济南市PM2.5与人体相关疾病发病率的关联性研究

蔡嫣然　邵雨萌

[摘要] 目的 研究济南市空气中PM2.5与临床呼吸科、心内科和神经内科门诊量的关系。 方法 收集济南市两家综合性医院一年呼吸科、心内科和神经内科门诊量、空气质量及气象数据，在控制“星期几效应”、气象因素等混杂因素的基础上，运用广义相加泊松回归模型分析了PM2.5对其的影响。 结果 在两日累积PM2.5小于200 μg/m3时，随着PM2.5的增加，呼吸科门诊量增加并不大，当其大于200 μg/m3且小于400 μg/m3时，门诊量增加较大，大气中PM2.5浓度与呼吸科日门诊量间存在非线性关系。两日累积PM2.5浓度与心内科和神经内科门诊量呈线性关系，两日累积PM2.5每增加1 μg/m3，两医院心内科、神经内科门诊量大约增加1例患者。 结论 随着空气中PM2.5浓度的增加，临床呼吸科、心内科和神经内科门诊量有增加趋势，但PM2.5浓度与不同科室日门诊量关系稍有不同。

[关键词] PM2.5；临床常见疾病；广义可加模型

[中图分类号] R195.1 [文献标识码] B [文章编号] 1673-9701（2015）16-0114-04

[Abstract] Objective To study the connections between PM 2.5 in the air in Jinan city and the outpatient visits in the department of pneumology， the department of cardiology and the department of neurology. Methods Outpatient visits in the department of pneumology， department of cardiology and department of neurology in two comprehensive hospitals in Jinan， air quality and meteorological data were collected. On the basis of controlling confounding factors such as "day of the week" and meteorological data， generalized additive poisson regression model was applied to analyze the effect of PM 2.5 on the outpatients visits. Results While two-day cumulative PM 2.5 was lower than 200 μg/m3， the increase of outpatients visits in the department of pneumology was not substantial along with the increase of PM 2.5. While PM 2.5 was higher than 200 μg/m3 and lower than 400 μg/m3， the outpatient visits were large. Concentration of PM 2.5 in the atmosphere showed a non-linear connection with daily outpatients visits in the Department of Pneumology. Concentration of two-day cumulative PM 2.5 showed a linear connection with the outpatient visits in department of cardiology and department of neurology. Once the two-day cumulative PM 2.5 increased 1 μg/m3， 1 more patient visited the outpatient of department of cardiology and department of neurology. Conclusion With the increase of PM 2.5 concentration in the air， outpatient visits in the department of pneumology， the department of cardiology and the department of neurology have an increasing trend， but the concentration of PM 2.5 has slight different connections with the daily outpatient visits in different departments.

[Key words] PM2.5； Clinical common diseases； Generalized additive model

空气中悬浮颗粒物分为大粒径颗粒物（粒径在11～100 μm）和可吸入颗粒物（粒径≤10 μm，即PM10）。PM10又分粗颗粒（粒径在2.5～10 μm）和细颗粒物（粒径≤2.5，即PM2.5）。PM2.5又称可入肺颗粒物，含大量有毒、有害物质，在大气中的停留时间长、输送距离远，易引发哮喘、支气管炎等疾病[1]。大量研究表明，大气颗粒物能对人体健康造成巨大损失，且粒径越小，危害越大。近年来，济南地区空气污染严重，PM2.5是灰霾天气的元凶，其给环境和人体健康带来的危害不容忽视。对颗粒物的定量健康危害评价，已成为WHO、欧盟等国际机构关注的热点之一。世界卫生组织指出，PM2.5在25 μg/m3以上都对健康有害[2]。大气污染通常是跨区域的，不利于清洁大气以及人类环境的可持续发展。目前国外针对霾健康危害的研究主要集中在细颗粒物诱发的健康效应方面，而且国内在以往的研究中，已有大气污染物组成及对呼吸系统疾病的研究，而对心血管系统发病规律的研究，尤其是在济南地区并不多见。因此，研究PM2.5与人体各系统疾病的发病率规律，探讨济南地区PM2.5对人体各系统发病率的影响，具有极其重要的意义。

1 资料与方法

1.1 数据来源

2013年11月1日～2014年10月31日济南市两家医院呼吸科、心内科和神经内科日门诊数据来源于相应医院信息系统。日均PM2.5、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）等空气质量数据及日最低气温、最高气温等气象数据等来自于济南气象局网站。

