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大气污染物对北京市常住居民死亡影响的时间序列研究

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环境与健康杂志 2018年第5期35卷 421-424页

作者：苏健婷杜婧王春梅苏鹏李刚北京市疾病预防控制中心北京市预防医学研究中心北京100013

目的了解北京市大气污染对非意外死亡和慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)死亡的影响。方法应用广义相加泊松回归模型,控制人口、气象因素、星期几效应和时间趋势等因素的影响后,分析2013—2014年北京市大气... 详细信息

目的了解北京市大气污染对非意外死亡和慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)死亡的影响。方法应用广义相加泊松回归模型,控制人口、气象因素、星期几效应和时间趋势等因素的影响后,分析2013—2014年北京市大气污染物日均浓度对非意外死亡和COPD死亡的短期效应。结果 2013年和2014年北京市常住人口标化死亡率分别为3.82‰和3.93‰;PM_(2.5)、NO_2、SO_2日均浓度分别为75.28、33.42和7.68μg/m3。单污染物模型显示,PM_(2.5)、SO_2、NO_2日均浓度每上升10μg/m3,非意外死亡风险分别增加0.18%(95%CI:0.09%~0.27%),1.48%(95%CI:0.76%~2.18%)和1.10%(95%CI:0.69%~1.50%);COPD死亡风险分别增加0.89%(95%CI:0.50%~1.29%),4.71%(95%CI:1.36%~8.17%)和2.60%(95%CI:0.70%~4.54%)。结论大气污染与非意外死亡和COPD死亡风险升高存在正向关联。

关键词：空气污染慢性阻塞性肺病死亡率时间序列研究

京津两地不同温度水平下大气PM_(10)与居民每日死亡关系的时间序列研究

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环境与健康杂志 2017年第5期34卷 404-407页

作者：曾强李培倪洋李国星潘小川天津市疾病预防控制中心职业病预防控制室天津300011 北京大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学系

目的探讨北京市和天津市不同温度水平下大气可吸入颗粒物(PM_(10))与居民每日死亡的定量关系。方法收集北京市和天津市2007年1月1日至2009年12月31日的每日大气PM_(10)、每日平均温度、每日平均相对湿度、每日居民不同病因别死亡人数,... 详细信息

目的探讨北京市和天津市不同温度水平下大气可吸入颗粒物(PM_(10))与居民每日死亡的定量关系。方法收集北京市和天津市2007年1月1日至2009年12月31日的每日大气PM_(10)、每日平均温度、每日平均相对湿度、每日居民不同病因别死亡人数,建立时间序列数据库。将每日温度分成低(P_(75))3个层次,采用广义相加模型,分析两城市大气PM_(10)与居民每日不同病因别死亡的相关性。结果对于总死亡,北京市和天津市高、中温水平下大气PM_(10)的超额危险度(excess risk,ER)明显高于低温水平,且中温水平下效应值最大,两城市的ER分别为0.46%(95%CI:0.18%~0.75%)和0.87%(95%CI:0.34%~1.41%);对于循环系统死亡,北京市和天津市高、中温水平下大气PM_(10)的超额危险度明显高于低温水平,且高温水平下的超额危险度值更大,两城市的ER分别为0.52%(95%CI:0.07%~0.98%)和1.13%(95%CI:0.43%~1.83%);对于呼吸系统死亡,北京和天津市中温水平下大气PM_(10)的超额危险度最大,两城市的ER分别为0.99%(95%CI:0.16%~1.74%)和1.48%(95%CI:0.25%~1.95%)。结论不同温度水平下,北京市和天津市大气PM_(10)污染致居民死亡的急性效应不同,中高温水平下,大气PM_(10)的健康效应值更大。制定人群大气污染健康效应公共政策时,需考虑温度对其影响的修饰作用。

关键词：温度可吸入颗粒物时间序列研究广义相加模型

卫生人力资源配置时间序列研究及预测——基于神经网络模型、循证卫生决策方法

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卫生人力资源配置时间序列研究及预测——基于神经网络模型、循证...

