摘要
过敏性皮肤病是一种慢性炎症性皮肤病，其发病特征为强烈的瘙痒和反复发作的湿疹样病变。该病病程较长且不易治愈，给患者及其家属造成沉重的社会心理负担，随着气候变化的加剧和空气污染问题的持续恶化，环境因素对皮肤疾病影响的关注度不断上升。目前阶段，环境因素(包括极端温度和空气污染物等)对死亡、心脑血管和呼吸系统疾病的影响研究已相对较多，但是较少有研究分析环境因素与过敏性皮肤病就诊的相关关系。本研究以探讨气象因素及大气污染物与过敏性皮肤病日就诊人数之间的关联为主线展开，第一部分描述了 2017～2019年上海市某医院皮肤科过敏性皮肤病就诊量的基本情况和季节变化规律;第二部分对过敏性皮肤病就诊量与气象因素和空气污染物的相关关系进行研究，分层分析不同性别、年龄、疾病类型的患者就诊量与环境变量的相关性，评估不同环境因素的滞后模式以便进一步分析。第三部分分析评估了气象因素及大气污染物对全体患者以及不同性别和年龄组患者过敏性皮肤病及其分型就诊风险影响的暴露-滞后-效应关系，并对温度与空气污染物对过敏性皮肤病就诊风险影响的交互作用进行探索，为过敏性皮肤病易感人群和患者针对不同气象和空气污染条件制定相应的健康防护策略提供科学的依据。 第一部分 过敏性皮肤病就诊患者的一般特征与就诊量的变化趋势 目的:分析上海市某医院皮肤科过敏性皮肤病就诊者的特征，探究过敏性皮肤病就诊人次的变化趋势和季节性的规律。 方法:收集2017～2019年上海市某医院皮肤科过敏性皮肤病日就诊数据并使用四分位数进行描述，运用Joinpoint回归模型分析过敏性皮肤病月就诊人次的变化趋势，同时根据疾病分型和性别进行分层分析，以月度变化百分比(Monthly Percent Change,MPC)和月均变化百分比(Average Monthly Percent Change,AMPC)评估趋势变化，探究过敏性皮肤病及其分型就诊人次的变化趋势和季节性的规律。 结果:本研究共纳入过敏性皮肤病患者33155例，男性患者15289例，女性患者17866例，慢性荨麻疹、湿疹、特应性皮炎分别有8792、16793、7570例患者。2017～2019年过敏性皮肤Joinpoint回归分析模型结果显示，月就诊人数趋势线整体总共有5个拐点，AMPC为3.11％(95CI:-0.18％～6.51％),并表现出明显的季节性。相较于女性，男性月就诊人数的AMPC比较高，就诊数波动较大。疾病分型分析发现，慢性荨麻疹的就诊表现出明显的季节性，湿疹和特应性皮炎季节性特征不明显。 结论:上海市某医院过敏性皮肤病就诊数在2017～2019年间整体呈上升趋势，表现出春夏多、秋冬少的季节性效应。建议敏感人群在每年的就诊高峰期6～8月前进行预防，如增强对皮肤屏障的保护和避免接触过敏原等。 第二部分 过敏性皮肤病就诊量与气象因素、空气污染物的相关性分析 目的:分析气象因素和空气污染物与过敏性皮肤病就诊量的相关关系，进一步评估环境变量与过敏性皮肤病就诊量相关性的滞后模式。 方法:收集2017～2019年上海市徐汇区气象因素和空气污染物并使用四分位数进行描述，使用Spearman秩相关检验分析各环境变量与过敏性皮肤病就诊之间的关联，并按性别（男、女）和年龄（0～17岁、18～59岁、≥60岁）分层进行分析。使用互相关函数（Cross-correlation Function，CCF）对各环境因素与过敏性皮肤病就诊在不同滞后期上的相关性大小进行估算并分析其滞后特点。 结果:过敏性皮肤病日就诊数与日均气温、日照时长、日最大8hC3浓度呈正相关关系，与日均气压、降雨量、日均PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO浓度等变量呈负相关关系。