亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        最高氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病急診人次的影響研究

        2019-02-13 04:41:36周建丁馬玉霞楊絲絮虞志昂馬秉吉張志薇
        中國環(huán)境科學(xué) 2019年1期
        關(guān)鍵詞:危險(xiǎn)度支氣管炎氣溫

        周建丁,馬玉霞*,楊絲絮,虞志昂,馬秉吉,張志薇

        ?

        最高氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病急診人次的影響研究

        周建丁1,馬玉霞1*,楊絲絮1,虞志昂1,馬秉吉1,張志薇2

        (1.蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,甘肅 蘭州 730000;2.江蘇省氣象服務(wù)中心,江蘇 南京 210009)

        采用基于時(shí)間序列的半?yún)?shù)的廣義相加模型,在控制星期幾效應(yīng)、長期趨勢(shì)、氣象要素等混雜因素后,分析2009~2012年北京市日最高氣溫與四類呼吸系統(tǒng)疾病急診人次的暴露-反應(yīng)關(guān)系,探討日最高氣溫對(duì)人群健康的影響,并考慮了不同年齡和性別人群分層以及0~6d的滯后效應(yīng).結(jié)果表明:日最高氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病急診存在0~1d滯后效應(yīng),男性急診人次均要高于女性;日最高氣溫每上升1°C,男性上呼吸道感染和支氣管炎急診人次分別增加2.10%和2.14%,女性肺炎、哮喘和支氣管炎急診人次分別增加2.00%、4.21%和2.95%.對(duì)性別而言,日最高氣溫每上升1°C,小于15歲人群支氣管炎急診人次增加3.60%;15~59歲人群支氣管炎急診人次增加2.16%;對(duì)60~74歲年齡段急診人次無顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;≥75歲人群肺炎和哮喘急診人次分別增加2.69%和8.05%.

        日最高氣溫;呼吸系統(tǒng)疾病;時(shí)間序列;廣義相加模型

        人體適宜的氣溫為20~28℃,當(dāng)外界氣溫變化幅度過大超出了正常人體的調(diào)節(jié)能力時(shí),熱平衡調(diào)節(jié)機(jī)制被打亂,神經(jīng)系統(tǒng)和內(nèi)分泌系統(tǒng)等失去調(diào)節(jié)作用,繼而引起生命活動(dòng)出現(xiàn)異常,甚至導(dǎo)致死亡[1].高溫?zé)崂藢?duì)死亡的貢獻(xiàn)逐年上升[2],導(dǎo)致的死亡人數(shù)也越來越多,尤其是歐洲[3-4].隨著氣候變暖和城市化進(jìn)程中人口的迅速聚集以及熱島效應(yīng),高溫對(duì)人群死亡,特別是高危人群的急性死亡效應(yīng)受到廣泛關(guān)注[5-6].眾多國內(nèi)外研究表明,夏季高溫導(dǎo)致的非正常死亡將會(huì)出現(xiàn)增大的可能性[2,7],尤其是兒童、老年人這些體弱人群難以適應(yīng)極端溫度.如果氣溫高于 34℃,將誘發(fā)一系列疾病的加重,特別是心腦血管疾病和呼吸系統(tǒng)疾病[8].Michelozzi[9]對(duì)歐洲呼吸系統(tǒng)疾病入院研究表明,日最高氣溫相對(duì)于臨界溫度每上升1℃,地中海和北歐地區(qū)大于75歲人群入院率分別增加4.5%和3.1%.上海熱浪天氣造成呼吸系統(tǒng)疾病死亡率增加RR=1.23[10].陶輝等[11]對(duì)北京市某區(qū)研究表明,日均氣溫大于25℃時(shí),每升高1℃對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病死亡人數(shù)的貢獻(xiàn)達(dá)到25.7%.除了死亡率和死亡人數(shù)的增加,高溫會(huì)增加醫(yī)院就診量,造成人群疾病負(fù)擔(dān)加重[12-14].本文擬采用廣義相加模型對(duì)北京市2009~2012年日最高氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病急診人次進(jìn)行時(shí)間序列分析,并定量評(píng)估日最高氣溫上升1℃對(duì)各類呼吸系統(tǒng)疾病帶來的健康風(fēng)險(xiǎn),為氣象服務(wù)提供正確依據(jù).

