大气污染及其健康影响是我国公共卫生研究的热点问题，尤其自2013年发生大范围以PM_2.5为表征的雾霾污染以来，大气污染及其健康影响受到了政府和公众的高度关注^[1]。国内外研究均显示，大气污染物浓度的升高与人群呼吸系统疾病、心血管系统疾病及死亡率存在明显的相关关系^[2-3]。欧盟、巴西等国家和地区的空气污染与健康的研究结果均表明，大气污染物浓度升高，儿童呼吸系统疾病发生率上升，且不同的大气污染物浓度对不同年龄、不同疾病类别产生的健康效应也不同^[4-6]。儿童处于生长发育期，大气污染物浓度升高与儿童肺功能降低、呼吸系统疾病及症状的发生及神经系统发育受损都密切相关^[7-8]。为研究上海市近年来的大气污染对儿童呼吸系统健康状况的急性效应，本研究收集了2013—2018年上海市某综合医院儿科每日门诊数据及同期环保、气象监测数据，通过采用广义线性模型（generalized linear models，GLM）定量分析了上海市大气污染对儿童呼吸系统健康的影响。

选取上海市市区某综合型三甲医院为监测点，该院设立独立儿科门诊（儿科门诊中上海市患儿占近90%），通过医院信息系统获取2013—2018年儿科呼吸系统疾病和症状每日就诊人数，包括国际疾病分类第十版（International Classification of Disease 10th Revision，ICD-10）中的呼吸系统疾病和症状J00~J99、R04~R07和R09.0~R09.3。从上海市环境保护局距离该院最近的环保监测点（直线距离约2.5km）收集同期每日污染物监测数据，指标涵盖细颗粒物（fine particulate matter with median aerodynamic diameter ≤ 2.5μm，PM_2.5）、可吸入颗粒物（particulate matter with median aerodynamic diameter ≤ 10μm，PM₁₀）、二氧化氮（nitrogen dioxide，NO₂）、二氧化硫（sulfur dioxide，SO₂）、臭氧（ozone，O₃）和一氧化碳（carbon monoxide，CO）质量浓度（下称浓度）。从上海市气象局收集同期气象监测数据，指标包括日平均温度、日平均相对湿度。本研究经上海市疾病预防控制中心伦理审查委员会审批通过，编号：2019-19。

以Excel 2010建立数据库，R 3.6.3进行统计分析。研究期间的日门诊就诊人次数、大气污染物浓度、气象指标均采用均数、标准差、最小值、最大值和四分位数（P₂₅、P₅₀、P₇₅）描述。采用Spearman相关分析探索大气污染物、气象指标之间的相关性。每日儿童呼吸系统疾病门诊就诊人次数服从半泊松回归分布，采用GLM拟合，采用自然样条平滑函数拟合时间序列的长期趋势和季节趋势，模型中同时控制气象因素、星期几效应的混杂影响，日均温度、相对湿度均使用自然样条平滑函数拟合，依据文献报道^[9]和经验值法，长期趋势和季节趋势自由度选择7年^-1，各气象指标自由度选3，星期几效应以分类变量形式纳入模型。依据赤池信息法则确定模型优劣。GLM为：lgE（y_t）= βZ_t+ns（t，υ）+ns（T_temp，υ）+ns（H_humidity，υ）+as.factor（D_dow）+I_intercept。式中：E（y_t）为第t日门诊就诊人次；β为暴露反应关系系数；Z_t为第t日大气气态污染物浓度，μg·m^-3；ns为自然平滑样条函数；t为日期变量，υ为自由度；T_temp为第t日的平均温度，单位：℃；H_humidity为第t日相对湿度，单位：%；Ddow为反映星期几效应的哑变量；as.factor 为对象转化函数，将变量转化为因子型；I_intercept为常数截距项。

对当日（lag0）的大气污染物与门诊日就诊量开展分析，并开展滞后效应和累积滞后效应分析，最终确定报道0~7 d的滞后效应（lag0~lag7）和累积滞后效应（lag01~lag07）。计算大气污染物浓度每升高10 μg·m^-3，门诊量增加的超额危险度（excess risk，ER）及其95%置信区间（confidence interval，CI）。

