2017—2019年扬州市大气污染物与儿童呼吸系统门诊量的时间序列分析

收集扬州市2017—2019年大气污染物细颗粒物(PM_(2.5))、二氧化硫(SO_(2))、二氧化氮(NO_(2))和臭氧(O_(3))的日均质量浓度、气象因素(日均温度、相对湿度)以及每日儿童呼吸系统门诊量数据,运用广义相加模型(GAM)进行单污染物和多污染物分析。结果表明,单污染物分析中,大气污染物的质量浓度累积滞后效应均大于单独滞后效应。ρ(PM_(2.5))、ρ(SO_(2))和ρ(NO_(2))对儿童呼吸系统门诊量影响效应均在累积滞后7 d(lag 07)达到最大值,ρ(O3)在累积滞后6 d(lag 06)达到最大值。表现为ρ(PM_(2.5))、ρ(SO_(2))和ρ(NO_(2))在lag 07时,每升高10μg/m^(3),儿童呼吸系统门诊量超额危险度分别为0.720%[95%置信区间(95%CI):0.346%~1.095%]、6.955%(95%CI:5.197%~8.743%)和2.133%(95%CI:1.516%~2.754%);ρ(O_(3))在lag 06时,每升高10μg/m^(3),儿童呼吸系统门诊量超额危险度为1.160%(95%CI:0.873%~1.447%)。多污染物分析中,当引入所有污染物(SO_(2)+NO_(2)+O_(3))时,PM_(2.5)对儿童呼吸系统门诊量风险影响消失。大气污染物浓度的升高会增加儿童呼吸系统疾病的发生风险,并且其影响存在一定的滞后效应,有必要开展有针对性的大气污染物与儿童呼吸系统疾病的预警研究,保护易感人群,合理分配卫生资源。

2016—2018年天津市大气PM2.5对儿童呼吸系统门诊量的时间序列分析

目的了解天津市大气污染的基本特征,分析大气主要污染物PM2.5与儿童呼吸系统门诊量的关系。方法收集2016—2018年天津市儿童医院呼吸系统门诊量、三年逐日气象和环保资料。利用广义相加模型(基于Poisson分布),在控制时间趋势、温湿度、工作日等因素的条件下,分析PM2.5浓度对儿童呼吸系统门诊量前7日的滞后效应。结果2016—2018年天津市PM2.5平均浓度为62.3μg/m^3;Spearman等级相关分析提示儿童呼吸系统日门诊量与当日SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5等污染物浓度均有一定的正相关关系(P<0.01)。GAM模型分析结果表明,PM2.5浓度对儿童呼吸系统门诊量的单日滞后及累积滞后效应分别在第5、第6日达到最大值,PM2.5浓度每升高10μg/m^3,超额危险度(ER)分别增加0.42%(95%CI:0.29%~0.55%)和0.88%(95%CI:0.65%~1.11%)。结论2016—2018年天津市PM2.5浓度增加会使儿童医院呼吸系统门诊量就诊风险增大。

兰州市西固区空气中主要污染物对呼吸系统疾病门诊量的影响

目的探讨兰州市西固区空气中主要污染物对呼吸系统疾病门诊量的影响。方法收集2016年1月1日—2017年12月31日西固区两家监测医院呼吸系统疾病每日门诊量数据,并收集同期环境监测数据。采用秩相关分析空气污染物和不同气象因素之间的关系;采用单因素和多因素广义相加模型分析西固区空气污染对医院呼吸系统门诊量的影响。结果 2016—2017年兰州市西固区监测医院呼吸系统的日均门诊量为98人/次,四分位数间距为62人/次;Spearman相关结果显示,除湿度与NO2、CO及温度的相关性无统计学意义外,其余空气污染物和气象因素之间均存在相关性且差异有统计学意义(P<0.05);单因素广义相加模型分析显示,SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5分别在滞后2、1、1、5、6 d时对呼吸系统门诊量的影响达到最大,RR及95%CI分别为1.032 5(1.026 1,1.039 0)、1.032 0(1.028 6,1.035 5)、3.039 4(2.617 7,3.529 2)、1.002 1(1.001 4,1.002 9)、1.014 3(1.011 8,1.016 7);多因素广义相加模型下SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5的RR值及95%CI分别为1.009 6(1.000 7,1.018 6)、1.005 5(1.000 2,1.010 9)、1.107 2(0.812 5,1.508 6)、1.002 2(1.000 7,1.003 8)和1.007 7(1.000 9,1.014 6),但CO对呼吸系统门诊量的影响差异无统计学意义。结论空气中的SO2、NO2、PM10和PM2.5会增加居民患呼吸系统疾病的风险,是引起呼吸系统疾病门诊量上升的原因之一。

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。

北京市朝阳区大气PM2.5暴露与医院呼吸系统疾病门诊量关系的时间序列分析

目的探讨北京市朝阳区大气PM2.5污染对医院呼吸系统疾病门诊量的影响。方法收集北京市朝阳区某综合医院、某儿科医院、某中医医院2013年呼吸系统疾病门诊数据,同时收集北京市朝阳区日均PM2.5、SO2、NO2、PM10浓度和日均气温、相对湿度数据。使用广义加性模型(generalized additive model,GAM)分析PM2.5与门诊量的关系。结果PM2.5质量浓度对中医医院呼吸系统疾病门诊量影响无统计学意义(P>0.05),对综合医院和儿科医院呼吸系统疾病门诊量具有显著影响(P<0.05);PM2.5质量浓度每升高10μg/m3,综合医院和儿科医院呼吸系统疾病门诊量的ER%值分别为0.2394(0.0999~0.3786)和0.0999(0.0100~0.1996),且存在滞后效应。结论北京市朝阳区大气PM2.5质量浓度升高引起综合医院和儿科医院呼吸系统疾病门诊量增加。

