盐城市空气污染物对手足口病发生风险的影响研究

卢小敏，储海燕，吴冬梅，孙中友

(1.南京医科大学公共卫生学院，江苏 南京 211166；2. 江苏医药职业学院，江苏 盐城 224005；3. 盐城市疾病预防控制中心，江苏 盐城 224000)

近年来，全球范围内的大气污染已经愈加严重，严重危害了人群健康，是全世界面临的重大挑战之一。相关研究表明，大气污染能显著增加多种疾病(如肺癌、心血管疾病和呼吸系统疾病)的发病率，进而提升人群死亡的风险[1-2]。目前，随着国内大气环境的不断恶化，同时伴随多种传染病的大流行，大气污染和传染病相关性的研究已经逐渐成为研究的重点[3]。手足口病是以手、足、口腔等部位疱疹或丘疹为主要表现的急性传染病，可能导致严重并发症(如肺炎)甚至死亡。该病多发生于学龄前儿童，尤以3岁以下年龄组发病率最高。中国手足口病疫情近年来呈现发病强度高、高峰持续时间长、疫情分布广泛等特点[4]。影响手足口病流行的原因很多，与人口居住密度、流动人口、居住环境、自身免疫力、卫生习惯及预防意识等因素有关。环境因素是影响传染病流行过程的重要条件，大气污染是环境因素中重要的组成部分。然而，大气污染物与手足口病的关联研究较为匮乏，关系尚不明确。因此，本研究中，基于时间序列分析法，采用广义相加模型评价2005-2015年盐城市内各区县空气污染物可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)与手足口病发病之间的关系，为疾病防控、改善公众健康提供科学依据。

1 资料与方法

1.1资料及来源

分别收集盐城市9个区县的手足口病发病信息、同期的空气污染物浓度(PM10、SO2和NO2)和气象资料(平均温度及相对湿度)。由于部分区县的资料不完整，故各个区县的收集时限不一致，具体如下：滨海县(2008年1月-2015年12月)、大丰区 (2005年1月-2015年12月)、东台市(2005年1月-2015年12月)、阜宁县 (2010年1月-2015年12月)、建湖县(2009年4月-2015年12月)、射阳县(2005年1月-2015年12月)、响水县(2008年6月-2015年12月)、盐都区(2005年1月-2015年12月)、亭湖区(2005年1月-2015年12月)。手足口病资料来源于盐城市疾病预防控制中心疾病预防控制信息系统，空气污染物资料来源于所在城市环境空气质量监测中心，气象资料来源于美国国家海洋和大气局。

1.2研究方法

1.2.1描述性分析

1.2.2相关分析

采用Spearman相关系数来分析9个区县空气污染物及气象资料的关系。

1.2.3广义相加模型

在控制气象因素、时间趋势及“星期几效应”的混杂因素影响下，将PM10、SO2和NO2浓度作为变量引入模型，分别对9个区县进行单污染物及多污染物模型的构建，分别观察其对手足口病发生风险的影响。居民每日手足口病发病数近似泊松分布。本研究采用时间序列的广义相加模型，一般公式为：

log(μi)=βXi+as.factor(DOW)+s(time,df)+s(temperature,df=3)+s(humidity,df=3)+intercept式中: μi为第i日手足口病的预测发病数；Xi为第i日大气污染物浓度，β为其回归系数；as.factor星期哑元变量(day of the week，DOW)；temperature和humidity分别是温度和湿度，基于相关文献，其自由度均设为3[5]；time为日期，基于赤池信息准则(Akaike Information Criterion， AIC)及残差独立原则[6]估计时间趋势的自由度，最终预计为40时误差最小，因此日期的自由度设为40；s代表样条平滑函数；intercept为截距项。

1.2.4 Meta分析

对9个区县的单污染模型和多污染模型的结果进行Meta分析，基于异质性检验的结果选择不同的的效应模型(固定效应模型：Q检验P>0.05；随机效应模型：Q检验P<0.05)，从而获取空气污染物对盐城市内手足口病发病风险的综合影响。