        1 材料與方法

        1.1 研究資料

        本文使用氣象數(shù)據(jù)包括2009年1月1日~2012年12月31日北京市氣象臺(tái)日均氣溫(℃)、日最高氣溫(℃)、日最低氣溫(℃)、相對(duì)濕度(%)、日平均風(fēng)速(m/s)、日照時(shí)數(shù)(h)、平均水汽壓(hPa)、日平均降水量(mm)逐日資料;同期大氣污染物濃度資料來自于北京市多個(gè)污染物監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的平均,包括PM10、SO2、NO2濃度;同期疾病數(shù)據(jù)來自北京市三家綜合性醫(yī)院:中國人民解放軍301醫(yī)院、中國人民解放軍309醫(yī)院、海軍總醫(yī)院,均為部隊(duì)醫(yī)院,資料來源位置如圖1所示.根據(jù)ICD-10關(guān)于呼吸系統(tǒng)詳細(xì)分類標(biāo)準(zhǔn)將呼吸系統(tǒng)疾病資料進(jìn)行小種類篩選,再根據(jù)定義篩選出肺炎、上呼吸道感染、哮喘、支氣管炎四類疾病進(jìn)行研究.

        圖1 氣象站、污染物監(jiān)測(cè)站和醫(yī)院分布

        1.2 研究方法

        本文涉及的時(shí)間序列分析法就是按照時(shí)間的先后順序,將某一個(gè)指標(biāo)在不同時(shí)間上的不同數(shù)值排列而成的數(shù)列,是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法.研究發(fā)現(xiàn),采用時(shí)間序列方法評(píng)估人群暴露條件改變后的健康效應(yīng)時(shí),與時(shí)間變化相關(guān)的變量(如年齡改變等)將不再是混雜因素以調(diào)整健康效應(yīng)的長期和季節(jié)趨勢(shì)等潛在混雜因素的影響[15].本文也將運(yùn)用基于時(shí)間序列的廣義相加模型(GAM)進(jìn)行危險(xiǎn)度評(píng)價(jià).GAM模型公式為:

        式中:E(Y)為第天的急診人次的預(yù)期值;X為與急診人次呈線性關(guān)系的變量;為回歸系數(shù);DOW和holiday分別代表星期幾效應(yīng)和節(jié)假日效應(yīng);s:非參數(shù)平滑樣條函數(shù);time:日期;df:自由度;:與急診人次呈非線性關(guān)系的變量,分別為污染物濃度和氣象要素.

        2 結(jié)果與分析

        2.1 呼吸系統(tǒng)疾病時(shí)間序列與描述性統(tǒng)計(jì)

        本次研究共收集急診資料1219874例,篩選出221757例呼吸系統(tǒng)疾病,占比18.2%,其中男性121744例,女性100012例,<15歲人群68774例,15~ 59歲人群139803例,60~74歲人群8216例,75歲以上人群4959例.共納入四類呼吸系統(tǒng)疾病,包括肺炎、上呼吸道感染(上感)、哮喘以及支氣管炎, 2009~2012年急診人次逐日資料的時(shí)間序列分布如圖2所示,隨著時(shí)間推移,肺炎急診人次呈顯著增加趨勢(shì);上呼吸道感染急診人次在夏季急診人次最多,總體呈緩慢減少趨勢(shì);哮喘急診人次呈緩慢增加趨勢(shì);支氣管炎急診人次總體上無明顯變化趨勢(shì).肺炎急診人次和支氣管炎急診人次隨季節(jié)變化明顯,冬季急診人次多,夏季少,呈顯著的周期性.

        圖2 呼吸系統(tǒng)疾病急診人次時(shí)間序列分布

        表1 呼吸系統(tǒng)疾病急診人次描述性統(tǒng)計(jì)

        續(xù)表1

        圖3 氣象要素與污染物濃度的時(shí)間序列分布

        按照年齡與性別對(duì)四類疾病進(jìn)行分類.通過描述性統(tǒng)計(jì)(表1)發(fā)現(xiàn),四類呼吸系統(tǒng)疾病中,男性急診人次均要大于女性.肺炎患者為日均12.52人,其中男性7.21人,女性5.31人,男性明顯大于女性.15~59歲人群和375歲人群急診人次較多,分別達(dá)5.62人和3.54人,上感患者為8.41人,其中男性4.69人,女性3.72人,多發(fā)于15~59歲人群和<15歲人群,分別為6.25人和1.78人.哮喘患者為3.28人,其中男性1.66人,女性1.62人,15~59歲人群最多,為2.20人,60~74歲人群次之,為0.47人.支氣管炎患者為11.80人,其中男性6.36人,女性5.44人,多發(fā)于15~59歲人群和<15歲人群,分別為7.50人和1.98人.

