目的探討石家莊市大氣顆粒物對暴露人群下呼吸道感染住院的影響。方法收集石家莊市大氣污染資料、氣象資料及因下呼吸道感染入院患者的資料,應(yīng)用Pearson相關(guān)分析研究大氣顆粒物與氣象因素的相關(guān)性。采用雙向病例交叉研究,條件logistic回歸對數(shù)據(jù)進行分析,應(yīng)用單污染物模型,探究各顆粒物濃度對下呼吸道感染住院風(fēng)險的影響及滯后效應(yīng)。應(yīng)用多污染物模型,探究各顆粒物濃度對下呼吸道感染住院風(fēng)險的影響。在多污染物模型的基礎(chǔ)上,采用分層分析控制性別、年齡、合并癥及季節(jié)等潛在混雜因素,分析大氣顆粒物對暴露人群呼吸道感染的影響。結(jié)果 Pearson相關(guān)分析表明,大氣污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO之間存在正相關(guān),這些污染物與日均氣溫及O₃呈負相關(guān)。在單污染物模型中,當(dāng)日PM_2.5濃度及滯后5d的PM₁₀濃度每增加10μg/m³,對應(yīng)OR值（95%CI）分別為1.010（1.005¹.015）、1.... 

【文章來源】：解放軍醫(yī)學(xué)雜志. 2016,41(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 資料與方法
    1.1 資料來源
        1.1.1下呼吸道感染患者住院資料
        1.1.2日均氣溫和大氣污染資料獲取
    1.2大氣污染物與日均氣溫的相關(guān)性分析
    1.3 大氣顆粒物濃度對下呼吸道感染住院風(fēng)險的影響及滯后效應(yīng)
        1.3.1單污染物模型
        1.3.2多污染物模型
        1.3.3混雜因素對大氣顆粒物濃度健康效應(yīng)的影響
    1.4統(tǒng)計學(xué)處理
2 結(jié)果
    2.1大氣污染物與日均氣溫的Pearson相關(guān)分析
    2.2 大氣顆粒物濃度對下呼吸道感染住院風(fēng)險的影響及滯后效應(yīng)
        2.2.1單污染物模型
        2.2.2多污染物模型
        2.2.3多污染物模型分層分析
3 討論


【參考文獻】：
期刊論文
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