1.3统计学方法

数据库的建立采用Epi Data 3.1双轨录入，描述性分析、相关分析、单污染及多污染广义相加模型构建及Meta分析均采用R3.3.2软件完成。检验水准为0.05(双侧检验)。

2结果

2.1基本情况

2005-2015年盐城市各区县手足口病发病情况见表1，结果表明，病例主要分布于小于3岁的儿童中，男性多于女性，盐都区和亭湖区病例占的比重较大,见表1。

表1 盐城市内各区县手足口病发病情况Table 1 Incidence of HFMD in various districts and counties of Yancheng City

注：*不同地区收集时间有差异。

2.2大气污染物浓度与气象因素的相关性分析

9个区县内大气污染物浓度与气象因素的Spearman相关分析结果见图1。结果提示，PM10、SO2、NO2两两存在正相关关系(r>0，P<0.05)。总体上来说，三种污染物与平均温度和相对湿度存在负相关关系(r<0，P<0.05)，仅观察到射阳县的NO2与平均温度存在正相关(r=0.02)，但关联系数却不具有统计学意义(P>0.05)。

图1盐城市各区县空气污染物浓度和气象因素的Spearman相关系数图
Fig.1 Spearman correlation coefficient of air pollutant concentration and meteorological factors in counties of Yancheng City

2.3大气污染物对手足口病发生风险的影响

在9个区县中，分别采用单污染模型评价空气污染物(PM10、NO2和SO2)与手足口病发生风险的关联强度，之后，对9个区县的结果进行Meta分析，进一步评定综合效应,见图2。结果提示，NO2和SO2与手足口病发生的关联在当日的强度最大，其后逐渐变弱。滞后两天(lag2)时，日均浓度每上升10μg/m3，PM10、SO2和NO2可分别导致盐城市居民手足口病发生风险增加0.38%、1.98%及1.59%，关联均有统计学意义(95%CI：0.03%～0.73%，Z=2.15，P=0.03；95%CI：0.34%～3.65%，Z=2.36，P=0.02；95%CI：0.53%～2.66%，Z=2.94，P=0.03)。

进一步探索在滞后两天时(lag2)9个区县多污染物模型的Meta分析结果，见表2。结果表明，当一种或多种污染物引入模型后，NO2对手足口病发病的影响差异始终存在统计学意义(双污染模型：调整PM10：Z=2.73，P=0.06；调整SO2：Z=2.84，P=0.04；三污染模型：Z=2.64，P=0.08)。

图2空气污染物每上升10μg/m3手足口病发生风险增加百分比的Meta分析结果
Fig.2 Meta-analysis of percent increase in risk of HFMD per 10μg/m3increase of air pollutants

表2 空气污染物每上升10μg/m3手足口病发生风险增加百分比的多污染模型Meta分析结果Table 2 Multi-pollution model meta-analysis results of percent increase in risk of HFMD per 10μg/m3 increase of air pollutants

注：*P< 0.05。

3讨论

空气污染-发病效应关系常采用暴露-效应关系和滞后效应研究方法，统计方法多采用广义相加稳健泊松回归模型和分布滞后模型，其中基于广义相加泊松回归模型在多个城市和国家被广泛采用。在该模型中控制混杂因素如季节周期变化、长期趋势、气候变化、周天数等的影响，常以相对危险度表达模型的结果。即大气污染物浓度每增加若干单位，会造成每日超死亡人数的数量。故本研究采用的是时间序列的Poisson广义相加模型进行分析。

3.1手足口病发病情况

2005-2015年盐城市手足口病病例主要分布于小于3岁的儿童中，男性多于女性，这与2008-2011年中国大陆手足口病流行特征基本一致[4]。盐都区和亭湖区病例占的比重较大，可能与这两个区是盐城市经济较发达且人口密度大的地区有关，胡跃华等[4]基于空间分布研究表明，手足口病高发大多数集中在发达地区。