        2.2 氣象要素及污染物濃度時(shí)間序列和相關(guān)分析

        對(duì)2009年1月1日~2012年12月31日北京市平均氣溫(℃)、最高氣溫(℃)、日照(h)、平均相對(duì)濕度(%)、2分鐘平均風(fēng)速(m/s)、SO2濃度、NO2濃度、PM10濃度逐日資料進(jìn)行時(shí)間分布排序(圖3).平均氣溫、最高氣溫、日照時(shí)數(shù)呈現(xiàn)顯著的年周期變化.平均相對(duì)濕度圍繞50%上下波動(dòng),周期變化不明顯.2min平均風(fēng)速有一定的周期性,冬春季節(jié)的風(fēng)速要明顯大于夏秋季節(jié).二氧化硫濃度無明顯變化,二氧化氮和PM10濃度在2012年有顯著升高.

        根據(jù)呼吸系統(tǒng)疾病急診人次與氣象要素和污染物濃度的Spearman相關(guān)分析(表2)可知,呼吸系統(tǒng)疾病與日均氣溫、日最高氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、PM10呈顯著的負(fù)相關(guān)(<0.01),與SO2、NO2呈顯著的正相關(guān)(<0.01),與日照時(shí)數(shù)的相關(guān)性不顯著.

        表2 呼吸系統(tǒng)疾病急診人次與氣象要素、污染物的Spearman相關(guān)分析

        注:*<0.05;**<0.01.

        2.3 日最高氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病的暴露-反應(yīng)關(guān)系

        日最高氣溫與四類呼吸系統(tǒng)疾病總急診人次在滯后當(dāng)天的暴露反應(yīng)關(guān)系曲線如圖4所示,在肺炎和上呼吸道感染疾病,日最高氣溫與急診人次呈現(xiàn)線性上升的關(guān)系,LogRR值為0的日最高氣溫位于15~20°C區(qū)間內(nèi);日最高氣溫與支氣管炎急診人次呈現(xiàn)曲線緩慢爬升的趨勢(shì);與哮喘急診人次呈現(xiàn)曲線下降的趨勢(shì).

        圖4 日最高氣溫與四類呼吸系統(tǒng)疾病的暴露反應(yīng)關(guān)系

        2.4 日最高氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病影響的危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)

        圖5描述了4種呼吸系統(tǒng)疾病對(duì)各人群不同滯后時(shí)間下的相對(duì)危險(xiǎn)度.全人群在滯后0d的相對(duì)危險(xiǎn)度達(dá)到最大,在1~2d內(nèi)減小到RR=1附近,肺炎、上呼吸道感染和支氣管炎的RR值在當(dāng)天分別為1.0132(95%CI: 1.0009, 1.0257)、1.0159(95%CI: 1.0003, 1.0317)、1.0255(95%CI: 1.0129, 1.0382),即ER值分別為1.32%、1.59%、2.55%,均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,哮喘對(duì)應(yīng)的RR值為1.0228(95%CI: 0.9987, 1.0475),不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.

        圖5 不同人群不同疾病滯后效應(yīng)的相對(duì)危險(xiǎn)度RR值

        男性和女性都在當(dāng)天達(dá)到最大,隨著滯后時(shí)間增加,男性相對(duì)危險(xiǎn)度在滯后1d急劇減小,而后趨于平穩(wěn),而女性相對(duì)危險(xiǎn)度在滯后第2d減小到趨于平穩(wěn).在滯后0d時(shí),日最高氣溫升高1℃對(duì)男性上呼吸道感染和支氣管炎患者的RR值分別為1.0210 (95%CI: 1.0001, 1.042)和1.0214(95%CI: 1.0004, 1.0386),ER值即為2.10%和2.14%,具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,肺炎和哮喘在當(dāng)天的RR值分別為1.0082(95%CI: 0.9919, 1.0249)和1.0057(95%CI: 0.9723, 1.0400),但不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.相比于男性而言,女性在滯后0d時(shí),肺炎、哮喘和支氣管炎都有更大的相對(duì)危險(xiǎn)度且通過顯著性檢驗(yàn),RR值分別達(dá)到1.0200、1.0421、1.0295,即ER值分別為2.00%、4.21%、2.95%,并且哮喘和支氣管炎在滯后0~1d均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.

