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2020, 37(8):741-746.doi:10.13213/j.cnki.jeom.2020.20119

上海市大氣污染與某綜合醫院兒科呼吸系統疾病門診人次的關系


1a. 上海市疾病預防控制中心/上海市預防醫學研究院公共服務與健康安全評價所, 上海 200336 ;
1b. 上海市疾病預防控制中心/上海市預防醫學研究院健康危害因素監測與控制所, 上海 200336 ;
1c. 上海市疾病預防控制中心/上海市預防醫學研究院辦公室, 上海 200336 ;
2. 上海市徐匯區疾病預防控制中心環境職業衛生科, 上海 200237

收稿日期: 2020-03-12;  錄用日期:2020-05-20;  發布日期: 2020-09-07

基金項目: 國家空氣污染對人群健康影響監測項目(無編號);上海市科技創新行動計劃-自然科學基金資助項目(19ZR1444300)

通信作者: 許慧慧, Email: [email protected]; [email protected]   許東, Email:   

作者簡介: 張莉君(1979-), 女, 碩士, 副主任醫師; E-mail:[email protected]

倫理審批??已獲取

利益沖突??無申報

[背景] 國內外研究顯示,大氣污染物濃度升高與兒童肺功能降低、呼吸系統疾病及癥狀的發生密切相關。

[目的] 分析上海市某區大氣污染物日均濃度與兒童呼吸系統疾病日門診人次的相關性。

[方法] 收集2013—2018年上海市某綜合醫院兒科呼吸系統疾病日門診人數,及距離最近的1個空氣質量監測點的大氣污染物監測資料,包括細顆粒物(PM2.5)、可吸入顆粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)、臭氧(O3)和一氧化碳(CO)及氣象指標(溫度、相對濕度)的日均值,采用基于Poisson分布的廣義線性時間序列模型,分析大氣污染對兒科呼吸系統疾病門診人次的滯后效應(lag0~lag7)和累積滯后效應(lag01~lag07)。

[結果] 6種污染物濃度在不同時間每增加10 μg·m-3對兒童呼吸系統疾病門診量有不同程度的影響。PM2.5在lag4的滯后效應和lag07的累積滯后效應最為顯著,超額就診風險(ER)為0.32%(95% CI:0.12%~0.53%)和0.59%(95% CI:0.15%~1.03%);PM10在lag3對門診量有滯后影響,ER為0.19%(95% CI:0.00%~0.37%);NO2在lag3的滯后效應和lag07的累積滯后效應最為顯著,ER分別為1.11%(95% CI:0.71%~1.51%)和3.05%(95% CI:2.24%~3.87%);SO2在lag4的滯后效應和lag07的累積滯后效應最為顯著,ER分別為1.86%(95% CI:1.08%~2.65%)和4.90%(95% CI:3.31%~6.51%);O3與門診量呈負相關,lag6的滯后效應和lag07的累積滯后效應最顯著,ER分別為-0.21%(95% CI:-0.38%~-0.05%)和-0.56%(95% CI:-0.93%~-0.20%);CO對兒童呼吸系統疾病的滯后效應主要體現在lag4和lag5,ER分別為0.30%(95% CI:0.07%~0.53%)和0.24%(95% CI:0.01%~0.47%)(P < 0.05或P < 0.01)。多污染物模型分析顯示:當SO2、NO2與PM2.5、O3和CO共存時,SO2和NO2的效應更穩健,ER分別為1.54%(95% CI:0.49%~2.60%)和1.21%(95% CI:0.67%~1.74%);當NO2與PM10、O3和CO共存時,NO2對門診量影響最大,ER為1.41%(95% CI:0.88%~1.95%)(P < 0.01)。

[結論] 上海市大氣污染物PM2.5、PM10、NO2、SO2和CO水平與兒科呼吸系統疾病門診人次間存在正相關關系,O3與門診人次呈負相關,SO2和NO2在污染物聯合效應中作用更穩健。

關鍵詞: 大氣污染物;  兒童;  呼吸系統疾病;  時間序列分析 

大氣污染及其健康影響是我國公共衛生研究的熱點問題,尤其自2013年發生大范圍以PM2.5為表征的霧霾污染以來,大氣污染及其健康影響受到了政府和公眾的高度關注[1]。國內外研究均顯示,大氣污染物濃度的升高與人群呼吸系統疾病、心血管系統疾病及死亡率存在明顯的相關關系[2-3]。歐盟、巴西等國家和地區的空氣污染與健康的研究結果均表明,大氣污染物濃度升高,兒童呼吸系統疾病發生率上升,且不同的大氣污染物濃度對不同年齡、不同疾病類別產生的健康效應也不同[4-6]。兒童處于生長發育期,大氣污染物濃度升高與兒童肺功能降低、呼吸系統疾病及癥狀的發生及神經系統發育受損都密切相關[7-8]。為研究上海市近年來的大氣污染對兒童呼吸系統健康狀況的急性效應,本研究收集了2013—2018年上海市某綜合醫院兒科每日門診數據及同期環保、氣象監測數據,通過采用廣義線性模型(generalized linear models,GLM)定量分析了上海市大氣污染對兒童呼吸系統健康的影響。

