兰州市空气污染对呼吸系统疾病入院人数的影响

为评价兰州市空气污染对居民呼吸系统疾病日入院人数的影响,采用时间序列半参数广义相加模型(GAM),在控制了长期趋势、“星期几效应”及气象因子等混杂因素的影响后,分析2007~2009年兰州市空气污染物与呼吸系统疾病日入院人数的暴露-反应关系,并按性别和年龄层建立模型.3种空气污染物有一定的滞后效应,PM10滞后2d或5d,SO2滞后3d,NO2在当天或滞后3d对呼吸系统疾病入院人数的相对危险度(RR)值达到最大,其中PM10、SO2和NO2对呼吸系统疾病全人群的RR值分别为1.015、1.049和1.040.年龄￡15岁的人群对兰州市空气污染最为敏感,其次为年龄365岁的老年人群;空气污染对男性的影响较女性明显.     

沈阳市PM2.5离子成分对呼吸疾病门诊数影响研究

采用时间序列的半参数广义相加模型,在控制了长期趋势、"星期几效应"和气象因素等混杂因素的基础上,分析沈阳市大气污染物及PM_2.5中水溶性离子对呼吸系统疾病门诊就诊人数的影响,并按性别和年龄分层建模.结果表明：PM_2.5及其各离子成分与呼吸系统疾病门诊人数之间存在关联,并有明显的滞后效应.受冬季供暖燃煤排放影响,PM_2.5、NO₃^-和NH₄⁺呈显著关联,在滞后累积2d后风险最大.最佳滞后时间下,PM_2.5的浓度每增加10µg/m³,对应呼吸系统疾病日门诊就诊人数增加百分比（ER）为1.31%（95% CI：1.2%~1.43%）;离子成分SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺的浓度每增加1个4分位间距（IQR）,对应的呼吸系统疾病日门诊就诊人数增加百分比（ER）分别为3.22%（95% CI：2.81%~3.62%）、4.67%（95% CI：4.13%~5.22%）、5.41%（95% CI：4.49%~6.33%）、7.38%（95% CI：3.91%~10.96%）、0.14%（95% CI：-6.34%~7.07%）、7.64%（95% CI：-11.87%~31.47%）、3.57%（95% CI：-2.83%~10.39%）和0.46%（95% CI：-16.64%~21.06%）.PM_2.5、Cl^-、Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺对女性呼吸疾病门诊人数的影响比对男性的影响大.PM_2.5、SO₄^2-、Cl^-、Ca²⁺和Na⁺对≥65岁的老人门诊人数的影响比对15~65岁劳动年龄人群的影响大.表明不同性别、不同年龄由于生理结构和环境因素的不同而引起的差异不同.     

中国4个城市大气臭氧对呼吸系统疾病住院人数影响的时间序列分析

臭氧已成为影响中国空气质量最重要的污染物之一,为探究其对呼吸系统疾病住院人数的影响,收集保定、盐城、自贡和广州4个城市2019—2022年逐日因呼吸疾病住院人数、臭氧日最大8 h平均浓度（O₃-8h）和气象因素数据,采用广义相加模型在城市水平分析大气O₃-8h与呼吸系统疾病日住院人数的关联性,并采用随机效应Meta分析整合城市水平分析结果。结果表明：大气臭氧浓度升高可增加呼吸系统疾病日住院人数,并存在滞后效应;城市合并分析结果显示,O₃-8h每升高10 μg∙m⁻³,总呼吸系统疾病、慢性阻塞性肺病（COPD）和肺炎日住院人数分别增加0.49%（95%置信区间（CI）：0.30%—0.68%,滞后3 d）、0.86%（95% CI：0.54%—1.18%,滞后2 d）和0.74%（95% CI：0.31%—1.17%,滞后4 d）。不同城市的效应强度以及最佳滞后时间存在较大差异;总体上,儿童和≥60岁老年人群对臭氧的呼吸系统效应更为敏感,不同性别间敏感性无显著差异。     

