气象因素和PM_2.5及其交互作用对山东省流行性腮腺炎的影响

摘要

目的 探究气象因素和PM_2.5对山东省0～14岁人群中流行性腮腺炎（简称“流腮”）发病的影响，并分析其交互作用，为制定有效的预防控制策略提供科学依据。方法 描述2015—2022年山东省流腮病例的流行病学特征，使用分布滞后非线性模型分析气象因素和PM_2.5对流腮发病的非线性效应和滞后关系，计算相对超额危险度（relative excess risk due to interaction, RERI）和交互作用归因比（attributable proportion due to interaction, AP）,以定量评估气象因素与PM_2.5之间的交互作用。结果 2015—2022年期间，山东省0～14岁人群累计报告流腮38 330例，占总人群的82.89%,2015—2019年平均发病率为36.28/10万，高于2020—2022年平均发病率（19.27/10万）;男女性别比为1.91∶1,学生和幼托儿童为主要感染对象。温度与流腮发病的总体效应呈“S”形，26℃时发病风险最大，RR值为1.38（95%CI:1.20～1.60）;降水量的最大影响出现在累积降水量为3 mm且累积滞后4周时，RR值为1.31（95%CI:1.12～1.52）;风速在3.9 m/s时对流腮发病的影响最高，RR值为1.41（95%CI:1.15～1.73）;PM_2.5对流腮的发病风险随质量浓度的增加而增加。温度与PM_2.5、相对湿度与PM_2.5对流腮发病有协同作用，RERI分别为0.28（95%CI:0.22～0.34）、0.19（95%CI:0.14～0.24）,AP分别为0.27（95%CI:0.21～0.33）、0.20（95%CI:0.15～0.25）;风速和PM_2.5、气压和PM_2.5对流腮发病表现为拮抗作用，RERI分别为-0.13（95%CI:-0.19～-0.07）、-0.12（95%CI:-0.19～-0.06）,AP分别为-0.14（95%CI:-0.20～-0.08）、-0.16（95%CI:-0.24～-0.07）。结论 高温、低降水、高风速和高质量浓度的PM_2.5均是流腮发病的危险因素，温度与PM_2.5、相对湿度与PM_2.5之间存在协同作用，提示卫生部门应考虑气象条件和PM_2.5浓度在学校开展流腮的防控工作，学校和幼儿园在日常预防中应加强对儿童个人卫生的教育及监督。

关键词

流行性腮腺炎 / 分布滞后非线性模型 / 气象因素 / PM_2.5 / 交互作用