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...     

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。     

2014-2018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。     

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.     

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...     

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。     

2015—2018年石家庄市大气PM2.5与儿童神经系统疾病门诊量的时间序列分析

目的 探讨石家庄市大气PM2.5质量浓度与儿童神经系统疾病日门诊量的关系.方法 收集2015—2018年石家庄市的空气污染物日均质量浓度、日均温度、日均相对湿度以及每日儿童神经系统疾病门诊个案数据并进行统计描述,采用基于Poisson分布的广义相加时间序列模型,定量评估PM2.5质量浓度与儿童神经系统疾病门诊量的关系,...     

2015—2021年佳木斯市大气污染物PM2.5对人群死因影响的时间序列分析

目的 分析2015—2021年佳木斯市大气污染物细颗粒物(fine particulate matters,PM2.5)对不同死因的影响。方法 利用2015—2021年死因监测数据、气象数据和大气污染物监测数据,采用泊松广义相加模型,控制气象因素、时间趋势和其他污染物等混杂因素影响,分析PM_2.5暴露对人群死亡风险的影响。结果 2015—2021年佳木斯市总死亡人数为108 800人,PM2.5年均浓度为29.910μg/m³。PM_2.5浓度变化与各疾病死亡均为正相关关系(均P<0.05)。PM_2.5浓度变化对疾病死亡风险影响存在滞后性且累积滞后5日对总死亡和循环系统疾病死亡影响效应最大,超额危险度(excess risk,ER)值分别为0.053%(95%CI:0.021～0.086)和0.078%(95%CI:0.035～0.120),滞后2日浓度对呼吸系统疾病死亡影响效应最大,ER值为0.079%(95%CI:0.004～0.154)。男性和≥65的老年人群更为敏感,ER值分别为0.06...     

珠海市2017-2018大气PM2.5污染成份特征及金属元素来源解析

目的 分析珠海市大气PM2.5的污染特征及其中金属元素来源,为更好地控制大气PM2.5中金属元素污染提供科学依据.方法 2017-2018年在珠海市香洲区、斗门区和金湾区分别设置监测点,每月定期采集大气PM2.5,共取得504份样品,通过ICP-MS测定PM2.5中锑(Sb)、铝(Al)、砷(As)、铍(Be)、镉(C...     

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。     

2015-2017年广州市番禺区大气PM2.5污染对某医院儿童呼吸系统疾病门诊量的影响

目的 探讨广州市番禺区大气PM_2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响。方法 通过医院信息系统收集广州市番禺区某医院2015—2017年儿科呼吸系统疾病日门诊量资料,同时通过广州市环保局收集同期环保资料,通过中国气象数据网收集同期气象资料,采用Spearman相关分析、时间序列广义相加模型（GAM）分析大气PM_2.5浓度与同期医院儿科呼吸系统疾病门诊就诊量的关系。结果 Spearman相关分析结果显示,儿科呼吸系统疾病门诊量与PM_2.5浓度呈正相关（r=0.16, P<0.05）。时间序列分析结果显示,儿科呼吸系统疾病门诊量在滞后3~5 d均有显著性增加效应（P<0.05）,滞后第4天PM_2.5浓度对呼吸系统疾病门诊量的影响最强,PM_2.5浓度每增加10 μg/m³,呼吸系统疾病门诊量增加0.72%（95%CI：0.22%~1.23%）。结论 2015—2017年广州市番禺区大气PM_2.5污染对儿童呼吸系统疾病门诊量有显著影响,且存在滞后效应,PM_2.5浓度增加会导致儿童呼吸系统疾病门诊量增加。     

合肥大气污染与哮喘门诊量的时间序列分析

目的 探索合肥市某医院成人哮喘门诊量与空气污染的关系.方法 收集合肥市某医院2014—2020年哮喘门诊量;获取同时期大气污染数据及气象指标.采用R统计软件建立广义相加模型分析大气污染对哮喘门诊量的滞后效应.结果 某医院哮喘门诊人数共7220例,男3104例,女4116例,暖季患者3798例,冷季3422例.单污染物模...     

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。     

空气污染物对呼吸系统疾病门诊量影响的时间序列分析

目的 了解空气中PM2.5、PM10、SO2、NO2污染物每日质量浓度和气温、湿度与呼吸系统疾病门诊量的关联性,以评估4种污染物对呼吸系统疾病发病的影响.方法 收集宿迁市2018年空气污染物浓度数据、气象数据和医院呼吸系统疾病门诊量数据并整理成时间序列,建立泊松分布广义相加模型,以分析污染物浓度和逐日呼吸系统疾病门诊量...     

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。     

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。     

大气颗粒物PM10、PM2.5对镇江市某综合医院成人呼吸系统、循环系统门诊量影响的时间序列分析

目的 分析大气颗粒物PM₁₀、PM_2.5与成人呼吸系统、循环系统门诊量的相关性。方法 收集镇江市2018年全年每日PM₁₀、PM_2.5日均浓度、气象数据及某综合医院每日呼吸系统门诊量、循环系统门诊量。采用基于广义相加模型的时间序列分析方法,定量分析大气颗粒物对呼吸系统和循环系统日门诊量的影响。结果 PM₁₀、PM_2.5质量浓度每升高10μg/m³,当日呼吸系统门诊量分别增加0.47%(95%CI:0.11%～0.83%)和0.61%(95%CI:0.18%～1.04%),当日循环系统门诊量分别增加0.64%(95%CI:0.14%～1.13%)和0.69%(95%CI:0.09%～1.31%)。PM₁₀在累积滞后2 d(lag02)时,对呼吸系统门诊量和循环系统门诊量的效应最大,其ER值分别为0.71%(95%CI:0.25%～1.17%)和0.69%(95%CI:0.05%～1.34%);PM_2.5<...     

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...     

乌鲁木齐市空气污染对医院日门诊量的影响

目的 探讨乌鲁木齐市空气污染和医院日门诊量的关系,为空气污染相关疾病的早期预警提供依据。方法 收集2018年5家监测医院的每日门诊量及其分病种日门诊量数据,并收集同期6个站点空气污染物监测数据,比较空气污染物浓度和医院日门诊量的关系。结果 SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5、O3均对医院总门诊量有影响(r SO2=0.989,rNO2=0.999,rCO=0.774,rPM10=1.000,rPM2.5=1.003,rO3=0.997,P<0.05),其中PM10、PM2.5为危险因素。分病种分析结果表明,NO2、PM10、PM2.5为循环系统疾病日门诊量的危险因素(rNO2=1.004,rPM10=1.000,rPM2.5=1.004,P<0.05),超额风险度分别为0.353%、0.032%、0.377%;PM10、PM2.5为呼吸系统疾病日门诊量的危险因素(rPM10=1.000,rPM2.5=1.003,P<0.05),超额风险度分别为0.038%、0.286%。结论 乌鲁木齐空气污染增加可能对呼吸系统疾病和循环系统疾病日门诊量的增加有一定影响。