大气污染是重要的环境健康危险因素。郑州市大气污染为燃煤、扬尘和机动车尾气的混合污染，主要污染物为颗粒物(PM10，PM2.5)、O3和NO2。儿童是空气污染危害暴露的敏感性人群[1-4]，对大气污染暴露的反应更快、更严重。开展大气污染对儿童健康影响研究十分必要。本研究收集郑州市儿童医院2013—2014年的门诊资料，采用时间序列分析广义线性模型(Generalized linear model，GLM)的研究方法，探讨空气污染对儿童健康的影响，为评估大气污染的健康效应和保护易感人群提供科学依据。
1 材料与方法 1.1 研究对象与内容 1.1.1 环保与气象资料收集郑州市环保局和气象局2013年1月1日—2014年12月31日郑州市环保和气象逐日数据，大气污染指标包括可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)、臭氧1 h浓度(O3-1 h)等指标。气象数据指标包括气压(hPa)、温度(℃)、相对湿度(%)、风速(m/s)等。
1.1.2 儿童医院门诊资料通过郑州市儿童医院的医院信息系统(HIS)系统收集2013年1月1日—2014年12月31日医院的门诊数据，以内科分门诊数据为基础，依据ICD-10编码从电子门诊病例系统导出，内科呼吸系统门诊量资料(J00-J99)。
1.2 统计方法按照《空气污染对人群就诊影响时间序列分析的数据前处理方法》[5]对所用到数据进行前处理。对气象指标、空气污染物浓度、日门诊量进行了描述性分析，指标包括均值x、标准差s、最小值、P25、P50、P75和最大值。因收集数据均不服从正态分布，相关性采用Spearman秩相关法。根据《环境空气质量标准》(GB 095-2012)[6]，以污染物浓度低于标准限值为达标日，其他为非达标日，对日门诊量进行比较。采用GLM模型进行污染物对门诊量影响的分析。
1.3 建立模型GLM模型建立如下所示：
| $ {\rm log \; E(Y_t)= \mathsf{β}Z_t+ns(time，df)+DOW+holiday+ns(X_t，\\ df)+intercept} $ | (1) |
式中：E(Yt)—在t日门诊量的期望值；
Zt—在t日污染物的浓度水平，μg/m3；
β—暴露反应关系系数，即污染物每单位浓度的升高所引起的日死亡率的增长；
ns—自然平滑样条函数；
df—其自由度，本文设计为3；
time—日期(calendar time)变量，对日期选择合适的df值可以有效地控制污染、门诊序列数据的长期波动和季节性波动趋势，本文设计为7；
DOW— “星期几”的指示变量；holiday为“假期”的指标变量；
Xt— t日的气象因素，包括平均温度和相对湿度，自由度为3；
intercept—截距。
本研究采用污染物每升高10 μg/m3时的门诊增加值来定量评估空气污染效应，结果用相对危险度(RR)和超额危险度(ER)表示，其中ER=(RR-1)×100%。观察污染物的效应，分析污染物当日(lag0)的效应及滞后效应，污染物滞后1 d的效应直至7 d后产生的效应，即滞后1 d(lag1)~7 d(lag7)；并分析污染物多天的移动平均值的效应，用(0~1)d(lag01)到(0~7) d(lag07)表示。采用SPSS 19.0及R 3.3.2软件进行统计分析。
2 结果 2.1 描述性分析2013—2014年郑州市(表 1)日平均气温为(16.30±10.09)℃(范围：-4.1 ℃~34.6 ℃)，日均相对湿度为54.36%±17.82%(范围：10%~96%)，日均风速为(1.99±0.78)m/s(范围：0.6~5.4 m/s)；两年PM2.5平均浓度为(97.48±62.72) μg/m3，是《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)[6]二级标准年均值(35 μg/m3)的2.79倍，两年共有396 d(占54.25%)的PM2.5日均浓度超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)[6]二级标准24 h均值(75 μg/m3)；两年PM10平均浓度为(161.29±81.75) μg/m3，是《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)[6]二级标准年均值(70 μg/m3)的2.3倍，两年共有341 d(占46.71%)的PM10日均浓度超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)[6]二级标准24 h均值(150 μg/m3)；两年NO2平均浓度为(50.38±17.29) μg/m3，是《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)[6]二级标准年均值(40 μg/m3)的1.26倍，两年共有46天(占6.3%)的NO2日均浓度超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)[6]二级标准24 h均值(80 μg/m3)。