作者：郭振山东大学

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前言深化医药卫生体制改革是一个涉及范围广泛,困难的社会系统工程。我国人口众多,人均收入水平低,城乡、区域经济社会发展不均衡,而且将长期处于社会主义基本初级阶段国情决定了深化医疗卫生体制改革是一项非常复杂和困难的任务。新... 详细信息

前言深化医药卫生体制改革是一个涉及范围广泛,困难的社会系统工程。我国人口众多,人均收入水平低,城乡、区域经济社会发展不均衡,而且将长期处于社会主义基本初级阶段国情决定了深化医疗卫生体制改革是一项非常复杂和困难的任务。新医改在明确的方向和框架的基础上,需要一个漫长而艰苦的过程中不断探索,才能逐步建立符合中国复杂国情的卫生系统。人力资源是社会生产过程中最活跃的要素,因此,卫生人力资源也是我国卫生事业发展的重中之重。自新中国成立以来,卫生事业在不断探索发展,人力资源起到了决定性的作用。目前,全球卫生系统面临的最大困难,不仅是因为资本和技术短缺,更重要的原因之一是优秀的卫生人才严重短缺。这个问题在我国尤为突出。卫生系统工作人员的结构分布严重不平衡已成为制约我国的医疗卫生事业发展的瓶颈之一。卫生人力资源的合理规划,不仅有利于卫生服务工作的开展,也有利于卫生资源的合理开发和利用,对我国卫生事业的均衡协调发展起着不可替代的作用。研究目的本研究通过对1993-2009年中国大陆卫生人力资源总量、结构及相关因素的时间序列研究,通过“供”(卫生人力资源总量、结构分布)“求”(影响我国居民卫生服务需要、需求的相关因素)进行分析,建立我国卫生服务需要、需求及卫生人力资源总量配置的时间序列,采用经典的求和自回归滑动平均时间序列模型(ARIMA)和人工神经网络(ANN)模型对我国卫生人力资源总量进行分析和预测,以创新性计量经济学方法与视野预测我国大陆地区的卫生人力资源总量的变化趋势,分析卫生人力资源规划过程中的缺陷和不足,为卫生行政部门制定公共卫生人力发展规划、优化人力资源配置提供科学依据。资料与方法本研究通过收集2004-2010年《中国卫生统计年鉴》资料、2003年、2008年第四次全国卫生服务调查报告、以及中国知网(CNKI)2004-2012年发表的相关论文、中国人民银行官网等相关资料获得我国大陆卫生人力资源配置总量、卫生服务需要、卫生服务需求及其影响因素等相关数据,利用循证卫生决策(包括meta分析)、求和自回归滑动平均时间序列模型(ARIMA模型)、神经网络模型(ANN)对数据进行预测。主要结果 1.利用经典时间序列方法ARIMA(0,2,0)模型通过过去20年我国大陆地区卫生人力资源总量预测2010～2014年我国卫生人力资源总量分别为8095598、8472145、8848692、9225239和9601786人;2.利用BP神经网络模型通过过去5年我国大陆地区卫生服务需求相关变量预测2010～2014年我国卫生人力资源总量分别为10760186、8375172、10733729、10760186、10759408人;3.利用循证卫生决策方法(meta分析)得到我国2003-2009年两周患病率时间序列为16%、18%、29%、31%、17%、16%、21%。 4.利用BP神经网络模型、循证卫生决策(meta分析)方法分析通过过去7年我国大陆地区卫生服务需要相关变量,并预测2010～2014年我国卫生人力资源总量分别为12061244、12471327、12477552、12443313、12418413人。 5.通过三种方法的预测结果和趋势,发现根据卫生服务需求加权预测的卫生人力资源总量最高,ARIMA模型预测的曲线最低,根据卫生服务需要加权预测的卫生人力资源总量介于两者之间。而卫生服务预测常用的ARIMA模型在预测值范围却低于卫生服务人力资源下限,反映了我国卫生人力资源总量缺乏的大趋势,在过去十余年间,我国卫生人力资源增速远落后于卫生总费用增速,乡村医生总量甚至出现了较大规模紧缩。我国居民“看病难”是否也与卫生人力资源总量总体不足有关,值得后续的研究与探讨。结论与政策建议 1.积极探索科学的卫生资源配置方法,以适应我国医疗卫生事业发展。本文首次使用神经网络模型(ANN)在卫生资源配置(区域卫生规划)领域进行预测,从方法学角度说明ANN在卫生资源配置领域完全可以实现;改变了循证卫生决策(非临床决策)只能用于定性研究的传统思维,首次实现了循证卫生决策(meta分析)在公共卫生政策领域的定量研究;本次研究利用meta分析完成了时间序列研究,改善了经典meta分析往往用作横断面研究的现状。另外,每五年一次的全国卫生服务调查耗费大量资源且调查时间间隔过长,只能反映长期变化趋势。本研究结果证实定量的循证卫生决策方法完全可以作为卫生服务调查的良好补充,对今后相似的研究也可起到借鉴性意义;2.必须着力改善我国医疗卫生资源分配现状,加强中西部地区、农村地区卫生投入。以过去20年数据分析,我国卫生人力资源相较于其他卫生资源的增长速率偏低,已远远跟不上我国人民日益增长的卫生服务需要。特别是在中西部地区以及偏远的农村,缺医少药、医疗卫生环境薄弱的

