胡翠玲，徐婕，沈国妹，史雨，柳龚堡，葛小玲，安东，翟晓文

1.复旦大学附属儿科医院 a.医联体办公室 b.门急诊管理办公室 c.医务部 d.统计和数据管理中心，上海201102

2.复旦大学环境科学与工程系，上海市大气颗粒物污染防治重点实验室，上海 200433

大气污染已成为全球人类健康的主要危害因素之一，长期暴露于空气污染物会导致呼吸系统受损（通常是慢性、不可逆，在暴露几年后发生）［1-2］。大量流行病学研究证实，空气污染物浓度对呼吸系统疾病的门诊量、住院量和死亡率存在短期影响（通常是急性、可逆，与每日接触的污染物浓度变化有关，并在暴露几天之内发生）［3-5］。根据中国环境监测总站（http://www.cnemc.cn）发布的74城市空气质量状况报告，在2014年1月—2016年5月期间，上海有22个月的排名在前50%，粗颗粒物（coarse particulate matters，PM10）、细颗粒物（fine particulate matters，PM2.5）、臭氧（ozone，O3）、一氧化碳（carbon monoxide，CO）、二氧化硫（sulfur dioxide，SO2）和二氧化氮（nitrogen dioxide，NO2）的日均浓度均未超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》。但是低浓度污染仍可能对健康产生影响。伊朗一项研究表明，在空气质量指数（air quality index，AQI）达到危险水平之前，空气污染物就可能对儿童哮喘产生危害［6］。加拿大多伦多的一项研究发现，较低水平的气态污染物（CO、SO2和NO2）与儿童哮喘住院人数之间存在正相关关系，并且某些污染物对男童和女童的影响不同［7］。儿童由于免疫系统和肺部器官发育不成熟，鼻腔过滤颗粒物的效率较低，因而更容易受到空气污染的损害［8］。因此，本研究采用国际上广泛应用的广义相加模型（generalized additive model，GAM），定量分析2014年1月—2016年5月上海市6种常规监测物与儿童呼吸系统疾病门诊量之间的关系，并探讨污染物对不同性别儿童影响的差异。

1 对象与方法

1.1 资料来源

1.1.1 儿童呼吸系统疾病门诊资料 儿童呼吸系统疾病门诊资料来源于复旦大学附属儿科医院。该医院是一家三级甲等综合性儿童专科医院，是上海市最大的儿童专科医院之一。医院位于上海市闵行区，另有门诊部位于上海市徐汇区，医疗服务辐射全上海。因此该院门诊数据对于上海市儿童因呼吸系统疾病就诊的门急诊人次数具有较好代表性。本研究根据国际疾病分类第十次修订版（International Classification of Disease 10，ICD10），于该院2014年1月1日—2016年5月31日逐日门诊记录中筛选出14岁以下儿童呼吸系统疾病（ICD10：J00～J98）记录，由外部物质引起的呼吸系统疾病（ICD10：J60～J70）记录已被排除。

1.1.2 空气污染物浓度资料 空气污染物浓度资料来源于上海市生态环境局（https://sthj.sh.gov.cn/）2014年1月1日—2016年5月31日公布的空气质量数据，数据为全市9个监测站点数据的算数平均值。收集PM10、PM2.5、CO、SO2、NO2的日均浓度和O3的8 h最大浓度。

1.1.3 气象资料 气象因素监测资料来源于中国气象数据网（http://data.cma.cn/）地面气象资料中的中国地面国际交换站气候资料日值数据，收集了上海市2014年1月1日—2016年5月31日的常规气象资料，包括日平均气温和日平均相对湿度。

1.2 统计学分析

相对于总人口而言，到医院就诊的呼吸系统疾病患者实际分布近似于Poisson分布［9］。本研究利用R3.4.2软件，采用基于Poisson回归的GAM进行时间序列分析，在控制门诊量的长期趋势、星期几效应、节假日效应和气象因素等混杂因素的影响下，定量研究空气污染对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响及滞后效应。具体公式如下：

