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2018, 35(11):973-978.doi:10.13213/j.cnki.jeom.2018.18428

上海市浦东新区PM2.5对小学生因病缺课影响的时间序列研究


1. 上海市浦东新区疾病预防控制中心环境与职业危害因素控制科, 上海 200136 ;
2. 复旦大学浦东预防医学研究院, 上海 200136

收稿日期: 2018-06-30;  发布日期: 2018-12-06

基金项目: 浦东新区卫生和计划生育委员会面上项目(编号:PW2015A-2);上海市卫生和计划生育委员会面上项目(编号:201640054)

通信作者: 沈惠平, Email: hpshen@pdcdc.sh.cn  

作者简介: 杨敏娟(1981-), 女, 硕士, 主管医师; 研究方向:环境流行病学; E-mail:

[目的] 探讨上海市浦东新区PM2.5污染对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的影响。

[方法] 收集上海市浦东新区2015年9月1日-2017年6月30日小学生每日因呼吸系统症状和疾病缺课资料、同期大气污染和气象资料,利用基于广义相加模型的时间序列分析,同时控制时间趋势、星期几效应和气象因素的影响,定量评价PM2.5污染对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的影响。

[结果] 当日PM2.5浓度每增加10 μg/m3,小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的相对危险度(RR)为1.021(95%CI:1.009~1.033),一、二年级小学生的RR分别为1.024(95%CI:1.009~1.039)和1.026(95%CI:1.011~1.041);当日和滞后1日对三、四年级小学生都有影响(P < 0.05),PM2.5当日RR分别为1.018(95%CI:1.003~1.032)和1.021(95%CI:1.006~1.035),对五年级小学生效应无统计学意义(P > 0.05)。PM2.5当日浓度和2、3日滑动平均浓度对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课均存在影响(P < 0.01),男生和女生的RR分别为1.021(95%CI:1.008~1.033)和1.022(95%CI:1.009~1.034)。

[结论] 浦东新区PM2.5污染可使小学生因呼吸系统症状和疾病缺课增加。

关键词: PM2.5 小学生;  因病缺课;  呼吸系统症状和疾病;  时间序列分析 

PM2.5是空气动力学直径≤ 2.5 μm的大气细颗粒物, 是影响我国大多数城市空气质量的首要污染物。国内外环境流行病学领域的大量研究已经证实, PM2.5暴露可引起居民总死亡率和心肺系统疾病死亡率升高[1], 还可以使呼吸系统疾病的入院门急诊人次增加[2]。学龄儿童正处于生长发育阶段, 是大气污染的易感人群之一。有研究显示大气颗粒物暴露对儿童肺功能存在短期负效应[3-5], 颗粒物与儿童呼吸系统患病率呈线性正相关关系[6]。但目前关于上海市PM2.5对小学生呼吸系统健康影响的研究仍然较少。

学校是学龄儿童的聚集场所, 学生缺课是一项较实用、灵敏的疾病监测指标[7]。上海市自2010年起开始使用“上海市学校因病缺课缺勤网络直报系统”, 至今该系统已得到逐步完善, 在上海市中小学校卫生管理工作中发挥着重要作用[8]。本研究旨在通过该系统, 以小学生因呼吸系统症状和疾病缺课情况为监测指标, 探讨浦东新区PM2.5污染对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的影响。

1   材料与方法

1.1   资料来源

1.1.1   小学生因病缺课数据

根据《上海市学校和托幼机构因病缺课缺勤监测方案》, 学校保健教师在每学期初更新学校信息, 并在学校每个开课日的15:00时前登录“因病缺课系统”, 完成当日学生因病缺课的信息录入、核实并上传。

本研究收集上海市浦东新区2015—2016学年(2015年9月1日—2017年6月30日)小学生每日因呼吸系统症状和疾病缺课资料, 纳入统计的数据为:本区小学生(一~五年级), 年龄5~13岁, 病例性质为“新发” (即因病首次缺课), 缺课症状和疾病包含“咳嗽” “鼻塞” “流涕” “打喷嚏” “咽喉痛” “急性上呼吸道感染” “肺炎”和“哮喘”。

