温分为低温、适宜温度和高温,低温条件下,累积滞后7天时,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,日门诊总量、内科日门诊量、内科呼吸系统疾病日门诊量和内科循环系统疾病日门诊量的累积超额危险度(CER)分别为0.147%(95%CI:0.085%～0.209%)、0.161%(95%CI:0.096%～0.226%)、0.100%(95%CI:0.037%～0.163%)和0.179%(95%CI:0.091%～0.267%);与适宜温度比较,低温与PM_(2.5)的交互作用有统计学意义(P0.05),而高温与PM_(2.5)对日门诊量的交互作用无统计学意义(P0.05)。结论低温能增强PM_(2.5)对日门诊量的影响,低温条件下应加强空气污染防护。     

基于广义相加模型分析可吸入颗粒物对人群呼吸系统的短期健康效应

目的了解宿迁市PM_(2.5)、PM_(10)对人群呼吸系统的短期健康效应。方法收集宿迁市2016年空气污染数据、气象数据、医院呼吸系统疾病门诊量和居民因呼吸系统疾病死亡数据,利用R软件建立泊松分布广义相加模型,分析PM_(2.5)、PM_(10)对呼吸系统疾病每日门诊量和人群因呼吸系统疾病每日死亡数的短期影响。结果 2016年宿迁市PM_(10)浓度对呼吸系统疾病日门诊量有影响,PM_(10)浓度与滞后1天的呼吸系统疾病门诊量呈正相关,PM_(10)每上升10μg/m~3,医院呼吸系统疾病门诊量增加0.26%(95%CI:0.01%~0.51%);PM_(2.5)浓度对日门诊量,PM_(2.5)、PM_(10)浓度对人群呼吸系统疾病死亡数影响均无统计学意义(P值均0.05)。结论 2016年宿迁市PM_(10)浓度可能导致了人群呼吸系统疾病患病增加,PM_(2.5)浓度对人群呼吸系统疾病患病增加尚无明显效应。     

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。