最高气温对呼吸系统疾病急诊人次的影响研究

采用基于时间序列的半参数的广义相加模型,在控制星期几效应、长期趋势、气象要素等混杂因素后,分析2009~2012年北京市日最高气温与四类呼吸系统疾病急诊人次的暴露-反应关系,探讨日最高气温对人群健康的影响,并考虑了不同年龄和性别人群分层以及0~6d的滞后效应.结果表明：日最高气温对呼吸系统疾病急诊存在0~1d滞后效应,男性急诊人次均要高于女性;日最高气温每上升1℃,男性上呼吸道感染和支气管炎急诊人次分别增加2.10%和2.14%,女性肺炎、哮喘和支气管炎急诊人次分别增加2.00%、4.21%和2.95%.对性别而言,日最高气温每上升1℃,小于15岁人群支气管炎急诊人次增加3.60%;15~59岁人群支气管炎急诊人次增加2.16%;对60~74岁年龄段急诊人次无显著统计学意义;≥75岁人群肺炎和哮喘急诊人次分别增加2.69%和8.05%.     

沙尘暴对呼吸及循环系统疾病日门诊量的影响

对沙尘天气频发区甘肃省武威市的7所大、中型医院在2004、2005年沙尘天气高发时段(3月1日～5月31日)的呼吸系统和循环系统每日门诊人数进行了调查,采用半参数广义相加模型(GAM),在排除了医院日门诊量的长期趋势、大气污染因素、气象因素、日历效应等因素之后,分别对每年进行分析.结果表明,沙尘暴和扬沙天气与呼吸、循环系统疾病日门诊人数的增加有联系,且均表现为滞后效应,其影响程度为沙尘暴大于扬沙天气,沙尘暴和扬沙天气对健康的影响因不同年份而不同,表明沙尘天气对健康的影响受多种因素的影响.沙尘暴对健康的影响有性别差异.     

环境条件对遵义市呼吸系统疾病的影响及预测研究

为探究气象和空气污染等环境条件对呼吸系统疾病发病的影响,为遵义地区相关疾病预防提供科学依据,采用分布滞后非线性模型和广义线性、相加模型,利用当地气象和污染资料,分析了2012~2016年遵义市气象环境要素对呼吸系统疾病发病的影响.结果显示,遵义市呼吸系统疾病发病状况与当地长期气候状态基本保持一致,气候效应对其的影响占主导作用,其中,冬季为呼吸系统疾病高发期,立秋至处暑前后其发病人数最少,表明此时间段内当地气候条件对呼吸系统疾病患者有气候疗养效应.气温对呼吸系统疾病发病的影响以低温滞后效应为主,在其敏感阈值附近气温每变化1℃,发病人数将累积增加31.6%（95% CI：4.4%~65.8%）;气压以高压滞后效应为主,相对湿度则在低湿部分同时有即时和滞后效应.舒适度对呼吸系统疾病的影响,在冷、热斜胁迫下其发病人数明显多于舒适状况时.PM_2.5、SO₂和NO₂三种污染物的影响都以即时效应为主,而CO则在累积滞后lag04时相对危险度最高,PM_2.5与呼吸系统疾病发病人数的暴露-反应曲线呈单调线性分布,SO₂、NO₂和CO均为“J”型分布.低温与高浓度NO₂或者低湿与高浓度SO₂的协同作用对呼吸系统疾病的影响较大.建立的全年和季节多元逐步回归方程的试预报准确率在75%以上（夏季除外）,其中分季节建模预测效果显著优于全年预测效果.     

