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空氣污染對(duì)心腦血管疾病門診量影響的Poisson廣義可加模型分析*

2017-06-05 14:20:14王在翔牛澤亮
中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì) 2017年2期
關(guān)鍵詞:大氣分析

王在翔 趙 晶 牛澤亮 祁 鵬

空氣污染對(duì)心腦血管疾病門診量影響的Poisson廣義可加模型分析*

王在翔1趙 晶1牛澤亮1祁 鵬2

目的 定量研究濰坊市大氣污染對(duì)居民心腦血管日門診量的影響,探討大氣污染與門診量之間的關(guān)系,為心腦血管疾病的預(yù)防控制提供依據(jù)。方法 通過濰坊市社保系統(tǒng)收集每日心腦血管疾病門診量,從中國氣象局收集氣象資料,大氣污染資料來源于濰坊市環(huán)境監(jiān)測站。采用Poisson廣義可加模型對(duì)濰坊市大氣污染與心腦血管疾病門診量進(jìn)行回歸分析,同時(shí)控制氣象因素、時(shí)間趨勢、周日效應(yīng)混雜因素的影響。結(jié)果 2015年濰坊市空氣中PM 2.5、PM 10、SO2、NO2的日均濃度分別為75.33μg/m3、126.25μg/m3、41.25μg/m3、38.17μg/m3;濰坊市心腦血管疾病日門診量586人次/天;Spearman相關(guān)分析結(jié)果表明,溫度和降雨量與空氣污染指標(biāo)存在較強(qiáng)相關(guān)性。單因素廣義可加模型(GAM)時(shí)序分析結(jié)果顯示,溫度、降雨量、PM 2.5、PM 10、SO2、NO2對(duì)心腦血管疾病門診量有影響;多因素分析顯示,PM 2.5、PM 10、SO2、NO2日均濃度每增加10μg/m3,心腦血管疾病門診量的風(fēng)險(xiǎn)RR值分別增加0.27%(0.20%~0.53%)、0.35%(0.10%~0.61%)、0.69%(0.50%~0.89%)、0.39%(0.04%~0.75%)。 結(jié)論 濰坊市大氣污染能增加心腦血管疾病門診量的風(fēng)險(xiǎn),溫度和降雨量與大氣污染物相關(guān)性較高,提示采暖期污染程度明顯加重,有必要開展相應(yīng)的治理措施。

心腦血管疾病 廣義可加模型 Poisson回歸 大氣污染物

心腦血管疾病是當(dāng)前危害人類生命與健康的常見病,目前我國心腦血管疾病患者約2.9億人,發(fā)病人數(shù)持續(xù)增加,嚴(yán)重影響人們的期望壽命和生存質(zhì)量,已經(jīng)成為主要的社會(huì)公共衛(wèi)生問題和醫(yī)療費(fèi)用過度增長的主要原因。而氣象條件是心腦血管疾病發(fā)病的誘因之一。心腦血管疾病發(fā)病存在著明顯的季節(jié)特征。近年來,大量研究顯示大氣顆粒物是心腦血管疾病的危險(xiǎn)因素[1-2]。為定量評(píng)價(jià)大氣污染對(duì)居民心腦血管疾病門診量的影響,對(duì)山東省濰坊市2015年大氣污染與居民心腦血管疾病日門診量進(jìn)行相關(guān)研究。

資料與方法

1.資料來源

心腦血管疾病日門診量來源于濰坊市社會(huì)保障局,收集2015年每天各個(gè)醫(yī)院就診的心腦血管疾病門診患者;氣象資料和空氣污染資料采用中國氣象局和環(huán)境監(jiān)測中心收集的濰坊市同時(shí)段氣象指標(biāo)(包括溫度、降雨量、風(fēng)速的日均值,以及大氣污染物資料PM 2.5、PM 10、SO2及NO2的日平均值)。

2.疾病分類按照國際分類第十版(ICD-10),心腦血管疾病門診疾病包括高血壓Ⅲ級(jí)(I10.06)、冠心病(I25.103)、腦出血恢復(fù)期(I61.901)、腦梗塞恢復(fù)期(I63.901)、冠脈支架植入術(shù)后(Z95.501)。

3.方法

(1)數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和統(tǒng)計(jì)分析采用Excel 2013、SAS 9.4。

