濟南市PM2.5與人體相關疾病發病率的關聯性研究

蔡嫣然　邵雨萌

[摘要] 目的 研究濟南市空氣中PM2.5與臨床呼吸科、心內科和神經內科門診量的關系。 方法 收集濟南市兩家綜合性醫院一年呼吸科、心內科和神經內科門診量、空氣質量及氣象數據，在控制“星期幾效應”、氣象因素等混雜因素的基礎上，運用廣義相加泊松回歸模型分析了PM2.5對其的影響。 結果 在兩日累積PM2.5小于200 μg/m3時，隨著PM2.5的增加，呼吸科門診量增加并不大，當其大于200 μg/m3且小于400 μg/m3時，門診量增加較大，大氣中PM2.5濃度與呼吸科日門診量間存在非線性關系。兩日累積PM2.5濃度與心內科和神經內科門診量呈線性關系，兩日累積PM2.5每增加1 μg/m3，兩醫院心內科、神經內科門診量大約增加1例患者。 結論 隨著空氣中PM2.5濃度的增加，臨床呼吸科、心內科和神經內科門診量有增加趨勢，但PM2.5濃度與不同科室日門診量關系稍有不同。

[關鍵詞] PM2.5；臨床常見疾病；廣義可加模型

[中圖分類號] R195.1 [文獻標識碼] B [文章編號] 1673-9701（2015）16-0114-04

[Abstract] Objective To study the connections between PM 2.5 in the air in Jinan city and the outpatient visits in the department of pneumology， the department of cardiology and the department of neurology. Methods Outpatient visits in the department of pneumology， department of cardiology and department of neurology in two comprehensive hospitals in Jinan， air quality and meteorological data were collected. On the basis of controlling confounding factors such as "day of the week" and meteorological data， generalized additive poisson regression model was applied to analyze the effect of PM 2.5 on the outpatients visits. Results While two-day cumulative PM 2.5 was lower than 200 μg/m3， the increase of outpatients visits in the department of pneumology was not substantial along with the increase of PM 2.5. While PM 2.5 was higher than 200 μg/m3 and lower than 400 μg/m3， the outpatient visits were large. Concentration of PM 2.5 in the atmosphere showed a non-linear connection with daily outpatients visits in the Department of Pneumology. Concentration of two-day cumulative PM 2.5 showed a linear connection with the outpatient visits in department of cardiology and department of neurology. Once the two-day cumulative PM 2.5 increased 1 μg/m3， 1 more patient visited the outpatient of department of cardiology and department of neurology. Conclusion With the increase of PM 2.5 concentration in the air， outpatient visits in the department of pneumology， the department of cardiology and the department of neurology have an increasing trend， but the concentration of PM 2.5 has slight different connections with the daily outpatient visits in different departments.

[Key words] PM2.5； Clinical common diseases； Generalized additive model

空氣中懸浮顆粒物分為大粒徑顆粒物（粒徑在11～100 μm）和可吸入顆粒物（粒徑≤10 μm，即PM10）。PM10又分粗顆粒（粒徑在2.5～10 μm）和細顆粒物（粒徑≤2.5，即PM2.5）。PM2.5又稱可入肺顆粒物，含大量有毒、有害物質，在大氣中的停留時間長、輸送距離遠，易引發哮喘、支氣管炎等疾病[1]。大量研究表明，大氣顆粒物能對人體健康造成巨大損失，且粒徑越小，危害越大。近年來，濟南地區空氣污染嚴重，PM2.5是灰霾天氣的元兇，其給環境和人體健康帶來的危害不容忽視。對顆粒物的定量健康危害評價，已成為WHO、歐盟等國際機構關注的熱點之一。世界衛生組織指出，PM2.5在25 μg/m3以上都對健康有害[2]。大氣污染通常是跨區域的，不利于清潔大氣以及人類環境的可持續發展。目前國外針對霾健康危害的研究主要集中在細顆粒物誘發的健康效應方面，而且國內在以往的研究中，已有大氣污染物組成及對呼吸系統疾病的研究，而對心血管系統發病規律的研究，尤其是在濟南地區并不多見。因此，研究PM2.5與人體各系統疾病的發病率規律，探討濟南地區PM2.5對人體各系統發病率的影響，具有極其重要的意義。

