北京市某医院皮炎患者门诊量与空气污染的相关性研究

李永荷 王旭英 王巧伟 吕宏梅 刘玮 潘小川

北京市某医院皮炎患者门诊量与空气污染的相关性研究

李永荷 王旭英 王巧伟 吕宏梅 刘玮 潘小川

目的探讨北京市空气污染与皮炎每日门诊人次的相关性，以及各性别、各年龄层人群对空气污染的敏感性。方法收集2012年4月至2014年4月期间北京市日均空气污染情况［颗粒物（PM2.5、PM10）、SO2、NO2］和日均气象资料（相对湿度、温度和风速），统计此期间就诊于空军总医院皮肤病医院诊断为皮炎的北京地区患者人数。采用广义相加模型分析日均污染物浓度与每日皮炎门诊量的相关性。结果单污染物模型显示，大气 PM2.5、PM10、SO2、NO2每增加10 μg/m3均可致皮炎门诊人次增加，相对危险度（RR）分别为 1.003 1（95%CI：1.001 6 ～ 1.004 5）、1.002 5（95%CI：1.001 4 ～ 1.003 7）、1.005 7（95%CI：1.001 5 ～ 1.009 9）和 1.009 7（95%CI：1.005 6～1.013 8）。多污染物模型与单污染物模型的结果类似，各污染物对每日皮炎门诊人次仍有影响。四种污染物对皮炎门诊人次影响的滞后效应分析显示，PM10、PM2.5和NO2对每日皮炎门诊人次以当日效应为主，SO2对每日皮炎的门诊人次滞后效应随着滞后天数的增加而增加。经年龄、性别分层后，发现年龄小于60岁人群及女性对颗粒物（PM2.5、PM10）比较敏感，而NO2对所人群均有影响，SO2主要对35～60岁人群有较大影响。结论北京地区大气污染物PM2.5、PM10、NO2、SO2均可能增加皮炎发生的危险性。

皮炎；空气污染物；颗粒物；二氧化硫；二氧化氮；广义相加模型

近年来，全国多地频繁出现雾霾天气，尤其是 人口密集的大城市，这使人们逐渐关注空气污染对人体健康的危害。皮肤作为人体与外界环境直接接触的器官，也是保护人体的第一道屏障，时刻接触空气中的污染物。空气污染物的来源有自然来源和人为来源，而主要引起公共健康问题的空气污染物包括颗粒物质、挥发性有机化合物、臭氧、氮氧化物、硫氧化物以及碳氧化物［1］。皮炎是临床上极其常见的一类疾病，根据世界变应性组织推荐使用对皮炎的分类方式，将皮炎分为接触性皮炎、湿疹、其他类型皮炎等，其中接触性皮炎和湿疹又分为特应性和非特应性，其他类型皮炎包括脂溢性皮炎、钱币样湿疹、光敏性皮炎等，非变应性接触性皮炎指刺激性接触性皮炎。为探讨北京地区空气污染与皮炎发病的相互关系，我们采用广义相加模型分析主要空气污染物对皮炎的影响，为建立区域大气污染物与健康效应的预测预警系统提供科学依据。

作者单位：100142北京，解放军空军总医院皮肤科（李永荷、王巧伟、吕宏梅、刘玮）；北京大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学系（王旭英、潘小川）

资料和方法

一、一般资料

1.病例纳入标准：①2012年4月1日至2014年4月30日期间就诊于空军总医院皮肤病医院诊断为皮炎的患者，包括特应性皮炎、过敏性皮炎、光感性皮炎、接触性皮炎、神经性皮炎、面部皮炎、螨虫皮炎、刺激性皮炎、湿疹样皮炎等，不包括湿疹、荨麻疹等；②北京市常住人口；③排除仅开药挂号的病例。数据来自空军总医院HIS系统。

2.大气污染物数据：收集2012年4月1日至2014年4月30日北京市每日大气污染物数据，主要为大气颗粒物（PM10、PM2.5）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）日均浓度。数据来源于北京市环境保护监测中心。