(2)濰坊市心腦血管疾病門診量日均為586例,其實(shí)際分布近似Poisson分布。分析空氣污染物對(duì)心腦血管疾病日門診量的急性影響,首先必須控制時(shí)間序列中氣象因素、季節(jié)性和星期以及長期趨勢等混雜因素。研究表明,氣象因素與日門診量為非線性關(guān)系,故應(yīng)用Poisson廣義可加模型。具體模型為:

log[E(yi)]=βXi+as.factor(DOW)+s(時(shí)間,df)+s(溫度,df)+s(風(fēng)速,df)+s(降雨量,df)+α

Yi:觀察日;i:當(dāng)天的心腦血管疾病門診量;E(Yi):觀察日Yi日門診的預(yù)期值;α:殘差;β:回歸系數(shù);s(時(shí)間,df):時(shí)間樣條平滑函數(shù);s(溫度,df):溫度樣條平滑函數(shù);s(降雨量,df):降雨量樣條平滑函數(shù);s(風(fēng)速,df:風(fēng)速樣條平滑函數(shù)。

關(guān)于過離散問題,在應(yīng)用Poisson回歸的時(shí)候需要進(jìn)行過離散的檢驗(yàn)和校正,不符合則采用負(fù)二項(xiàng)Poisson回歸。采用GAM模型,不對(duì)預(yù)測變量的形式做具體要求,而是采用非參數(shù)的方法進(jìn)行擬合。

采用Spearman秩相關(guān)分析大氣污染物、氣象因素指標(biāo)之間與心腦血管疾病門診量的相關(guān)性。

結(jié) 果

1.濰坊市心腦血管疾病日門診量、空氣污染和氣象因素描述性統(tǒng)計(jì)

2015年濰坊市心腦血管疾病日門診量、氣象因素和大氣污染日間分布存在季節(jié)性,經(jīng)正態(tài)性檢驗(yàn)不符合正態(tài)分布(P<0.05)。2015年濰坊市每日心腦血管門診量為586例;2015年日氣溫為12.88℃;降雨量1.21mm;風(fēng)速3.2m/s,2015年P(guān)M 2.5日濃度為75.33μg/m3,PM 10日濃度為120.18μg/m3,SO2為41.25μg/m3,NO2為38.17μg/m3。詳見表1。

表1 2015年濰坊市每日心腦血管門診數(shù)、氣象因素、空氣污染描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2.心腦血管疾病日門診量與空氣污染物、氣象指標(biāo)間Spearman相關(guān)分析

Spearman相關(guān)性分析結(jié)果表明污染物濃度之間的相關(guān)性有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01),其中PM 2.5和NO2相關(guān)性最強(qiáng),rs為0.949;其次為PM 2.5和PM 10,rs=0.924;溫度與降雨量間rs=0.840,有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01);溫度與各空氣污染指標(biāo)之間均呈負(fù)相關(guān),且有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01);降雨量與各指標(biāo)之間均呈負(fù)相關(guān),且有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01)。風(fēng)速與各指標(biāo)之間相關(guān)性較低,可能與濰坊天氣情況有關(guān),冬季寒冷干燥,盛行偏北風(fēng),夏季濕熱多雨盛行西南風(fēng),全年風(fēng)速較大。上述指標(biāo)間相關(guān)性分析結(jié)果提示各指標(biāo)見可能存在共曲線性[3]詳見表2。

表2 2015年濰坊市每日心腦血管疾病門診量與氣象因素和空氣污染的Spearman相關(guān)分析

**:P<0.01

3.大氣污染物與相關(guān)因素對(duì)心腦血管疾病門診量的單因素GAM分析

大氣污染物對(duì)不同遲滯日心腦血管疾病日門診量的單因素分析:經(jīng)過可能的混雜因素調(diào)整后大氣污染物日濃度對(duì)當(dāng)日及不同滯后天數(shù)的心腦血管疾病日門診量的Poisson回歸GAM分析顯示:PM 2.5、PM 10、SO2、NO2對(duì)心腦血管疾病日門診量的影響風(fēng)險(xiǎn)在當(dāng)日達(dá)到最大,隨著滯后日的增加,影響逐漸減小。單污染物模型中,PM 2.5對(duì)濰坊市心腦血管疾病日門診量影響的相對(duì)危險(xiǎn)度為1.25(95%CI:1.08~1.45);PM 10對(duì)心腦血管疾病日門診量影響的相對(duì)危險(xiǎn)度為1.33(95%CI:1.17~1.51); SO2對(duì)心腦血管疾病日門診量影響的相對(duì)危險(xiǎn)度為1.32(95%CI:1.05~1.64);NO2對(duì)心腦血管疾病日門診量影響的相對(duì)危險(xiǎn)度為1.24(95%CI:1.05~1.45),詳見表3。