| 指标 | 最小值 | P25 | P50 | P75 | 最大值 | x | s |
| 气象 | |||||||
| 日平均气温/℃ | -4.1 | 6.9 | 17.6 | 25.2 | 34.6 | 16.30 | 10.09 |
| 日均相对湿度/% | 10 | 43 | 55 | 68 | 96 | 54.36 | 17.82 |
| 风速/(m/s) | 0.6 | 1.4 | 1.8 | 2.4 | 5.4 | 1.99 | 0.78 |
| 气压/(hPa) | 982.1 | 994.9 | 1 003.4 | 1 011.0 | 1 030.1 | 1 003.28 | 9.40 |
| 污染物浓度 | |||||||
| PM2.5/(μg/m3) | 11 | 56 | 81 | 123 | 438 | 97.48 | 62.72 |
| PM10/(μg/m3) | 17 | 106 | 145 | 194 | 621 | 161.29 | 81.75 |
| NO2/(μg/m3) | 17 | 38 | 48 | 60 | 150 | 50.38 | 17.29 |
| O3-1 h/(μg/m3) | 18 | 51 | 71 | 102 | 217 | 78.30 | 37.27 |
| SO2/(μg/m3) | 8 | 25 | 40 | 63 | 190 | 48.78 | 32.29 |
| 儿童医院门诊 | |||||||
| 内科呼吸系统/人次 | 333 | 1 137 | 14.6 | 1 672 | 2 799 | 1 479 | 464 |
2.2 相关性分析
PM2.5与内科呼吸系统门诊量存在正相关关系(P < 0.01)，r为0.162；PM10与内科呼吸系统门诊量存在正相关关系(P < 0.01)，r为0.245；NO2与内科呼吸系统门诊量存在正相关关系(P < 0.01)，r为0.399；O3与内科呼吸系统门诊量存在负相关关系(P < 0.01)，r为-0.231；SO2与内科呼吸系统门诊量存在正相关关系(P < 0.01)，r为0.299(表 2)。
| 指标 | PM10 | NO2 | O3 | SO2 | 呼吸系统门诊号 | 温度 | 湿度 | 风速 | 气压 |
| PM2.5 | 0.876** | 0.574** | -0.192** | 0.470** | 0.162** | -0.324** | 0.173** | -0.443** | 0.238** |
| PM10 | 0.637** | -0.102 | 0.562** | 0.245** | -0.257** | -0.037** | -0.349** | 0.173** | |
| NO2 | -0.323** | 0.695** | 0.399** | -0.417** | -0.145** | -0.483** | 0.384** | ||
| O3 | -0.461** | -0.231** | 0.759** | -0.096 | 0.213** | -0.674** | |||
| SO2 | 0.299** | -0.684** | -0.471** | -0.148** | 0.611** | ||||
| 呼吸系统 | -0.222** | -0.235** | 0.360 | 0.1189** | |||||
| 温度 | 0.102** | 0.209** | -0.897** | ||||||
| 湿度 | -0.369** | -0.156** | |||||||
| 风速 | -0.223** | ||||||||
| 注：“ ** ”为P < 0.01 | |||||||||
2.3 广义线性模型分析 2.3.1 单污染模型结果
PM10浓度对当日呼吸系统门诊有显著影响，ER值别为0.72%(95%CI：0.45%~0.98%)，即PM10每增10 μg/m3，当日呼吸系统门诊量增加0.72%(图 1)。
|
| 图 1 大气PM10浓度对呼吸系统门诊量的影响 |
PM2.5浓度对当日和累积滞后(0~1)d呼吸系统门诊量均有显著影响，ER值分别为0.90%(95%CI：0.55%~1.26%)和0.50%(95%CI：0.02%~0.98%)，即PM2.5每增加10 μg/m3，当日和累积滞后(0~1)d呼吸系统门诊量增加0.90%和0.50%(图 2)。
|
| 图 2 大气PM2.5浓度对呼吸系统门诊量的影响 |
O3浓度对滞后1 d和累积滞后(0~1)d呼吸系统门诊量均有显著影响，ER值分别为(95%CI：-2.54%~-0.81%)和-1.65%(95%CI：-2.79%~-0.50%)即O3每增加10 μg/m3，滞后1 d和累积滞后(0~1)d呼吸系统门诊量减少0.81%和1.65%(图 3)。