        對(duì)于不同年齡層次急診人群,其中,<15歲人群不易受到肺炎和上呼吸道感染的影響,在滯后0天哮喘對(duì)應(yīng)的RR值最大為1.0886(95%CI: 0.9975, 1.1881),不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,支氣管炎對(duì)應(yīng)的RR值也在當(dāng)天達(dá)到最大,1.0360(95%CI: 1.0047, 1.0683),即ER值為3.60%,具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.15~59歲人群肺炎患者對(duì)應(yīng)的RR在滯后1d時(shí)最大,為1.0067 (95%CI: 0.9981, 1.0153),但無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,其他疾病均在當(dāng)天有最大的RR值,上呼吸道感染、哮喘、支氣管炎分別為1.0166(95%CI: 0.9986, 1.0349)、1.0089(95%CI: 0.9797, 1.0390)、1.0216(95%CI: 1.0058, 1.0376),即ER值分別為1.66%、0.89%、2.16%,僅支氣管炎對(duì)應(yīng)RR/ER具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義. 60~74歲人群四類疾病的相對(duì)危險(xiǎn)度在滯后0d或1d內(nèi)達(dá)到最大,但均不存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.375歲人群中,RR值都在當(dāng)天最大,肺炎、上呼吸道感染和支氣管炎對(duì)應(yīng)的RR值分別為1.0269(95%CI: 1.0036, 1.0506)、1.0937(95%CI: 0.9554, 1.2520)、1.0361 (95%CI: 0.9961, 1.0777),其ER值分別為2.69%、9.37%、3.61%,均要比其他年齡人群的RR/ER值要大得多,但僅肺炎具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而哮喘對(duì)應(yīng)的RR值為1.0805(95%CI: 1.009, 1.1568),即ER值為8.05%,僅比<15歲哮喘人群對(duì)應(yīng)RR/ER值小,具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.

        圖6 不同疾病滯后效應(yīng)的最優(yōu)RR值

        圖6為各種疾病對(duì)應(yīng)的最優(yōu)相對(duì)危險(xiǎn)度,各人群基本在滯后當(dāng)天達(dá)到最大的RR值,僅<15歲人群的上呼吸道感染、15~59歲人群的肺炎以及60~74歲人群的哮喘對(duì)應(yīng)的RR值在滯后1d的時(shí)候達(dá)到最大,但均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,可見高溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病基本不存在明顯的滯后效應(yīng).肺炎和上呼吸道感染對(duì)60~74歲和375歲人群影響較大,哮喘和支氣管炎對(duì)<15歲人群和375歲人群影響較大.

        3 討論

        對(duì)北京市2009~2012年肺炎、上呼吸道感染、哮喘、支氣管炎四類呼吸系統(tǒng)疾病急診人次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),肺炎和支氣管炎急診人次最多,日均急診人次大于11人以上,兩者均呈現(xiàn)顯著的周期性,冬季急診多,夏季急診少;上呼吸道感染急診人次日均8.41人,夏季急診人次多,冬季少;哮喘急診人次日均3.28人,未發(fā)現(xiàn)明顯的趨勢(shì)和周期性.各類疾病的急診人次較多,適合進(jìn)行分病種的研究[16].其中上呼吸道感染、支氣管炎多發(fā)于小于15歲、15~59歲年齡段人群,哮喘多發(fā)于15~59歲、60~74歲年齡段中老年人群,肺炎多發(fā)于15~59歲以及≥75歲的老年人群,有研究顯示高溫對(duì)肺炎死亡率的增加貢獻(xiàn)較大[17],老年人急診也較多.研究表明高溫日最高氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病急診基本不存在滯后效應(yīng),僅有極少在滯后1d時(shí)相對(duì)危險(xiǎn)度達(dá)到最大,其余均在滯后當(dāng)天達(dá)到最大,這與荷蘭[18]和瑞典[19]的研究一致,也與國內(nèi)馮雷[18]的研究結(jié)果一致.