1.2 统计方法

1.2.1 自变量的确定 在本研究中，由于二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）和一氧化碳（CO）间存在共线性（任意两者间的相关系数均>0.742），为提高模型估计的准确性，我们采用主成分分析法提取三变量的公因子Factor1（其累积贡献率为86.097%）作为研究的自变量。日最低气温与最高气温间的Pearson相关系数为0.972，本研究采用最低气温（Tmin）作为自变量。采用互相关分析探索PM2.5对反应变量的滞后效应，根据互相关系数，在考虑暴露累积效应的基础上，本研究取当日及滞后一阶PM2.5之和（PM2.5td）作为自变量。为控制“星期几效应”，本研究提取了星期因子（Week）作为自变量。

1.2.2 统计模型的选择 本研究以呼吸科、心内科和神经内科日门诊人数为反应变量，其近似服从Poisson分布。由于上述自变量与日门诊量间可能为非线性关系，本研究采用广义可加模型拟合数据，其连接函数（link function）为对数函数。公式如下：

式中：E（μt）为第t天门诊量的预期值；Xj为与反应变量呈非线性关系的自变量；Xi为与反应变量呈线性关系的自变量；βi为回归系数；fj为平滑样条函数。以上统计分析采用SAS9.2进行分析，小概率事件的标准α<0.05。

2 结果

2.1 描述性分析

研究期间（2013年11月1日～2014年10月31日）两医院呼吸科、心内科和神经内科共有病例93167例，三科室门诊量分别为30837例（占33.10%）、36109例（占38.76%）和26221例（占28.14%）。男性与女性的比例为0.96：1，最小年龄为1岁，最大年龄为114岁，平均年龄为56.48岁。门诊患者最少的1 d为56例，最多的1 d为579例，平均255.25例。1周的不同时间日门诊量的均数见图1，可见其具有明显的“星期几效应”。

空气污染物浓度及最低温度描述性分析结果见表1，PM2.5td小于200 μg/m3有245 d，占全年的67.6%；小于400 μg/m3有348 d，占95.6%。

2.2 模型拟合分析

2.2.1 PM2.5与呼吸科门诊量的关系分析 拟合结果分为参数回归分析、平滑样条非参数分析和离差分析，分布见表2～4。表2参数回归部分，全部自变量均有统计学，且Factor1为危险因素。表3非参数部分光滑成分分析显示广义交叉验证（GCV）较小，两变量的自由度都约为4.2；两日PM2.5之和（PM2.5td）与呼吸科门诊量的关系见图2，显示拟合曲线光滑性较好，可认为模型拟合效果尚可。表4为非参数部分的离差分析，比较全模型与不含该变量时的离差，仅有最低温度和两日PM2.5之和有统计学意义。依据模型中的系数，可计算自变量PM2.5td对门诊量的相对危险度（RR），RR=ef（PM2.5td）。图2更加直观地显示济南市两日PM2.5之和与呼吸科门诊量间呈明显的曲线关系，在两日累积PM2.5小于200 μg/m3时，随着PM2.5的增加，呼吸科门诊量增加不明显，尤其是小于150 μg/m3时，变化更小；但当其>200 μg/m3且<400 μg/m3时，门诊量增加较快；当其>400 μg/m3时，曲线又变得平缓。

2.2.2 PM2.5与心内科、神经内科门诊量的关系分析 PM2.5与心内科、神经内科门诊量呈现线性关系，两模型拟合的结果见表5。显示随着两日PM2.5浓度的增加，两科室门诊量都有增加趋势，根据相关危险度可知，两日累积PM2.5每增加1 μg/m3，两医院心内科、神经内科日门诊量大约增加1例患者。

3 讨论

广义可加模型是广义线性模型（generalized linear model，GLM）的扩展，其可处理反应变量与自变量间复杂的非线性关系，适用范围广，在环境流行病学研究多有应用[3]。广义可加模型应用假设为函数是可加的，在估计反应变量与自变量关系时，其解释成分既可以是自变量本身，也可以为自变量的各种平滑函数形式，灵活性强[4]。对环境污染的健康效应研究中，通常可采用广义相加模型。在平滑样条函数中，自由度的确定对函数的拟合效果有影响。自由度大，一般拟合越好，但会导致曲线粗糙[3]。本研究的广义交叉验证（GCV）较小，且曲线相对平滑，拟合结果较好。