关键词：方法学时间序列研究人工神经网络模型循证卫生决策 meta分析卫生人力资源

合肥市大气污染与居民每日心脑血管疾病死亡人数关系的时间序列研究

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合肥市大气污染与居民每日心脑血管疾病死亡人数关系的时间序列研...

作者：黄尧安徽医科大学

学位级别：硕士

目的分析大气污染物二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）和可吸入颗粒物（PM10）的急性暴露对合肥市居民每日心脑血管疾病死亡人数的影响。方法收集合肥市2010年015年期间居民每日心脑血管疾病死亡资料,同时收集该市2010年015年大气主要... 详细信息

目的分析大气污染物二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）和可吸入颗粒物（PM10）的急性暴露对合肥市居民每日心脑血管疾病死亡人数的影响。方法收集合肥市2010年015年期间居民每日心脑血管疾病死亡资料,同时收集该市2010年015年大气主要污染物（SO2、NO2、PM10）日均浓度资料和气象因素（日均气温、日均风速、日均气压和日均相对湿度）资料。采用时间序列的广义相加模型,在通过平滑样条函数控制时间趋势、“星期几效应”和气象因素等混杂因素的基础上,分析大气污染物与心脑血管疾病日死亡人数之间的关系。结果合肥市2010～2015年大气SO2、NO2、PM10的日均浓度分别为20.58?g/m3,30.93?g/m3,105.91?g/m3,其中PM10高于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准。研究期间合肥市因心脑血管疾病死亡病例共有21816例。单污染模型中,二氧化硫（SO2）滞后4d对心脑血管疾病日死亡人数的影响最明显,其浓度每增加10?g/m3心脑血管疾病日死亡危险性增加2.27%（RR=1.02274,95%CI:1.00779～1.03791）,二氧化氮（NO2）滞后0天时对心脑血管疾病日死亡人数影响最大,但无统计学意义（P>0.05）、可吸入颗粒物（PM10）滞后0天时对心脑血管疾病日死亡人数的影响最明显,其浓度每增加10?g/m3心脑血管疾病日死亡危险性增加0.407%（RR=1.00407,95%CI:1.00140～1.00674）。多污染模型中,调整其他污染物后,在多污染物模型中SO2和PM10对心脑血管疾病死亡的影响均较单污染物模型中小。结论本研究结果提示合肥市大气SO2、PM10污染可能对居民心脑血管疾病死亡造成影响,NO2对居民心脑血管疾病死亡影响不明显。

关键词：大气污染心脑血管疾病死亡时间序列研究广义相加模型

重庆市空气污染对儿童特应性皮炎门诊量影响的时间序列研究

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重庆市空气污染对儿童特应性皮炎门诊量影响的时间序列研究

作者：罗攀重庆医科大学

学位级别：硕士

背景:过去几十年来,我国儿童特应性皮炎的患病率显著增加。患病率的持续上升提示了环境因素在特应性皮炎发病机制中的重要作用。然而,评估环境因素尤其是空气污染对儿童特应性皮炎影响的研究很少。目的:定量评估重庆市空气污染与儿童特... 详细信息