1 資料與方法

1.1 數據來源

2013年11月1日～2014年10月31日濟南市兩家醫院呼吸科、心內科和神經內科日門診數據來源于相應醫院信息系統。日均PM2.5、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）等空氣質量數據及日最低氣溫、最高氣溫等氣象數據等來自于濟南氣象局網站。

1.2 統計方法

1.2.1 自變量的確定 在本研究中，由于二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）和一氧化碳（CO）間存在共線性（任意兩者間的相關系數均>0.742），為提高模型估計的準確性，我們采用主成分分析法提取三變量的公因子Factor1（其累積貢獻率為86.097%）作為研究的自變量。日最低氣溫與最高氣溫間的Pearson相關系數為0.972，本研究采用最低氣溫（Tmin）作為自變量。采用互相關分析探索PM2.5對反應變量的滯后效應，根據互相關系數，在考慮暴露累積效應的基礎上，本研究取當日及滯后一階PM2.5之和（PM2.5td）作為自變量。為控制“星期幾效應”，本研究提取了星期因子（Week）作為自變量。

1.2.2 統計模型的選擇 本研究以呼吸科、心內科和神經內科日門診人數為反應變量，其近似服從Poisson分布。由于上述自變量與日門診量間可能為非線性關系，本研究采用廣義可加模型擬合數據，其連接函數（link function）為對數函數。公式如下：

式中：E（μt）為第t天門診量的預期值；Xj為與反應變量呈非線性關系的自變量；Xi為與反應變量呈線性關系的自變量；βi為回歸系數；fj為平滑樣條函數。以上統計分析采用SAS9.2進行分析，小概率事件的標準α<0.05。

2 結果

2.1 描述性分析

研究期間（2013年11月1日～2014年10月31日）兩醫院呼吸科、心內科和神經內科共有病例93167例，三科室門診量分別為30837例（占33.10%）、36109例（占38.76%）和26221例（占28.14%）。男性與女性的比例為0.96：1，最小年齡為1歲，最大年齡為114歲，平均年齡為56.48歲。門診患者最少的1 d為56例，最多的1 d為579例，平均255.25例。1周的不同時間日門診量的均數見圖1，可見其具有明顯的“星期幾效應”。

空氣污染物濃度及最低溫度描述性分析結果見表1，PM2.5td小于200 μg/m3有245 d，占全年的67.6%；小于400 μg/m3有348 d，占95.6%。

2.2 模型擬合分析

2.2.1 PM2.5與呼吸科門診量的關系分析 擬合結果分為參數回歸分析、平滑樣條非參數分析和離差分析，分布見表2～4。表2參數回歸部分，全部自變量均有統計學，且Factor1為危險因素。表3非參數部分光滑成分分析顯示廣義交叉驗證（GCV）較小，兩變量的自由度都約為4.2；兩日PM2.5之和（PM2.5td）與呼吸科門診量的關系見圖2，顯示擬合曲線光滑性較好，可認為模型擬合效果尚可。表4為非參數部分的離差分析，比較全模型與不含該變量時的離差，僅有最低溫度和兩日PM2.5之和有統計學意義。依據模型中的系數，可計算自變量PM2.5td對門診量的相對危險度（RR），RR=ef（PM2.5td）。圖2更加直觀地顯示濟南市兩日PM2.5之和與呼吸科門診量間呈明顯的曲線關系，在兩日累積PM2.5小于200 μg/m3時，隨著PM2.5的增加，呼吸科門診量增加不明顯，尤其是小于150 μg/m3時，變化更??；但當其>200 μg/m3且<400 μg/m3時，門診量增加較快；當其>400 μg/m3時，曲線又變得平緩。

2.2.2 PM2.5與心內科、神經內科門診量的關系分析 PM2.5與心內科、神經內科門診量呈現線性關系，兩模型擬合的結果見表5。顯示隨著兩日PM2.5濃度的增加，兩科室門診量都有增加趨勢，根據相關危險度可知，兩日累積PM2.5每增加1 μg/m3，兩醫院心內科、神經內科日門診量大約增加1例患者。