In [E(Yt) ]=βZt+s(Xt，df)+s(t，df)+vdow+vholiday+α。式中，Yt：t日门诊量；E(Yt)：t日预期门诊量；β：回归模型系数；Zt：t日空气污染物浓度，包括PM10、PM2.5、O3、CO、SO2和NO2；s：非参数自然样条平滑函数；Xt：t日气象因素，包括日平均气温和日平均相对湿度；t：时间变量；df：自由度；vdow：反映星期几的哑元变量；vholiday：节假日变量；α：截距。

采用自然样条平滑函数控制气象因素（日平均气温和日平均相对湿度）、星期几效应、节假日效应和长期趋势的影响，建立GAM模型，计算污染物浓度对儿童呼吸系统疾病门诊量的净效应。首先建立仅包含混杂因素的基础模型，根据偏自相关函数系数绝对值最小的原则确定长期趋势的自由度（10·年-1），并确定日平均温度的自由度为6和日平均相对湿度的自由度为3［10-11］。然后将滞后0～5 d（lag0～lag5）的空气污染物和气象因素分别引入模型，建立单因素污染模型，根据拟合结果的回归系数计算出效应指标相对危险度（relative risk，RR）和95%置信区间（95% confidence interval，95%CІ）。最后根据单污染模型中各污染物对儿童呼吸系统疾病门诊量有统计学意义的危害效应最大值（或保护效应最小值）所对应的滞后日，将其他相应滞后日的污染物分别逐个引入模型，进行双污染模型拟合。使用按性别分层的数据重复上述统计，比较空气污染物对男童和女童影响的差异。

2 结果

2.1 描述性分析

2014年1月1日—2016年5月31日复旦大学附属儿科医院儿童呼吸系统疾病门诊量、空气污染物质量浓度（以下简称为浓度）及气象因素分布情况见表1。研究期间，复旦大学附属儿科医院儿童呼吸系统疾病总门诊量为1 610 403人次，日均门诊量为（1 827.9±534.8）人次；其中男童972 288人次，日均（1 103.6±318.1）人次，女童681 015人次，日均（773.0±242.3）人次。同期空气污染物PM10、PM2.5、O3、CO、SO2、NO2的日均浓度分别为70.5、53.2、101.8、812.7、17.2、46.2 μg·m-3，均未超过国家GB 3095—2012《环境空气质量标准》二类标准。PM10、PM2.5、O3、NO2分别超标37、177、102、62 d，超标率分别为4.20%、20.09%、11.58%、7.04%；SO2、CO未有超标情况。同期上海市日平均气温、日平均相对湿度分别为16.2℃和73.0%，最小值分别为-6.1℃和35.0%，最大值分别为33.3℃和98.0%。

表1 2014年1月1日—2016年5月31日上海市复旦大学附属儿科医院儿童呼吸系统疾病日均门诊量、空气污染物浓度及气象因素Table 1 Descriptive statistics on daily mean outpatient visits for respiratory disease in Children’s Hospital of Fudan University, air pollutant levels, and meteorological variables in Shanghai from January 1, 2014 to May 31, 2016

2.2 空气污染物浓度与儿童呼吸系统疾病总门诊量的关系

研究期间空气污染物浓度与儿童呼吸系统疾病总门诊量的变化趋势见图1。PM10、PM2.5、CO、SO2、NO2与呼吸系统疾病总门诊量之间都存在共变趋势，污染物浓度高峰和儿童呼吸系统疾病门诊量的高峰基本重合；O3与呼吸系统疾病总门诊量之间也存在一定的共变趋势，但两者在冬季的变化趋势相差较大。

图1 2014年1月1日—2016年5月31日上海市空气污染物浓度与儿童呼吸系统疾病总门诊量的变化趋势Figure 1 Variation trends of air pollutant concentrations and children’s respiratory disease outpatient visits in Shanghai from January 1, 2014 to May 31, 2016

