王在翔 趙 晶 牛澤亮 祁 鵬

空氣污染對心腦血管疾病門診量影響的Poisson廣義可加模型分析*

王在翔1趙 晶1牛澤亮1祁 鵬2

目的 定量研究濰坊市大氣污染對居民心腦血管日門診量的影響，探討大氣污染與門診量之間的關系，為心腦血管疾病的預防控制提供依據。方法 通過濰坊市社保系統收集每日心腦血管疾病門診量，從中國氣象局收集氣象資料，大氣污染資料來源于濰坊市環(huán)境監(jiān)測站。采用Poisson廣義可加模型對濰坊市大氣污染與心腦血管疾病門診量進行回歸分析，同時控制氣象因素、時間趨勢、周日效應混雜因素的影響。結果 2015年濰坊市空氣中PM 2.5、PM 10、SO2、NO2的日均濃度分別為75.33μg/m3、126.25μg/m3、41.25μg/m3、38.17μg/m3；濰坊市心腦血管疾病日門診量586人次/天；Spearman相關分析結果表明，溫度和降雨量與空氣污染指標存在較強相關性。單因素廣義可加模型(GAM)時序分析結果顯示，溫度、降雨量、PM 2.5、PM 10、SO2、NO2對心腦血管疾病門診量有影響；多因素分析顯示，PM 2.5、PM 10、SO2、NO2日均濃度每增加10μg/m3，心腦血管疾病門診量的風險RR值分別增加0.27%(0.20%～0.53%)、0.35%(0.10%～0.61%)、0.69%(0.50%～0.89%)、0.39%(0.04%～0.75%)。 結論 濰坊市大氣污染能增加心腦血管疾病門診量的風險，溫度和降雨量與大氣污染物相關性較高，提示采暖期污染程度明顯加重，有必要開展相應的治理措施。

心腦血管疾病 廣義可加模型 Poisson回歸 大氣污染物

心腦血管疾病是當前危害人類生命與健康的常見病，目前我國心腦血管疾病患者約2.9億人，發(fā)病人數持續(xù)增加，嚴重影響人們的期望壽命和生存質量，已經成為主要的社會公共衛(wèi)生問題和醫(yī)療費用過度增長的主要原因。而氣象條件是心腦血管疾病發(fā)病的誘因之一。心腦血管疾病發(fā)病存在著明顯的季節(jié)特征。近年來，大量研究顯示大氣顆粒物是心腦血管疾病的危險因素[1-2]。為定量評價大氣污染對居民心腦血管疾病門診量的影響，對山東省濰坊市2015年大氣污染與居民心腦血管疾病日門診量進行相關研究。

資料與方法

1.資料來源

心腦血管疾病日門診量來源于濰坊市社會保障局，收集2015年每天各個醫(yī)院就診的心腦血管疾病門診患者；氣象資料和空氣污染資料采用中國氣象局和環(huán)境監(jiān)測中心收集的濰坊市同時段氣象指標(包括溫度、降雨量、風速的日均值，以及大氣污染物資料PM 2.5、PM 10、SO2及NO2的日平均值)。

2.疾病分類按照國際分類第十版(ICD-10)，心腦血管疾病門診疾病包括高血壓Ⅲ級(I10.06)、冠心病(I25.103)、腦出血恢復期(I61.901)、腦梗塞恢復期(I63.901)、冠脈支架植入術后(Z95.501)。

3.方法

(1)數據處理 數據存儲、管理和統計分析采用Excel 2013、SAS 9.4。

(2)濰坊市心腦血管疾病門診量日均為586例，其實際分布近似Poisson分布。分析空氣污染物對心腦血管疾病日門診量的急性影響，首先必須控制時間序列中氣象因素、季節(jié)性和星期以及長期趨勢等混雜因素。研究表明，氣象因素與日門診量為非線性關系，故應用Poisson廣義可加模型。具體模型為：

log[E(yi)]=βXi+as.factor(DOW)+s(時間,df)+s(溫度,df)+s(風速,df)+s(降雨量,df)+α

Yi：觀察日；i：當天的心腦血管疾病門診量；E(Yi)：觀察日Yi日門診的預期值；α：殘差；β：回歸系數；s(時間,df):時間樣條平滑函數；s(溫度,df)：溫度樣條平滑函數；s(降雨量,df)：降雨量樣條平滑函數;s(風速,df:風速樣條平滑函數。

關于過離散問題，在應用Poisson回歸的時候需要進行過離散的檢驗和校正，不符合則采用負二項Poisson回歸。采用GAM模型，不對預測變量的形式做具體要求，而是采用非參數的方法進行擬合。