2013年1月1日—2018年12月31日该综合医院儿科门诊就诊量合计777 865人次，日均就诊量355人次。6年间，PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、O₃和CO日均浓度分别为48.60、63.96、47.63、15.86、120.09、857.35 μg·m^-3；研究期间的平均气温为17.97℃，平均相对湿度为69.45%。各指标具体分布特征见表 1。

每日大气污染物浓度和气象指标的相关性分析结果显示，大气污染物浓度与气象指标之间存在相关关系：其中相关性最明显的是PM_2.5与PM₁₀（r=0.881），其次为PM₁₀与SO₂（r=0.727）；除O₃与平均温度呈正相关外，其他大气污染物均与平均温度和平均相对湿度呈负相关。各指标间相关关系见表 2。

单污染物模型显示，6种污染物对儿童呼吸系统疾病的门诊量均有不同程度的影响（P < 0.05或P < 0.01）。在lag3、lag4和lag04~lag07，PM_2.5每升高10 μg·m^-3，对儿童呼吸系统疾病门诊量有滞后影响及累积滞后影响，分别在lag4和lag07影响最为显著，ER为0.32%（95%CI：0.12%~0.53%）和0.59%（95%CI：0.15%~1.03%）；PM₁₀仅在lag3对儿童呼吸系统疾病门诊量有滞后影响，ER为0.19%（95%CI：0.00%~0.37%）；NO₂在lag0~lag7和lag01~lag07对儿童呼吸系统疾病门诊量均有不同程度的滞后影响及累积滞后影响，分别在lag4和lag07效应最为显著，ER分别为1.06%（95%CI：0.67%~1.45%）和3.05%（95%CI：2.24%~3.87%）；SO₂在lag0~lag7和lag01~lag07对儿童呼吸系统疾病门诊量均有不同程度的滞后影响及累积滞后影响，分别在lag4和lag07影响最为显著，ER分别为1.86%（95%CI：1.08%~2.65%）和4.90%（95%CI：3.31%~6.51%）；O₃浓度与儿童呼吸系统疾病门诊量呈负相关，lag6和lag07的效应最明显，ER分别为-0.21%（95%CI：-0.38%~-0.05%）和-0.56%（95%CI：-0.93%~-0.20%）。CO浓度对儿童呼吸系统疾病的影响主要体现在lag4和lag5，ER分别为0.30%（95%CI：0.07%~0.53%）和0.24%（95%CI：0.01%~0.47%）。比较后发现，lag3时PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂对儿童呼吸系统疾病门诊量均呈有不同程度的影响，分别使门诊量增加0.28%、0.19%、1.11%、1.82%。详见表 3。

由于大气污染物的健康影响可能为多种污染物的共同影响，依据共有滞后效应最大化原则及文献报道^[10-11]，选择lag3为最佳滞后日，通过改变控制长期趋势的时间变量自由度（4~9年^-1）来检验模型的稳定性。变更自由度后，模型剂量反应关系变化较小，提示模型拟合较好。选择Spearman相关系数小于0.7的污染物^[12]，开展多污染物模型分析。模型1纳入污染物PM_2.5、NO₂、SO₂、O₃和CO，其中对门诊量影响最稳健的污染物为NO₂和SO₂（P < 0.01）；模型2纳入污染物PM₁₀、NO₂、O₃和CO，其中对门诊量影响最大的污染物为NO₂（P < 0.01）。所以在多污染物模型中，NO₂和SO₂的影响依然显著，但PM_2.5、PM₁₀、O₃、CO污染物效应均被削弱。见表 4。

国内外流行病学研究显示，大气污染物短期内浓度升高与人群心血管、呼吸系统等疾病的门诊量或死亡率密切相关^[13]。儿童处于生长发育期，由于呼吸速率较高，呼吸系统处于生长发育阶段，加之免疫系统相对薄弱，导致儿童相比成人对空气污染更为敏感，所以观察呼吸系统疾病门诊量能较敏感地反映大气污染物对儿童的健康影响^[14]。

