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目的 分析南昌市空气污染的主要特征,并探讨空气污染的暴露〔尤其是细颗粒物(PM2.5)〕与重症医学科(ICU)重症肺炎患者病情发展的相关性及其滞后效应.方法 选择2014年1月1日至2016年12月31日江西省人民医院ICU收治的居住地为南昌市的2454例患者,根据诊断将患者分为肺炎组(156例)和非肺炎组(2298例).记录患者一般临床特征及研究期间南昌市的空气污染情况;采用多元回归模型分析气象因素对肺炎患者病情的影响程度,用优势比(OR)反映空气污染的暴露与肺炎患者病情发展的关联强度,用95%可信区间(95%CI)反映关联强度的可信程度;建立分布滞后非线性模型(DLNM),以评估空气质量参数对时间滞后效应的影响.结果 2014至2016年南昌市空气污染情况,总体来看:一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)年均浓度值较低,但CO和NO2年均浓度值在2015年后有所回升,而SO2年均浓度值在2015年后迅速下降;PM2.5年均浓度值在2014年下降之后趋于平缓;可吸入颗粒物(PM10)年均浓度值在2014年有所下降后2015年又继续回升;臭氧(O3)年均浓度值从2014至2016年呈持续升高的趋势.与非肺炎组比较,肺炎组患者年龄大,男性患者比例高,并具有更高的预期病死率和急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)评分;且入ICU当日平均气温低,空气污染物

作者:夏文翰;李婷玉;贺慧为;杨春丽

来源:中华危重病急救医学 2018 年 30卷 8期

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作者:
夏文翰;李婷玉;贺慧为;杨春丽
来源:
中华危重病急救医学 2018 年 30卷 8期
标签:
空气污染 肺炎 细颗粒物 多元回归模型 Air pollution Pneumonia PM2.5 Multiple regression model
目的 分析南昌市空气污染的主要特征,并探讨空气污染的暴露〔尤其是细颗粒物(PM2.5)〕与重症医学科(ICU)重症肺炎患者病情发展的相关性及其滞后效应.方法 选择2014年1月1日至2016年12月31日江西省人民医院ICU收治的居住地为南昌市的2454例患者,根据诊断将患者分为肺炎组(156例)和非肺炎组(2298例).记录患者一般临床特征及研究期间南昌市的空气污染情况;采用多元回归模型分析气象因素对肺炎患者病情的影响程度,用优势比(OR)反映空气污染的暴露与肺炎患者病情发展的关联强度,用95%可信区间(95%CI)反映关联强度的可信程度;建立分布滞后非线性模型(DLNM),以评估空气质量参数对时间滞后效应的影响.结果 2014至2016年南昌市空气污染情况,总体来看:一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)年均浓度值较低,但CO和NO2年均浓度值在2015年后有所回升,而SO2年均浓度值在2015年后迅速下降;PM2.5年均浓度值在2014年下降之后趋于平缓;可吸入颗粒物(PM10)年均浓度值在2014年有所下降后2015年又继续回升;臭氧(O3)年均浓度值从2014至2016年呈持续升高的趋势.与非肺炎组比较,肺炎组患者年龄大,男性患者比例高,并具有更高的预期病死率和急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)评分;且入ICU当日平均气温低,空气污染物