|
| 图 3 大气O3浓度对呼吸系统门诊量的影响 |
SO2浓度对当日和累积滞后(0~1)、(0~2)、(0~3)、(0~4)、(0~5)和(0~6)d呼吸系统门诊量均有显著影响，ER值95%CI：分别为2.92%(2.01%~ 3.84%)、2.42%(1.27%~3.58%)、2.73%(1.36%~4.12%)、3.22%(1.62%~4.83%)、3.09%(1.25%~4.96%)、2.75%(0.69%~4.85%)和2.51%(0.26%~4.81%)，即SO2每增10 μg/m3，当日和累积滞后滞后(0~1)、(0~2)、(0~3)、(0~4)、(0~5)和(0~6)d呼吸系统门诊量分别增加2.92%、2.42%、2.73%、3.22%、3.09%、2.75和2.51%(图 4)。
|
| 图 4 大气SO2浓度对呼吸系统门诊量的影响 |
NO2浓度对当日、累积滞后(0~1)、(0~2)、(0~3)、(0~4)、(0~5)、(0~6)和、(0~7)d呼吸系统门诊量均有显著影响，ER值95%CI：分别为7.73%(6.50%~8.89%)、7.95%(6.10%~9.84%)、8.49%(6.15%~10.88%)、9.11%(6.32%~11.97%)、9.87%(6.68%~13.16%)、9.88%(6.29%~13.58%)、9.35%(5.45%~13.39%)和8.94%(4.74%~13.30%)，即NO2每增10 μg/m3，当日、累积滞后(0~1)、(0~2)、(0~3)、(0~4)、(0~5)、(0~6)和(0~7)d呼吸系统门诊量分别增加7.73%、7.95%、8.49%、9.11%、9.87%、9.88%、9.35%和8.94%(图 5)。
|
| 图 5 大气NO2浓度对呼吸系统门诊量的影响 |
2.3.2 多污染模型根据单污染模型的效应分析结果
对当日呼吸系统门诊量进行多污染物模型分析。在当日呼吸系统门诊量PM10多污染物模中，调整PM2.5+NO2+SO2+O3时后PM10对呼吸系统门诊量没有影响；在当日呼吸系统门诊量PM2.5多污染物模中，调整PM10+NO2+SO2+O3时后PM2.5对呼吸系统门诊量没有影响；在当日呼吸系统门诊量NO2多污染物模中，调整PM10+PM2.5+SO2+O3时后NO2对呼吸系统门诊量是影响高于单污染物模型；在当日呼吸系统门诊量SO2多污染物模中，调整PM10+PM2.5+NO2+O3时后SO2对呼吸系统门诊量没有影响；在当日呼吸系统门诊量O3多污染物模中，调整PM10+PM2.5+NO2+SO2时后O3对呼吸系统门诊量是影响高于单污染物模型(表 3)。
| 污染物 | 加入多污染物 | 当日呼吸系统门诊量 |
| PM10 | +PM2.5+NO2+SO2+O3 | -0.29(-0.90~0.33) |
| PM2.5 | +PM10+NO2+SO2+O3 | -0.22(-1.03~0.58) |
| NO2 | +PM10+PM2.5+SO2+O3 | 10.39(8.48~12.38) |
| SO2 | +PM10+PM2.5+NO2+O3 | -1.38(-2.49~-0.26) |
| O3 | +PM10+PM2.5+NO2 + SO2 | -1.18(-1.98~-0.37) |
3 讨论
研究表明，郑州市大气污染物PM2.5、PM10、NO2和SO2与儿童医院呼吸系统日门诊量之间存在正相关关系且存在累积滞后效应，O3与儿童医院呼吸系统日门诊量之间存在负相关关系。
国内外已有大量研究表明大气污染物(如PM2.5、PM10、NO2、SO2和O3等)的浓度与医院呼吸系统以及心血管系统疾病门诊的就诊量存在正相关性[7-9]。Yang[10]报道2010年室外空气污染就导致我国123.4万人死亡及2 500万健康寿命年损失，对我国造成严重的疾病负担，位于我国健康负担第4位。Nastos等[11]、朱悦等[12]研究发现大气中PM10、NOX等污染物浓度增加与儿童哮喘、肺炎及上呼吸道感染门诊及急诊人数的上升有关。殷永文等[13]的研究表明:上海市霾期间PM10、PM2.5污染对医院呼吸科、儿呼吸科日均门诊人数具有一定影响。李盛等[14-15]的研究发现兰州市城关区和西固区的空气污染均对儿童呼吸系统疾病和症状的发生有影响，儿童呼吸系统疾病和症状的发生率可能会随着空气污染物浓度的升高而升高。孙惠乐等[16]的研究表明呼吸科、儿科门诊量与SO2浓度存在正相关关系。王燕侠等[17]研究显示中小学生呼吸系统疾病和症状的患病率及发生率与PM2.5、NO2污染水平存在正相关关系。陶燕等[18]研究发现，年龄≤15岁人群呼吸系统疾病入院人数受空气污染水平的影响最大。