1   材料與方法

1.1   資料來源

選取上海市市區某綜合型三甲醫院為監測點,該院設立獨立兒科門診(兒科門診中上海市患兒占近90%),通過醫院信息系統獲取2013—2018年兒科呼吸系統疾病和癥狀每日就診人數,包括國際疾病分類第十版(International Classification of Disease 10th Revision,ICD-10)中的呼吸系統疾病和癥狀J00~J99、R04~R07和R09.0~R09.3。從上海市環境保護局距離該院最近的環保監測點(直線距離約2.5km)收集同期每日污染物監測數據,指標涵蓋細顆粒物(fine particulate matter with median aerodynamic diameter ≤ 2.5μm,PM2.5)、可吸入顆粒物(particulate matter with median aerodynamic diameter ≤ 10μm,PM10)、二氧化氮(nitrogen dioxide,NO2)、二氧化硫(sulfur dioxide,SO2)、臭氧(ozone,O3)和一氧化碳(carbon monoxide,CO)質量濃度(下稱濃度)。從上海市氣象局收集同期氣象監測數據,指標包括日平均溫度、日平均相對濕度。本研究經上海市疾病預防控制中心倫理審查委員會審批通過,編號:2019-19。

1.2   分析方法

以Excel 2010建立數據庫,R 3.6.3進行統計分析。研究期間的日門診就診人次數、大氣污染物濃度、氣象指標均采用均數、標準差、最小值、最大值和四分位數(P25、P50、P75)描述。采用Spearman相關分析探索大氣污染物、氣象指標之間的相關性。每日兒童呼吸系統疾病門診就診人次數服從半泊松回歸分布,采用GLM擬合,采用自然樣條平滑函數擬合時間序列的長期趨勢和季節趨勢,模型中同時控制氣象因素、星期幾效應的混雜影響,日均溫度、相對濕度均使用自然樣條平滑函數擬合,依據文獻報道[9]和經驗值法,長期趨勢和季節趨勢自由度選擇7年-1,各氣象指標自由度選3,星期幾效應以分類變量形式納入模型。依據赤池信息法則確定模型優劣。GLM為:lgEyt)= βZt+nst,υ)+nsTtemp,υ)+nsHhumidity,υ)+as.factorDdow)+Iintercept。式中:Eyt)為第t日門診就診人次;β為暴露反應關系系數;Zt為第t日大氣氣態污染物濃度,μg·m-3;ns為自然平滑樣條函數;t為日期變量,υ為自由度;Ttemp為第t日的平均溫度,單位:℃;Hhumidity為第t日相對濕度,單位:%;Ddow為反映星期幾效應的啞變量;as.factor 為對象轉化函數,將變量轉化為因子型;Iintercept為常數截距項。

對當日(lag0)的大氣污染物與門診日就診量開展分析,并開展滯后效應和累積滯后效應分析,最終確定報道0~7 d的滯后效應(lag0~lag7)和累積滯后效應(lag01~lag07)。計算大氣污染物濃度每升高10 μg·m-3,門診量增加的超額危險度(excess risk,ER)及其95%置信區間(confidence interval,CI)。

2   結果

2.1   一般情況

2013年1月1日—2018年12月31日該綜合醫院兒科門診就診量合計777 865人次,日均就診量355人次。6年間,PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3和CO日均濃度分別為48.60、63.96、47.63、15.86、120.09、857.35 μg·m-3;研究期間的平均氣溫為17.97℃,平均相對濕度為69.45%。各指標具體分布特征見表 1。

表1

2013—2018年上海市某醫院兒科呼吸系統疾病門診人次、大氣污染物與氣象因素分布特征

Table1.

Descriptive statistics of pediatric respiratory disease outpatients in a hospital, air pollutant levels, and meteorological factor levels in Shanghai from 2013 to 2018

2.2   大氣污染物與氣象指標的相關性

每日大氣污染物濃度和氣象指標的相關性分析結果顯示,大氣污染物濃度與氣象指標之間存在相關關系:其中相關性最明顯的是PM2.5與PM10r=0.881),其次為PM10與SO2r=0.727);除O3與平均溫度呈正相關外,其他大氣污染物均與平均溫度和平均相對濕度呈負相關。各指標間相關關系見表 2。

表2

2013—2018年上海市某監測點大氣污染物與氣象因素的相關性(r

Table2.

