【摘 要】
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目的:本研究通过收集、整理和分析武汉市空气污染物和呼吸系统疾病住院的数据,了解武汉市空气污染的基本情况,定量探索污染物对每天呼吸系统疾病住院人次的影响,分析不同人群暴露于空气污染物的敏感性,筛选出受空气污染影响的脆弱人群,为空气污染的早期风险预警和制定科学有效的环境健康政策提供理论依据。方法:收集2017年1月1日至2018年12月31日在武汉市因呼吸系统疾病住院的患者信息,并收集武汉市同期的空气
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目的:本研究通过收集、整理和分析武汉市空气污染物和呼吸系统疾病住院的数据,了解武汉市空气污染的基本情况,定量探索污染物对每天呼吸系统疾病住院人次的影响,分析不同人群暴露于空气污染物的敏感性,筛选出受空气污染影响的脆弱人群,为空气污染的早期风险预警和制定科学有效的环境健康政策提供理论依据。方法:收集2017年1月1日至2018年12月31日在武汉市因呼吸系统疾病住院的患者信息,并收集武汉市同期的空气污染物PM10、PM2.5、CO、SO2、O3、NO2浓度以及气象条件的数据。描述武汉市每天呼吸系统疾病住院人次、污染物浓度、气象因素的集中趋势、离散趋势和时序分布特征。采用Spearman相关系数展示空气污染物浓度、住院人次、气象条件之间的相关性大小。建立以每日呼吸系统疾病住院人数为结局,对数函数为连接函数的广义可加模型,在调整星期几效应、长期效应、节假日效应、温度和相对湿度之后,定量分析各类空气污染物对人群呼吸系统疾病住院量的影响。评估不同性别、不同年龄的亚组人群对于空气污染物暴露而住院的易感性程度。并构建非线性的空气污染物对人群健康影响的暴露效应关系曲线,探讨污染物浓度动态变化下的健康效应趋势。结果:研究期间武汉市空气污染状况不容乐观,NO2、PM10和PM2.5的年均浓度分别为44.95μg/m~3、83.12μg/m~3和49.60μg/m~3,均超过国家空气质量二级标准限值。Spearman相关系数显示住院量与PM10、PM2.5、CO、SO2、NO2之间都呈现出正相关关系（P<0.05）,与温度和O3呈现负相关（P<0.05）。广义可加模型结果发现,PM10和PM2.5的影响呈现出随着滞后天数的增加而减小的趋势。污染物NO2、PM10和PM2.5的浓度每增加10μg/m~3时,在暴露当天人群呼吸系统住院量分别会增加0.67%（95%CI:0.02%～1.32%）、0.40%（95%CI:0.16%～0.64%）和0.68%（95%CI:0.25%～1.10%）,具有明显的即时效应。PM10对女性的影响比男性大,每增加10μg/m~3浓度,女性的住院量会增加0.44%（95%CI:0.13%～0.74%）。PM2.5和NO2对女性呼吸系统疾病住院也有影响（P<0.05）,但是并未在男性中发现其有显著影响（P>0.05）。NO2、PM10和PM2.5对儿童都有显著的影响（P<0.05）,但是在老年人群中并未发现显著影响（P>0.05）,在15～64岁人群中,仅有PM2.5对住院量有显著影响（P<0.05）。结论:不同的空气污染物对人群呼吸系统疾病住院量的影响存在差异,多数体现在即时效应上。受空气污染物影响的易感人群主要包括女性以及14岁以下儿童。政府及相关环保部门应根据当地实际情况制定相应的政策方针以减小空气污染的危害。
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