气温与湿度的交互作用对呼吸系统疾病的影响

为评价平均气温、相对湿度及其交互作用对呼吸系统疾病急诊就诊人数的影响,采用广义相加模型(GAM),在控制了时间长期趋势、"星期几效应"、节假日效应、空气污染等因素的影响后,分析2009~2011年北京市平均气温、相对湿度及其交互作用对呼吸系统疾病急诊就诊人数影响的暴露反应关系.结果显示,平均气温与呼吸系统疾病急诊就诊人数呈现近似U型的非线性关系,其作用临界点为12℃,当平均气温低于12℃时,气温每升高1℃,呼吸系统疾病急诊就诊人数减少2.26%(95%CI-2.43,-2.09);当气温高于12℃时,气温每升高1℃,呼吸系统疾病急诊就诊人数增加0.92%(95%CI 0.72, 1.11).相对湿度与呼吸系统疾病的效应也呈现U型的分布特征,作用阈值为51%,当相对湿度≤51%时,相对湿度每增加10%,呼吸系统疾病急诊就诊人数减少3.43%(95%CI -3.47%,-3.38%);当相对湿度>51%时,其每增加10%呼吸系统疾病急诊就诊人数增加1.80%(95%CI 1.76%,1.85%).平均气温对呼吸系统疾病的影响受相对湿度水平的调节.在低温环境下,相对湿度越小,气温对呼吸系统疾病的影响越显著,气温每升高1℃,呼吸系统疾病急诊就诊人数减少2.71%(95%CI -2.88,-2.53);;而高温环境下,当相对湿度较大时气温健康效应较强,即气温每升高1℃,呼吸系统疾病急诊就诊人数增加1.37%(95%CI 1.13, 1.61).     

杭州市空气细颗粒物浓度与哮喘就诊人次的关系

为研究大气细颗粒物污染对哮喘门诊就诊的短期影响及各人群的易感性差异,收集杭州市某医院2013年1月1日至2015年12月31日哮喘门诊(含急诊)资料,以及同期空气污染数据和气象数据,考虑到污染物浓度与呼吸系统疾病就诊人次及气象因素之间的非线性关系,采用时间序列广义相加模型及分层分析的方法研究空气污染对哮喘影响的滞后效应及人群按性别、年龄分层的易感性差异,对平均温度、平均相对湿度及长期趋势等采用自然立方样条函数进行平滑拟合,同时用哑元变量控制星期几效应和节假日效应的影响.在P=0.01水平下PM_(2.5)、NO_2、SO_2之间均呈显著的正相关性,而气温与3种污染物之间呈显著的负相关性.PM_(2.5)日均浓度每升高10μg·m~(-3),对哮喘就诊人次影响的相对危险度(relative risk,RR)在滞后5d达到最大值,为1.005 6(95%CI:1.002 1~1.009 1),且具有统计学意义(P0.05).在男性人群和18~64岁人群中,细颗粒物浓度对于哮喘就诊人次的影响在滞后3~5 d的RR值均具有统计学意义,在女性人群和≥65岁人群中,在滞后5 d时RR值均具有统计学意义.在多污染物模型中,引入NO_2的影响后PM_(2.5)对哮喘就诊人次的影响在滞后5 d时的RR有所提升.杭州市PM_(2.5)浓度的升高可能会造成3~5 d内哮喘门诊就诊人次的增加,且对男性人群和老年人群影响更为明显.     

上海市大气污染对感冒疾病相对危险度的影响

探讨上海市主要大气污染PM₁₀、PM_2.5、NO₂和O₃的日平均浓度变化以及上海市大气污染对感冒疾病的影响.本文汇总了2008年1月1日~2010年12月31日上海市大气污染、气象要素,以及感冒日就诊人数数据,采用时间序列的Possion半参数广义相加模型,通过平滑样条函数控制长期趋势、"星期几效应"及气象因素等混杂因素的影响,分析上海市大气污染物与居民健康的暴露-反应关系,并按年龄进行分层分析,定量评估上海市大气污染对感冒日就诊人数的影响及滞后效应.结果表明,上海市大气污染物PM₁₀、NO₂、O₃、PM_2.5浓度每增加一个IQR,感冒疾病发生的相对危险度为1.0240（1.0233~1.0246）、1.0206（1.0201~1.0212）、0.9393（0.9384~0.9402）、1.0080（1.0069~1.0086）,大气污染物PM₁₀、NO₂、O₃、PM_2.5浓度每增加10 μg·m^-3,感冒日就诊人数分别增加0.5%、1.0%、-2.0%、0.2%.在多污染模型中,在引入其他污染物后,NO₂和PM_2.5的结果较单污染模型是基本减小的,PM₁₀和O₃的结果是基本增大的.上海市大气污染对感冒疾病的发生有影响.     