1.1.2   大气污染和气象资料

大气污染资料来自浦东新区环境监测站, 为全区5个环境监测站点数据的平均水平, 具体指标包括: PM2.5(μg/m3)、PM10(μg/m3)、SO2(μg/m3)、NO2(μg/m3)、CO (mg/m3)和O3(μg/m3)的逐日平均浓度。同期气象资料来源于浦东新区气象局, 包括温度(℃)和相对湿度(%)的日平均值。

1.2   统计学方法

用SPSS 16.0软件对数据进行描述性分析。对于上海市浦东新区小学生总体来说, 每日小学生因呼吸系统症状和疾病缺课发生属于小概率事件, 其实际分布近似服从Poisson分布。采用基于Poisson回归的广义相加模型分析小学生因呼吸系统症状和疾病缺课与PM2.5的关联, 并采用非参数平滑样条函数拟合时间序列的长期趋势和温湿度影响, AIC准则(Akaike’s information criterion)用于平滑函数的自由度选择。基础模型如下: lgE (Yt)=βZt+s (time, ν)+s (temperature, ν)+s (humidity, ν)+DOW+Intercept。其中, E (Yt)表示第t日的小学生因呼吸系统症状和疾病缺课人数, Zt表示第t日的污染物PM2.5浓度, β表示回归系数, 采用非参数平滑样条函数S分别对时间趋势(time)、温度(temperature)和相对湿度(humidity)进行拟合, DOW用于控制“星期几效应”, Intercept为常数项。

PM2.5对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课影响的暴露风险估计值用PM2.5浓度每增加10 μg/m3时的相对危险度(RR及其95%CI)表示。本研究采用R软件的mgcv软件包进行模型拟合分析。

通过改变控制长期趋势的时间变量自由度ν (4~9/年)检验模型的稳定性。通过多污染物模型分析检验污染物健康效应的稳定性。

2   结果

2.1   小学生因病缺课、大气污染和气象因素一般情况

2015年9月1日—2017年6月30日期间, 纳入分析的浦东新区平均小学生人数为196 196人, 小学生因病缺课累计监测71 224 488人日, 其中小学生因呼吸系统症状和疾病缺课累计47 723人日, 上课天数共362d, 平均每日因呼吸系统症状和疾病缺课132人(其中男生74人, 女生58人)。大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的日均浓度分别为43.3μg/m3、55.3μg/m3、13.6 μg/m3、38.9 μg/m3、0.8 mg/m3和74.2 μg/m3。平均温度和平均相对湿度为16.5℃、75.1%。见表 1

表1

2015—2016学年上海市浦东新区小学生因病缺课、大气污染物浓度、气象因素情况

Table1.Summary statistics of air pollutants, meteorological factors, and absenteeism caused by respiratory symptoms and diseases of elementary school students in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

图 1是研究期间浦东新区PM2.5与小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的月变化趋势(7月和8月无开课日, 故无因病缺课监测数据, PM2.5污染数据未显示)。由图 1可见, 小学生因呼吸系统症状和疾病缺课情况与PM2.5变化趋势基本一致, 即在12月和次年1月较高, 6月和9月较低。

图 1

2015—2016学年上海市浦东新区PM2.5与小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的月变化趋势

2.2   大气污染物与气象因素的Spearman相关分析

表 2所示, 大气污染物(除O3外)两两之间存在正相关(r=0.63~0.84, P < 0.01), O3与其他污染物之间均为负相关。气温与O3呈正相关, 与其他污染物呈负相关。

表2

2015—2016学年上海市浦东新区大气污染物与气象因素的Spearman相关分析

Table2.Spearman correlation analysis between air pollutants and meteorological factors in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

2.3   PM2.5对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的影响

表 3所示, 当日PM2.5浓度每增加10 μg/m3时小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的相对危险度(RR及其95%CI)为1.021 (1.009~1.033), 一、二年级小学生的相对危险度分别为1.024 (1.009~1.039)和1.026(1.011~1.041);PM2.5升高当日和滞后1日对三、四年级小学生都有影响(P < 0.05), 当日PM2.5相对危险度分别为1.018 (1.003~1.032)和1.021 (1.006~1.035);PM2.5对五年级小学生的效应无统计学意义(P>0.05)。

