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空氣污染對氣流阻塞性疾病患者入院情況的影響

2020-12-10 10:28:32秦佳玉崔斯樂安冀東霍建民
世界最新醫學信息文摘 2020年86期
關鍵詞:影響模型

秦佳玉,崔斯樂,安冀東,霍建民

(哈爾濱醫科大學附屬第一醫院 呼吸內科,黑龍江 哈爾濱)

0 引言

近些年來,隨著全球經濟的迅速發展,生物質能源的不斷消耗,空氣質量問題也日益凸顯,空氣污染可對機體的多個系統造成影響[1-2],特別是心血管及肺部疾病,全球的空氣污染問題已經成為人們死亡的主要原因之一[3-4]。氣流阻塞性疾病主要包括慢性阻塞性肺疾病和支氣管哮喘(分別簡稱為慢阻肺和哮喘)。慢阻肺和哮喘是兩種常見的非傳染性氣道疾病[5-6],在全世界范圍內都具有極高的發病率和死亡率。已有流行病學研究發現城市空氣中的顆粒污染物和氣流阻塞性疾病的急性加重有密切關聯[7]。哈爾濱市是東北的老重工業基地,并且冬季的供暖期長達五個月,空氣污染物濃度有著明顯的變化趨勢[8]。本研究目的在于研究空氣污染物之間的相互作用、大氣污染情況與氣流阻塞性疾病患者健康效應之間的關系。

1 資料與方法

1.1 臨床資料

本研究采用回顧性分析研究方法,收集了中華人民共和國生態環境部官方網站的全國空氣質量信息發布2016年7月至2018年6月哈爾濱地區每日的大氣主要污染監測數據(分別為 PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO、AQI)。

收集2016年7月至2018年6月哈爾濱醫科大學附屬第一醫院呼吸內科每日的患者入院人數及相關資料,共10827人。收集符合要求的患者共1650人進行進一步研究,其中慢阻肺患者967人(占入組患者人數的58.61%),哮喘患者683人(占入組患者人數的41.39%)。

1.2 統計學方法

1.2.1 統計學模型

本研究應用軟件R3.5.2對所收集的數據進行統計分析。采用廣義相加模型建立空氣中主要污染物濃度與入院人數之間的關系,由于本研究收集的相關資料服從Poisson Distribution(泊松分布),采用時間序列數據的泊松回歸模型。

1.2.2 空氣污染物之間的相關性分析

將空氣中主要污染物 AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3之間利用統計學Spearman相關系數分析,找出這些污染物之間是否存在相關性。

1.2.3 滯后及累積效應分析

空氣污染對人體的健康產生影響往往有滯后性和累積性,選用單滯后效應 0~7天(lag0~lag7)和累積滯后 01~07天(lag01~lag07)進行分析。lag0,lag1,……,lag7分別表示當天,第1天,……,第7天滯后,累積滯后0~n表示當天到第n天污染物濃度的累積平均值,分別表示為lag01,lag02,……,lag07。以得出的效應最大值為準,報告最終結果。

1.2.4 雙空氣污染物模型

為控制大氣中其他污染物對某種污染物健康效應的影響,在采用單污染物模型估計某污染物對健康效應的影響時,每次納入一個共存污染物為自變量,擬合雙污染物模型。

2 結果

2.1 空氣污染物之間的相關性分析

根據表 1、表 2,空氣中主要污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO)之間存在明顯的相關性(P<0.001),提示各個空氣污染物之間存在相互影響,因此空氣污染物之間也可能是混雜的因素,對人體的影響也是混雜的。通過表1、表2可以發現,空氣中的O3與其他空氣污染物質的相關系數較低,或沒有統計學意義(P>0.05),表明O3與其他空氣污染物相關程度較低。

表1 各污染物之間相關系數

表2 各空氣污染物之間的相關性檢驗P值

2.2 空氣中主要污染物對氣流阻塞性疾病患者入院的影響

2.2.1 空氣中主要污染物對慢性阻塞性肺疾病患者入院的影響

將 AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3對慢阻肺患者入院情況的滯后影響與累積影響經過統計學計算分析后進行對比,可見空氣中主要污染物對慢性阻塞性肺疾病患者日住院情況的影響情況存在滯后性和累積性,慢阻肺患者在AQI、PM2.5、PM10、CO 在累積第 7天(lag07)影響最明顯,并達到最大值。SO2、O3在累積第3天(lag03)影響最明顯,并達到最大值。NO2在累積第4天(lag04)影響最明顯,并達到最大值。

2.2.2 空氣中主要污染物對支氣管哮喘疾病患者入院的影響

將 AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3對支氣管哮喘患者入院情況的滯后影響與累積影響經過統計學計算分析后進行對比,可見空氣中主要污染物對支氣管哮喘患者日住院情況的影響情況存在滯后性和累積性,哮喘患者在AQI、PM2.5、SO2、NO2、CO 在滯后第 5天(lag5)影響最明顯,并達到最大值。哮喘患者在PM10在累積第5天(lag05)影響最明顯,并達到最大值。O3在累積第3天(lag03)影響最明顯,并達到最大值。

2.3 雙空氣污染物模型

本次研究發現,調整空氣中其他主要污染物后,建立雙空氣污染模型,各空氣主要污染物 AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3建立雙空氣污染模型后對慢阻肺和哮喘患者入院人數情況的影響沒有統計學差異。

3 討論

空氣中主要污染物 PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 之間存在明顯的相關性,O3與其他空氣污染物相關程度較低,也提示O3可能是一種特殊的空氣污染物質,因O3本身也是大氣層中固有的氣體,O3對人體的影響待進一步完善相關研究[9-11]。空氣污染對人體健康造成的影響是多種污染物混合相互作用后共同產生的影響,不是單個污染物產生影響的累積[12-13]。空氣污染對患氣流阻塞性疾病患者的影響存在滯后性和累積性,但由于本研究只對7天內的滯后及累積情況進行研究,有一定的局限性,該方向可進行進一步相關研究。慢阻肺患者入院情況與 PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 之間存在明顯的正相關性,與O3無明顯的正相關性[14-15]。哮喘患者入院情況與 PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3之間存在明顯的正相關性。因此當出現霧霾天氣時,人們特別是氣流阻塞性疾病患者應采取相應的防護及措施,來減少空氣污染對人體健康造成的損害。

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