城市主要大气污染物与呼吸系统疾病相关性浅析

根据监测资料得出，杭州市区大气中瓢法，二氧化硫、氮氧化物等浓度逐年略有上升的趋势。根据相同年份病谱分析，死于呼吸系统疾病的人数也相应增加，即呈正相关，其中，二氧化硫影响较大，提出了防治大气中二氧化硫污染的对策。     

沈阳大气污染物与气象因素对呼吸疾病门诊数的影响

利用时间序列的半参数广义相加模型,分析沈阳市2015年12月~2016年12月整个观测期间和污染期间大气污染物与气象因素及其交互作用对呼吸系统疾病门诊就诊人数的影响.结果表明：无论是全人群、不同性别、还是不同年龄人群中,HONO对门诊人数的影响均非常显著.最佳滞后时间下,PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、HONO和NH₃的浓度每增加10μg/m³或1个IQR,对应的呼吸系统疾病日门诊人数增加百分比（ER）分别为1.29%（1.18%~1.4%）,1.31%（1.2%~1.43%）,3.28%（3.07%~3.50%）,5.26%（4.91%~5.61%）,12.89%（4.45%~22.01%）和11.09%（9.84%~12.36%）.HONO、NH₃和PM_2.5对女性的影响远比对男性的影响大,污染日当日对门诊量的影响最大;PM_2.5对≥65岁的老人影响大;NH₃、HONO和SO₂对15~65岁人群影响大.污染天气条件下HONO和NO₂对门诊人数影响最高,均为污染日当日对门诊量的影响最大.沙尘天气Ca²⁺等土壤性离子影响最大.多污染物模型中,不同污染物对呼吸疾病的影响具有协同作用或拮抗作用.气温对各呼吸疾病的影响最强,低温和高污染物浓度对呼吸系统疾病门诊人数的影响有交互作用.     

大气污染物对兰州心脑血管疾病住院影响的病例交叉研究

为探讨兰州市大气污染对心脑血管疾病住院的急性健康效应,采用单向回顾性配对病例交叉设计,分析了兰州市2001~2005年大气污染物浓度(PM10、SO2及NO2)短期升高对人群心脑血管疾病住院的影响.结果表明,单向回顾性1:2匹配病例交叉研究的效应值(ORs)最大,在控制同期天气因素后,滞后3d PM10浓度每升高10μg/m3 ,总心脑血管疾病及心血管疾病住院的ORs分别为1.002(95%CI:1.001~1.003)和1.002(95%CI:1.001~1.003);无滞后SO2浓度每升高10μg/m3对总心脑血管疾病住院的OR值为1.005(95%CI:1.000~1.009);NO2在滞后1d浓度每升高10μg/m3对总心脑血管疾病OR值为1.022(95%CI:1.014~1.030);对心血管疾病及脑血管疾病住院影响均在滞后2d达到最大,ORs值分别为1.021(95%CI:1.011~1.030) 和1.019(95%CI:1.005~1.033).在多污染物模型中,PM10仍对心血管疾病住院人数增加有统计学意义;NO2对心脑血管疾病住院的影响均较单污染物模型中大.     

Association of emergency room visits for respiratory diseases with sources of ambient PM2.5