空气污染对妇幼医院儿内科呼吸系统日门诊量的影响研究

目的探讨空气污染对妇幼医院儿内科呼吸系统日门诊量的影响。方法收集2014—2017年银川市空气污染资料、气象资料、妇幼保健院小儿内科日门诊就诊资料,描述银川市空气污染趋势,采用基于Poisson回归的广义相加模型分析空气污染与妇幼医院儿内科呼吸系统门诊量的暴露—反应关系。结果2014—2017年银川市大气PM_(10)、PM_(2. 5)和NO_2年平均浓度均超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)中相应空气污染物二级浓度限值,控制了温度、湿度、时间趋势和星期几效应的时间序列分析结果显示PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2和NO_2每升高10μg/m^3对小儿内科呼吸系统日门诊量存在滞后效应。结论空气污染对妇幼医院儿内科呼吸系统日门诊量存在影响,尤其是空气污染物PM10、NO_2和SO_2。

儿科门诊呼吸系统常用药物联合应用的合理性研究

探讨常用药物联合应用于儿科门诊呼吸系统的可行性,并更好地促进其临床合理使用。方法 研究人员在2019年至2020年对5460份儿科处方进行了随机化,并使用回顾性分析来考虑性别,年龄,疾病诊断,每份处方使用的药物数量和数量,不合理的处方类型和其他因素。结果 在研究期间采取的5460个处方中,上述呼吸道疾病在症状分布中排名前三位:上呼吸道感染,急性喘息性支气管炎和肺炎,分别占43.26%,24.18%和12.12%。根据使用频率的不同,前三种频率最高的药物是吸入用布地奈德混悬液、硫酸沙丁胺醇雾化吸入溶液、氯雷他定片给药方法主要是气溶胶和口服;不合理的处方主要表现在不完全的临床诊断,药物相互作用和不正确的剂量。结论 住院儿科药物的门诊治疗基本合理,但仍存在不合理治疗的现象,药剂师应进一步加强常用药物的联合应用,促进合理治疗。

2017—2019年苏州市空气主要污染物浓度对医院门诊数影响的时间序列分析

目的探讨苏州市细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、NO2、臭氧8 h浓度(O3-8h)、CO和SO2等污染物浓度对医院总门诊数及呼吸系统疾病的影响。方法收集2017年1月1日—2019年12月31日苏州市市立医院门诊数据、大气污染物的数据以及气象资料,采用广义相加泊松回归模型分析苏州市PM2.5、PM10、NO2、O3-8 h、CO、SO2等污染物暴露与医院总门诊数及呼吸系统疾病门诊人数之间的关系,计算各污染物质量浓度每上升10μg/m^(3)的RR值及其95%CI。结果2017—2019年苏州市市立医院总门诊数5 974 736人,呼吸系统门诊数525 691人,日均总门诊M(P25,P75)为5 298(4 194,6 967)人,日均呼吸系统门诊M(P25,P75)为463(362,575)人。大气污染物PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3-8 h、CO的年日均中位浓度为34.0μg/m^(3)、56.0μg/m^(3)、42.0μg/m^(3)、8.0μg/m^(3)、94.0μg/m^(3)、0.6 mg/m^(3)。在控制气温气压等气象因素、星期几效应和假期效应的影响后,总门诊数单日效应最高和平均效应分别出现在当天和第5天,即PM2.5浓度每上升10μg/m^(3),总门诊患病数在单日最佳滞后(lag0)和平均最佳滞后(lag05)条件下,RR(95%CI)为1.006(1.005-1.007)和1.007(1.006-1.008);呼吸系统门诊患病数单日效应最高和平均效应分别出现在第4天和第6天,即PM2.5浓度每上升10μg/m^(3),总门诊数在单日最佳滞后(lag4)和平均最佳滞后(lag06)条件下,RR(95%CI)为1.007(1.006-1.008)和1.017(1.015-1.019);在多污染模型中,同时将PM10、SO2、NO2、CO和O3-8 h引入模型后,医院总门诊和呼吸系统就医风险均升高,其RR(95%CI)分别为为1.010(1.009-1.011)和1.012(1.010-1.014)。结论苏州市大气中PM2.5浓度的升高可能引起总疾病数及呼吸系统疾病风险的增加,引入多污染模型时风险增加。

2015-2016年哈尔滨市大气PM2.5污染与儿童门诊量关系的时间序列研究

目的初步探讨哈尔滨市空气主要污染物PM2.5浓度对儿童内科疾病和呼吸系统疾病门诊量的影响。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PM2.5浓度与儿童内科疾病和呼吸系统疾病门诊量的关系。结果 2015-2016年哈尔滨市大气污染物PM2.5的全年日均质量浓度分别为68.79、50.37μg/m^3;哈尔滨市儿童医院日均呼吸系统门诊量霾日高于非霾日,差异有统计学意义(P<0.05)。大气污染物PM2.5浓度与儿童内科疾病和呼吸系统门诊量存在暴露-反应关系;滞后效应分析发现PM2.5污染当天,PM2.5每升高10μg/m3,哈尔滨市儿童医院内科疾病门诊量增加0.32%(95%CI:0.10%~0.53%),呼吸系统门诊量增加0.30%(95%CI:0.05%~0.55%);PM2.5污染滞后第4~6天(lag4-6)均有统计学差异,以滞后4 d(lag4)最为显著,PM2.5每升高10μg/m3,哈尔滨市儿童医院呼吸系统门诊量增加0.41%(95%CI:0.14%~0.69%)。结论哈尔滨市空气污染物PM2.5浓度对儿童内科疾病、呼吸系统疾病门诊量水平有影响。