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目的 探讨北京市大气PM2.5对医院儿科门诊量的影响.方法 采用基于泊松回归的广义线性模型(GLM),控制时间的长期趋势、季节趋势、星期几效应、节假日效应、流感、气象因素等混杂因素后,分析2013-2015年北京市大气PM2.5对某医院儿科门诊量的影响.结果 单污染物模型分析显示PM2.5对儿科总门诊量、儿科呼吸系统疾病门诊量和儿科其他疾病门诊量的影响均有统计学意义,且以当天的效应最强,PM2.5浓度每升高10μg/m3,上述门诊量分别增加0.525%(95%CI:0.428%~0.622%)、0.589%(95%CI:0.473%~0.706%)、0.393%(95%CI:0.218%~0.569%).多污染物模型分析结果显示,引入其他污染物后,PM2.5对儿科总门诊量和呼吸系统疾病门诊量的影响仍有统计学意义,PM2.5浓度每升高10μg/m3,上述门诊量分别增加0.570(0.342~0.797)、0.697(0.421~0.973);PM2.5对儿科其他疾病门诊量的影响无统计学意义.结论 北京市PM2.5浓度升高可能会引起医院儿科呼吸系统疾病门诊量的增加.

作者:李文静;张美云;万博宇;马聪兴;温雯;魏云芳

来源:现代预防医学 2018 年 45卷 7期

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作者:
李文静;张美云;万博宇;马聪兴;温雯;魏云芳
来源:
现代预防医学 2018 年 45卷 7期
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PM2.5 儿科门诊 时间序列分析 PM2.5 Outpatient visit of pediatric department Time-series
目的 探讨北京市大气PM2.5对医院儿科门诊量的影响.方法 采用基于泊松回归的广义线性模型(GLM),控制时间的长期趋势、季节趋势、星期几效应、节假日效应、流感、气象因素等混杂因素后,分析2013-2015年北京市大气PM2.5对某医院儿科门诊量的影响.结果 单污染物模型分析显示PM2.5对儿科总门诊量、儿科呼吸系统疾病门诊量和儿科其他疾病门诊量的影响均有统计学意义,且以当天的效应最强,PM2.5浓度每升高10μg/m3,上述门诊量分别增加0.525%(95%CI:0.428%~0.622%)、0.589%(95%CI:0.473%~0.706%)、0.393%(95%CI:0.218%~0.569%).多污染物模型分析结果显示,引入其他污染物后,PM2.5对儿科总门诊量和呼吸系统疾病门诊量的影响仍有统计学意义,PM2.5浓度每升高10μg/m3,上述门诊量分别增加0.570(0.342~0.797)、0.697(0.421~0.973);PM2.5对儿科其他疾病门诊量的影响无统计学意义.结论 北京市PM2.5浓度升高可能会引起医院儿科呼吸系统疾病门诊量的增加.