沈阳市大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)浓度对呼吸系统疾病严重程度的影响

摘要

目的 观察沈阳市主要大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)浓度对呼吸系统疾病严重程度的影响。方法 收集2016年1月—2017年12月中国医科大学附属第四医院第二呼吸内科HIS系统录入的病历资料2 690份,诊断为呼吸系统疾病重症1 705例,于沈阳市环境研究所获得同期大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)浓度,分析呼吸系统疾病严重程度与大气污染物浓度之间的相关性;采用基于Poisson分布的广义相加模型(GAM),分析沈阳市主要大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)单污染物及双污染物对呼吸系统疾病重症的影响,以及呼吸系统疾病重症例数随污染物浓度改变的滞后效应;计算在最佳滞后时间下,当污染物浓度增加10μg/m^(3)时呼吸系统疾病重症的超额危险度(ER值)及其95%置信区间(CI)。结果 呼吸系统疾病严重程度与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)浓度均呈正相关关系(r分别为0.629、0.617、0.703、0.637,P均<0.05)。单污染物模型分析结果显示,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)影响呼吸系统疾病重症的ER值及95%CI分别为1.31(1.21~1.43)、1.29(1.18~1.41)、2.94(2.75~3.14)、5.23(4.91~5.61),P均<0.05。PM_(2.5)和NO_(2)影响呼吸系统疾病重症例数的效应在延迟累积2天(Lag01)达到最大值,PM_(10)在延迟累积5天(Lag04)达到最大值,SO_(2)在延迟累积4天(Lag03)达到最大值;在最佳滞后时间下,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)和NO_(2)的浓度每增加10μg/m^(3),对应的呼吸系统疾病重症患者例数增加1.31%(ER=0.96,95%CI:1.21~1.43)、1.29%(ER=0.39,95%CI:1.18~1.41)、2.94%(ER=0.39,95%CI:0.28~0.31)、5.26%(ER=0.39,95%CI:0.49~0.56),P均<0.05。双污染物模型分析结果显示,PM_(2.5)+SO_(2)影响呼吸系统疾病重症的ER值及95%CI为3.53(3.24~3.76),PM_(10)+SO_(2)为2.46(2.23~2.70),PM_(2.5)+NO_(2)为5.02(4.46~5.56),PM_(10)+NO_(2)为3.99(3.50~4.44),SO_(2)+NO_(2)为3.34(3.06~3.62),P均<0.01。结论 沈阳市主要大气污染物PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)和NO_(2)浓度升高均可导致呼吸系统疾病患者病情加重,且病情严重程度相对于污染物浓度的改变存在滞后效应,PM_(2.5)联合NO_(2)对呼吸系统疾病严重程度的影响最大。