水稻應(yīng)該怎么種,才能幫助農(nóng)民真正實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)增收?答案是“水稻+”。2018年10月17日,在湖北省洪湖市召開的全國水稻綠色生產(chǎn)技術(shù)模式現(xiàn)場觀摩交流會(huì)上,全國農(nóng)技推廣中心宣布啟動(dòng)實(shí)施“水稻+”“551”工程,大力推行“水稻+”綠色高質(zhì)高效生產(chǎn)模式,力爭用5年時(shí)間發(fā)展到333.33萬hm2,實(shí)現(xiàn)年產(chǎn)值1 000億元。

表3 大氣污染物對(duì)不同遲滯日心腦血管疾病日門診量的單因素分析

*:Lag0為當(dāng)日心腦血管疾病門診量,Lag1為1日后心腦血管疾病門診量,……,Lag5為5日后心腦血管疾病門診量;b:回歸系數(shù);se:標(biāo)準(zhǔn)誤;GCV:廣義交叉有效性函數(shù)。

4.大氣污染物與相關(guān)因素對(duì)心腦血管疾病門診量的多因素GAM分析

大氣污染對(duì)心腦血管疾病日門診量的多因素分析:根據(jù)單因素分析結(jié)果選擇了相對(duì)危險(xiǎn)度最大的滯后日進(jìn)行的多因素分析,選取PM 2.5(lag2)、PM 10(lag2)、SO2(lag1)、NO2(lag0)及氣象因素和星期進(jìn)行多因素的Poisson回歸GAM分析,PM 2.5、PM 10、SO2、NO2日濃度每增加10μg/m3,心腦血管疾病日門診量的風(fēng)險(xiǎn)RR值及95%置信區(qū)間分別增加0.27%(0.20%~0.53%);0.35%(0.10%~0.61%);0.69%(0.50%~0.89%);0.39%(0.04%~0.75%)。氣溫和降雨量也是其危險(xiǎn)因素(P<0.05),詳見表4。在多因素分析中,根據(jù)單因素分析結(jié)果選擇了相對(duì)危險(xiǎn)度最大的滯后日進(jìn)行的多因素分析,雖然存在滯后效應(yīng),但是在當(dāng)天的RR值最大;目前只是把氣象因素和星期作為混雜因素進(jìn)行多因素的分析。

討 論

近年來,大量研究顯示顆粒物(PM)大氣污染尤其是PM 2.5是心血管疾病的一種危險(xiǎn)因素。PM 2.5被認(rèn)為是PM中最主要的致病成分,與心腦血管疾病的關(guān)聯(lián)更為密切。目前研究多為大氣污染短期暴露與心腦血管的死亡、發(fā)病和就診情況進(jìn)行關(guān)聯(lián)。北京市2010-2012年日均PM 2.5濃度為96.2μg/m3,該濃度每增加10μg/m3,當(dāng)日的缺血性心臟病發(fā)病率增加0.27%,且存在滯后效應(yīng)[4-6]。

研究表明,氣象因素影響心腦血管疾病急診人次[7-8],冬季氣溫降低可以導(dǎo)致心腦血管疾病門診量的增加。同時(shí)氣象因素影響大氣污染物的擴(kuò)散,因此氣象因素和大氣污染顯著相關(guān)。氣象因素和大氣污染聯(lián)合作用可以加重心腦血管疾病發(fā)病率和門診量。

