目的了解持续控制大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))浓度的人群健康收益。方法收集2015—2020年宜宾市大气污染物的日均浓度、气象因素及死亡数据,采用广义相加模型(generalized additive models,GAM)分析大气PM_(2.5)浓...目的了解持续控制大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))浓度的人群健康收益。方法收集2015—2020年宜宾市大气污染物的日均浓度、气象因素及死亡数据,采用广义相加模型(generalized additive models,GAM)分析大气PM_(2.5)浓度与居民非意外死亡寿命损失年(years of life lost,YLL)的关系,假设空气质量达到2021年世界卫生组织空气质量指南(World Health Organization Air Quality Standards,WHO AQG)和中国国家环境空气质量二级标准时可以避免的YLL,同时根据性别和年龄分组寻找易感人群。结果大气PM_(2.5)(lag0)浓度每增加10μg/m^(3)时,居民非意外死亡YLL增加0.72(95%CI:0.68~0.76)年,男性(lag01)和女性(lag03)分别增加0.61(95%CI:0.55~0.67)年和0.91(95%CI:0.84~0.99)年,>65岁(lagO2)和≤65岁(lag0)分别增加1.12(95%CI:1.05~1.19)年和0.45(95%CI:0.39~0.50)年。PM_(2.5)浓度达到WHO AQG的标准时和国家二级标准时的可避免YLL分别为929.23(95%CI:877.02~981.44)年和124.70(95%CI:117.69~131.71)年。结论大气PM_(2.5)污染可能增加居民非意外死亡YLL,尤其对女性和老年人群(>65岁)的影响更为明显。当PM_(2.5)浓度达到更低浓度阈值时,可以获得更高的健康收益。展开更多
文摘目的了解持续控制大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))浓度的人群健康收益。方法收集2015—2020年宜宾市大气污染物的日均浓度、气象因素及死亡数据,采用广义相加模型(generalized additive models,GAM)分析大气PM_(2.5)浓度与居民非意外死亡寿命损失年(years of life lost,YLL)的关系,假设空气质量达到2021年世界卫生组织空气质量指南(World Health Organization Air Quality Standards,WHO AQG)和中国国家环境空气质量二级标准时可以避免的YLL,同时根据性别和年龄分组寻找易感人群。结果大气PM_(2.5)(lag0)浓度每增加10μg/m^(3)时,居民非意外死亡YLL增加0.72(95%CI:0.68~0.76)年,男性(lag01)和女性(lag03)分别增加0.61(95%CI:0.55~0.67)年和0.91(95%CI:0.84~0.99)年,>65岁(lagO2)和≤65岁(lag0)分别增加1.12(95%CI:1.05~1.19)年和0.45(95%CI:0.39~0.50)年。PM_(2.5)浓度达到WHO AQG的标准时和国家二级标准时的可避免YLL分别为929.23(95%CI:877.02~981.44)年和124.70(95%CI:117.69~131.71)年。结论大气PM_(2.5)污染可能增加居民非意外死亡YLL,尤其对女性和老年人群(>65岁)的影响更为明显。当PM_(2.5)浓度达到更低浓度阈值时,可以获得更高的健康收益。