背景:过去几十年来,我国儿童特应性皮炎的患病率显著增加。患病率的持续上升提示了环境因素在特应性皮炎发病机制中的重要作用。然而,评估环境因素尤其是空气污染对儿童特应性皮炎影响的研究很少。目的:定量评估重庆市空气污染与儿童特应性皮炎门诊就诊量之间的关系,探究空气污染对儿童特应性皮炎的影响。方法:在这项时间序列研究中,我们通过重庆医科大学附属儿童医院的电子医疗系统收集了2015年1月1日至2019年12月31日期间共计214747人次儿童特应性皮炎患者门诊就诊记录。将每日门诊就诊人数视为因变量,纳入温度、相对湿度、节假日等混杂因素以控制其潜在影响,构建具有类泊松分布函数链接的广义加性模型以评估空气污染对儿童特应性皮炎门诊就诊人次的影响及其滞后效应,同时进行性别、年龄、季节因素的分层分析以寻找潜在敏感人群及修饰因素,敏感性分析用以检验研究结果的稳定性。结果:在单污染物模型中,我们未发现O3对儿童特应性皮炎的影响,其余各污染物对儿童特应性皮炎的影响多呈急性效应,即在污染物暴露当日（lag0）效应最强,环境中PM2.5、PM10、SO2、NO2浓度每上升10μg/m3,CO浓度每上升1mg/m3,与当日儿童特应性皮炎门诊就诊量分别增加0.74%（95%CI:0.16%,1.33%）、0.94%（95%CI:0.52%,1.36%）、11.03%（95%CI:7.47%,14.71%）、5.49%（95%CI:4.25%,6.74%）和10.15%（95%CI:2.67%,18.16%）显著相关。其中SO2、PM10和NO2存在滞后1天（lag1）的短期滞后效应。研究还观察到部分空气污染物在寒冷季节和0-3岁婴幼儿组的效应更强,差异具有统计学意义。暴露-效应关系分析中SO2、NO2的环境浓度在本研究监测范围内与儿童特应性皮炎日门诊就诊量呈线性关系。敏感性分析中双污染物模型提示SO2、NO2结果较其余空气污染物稳定,在改变模型时间、气象因素变量自由度后,模型仍显示了良好的稳健性。结论:我们的研究表明,在中国重庆,短期暴露于环境空气污染将导致儿童特应性皮炎门诊就诊增多,其中SO2、NO2可能具有更加强烈且稳定的负面效应,此外应更加注意在寒冷季节和婴幼儿特应性皮炎患者对空气污染物的防护。

关键词：空气污染特应性皮炎时间序列研究广义加性模型儿童疾病

合肥市空气污染物短期暴露与流行性腮腺炎发病风险的时间序列研究

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合肥市空气污染物短期暴露与流行性腮腺炎发病风险的时间序列研究

作者：王苓安徽医科大学

学位级别：硕士

目的空气污染是人类生活和福祉的重要威胁,是增加全球疾病负担的高风险因素之一。先前已有许多研究针对空气污染物暴露与呼吸系统、心血管系统和神经精神系统疾病的关联进行了详细阐述。然而,有关空气污染物暴露与流行性腮腺炎发病风险... 详细信息

目的空气污染是人类生活和福祉的重要威胁,是增加全球疾病负担的高风险因素之一。先前已有许多研究针对空气污染物暴露与呼吸系统、心血管系统和神经精神系统疾病的关联进行了详细阐述。然而,有关空气污染物暴露与流行性腮腺炎发病风险之间的关联尚不明确。因此,本研究旨在采用时间序列分析量化环境空气污染对人群流行性腮腺炎发病的影响。方法2013年12月1日-2018年12月31日期间的流行性腮腺炎发病数据来自合肥市疾病预防控制中心的传染病监测与登记系统。