本研究结果显示，PM10、PM2.5、NO2及SO2浓度升高可以造成儿童医院日门诊量增加，并存在累积滞后效应，但滞后效应不明显，与王宇红等[2]报告兰州市结果接近，与北京市[3]和上海市[13]的报道不同，这可能与污染物的浓度水平及成分不同及暴露人群的年龄层次不同等因素导致其效应估计值存在差异有关，本研究结果与李晋芬等[19]报告中SO2浓度与两个医院内科日门诊量的增加呈显著相关结果相一致，与李玉荣[20]研究所得，单污染物模型中，PM10、PM2.5、NO2和SO2对儿童上感总日门诊量的影响均有统计学意义，且存在累积滞后效应的结果相一致。研究结果还显示O3对呼吸系统门诊量的影响呈负相关，可能原因郑州市O3的超标天数仅3 d，对呼吸系统影响程度较低，在其他混杂因素影响下出现了负相关，需增加数据量和对混杂因素的控制以后再进行分析。单污染模型只考虑了单一污染物对儿童呼吸系统门诊量的影响，虽然控制了其他混杂因素，包括长期趋势、季节性变化、星期几效应、假期、气象因素等，仍存在一定的偏倚。本研究对PM10、PM2.5、NO2、SO2和O3进行多污染模型分析发现，多污染模型分析结果改变了污染物与儿童医院门诊量的相关性，多污染模型中PM10、PM2.5和SO2对呼吸系统门诊量的影响消失，NO2、O3对呼吸系统门诊量的影响增加，提示污染物是儿童医院门诊的复合危险因素，在治理大气污染时应加大力度对污染物整体进行治理。
本次研究的局限性主要有以下几点：首先是仅选择一家儿童医院，代表性有限；此次分析仅2年的数据，时间较短，下一步积累更长时间的数据进行分析；未对季节性流行疾病如流感的影响加以控制，下一步研究中会加以控制并对呼吸系统疾病进行分类分析；其次本次研究中暴露效应仅仅考虑在室外，并未考虑大多数情况下人群都是在室内活动，开展人群出行模式的调查也是今后研究的一个方向。
| [1] |
朱丽, 操基玉, 侯丽娟, 等. 空气质量与医院儿科呼吸系统疾病门诊量相关性研究[J]. 安徽医学, 2016, 37(03): 360-362. (In English: Zhu L, Cao JY, Hou LJ, et al. Analysis of association between air quality and outpatient visits for respiratory diseases of pediatrics in a hospital[J]. Anhui Medical Journal, 2016, 37(03): 360-362.) |
| [2] |
王宇红, 梁婷婷, 李盛, 等. 兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染的相关性研究[J]. 环境卫生学杂志, 2017, 7(05): 356-362. (In English: Wang YH, Liang TT, Li S. Relationship between Daily Pediatric Outpatient Visits for Respiratory Diseases and Air Pollution in Lanzhou[J]. J of Environ Hyg, 2017, 7(5): 356-362.) |
| [3] |
张莹, 邵毅, 王式功, 等. 北京市空气污染物对呼吸系统疾病门诊人数的影响[J]. 中国环境科学, 2014, 34(09): 2401-2407. (In English: Zhang Y, Shao Y, Wang SG, et al. Relationship between air pollutant and respiratory diseases hospital outpatient visits in Beijing[J]. China Environmental Science, 2014, 34(09): 2401-2407.) |
| [4] |
谷少华, 贾红英, 李萌萌, 等. 济南市空气污染对呼吸系统疾病门诊量的影响[J]. 环境与健康杂志, 2015, 32(02): 95-98. (In English: Gu SH, Jia HY, Li MM, et al. Effects of air pollution on hospital visits for respiratory diseases in Ji'nan city[J]. J Environ Health, 2015, 32(02): 95-98.) |
| [5] |
郝舒欣, 吕祎然, 刘婕, 等. 空气污染对人群就诊影响时间序列分析的数据前处理方法[J]. 环境与健康杂志, 2017, 34(05): 427-432. (In English: Hao SX, Lv YR, Liu J, et al. Pretreatment method for time series analysis data in research on effects of air pollution on hospital visits[J]. J Environ Health, 2017, 34(05): 427-432.) |