        日最高氣溫對(duì)全人群肺炎、上呼吸道感染、支氣管炎急診有顯著相關(guān)性,日最高氣溫每上升1℃,急診人次分別增加1.32%、1.59%、2.55%.Ballester等[21]研究顯示西班牙瓦倫薩城暖季(5~10月)日均氣溫相對(duì)于24℃每上升1℃,死亡率增加1%~4.2%. Vaneckova等[22]對(duì)悉尼的研究中發(fā)現(xiàn),日均氣溫每升高10℃對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病死亡率的影響達(dá)到12.1%.李萌萌等[23]對(duì)濟(jì)南市研究表明,高溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病影響當(dāng)天的RR 值為1.06(95%CI: 1.02, 1.31),這與本文研究結(jié)果差異不大.

        日最高氣溫與男性上呼吸道感染、支氣管炎急診有顯著相關(guān)性,日最高氣溫每上升1℃,急診人次分別增加2.10%和2.14%;日最高氣溫與女性上呼吸道感染、肺炎、支氣管炎、哮喘急診有顯著相關(guān)性,日最高氣溫每上升1℃,急診人次分別增加2.00%、4.21%、2.95%.日最高氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病不同性別影響差異明顯[24-25].女性雖然在急診人次上少于男性,但是其受高溫影響的風(fēng)險(xiǎn)要大于男性,這與廣東省的研究一致[26],欒桂杰等[27]對(duì)北京高溫?zé)崂搜芯恳舶l(fā)現(xiàn)女性的影響要大于男性.而Bell等[28]對(duì)于圣地亞哥和圣保羅的研究指出男性比女性更易受到高溫的影響,所以對(duì)于性別間的差異,可能與各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素有關(guān),也與地域、文化有關(guān).

        日最高氣溫與小于15歲年齡段和15~59歲年齡段支氣管炎急診有顯著相關(guān)性,日最高氣溫上升1℃,疾病急診人次分別增加3.60%和2.16%;日最高氣溫與60~74歲年齡段急診無顯著相關(guān)性;日最高氣溫與375歲年齡段肺炎和哮喘有顯著相關(guān)性,日最高氣溫上升1℃,疾病急診人次分別增加2.69%和8.05%.可見日最高氣溫對(duì)375歲年齡段人群的影響最大,這與Michelozzi等[9]對(duì)地中海和北歐地區(qū)的研究一致,也與Kunst等[18]對(duì)荷蘭的研究一致,Zeng等[25]對(duì)廣東四個(gè)城市的研究也顯示了大于75歲老年人受高溫影響的脆弱性.但不同研究的相對(duì)危險(xiǎn)度有所差異.Gouveia等[29]對(duì)巴西圣保羅的研究發(fā)現(xiàn),在老年人中,溫度高于20℃時(shí),每度增加的死亡率增加2.6%.Kovats等[30]對(duì)倫敦死亡的研究結(jié)果顯示,日均氣溫每上升1℃,75歲以上老年人呼吸系統(tǒng)疾病死亡率上升10.9%.這可能與本研究使用的急診資料有關(guān),大多數(shù)研究都是使用死亡率資料,死亡率資料更加直觀[11].并且本文對(duì)疾病的分類更加細(xì)致,各類呼吸系統(tǒng)疾病的RR值也有所差異,導(dǎo)致與其他研究結(jié)果不同.老年人由于對(duì)溫度變化敏感性降低,維持正常體溫的能力降低,并且他們可能使用許多干擾正常出汗過程的藥物,從而使他們的易感性增加,從而加劇了呼吸系統(tǒng)疾病的風(fēng)險(xiǎn)因素和觸發(fā)機(jī)制[26].

        4 結(jié)論

        呼吸系統(tǒng)疾病急診人次呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì),具有顯著季節(jié)變化特征,且在不同性別、年齡段人群中存在差異,男性急診人次普遍大于女性.最高氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響在不同性別和年齡人群存在差異,375歲人群和女性為易感人群.日最高氣溫的影響有0~1d滯后效應(yīng).

        [1] 劉 方,張金良.氣象因素對(duì)人類健康的影響 [J]. 中國公共衛(wèi)生, 2005,21(3):115-117. Liu F, Zhang J L. Impact of meteorological factors on human health [J]. Chinese Journal of Public Health, 2005,21(3):115-117.