采用Spearman秩相關分析大氣污染物、氣象因素指標之間與心腦血管疾病門診量的相關性。

結 果

1.濰坊市心腦血管疾病日門診量、空氣污染和氣象因素描述性統計

2015年濰坊市心腦血管疾病日門診量、氣象因素和大氣污染日間分布存在季節(jié)性，經正態(tài)性檢驗不符合正態(tài)分布(P<0.05)。2015年濰坊市每日心腦血管門診量為586例；2015年日氣溫為12.88℃；降雨量1.21mm；風速3.2m/s，2015年PM 2.5日濃度為75.33μg/m3，PM 10日濃度為120.18μg/m3，SO2為41.25μg/m3，NO2為38.17μg/m3。詳見表1。

表1 2015年濰坊市每日心腦血管門診數、氣象因素、空氣污染描述性統計結果

2.心腦血管疾病日門診量與空氣污染物、氣象指標間Spearman相關分析

Spearman相關性分析結果表明污染物濃度之間的相關性有統計學意義(P<0.01)，其中PM 2.5和NO2相關性最強，rs為0.949；其次為PM 2.5和PM 10，rs=0.924；溫度與降雨量間rs=0.840，有統計學意義(P<0.01)；溫度與各空氣污染指標之間均呈負相關，且有統計學意義(P<0.01)；降雨量與各指標之間均呈負相關，且有統計學意義(P<0.01)。風速與各指標之間相關性較低，可能與濰坊天氣情況有關，冬季寒冷干燥，盛行偏北風，夏季濕熱多雨盛行西南風，全年風速較大。上述指標間相關性分析結果提示各指標見可能存在共曲線性[3]詳見表2。

表2 2015年濰坊市每日心腦血管疾病門診量與氣象因素和空氣污染的Spearman相關分析

**：P<0.01

3.大氣污染物與相關因素對心腦血管疾病門診量的單因素GAM分析

大氣污染物對不同遲滯日心腦血管疾病日門診量的單因素分析：經過可能的混雜因素調整后大氣污染物日濃度對當日及不同滯后天數的心腦血管疾病日門診量的Poisson回歸GAM分析顯示：PM 2.5、PM 10、SO2、NO2對心腦血管疾病日門診量的影響風險在當日達到最大，隨著滯后日的增加，影響逐漸減小。單污染物模型中，PM 2.5對濰坊市心腦血管疾病日門診量影響的相對危險度為1.25(95%CI：1.08～1.45)；PM 10對心腦血管疾病日門診量影響的相對危險度為1.33(95%CI:1.17～1.51)； SO2對心腦血管疾病日門診量影響的相對危險度為1.32(95%CI:1.05～1.64)；NO2對心腦血管疾病日門診量影響的相對危險度為1.24(95%CI:1.05～1.45)，詳見表3。

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表3 大氣污染物對不同遲滯日心腦血管疾病日門診量的單因素分析

*：Lag0為當日心腦血管疾病門診量，Lag1為1日后心腦血管疾病門診量，……，Lag5為5日后心腦血管疾病門診量；b：回歸系數；se：標準誤；GCV：廣義交叉有效性函數。

4.大氣污染物與相關因素對心腦血管疾病門診量的多因素GAM分析

大氣污染對心腦血管疾病日門診量的多因素分析：根據單因素分析結果選擇了相對危險度最大的滯后日進行的多因素分析，選取PM 2.5(lag2)、PM 10(lag2)、SO2(lag1)、NO2(lag0)及氣象因素和星期進行多因素的Poisson回歸GAM分析，PM 2.5、PM 10、SO2、NO2日濃度每增加10μg/m3，心腦血管疾病日門診量的風險RR值及95%置信區(qū)間分別增加0.27%(0.20%～0.53%)；0.35%(0.10%～0.61%)；0.69%(0.50%～0.89%)；0.39%(0.04%～0.75%)。氣溫和降雨量也是其危險因素(P<0.05)，詳見表4。在多因素分析中，根據單因素分析結果選擇了相對危險度最大的滯后日進行的多因素分析，雖然存在滯后效應，但是在當天的RR值最大；目前只是把氣象因素和星期作為混雜因素進行多因素的分析。

討 論

近年來，大量研究顯示顆粒物(PM)大氣污染尤其是PM 2.5是心血管疾病的一種危險因素。PM 2.5被認為是PM中最主要的致病成分，與心腦血管疾病的關聯更為密切。目前研究多為大氣污染短期暴露與心腦血管的死亡、發(fā)病和就診情況進行關聯。北京市2010-2012年日均PM 2.5濃度為96.2μg/m3,該濃度每增加10μg/m3,當日的缺血性心臟病發(fā)病率增加0.27%，且存在滯后效應[4-6]。