从环保部数据中心的城市空气质量在线监测分析平台收集同期空气污染物水平(PM、PM、SO、NO、CO和O)日均浓度资料,自中国气象数据网数据共享服务获得同期气象资料,主要纳入日平均温度(℃)、相对湿度(%)和日均风速(m/s)指标。采用广义相加模型(Generalized additive model,GAM)结合分布滞后非线性模型(Distributed lag non-linear model,DLNM)对平均温度、相对湿度和日均风速进行校正后,探讨污染物浓度对流行性腮腺炎发病的影响以及滞后效应,并按照年龄、性别和季节性进行分层分析。采用单污染物模型分析各污染物指标与流行性腮腺炎发病的主要关联,使用双污染物和多污染物模型验证该关联的稳定性。结果2013年12月1日至2018年12月31日,研究期间合肥市各年流行性腮腺炎发病率保持在10.71-16.50/10万人范围内上下波动,共计上报病例5370例,男性病例数约是女性的1.71倍。其中5-9岁年龄组合计发病1856例,占病例总数的34.56%;0-4岁和10-14岁组病例数分别为1258例(占23.43%)和1192例(占22.20%);15-29岁年龄组发病744例,约占病例总数的13.85%;≥30岁组病例数相对较少,仅占5.96%。合肥市流行性腮腺炎病例全年均有发生,在夏季和冬春季节出现流行小高峰。研究期间各污染物指标PM、PM、SO、NO、CO和O的平均浓度分别为62.36?g/m、88.08?g/m、13.63?g/m、38.05?g/m、0.96mg/m和53.25?g/m。环境PM、PM、SO、CO浓度增加一个四分位数间距(an interquartile range,IQR)单位,在污染当天(Lag 0)的单日RR值最大,分别为1.031(95%CI:1.005-1.058),1.030(95%CI:1.001-1.061),1.085(95%CI:1.003-1.174)和1.051(95%CI:1.008-1.095),累积滞后效应分别在Lag 0-12,Lag 0-14,Lag 0-4和Lag 0-4天作用最强,RR值分别是1.226(95%CI:1.021-1.472),1.340(95%CI:1.076-1.669),1.272(95%CI:1.009-1.603)和1.147(95%CI:1.016-1.295)。与以上结果相反,研究发现NO在滞后0-1天内对流行性腮腺炎的发生呈保护效应,NO增加IQR单位,RR=0.916(95%CI:0.846-0.991)。O仅在低浓度暴露条件下与流行性腮腺炎发病风险增加有关,而随着环境O浓度的增加,效应值不具有统计学意义。亚组分析显示,男性对环境SO和CO浓度增加更为敏感,在女性人群中未观察到类似效应,而PM和PM对女性人群的急性效应更为显著;5-9岁、10-14岁和15-29岁人群是空气污染物浓度升高的易感人群,在0-4岁年幼人群中未见此关联;季节性分析表明寒冷季节污染物浓度升高会显著增大流行性腮腺炎的发病风险,尤其是SO和CO。在双污染物和多污染物模型中,校正其他污染物的影响后,PM、NO、CO的效应值最为稳定,除O外,其他污染物指标与流行性腮腺炎病例数的关联均具有显著意义。结论环境空气污染物暴露与流行性腮腺炎的发病风险增加有关,且存在滞后和累积效应。本研究补充了以往对于该领域研究的空缺,进一步提供了有关不同滞后模式、易感人群和总暴露-反应关联曲线特征的新证据,有助于理解流行性腮腺炎传播的环境驱动因素环境保护部门应当加强对各污染物指标的实时监控,并制定合理的污染物浓度限值,以降低环境空气污染对人群健康的影响。

