深圳市空气PM2-5与心脑血管疾病死亡的广义相加模型分析-刘晓剑

深圳市空气PM2．5与心脑血管疾病死亡的广义相加模型分析Time-seriesanalysisofairpollutionandcardiovascularmortalityinShenzhen刘晓剑1，吴永胜1，付英斌1，张凤英2LIUXiao-jian1，WUYong-sheng1，FUYing-bin1，ZHANGFeng-ying2【摘要】目的探讨深圳市空气PM2.5对于心脑血管疾病死亡的短期影响。方法收集深圳市居民心脑血管疾病死亡资料及同期大气污染物浓度、气象资料，采用半参数广义相加模型，控制气象因素、长期趋势、短期趋势等因素的基础上，分析深圳市2014年空气污染物与心脑血管疾病死亡之间的关系。结果空气PM2.5滞后7d、PM10滞后5d和SO2滞后5d分别对心脑血管疾病死亡的影响最强，日均浓度每上升10μg/m3，可分别导致深圳市居民心脑血管疾病死亡风险增加0.27%(95%CI:0.06～0.48)，0.18%(95%CI:0.04～0.32)和1.00%(95%CI:0.19～1.81)。当两种或两种以上污染物引入模型后，污染物对心脑血管疾病死亡的影响差异均无统计学意义(均有P＞0.05)。结论深圳市空气PM2.5、PM10和SO2对居民心脑血管疾病存在急性影响，会增加死亡风险。【关键词】空气污染;心血管疾病;流行病学研究【中图分类号】Ｒ122.7【文献标识码】A【文章编号】1674-3679(2016)02-0207-03DOI:10．16462/j．cnki．zhjbkz．2016．02．026【基金项目】国家自然科学基金(41401101)【作者单位】1深圳市疾病预防控制中心信息科，广东深圳5180552中国环境监测总站，北京100012【作者简介】刘晓剑(1981-)，男，山西运城人，主管医师，硕士。主要研究方向:死因监测和伤害预防。大量的流行病学研究证明，大气颗粒物尤其是PM2.5与心脑血管疾病密切相关［1-3］。心脑血管疾病已成为深圳市居民死因的第一位，已成为严重的公共卫生问题，迫切需要引起广泛关注。但由于PM2.5在2013年才纳入我国的环境监测体系，国内关于PM2.5对心脑血管疾病死亡影响的研究较少，因此迫切需要评估PM2.5与心脑血管疾病死亡的关系。本研究对深圳市2014年的空气PM2.5与心脑血管疾病死亡关系进行分析，定量评价空气颗粒物对居民心脑血管疾病死亡的急性影响，同时为制定有效的环境保护措施和保护易感人群提供参考依据。1材料与方法1．1材料来源居民心脑血管疾病死亡数据:收集深圳市2014年1月1日～2014年12月31日居民心脑血管疾病死亡数据，根据国际疾病分类ICD-10，心脑血管疾病编码为I00-I99，包括心脏病、脑血管病、高血压等疾病。大气污染物数据:收集深圳市2014年1月1日～2015年1月31日的大气污染物数据，以各监测点日均浓度值的均数作为各污染物浓度，污染物浓度指标有:PM2.5、PM10、SO2、O3、NO2和CO。气象数据:收集深圳市2014年1月1日～2015年1月31日的气象数据，指标主要有日均气温、相对湿度、气压和风速。1．2研究方法1．2．1描述性分析和相关分析大气污染物数据和气象数据进行描述性分析和Person相关分析。1．2．2广义相加模型居民每日心脑血管疾病死亡，相对于总人口来说是小概率事件，其实际分布近似Poisson分布。本研究采用半参数的广义相加泊松回归模型，该模型是传统广义线性模型的拓展，目前已经得到广泛应用［4］，公式如下:log(μi)=βXi+month+week+s(时间，df)+s(温度，df)+s(相对湿度，df)+s(气压，df)+s(风速，df)+a式中:μi为第i日心脑血管疾病死亡数的预测值;β为回归系数，即大气污染物浓度每增加10μg引起的心脑血管疾病死亡增加量;Xi为第i日大气污染物浓度;month和week分别为月和星期亚变量;s代表样条平滑函数;α为残差。1．3统计分析采用SPSS20.0进行描述性分析和相关分析。广义相加模型采用SAS9.2的procgam语句进行建模，由广义交叉检验(general-izedcrossvalidation，GCV)来确定光滑参数的值。检验水准α=0.05。2结果2．1描述性分析2014年全市常住居民死亡7212人，死亡率为6.7/万，心脑血管疾病死亡均数为13·702·中华疾病控制杂志2016年2月第20卷第2期例/日，标准差为4，P25、P50、P75分别为10、12、15例/日。2014年深圳市全年日均大气PM10浓度为55.6ug/m3，全年日均大气PM2.5浓度为34.5ug/m3，全年日均大气NO2浓度为42.2ug/m3，均符合国家二级标准;全年日均大气SO2浓度为9.