研究表明，氣象因素影響心腦血管疾病急診人次[7-8]，冬季氣溫降低可以導致心腦血管疾病門診量的增加。同時氣象因素影響大氣污染物的擴散，因此氣象因素和大氣污染顯著相關。氣象因素和大氣污染聯合作用可以加重心腦血管疾病發(fā)病率和門診量。

表4 大氣污染物及氣象因素對心腦血管疾病門診量的多因素GAM分析

本研究結果提示，濰坊市心腦血管疾病日門診量與空氣污染物、氣象因素有關[9]。濰坊市大氣污染物和氣象因素分布之間存在明顯相關性。濰坊市四季分明，采暖期污染物的水平明顯高于非采暖期污染物水平。大氣污染物與相關因素對心腦血管疾病門診量的單因素分析可以發(fā)現，PM 2.5、PM 10、SO2、NO2對門診量當日影響較大，隨著時間推移，影響逐漸減小。經過多因素分析發(fā)現PM 2.5、PM 10、SO2、NO2隨著濃度的增加門診量上升。低氣溫也能導致心腦血管疾病門診量的增加。

目前Poisson廣義可加模型已成為大氣污染環(huán)境流行病學研究的標準方法[10]。模型的優(yōu)點在于不對預測變量的形式做具體要求，將大氣污染物和其他混雜因素用非參數的方法進行擬合，這樣可以在剔除混雜因素的前提下，準確估計污染物對心腦血管疾病門診量的危險度?？梢詾榇髿馕廴局卫?、干預效果評估、經濟損失分析、空氣質量評定提供科學依據。本次研究應用標準模型分析了濰坊市空氣污染和氣象因素對心腦血管疾病門診量的影響，揭示了空氣污染對心腦血管疾病門診量的影響特征[11]。

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(責任編輯：郭海強)

Influence of Air Pollution on the Outpatient Volume of Cardiovascular and Cerebrovascular Diseases using the Poisson Generalized Additive Models in Weifang

Wang Zaixiang,Zhao Jing,Niu Zeliang,et al

(WeifangMedicalUniversity(261053),Weifang)

Objective To study the effect of air pollution on the daily outpatient amount of cardiovascular and cerebrovascular diseases and the relationship between air pollution and outpatient amount,in order to provide basis for prevention and control of cardiovascular and cerebrovascular diseases.Methods Collecting the outpatient volume of cardiovascular and cerebrovascular diseases from Weifang social security system.Meteorological data were collected from the China Meteorological Administration, and the air pollution data were collected from Weifang environmental monitoring station.The Poisson generalized additive model was used to analyze the air pollution and cardiovascular and cerebrovascular diseases in Weifang, and the effects of meteorological factors, time trend, and Sunday effect were controlled.Results The air daily average concentrations of PM2.5 and PM10, SO2, NO2were 75.33 μg/m3, 126.25 μg/m3and 41.25 μg/m3and 38.17 μg/m3of 2015 in weifang;the outpatient volume of cardiovascular and cerebrovascular diseases was 590 people per day in Weifang; Spearman correlation analysis results showed that temperature, rainfall and air pollution index had strong correlations.Single factor GAM time-series analysis results showed that temperature, rainfall, PM2.5, PM10, SO2, and NO2had an impact on the outpatient amount of cardiovascular and cerebrovascular diseases.Multiple factors analysis showed that the concentration of PM2.5 and PM10, SO2, NO2average daily by 10 ug/m3 , the risk of RR value were increased by 0.27% (0.20% 0.53%), 0.27% (0.10% 0.61%), 0.69% (0.50% 0.89%), 0.50% (0.04% 0.75%).Conclusion The atmospheric contamination can increase the risk of the outpatient volume of cardiovascular and cerebrovascular diseases in Weifang. There are correlations between the air pollutants and temperature and rainfall. Prompting that the winter heating and other factors can lead to serious air pollution. It is necessary to carry out corresponding measures.

Cardiovascular and cerebrovascular diseases; Generalized additive model; Poisson regression model; Atmospheric pollutants

“健康山東”重大社會風險預測與治理協同創(chuàng)新中心資助課題(XT1405003)；山東省自然基金項目(ZR2014AQ020，ZR2015HL101)

1.濰坊醫(yī)學院，“健康山東”重大社會風險預測與治理協同創(chuàng)新中心(261053)

2.濰坊陽光融合醫(yī)院