3.气象数据：收集2012年4月1日至2014年4月30日北京市气象数据，包括日均温度（℃）、相对湿度（%）、日均风速（m/s）。数据来自国家气象共享平台。

二、分析方法

采用R3.1.2统计软件的mgcv软件包，通过广义相加模型分析空气污染物对每日皮炎门诊人次的影响，并根据Akaike信息准则（AIC）最小选择最优模型。广义相加模型可以控制时间长期趋势、星期几效应、节假日效应，同时还可以调整气象因素（温度、相对湿度、风速）的影响。根据国内外文献有关大气污染物与健康的相关性（暴露-反应关系）提示多为线性无阈值的关系，因此在本研究中将污染物作为线性变量，其他混杂因素（如气象因素）作为非线性变量。本研究除分析污染的即时效应（当日效应），同时考虑污染物的滞后效应，因此将当天与前几日的污染物指标进行回归分析，分别采用单一滞后（lag 1，lag 2和 lag 3）和滑动平均滞后（lag 0-1，lag 0-2和lag 0-3）进行分析。由于每日门诊量与北京市总人口相比，属于小概率事件，近似服从Poisson分布，因此本研究采用Poisson分布作为回归模型的分布族，对应取对数连接函数，基本模型为：log（E（yi））=α+βxi+f1（x1i）+f2（x2i）+f3（x3i）+…+βxi（lag 0-1）/（lag 0-2）…+dow+Holiday。yi为观察日i当天皮炎门诊人次，对于每个i，yi服从总体均数为E（yi）的Poisson分布；E（yi）为观察日i发病数的预期值；α为模型系数；xi为对应变量产生线性影响指示变量，这里指污染物日浓度；x1i/x2i/x3i为对应变量发生非线性影响的变量（主要指气象因素如气温、湿度、风速）；f为非参数平滑函数；β为通过回归模型估计的指示变量系数；dow为星期哑元变量，处理星期效应问题；Holiday为节假日变量，处理节假日效应。

首先进行每个污染物的单一污染模型分析，即在控制“星期几效应”、“节假日效应”以及气象因素的影响下，将当日的 PM2.5、PM10、SO2、NO2分别单独引入模型，然后根据污染物之间的相关性，判断相关系数，超过0.65以上的污染物不宜放在同一模型中，以免产生共线性问题，进而选择合适的两污染物或三污染物模型拟合。根据以上模型，各污染物的回归系数取反对数计算相对危险度（RR）和95%置信区间（95%CI），以观察大气污染物每改变10 μg/m3对皮炎门诊人次的影响，从而对污染物的健康效应作出定量评价。

结 果

一、一般情况

2012年4月至2014年4月，就诊于空军总医院皮肤科的皮炎患者（北京户口）共计90 771例，其中男31 501例占34.7%，女59 260例占65.3%，另有10例患者信息中未记录性别。年龄分布：＜35岁43 925例占48.8%，35～60岁37 258例占41.0%，＞60岁9 588例占10.6%。平均每日皮炎门诊人次中位数（P25～P75）为 113（86～ 158）人次，其中男 39（29～54）人次，女 75（55～103）人次；＜35岁 53（37～79）人次，35～60岁48（35～62）人次，＞60岁13（8 ～ 17）人次。

二、北京市大气污染及气象因素情况

2012年4月至2014年4月，北京市大气污染物 PM2.5、PM10、SO2、NO2日均浓度中位数 （P25～P75）分别为 72.3（44.0 ～ 114.5）μg/m3、101.2（67.1 ～147.1）μg/m3、18.3 （9.4 ～ 38.1）μg/m3、48.4（37.8 ～64.3）μg/m3。同时，日均温度为 15.7（3.2 ～ 23.3）℃，日均相对湿度为54.0（38.0～69.0）%，日均风速为2.0（1.6～2.5）m/s。将污染物浓度与气象因素结果进行相关性分析（表1），发现4种大气污染物日均浓度两两之间均成正相关（均P＜0.001）；大气污染物与气象因素之间也存在一定的相关性，其中PM2.5和PM10与日均相对湿度呈正相关（均P＜0.001），SO2与日均相对湿度呈负相关（P＜0.01），PM2.5、PM10、SO2、NO2与日均温度、风速均呈负相关（均P＜ 0.05）。

三、PM2.5、PM10对皮炎每日门诊人次影响的拟合结果

单污染物模型结果显示（表2），大气中PM2.5、PM10每升高10 μg/m3，皮炎门诊就诊人次增加的RR值分别为1.003 1（95%CI：1.001 6～1.004 5）和1.002 5（95%CI：1.001 4 ～ 1.003 7）。在多污染物模型中，调整SO2进入模型后，PM2.5、PM10每升高10 μg/m3，皮炎门诊就诊人次增加的RR值分别为1.003 1（95%CI：1.001 5 ～ 1.004 6）和 1.230 5（95%CI：1.108 4～1.366 1），差异均有统计学意义（P＜0.05）。对皮炎门诊人次影响的滞后效应分析显示，PM2.5对皮炎门诊人次的影响无明显滞后效应，PM10对皮炎门诊人次的影响存在滑动平均滞后效应。年龄、性别分层后分析显示，＜60岁人群及女性更易患皮炎，见表3。