表4 大氣污染物及氣象因素對(duì)心腦血管疾病門診量的多因素GAM分析

本研究結(jié)果提示,濰坊市心腦血管疾病日門診量與空氣污染物、氣象因素有關(guān)[9]。濰坊市大氣污染物和氣象因素分布之間存在明顯相關(guān)性。濰坊市四季分明,采暖期污染物的水平明顯高于非采暖期污染物水平。大氣污染物與相關(guān)因素對(duì)心腦血管疾病門診量的單因素分析可以發(fā)現(xiàn),PM 2.5、PM 10、SO2、NO2對(duì)門診量當(dāng)日影響較大,隨著時(shí)間推移,影響逐漸減小。經(jīng)過多因素分析發(fā)現(xiàn)PM 2.5、PM 10、SO2、NO2隨著濃度的增加門診量上升。低氣溫也能導(dǎo)致心腦血管疾病門診量的增加。

目前Poisson廣義可加模型已成為大氣污染環(huán)境流行病學(xué)研究的標(biāo)準(zhǔn)方法[10]。模型的優(yōu)點(diǎn)在于不對(duì)預(yù)測變量的形式做具體要求,將大氣污染物和其他混雜因素用非參數(shù)的方法進(jìn)行擬合,這樣可以在剔除混雜因素的前提下,準(zhǔn)確估計(jì)污染物對(duì)心腦血管疾病門診量的危險(xiǎn)度。可以為大氣污染治理、干預(yù)效果評(píng)估、經(jīng)濟(jì)損失分析、空氣質(zhì)量評(píng)定提供科學(xué)依據(jù)。本次研究應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)模型分析了濰坊市空氣污染和氣象因素對(duì)心腦血管疾病門診量的影響,揭示了空氣污染對(duì)心腦血管疾病門診量的影響特征[11]。

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(責(zé)任編輯:郭海強(qiáng))

Influence of Air Pollution on the Outpatient Volume of Cardiovascular and Cerebrovascular Diseases using the Poisson Generalized Additive Models in Weifang

Wang Zaixiang,Zhao Jing,Niu Zeliang,et al

(WeifangMedicalUniversity(261053),Weifang)

Objective To study the effect of air pollution on the daily outpatient amount of cardiovascular and cerebrovascular diseases and the relationship between air pollution and outpatient amount,in order to provide basis for prevention and control of cardiovascular and cerebrovascular diseases.Methods Collecting the outpatient volume of cardiovascular and cerebrovascular diseases from Weifang social security system.Meteorological data were collected from the China Meteorological Administration, and the air pollution data were collected from Weifang environmental monitoring station.The Poisson generalized additive model was used to analyze the air pollution and cardiovascular and cerebrovascular diseases in Weifang, and the effects of meteorological factors, time trend, and Sunday effect were controlled.Results The air daily average concentrations of PM2.5 and PM10, SO2, NO2were 75.33 μg/m3, 126.25 μg/m3and 41.25 μg/m3and 38.17 μg/m3of 2015 in weifang;the outpatient volume of cardiovascular and cerebrovascular diseases was 590 people per day in Weifang; Spearman correlation analysis results showed that temperature, rainfall and air pollution index had strong correlations.Single factor GAM time-series analysis results showed that temperature, rainfall, PM2.5, PM10, SO2, and NO2had an impact on the outpatient amount of cardiovascular and cerebrovascular diseases.Multiple factors analysis showed that the concentration of PM2.5 and PM10, SO2, NO2average daily by 10 ug/m3 , the risk of RR value were increased by 0.27% (0.20% 0.53%), 0.27% (0.10% 0.61%), 0.69% (0.50% 0.89%), 0.50% (0.04% 0.75%).Conclusion The atmospheric contamination can increase the risk of the outpatient volume of cardiovascular and cerebrovascular diseases in Weifang. There are correlations between the air pollutants and temperature and rainfall. Prompting that the winter heating and other factors can lead to serious air pollution. It is necessary to carry out corresponding measures.

Cardiovascular and cerebrovascular diseases; Generalized additive model; Poisson regression model; Atmospheric pollutants

“健康山東”重大社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與治理協(xié)同創(chuàng)新中心資助課題(XT1405003);山東省自然基金項(xiàng)目(ZR2014AQ020,ZR2015HL101)

1.濰坊醫(yī)學(xué)院,“健康山東”重大社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與治理協(xié)同創(chuàng)新中心(261053)

2.濰坊陽光融合醫(yī)院

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