空气污染与中国安省实验室确诊的流感病例之间的暴露-反应关联:一项两阶段建模研究

科学领域:

• 环境健康 环境健康
• 流行病学 流行病学
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 流感对全球健康和经济造成重大负担.
• 目前关于空气污染对实验室确诊流感 (LCI) 的影响的研究有限,这影响了证据的可靠性.
• 人们怀疑空气污染会加剧流感风险.

研究的目的:

• 调查各种空气污染物与中国安省每日LCI病例之间的关联.
• 精确量化特定污染物 (PM2.5,PM10,CO,SO2,O3,NO2) 和LCI之间的关系.
• 探索人口和环境因素对这种协会的潜在改变影响.

主要方法:

• 使用两阶段时间序列分析,将分布式滞后非线性模型 (DLNM) 与元分析结合起来.
• 分析了安省2015年1月至2023年3月的每日LCI数据.
• 根据年龄和性别进行了子组分析,并对修改效应进行了元回归.

主要成果:

• 在研究期间,共有43,872例LCI病例被报告.
• PM2.5,PM10,CO,SO2和NO2的增加与LCI病例有积极的关联.
• 关联在男性和年龄在5-24岁的人群中更为强烈,人口密度作为修饰因素.

结论:

• 像PM2.5,PM10,CO和NO2这样的空气污染物与LCI发生率的增加有显著的联系.
• 研究结果强调,需要将空气质量管理纳入流感预防和控制战略.
• 针对性干预可能是必要的弱势群体,如男性和年轻人.