Zhang等^[13]调查了上海市大气污染对各种呼吸系统疾病门诊量的影响，发现空气污染每增加一个四分位数间距，儿科呼吸系统疾病、上呼吸道感染和慢性阻塞性肺疾病的急诊就诊量都明显增加。Li等^[14]调查了空气污染与合肥0~14岁儿童上呼吸道疾病门诊量之间的关联，发现PM₁₀在lag3和PM_2.5、SO₂、NO₂和CO在lag06使就诊风险分别增加0.15%、0.38%、2.92%、4.47%。Zhu等^[15]分析了大气污染与儿童每日下呼吸道感染门诊量之间的关联，发现PM₁₀、NO₂和SO₂每增加一个四分位数间距，6 d累积门诊量分别增加2.8%、4.1%和5.6%。Song等^[16]分析了石家庄大气污染与儿童呼吸系统疾病之间的关联，lag01时NO₂、PM_2.5和SO₂每增加10 μg·m^-3，呼吸系统疾病门诊量增加0.66%、0.13%和0.33%。本研究通过时间序列分析，发现PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO 5种污染物每升高10 μg·m^-3，对儿童呼吸系统疾病的门诊量均有不同程度的影响，但各种污染物效应最明显的时段和程度不同。在lag3，PM_2.5每增加10 μg·m^-3儿科呼吸系统疾病就诊风险就增加0.28%，PM₁₀会使门诊就诊风险增加0.19%，NO₂使就诊风险增加1.11%，SO₂使就诊风险增加1.82%。由于地区和污染物浓度、成分等差异，本研究发现的就诊风险值与文献报道有不同，但从ER结果比较来看，本研究结果的效应值大小和以上文献结果较一致，即就诊风险值ER表现为SO₂>NO₂>PM_2.5>PM₁₀。所以，就单污染物分析结果来看，SO₂和NO₂对门诊量的影响较其他2种颗粒物显著。本研究还分析了O₃和CO对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响，发现O₃与门诊量呈负相关，该结果与以往部分报道不同^[17]，原因可能在于上海O₃污染的季节性明显，夏季浓度高、冬季浓度低，但儿童呼吸系统疾病的症状发生多在冬季，从全年来看O₃对儿童呼吸系统门诊量的影响被弱化，建议今后开展不同季节O₃的健康效应分析。但本研究中报道的O₃研究结果与Bono等^[18]和Li等^[14]的报道结果一致，且发现CO对儿童呼吸系统疾病门诊量存在滞后影响。

由于大气污染物的健康影响可能为多种污染物的共同影响，大多时间序列分析都会拟合多污染物模型开展分析。Li等^[14]的研究显示，大气污染PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO在单污染物模型中，与0~14岁儿童上呼吸道疾病门诊量均呈明显正相关，但在全污染物模型中，NO₂的效应被增强，其他污染物的效应变得无意义。本研究的多污染物模型结果也显示，当SO₂和NO₂分别与PM_2.5、PM₁₀、CO和O₃共存时，SO₂和NO₂对儿童呼吸系统疾病门诊量有较明显的影响，再次说明多种大气污染物对儿童呼吸道健康产生联合影响时，SO₂和NO₂有更稳健的作用^[19-21]。

本项研究，用了连续6年的监测数据分析了上海市大气污染对儿科呼吸系统疾病门诊量的影响，优势在于数据观察的时限较同类研究更长，但限于监测系统的限制，无法对儿童的年龄和性别开展更精细的分析，建议后续工作中进一步细化数据收集规则。此外，本研究仅对一个室外监测点和一家医院的监测数据进行了分析，对全市代表性尚不充分，但本研究结果可以作为类似研究的参考，也可以为监测系统的进一步优化提供借鉴。所以，上海市大气污染物PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂和CO与儿科呼吸系统疾病就诊人次间存在正相关关系，SO₂和NO₂在污染物联合效应中作用更稳健。针对研究结果，建议卫生部门应开展大气污染物与儿童呼吸系统疾病的预警研究，政府在开展大气污染防治的同时，通过提前预报预警，告知市民在大气污染时对儿童做好个人防护；同时，医疗系统应做好应对门急诊人数激增的准备。