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复合PM2.5与寒冷事件之间的关联及其对特定人群死亡率的影响：一项关于中国自贡地区损害放大效应的时间趋势生态学研究
《Archives of Public Health》：Association between compound PM2.5-cold events and population-specific mortality: a time-trend ecologic study of damage amplification in Zigong, China
【字体： 大 中 小 】 时间：2026年05月19日 来源：Archives of Public Health 3.2
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摘要背景随着全球极端天气事件的增加，了解连续发生的极端PM2.5（EPM）和寒潮（CS）事件对特定死亡率的影响至关重要。方法我们在自贡收集了每日气象、空气污染和死亡率数据。利用分布式滞后非线性模型（DLNM），我们将滞后时间定义为14天，并量化了EPM-CS事件对居民死亡率的风险
随着全球极端天气事件的增加，了解连续发生的极端PM2.5（EPM）和寒潮（CS）事件对特定死亡率的影响至关重要。
我们在自贡收集了每日气象、空气污染和死亡率数据。利用分布式滞后非线性模型（DLNM），我们将滞后时间定义为14天，并量化了EPM-CS事件对居民死亡率的风险影响（EPM的P95，CS的P7.5），同时探讨了不同序列极端事件模式可能导致的损害放大效应。此外，我们还计算了极端事件的归因分数（AF），并基于年龄、性别、婚姻状况等因素进行了分层分析。
暴露于寒潮、PM2.5和复合事件与死亡率增加具有统计学上的关联。EPM-CS事件对总非意外死亡率的累积率比（CRRs）为1.56（1.44,1.69）。女性、65岁及以上的老年人、教育水平较低的人群以及丧偶者、离婚者和从未结婚者的死亡风险更高，其归因分数分别为6.64%（95%CI：5.42%，7.89%）、6.51%（95%CI：5.52%，7.51%）、6.10%（95%CI：5.17%，7.06%）和7.73%（95%CI：6.07%，8.51%）。EPM-CS事件导致的特定死亡率中，脑血管疾病的归因分数最高。暴露于复合事件与死亡率显著增加有关，且短期内的复合事件的破坏效应更为显著。
我们的研究结果表明，寒冷和污染的复合暴露会导致协同的死亡风险，这对脆弱人群的影响尤为严重。这一证据支持了开发综合预警系统作为针对性干预措施的合理性。
随着全球极端天气事件的增加，了解连续发生的极端PM2.5（EPM）和寒潮（CS）事件对特定死亡率的影响至关重要。
我们在自贡收集了每日气象、空气污染和死亡率数据。利用分布式滞后非线性模型（DLNM），我们将滞后时间定义为14天，并量化了EPM-CS事件对居民死亡率的风险影响（EPM的P95，CS的P7.5），同时探讨了不同序列极端事件模式可能导致的损害放大效应。此外，我们还计算了极端事件的归因分数（AF），并基于年龄、性别、婚姻状况等因素进行了分层分析。
暴露于寒潮、PM2.5和复合事件与死亡率增加具有统计学上的关联。EPM-CS事件对总非意外死亡率的累积率比（CRRs）为1.56（1.44,1.69）。女性、65岁及以上的老年人、教育水平较低的人群以及丧偶者、离婚者和从未结婚者的死亡风险更高，其归因分数分别为6.64%（95%CI：5.42%，7.89%）、6.51%（95%CI：5.52%，7.51%）、6.10%（95%CI：5.17%，7.06%）和7.73%（95%CI：6.07%，8.51%）。EPM-CS事件导致的特定死亡率中，脑血管疾病的归因分数最高。暴露于复合事件与死亡率显著增加有关，且短期内的复合事件的破坏效应更为显著。
我们的研究结果表明，寒冷和污染的复合暴露会导致协同的死亡风险，这对脆弱人群的影响尤为严重。这一证据支持了开发综合预警系统作为针对性干预措施的合理性。
