疾病监测

作者：苟爱萍,梁月中,丁贤彬,王江波,苟春雁,吕晓燕,谭强

关键词：慢性支气管炎, 死亡病例, 时空特征, 影响因素, 重庆市

目的为了研究重庆市慢性支气管炎死亡病例的时空特征和相关因素的影响，为慢性支气管炎的健康干预与科学防治提供参考。方法数据来源于重庆市疾病预防控制中心，选取2012—2020年慢性支气管炎死亡患者信息，使用R 4.4.1软件计算2012—2020年慢性支气管炎死亡率，率的比较采用χ2检验，趋势分析采用线性回归模型分析。 在R 4.4.1软件中，对地图进行可视化处理，进行空间自相关分析，基于局部加权回归的季节趋势分解模型识别季节性模式。 在Python3.12软件中进行斯皮尔曼相关性检验臭氧（O3）、粒径≤2.5 μm颗粒物（PM2.5）、粒径≤10 μm颗粒物（PM10）、温度等相关因素，地理加权回归模型，利用泊松广义线性模型分析环境因素之间的交互作用对慢性支气管炎的影响。结果2012—2020年，重庆市总共有127742例慢性支气管炎死亡病例，平均粗死亡率从73.81/10万下降到17.41/10万，其中男性从83.67/10万下降到20.23/10万（P<0.01），女性从63.71/10万下降到14.58/10万。 男性和女性的死亡率之间差异有统计学意义（χ2=18.000，P<0.05）。 有季度性的变化，每年的第四季度末都出现了峰值，且在空间上是非随机分布，重庆市东南地区风险较高。 斯皮尔曼相关性检得出PM2.5和PM10是重要影响因素，泊松广义线性模型显示，PM2.5与最高气温的交互作用和O3与最高温度的交互作用显著增加风险，基于地理加权回归分析，研究发现，≥60岁人口比例和PM2.5浓度对慢性支气管炎发病具有最显著的影响；7个相关因素决定系数（R2）的值为0.65，99.52%的地区差异有统计学意义。结论重庆市慢性支气管炎病例呈现下降趋势，主要发病年龄为60岁及以上，发病的高峰出现在第四季度末，主要发病的地区分布在重庆市东南地区，PM2.5和PM10对慢性支气管炎患者存在潜在影响，同时在PM10与O3正向交互作用下，也显著增加风险。

来源：2025年第9期

《疾病监测》期刊编辑部

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