3.2大气污染物浓度与气象因素的相关性

PM10、SO2、NO2两两间存在正相关关系，而三种污染物与平均温度和相对湿度存在负相关关系，可见空气污染物与气象因素存在固有的理化特征，提示在研究大气污染物对人群健康影响时，气象因素是重要的混杂因素。因此，为了估计大气污染对手足口病发病的独立作用，采用了Poisson广义相加模型控制气象因素的混杂作用，多污染物模型控制不同污染物间的混杂作用。

3.3大气污染物对手足口病发生风险的影响

对盐城市2005-2015年近10年的大气污染物PM10、NO2和SO2浓度与手足口病发生风险的单污染模型分析结果发现，滞后两天(lag2)时，PM10、NO2和SO2浓度的升高对手足口病发病风险的增加均有统计学意义；同时，多污染物模型结果表明，当一种或多种污染物引入模型后，NO2对手足口病发病的影响差异始终存在统计学意义。本研究与仅有的少量同类研究结果部分一致。

宋捷[7]通过回归方程研究2005-2009年兰州市大气污染和气象因素对手足口病发生的交互影响，研究显示夏季相对湿度和PM10对手足口病具有一定交互影响，PM10浓度越高、相对湿度越低，手足口病就诊人数越多。但Huang等[8]利用分布式滞后非线性模型来评估2012-2014年宁波市温度和PM10对手足口病发病的影响，研究显示手足口病的发生率与PM10水平没有显著相关性。本研究与其研究结果不一致，究其原因，认为可能与采用不同的统计模型以及不同城市空气污染物类型、污染程度、人群易感性等因素有关。本研究时间跨度近10年，研究的地区盐城人口基数大，采用的是时间序列的Poisson广义相加模型，控制了气象因素、时间趋势及“星期几效应”混杂因素，以上因素可能会减少结果偏移的程度。

综上所述，本研究揭示了盐城市内空气污染物(PM10、SO2和NO2)可能会导致手足口病的风险增加，为空气污染物与手足口病发生之间的关系提供了新的定量证据，在今后的研究中应进一步完善数据的收集，并在研究方法上有所创新，在多个城市中探索和验证空气污染物对手足口病发生的影响，从而更好地为疾病防控、改善公众健康提供科学依据。

[1]Beelen R, Raaschou-Nielsen O, Stafoggia M,etal. Effects of long-term exposure to air pollution on natural-cause mortality: an analysis of 22 European cohorts within the multicentre ESCAPE project[J]. Lancet, 2014, 383(9919):785-795.

[2]Raaschou-Nielsen O,Andersen Z J,Beelen R,etal.Air pollution and lung cancer incidence in 17 European cohorts: prospective analyses from the European Study of Cohorts for Air Pollution Effects (ESCAPE)[J].Lancet Oncol,2013,14(9):813-822.

[3] Huang L, Zhou L, Chen J,etal. Acute effects of air pollution on influenza-like illness in Nanjing, China: a population-based study[J]. Chemosphere, 2016, 147: 180-187.

[4]胡跃华,肖革新,郭莹,等.2008-2011年中国大陆手足口病流行特征分析[J].中华疾病控制杂志,2014,18(8):693-697,747.

[5]Lu F,Zhou L,Xu Y,etal.Short-term effects of air pollution on daily mortality and years of life lost in Nanjing, China[J].Sci Total Environ,2015,536:123-129.

[6] 张云权, 朱耀辉, 李存禄,等. 广义相加模型在R软件中的实现[J]. 中国卫生统计,2015,32(6):1073-1075.

[7]宋捷.大气污染和气象因素对传染病的交互影响[D].兰州:兰州大学,2015.

[8]Huang R,Bian G,He T,etal.Effects of meteorological parameters and PM10 on the incidence of hand, foot, and mouth disease in children in China[J].Int J Environ Res Public Health,2016,13(5):E481.

[专业责任编辑：杨文方]