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目的 探讨6种空气污染物对恶性肿瘤患者死亡风险的影响.方法 本研究是采用蚌埠市禹会区2015-2020年恶性肿瘤的发病和死亡信息进行的一项回顾性队列研究.利用中国高分辨率的空气污染数据集(CHAP)收集PM2.5、PM10、NO2、CO、SO2和O3浓度,并分析6种空气污染物之间的Spearman等级相关系数.以6种空气污染物的第1三分位数等分点(Q1组)为基线组,应用Cox比例风险回归模型估计6种空气污染物与恶性肿瘤患者死亡风险的风险比(HR)及其95%的置信区间(95%CI).结果 本研究最终纳入蚌埠市禹会区2015-2020年恶性肿瘤患者3 840例,其中死亡人数为1 443例.Spearman相关分析显示O3与其他污染物之间呈负相关关系,而其他5种污染物互相之间呈正相关关系.Cox比例风险回归模型分析结果显示:除O3外,其他空气污染物在高浓度时与恶性肿瘤的死亡风险呈正相关关系,其中PM2.5的HR(4.553,95%CI:3.853~5.381)最大.O3与恶性肿瘤的死亡风险呈负相关关系.结论 空气污染可以影响致癌过程,对确诊的恶性肿瘤患者死亡风险具有显著的影响.本研究为降低恶性肿瘤患者的死亡风险提供了重要的公共卫生意义.

作者:蔡军;张文浩;张珮瑶;赵珂;贾贤杰;芈静

来源:中华全科医学 2023 年 21卷 5期

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作者:
蔡军;张文浩;张珮瑶;赵珂;贾贤杰;芈静
来源:
中华全科医学 2023 年 21卷 5期
标签:
空气污染 恶性肿瘤 死亡风险 Cox比例风险回归模型
目的 探讨6种空气污染物对恶性肿瘤患者死亡风险的影响.方法 本研究是采用蚌埠市禹会区2015-2020年恶性肿瘤的发病和死亡信息进行的一项回顾性队列研究.利用中国高分辨率的空气污染数据集(CHAP)收集PM2.5、PM10、NO2、CO、SO2和O3浓度,并分析6种空气污染物之间的Spearman等级相关系数.以6种空气污染物的第1三分位数等分点(Q1组)为基线组,应用Cox比例风险回归模型估计6种空气污染物与恶性肿瘤患者死亡风险的风险比(HR)及其95%的置信区间(95%CI).结果 本研究最终纳入蚌埠市禹会区2015-2020年恶性肿瘤患者3 840例,其中死亡人数为1 443例.Spearman相关分析显示O3与其他污染物之间呈负相关关系,而其他5种污染物互相之间呈正相关关系.Cox比例风险回归模型分析结果显示:除O3外,其他空气污染物在高浓度时与恶性肿瘤的死亡风险呈正相关关系,其中PM2.5的HR(4.553,95%CI:3.853~5.381)最大.O3与恶性肿瘤的死亡风险呈负相关关系.结论 空气污染可以影响致癌过程,对确诊的恶性肿瘤患者死亡风险具有显著的影响.本研究为降低恶性肿瘤患者的死亡风险提供了重要的公共卫生意义.