淄博市主城区大气PM2.5与呼吸系统疾病门诊人次的相关性研究

论文摘要

目的探讨淄博市主城区PM2.5污染对医院每日呼吸系统疾病门诊人次的影响。方法收集淄博市主城区3家综合性医院2016年1月1日—2017年12月31日的呼吸系统疾病逐日门诊人次资料,结合同期的逐日大气污染数据和气象数据,在用广义相加模型（GAM）控制长期趋势、季节趋势、星期几效应及气象因素的影响后,分析PM2.5日均浓度与呼吸系统疾病日门诊人次的关系。结果淄博市主城区2016—2017年PM2.5日均浓度为68.4μg/m3,医院呼吸系统疾病日门诊人次平均为386.6人次/d。Spearman相关分析表明,呼吸系统疾病日门诊人次与PM2.5、SO2、NO2、CO均呈正相关（P<0.05）。时间序列分析的单污染物模型显示,PM2.5浓度对医院呼吸系统疾病日门诊人次的影响存在滞后效应,以滞后3 d时效应最强,PM2.5浓度每升高10μg/m3,呼吸系统日门诊人次的超额危险度（ER）为0.321%（95%CI:0.077%～0.566%）;多污染物模型显示,分别引入SO2、NO2后,PM2.5浓度每升高10μg/m3,呼吸系统日门诊人次的ER分别为0.389%（95%CI:0.143%～0.636%）和0.334%（95%CI:0.091%～0.578%）,而同时引入SO2和NO2后,ER无统计学意义（P>0.05）。结论淄博市主城区呼吸系统疾病日门诊人次与短期PM2.5浓度升高存在正向关联,可能会增加呼吸系统疾病的发病风险。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 呼吸系统日门诊人次资料
•   1.2 大气污染物资料
•   1.3 气象资料
•   1.4 统计学方法
•     1.4.1相关性分析
•     1.4.2时间序列分析中的gam函数进行模型拟合分析，以P<0.05为有统计学意义。采用基于Poisson分布的广义相加模型（generalized additive model,GAM），在控制长期趋势、季节性、星期几效应、节假日效应、气象因素的影响后，建立大气PM2.5日均浓度与呼吸系统疾病日门诊人次的关系模型。基本模型为：
• 2 结果
•   2.1 一般特征的描述性分析
•   2.2 Spearman相关性分析
•   2.3 时间序列分析
• 3 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘芳盈,刘晓利,李平,张殿平,殷茂荣,翟慎永

关键词: 细颗粒物,时间序列分析,呼吸系统,日门诊人次

来源: 环境与健康杂志 2019年03期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用,呼吸系统疾病

单位: 淄博市疾病预防控制中心环境卫生监测所

基金: 山东省医药卫生科技发展计划项目(2014WS0231),淄博市科技发展计划项目(2017kj010092)

分类号: R56;X513

DOI: 10.16241/j.cnki.1001-5914.2019.03.009

页码: 223-226

总页数: 4

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