柳州市急性非职业性一氧化碳中毒与气象相关分析

阮海林; 胡灼君; 邓旺生; 刘华; 陈剑兵; 洪伟良; 王瑶; 钟雨

doi:10.16369/j.oher.issn.1007-1326.2020.06.013

柳州市急性非职业性一氧化碳中毒与气象相关分析

1.
广西医科大学第四附属医院柳州市工人医院, 广西柳州 545005
2.
柳州市气象局, 广西柳州 545001
3.
柳州市环保局, 广西柳州 545000

基金项目:

广西急诊与医学救援人才小高地·广西高校急诊医学重点实验室项目资助 GXJZ201416

广西壮族自治区卫生厅立项科研课题 Z2014395

详细信息

作者简介:
阮海林(1968-), 男, 硕士, 主任医师

通讯作者:
胡灼君, 主任医师, E-mail:drhuzhuojun@163.com

中图分类号: X928
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2020-02-14
- 网络出版日期: 2024-01-24
- 刊出日期: 2020-12-25

Association between occurrence of acute non-occupational carbon monoxide poisoning and meteorological factors in Liuzhou City

1.
The Fourth Affiliated Hospital of Guangxi Medical University/Liuzhou Workers'Hospital, Liuzhou, Guangxi 545005, China
2.
Liuzhou Meteorological Bureau, Liuzhou, Guangxi 545001, China
3.
Liuzhou Environmental Monitoring Station, Liuzhou, Guangxi 545000, China

摘要

摘要:
目的
探讨柳州市急性非职业性一氧化碳（CO）中毒例数与气象因子的相关性，为急性非职业性CO中毒防治提供科学依据。
方法
收集2015—2017年柳州市四家定点医院收治的急性非职业性CO中毒患者的相关临床资料以及同期气象因子相关资料，进行中毒患者例数和气象因子的相关性分析和多元线性回归分析。
结果
3年间共收治急性非职业性CO中毒患者4 181例；12月至翌年3月这4个月共计3 410例（占81.6%）。以每年均值计算，中毒高峰期位于1月，多达309例（每百万人口130例）；5—10月为低谷期，月均不超过20例。急性非职业性CO中毒均以夜间21时到次日凌晨3时为发病高峰期，共计2 278例（占54.48%）。Pearson相关分析结果显示：与急性非职业性CO中毒例数呈负相关的气象因子有当日平均气温、平均风速、24 h大气压差（r=-0.409、-0.269、-0.162，P < 0.01），发病例数与当日大气压、24 h温差、相对湿度则呈正相关（r=0.353、0.240、0.085，P < 0.01或 < 0.05）。多元线性回归模型显示：平均气温、平均风速每增加1%，急性非职业性CO中毒例数会分别减少0.432%、0.128%；24 h温差、相对湿度每增加1%，急性非职业性CO中毒例数会分别增加0.292%、0.054%（R²=0.285，F=89.34，P < 0.05）。
结论
急性非职业性CO中毒例数与当日气象条件密切相关。政府相关部门要结合气象因子的变化，加强宣教、预警，做好公共事件气象服务工作。
- 急性 /
- 一氧化碳中毒 /
- 气象因素 /
- 温度 /
- 风速 /
- 相对湿度 /
- 大气压
+ English
Abstract:
Objective
To explore the association between occurrence of acute non-occupational carbon monoxide poisoning and meteorological factors in Liuzhou City, and to provide scientific basis for prevention and control of such poisoning.
Methods
Clinical data of acute non-occupational carbon monoxide poisoning patients admitted to 4 hospitals designated by the municipal health and family planning commission in Liuzhou, Guangxi during January 2015 to December 2017 were collected. Meanwhile, relevant data of meteorological factors in the same period were collected. The association was evaluated with multiple stepwise regression analysis.
Results
A total of 4 181 cases were treated in the past 3 years; 3 410 cases (81.6%)occurred during December to March. The peak time was January (309 of annual average cases, 130 per million population)while the valley time was May to October (under 20 cases per month). Totally 2 278 cases (54.48%)occurred during 21:00 pm to 3:00 am. Pearson correlation analysis showed that the number of poisoning cases were negatively associated with daily average air temperature, daily average wind speed and 24 h atmospheric pressure difference (r=-0.409, -0.269, -0.162, P < 0.01), while positively associated with daily atmospheric pressure, 24 h temperature difference and relative humidity (r=0.353, 0.240, 0.085, P < 0.01 or < 0.05). Multiple linear regression model showed that for every 1% increase in daily average air temperature or daily wind speed, the number of poisoning cases would decrease by 0.432% and 0.128%, respectively; for every 1% increase in 24 temperature difference or relative humidity, the number would increase by 0.292% and 0.054%, respectively (R²=0.2853, F=89.34, P < 0.05).
Conclusions
The occurrence of acute non-occupational carbon monoxide poisoning was related to meteorological factors. The government should strengthen the propaganda and education of prevention and control of acute non-occupational carbon monoxide poisoning, strengthen early warning in combination with the change of meteorological factors, and do a good job in the meteorological service of public events.
- acute non-occupational carbon monoxide poisoning /
- /
- meteorological factors /
- temperature /
- wind speed /
- relative humidity /
- atmospheric pressure
作者声明 本文无实际或潜在的利益冲突

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作者声明 本文无实际或潜在的利益冲突

图 1 4 181例患者每天急性非职业性CO中毒时间分布

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表 1 4 181例急性非职业性CO中毒患者月份分布

年份	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月	总计
2015	168	226	220	13	9	4	15	8	14	19	46	370	1 112
2016	393	312	243	76	35	15	17	18	19	16	100	189	1 433
2017	367	310	329	60	12	17	13	14	8	11	212	283	1 636
合计	928	848	792	149	56	36	45	40	41	46	358	842	4 181

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表 2 2015—2017年气象因子数据（n = 1 096）

气象因子	最小值	最大值	P₂₅	中位数	P₇₅
日平均气温/℃	4.6	33.4	15.6	23.4	27.7
24 h温差/℃	-13.9	8.1	-1.1	0.2	1.4
日平均气压/hPa	983.0	1 028.1	995.6	1 000.8	1 007.9
24 h气压差/hPa	-8.5	13.6	-1.8	-0.3	1.5
相对湿度/%	33	99	66	74	82
平均风速/(m/s)	0	4.2	1.1	1.4	1.9
最高风向/(°)	23	360	68	180	293

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表 3 柳州市急性非职业性CO中毒例数与气象因子相关性的多元线性回归分析

自变量	偏回归系数	标准误差	标准化回归系数	t值	P值
常数	14.204	1.677		8.470	< 0.01
日平均气温/℃	-0.487	0.030	-0.432	-16.236	< 0.01
24 h温差/℃	1.004	0.092	0.292	10.966	< 0.01
相对湿度/%	0.038	0.019	0.054	2.026	< 0.05
平均风速/(m/s)	-1.655	0.358	-0.128	-4.622	< 0.01

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施引文献(2)

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