        [2] Koppe C, Kovats S, Jendritzky G, et al. Health and global environmental change: heat-waves: risks and responses [R]. Denmark: WMO, 2004.

        [3] Hemon D, Jougla E.Estimation de la sur mortalité et principales caracteristiques epidemiologique [R]. Paris: INSERM, 2003.

        [4] Bouchama A. The 2003 European heatwave [J]. Tensive Care Med, 2004,30:1-3.

        [5] 鄭思軼,劉樹華.北京城市化發(fā)展對(duì)溫度、相對(duì)濕度和降水的影響 [J]. 氣候與環(huán)境研究, 2008,13(2):123-133. Zheng S Y, Liu S H. Urbanization effect on climate in Beijing [J]. Climatic and Environmental Research, 2008,13(2):123-133.

        [6] 周曉農(nóng).氣候變化與人體健康 [J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2010,6(4): 235-240. Zhou X L. Potential impacts of climate change on human health [J]. Advances in Climate Change Research, 2010,6(4): 235-240

        [7] 何 權(quán),何祖安,鄭有清.炎熱地區(qū)熱浪對(duì)人群健康影響的調(diào)查 [J]. 環(huán)境與健康雜志, 1990,7(5):206-211. He Q, He Z A, Zheng Y Q. Investigation on the health effects of heat waves in hot areas [J].Journal of Environment and Health, 1990,7(5):206-211.

        [8] 蘭 莉,高菡璐,梁 巍,等.2007~2011年高溫對(duì)哈爾濱市區(qū)人口死亡的影響 [J]. 中國衛(wèi)生工程學(xué), 2014,13(1):3-10. Lan L, Gao H L, Liang W, et al. Impact of high temperature on population death in urban Harbin 2007~2011 [J]. Chinese Journal of Public Health Engineering, 2014,13(1):3-10.

        [9] Michelozzi P, Accetta G, Sario M, et al. High temperature and hospitalizations for cardiovascular and respiratory causes in 12European cities [J]. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, 2009,179(5):383-389.

        [10] Huang W, Kan H, Kovats S. The impact of the 2003 heat wave on mortality in Shanghai, China [J]. Science of Total Environment, 2010,408:2418-2420.

        [11] 陶 輝,童建勇,沈艷輝,等.北京市H區(qū)日平均氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病死亡的病例交叉研究[J]. 環(huán)境與健康雜志, 2011,28(7):569-572. Tao H, Tong J Y, Shen Y H, et al. Association between Daily Mean Air Temperature and Mortality of Respiratory Diseases in Beijing, China: a Case-Crossover Study [J].Journal of Environment and Health, 2011,28(7):569-572.

        [12] 李永紅,楊念念,劉迎春,等.高溫對(duì)武漢市居民死亡的影響 [J]. 環(huán)境與健康雜志, 2012,29(4):303-305.Li Y H, Yang N N, Liu Y C, et al. Impacts of high temperature on death in Wuhan [J]. Journal of Environment and Health, 2012,29(4):303-305.

        [13] 王敏珍,鄭 山,王式功,等.氣溫與濕度的交互作用對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2016,36(2):581-588. Wang M Z, Zheng S, Wang S G, et al. Interaction of temperature and relative humidity on emergency room visits for respiratory diseases [J]. China Environmental Science, 2016,36(2):581-588.

        [14] 張 瑩,王式功,賈旭偉,等.氣溫與PM2.5協(xié)同作用對(duì)疾病急診就診人數(shù)的影響 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2017,37(8):3175-3182. Zhang Y, Wang S G, Jia X W, et al. Synergetic effect of mean temperature and PM2.5 on emergency room visits for different diseases [J]. China Environmental Science, 2017,37(8):3175-3182.

        [15] 鄧 丹,王潤華,周燕榮.時(shí)間序列分析及其在衛(wèi)生事業(yè)中的應(yīng)用 [J]. 數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志, 2002,15(5):455-457. Deng D, Wang R H, Zhou Y R. Time series analysis and its application in health [J]. Journal of Mathematical Medicine, 2002,15(5):455-457.

        [16] M?kinen T M, Juvonen R, Jokelainen J, et al. Cold temperature and low humidity are associated with increased occurrence of respiratory tract infections [J]. Respiratory Medicine, 2009,103(3):456-462.