3 討論

廣義可加模型是廣義線性模型（generalized linear model，GLM）的擴展，其可處理反應變量與自變量間復雜的非線性關系，適用范圍廣，在環境流行病學研究多有應用[3]。廣義可加模型應用假設為函數是可加的，在估計反應變量與自變量關系時，其解釋成分既可以是自變量本身，也可以為自變量的各種平滑函數形式，靈活性強[4]。對環境污染的健康效應研究中，通常可采用廣義相加模型。在平滑樣條函數中，自由度的確定對函數的擬合效果有影響。自由度大，一般擬合越好，但會導致曲線粗糙[3]。本研究的廣義交叉驗證（GCV）較小，且曲線相對平滑，擬合結果較好。

錢孝琳等[5]所做的關于“大氣細顆粒物（PM2.5）與居民每日死亡關系的Meta分析”中建立了居民短期接觸大氣PM2.5污染的暴露反應關系，得出細顆粒物對人體健康的影響有以下幾個方面：增加重病和慢病患者的死亡率，使呼吸系統、心臟系統疾病惡化，改變肺功能及其結構，患癌率增加等。蘭嵐[6]所做的“金昌市大氣污染對人體健康的影響研究”中，得出了以下結論：大氣污染對女性人群的影響較男性大，在COPD疾病中，對<65歲人群的影響較≥65歲人群的影響更大；在肺炎和URTI疾病中，對≥65歲人群的影響較其他人群的影響更大。劉曉莉等[7]所做的“PM2.5對大鼠心、肺、睪丸的氧化損傷作用”中得出的結論有：隨PM2.5染毒濃度的增加，心、肺和睪丸三種臟器的各種抗氧化酶（SOD、GSH-Px、CAT）活性和GSH的含量出現降低或顯著降低的趨勢，各臟器對PM2.5的應激反應強度有一定差異。Sagai等[8]發現PM2.5具有產生活性氧（ROS）的能力，ROS的產生與呼吸、循環系統損傷密切相關。流行病學研究表明，灰霾天氣主要影響呼吸系統和心血管系統疾病，暴露于一定量的PM2.5中能夠引起呼吸和心血管系統疾病的就診人數和住院人數增加[9]。

本研究發現，當兩日累積PM2.5小于200 μg/m3時，隨著PM2.5的增加，呼吸科患者增加不明顯，尤其是小于150 μg/m3時。當暴露于低劑量的PM2.5時，可能大多數居民為負荷或代償狀態。但當其超過200 μg/m3時，患者增加迅速，健康效應較明顯，患者增多。當其大于400 μg/m3時，曲線變平緩可能是由于本研究僅采集了一年的數據，大于400 μg/m3天數較少，效應的估計欠穩定。

本研究在扣除了主要大氣污染物及氣溫的影響后，分析了濟南市大氣中PM2.5濃度對呼吸科、心內科、神經內科疾病影響的延遲效應及累積效應，發現兩日累積PM2.5濃度與呼吸科門診量間呈非線性關系，與心內科、神經內科門診量呈線性關系，將為該地大氣污染預測、預警研究提供基礎信息。

近年來，濟南地區空氣污染嚴重，屢次在環保部公布的全國城市空氣質量排名之空氣較差前十名中“上榜”，有日益加重的趨勢。許多研究表明，PM2.5與人群健康的關系和對人群死亡率的影響比PM10更加密切[10]，霾污染期間細顆粒物能顯著影響人群的健康狀態。因此，研究PM2.5與人體各系統疾病的發病率規律具有極其重要的意義。

[參考文獻]

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[6] 蘭嵐. 金昌市大氣污染對人體健康的影響研究[D]. 蘭州大學，2013：79.

[7] 劉曉莉，李紅，孟紫強. PM2.5對大鼠心、肺、睪丸的氧化損傷作用[J]. 中國環境科學，2005，25（2）：160-164.

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[9] 閆慶倩，趙學彬，楊莉，等. 不同地區大氣PM2.5致大鼠肺損傷的比較試驗研究[J]. 環境與健康雜志，2012，39（1）：7-11.

[10] Granum B，Lovik M. The effect of particles on allergic immune responses[J]. Toxicol Sci，2002，65（1）：7-17.

（收稿日期：2015-03-30）