表1 北京市2012年4月至2014年4月大气污染物与气象因素的Spearman相关性分析（相关系数rs）

四、NO2对皮炎每日门诊人次影响的拟合结果

单污染物模型结果显示，大气中NO2每升高10 μg/m3，皮炎门诊就诊人次增加的RR值为1.009 7（95%CI：1.005 6 ～ 1.013 8）（表 2），NO2对皮炎门诊人次的影响存在滑动平均滞后效应。年龄、性别分层后分析显示，NO2对各年龄层人群及男女性均有影响（表 3）。

五、SO2对皮炎每日门诊人次影响的拟合结果

单污染物模型结果显示（表2），大气中SO2每升高10 μg/m3，皮炎门诊就诊人次增加的RR值为1.005 7（95%CI：1.001 5 ～ 1.009 9）；在多污染物模型中，调整PM2.5、PM10进入模型后，SO2每升高10 μg/m3，皮炎门诊就诊人次增加的RR值分别为1.014 1 （95%CI：1.007 0 ～ 1.021 1）、1.008 8（95%CI：1.002 0～1.015 7），差异有统计学意义（P＜0.05），SO2对皮炎门诊人次的影响存在明显滞后效应。年龄、性别分层后分析显示，35～60岁人群更易患皮炎（表 3）。

表2 当日和滞后3 d大气污染物浓度每升高10 μg/m3引起皮炎门诊人次增加的相对危险度［RR（95%CI）］

表3 年龄、性别分层后，大气污染物浓度每升高10 μg/m3引起皮炎门诊人次增加的相对危险度［RR（95%CI）］

六、各污染物日均浓度与皮炎每日门诊人次的暴露-反应关系

单污染物模型中每日大气污染物浓度与每日门诊人次的暴露反应关系曲线可见（图1），PM2.5、PM10、NO2、SO2日均浓度的升高与每日皮炎门诊人次增加的暴露-反应关系基本呈线性，PM2.5和SO2是无阈值的，即在浓度为0时开始上升；而PM10和NO2的阈值分别在 100 μg/m3和 50 μg/m3左右，即在该范围内对皮炎门诊量增加的风险最小。

讨 论

皮炎是临床上极其常见的一大类疾病，其发病机制基本可归类为刺激性、变态反应性及光敏性反应，与环境空气污染存在一定关系。大量文献报道，大气污染物中主要是颗粒物（PM2.5、PM10）、SO2、NO2、O3［2］影响皮炎的发生，本研究因 O3数据缺失，未能分析O3与每日皮炎门诊人次的相关性。Kim等［3］研究表明，室外空气污染物包括颗粒物、气体和挥发性有机化合物，会加重特应性皮炎。Larrieu等［4］调查发现，3 d内PM10每增加10 μg/m3，皮疹发生的风险升高。2010 年，Krämer等［5］调查交通相关污染（主要是源于汽车尾气的颗粒物）与6岁儿童湿疹之间的关系，发现那些居住于交通发达地区的儿童湿疹发病率明显增高。

本研究结果显示，北京地区大气污染物PM2.5、PM10、NO2、SO2均能使皮炎发生的危险性增加。单污染物模型结果显示，大气中这4种污染物（PM2.5、PM10、NO2、SO2）每升高 10 μg/m3，皮炎门诊人次增加的RR值分别为1.003 1、1.002 5、1.009 7、1.005 7，多污染物模型与单污染物模型的结果类似，各污染物对每日门诊人次仍有影响，这与文献报道的研究结果［3-4］类似，均认为大气污染物浓度的升高会增加皮疹的发生风险。由以上结果可见，气态污染物（NO2、SO2）较固态污染物（PM2.5、PM10）对皮肤的危害性更大。气态污染物低浓度时会对眼睛、呼吸道黏膜产生刺激，高浓度可引起肺水肿，甚至死亡。在体外，气态污染物能与水产生反应，生成具有腐蚀性（H2SO4、HNO3）物质。此外，气态污染物对皮肤健康影响更大，可能因为气体分子直径较小，且具有一定的水溶性，更容易穿透皮肤屏障，从而引起皮肤的一系列损害。目前相关报道较少，具体机制有待进一步研究。

近年来，北京市空气污染物如SO2、一氧化碳、氮氧化物等虽已有效降低，但颗粒物浓度依然很高。北京市PM2.5主要来源包括二次无机气溶胶、工业污染、燃煤、土壤尘、生物质燃烧、汽车尾气与垃圾焚烧。美国国家标准与技术研究所公布的PM2.5标准品中含有镍、铬、芳香混合物、SO3-、NO3-等，这些物质可能是加重皮炎的因素。空气污染物的成分可以作为吸入性/接触性变应原，诱发变态反应性皮肤病变［6-8］，某些成分还可以通过诱发氧化应激反应等对皮肤细胞和组织造成损伤［6，9-11］。例如附着于PM2.5表面的多环芳烃是芳香烃受体的外源性配体，当多环芳烃与表皮细胞内的芳香烃受体结合并将其激活后，可以诱发一系列的生物学损伤效应［12］。