表3

2015—2016学年上海市浦东新区PM2.5浓度每增加10μg/m3时不同年级小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的RR及其95%CI

Table3.RR (95%CI) of elementary school students' absenteeism caused by respiratory symptoms and diseases per 10μg/m3 increase in PM2.5 concentration in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

图 2为PM2.5对不同性别小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的单日效应和多日累积效应, PM2.5当日浓度和2、3日滑动平均浓度对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课均存在影响(P < 0.01), 当日PM2.5浓度对男生和女生的相对危险度分别为1.021 (1.008~1.033)和1.022 (1.009~1.034), PM2.5对男女生效应基本一致。

图 2

2015—2016学年上海市浦东新区PM2.5浓度每增加10μg/m3时不同性别小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的RR及其95%CI

灵敏度分析显示, 改变时间变量的自由度(3~7/年)或使用不同的平滑函数控制长期趋势和温湿度的影响(三次立方样条函数, 简写为ns), PM2.5对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的效应接近且均有统计学意义(P < 0.01), 提示暴露反应关系模型稳定。见表 4

表4

2015—2016学年上海市浦东新区PM2.5对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课影响的灵敏度分析

Table4.Sensitive analysis of relationship between PM2.5 and elementary school students' absenteeism caused by respiratory symptoms and diseases in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

3   讨论

国内外大量研究表明, PM2.5可引起人体呼吸系统的健康损害, 儿童作为敏感人群之一更容易受到影响。本研究发现当日PM2.5浓度每增加10 μg/m3时小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的相对危险度(RR及其95%CI)为1.021 (1.009~1.033), PM2.5当日浓度和2、3日滑动平均浓度对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课均存在影响。张喆等[9]运用主成分分析发现PM2.5每增加1 μg/m3时上海市中小学生因呼吸系统症状缺课率分别上升0.54‰。江苏省无锡市的研究发现PM2.5浓度与中小学生因呼吸系统疾病缺课的人次数之间呈现正相关关系(r=0.235, P=0.001), 且在调整了温度、湿度等变量之后仍具相关性(r=0.654, P=0.019) [10]。高红霞等[11]调查发现工业区、交通区小学生因病缺课率高于清洁区, 提示大气污染可使小学生因病缺课率增加。但是国外对于大气污染和学生缺课的研究结果缺乏一致性。韩国的一项研究显示PM10每升高42.1 μg/m3, 学生因病缺课增加的相对危险度为1.06 (1.04~1.09) [12]。GILLILAND等[13]对四年级学生队列的研究仅发现O3对呼吸相关缺课有影响, 而NO2和PM10未发现有影响。

本研究对不同年级小学生因呼吸系统症状和疾病缺课情况进行分析, 发现PM2.5当日浓度对一、二年级小学生的相对危险度分别为1.024 (1.009~1.039)和1.026 (1.011~1.041), 略高于总体小学生。这提示低年龄段小学生对PM2.5污染更敏感。上海市中小学生因病缺课监测结果显示7岁学生首次缺课人次数最高, 年龄越大, 其在首次缺课学生中所占比例越小[8], 其原因可能是低年级小学生器官发育不完善, 对外界环境的适应能力和免疫力较差。本研究未发现PM2.5对五年级小学生因呼吸系统症状和疾病缺课有影响, 可能与高年级学生机体免疫力有所增强, 学习任务较重使学生带病上课增加等因素有关。潘晨建等[14]调查发现小学生出现咳嗽、咽痛等呼吸系统症状时, 缺课风险在0.31~0.33, 远低于常见传染病的缺课风险(0.7~0.8), 小学生带病上课普遍存在, 仅20.1%的家长不赞成孩子带病上课[15]。此外, 本研究还发现, PM2.5当日浓度和2、3日滑动平均浓度对不同性别小学生均存在影响(P < 0.01), 当日PM2.5对男生和女生的相对危险度分别为1.021 (1.008~1.033)和1.022 (1.009~1.034), PM2.5对男女生效应基本一致。既往大气颗粒物相关的呼吸健康效应研究中对不同性别的效应分析结果并不完全一致[16-17], 原因有待进一步研究。