Spearman correlation between air pollutants and meteorological variables in a spot in Shanghai from 2013 to 2018 (r)

2.3   暴露反應關系

2.3.1   單污染物模型

單污染物模型顯示,6種污染物對兒童呼吸系統疾病的門診量均有不同程度的影響(P < 0.05或P < 0.01)。在lag3、lag4和lag04~lag07,PM2.5每升高10 μg·m-3,對兒童呼吸系統疾病門診量有滯后影響及累積滯后影響,分別在lag4和lag07影響最為顯著,ER為0.32%(95%CI:0.12%~0.53%)和0.59%(95%CI:0.15%~1.03%);PM10僅在lag3對兒童呼吸系統疾病門診量有滯后影響,ER為0.19%(95%CI:0.00%~0.37%);NO2在lag0~lag7和lag01~lag07對兒童呼吸系統疾病門診量均有不同程度的滯后影響及累積滯后影響,分別在lag4和lag07效應最為顯著,ER分別為1.06%(95%CI:0.67%~1.45%)和3.05%(95%CI:2.24%~3.87%);SO2在lag0~lag7和lag01~lag07對兒童呼吸系統疾病門診量均有不同程度的滯后影響及累積滯后影響,分別在lag4和lag07影響最為顯著,ER分別為1.86%(95%CI:1.08%~2.65%)和4.90%(95%CI:3.31%~6.51%);O3濃度與兒童呼吸系統疾病門診量呈負相關,lag6和lag07的效應最明顯,ER分別為-0.21%(95%CI:-0.38%~-0.05%)和-0.56%(95%CI:-0.93%~-0.20%)。CO濃度對兒童呼吸系統疾病的影響主要體現在lag4和lag5,ER分別為0.30%(95%CI:0.07%~0.53%)和0.24%(95%CI:0.01%~0.47%)。比較后發現,lag3時PM2.5、PM10、SO2和NO2對兒童呼吸系統疾病門診量均呈有不同程度的影響,分別使門診量增加0.28%、0.19%、1.11%、1.82%。詳見表 3。

表3

2013—2018年大氣污染物對上海市某醫院兒科呼吸系統疾病超額就診人數影響的滯后效應

Table3.

Excess risks of pediatric respiratory disease outpatients in a hospital for per 10 μg·m-3 increase in air pollutants in Shanghai from 2013 to 2018 ?單位(Unit): %

2.3.2   多污染物模型

由于大氣污染物的健康影響可能為多種污染物的共同影響,依據共有滯后效應最大化原則及文獻報道[10-11],選擇lag3為最佳滯后日,通過改變控制長期趨勢的時間變量自由度(4~9年-1)來檢驗模型的穩定性。變更自由度后,模型劑量反應關系變化較小,提示模型擬合較好。選擇Spearman相關系數小于0.7的污染物[12],開展多污染物模型分析。模型1納入污染物PM2.5、NO2、SO2、O3和CO,其中對門診量影響最穩健的污染物為NO2和SO2P < 0.01);模型2納入污染物PM10、NO2、O3和CO,其中對門診量影響最大的污染物為NO2P < 0.01)。所以在多污染物模型中,NO2和SO2的影響依然顯著,但PM2.5、PM10、O3、CO污染物效應均被削弱。見表 4。

表4

2013—2018年大氣污染物對上海市某醫院兒科呼吸系統疾病就診人次數的多污染物模型分析

Table4.

Excess risks for per 10 μg·m-3 increase in air pollutants on respiratory disease outpatients in a hospital by multiple-pollutant models in Shanghai from 2013 to 2018 ?單位(Unit): %

3   討論

國內外流行病學研究顯示,大氣污染物短期內濃度升高與人群心血管、呼吸系統等疾病的門診量或死亡率密切相關[13]。兒童處于生長發育期,由于呼吸速率較高,呼吸系統處于生長發育階段,加之免疫系統相對薄弱,導致兒童相比成人對空氣污染更為敏感,所以觀察呼吸系統疾病門診量能較敏感地反映大氣污染物對兒童的健康影響[14]。

