2. 济南市疾病预防控制中心
循环系统疾病是一系列会对人类健康造成巨大影响的疾病。2011—2015年，济南市居民循环系统疾病年均死亡率为362.80 /10万，居死因顺位第1位[1]。国内外均有研究显示，大气污染物PM2.5、PM10、NO2及SO2等会对心血管疾病产生不良影响[2-4]。
随着经济的发展，中国的空气污染越发严重。有研究发现，中国东部和东北部的颗粒物污染相对较重[5]。也有研究发现，在1996—2012年间，东亚地区(包括中国、朝鲜，中国台湾)的人群加权年平均NO2(Population-Weighted Annual Mean NO2，PWMNO2)翻了三番[6]。在中国，空气中的污染物主要来自煤炭燃烧和汽车尾气的排放[7]。山东省位于中国东部，其经济一直位于全国前列，煤炭资源丰富，汽车保有量大，空气污染严重。其省会济南，污染更是严重。在2014—2015两年中，济南空气中污染物的年平均浓度在环保重点城市中均居于较高浓度水平[8-9]。位于其东部的历城区，更是因为区内工厂林立，成为济南市污染相对严重的一个区。历城区内的宝胜电缆监测点，污染物浓度更是长期居于全市高浓度水平。因此，本研究为了评估重污染背景下空气污染物对循环系统疾病门诊就诊量的影响，选择该空气质量监测站点2 km范围内的一家综合医院，采用时间序列分析方法定量评价大气污染物PM2.5、PM10、NO2、SO2及O3与当地居民循环系统疾病门诊就诊情况的暴露反应关系，旨在为当地空气污染的健康管理提供依据。
1 资料与方法 1.1 资料来源循环系统疾病门诊资料来自济南市历城区宝胜电缆空气质量监测站点2 km范围内的唯一的一家综合医院。监测点、污染物排放源及医院相对位置如图 1所示。利用该医院的HIS系统，依据疾病诊断名称及ICD编码收集其2014—2016年循环系统疾病(包含ICD I00-I99全部疾病且病例覆盖I00-I99全部疾病)的逐日门诊信息，包括患者的就诊日期、性别、年龄、住址和疾病诊断等个案记录信息，不涉及患者姓名等隐私信息。依据患者住址筛选济南市本地就诊者。
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| 图 1 国控点、污染物排放源及医院位置示意图 |
气象资料来自于济南市气象局，收集同期逐日日均温(℃)和日均相对湿度(%)。大气污染资料来自济南市环保局宝胜电缆监测点，包括逐日PM2.5 (μg/m3)、PM10 (μg/m3)、NO2 (μg/m3)、SO2 (μg/m3)和O3-8h(μg/m3)(以下简称“O3”)的日均值。
1.2 统计学分析本研究描述性统计分析使用SPSS 20.0完成，时间序列分析采用广义线性模型(GLM)拟合，使用R 3.2.3软件完成，图表绘制使用Excel 2013完成。显著性水平P＜0.05为有统计学意义。
1.2.1 描述性统计分析研究期间的气象指标、大气污染物及循环系统疾病门诊就诊数据近似服从正态分布，但由于波动性较大，均采用均值与标准差(x ± s)、最小值(Min)、最大值(Max)和分位数(P25、P50、P75)进行统计描述。使用Spearman相关系数对污染物与气象指标之间的相关性进行统计学描述，rs绝对值越接近1，两变量间相关性越强。
1.2.2 时间序列分析根据既往文献[10]，采用基于Poisson分布的广义线性模型(GLM)分析大气污染物(PM2.5、PM10、NO2、SO2和O3)与循环系统疾病门诊就诊量之间的关联性。采用自然样条平滑函数(ns)拟合时间序列的长期趋势和季节趋势，自由度选择7/年。模型中同时控制气象因素、星期几效应(dow)的混杂影响，日均温(temp)、日均相对湿度(rhum)，使用自然样条平滑函数拟合，自由度的选择基于AIC法则确定，dow效应以分类变量形式纳入模型。X代表污染物。GLM模型见以下公式：
log[E(y)]=βX+ns(temp, df1)+ns(time, df2)+ns(rhum, df3)+as.factor(dow)+α
式中：E(y)—观察日t日循环系统疾病门诊就诊的期望值，人次；
X—第t日大气污染物浓度，μg/m3；
β—暴露反应关系系数；
ns()—自然平滑样条函数，df为其自由度；
temp—第t日的平均温度，℃；
time—日期变量；
rhum—第t日相对湿度，%；
dow—反映“星期几效应”的哑元变量；
as.factor()—对象转化函数，将变量转化为因子型；
α—常数截距项。
