【摘要】：目的大量人群流行病學(xué)研究和動物實驗研究發(fā)現(xiàn),大氣細顆粒物(Fine particulate matter,PM_(2.5),空氣動力學(xué)直徑≤2.5μm的大氣顆粒物)可能會引起2型糖尿病的發(fā)病率和死亡率的增加,并提出PM_(2.5)可能是誘發(fā)和加重2型糖尿病的重要危險因素,但也有研究未發(fā)現(xiàn)兩者之間的關(guān)聯(lián),本課題擬應(yīng)用時間分層的病例交叉研究設(shè)計研究唐山市PM_(2.5)對2型糖尿病住院人數(shù)的影響,為進一步探究PM_(2.5)是否為2型糖尿病的誘因提供流行病學(xué)方面可靠的證據(jù),為揭示2型糖尿病的病因提供理論基礎(chǔ)。方法收集2015年1月1日-2017年12月31日唐山市各三級甲等綜合醫(yī)院的內(nèi)分泌科2型糖尿病的每日住院病例數(shù)據(jù),包括患者姓名、性別、年齡、入院日期、初步診斷及居住地址等相關(guān)資料。同時于中國環(huán)境監(jiān)測總站網(wǎng)站收集同一時期唐山市每天的PM_(2.5)、PM_(10)(Inhalable particle,空氣動力學(xué)直徑≤10μm的大氣顆粒物)、SO_2、NO_2日均濃度及O_3-8h平均濃度資料,于河北省氣象局網(wǎng)站收集同期每日平均氣溫(temperature,T)、相對濕度(relative humidity,RH)。采用Spearman分析大氣污染物與氣象因素之間的相關(guān)性;采用時間分層的病例交叉研究的單污染模型分析各大氣污染物對2型糖尿病住院影響的滯后效應(yīng),根據(jù)優(yōu)勢比(odds ratio,OR)最大原則確定各大氣污染物最佳滯后期;將確定的各污染物最佳滯后期納入到雙污染物和多污染物模型中分析各大氣污染物與PM_(2.5)共同對2型糖尿病住院的影響;分析性別和年齡對PM_(2.5)與2型糖尿病住院相關(guān)的影響。統(tǒng)計軟件應(yīng)用SPSS17.0、R3.5.1版本,以雙側(cè)P0.05有統(tǒng)計學(xué)意義。結(jié)果大氣污染物與氣象因素相關(guān)性分析結(jié)果顯示,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2與溫度呈負相關(guān),O_3與溫度呈現(xiàn)正相關(guān);PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2與相對濕度呈正相關(guān),O_3與相對濕度呈負相關(guān);PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2之間均呈現(xiàn)正相關(guān),均與O_3呈現(xiàn)負相關(guān)。單污染物模型中,控制溫度和相對濕度后,滯后3d(Lag3)的PM_(2.5)濃度對2型糖尿病日住院人數(shù)影響最大,PM_(2.5)每增加10μg/m3,對應(yīng)的OR值為1.013(95%CI:1.004-1.022)(P0.05),即2型糖尿病住院人數(shù)增加1.3%;雙污染物模型分析顯示,在分別調(diào)整PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3后,PM_(2.5)與2型糖尿病的住院人數(shù)所對應(yīng)的OR值分別為1.003(95%CI:0.982-1.024)、1.014(95%CI:1.001-1.028)、1.013(95%CI:1.004-1.022)、1.012(95%CI:1.003-1.021),調(diào)整后OR值除PM_(10)外,其他均有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05);多污染物模型顯示,同時控制NO_2、SO_2、O_3后,PM_(2.5)與2型糖尿病患者住院的OR值為1.014(95%CI:1.001-1.028)(P0.05)。分別同時控制NO_2、SO_2,NO_2、O_3及SO_2、O_3后,PM_(2.5)與2型糖尿病患者住院的OR值分別為1.014(95%CI:1.001-1.028)(P0.05)、1.014(95%CI:1.001-1.028)(P0.05)、1.013(1.004-1.022)(P0.05)。年齡和性別分層后,PM_(2.5)濃度每升高10μg/m3情況下,滯后6d(Lag6)的PM_(2.5)對女性2型糖尿病患者住院的影響最大,對應(yīng)OR值為1.015(95%CI:1.003-1.027)(P0.05);雙污染物模型中,分別調(diào)整PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3后,PM_(2.5)與女性2型糖尿病住院人數(shù)的OR值分別為1.014(95%CI:1.002-1.026)、1.014(95%CI:1.002-1.027)、1.014(95%CI:1.001-1.027)、1.015(95%CI:1.003-1.028),調(diào)整后OR值均有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05);多污染物模型中,同時控制PM_(10)、NO_2、O_3后,PM_(2.5)與女性2型糖尿病患者住院的OR值為1.014(95%CI:1.002-1.026)(P0.05),同時控制PM_(10)、NO_2后,PM_(2.5)與女性2型糖尿病患者住院的OR值為1.014(95%CI:1.002-1.026)(P0.05),同理,分別同時控制PM_(10)、O_3,NO_2、O_3及SO_2、O_3后,PM_(2.5)與女性2型糖尿病患者住院的OR值分別為1.014(95%CI:1.001-1.026)(P0.05)、1.014(95%CI:1.002-1.027)(P0.05)、1.015(95%CI:1.003-1.027)(P0.05)。單污染物模型中,PM_(2.5)對老年人2型糖尿病患者在滯后7d(Lag7)時影響最大,此時OR值為1.019(95%CI:1.010-1.027)(P0.05)。雙污染物模型結(jié)果顯示,PM_(2.5)在調(diào)整PM_(10)后,PM_(2.5)與老年人(≥60歲)2型糖尿病患者住院人數(shù)所對應(yīng)的OR值為1.022(95%CI:1.013-1.031)(P0.05),表明PM_(2.5)與老年人2型糖尿病患者住院有一定相關(guān)性。多污染物模型中,未發(fā)現(xiàn)PM_(2.5)與老年人2型糖尿病住院有關(guān)聯(lián)。PM_(2.5)對男性和非老年人(60歲)2型糖尿病患者住院沒有影響。結(jié)論唐山市2015年-2017年大氣污染物PM_(2.5)濃度與2型糖尿病住院有關(guān),且存在滯后效應(yīng),2型糖尿病住院人數(shù)會隨著PM_(2.5)濃度的增加而增多,女性、老年人群更敏感。圖25幅;表18個;參101篇。
【圖文】：

