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。