| [6] |
中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局, 中国国家标准化管理委员会. GB 3095-2012环境空气质量标准[S].北京: 中国环境科学出版社, 2016. (In English: General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People's Republic of China, Standardization Administration of China. GB 3095-2012 Ambient air quality standard[S]. Beijing: China Environmental Science Press, 2016.)
|
| [7] |
Jacobson LS, Hacon SS, de Castro HA, et al. Acute effects of particulate matter and black carbon from seasonal fires on peak expiratory flow of schoolchildren in the Brazilian Amazon[J]. PLoS One, 2014, 9(8): e104177. DOI:10.1371/journal.pone.0104177 |
| [8] |
Strickland M J, Klein M, Flanders WD, et al. Modification of the effect of ambient air pollution on pediatric asthma emergency visits:susceptible subpopulations[J]. Epidemiology, 2014, 25(6): 843-850. DOI:10.1097/EDE.0000000000000170 |
| [9] |
Weichenthal S, Hatzopoulou M, Goldberg MS. Exposure to traffic-related air pollution during physical activity and acute changes in blood pressure, autonomic and micro-vascular function in women:a cross-over study[J]. Part Fibre Toxicol, 2014, 11: 70. DOI:10.1186/s12989-014-0070-4 |
| [10] |
Yang G, Wang Y, Zeng Y, et al. Rapid health transition in China, 1990-2010:findings from the Global Burden of Disease Study 2010[J]. Lancet, 2013, 381(9882): 1987-2015. DOI:10.1016/S0140-6736(13)61097-1 |
| [11] |
Nastos P T, Paliatsos A G, Anthracopoulos M B, et al. Outdoor particulate matter and childhood asthma admissions in Athens, Greece:a time-series study[J]. Environ Health, 2010, 9: 45. DOI:10.1186/1476-069X-9-45 |
| [12] |
朱悦, 杨小南, 李宇斌. 沈阳市某地区大气污染与儿童呼吸系统疾病门诊人次的关系[J]. 环境与健康杂志, 2008(07): 575-578. (In English: Zhu Y, Yang XN, Li YB. Relationship between Air Pollution and Children Respiratory Diseases in a Certain Area in Shenyang[J]. J Environ Health, 2008(07): 575-578.) |
| [13] |
殷永文, 程金平, 段玉森, 等. 上海市霾期间PM2.5、PM10污染与呼吸科、儿呼吸科门诊人数的相关分析[J]. 环境科学, 2011, 32(07): 1894-1898. (In English: Yin YW, Cheng JP, Duan YS, et al. Correlation Analysis Between the PM2.5, PM10 Which were Taken in the HazyDay and the Number of Outpatient About Breathing Sections, Breathing Sections of Pediatrics in Shanghai[J]. Environmental Science, 2011, 32(07): 1894-1898.) |
