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目的 研究成都市空气PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊人次的关系.方法 收集成都市3家综合性医院2013年逐日呼吸系统疾病门诊人次数、空气污染物及相关气象指标.采用Poisson广义相加模型(Generalized Additive Model,GAM),分析PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊量的关系及滞后效应.结果 2013年,成都市PM2.5年均浓度为96.9 μg/m3;Spearman等级相关分析显示,呼吸系统疾病门诊人次与多种污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10)浓度呈正相关(P<0.05).通过GAM分析,调整气象指标、星期几效应、节假日效应等因素后,PM2.5日均浓度每增加10 μg/m3,预计呼吸系统疾病门诊人次增长0.58% (95%CI:0.32%~0.84%).结论 成都市空气PM2.5浓度增高可能会导致呼吸系统疾病门诊量增加,应进一步加强监测,减少污染物排放以保护居民健康.

作者:段振华;高绪芳;杜慧兰;覃芳葵;陈俊;鞠勇;伍霞;胡燕

来源:现代预防医学 2015 年 42卷 4期

知识库介绍

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作者:
段振华;高绪芳;杜慧兰;覃芳葵;陈俊;鞠勇;伍霞;胡燕
来源:
现代预防医学 2015 年 42卷 4期
标签:
空气污染 PM2.5 呼吸系统疾病 广义相加模型 Air pollution PM2.5 Respiratory diseases Generalized additive model
目的 研究成都市空气PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊人次的关系.方法 收集成都市3家综合性医院2013年逐日呼吸系统疾病门诊人次数、空气污染物及相关气象指标.采用Poisson广义相加模型(Generalized Additive Model,GAM),分析PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊量的关系及滞后效应.结果 2013年,成都市PM2.5年均浓度为96.9 μg/m3;Spearman等级相关分析显示,呼吸系统疾病门诊人次与多种污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10)浓度呈正相关(P<0.05).通过GAM分析,调整气象指标、星期几效应、节假日效应等因素后,PM2.5日均浓度每增加10 μg/m3,预计呼吸系统疾病门诊人次增长0.58% (95%CI:0.32%~0.84%).结论 成都市空气PM2.5浓度增高可能会导致呼吸系统疾病门诊量增加,应进一步加强监测,减少污染物排放以保护居民健康.