对当日(lag0)的污染物浓度与循环系统疾病门诊就诊量进行分析，实施最长滞后效应探索性分析，最终确定当日滞后效应(lag1~lag3)和累积滞后效应(lag01~lag03)进行报告。计算污染物浓度每升高10 μg/m3，门诊量增加的ER(Excess Risk)及95%CI(95% Confidence Interval)，采用当日滞后效应的最大值作为污染物对循环系统疾病门诊量效应的暴露风险估计值。
敏感性分析选择循环系统疾病门诊量当日滞后效应，在单污染物模型基础上，引入O3，污染物为O3时，引入PM2.5，验证主模型的稳定性。
1.3 质量控制三年间，该院循环系统就诊55 858人次，无个案缺失，亦无年龄、性别、诊断缺失。且每年本地患者就诊比例均在95%以上，80%以上为宝胜电缆空气质量监测站点周围5 km范围内居住人群，代表性好。气象及空气污染数据质量良好，缺失小于1%，所有缺失值均采用前2日与后2日取均值的方法进行插补。
2 结果 2.1 基本情况2014—2016年该综合医院循环系统疾病就诊55 858人次，平均51人次/d。参照国家《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)[11]，每年空气污染物PM2.5及PM10合格天数均不足50%，PM2.5及PM10日均浓度分别为100 μg/m3(19~447 μg/m3)、205 μg/m3(31~688 μg/m3)；NO2、SO2、O3不合格天数均在10%左右，日均值浓度水平分别为53 μg/m3(10~140 μg/m3)、58 μg/m3(6~275 μg/m3)、90 μg/m3(4~288 μg/m3), (表 1)。
| 指标 | x ± s | Min | P25 | P50 | P75 | Max |
| 气象因素 | ||||||
| 日均温/℃ | 15.4±10.1 | -12.4 | 6.2 | 17.4 | 24.1 | 33.8 |
| 日均相对湿度/% | 50±21 | 9 | 33 | 48 | 65 | 100 |
| 空气污染物/(μg/m3) | ||||||
| PM2.5 | 100±56 | 19 | 61 | 87 | 122 | 447 |
| PM10 | 205±97 | 31 | 136 | 186 | 256 | 688 |
| NO2 | 53±20 | 10 | 38 | 50 | 65 | 140 |
| SO2 | 58±46 | 6 | 26 | 42 | 72 | 275 |
| O3-8 h | 90±56 | 4 | 44 | 81 | 128 | 288 |
| 循环系统疾病门诊量(人次/d) | 51±26 | 4 | 30 | 47 | 69 | 167 |
2.2 Spearman相关分析
大气污染物日均浓度与气象因素间的Spearman相关分析结果如表 2所示。气象因素与污染物之间多存在相关关系。其中，污染物与气象因素之间大多存在负相关关系，污染物之间大多存在正相关关系。O3与日均相对湿度及污染物均存在负相关关系(表 2)。
| 指标 | 日均温 | 日均相对湿度 | PM2.5 | PM10 | NO2 | SO2 | O3 |
| 日均温 | 1 | 0.176* | -0.246* | -0.232* | -0.187* | -0.524* | 0.733* |
| 日均相对湿度 | - | 1 | 0.054 | -0.267* | -0.220* | -0.243* | -0.144* |
| PM2.5 | - | - | 1 | 0.828* | 0.567* | 0.517* | -0.300* |
| PM10 | - | - | - | 1 | 0.599* | 0.520* | -0.207* |
| NO2 | - | - | - | - | 1 | 0.411* | -0.215* |
| SO2 | - | - | - | - | - | 1 | -0.446* |
| 注：*为P < 0.01；“-”表示因A与B的相关系数与B与A的相关系数相同，故只标注一个，另一个以“-”代替 | |||||||
2.3 时间序列分析 2.3.1 急性效应
PM2.5、PM10及NO2均对循环系统疾病门诊量存在急性效应影响，未发现其余污染物对循环系统疾病门诊量的急性效应影响(表 3)。
| 滞后时间 | PM2.5 | PM10 | NO2 | SO2 | O3 |
| 当日滞后效应 | |||||
| Lag0 | 0.40 (0.01, 0.80) | 0.25 (0.03, 0.47) | 1.66 (0.64, 2.68) | 0.32 (-0.37, 1.01) | -0.44 (-1.10, 0.22) |
