目的 了解空气中PM2.5、PM10、SO2、NO2污染物每日质量浓度和气温、湿度与呼吸系统疾病门诊量的关联性,以评估4种污染物对呼吸系统疾病发病的影响.方法 收集宿迁市2018年空气污染物浓度数据、气象数据和医院呼吸系统疾病门诊量数据并整理成时间序列,建立泊松分布广义相加模型,以分析污染物浓度和逐日呼吸系统疾病门诊量的关联性.结果 单污染物模型中,2018年的大气 PM2.5(RR=1.009,95％CI:1.004～1.013,P＜0.05)、PM10(RR=1.007,95％CI:1.003～1.010,P＜0.05)、NO2(RR=1.024,95％CI:1.014～1.034,P＜0.05)质量浓度(1ag04)对门诊量影响有统计学意义,每上升10 μg/m3,呼吸系统疾病每日门诊量分别增加0.87％(95％CI:0.42％～1.31％)、0.66％(95％CI:0.31％～1.01％)、2.41％(95％CI:1.42％～3.41％),未发现SO2与呼吸系统疾病门诊量之间的关联(RR=0.999,95％CI:0.982～1.016,P＞0.05);在全污染物模型中,NO2对门诊量的影响有统计学意义(RR=1.023,95％CI:1.009～1.037,P＜0.05),NO2(lag04)每上升10 μg/m3,呼吸系统疾病每日门诊量增加2.28％(95％CI:0.88％～3.71％).结论 空气污染物PM2.5、PM10、NO2可能导致呼吸系统疾病发病风险增加,其中NO2导致的风险更为明显.

空气污染;呼吸系统疾病;门诊量;广义相加模型

陈帅;周海泓;于蕾;张杨;姚成宜

宿迁市疾病预防控制中心,江苏宿迁223800

江苏预防医学

[1]陈帅;周海泓;于蕾;张杨;姚成宜-.空气污染物对呼吸系统疾病门诊量影响的时间序列分析)[J].江苏预防医学,2022(01):8-11

1ag04,lag04

空气污染物,呼吸系统疾病,时间序列分析,解空,PM2,PM10,SO2,NO2,疾病发病,宿迁市,污染物浓度,气象数据,泊松分布,广义相加模型,逐日,物模型,RR,日门诊量,发病风险

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