摘要：目的：评估西安市空气城区大气污染物对呼吸科门诊就诊的影响。方法：收集西安市某综合医院逐日呼吸内科门诊就诊个案记录、空气污染物浓度及气象信息，并进行描述性分析。结果：仅发现NO2与呼吸内科门诊量存在关联。大气污染物NO2浓度每升高10 μg/m3，当日内科门诊量增加1.13%，总门诊量及分年龄、分性别、分疾病门诊量均与NO2浓度存在统计学关联。不同性别、年龄组循环系统疾病的当日滞后效应模式与总体一致，呼吸系统疾病的当日滞后效应模式与总体略有不同。效应值男性高于女性、≥65岁人群高于<65岁人群。结论：空气污染物中仅NO2对社区人群的内科门诊量以及不同性别、不同年龄段、不同系统疾病存在广泛的急性效应，且男性较女性敏感、≥65岁人群较<65岁人群敏感。
关键词：空气污染；内科门诊；时间序列分析
近年来，我国的污染状况日益加重。在1996～2012年间，东亚地区(包括中国、朝鲜等)的人群加权年平均NO2几乎翻了三番[1]。为评估西安空气染物浓度对居民呼吸内科门诊就诊量的影响，本研究选择一家综合医院，评估大气中污染物浓度与居民门诊就诊情况关系，进一步开展分性别、年龄、系统疾病的探讨，旨在为当地空气污染的健康管理提供依据。
1 资料与方法
1.1 资料来源 门诊资料来自一家综合医院。通过医院信息系统收集2018年1月1日～2019年12月31日门诊信息。依据患者住址筛选常住本地就诊者，依据疾病诊断名称及ICD编码汇总统计逐日呼吸系统疾病就诊量[2]。每年常住本地患者就诊比例均在95%以上，气象资料来自于中国气象数据网，收集同期逐日的日均温度(℃)和日均相对湿度(%)。大气污染资料来自环保局官网，包括逐日NO2(μg/m3)、SO2?(μg/m3)、CO(μg/m3)和 PM2.5?(μg/m3)的日均值。
1.2 统计学处理 描述性统计分析采用SPSS 20.0软件，时间序列分析采用广义线性模型拟合[3]，P<0.05为差异有统计学意义。
1.2.1 描述性统计分析 研究期间的气象指标、大气污染物及门诊就诊数据近似服从正态分布，对污染物与气象指标之间的相关性进行统计分析。
1.2.2对当日(lag0)的气态空气污染物与门诊就诊量进行分析，实施最长滞后效应探索性分析，确定当日滞后效应(lag1～lag3)和累积滞后效应(lag01～lag03)进行报告。计算气态空气污染物浓度每升高10 μg/m3，门诊量增加的超额危险度及95%置信区间，采用最大效应值作为气态空气污染物对门诊量效应的暴露风险估计值。
1.2.3 敏感性分析 选择门诊量当日滞后效应为最大效应值时进行敏感性分析。因PM2.5的危害最大，既往报道最多也最集中，且WHO公认的细颗粒物危害效应最为关注,故在单污染物模型基础上，引入PM2.5实施双污染物模型分析，同时采用改变自由度(df=5～9)的方式验证主模型的稳定性。
2 结 果
2.1 基本情况 2018年1月1日至2019年12月31日该医院内科门诊就诊量合计241 574人次，日均就诊量220人次/d。其中男性119 753人次，女性121 821人次，<65岁人群175 096人次，≥65岁人群66 478人次，循环系统疾病就诊55 858人次，呼吸系统疾病就诊29 122人次。两年间，NO2、SO2、CO、PM2.5日均浓度分别为53(10～140)、58(6～275)、1 506(299～5 717)及100(19～447)μg/m3。
2.2 Spearman相关分析 空气污染物NO2、SO2、CO及PM2.5与日均温及日均相对湿度之间多呈负相关关系；日均温度与日均相对湿度之间为正相关关系，大气污染物NO2、SO2、CO及PM2.5之间呈正相关关系。见表1。
表1大气污染物及气象因素的相关性分析
2.3 时间序列分析
总体效应分性别、分年龄、分疾病效应，NO2对内科总门诊量分性别、分年龄，门诊量存在急性效应。NO2对循环系统疾病的效应模式与NO2对内科总门诊量的效应相一致，效应最大值亦出现在lag0和lag02。NO2对呼吸系统疾病的效应模式与之前略有不同，仅有累积滞后效应。对于其他气态污染物，除lag01发现CO与男性及≥65岁以上人群内科门诊量有轻微急性效应外，未发现其他急性影响。
3 讨 论
本研究采用时间序列分析方法评估了大气污染物与居民内科门诊就诊的急性效应，发现仅NO2与内科门诊量的短期增加关系显著，且不同性别、不同年龄、不同系统疾病对污染物NO2的敏感性不同。本研究存在以下局限性：① 本研究属于生态学研究，生态学谬误无法避免；② 选择西安市空城区进行了相关分析，得出的结果为高浓度水平下人群门诊就诊的急性效应，对空气污染水平较低郊区的代表性可能较弱；③ 方法本身存在局限性，如没有说明因变量之间的依赖关系以及采用假定观测之间相互独立的似然函数来估计参数值等。本项研究优于既往报道的特点是，在对总体门诊就诊量评估的基础上，进一步开展了不同性别、不同年龄组、不同系统疾病的深入分析，筛选人群脆弱性和疾病敏感性，结果可为当地的健康管理提供有力依据。
参考文献：
[1] 孙贵范.职业卫生与职业医学[M].7版.北京: 人民卫生出版社,2015:89-90，103.
[2] 屈芳.环境气象因素对呼吸系统疾病影响的研究进展[J].气象科技进展,2013,34(6): 35-44.
[3] 吴凡, 景元书, 李雪源等. 广义相加模型在高温热浪对呼吸系统疾病影响研究中的应用[J]. 科学技术与工程, 2013, (20):5915-5919.