女性、疾病分型为慢性荨麻疹、18～59岁的人群就诊量与环境因素相关程度更大，气象因素和空气污染物对过敏性皮肤病日就诊的影响均表现出滞后效应。 结论:气象因素和空气污染物与过敏性皮肤病日就诊量具有较强相关性，且表现出明显的滞后性。 第三部分 环境因素对过敏性皮肤病就诊影响的滞后效应 目的:分析气象因素和空气污染物对过敏性皮肤病的暴露-滞后-效应关系，按性别、年龄分层探究亚人群对环境因素的敏感性，并分析分析日均气温与空气污染物过敏性皮肤病就诊影响的交互作用。 方法:建立日均气温和空气污染物与过敏性皮肤病就诊的分布滞后非线性模型，通过绘制暴露-滞后-效应曲线，探究环境因素变化与过敏性皮肤病就诊风险之间的关系，定量分析日均气温和空气污染物对就诊的影响;按性别、年龄进行分层分析，以识别环境因素对过敏性皮肤病影响的人群易感性特征;建立双变量响应模型，探究现实生活中多环境因素共同作用的效应;构建非参数二元响应模型，定性分析日均气温与空气污染物对过敏性皮肤病就诊影响中的交互效应。 结果:气温与过敏性皮肤病的暴露反应关系显示，高温与低温都会增大就诊风险。低温的单日危险效应在滞后第3日时达到最大（RR=1.095，95％CI:1.012～1.185),累积滞后效应在累积14日时达到最大(RR=2.068,95％CI:1.113～3.843)。高温的单日危险效应在滞后第14日时达到最大(RR=1.096,95％CI:1.018～1.181)，累积滞后效应在累积14日时最大(RR=2.471,95％CI:1.468～3.980)。过敏性皮肤病就诊与PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO等空气污染物的暴露-效应关系为近似线性正相关，PM2.5浓度每增加10μg/m3，单日、累积滞后效应最大值分别为(RR=1.010,95％CI:1.005～1.015;R=1.029,95％CI:1.008～1.050);PM10浓度每增加10μg/m3,单日、累积最大滞后效应分别为(RR=1.006,95％CI:1.001～1.011;RR=1.022,95％CI:1.003～1.041);SO2浓度每增加10μg/m3，单日、累积最大滞后效应为(RR=1.102,95％CI:1.014～1.197;RR=1.279,95％CI:1.104～1.483);NO2浓度每增加10μg/m3,单日、累积最大滞后效应分别为(RR=1.102,95％CI:1.003～1.200;RR=1.031,95％CI:1.004～1.057);CO浓度每增加0.1mg/m3,单日、累积滞后效应最大值分别为(RR=1.017,95％CI:1.000～1.026;RR=1.052,95％CI:1.017～1.088)。女性对NO2、SO2、PM10更为敏感，PM2.5、CO对男性的危险效应更大，＜18岁人群对PM10、SO2、NO2、CO较为敏感，≥60岁人群对PM2.5污染更为敏感。空气污染物与日均气温可能存在交互效应，高温会削弱PM2.5、PM10、NO2和CO的危险效应，SO2与气温的交互效应不明显。 结论:高温和低温都可能引起过敏性皮肤病就诊量增加，且存在滞后效应。女性及老年人对极端温度更为敏感。NO2、CO、PM10、PM2.5、SO2等空气污染物浓度升高均对过敏性皮肤病就诊存在危险效应，且暴露-效应关系近似线性正相关，＜18岁、≥60岁人群和女性对空气污染物更为敏感。空气污染物与日均气温可能存在交互效应，高温会削弱PM2.5、PM10、NO2和CO的危险效应，SO2与气温的交互效应不明显。
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