2.3 单污染物模型结果

基于Poisson回归分析的GAM单污染物模型结果见图2（数据见补充材料www.jeom.org/article/cn/10.13213/ j.cnki.jeom.2021.20136）。对儿童呼吸疾病系统总门诊量而言，PM10的影响在lag0～lag5有统计学意义（P＜ 0.05），PM2.5在lag1、lag3、lag4有统计学意义（P＜ 0.05），O3在lag0、lag2、lag3、lag5有统计学意义（P＜ 0.05），CO在lag1～lag3有统计学意义（P＜ 0.05），SO2在lag2、lag4、lag5有统计学意义（P＜ 0.05），NO2仅在lag1有统计学意义（P＜ 0.05）。PM10、PM2.5、O3、CO、SO2、NO2的滞后效应分别在lag4、lag4、lag2、lag3、lag4和lag1最为明显，污染物浓度每增加10 μg·m-3（CO每增加100 μg·m-3），其对应的RR（95%CІ）分别为1.002 2（1.001 7～1.002 6）、1.001 9（1.001 4～1.002 4）、1.001 9（1.001 4～1.002 5）、0.998 1（0.997 5～0.998 7）、1.005 2（1.003 2～1.007 2）和0.999 0（0.998 4～0.999 6）。

按性别分组来看，O3、CO、SO2和NO2对不同性别的儿童有不同的滞后效应。lag2时，女童对O3的暴露（RR=1.002 7，95%CІ：1.001 9～1.003 5）较男童（RR=1.001 8，95%CІ：1.001 1～1.002 5）更敏感。CO对男童呼吸系统疾病门诊量的影响在lag1、lag2有统计学意义（P＜ 0.05）；CO对女童呼吸系统疾病门诊量的影响在lag1、lag2和lag3有统计学意义（P＜ 0.05）。SO2对男童呼吸系统疾病门诊量的影响在lag2、lag3和lag4有统计学意义（P＜ 0.05）；SO2对女童呼吸系统疾病门诊量的影响仅在lag4有统计学意义（P＜ 0.05）。此外，NO2对男童呼吸系统疾病门诊量的影响在lag4最强（RR=1.001 2，95%CІ：1.000 1～1.002 4），对女童的影响皆不具有统计学意义。

图2 2014年1月1日—2016年5月31日上海市空气污染物引起儿童呼吸系统疾病门诊量的变化Figure 2 Changes of children’s respiratory disease outpatient visits associated specific air pollutants in Shanghai from January 1, 2014 to May 31, 2016

2.4 双污染模型结果

由于PM10与PM2.5为包含关系，因此对PM10拟合双污染模型时，不引入PM2.5；对PM2.5拟合双污染模型时，引入的PM10实际值为PM10-PM2.5的浓度值。由表2可见，与单污染物模型相比，对PM10而言，当将CO、SO2和NO2引入模型中后，PM10的效应值升高（P＜0.05）。对PM2.5而言，引入PM10（实际值为PM10- PM2.5的浓度值）后，PM2.5的效应值降低（P＜ 0.05）；引入CO和NO2后，PM2.5的效应值升高（P＜ 0.05），尤其是引入CO后效应值升高明显。对O3而言，在模型中引入其他调整因子后，O3的效应没有明显变化（P＜ 0.05）。对CO而言，引入PM10和PM2.5之后效应值变动较大（P＜0.05）。对SO2而言，引入PM10后，SO2与门诊量的关系由正相关转为负相关（P＜ 0.05）；引入PM2.5后，SO2与门诊量的关联消失；引入CO和NO2后，SO2的效应值升高（P＜ 0.05）。对NO2而言，引入PM2.5和CO后，NO2与总门诊量的关系由负相关转为正相关（P＜ 0.05）；引入PM10和PM2.5后，NO2与男童门诊量的关系由正相关转为负相关（P＜ 0.05）；引入PM10、PM2.5、O3和SO2后，NO2与女童门诊量的关系具有统计学意义（P＜ 0.05）。

表2 空气污染物引起儿童呼吸系统疾病门诊量的变化［RR（95% CI）］Table 2 Changes of children’s respiratory disease outpatient visits associated with air pollutants [RR (95% CІ)]