Previous studies have reported associations of short-term exposure to different sources of ambient fine particulate matter(PM_(2.5)) and increased mortality or hospitalizations for respiratory diseases. Few studies, however, have focused on the short-term effects of source-specific PM_(2.5) on emergency room visits(ERVs) of respiratory diseases. Source apportionment for PM_(2.5) was performed with Positive Matrix Factorization(PMF) and generalized additive model was applied to estimate associations between source-specific PM_(2.5) and respiratory disease ERVs. The association of PM_(2.5) and total respiratory ERVs was found on lag4(RR = 1.011, 95%CI: 1.002, 1.020) per interquartile range(76 μg/m~3) increase.We found PM_(2.5) to be significantly associated with asthma, bronchitis and chronic obstructive pulmonary disease(COPD) ERVs, with the strongest effects on lag5(RR = 1.072,95%CI: 1.024, 1.119), lag4(RR = 1.104, 95%CI: 1.032, 1.176) and lag3(RR = 1.091, 95%CI: 1.047,1.135), respectively. The estimated effects of PM_(2.5) changed little after adjusting for different air pollutants. Six primary PM_(2.5) sources were identified using PMF analysis, including dust/soil(6.7%), industry emission(4.5%), secondary aerosols(30.3%), metal processing(3.2%),coal combustion(37.5%) and traffic-related source(17.8%). Some of the sources were identified to have effects on ERVs of total respiratory diseases(dust/soil, secondary aerosols, metal processing, coal combustion and traffic-related source), bronchitis ERVs(dust/soil) and COPD ERVs(traffic-related source, industry emission and secondary aerosols). Different sources of PM_(2.5) contribute to increased risk of respiratory ERVs to different extents, which may provide potential implications for the decision making of air quality related policies, rational emission control and public health welfare.     

兰州市空气污染对儿童呼吸疾病的影响

探讨兰州市空气污染对不同性别和年龄的儿童呼吸疾病就诊人数的影响以及季节性变化.通过收集2013~2017年兰州市空气污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃8h浓度数据、气象数据及3家三甲医院儿童呼吸疾病门诊资料,采用广义相加模型（GAM）控制星期几效应、气象因素、假期效应等混杂因素,分析空气污染物浓度与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系及滞后效应.研究期间,兰州市3家三甲医院儿童呼吸系统疾病日门诊量平均为387人次,范围1~1413人次.单污染物模型结果显示,PM_2.5、NO₂、SO₂、CO均在累积滞后一天（lag01）时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m³（CO单位为1mg/m³）,儿童呼吸系统疾病就诊人次的超额危险度（ER）及95%可信区间（95% CI）分别为0.245%（95% CI：0.127%~0.363%）,0.568%（95% CI：0.327%~0.808%）,1.661%（95% CI：1.022%~2.302%）,2.245%（95% CI：1.610%~2.883%）;PM₁₀和O₃8h在各滞后天数均无统计学意义.对不同性别、年龄、季节分析发现,性别分层中PM_2.5对女童的影响略高于男童,NO₂、SO₂和CO的影响男童略高于女童;年龄分层发现PM_2.5、NO₂和CO的影响6~14岁组大于0~5岁组,SO₂的影响0~5岁组大于6~14岁组;季节分层中PM_2.5、NO₂、SO₂和CO对门诊量的影响只在冬季有意义,PM₁₀和O₃8h在各个季节均无意义.双污染物模型结果显示,分别调整其他5种污染物后,PM₁₀和O₃8h对儿童呼吸系统疾病门诊量的增加均无统计学意义;调整PM₁₀和O₃8h后,其他污染物呼吸系统疾病门诊量的增加均有统计学意义.兰州空气污染物（PM_2.5、NO₂、SO₂、CO）与呼吸系统疾病门诊量密切相关,并且SO₂和CO浓度增加更易增加儿童呼吸系统疾病的发病风险.性别、年龄和季节对空气污染物和呼吸系统疾病门诊就诊人次的关系有影响.     

两步回归法研究空气污染与儿童呼吸病症率的关系

通过两步回归法对空气污染与儿童呼吸病症发生率之间的关系进行了研究.结果表明,颗粒物与大部分儿童呼吸病症发生率之间存在显著的正相关关系,SO₂与儿童感冒时气喘有着显著的正相关关联,NO_X与儿童未感冒时气喘有显著的正相关关联.两种回归方法的结果基本一致.其中的混合线性模型不但在城市间发现这些正相关关系,而且在城市内的城郊区之间也发现了正相关关联.本文还给出了暴露在各种空气污染物下儿童呼吸病症发生率的比数比(OR).