关键词：流行性腮腺炎空气污染时间序列研究短期暴露滞后效应

宁夏地区大气污染物短期暴露对缺血性脑卒中住院风险影响的时间序列研究

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宁夏地区大气污染物短期暴露对缺血性脑卒中住院风险影响的时间序...

作者：陆雯雯宁夏医科大学

学位级别：硕士

目的分析宁夏地区大气污染的短期暴露对缺血性脑卒中住院风险的影响,进一步探究不同季节、不同性别、不同年龄人群缺血性脑卒住院风险的差异。方法收集宁夏地区五个城市2015-2020年因缺血性脑卒中住院的患者相关信息,以及同期大气污染... 详细信息

目的分析宁夏地区大气污染的短期暴露对缺血性脑卒中住院风险的影响,进一步探究不同季节、不同性别、不同年龄人群缺血性脑卒住院风险的差异。方法收集宁夏地区五个城市2015-2020年因缺血性脑卒中住院的患者相关信息,以及同期大气污染数据和气象资料,运用时间序列研究的广义相加模型,探讨大气污染物对缺血性脑卒中住院风险的影响,计算PM、PM、SO、NO、O、CO六种大气污染物对缺血性脑卒中住院风险的单日滞后效应和累积滞后效应,并采用meta分析合并各城市效应值。在效应值最强的滞后天数,拟合大气污染物与缺血性脑卒中住院风险的滞后暴露-反应关系,按性别、年龄、季节分层,明确敏感人群。改变模型参数自由度以及建立双污染模型进行敏感性分析,验证单污染模型的稳定性。结果1.本研究共纳入宁夏地区2015-2020年缺血性脑卒中住院患者153075人次,日均住院70±37人次;其中男性患者住院人次(80207)略高于女性患者(72868),65岁及以上人群患者较多,占比65%,冷暖季住院人次基本持平(暖季:76287,冷季:76780)。***、PM、SO、NO、O、CO宁夏平均污染浓度分别为40μg/m、97μg/m、28μg/m、29μg/m、96μg/m、0.8mg/m,平均污染水平超过国家环境空气质量二级标准的天数分别为182天(8.30%)、251天(11.45%)、3天(0.14%)、0天(0.00%)、49天(2.24%)、0天(0.00%)。3.六种大气污染物短期暴露均会增加缺血性脑卒中的住院风险。PM、PM、SO、NO、O浓度每升高10μg/m、CO浓度每升高0.1mg/m,住院人次合并效应值增加1.37%(95%CI:0.70%,2.04%)、0.07%(95%CI:0.01%,0.15%)、0.78%(95%CI:0.30%,1.26%)、2.19%(95%CI:1.23%,3.15%)、0.5%(95%CI:0.21%,0.79%)、0.88%(95%CI:0.61%,1.16%)。4.性别分层分析:大气污染物短期暴露对缺血性脑卒中患者住院风险的影响存在性别差异,女性更加具有易感性。PM和CO短期暴露对女性缺血性脑卒中患者造成的住院风险更大。SO、NO、O与女性患者住院风险之间存在显著相关性,仅PM与男性患者住院风险之间存在显著相关性。年龄分层分析:大气污染物短期暴露对缺血性脑卒中患者住院风险的影响存在年龄差异,小于65岁人群更加具有易感性。PM与O短期暴露对小于65岁人群缺血性脑卒中患者造成的住院风险更大,PM、SO对小于65岁患者住院风险之间存在显著相关性,NO、CO对大于等于65岁患者住院风险之间存在显著相关性。季节分层分析:不同污染物在冷暖季对缺血性脑卒中患者住院风险存在差异。PM、O在冷暖季对缺血性脑卒中患者造成的住院风险差异无统计学意义,NO、CO在冷季对缺血性脑卒中患者造成住院风险高于暖季。PM、SO在暖季对缺血性脑卒中患者造成住院风险高于冷季。结论1.宁夏地区主要污染物为PM和PM,其次为O。***、PM、SO、NO、O、CO短期暴露会增加缺血性脑卒中患者住院风险,且具有滞后效应,不同污染物最大效应值及其出现的滞后天数具有异质性。NO最大效应值出现的滞后时间早,且对缺血性脑卒中住院风险影响较大;其次为PM,最大效应值出现滞后天数较晚。SO、CO对缺血性脑卒中住院风险的增加具有中等影响程度,分别在单日滞后早期和累积滞后晚期取得最大效应值。PM、O对缺血性脑卒中住院风险影响较小。3.大气污染物对缺血性脑卒中患者住院风险的影响存在性别差异和年龄差异,女性以及小于65岁的人群更具易感性,不同的污染物在冷暖季对缺血性脑卒中患者住院风险的影响具有异质性。NO、CO在冷季效应较强,PM、SO在暖季效应较强,PM、O在冷暖季效应无明显差异。

关键词：缺血性脑卒中大气污染短期暴露广义相加模型时间序列研究

太原市大气污染与缺血性心脏病日住院人数的时间序列研究

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太原市大气污染与缺血性心脏病日住院人数的时间序列研究

作者：杨贵芳山西医科大学

学位级别：硕士

目的:1.了解太原市缺血性心脏病住院患者的基本情况。2.了解太原市大气污染的基本情况。3.建立太原市大气污染与缺血性心脏病日住院人数的关系模型,定量分析太原市大气污染对缺血性心脏病日住院人数的影响。方法:采用生态学研究方法,收... 详细信息

