眼干燥症就诊人次与大气颗粒物浓度的关系：基于2015—2019年徐州市某综合医院的时间序列研究

作者：牟宁; 李明新; 王贺^*

来源：环境与职业医学, 2020, 37(10): 970-980.

DOI：10.13213/j.cnki.jeom.2020.20144

• 细颗粒物
• 可吸入颗粒物
• 干眼症
• 广义相加模型
• 日就诊人次

[背景]大气污染是公共卫生领域的研究热点之一,眼干燥症(干眼症)是发病率最高的眼表疾病,但空气颗粒污染物与该病的关系尚不明确。[目的]分析徐州市大气PM2.5、PM10日均质量浓度与当地居民干眼症日就诊人次的相关性。[方法]收集2015—2019年徐州市空气污染数据、气象数据和某综合医院每日干眼症就诊人数,采用基于Poisson分布的广义相加模型,控制长期趋势、星期几效应、气象因素等混杂因素的影响后,构建当日和滞后1～7 d的大气PM2.5、PM10的单污染物模型,并计算RR及其95%CI,分析徐州市大气PM2.5、PM10日均质量浓度与居民干眼症日就诊人次间的关系。考虑滞后效应的影响,对效应最强日的PM2.5、PM10与气态污染物(SO2、NO2、O3)进行多污染物模型拟合,分析气态污染物对大气颗粒物与就诊人次间关联强度的影响。[结果]本次研究中干眼门诊就诊人次315 806例,日均173例。PM2.5、PM10与其他污染物和气象因素的Spearman相关性分析显示,PM10与PM2.5关联性最强(r=0.90),PM2.5、PM10均与SO2、NO2、相对湿度存在正相关(P <0.01),与O3、平均气温存在负相关(P <0.01)。单污染物模型显示,PM2.5、PM10质量浓度每上升10μg·m-3时,当天干眼症就诊人次分别增加0.46%(95%CI:0.38%～0.53%)和0.43%(95%CI:0.35%～0.51%);滞后4 d的PM2.5、PM10浓度的健康效应最强,超额危险度为0.66%(95%CI:0.61%～0.72%)和0.69%(95%CI:0.62%～0.76%)。多污染模型中,调整其他污染物后,PM2.5、PM10的健康效应估计值均较单污染模型降低,PM2.5、PM10浓度与干眼症日门诊量的正相关关系未改变。[结论]徐州市大气颗粒物PM2.5、PM10污染与居民干眼症就诊人次存在正相关关系。

• 单位
  徐州医科大学