        [17] 王 玨,于連政,穆慧娟,等.沈陽市日均氣溫與呼吸疾病死亡率關(guān)系 [J]. 中國公共衛(wèi)生, 2009,25(4):481-482.Wang J, Yu L Z, Mu H J, et al. Association between daily ambient average temperature and daily respiratory system disease mortality in Shenyang city [J]. Chinese Journal of Public Health, 2009,25(4):481-482.

        [18] Kunst A E, Looman G W N, Mackenbach J P. Outdoor air and temperature and mortality in The Netherlands: a time series analysis [J]. American Journal of Epidemiology, 1993,137:331-41.

        [19] Rocklov J, Forsberg B. The effect of temperature on mortality in Stockholm 1998~2003: A study of lag structures and heatwave effects [J].Scandinavian Journal of Public Health, 2008,36:516-523.

        [20] 馮 雷,李旭東.高溫?zé)崂藢?duì)人類健康影響的研究進(jìn)展 [J]. 環(huán)境與健康, 2016,33(2):182-188.Feng L, Li X D. Effects of heat waves on human health: a review of recent study [J]. Journal of Environment and Health, 2016,33(2):182-188.

        [21] Ballester F, Corella D, Perez-Hoyo S, et al. Mortality as a function of temperature: A study in Valencia, Spain, 1991~1993 [J]. International Journal of Epidemiology, 1997,26(3):551-561.

        [22] Vaneckova P, Beggs P J, de Dear R J, et al. Effect of temperature on mortality during the six warmer months in Sydney, Australia, between 1993 and 2004 [J]. Environmental Research, 2008,108(3):361-369.

        [23] 李萌萌,周脈耕,張 霞,等.濟(jì)南市4個(gè)區(qū)氣溫對(duì)非意外死亡及死因別死亡的影響 [J]. 中華流行病學(xué)雜志, 2014,35(6):684-688. Li M M, Zhou M G, Zhang X, et al. Impact of temperature on non-accidental deaths and cause-specific mortality in four districts of Jinan [J]. Chinese Journal of Epidemiology, 2014,35(6):684-688.

        [24] Huang W, Kan H, Kovats S. The impact of the 2003heat wave on mortality in Shanghai, China [J]. Science of the Total Environment, 2010,408(11): 2418-2420.

        [25] Tam W W, Wong T W, Chair S Y, et al. Diurnal temperature range and daily cardiovascular mortalities among the elderly in Hong Kong [J]. Archives of Environmental & Occupational Health, 2009,64(3):202-206.

        [26] Zeng W L, Lao X Q, Rutherford S, et al. The effect of heat waves on mortality and effect modifiers in four communities of Guangdong Province, China [J]. Science of the Total Environment,2014,482-483:214-21.

        [27] 欒桂杰,李湉湉,殷 鵬,等.2010年北京市高溫?zé)崂藢?duì)居民死亡的影響 [J]. 環(huán)境衛(wèi)生學(xué)雜志, 2015,5(6):525-529.Luan G J, Li T T, Yin P, et al. Heat wave impact on mortality in Beijing in 2010 [J]. Journey of Environmental Hygiene, 2015,5(6):525-529.

        [28] Bell M, O'Neill M, Ranjit N, et al. Vulnerability to heat-related mortality in Latin America: a case-crossover study in Sao Paulo, Brazil, Santiago, Chile and Mexico City, Mexico [J].International Journal of Epidemiology, 2008,37:796-804.

        [29] Gouveia N, Hajat S, Armstrong B. Socioeconomic differentials in the temperature -mortality relationship in Sao Paulo, Brazil. [J]. International Journal of Epidemiology, 2003,32:391-397.

        [30] Kovats R S, Hajat S, Wilkinson S P. Contrasting patterns of mortality and hospital admissions during hot weather and heat waves in Greater London, UK [J].Occupational & Environmental Medicine, 2004, 61(11):893-898.

        A study on the impact of daily maximum temperature on the hospital emergency room visits due to respiratory diseases.