目的:1.了解太原市缺血性心脏病住院患者的基本情况。2.了解太原市大气污染的基本情况。3.建立太原市大气污染与缺血性心脏病日住院人数的关系模型,定量分析太原市大气污染对缺血性心脏病日住院人数的影响。方法:采用生态学研究方法,收集2013年9月-2015年8月太原市5所省级三级甲等综合性医院的缺血性心脏病住院患者的电子病历首页资料,同时分别收集同期太原市每日大气污染物的浓度资料与气象资料。描述研究期间太原市大气污染物、气象因素、缺血性心脏病日住院人数的分布情况,采用时间序列研究的广义相加模型建立太原市大气污染对缺血性心脏病日住院人数的影响模型。结果:1.2013年9月-2015年8月共收集太原市缺血性心脏病住院人数14538例,其中男性住院人数多于女性,≧65岁住院人数多于<65岁,春冬季住院人数多于夏秋季。2.2013年9月-2015年8月太原市主要大气污染物为SO、PM、O、PM。四季主要污染物分布不同:春季主要污染物为PM与PM,夏季主要污染物为O与PM,秋、冬季主要污染物均为SO、PM与PM,但冬季污染较秋季严重。3.按性别分析:单污染模型中,SO、PM、CO、O、PM对女性缺血性心脏病日住院人数影响的最强效应滞后期分别为滞后1、4、1、0、4天,污染物浓度每增加一个四分位数间距缺血性心脏病日住院人数增加的RR值分别为1.02(95%CI:1.01-1.05)、1.10(95%CI:1.02-1.18)、1.03(95%CI:1.01-1.08)、1.13(95%CI:1.03-1.23)、1.08(95%CI:1.01-1.16),其暴露-反应系数为污染物浓度每增加10μg/m,女性缺血性心脏病日住院人数增加的百分比分别为0.28%、1.22%、0.03%、1.87%、1.55%。双污染模型中,分别调整NO、PM、CO、O、PM进入SO模型,SO、NO、CO、O进入PM模型,NO进入CO模型,SO、NO、CO进入O模型,SO、CO、O进入PM模型后调整模型有统计学意义。单污染模型中,SO、PM、CO、O对男性缺血性心脏病日住院人数影响最强效应滞后期分别为滞后3、0、2、0天,污染物浓度每增加一个四分位数间距男性缺血性心脏病日住院人数增加的RR值分别为1.02(95%CI:1.00-1.09)、1.13(95%CI:1.02-1.25)、1.04(95%CI:1.01-1.09)、1.11(95%CI:1.04-1.19),其暴露-反应系数为污染物浓度每增加10μg/m,男性缺血性心脏病日住院人数增加的百分比分别为0.28%、1.62%、0.04%、1.73%。双污染模型中,分别调整PM、CO、PM进入SO模型,SO、NO、CO、O进入PM模型,NO、PM、PM进入CO模型,SO、NO、PM、CO、PM进入O模型后调整模型有统计学意义。4.按年龄分析:单污染模型中,SO、PM、O对<65岁缺血性心脏病日住院人数影响的最强效应滞后期分别为滞后3、5、3天,污染物浓度每增加一个四分位数间距缺血性心脏病日住院人数增加的RR值分别为1.04(95%CI:1.01-1.09)、1.13(95%CI:1.03-1.25)、1.12(95%CI:1.05-1.20),其暴露-反应系数为污染物浓度每增加10μg/m,<65岁缺血性心脏病日住院人数增加的百分比分别为0.55%、1.57%、1.73%。双污染模型中,分别调整NO、PM、CO、PM进入SO模型,SO、NO、CO、O进入PM模型,SO、NO进入O模型后的调整模型有统计学意义。单污染模型中,SO、CO、PM对≥65岁缺血性心脏病日住院人数影响的最强效应滞后期分别为滞后3、3、0天,污染物浓度每增加一个四分位数间距缺血性心脏病日住院人数增加的RR值分别为1.04(95%CI:1.01-1.07)、1.03(95%CI:1.02-1.09)、1.14(95%CI:1.06-1.22),其暴露-反应系数为污染物浓度每增加10μg/m,≥65岁缺血性心脏病日住院人数增加的百分比分别为0.55%、0.03%、2.71%。双污染模型中,分别调整NO、PM、PM进入SO模型,SO、NO、PM进入CO模型,SO、NO、CO、O进入PM模型后的调整模型具有统计学意义。5.按季节分析:单污染模型中,PM和PM在春季对缺血性心脏病日住院人数影响的最强效应滞后期分别为滞后0、5天,污染物浓度每增加一个四分位数间距缺血性心脏病日住院人数增加的RR值分别为1.02(95%CI:1.01-1.07)、1.07(95%CI:1.01-1.13),其暴露-反应系数为污染物浓度每增加10μg/m,春季缺血性心脏病日住院人数增加的百分比分别为0.24%、1.35%。双污染模型中,分别调整SO、NO、CO、O进入PM模

关键词：大气污染缺血性心脏病日住院人数时间序列研究广义相加模型

气候、空气污染、绿地因素对广州市银屑病门诊就诊人数影响的时间序列研究

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气候、空气污染、绿地因素对广州市银屑病门诊就诊人数影响的时间...

作者：汤竣弛安徽医科大学

学位级别：硕士

背景银屑病是一种发病机制复杂的炎症性皮肤病,既往实验研究显示环境因素可以明显影响银屑病的复发和病情的加重,但气候、空气污染以及绿地因素对银屑病复发和加重的影响人群研究证据依旧不足,污染物和绿地对银屑病的影响及影响模式依... 详细信息