PM2.5对人群健康效应的流行病学研究中, 多以死亡或发病作为健康效应指标, 而后者多基于医院门急诊人次数进行效应评价[18-20]。国内基于症状监测的研究中大多仅比较不同污染水平地区儿童呼吸系统症状发生率的差异[21-23], 不能对效应进行定量评价。本研究利用学校因病缺课监测系统, 以因呼吸系统症状和疾病缺课为健康效应指标, 运用国内外广泛使用的时间序列分析方法, 能够定量评价PM2.5对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的影响, 为卫生和教育部门加强健康预警、实施健康干预提供更多依据。但是, 由于学校因病缺课监测常常存在数据迟报和漏报[24], 特别是高年级学生普遍存在带病上课现象(尤其是考试阶段), 本研究结果可能会低估PM2.5对小学生呼吸健康的影响, 在今后的工作中有待提高数据准确性以进一步完善模型分析。另一方面, 本研究仅对2015— 2016学年的数据进行分析, 后期可以通过收集更长时间跨度的数据, 提高数据稳定性, 以更好地控制时间长期趋势和气象因素的影响, 获得更准确的PM2.5健康效应评价。综上, 为保护该区小学生呼吸健康, PM2.5防治工作仍需加强。

表1

2015—2016学年上海市浦东新区小学生因病缺课、大气污染物浓度、气象因素情况

Table 1 Summary statistics of air pollutants, meteorological factors, and absenteeism caused by respiratory symptoms and diseases of elementary school students in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

图 1

2015—2016学年上海市浦东新区PM2.5与小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的月变化趋势

Figure 1 Monthly trend of PM2.5 and elementary school students' absenteeism caused by respiratory symptoms and diseases in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

[注]柱状图为缺课日均人数,线图为PM2.5日均浓度。7月和8月为暑假,无因病缺课监测数据,PM2.5污染数据未显示。 [Note]Histogram and line graph mean number of absence and PM2.5 concentration. July and August are summer vacations. There are no monitoring data of absence from school due to illness, and PM2.5 pollution data are not displayed.
表2

2015—2016学年上海市浦东新区大气污染物与气象因素的Spearman相关分析

Table 2 Spearman correlation analysis between air pollutants and meteorological factors in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

表3

2015—2016学年上海市浦东新区PM2.5浓度每增加10μg/m3时不同年级小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的RR及其95%CI

Table 3 RR (95%CI) of elementary school students' absenteeism caused by respiratory symptoms and diseases per 10μg/m3 increase in PM2.5 concentration in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

图 2

2015—2016学年上海市浦东新区PM2.5浓度每增加10μg/m3时不同性别小学生因呼吸系统症状和疾病缺课的RR及其95%CI

Figure 2 RR (95%CI) of gender-specific elementary school students' absenteeism caused by respiratory symptoms and diseases per 10μg/m3 increase in PM2.5 in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

[注]图中滞后模型由左向右依次为总小学生、男生、女生的RR及其95%CI,Lag0~Lag2分别为当日、滞后1日和滞后2日,Lag01为当日至滞后1日的2日滑动平均浓度,Lag02为当日至滞后2日的3日滑动平均浓度。 [Note]Models of lags are shown in RRs and 95%CI for total(left), male (middle), and female elementary school students (right), respectively. Lag0-Lag2 mean the current day, the day before, and two days before, respectively. Lag01 is a two-day moving average concentration of PM2.5 fr om the current day to the day before, and Lag02 is a three-day moving average concentration of PM2.5 from the current day to two days before.
表4

2015—2016学年上海市浦东新区PM2.5对小学生因呼吸系统症状和疾病缺课影响的灵敏度分析

Table 4 Sensitive analysis of relationship between PM2.5 and elementary school students' absenteeism caused by respiratory symptoms and diseases in Pudong New Area of Shanghai in 2015-2016 school year

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[基金项目] 浦东新区卫生和计划生育委员会面上项目(编号:PW2015A-2);上海市卫生和计划生育委员会面上项目(编号:201640054)

[作者简介] 杨敏娟(1981-), 女, 硕士, 主管医师; 研究方向:环境流行病学; E-mail: minjuanyang@163.com

[收稿日期] 2018-06-30 00:00:00.0

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