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环境健康风险评估和死亡负担监测系统知晓及应用情况调查研究
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作者 廖启静 葛小婷 +5 位作者 鲍宇 何俊秀 胡思瀚 荆涛 覃健 杨晓波 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期516-521,共6页
目的了解中国环境相关健康风险评估及死亡负担监测系统运用现状及关键问题,探讨优化路径。方法结合分层抽样和方便抽样,选取辽宁、上海、湖北、广西、山西等地区省、市、区、县卫生环境监测部门及疾病预防控制中心的具体负责环境健康风... 目的了解中国环境相关健康风险评估及死亡负担监测系统运用现状及关键问题,探讨优化路径。方法结合分层抽样和方便抽样,选取辽宁、上海、湖北、广西、山西等地区省、市、区、县卫生环境监测部门及疾病预防控制中心的具体负责环境健康风险评估和死亡负担监测的技术带头人作为研究对象,采用自填式电子问卷调查的方式开展调研,共收回217份问卷,剔除无效问卷后,最终有效问卷为211份。结果在211名调查对象中,98.58%的调查对象认可环境相关健康风险评估的重要性;57.35%调查对象表示知晓环境健康风险评估标准或指南,其中97.52%的调查对象认为环境健康风险评估指南或标准是具有指导意义,各层级单位之间知晓情况差异无统计学意义(χ^(2)=2.420,P=0.299);在现实工作中会运用环境健康风险评估模型的比例为19.91%,省级单位(27.78%)占比高于市级(14.89%)和县级单位(20.55%)。中国环境相关死亡负担监测系统的知晓率仅为8.06%,92.42%的研究对象认为有必要开展环境相关死亡负担监测。研究对象认为环境相关死亡负担最应监测的环境介质和目标物分别为空气(90.00%)、重金属(83.40%)。目前评估环境相关死亡负担最重要的指标分别为死亡率、病死率和潜在减寿年数。结论中国环境相关健康风险评估和死亡负担监测系统面临着知晓率不高、认识不够,尤其是普及率和实际运用度低等问题。仍需采取一系列有力措施,加快中国环境相关健康风险评价系统和死亡负担监测系统的建设,保护公众健康。 展开更多
关键词 环境健康 风险评估 死亡负担
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不同生物样本中14种金属暴露生物标志物的比较研究 被引量:3
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作者 鲍宇 杨晓波 《环境与职业医学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1049-1056,共8页
[背景]由于金属在体内的分布、代谢特征差异,不同生物样本中金属浓度差异较大,导致环境健康研究结果可能容易受到所选生物样本的影响。[目的]系统评价各种金属生物标志物在环境健康研究中应用的优先级。[方法]在PubMed数据库检索到从建... [背景]由于金属在体内的分布、代谢特征差异,不同生物样本中金属浓度差异较大,导致环境健康研究结果可能容易受到所选生物样本的影响。[目的]系统评价各种金属生物标志物在环境健康研究中应用的优先级。[方法]在PubMed数据库检索到从建库至2021年3月13日发表的与8种生物样本(全血、血/红细胞、血清、血浆、尿液、头发、指/趾甲、唾液)中有毒金属(铝、砷、镉、铬、汞、镍、铅、锑)和必需元素(钴、铜、铁、锰、钒、锌)内外暴露相关的研究分别有26073和12948篇,经筛选最终纳入295和105篇研究。提取和归纳评价指标,根据优序图法确定评价指标的权重系数,计算各暴露生物标志物的加权优序数,以加权优序数大小对各暴露生物标志物进行排序。[结果]与其他生物样本比较时,全血中铬(0.872)、铅(1.000)、钴(0.863)、钒(0.815),血/红细胞中锰(0.816),尿液中铝(0.866)、砷(0.833)、镉(0.851)、汞(0.828)、镍(0.915)、锌(0.823),头发中锑(0.841)、铁(1.000)和指/趾甲中铜(0.776)的加权优序数最大。[结论]在环境健康研究中,全血可能适于测定铬、铅、钴和钒的浓度,血/红细胞可能适于测定锰的浓度,尿液可能适于测定铝、砷、镉、汞、镍和锌的浓度,头发可能适于测定锑和铁的浓度,而指/趾甲可能适于测定铜的浓度。 展开更多
关键词 生物样本 金属 生物标志物 内暴露 外暴露 优序图
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南宁市稻米重金属污染状况及环境因素分析 被引量:3
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作者 张静 李鹏 《粮食与油脂》 北大核心 2021年第11期158-162,共5页