背景银屑病是一种发病机制复杂的炎症性皮肤病,既往实验研究显示环境因素可以明显影响银屑病的复发和病情的加重,但气候、空气污染以及绿地因素对银屑病复发和加重的影响人群研究证据依旧不足,污染物和绿地对银屑病的影响及影响模式依旧不清。本研究旨在分析广州市气候、空气污染、绿地与银屑病门诊就诊人群的暴露反应关系,以阐明诱发银屑病复发和加重的环境因子,从而为临床上指导银屑病病人健康管理提供科学依据。方法本研究采用时间序列研究设计。广州市银屑病门诊就诊数据通过广东省皮肤病医院门诊就诊数据系统收集,收集的时段为2016-1-1至2020-12-31,收集的变量包括:性别、年龄、第一诊断、就诊时间、常住地址信息。在就诊数据集的基础上,纳入门诊第一诊断为银屑病(International Classification of Diseases 10th revision,ICD-10:L40)的患者信息,并排除1.信息不全的患者,2.常住地非广州市的患者,3.仅为规律开药的患者信息后作为研究对象。同时间段里每日的气候变化数据、空气污染数据、绿地数据分别从广州国家气象监测站、国家空气质量控制中心广州站、美国国家地质勘探局全球卫星数据获得。气候变量包括:平均气温、平均气压、平均相对湿度、日照时数的逐日均值。空气污染物变量包括:PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3的逐日均值。绿地数据变量选用植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC)的卫星遥感数据的逐月均值。数据分析分三个阶段进行。第一步,采用描述性分析、季节分解、斯皮尔曼相关性分析探索各环境因子与银屑病门诊就诊人数的关联。第二步,运用分布滞后非线性模型分别分析气候、空气污染、绿地对银屑病门诊就诊人数的暴露-反应关系、滞后效应、累积效应。在进行了初筛后,在气候模型中纳入因素包括平均气温、平均气压、平均相对湿度,滞后天数为7天,纳入的协变量包括:长期趋势、星期几、节假日数据。使用调整后的相对危险度(RR)作为参考指标,根据信息赤池准则判定最佳模型。空气污染模型中,纳入因素包括PM10、SO2、NO2,滞后天数为7天,纳入的协变量包括:平均气温、平均气压、平均相对湿度、长期趋势、星期几、节假日数据。第三步,采用亚组分析识别脆弱人群。通过进行性别、年龄、季节分层,比较了在不同环境因素下各层次人群受影响大小。通过对NDVI进行分级,并将不同级别的污染物因素分别拟合模型,进一步比较了NDVI对污染物影响银屑病的修饰效应。层间差异的比较采用I检验。结果(1)本研究共收集了2016-1-1至2020-12-31期间广东省皮肤病医院共124158条患者就诊数据(平均年龄42±16.2岁)和同期的气候、污染物、绿地卫星数据。(2)气候方面广州市相对低温和干燥时对银屑病具有明显危险性,在暴露当天低温时比高温时门诊就诊风险最多增加了30.74%(RR=1.290,95%CI:22.82%～39.86%),低湿度对比高湿度时环境门诊就诊风险最多增加了66.40%(RR=1.577,95%CI:54.71%～79.38%),且在滞后4天也有类似的效应,但两者均没有累积效应。气压对银屑病门诊的影响是滞后的具有累积效应的,在lag5/6时高气压会使银屑病危险度明显升高,门诊就诊风险分别最高增加了14.45%(RR=1.007,95%CI:12.91%～16.08%)和16.44%(RR=1.045,95%CI:12.35%～21.15%),而7天累积后高气压环境的门诊就诊风险增加了26.13%(RR=1.084,95%CI:18.78%～35.09%)。(3)空气污染物方面暴露于高浓度PM10和NO2当天的银屑病门诊风险较低浓度时分别最多增加了31.27%(RR=1.199,95%CI:22.51%～41.06%)和5.87%(RR=1.188,95%CI:11.65%～20.27%)。而对于SO2明显的趋势发生在滞后1天和6天(lag1/6),出现了随SO2浓度上升,银屑病门诊风险降低的趋势,lag1时高浓度SO2较低浓度时银屑病门诊风险降低了11.4%(RR=0.887,95%CI:6.28%～16.24%)。在建立多污染物因素模型分析后发现三种污染物间存在了相互作用,对银屑病门诊风险共同影响与单一污染物因素影响不同,具体表现为在PM10模型中纳入NO2后RR明显降低,为0.969(95%CI:0.960-0.978)。在SO2模型中纳入PM10和NO2后RR均有显著降低,分别为0.887(95%CI:0.839-0.938)和0.782(95%CI:0.745-0.821)。(4)在进行亚组分析时,将年份按冷季和暖季,人群按性别和年龄进行分组。研究发现冷季(5月至10月)部分环境因素危

关键词：银屑病气候空气污染物绿地时间序列研究