| Lag1 | 0.20 (-0.19, 0.58) | 0.01 (-0.20, 0.22) | 1.27 (0.27, 2.28) | 0.05 (-0.60, 0.71) | -1.14 (-1.71, -0.56) |
| Lag2 | -0.06 (-0.42, 0.30) | -0.07 (-0.27, 0.12) | 0.74 (-0.23, 1.72) | 0.31 (-0.35, 0.96) | -0.25 (-0.77, 0.27) |
| Lag3 | -0.24 (-0.59, 0.12) | -0.16 (-0.35, 0.04) | -0.37 (-1.30, 0.58) | -0.18 (-0.82, 0.46) | -0.40 (-0.92, 0.13) |
| 累积滞后效应 | |||||
| Lag01 | 0.43 (-0.04, 0.90) | 0.18 (-0.08, 0.43) | 2.03 (0.84, 3.23) | 0.27 (-0.56, 1.10) | -1.41 (-2.20, -0.61) |
| Lag02 | 0.31 (-0.21, 0.83) | 0.09 (-0.19, 0.38) | 2.13 (0.81, 3.46) | 0.45 (-0.50, 1.40) | -1.31 (-2.16, -0.45) |
| Lag03 | 0.12 (-0.45, 0.70) | -0.02 (-0.32, 0.29) | 1.65 (0.23, 3.08) | 0.29 (-0.76, 1.36) | -1.45 (-2.36, -0.53) |
2.3.2 敏感性分析
选择空气污染物(PM2.5、PM10、NO2、SO2及O3)与循环系统门诊量的当日滞后效应最大值时进行敏感性分析。结果提示，单污染物模型基础上添加污染物O3(O3添加PM2.5)后，双污染物模型拟合结果与单污染物模型分析结果的变化均较小，且方向没有发生改变，提示单污染物模型拟合较好(图 2)。
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| 注：+O3为在单污染物模型的基础上引入O3，+PM2.5为在单污染物模型的基础上引入PM2.5 图 2 空气污染物与循环系统疾病门诊量的敏感性分析 |
3 讨论
本研究探讨了济南市严重污染区域内大气污染物对其周围社区居民循环系统疾病门诊就诊量的影响。采用时间分析方法定量评价空气污染物对监测点周围居民循环系统疾病门诊就诊情况的暴露反应关系。经分析发现，空气中PM2.5、PM10及NO2与循环系统疾病门诊量存在关联。
本研究发现，空气中PM2.5和PM10浓度每升高10 μg/m3，在Lag0时, 循环系统疾病门诊量分别增加0.40%(95%CI：0.01%~0.80%)和0.25%(95%CI：0.03%~0.47%)。既往有很多研究表明，空气中PM2.5、PM10浓度会影响当地居民的循环系统疾病发病情况[3, 12-14]。与本次研究结果相一致。本研究同时发现，NO2与循环系统疾病门诊量相关。既往有很多研究支持本次研究结果[3, 15-16]。众多研究均发现，SO2及O3会影响心血管疾病的发病情况[3, 16-18]。但是本研究中并没有发现SO2及O3与心血管疾病之间的关系，这可能与这两种污染物在济南的超标程度均较低相关。
颗粒物分为总悬浮颗粒物、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)和超细颗粒物[19]，有研究显示，颗粒物的直径越小，越容易进入肺部，特别是PM2.5，不仅可以沉积于支气管与肺泡内，刺激肺巨噬细胞释放细胞白介素和肿瘤坏死因子，而且可以诱导炎症反应，造成循环系统损伤[20]。NO2对循环系统的急性作用，可能与NO2对微血管有损伤作用并且可以使NO2介导的交感神经兴奋相关[21]。
本研究采用了时间序列分析方法评估了大气污染物对呼吸系统疾病门诊量的急性效应，与同类研究相同，存在以下局限性：首先本研究属于生态学研究，生态学谬误无法避免；其次，研究选择济南市空气污染严重区域进行了相关分析，得出的结果为高浓度水平下社区人群门诊就诊的急性效应，对济南市全市水平的暴露评估具有一定的代表性；第三，未对循环系统疾病进行更细的分类，无法提供更详细的分析结果。但是本研究发现PM2.5、PM10及NO2与循环系统疾病之间存在关联，提示政府应注意保护环境，并可为今后严重污染区域的人群健康管理提供依据。
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