钱孝琳等[5]所做的关于“大气细颗粒物（PM2.5）与居民每日死亡关系的Meta分析”中建立了居民短期接触大气PM2.5污染的暴露反应关系，得出细颗粒物对人体健康的影响有以下几个方面：增加重病和慢病患者的死亡率，使呼吸系统、心脏系统疾病恶化，改变肺功能及其结构，患癌率增加等。兰岚[6]所做的“金昌市大气污染对人体健康的影响研究”中，得出了以下结论：大气污染对女性人群的影响较男性大，在COPD疾病中，对<65岁人群的影响较≥65岁人群的影响更大；在肺炎和URTI疾病中，对≥65岁人群的影响较其他人群的影响更大。刘晓莉等[7]所做的“PM2.5对大鼠心、肺、睾丸的氧化损伤作用”中得出的结论有：随PM2.5染毒浓度的增加，心、肺和睾丸三种脏器的各种抗氧化酶（SOD、GSH-Px、CAT）活性和GSH的含量出现降低或显著降低的趋势，各脏器对PM2.5的应激反应强度有一定差异。Sagai等[8]发现PM2.5具有产生活性氧（ROS）的能力，ROS的产生与呼吸、循环系统损伤密切相关。流行病学研究表明，灰霾天气主要影响呼吸系统和心血管系统疾病，暴露于一定量的PM2.5中能够引起呼吸和心血管系统疾病的就诊人数和住院人数增加[9]。

本研究发现，当两日累积PM2.5小于200 μg/m3时，随着PM2.5的增加，呼吸科患者增加不明显，尤其是小于150 μg/m3时。当暴露于低剂量的PM2.5时，可能大多数居民为负荷或代偿状态。但当其超过200 μg/m3时，患者增加迅速，健康效应较明显，患者增多。当其大于400 μg/m3时，曲线变平缓可能是由于本研究仅采集了一年的数据，大于400 μg/m3天数较少，效应的估计欠稳定。

本研究在扣除了主要大气污染物及气温的影响后，分析了济南市大气中PM2.5浓度对呼吸科、心内科、神经内科疾病影响的延迟效应及累积效应，发现两日累积PM2.5浓度与呼吸科门诊量间呈非线性关系，与心内科、神经内科门诊量呈线性关系，将为该地大气污染预测、预警研究提供基础信息。

近年来，济南地区空气污染严重，屡次在环保部公布的全国城市空气质量排名之空气较差前十名中“上榜”，有日益加重的趋势。许多研究表明，PM2.5与人群健康的关系和对人群死亡率的影响比PM10更加密切[10]，霾污染期间细颗粒物能显著影响人群的健康状态。因此，研究PM2.5与人体各系统疾病的发病率规律具有极其重要的意义。

[参考文献]

[1] 毕晓萍. PM2.5对环境与健康的影响探讨[J]. 绿色科技，2012，（5）：205-207.

[2] World Health Organization Regional Office for Europe.Air quality guidelines.Global update 2005[S]. Copenhagen：World Health Organization Regional Office for Europe，2005.

[3] 贾彬. 广义可加模型及其在医学中的应用[D]. 山西医科大学，2005：46.

[4] 张燕萍，张志琴，张晓萍，等. 太原市空气污染对心脑血管疾病死亡率急性影响的Poisson广义可加模型分析[J].环境与健康杂志，2008，25（1）：11-15.

[5] 钱孝琳，阚海东，宋伟民，等. 大气细颗粒物污染与居民每日死亡关系的Meta分析[J]. 环境与健康杂志，2005， 22（4）：246-248.

[6] 兰岚. 金昌市大气污染对人体健康的影响研究[D]. 兰州大学，2013：79.

[7] 刘晓莉，李红，孟紫强. PM2.5对大鼠心、肺、睾丸的氧化损伤作用[J]. 中国环境科学，2005，25（2）：160-164.

[8] Sagai M，Lim HB，Ichinose T. Lung carcinogens by diesel exhaust particles and the carcinogenic mechanism via active oxygens[J]. Inhalation Toxicol，2000，12，215-223.

[9] 闫庆倩，赵学彬，杨莉，等. 不同地区大气PM2.5致大鼠肺损伤的比较试验研究[J]. 环境与健康杂志，2012，39（1）：7-11.

[10] Granum B，Lovik M. The effect of particles on allergic immune responses[J]. Toxicol Sci，2002，65（1）：7-17.

（收稿日期：2015-03-30）