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目的 探讨北京市日均气温与每日湿疹门诊人次的相关性.方法 收集2012年4月至2014年4月期间北京市气象因素(日均气温、相对湿度等)、大气污染物(PM2.5、PM10、SO2和NO2)浓度及该期间就诊于某医院的北京户籍湿疹病例.采用分布滞后非线性模型(DLNM),通过平滑函数控制长期趋势、节假日效应和星期几效应,拟合日均气温与每日门诊人次的暴露-反应关系模型,分析北京市日均气温与湿疹门诊人次的相关性.结果 日均气温与每日湿疹门诊人次的暴露-反应关系呈“U”型,最适气温为10℃.对于总人群、女性、儿童、15~34岁人群,高温在不同滞后时间的累积效应均高于低温的累积效应;在滞后0~15 d时,高温(P99,30.44℃)相对于最适气温,总人群、女性、儿童和15~34岁人群因湿疹就诊的RR值分别为1.87(95%CI:1.14~3.07),1.62 (95%CI:1.01 ~2.58),1.44(95%CI:0.55~3.78)和1.13(95%CI:0.72~1.75).对于男性和60岁以上人群,气温对湿疹门诊人次的影响主要表现为低温的累积效应;在滞后0~15d时,低温(P1,-8.04℃)相对于最适气温,60岁以上人群因湿疹就诊的RR值为2.23 (95%CI:1.09~4.55).结论 高温和低温均可引起湿疹就诊风险增加,且滞后效应约为15 d.

作者:王旭英;吕宏梅;李国星;金晓滨;刘玮;梁凤超;田霖;陈实;潘小川

来源:环境与健康杂志 2015 年 32卷 6期

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王旭英;吕宏梅;李国星;金晓滨;刘玮;梁凤超;田霖;陈实;潘小川
来源:
环境与健康杂志 2015 年 32卷 6期
标签:
日均气温 湿疹 分布滞后非线性模型 最适气温 热效应 冷效应 Daily mean temperature Eczema Distributed lag non-linear model Optimum temperature Hot effects Cold effects
目的 探讨北京市日均气温与每日湿疹门诊人次的相关性.方法 收集2012年4月至2014年4月期间北京市气象因素(日均气温、相对湿度等)、大气污染物(PM2.5、PM10、SO2和NO2)浓度及该期间就诊于某医院的北京户籍湿疹病例.采用分布滞后非线性模型(DLNM),通过平滑函数控制长期趋势、节假日效应和星期几效应,拟合日均气温与每日门诊人次的暴露-反应关系模型,分析北京市日均气温与湿疹门诊人次的相关性.结果 日均气温与每日湿疹门诊人次的暴露-反应关系呈“U”型,最适气温为10℃.对于总人群、女性、儿童、15~34岁人群,高温在不同滞后时间的累积效应均高于低温的累积效应;在滞后0~15 d时,高温(P99,30.44℃)相对于最适气温,总人群、女性、儿童和15~34岁人群因湿疹就诊的RR值分别为1.87(95%CI:1.14~3.07),1.62 (95%CI:1.01 ~2.58),1.44(95%CI:0.55~3.78)和1.13(95%CI:0.72~1.75).对于男性和60岁以上人群,气温对湿疹门诊人次的影响主要表现为低温的累积效应;在滞后0~15d时,低温(P1,-8.04℃)相对于最适气温,60岁以上人群因湿疹就诊的RR值为2.23 (95%CI:1.09~4.55).结论 高温和低温均可引起湿疹就诊风险增加,且滞后效应约为15 d.