| [14] |
李盛, 王金玉, 王宇红. 兰州市城关区大气污染对儿童呼吸系统疾病和症状的影响[J]. 环境与健康杂志, 2015, 32(01): 46-48. (In English: Li S, Wang JY, Wang YH. Effects of air pollution on respiratory diseases and symptoms of school children in Chengguan district of Lanzhou, Gansu[J]. J Environ Health, 2015, 32(01): 46-48.) |
| [15] |
李盛, 王金玉, 李守禹, 等. 兰州市西固区大气污染对儿童呼吸系统疾病和症状的影响[J]. 环境与健康杂志, 2015, 32(09): 816-819. (In English: Li S, Wang JY, Li SY, et al. Effects of air pollution on respiratory diseases and symptoms of school children in Chengguan district of Lanzhou, Gansu[J]. J Environ Health, 2015, 32(09): 816-819.) |
| [16] |
孙惠乐, 刘燕, 梁晓梅. 空气污染对日门诊量的影响[J]. 环境与健康杂志, 2003, 20(05): 289-291. (In English: Sun HL, Liu Y, Liang XM. Effects of Air Polluiton on Daily Outpatient Visits[J]. J Environ Health, 2003, 20(05): 289-291.) |
| [17] |
王燕侠, 牛静萍, 丁国武, 等. 空气污染对中小学生呼吸系统健康状况影响[J]. 中国公共卫生, 2007(06): 666-668. (In English: Wang YX, Niu JP, Ding GW, et al. Current situation analysis on health of respiratory system of primary and middle school students in Lanzhou[J]. Chin J Public Health, 2007(06): 666-668.) |
| [18] |
陶燕, 羊德容, 兰岚, 等. 兰州市空气污染对呼吸系统疾病入院人数的影响[J]. 中国环境科学, 2013, 33(01): 175-180. (In English: Tao Y, Yang DY, Lan L, et al. Relationship between air pollutant and respiratory diseases hospitalization in Lanzhou[J]. China Environmental Science, 2013, 33(01): 175-180.) |
| [19] |
李晋芬, 王长辉, 孙惠乐. 太原市空气污染与儿童医院日门诊量的相关性研究[J]. 环境与职业医学, 2003(04): 264-268. (In English: Li JF, Wang CH, Sun HL. Association of Air Pollution with Daily Outpatient Visits to Children Hospital in Taiyuan[J]. J Environ Occup Med, 2003(04): 264-268.) |
| [20] |
李玉荣.2014-2015年合肥市空气污染物与某儿童医院0-14岁儿童上呼吸道感染日门诊量的时间序列研究[D].安徽医科大学, 2017. (In English: Li YR. Association Between Air Pollutants and Upper Respiratory Tract Infection Daily Outpatients Among Children Aged 0-14 years in one Children Hospital in Hefei, China during 2014-2015: a Time Series Study[D]. Anhui Medical University, 2017.) http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10366-1017105589.htm
|