        ZHOU Jian-ding1, MA Yu-xia1*, Yang Si-xu1, YU Zhi-ang1, MA Bing-ji1, ZHANG Zhi-wei2

        (1.College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China;2.Jiangsu Meteorological Service Centre, Nanjing 210009, China)., 2019,39(1):372~378

        Based on the daily maximum temperature data and hospital Emergency Room (ER) visit records from 2009 to 2012, we analyzed the climatic impact on the onset of the four types of common respiratory diseases (i.e., upper respiratory tract infection, bronchitis, pneumonia, and asthma) in Beijing, China. We used a time-series-based semi-parametric generalized additive model. We controlled the confounding factors, such as weekday effect, long-term trend, and other meteorological elements, and we also factored in age-gender differences and the lagging effect within a week. The results showed that the lagging effect of daily maximum temperature on the number of ER visits due to respiratory diseases was within one day. The number of male patients was generally higher than that of female patients. For each 1°C increase in daily maximum temperature, the number of ER visits due to upper respiratory tract infection and bronchitis would increase by 2.10% and 2.14%, respectively, for the male subgroup; and the number of ER visits due to pneumonia, asthma, and bronchitis would increase by 2.00%, 4.21%, and 2.95%, respectively, for the female subgroup. Within the four different age subgroups, the increase in the number of ER visits due to respiratory diseases per 1°C increase in daily maximum temperature was statistically significant with the exception of the 60-74age group. In particular, when daily maximum temperature increased by 1°C, the number of ER visits due to bronchitis would increase by 3.60% and 2.16% for the below-15 and the 15~59age group, respectively; the number of ER visits due to pneumonia and asthma would increase by 2.69% and 8.05%, respectively, for the over-75age group.

        daily maximum temperature;respiratory diseases;time series;generalized additive model

        X18,X503.1

        A

        1000-6923(2019)01-0372-07

        周建丁(1993-),男,福建三明人,碩士研究生,研究方向?yàn)闅夂蜃兓捌溆绊?發(fā)表論文7篇.

        2018-05-14

        中央高?;緲I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(Lzujbky-2017-69)

        * 責(zé)任作者, 副教授, mayuxia07@lzu.edu.cn

        猜你喜歡
        危險(xiǎn)度支氣管炎氣溫
        氣溫的神奇“魔法”
        基于FY-3D和FY-4A的氣溫時(shí)空融合
        胃間質(zhì)瘤的MRI診斷及侵襲危險(xiǎn)度分析
        慢性支氣管炎中醫(yī)辨證治療體會(huì)
        危險(xiǎn)度預(yù)測(cè)聯(lián)合肺栓塞排除標(biāo)準(zhǔn)對(duì)剖宮產(chǎn)術(shù)后肺栓塞的診斷價(jià)值
        能譜CT定量參數(shù)與胃腸道間質(zhì)瘤腫瘤危險(xiǎn)度的關(guān)系
        茶、飲、汁治療冬季慢性支氣管炎
        慢性支氣管炎緩解期的中醫(yī)調(diào)護(hù)
        遠(yuǎn)離支氣管炎,輕松過冬
        與氣溫成反比的東西
        亚洲精品国产av成拍| 国产一起色一起爱| 免费高清日本一区二区| 亚洲精品第四页中文字幕| 国产精品久久精品第一页| 欧美黑人又粗又硬xxxxx喷水| 欧美在线专区| 日本最新一区二区三区视频 | 24小时免费在线观看av| 久久天天躁狠狠躁夜夜躁2014| 亚洲精品久久无码av片软件| 久久99精品久久久久九色 | 久久久中文久久久无码| 午夜福利视频合集1000| 精品日韩欧美| 国产91精品一区二区麻豆亚洲| 欧美性猛交xxxx免费看蜜桃 | 国产超碰人人做人人爱ⅴa| 中国美女a级毛片| 国产精品综合女同人妖| 动漫av纯肉无码av在线播放| 亚洲精品第一国产综合亚av| 人妻少妇精品视频专区二区三区| 免费av网站大全亚洲一区| 午夜毛片不卡免费观看视频| 99精品国产在热久久国产乱| 亚洲av有码精品天堂| 国产毛女同一区二区三区| 帮老师解开蕾丝奶罩吸乳视频| 国产日b视频| 国产毛片精品一区二区色| 精品无码久久久久久久久水蜜桃| 国产精品久久久久影院嫩草| 亚洲黄色性生活一级片| 人妻人妇av一区二区三区四区| 中文无码伦av中文字幕| 污污污污污污污网站污| 美腿丝袜美腿国产在线| 久久精品熟女亚洲av麻| 搡老熟女中国老太| 白丝美女被狂躁免费视频网站|