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2016—2020年合肥市大气污染物与急性上呼吸道感染急诊量的关系
1
作者
杨吉丹
孙浩翔
+3 位作者
胡月
赵爽
康芮含
胡华青
《中华全科医学》
2024年第5期754-758,共5页
目的探讨合肥市大气污染物与急性上呼吸道感染急诊间的关系。方法收集2016年1月1日—2020年12月31日于安徽医科大学第一附属医院急诊就诊的急性上呼吸道感染患者的病例资料、同期的气象数据和大气污染物数据,采用分布滞后非线性模型,控...
目的探讨合肥市大气污染物与急性上呼吸道感染急诊间的关系。方法收集2016年1月1日—2020年12月31日于安徽医科大学第一附属医院急诊就诊的急性上呼吸道感染患者的病例资料、同期的气象数据和大气污染物数据,采用分布滞后非线性模型,控制气象因素、星期几效应、节假日效应等混杂因素,分析大气污染物暴露对急性上呼吸道感染急诊量的影响,并对性别、年龄进行分层研究。结果2016—2020年合肥市急性上呼吸道感染总急诊量为55902人,且冷季高于暖季。在所有污染物中,SO_(2)对急性上呼吸道感染影响最大,在lag07时其滞后效应达到最大,RR及95%CI为1.194(1.072~1.330)。同时,气态污染物(如SO_(2)、NO_(2))的RR估计值大于颗粒物(如PM2.5、PM10)的RR估计值。性别分层发现,SO_(2)、NO_(2)对女性急诊量的影响更大,PM2.5、PM10、O_(3)对男性急诊量的影响更大。年龄分层发现,PM2.5、PM10、NO_(2)对>65岁人群急诊量的影响更大,SO_(2)对18~65岁人群急诊量影响更大。结论合肥市大气污染物浓度升高会增加急性上呼吸道感染急诊就诊风险,且对不同性别、年龄影响不同。
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关键词
大气污染物
急性上呼吸道感染
急诊量
分布滞后非线形模型
原文传递
题名
2016—2020年合肥市大气污染物与急性上呼吸道感染急诊量的关系
1
作者
杨吉丹
孙浩翔
胡月
赵爽
康芮含
胡华青
机构
安徽医科大学第一附属医院全科
安徽医科大学第一附属医院门诊部
安徽医科大学第一附属医院物资设备处
出处
《中华全科医学》
2024年第5期754-758,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFC2006506)。
文摘
目的探讨合肥市大气污染物与急性上呼吸道感染急诊间的关系。方法收集2016年1月1日—2020年12月31日于安徽医科大学第一附属医院急诊就诊的急性上呼吸道感染患者的病例资料、同期的气象数据和大气污染物数据,采用分布滞后非线性模型,控制气象因素、星期几效应、节假日效应等混杂因素,分析大气污染物暴露对急性上呼吸道感染急诊量的影响,并对性别、年龄进行分层研究。结果2016—2020年合肥市急性上呼吸道感染总急诊量为55902人,且冷季高于暖季。在所有污染物中,SO_(2)对急性上呼吸道感染影响最大,在lag07时其滞后效应达到最大,RR及95%CI为1.194(1.072~1.330)。同时,气态污染物(如SO_(2)、NO_(2))的RR估计值大于颗粒物(如PM2.5、PM10)的RR估计值。性别分层发现,SO_(2)、NO_(2)对女性急诊量的影响更大,PM2.5、PM10、O_(3)对男性急诊量的影响更大。年龄分层发现,PM2.5、PM10、NO_(2)对>65岁人群急诊量的影响更大,SO_(2)对18~65岁人群急诊量影响更大。结论合肥市大气污染物浓度升高会增加急性上呼吸道感染急诊就诊风险,且对不同性别、年龄影响不同。
关键词
大气污染物
急性上呼吸道感染
急诊量
分布滞后非线形模型
Keywords
Air pollution
Acute upper respiratory tract infections
Emergency admissions
Distribution lag nonlinear model
分类号
R56 [医药卫生—呼吸系统]
X51 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
2016—2020年合肥市大气污染物与急性上呼吸道感染急诊量的关系
杨吉丹
孙浩翔
胡月
赵爽
康芮含
胡华青
《中华全科医学》
2024
0
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