图1 单污染物模型中每日大气污染物浓度与每日门诊人次的暴露反应关系曲线 横坐标为污染物日均浓度，横坐标上的竖线越密集的地方表示该浓度的天数越多；纵坐标代表每日皮炎门诊人次变化的相对危险度（RR），实线为暴露-反应关系曲线，两侧虚线为RR值的95%置信区间（CI）

从各污染物日均浓度与皮炎每日门诊人次的暴露-反应曲线上看，随着污染物浓度的增加，门诊人次随之增加，其暴露-反应关系基本呈线性关系。但随着PM10浓度的增加，RR＜1，可能由于高浓度PM10数据较少，散点图分布稀疏，因而呈现皮炎就诊风险降低的趋势。将PM10进行分段线性分析，找出斜率最大时所对应的RR值，结果显示RR值＜1，但同时置信区间跨越1，无统计学意义，因此并不能认为PM10浓度对每日皮炎门诊量是保护因素。

经年龄、性别分层后发现，年龄＜60岁人群及女性对颗粒物（PM2.5、PM10）比较敏感，而 NO2对所有年龄层次及不同性别人群均有影响，SO2主要对35～60岁人群有较大影响。这可能与不同性别、年龄层次人群的生活方式、皮肤屏障功能等存在差异有关。中青年人在作息时间、烟酒饮食、精神压力以及暴露在环境空气污染中的时间等方面与儿童及老年人群存在较大差异，儿童与老年人饮食相对健康，作息规律，雾霾时会相应减少户外活动时间等。另外，女性相对于男性，使用化妆品较多，部分化妆品中含有破坏皮肤屏障的成分，使皮肤变得更加脆弱，暴露于环境空气污染时，更容易受到影响。

综上，北京地区大气污染物 PM2.5、PM10、NO2、SO2均能使皮炎发生的危险性增加，但是否对其他皮肤疾病存在影响，以及颗粒物对皮肤的影响是该混合物的共同作用还是附着的各种氧化物、离子等的单独作用，尚待进一步研究。

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Association between air pollution and the number of outpatient visits for dermatitis in a hospital in Beijing city

Li Yonghe*,Wang Xuying,Wang Qiaowei,Lyu Hongmei,Liu Wei,Pan Xiaochuan.*Department of Dermatology,Air Force General Hospital of PLA,Beijing 100142,China

ObjectiveTo investigate the association between air pollution and the daily number of outpatient visits for dermatitis in Beijing city,and to evaluate the sensitivity to air pollution in populations of different gender and age.MethodsTime-series data on daily outpatient visits for dermatitis between April 2012 and April 2014 were collected from Air Force General Hospital of PLA.The daily average concentrations of sulfur dioxide （SO2）,nitrogen dioxide（NO2）,and particulate matters（PM2.5,PM10）were obtained from Beijing Municipal Environmental Monitoring Center,and routine meteorological data （including daily mean temperature,relative humidity and wind speed）were collected from the China Meteorological Data Sharing Service System.A generalized additive model was used to analyze the association between daily average concentrations of air pollutants and the number of daily outpatient visits for dermatitis.ResultsIn single-pollutant models,an increase of 10 μg/m3in daily concentrations of PM2.5,PM10,SO2,and NO2was associated with the number of outpatient visits for dermatitis with the relative risk being 1.003 1（95%CI,1.001 6-1.004 5）,1.0025 （95%CI,1.001 4-1.003 7）,1.0057 （95%CI,1.001 5-1.009 9）and 1.009 7 （95%CI,1.005 6-1.013 8）respectively.Similarly,multipollutant models showed that air pollutant concentrations were significantly associated with the daily number of outpatient visits for dermatitis.Distributed lag models showed that the effects of PM2.5,PM10 and NO2on daily outpatient visits for dermatitis were mainly observed on the day of exposure,while the effect of SO2increased along with the increment of lag days.Stratification analysis showed that people aged less than 60 years and females were relatively more sensitive to particulate matters （PM2.5,PM10）,while NO2affected all groups of people at the same degree,and SO2mainly affected people aged 35-60 years.ConclusionAir pollutants PM2.5,PM10,SO2and NO2may all increase the risk of dermatitis in Beijing area.

Dermatitis;Air pollutants;Particulate matter;Sulfur dioxide;Nitrogen dioxide;Generalized additive model

Liu Wei,Email:lwei5811@126.com

10.3760/cma.j.issn.0412-4030.2015.12.002

中华医学会-薇姿研究项目（V2014100649）

刘玮，Email：lwei5811@126.com

2015-03-02）

（本文编辑：周良佳 颜艳）