将2019年采于南宁市12个县区的稻米样本605份,检测并评价稻米中的重金属污染状况,分析其与土壤、水等环境因素危害的相关性。南宁市种植稻米重金属总超标率为23.30%,其中镉14.71%,无机砷5.62%,铅2.64%,总汞0.66%。镉的最高检出值为1.28 ... 将2019年采于南宁市12个县区的稻米样本605份,检测并评价稻米中的重金属污染状况,分析其与土壤、水等环境因素危害的相关性。南宁市种植稻米重金属总超标率为23.30%,其中镉14.71%,无机砷5.62%,铅2.64%,总汞0.66%。镉的最高检出值为1.28 mg/kg。稻米中铅、镉、总汞、无机砷的综合污染指数(PN)为0.712,属于尚清洁水平。土壤和灌溉水中的重金属含量与稻米中重金属含量呈现低度线性相关,相关系数均小于0.4。南宁市种植稻米存在中度重金属污染,尤其是镉污染较为严重。在南宁区域内,环境因素造成的风险对稻米安全质量的总体影响比较小,尚在可控的风险范围内。由于稻米对环境尤其是土壤中重金属有富集作用,仍需持续关注。 展开更多
关键词 稻米 重金属污染 环境因素 相关性
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柳州市出生缺陷与空气污染物时序变化及生态学研究 被引量:1
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作者 张康 曾定元 +2 位作者 农铮 陆春 张玉 《职业与健康》 CAS 2020年第24期3398-3402,共5页
目的对2014—2018年柳州市出生缺陷数据与空气质量监测数据进行统计分析,探讨出生缺陷与大气污染之间的关联,为预防出生缺陷提供理论依据。方法采用时间序列乘法模型,分解空气污染物浓度和出生缺陷数的时间序列,观察其长期趋势和季节变... 目的对2014—2018年柳州市出生缺陷数据与空气质量监测数据进行统计分析,探讨出生缺陷与大气污染之间的关联,为预防出生缺陷提供理论依据。方法采用时间序列乘法模型,分解空气污染物浓度和出生缺陷数的时间序列,观察其长期趋势和季节变化,再利用生态学方法分析两者的秩相关和交叉相关性。结果2014—2018年柳州市各空气污染物总体均呈下降趋势,其中细颗粒物(PM2.5)和可吸入颗粒物(PM10)总体趋势在2014年处于高水平波动(M=56.00和82.30μg/m^(3)),2015年后开始缓慢下降(M=39.80和58.90μg/m^(3));NO2总体趋势在2017年出现1次小高峰(M=22.00μg/m^(3));O3总体趋势在2014—2017年快速下降,年均浓度从120.50μg/m^(3)下降到48.00μg/m3,2017年后趋于平稳;5年间出生缺陷总体呈下降趋势,检出率从1.878%下降到1.214%,在2014年呈略微上升态势,2015年迅速下降并基本趋于稳定,到2018年后出现小幅上升。相关性分析发现,出生缺陷在孕前3个月和孕早期3个月与O3呈正相关,与PM2.5、PM10、SO2以及CO孕前第2、3月浓度以及孕前3月累积浓度呈正相关。结论柳州市出生缺陷、空气污染存在趋势变化及季节规律,出生缺陷与空气污染物存在相关。 展开更多
关键词 出生缺陷 检出率 生态学研究 空气质量
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女性HIV/AIDS患者社会支持状况及影响因素调查 被引量:1
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作者 黄水群 陆春 韦文洁 《社区医学杂志》 2019年第10期559-562,共4页
目的了解女性HIV/艾滋病(acquired immune deficiency syndrome,AIDS)患者社会支持现状,探索其主要影响因素,为制订社会支持策略提供参考依据。方法采用自行设计问卷及《社会支持评定量表》对73例女性HIV/AIDS患者进行社会支持情况调查... 目的了解女性HIV/艾滋病(acquired immune deficiency syndrome,AIDS)患者社会支持现状,探索其主要影响因素,为制订社会支持策略提供参考依据。方法采用自行设计问卷及《社会支持评定量表》对73例女性HIV/AIDS患者进行社会支持情况调查,并分析其影响因素。结果女性HIV/AIDS患者社会支持总得分(t=-8.649,P<0.001)、客观支持(t=-9.352,P<0.001)和主观支持得分(t=-9.777,P<0.001)均低于国内常模相应得分,差异有统计学意义。单因素分析结果显示,不同婚姻状况的社会支持总得分(t=3.902,P=0.002)、客观支持得分(t=4.031,P=0.002)、主观支持得分(t=4.016,P=0.002)、对支持利用度得分(t=2.763,P=0.016)差异均有统计学意义;职业有无的社会支持总得分(t=2.471,P=0.017)、主观支持得分(t=2.243,P=0.029)、对支持利用度得分(t=6.025,P<0.001)差异均有统计学意义(P<0.05),客观支持得分(t=0.355,P=0.724)差异无统计学意义(P>0.05);家庭人均年收入高低的社会支持总得分(t=-2.024,P=0.048)、对支持利用度得分(t=-4.834,P<0.001)差异均有统计学意义(P<0.05),客观支持得分(t=-0.203,P=0.840)、主观支持得分(t=-1.900,P=0.062)差异无统计学意义。多因素分析结果显示,已婚有配偶/同居者(t=-7.188,P<0.001)、有工作者(t=-2.798,P=0.007)社会支持得分较高。结论女性HIV/AIDS患者社会支持水平弱于普通人群,婚姻状况及是否有工作是影响社会支持的重要因素。 展开更多
关键词 艾滋病 社会支持 客观支持 主观支持 影响因素
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