Lag41.009(1.001-1.018)*1.007(1.001-1.012)*1.016(0.992-1.040)0.997(.0978-1.017)0.994(0.984-1.005)Lag51.007(0.999-1.015)1.003(0.997-1.008)1.003(0.981-1.026)0.989(0.971-1.009)0.999(0.989-1.009)Lag61.007(0.999-1.015)1.003(0.997-1.009)1.007(0.985-1.030)1.001(0.981-1.020)1.001(0.990-1.011)Lag71.008(0.999-1.016)1.005(0.999-1.011)1.011(0.989-1.035)1.002(0.982-1.023)0.995(0.985-1.005)Avg.0-10.994(0.982-1.006)0.994(0.986-1.002)1.002(0.972-1.033)0.991(0.967-1.017)0.992(0.979-1.005)Avg.0-20.995(0.982-1.008)0.995(0.986-1.002)1.003(0.970-1.037)0.988(0.960-1.017)0.990(0.975-1.004)Avg.0-30.999(0.988-1.010)1.001(0.992-1.010)1.017(0.980-1.055)0.988(0.956-1.020)0.988(0.972-1.003)Avg.0-41.009(0.994-1.024)1.005(0.995-1.015)1.025(0.985-1.065)0.986(0.951-1.022)0.985(0.969-1.002)Avg.0-51.012(0.997-1.029)1.007(0.996-1.017)1.025(0.983-1.069)0.979(0.941-1.018)0.986(0.968-1.004)Avg.0-61.016(0.999-1.033)1.008(0.997-1.019)1.029(0.984-1.076)0.978(0.937-1.021)0.987(0.969-1.006)Avg.0-71.020(1.002-1.039)*1.010(0.999-1.019)1.036(0.987-1.087)0.982(0.961-1.003)0.985(0.966-1.005)注：*P<0.05

圖 2 不同滯后天數(shù) PM10對 2 型糖尿病住院的影響Fig. 2 The effect of PM10on hospitalization of type 2 diabetes mellitus at different lag days圖 3 不同滯后天數(shù) NO對 2 型糖尿病住院的影響
【學(xué)位授予單位】：華北理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R587.1

【參考文獻】

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本文編號：2651221