Zhang等[13]調查了上海市大氣污染對各種呼吸系統疾病門診量的影響,發現空氣污染每增加一個四分位數間距,兒科呼吸系統疾病、上呼吸道感染和慢性阻塞性肺疾病的急診就診量都明顯增加。Li等[14]調查了空氣污染與合肥0~14歲兒童上呼吸道疾病門診量之間的關聯,發現PM10在lag3和PM2.5、SO2、NO2和CO在lag06使就診風險分別增加0.15%、0.38%、2.92%、4.47%。Zhu等[15]分析了大氣污染與兒童每日下呼吸道感染門診量之間的關聯,發現PM10、NO2和SO2每增加一個四分位數間距,6 d累積門診量分別增加2.8%、4.1%和5.6%。Song等[16]分析了石家莊大氣污染與兒童呼吸系統疾病之間的關聯,lag01時NO2、PM2.5和SO2每增加10 μg·m-3,呼吸系統疾病門診量增加0.66%、0.13%和0.33%。本研究通過時間序列分析,發現PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO 5種污染物每升高10 μg·m-3,對兒童呼吸系統疾病的門診量均有不同程度的影響,但各種污染物效應最明顯的時段和程度不同。在lag3,PM2.5每增加10 μg·m-3兒科呼吸系統疾病就診風險就增加0.28%,PM10會使門診就診風險增加0.19%,NO2使就診風險增加1.11%,SO2使就診風險增加1.82%。由于地區和污染物濃度、成分等差異,本研究發現的就診風險值與文獻報道有不同,但從ER結果比較來看,本研究結果的效應值大小和以上文獻結果較一致,即就診風險值ER表現為SO2>NO2>PM2.5>PM10。所以,就單污染物分析結果來看,SO2和NO2對門診量的影響較其他2種顆粒物顯著。本研究還分析了O3和CO對兒童呼吸系統疾病門診量的影響,發現O3與門診量呈負相關,該結果與以往部分報道不同[17],原因可能在于上海O3污染的季節性明顯,夏季濃度高、冬季濃度低,但兒童呼吸系統疾病的癥狀發生多在冬季,從全年來看O3對兒童呼吸系統門診量的影響被弱化,建議今后開展不同季節O3的健康效應分析。但本研究中報道的O3研究結果與Bono等[18]和Li等[14]的報道結果一致,且發現CO對兒童呼吸系統疾病門診量存在滯后影響。

由于大氣污染物的健康影響可能為多種污染物的共同影響,大多時間序列分析都會擬合多污染物模型開展分析。Li等[14]的研究顯示,大氣污染PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO在單污染物模型中,與0~14歲兒童上呼吸道疾病門診量均呈明顯正相關,但在全污染物模型中,NO2的效應被增強,其他污染物的效應變得無意義。本研究的多污染物模型結果也顯示,當SO2和NO2分別與PM2.5、PM10、CO和O3共存時,SO2和NO2對兒童呼吸系統疾病門診量有較明顯的影響,再次說明多種大氣污染物對兒童呼吸道健康產生聯合影響時,SO2和NO2有更穩健的作用[19-21]。

本項研究,用了連續6年的監測數據分析了上海市大氣污染對兒科呼吸系統疾病門診量的影響,優勢在于數據觀察的時限較同類研究更長,但限于監測系統的限制,無法對兒童的年齡和性別開展更精細的分析,建議后續工作中進一步細化數據收集規則。此外,本研究僅對一個室外監測點和一家醫院的監測數據進行了分析,對全市代表性尚不充分,但本研究結果可以作為類似研究的參考,也可以為監測系統的進一步優化提供借鑒。所以,上海市大氣污染物PM2.5、PM10、NO2、SO2和CO與兒科呼吸系統疾病就診人次間存在正相關關系,SO2和NO2在污染物聯合效應中作用更穩健。針對研究結果,建議衛生部門應開展大氣污染物與兒童呼吸系統疾病的預警研究,政府在開展大氣污染防治的同時,通過提前預報預警,告知市民在大氣污染時對兒童做好個人防護;同時,醫療系統應做好應對門急診人數激增的準備。

表1

2013—2018年上海市某醫院兒科呼吸系統疾病門診人次、大氣污染物與氣象因素分布特征

Table 1

Descriptive statistics of pediatric respiratory disease outpatients in a hospital, air pollutant levels, and meteorological factor levels in Shanghai from 2013 to 2018

表2

2013—2018年上海市某監測點大氣污染物與氣象因素的相關性(r

Table 2

Spearman correlation between air pollutants and meteorological variables in a spot in Shanghai from 2013 to 2018 (r)

表3

2013—2018年大氣污染物對上海市某醫院兒科呼吸系統疾病超額就診人數影響的滯后效應

Table 3

Excess risks of pediatric respiratory disease outpatients in a hospital for per 10 μg·m-3 increase in air pollutants in Shanghai from 2013 to 2018 ?單位(Unit): %

表4

2013—2018年大氣污染物對上海市某醫院兒科呼吸系統疾病就診人次數的多污染物模型分析

Table 4

Excess risks for per 10 μg·m-3 increase in air pollutants on respiratory disease outpatients in a hospital by multiple-pollutant models in Shanghai from 2013 to 2018 ?單位(Unit): %

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[基金項目] 國家空氣污染對人群健康影響監測項目(無編號);上海市科技創新行動計劃-自然科學基金資助項目(19ZR1444300)

[作者簡介]

[收稿日期] 2020-03-12

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