重庆市主城区域2014-2018年大气污染物PM 2.5 对居民呼吸系统疾病死亡影响的时间序列研究

发布时间：2021-08-31 08:06

　　目的分析重庆市5个主要城区细颗粒物(PM_2.5)对居民呼吸系统疾病死亡的影响。方法收集重庆市5个城区2014年1月1日至2018年12月31日PM_2.5日均浓度、呼吸系统疾病死亡数据和气象监测数据。采用广义相加模型,控制长期趋势、气象因素及星期几效应等混杂因素,分析PM_2.5单独暴露及其与二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）联合暴露时对全人群及不同性别人群呼吸系统疾病死亡的急性效应。结果 2014-2018年重庆市5个城区PM_2.5日均浓度为51.08μg/m3。单污染模型显示,PM_2.5对全人群呼吸系统疾病死亡的影响在滞后2d时最大,其浓度每升高10μg/m3导致全人群呼吸系统疾病死亡率增加0.98%（95%CI:0.28%～1.69%）;女性、男性分别在滞后1d和2d时效应最大,PM_2.5对女性呼吸系统疾病死亡率的影响高于男性,其浓度每升高10μg/m3对应的死亡率分别增加1.45%(95%CI:0.40%～_2.5

【文章来源】：重庆医学. 2020,49(22)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

2014-2018年重庆市呼吸系统疾病日死亡数与PM2.5日均浓度的时间趋势

在单污染模型的基础上，选择各人群对应的最大滞后效应，分别纳入SO2、NO2、CO及全部污染物建立双污染物模型及全污染模型，见图3。在全人群中，校正CO后，PM2.5对呼吸系统疾病死亡的影响改变不大，当PM2.5日均浓度每升高10μg/m3，全人群呼吸系统疾病死亡率增加0.98%(95%CI:0.13%～1.85%）；分别校正SO2、NO2及全部污染物的影响时，PM2.5效应降低且效应值无统计学意义。在男性中，校正SO2、NO2、CO及全部污染物，PM2.5效应降低且均无统计学意义。在女性中，校正SO2、NO2、CO及全部污染物后，PM2.5效应增强且均有统计学意义；在全污染模型中PM2.5日均浓度每升高10μg/m3，女性呼吸系统疾病死亡率增加2.11%(95%CI:0.57%～3.67%）。图3 多污染模型中PM2.5浓度每升高10μg/m3不同人群呼吸系统疾病死亡的RR值

多污染模型中PM2.5浓度每升高10μg/m3不同人群呼吸系统疾病死亡的RR值

【参考文献】：
期刊论文
[1]常州市大气细颗粒物对老年人死亡影响的时间序列研究[J]. 陈志永,陈小岳,董慧斌,王珂.  现代预防医学. 2019(07)
[2]大气PM2.5对呼吸系统疾病死亡率影响的Meta分析[J]. 顾雯雯,杨洛贤,程庆林.  预防医学. 2018(11)
[3]成都市PM2.5水平与人群呼吸系统疾病死亡的时间序列研究[J]. 曾婕,刘睿聪,陈剑宇,金立坚,蒋先雁,周亮,张丽.  江苏预防医学. 2017(02)
[4]上海市大气污染对不同特征居民呼吸疾病就诊人数影响[J]. 牟喆,耿福海,叶晓芳,杨丹丹,周骥,王爱荣,彭丽.  中国公共卫生. 2016(04)
[5]重庆市2014年成年人吸烟、戒烟行为及认知现状调查[J]. 沈卓之,丁贤彬,毛德强,张春华,吕晓燕,焦艳,漆莉.  中华流行病学杂志. 2015 (11)

硕士论文
[1]兰州市大气污染与呼吸、循环系统疾病死亡的时间序列分析[D]. 王任洪.兰州大学 2017



本文编号：3374538