3 讨论

国内外大量相关研究发现，PM2.5、PM10和SO2等空气污染物对儿童呼吸系统健康存在短期效应［6，9，12］。各研究结果呈现的效应值略有不同，这可能与地区污染状况、人群易感性、资料来源、统计方法的差异有关。本研究采用广义相加Poisson回归模型的时间序列分析，在控制时间长期趋势、星期几效应、节假日效应和气象因素的影响下，定量分析了上海市空气污染物与儿童呼吸系统疾病门诊量之间的关系。

本研究结果显示，SO2、O3、PM10和PM2.5的浓度升高可能引起儿童呼吸系统疾病门诊量增加，并存在滞后效应，除O3在滞后2 d时效应值最大，其余三者皆在滞后4 d时效应值达到最大。既往研究得出，郑州市PM10、PM2.5以及SO2对呼吸系统疾病门诊量的最强效应均在滞后0 d，即当日［13］；盐城市SO2的最强效应在滞后3 d、O3的最强效应在滞后5 d［14］，可见各地污染物的最佳滞后日是有所差别的。考虑原因可能与各地污染物化学成分与浓度不同、人群易感性不同等因素有关［15］。

SO2对儿童呼吸系统疾病门诊量的短期效应最大，SO2浓度每增加10 μg·m-3，儿童呼吸系统疾病总门诊量增加0.52%，与既往研究结果类似。上海市崇明岛的一项时间序列研究发现，SO2浓度每升高10 μg·m-3，呼吸系统疾病门诊量增加1.61%，比其他污染物的短期效应都大［16］。SO2具有化学刺激性，能够加重过敏性炎症，导致儿童呼吸道对其极为敏感［17］。因此，尽管研究期间上海SO2并没有超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》所规定的浓度标准，但是仍对儿童呼吸系统健康有较强的负面影响。

PM10（RR=1.002 2）对儿童呼吸系统疾病门诊量的短期影响略强于PM2.5（RR=1.001 9）。这与杭州的一项研究结果类似 ：PM10和PM2.5浓度每增加10 μg·m-3，对儿童呼吸系统疾病门诊量的RR值分别为1.047 9和1.024 1［18］。武汉的一项研究也表明，考虑累积滞后效应，PM10（浓度每上升一个四分位数间距，儿童呼吸系统疾病总门诊量上升的超额危险度为3.48%，大于PM2.5导致的超额危险度（1.78%）［9］。这些结果都证实了颗粒物对呼吸系统健康的危害。

空气污染物对男童和女童呼吸系统疾病门诊量的影响存在差异。NO2浓度每增加10 μg·m-3，lag4时男童门诊量增加0.12%，而女童门诊量变化无统计学意义。lag2时女童对O3暴露比男童更敏感。此外，SO2与CO对男女童呼吸系统疾病门诊量影响的滞后日期也有所不同。这可能与男女童免疫和炎症反应的差异［12］以及激素差异［8］有关。

与单污染物模型相比，将其他五种污染物引入双污染物模型后，O3的RR值均无明显变化，与Jiang等［19］研究结果一致。这表明O3可能对儿童呼吸系统健康存在独立的短期效应。将PM10引入双污染模型后，除O3外，其余污染物的效应值都有所降低甚至关联消失。考虑原因可能是人群长期暴露于较高浓度的PM10中，可能产生耐受，因此当引入PM10后其他污染物的效应下降［15］。当将CO和NO2引入双污染模型中后，PM10、PM2.5和SO2的效应扩大。既往研究也表明，颗粒物与气态空气污染物具有较强的相关性［20-21］。双污染物模型结果表明，污染物对健康的影响不是简单的效果叠加，6种污染物之间可能存在复杂的拮抗作用或协同作用。污染物之间的强共线性将增加多污染物模型拟合结果的标准差，这也是本研究未使用多污染物模型结果的原因。

综上所述，空气污染物对儿童呼吸系统健康存在短期效应，PM10、PM2.5、O3和SO2浓度升高将导致儿童呼吸系统疾病门诊量增加；NO2和O3的浓度变化对男童和女童呼吸系统健康的影响存在差异；污染物之间可能存在复杂的拮抗或协同作用。