论文部分内容阅读
目的:研究延安地区医院就诊儿童肺炎支原体(Mycoplasma Pneumoniae,MP)感染的流行特点,并探讨其与延安地区空气质量指数的相关性。方法:选取2018年1月-2019年12月在延安大学附属医院、延长县人民医院、洛川县人民医院、志丹县人民医院确诊为呼吸道感染的患儿,所有纳入患儿均完成肺炎支原体抗体(Mycoplasma Pneumoniae,即MP-IgM)检测,同时收集同期延安地区空气质量指数(AQI)、空气污染因素(PM2.5、PM10)的月平均数据。分析不同年龄段、不同性别、不同年份、不同季节分组的MP阳性检出率,并对MP阳性检出率与AQI、PM2.5、PM10进行Pearson相关性分析及回归分析。统计分析采用SPSS22.0完成,所有检验均为双侧,P<0.05有统计学意义。结果:1.2018年1月-2019年12月共有15240例确诊为呼吸道感染的患儿进行MP检测,其中MP阳性例数3415例,总检出率为22.41%。按照年龄划分,分为婴儿组(28天~1周岁)、幼儿组(1周岁~3周岁)、学龄前组(3周岁~7周岁)、学龄期组(7周岁~14周岁),其中婴儿组4218例,MP阳性例数861例,阳性检出率为20.41%;幼儿组4180例,MP阳性例数976例,阳性检出率为23.35%;学龄前组4566例,MP阳性例数1081例,阳性检出率为23.67%;学龄期组2276例,MP阳性例数497例,阳性检出率为21.84%。对不同年龄分组之间的MP阳性检出率进行统计分析,研究结果显示不同年龄分组的MP阳性检出率比较具有统计学差异,P=0.000。2.按照性别划分,其中男性儿童共检测9078例,MP阳性例数1854例,阳性检出率为20.42%;女性儿童共检测6162例,MP阳性例数为1597例,阳性检出率为25.91%。对不同性别分组之间的MP阳性检出率进行统计分析,研究结果显示,女性儿童MP阳性检出率显著高于男性儿童,比较具有统计学差异,P=0.000。3.按照年份划分,其中2018年共检测5725例,MP阳性例数1244例,阳性检出率为21.73%;2019年共检测9515例,MP阳性例数为2207例,阳性检出率为23.19%。对不同年份之间的MP阳性检出率进行统计分析,研究结果显示,2018年的MP阳性检出率与2019年的MP阳性检出率比较具有统计学差异,P=0.036。4.按照季节划分,分为春季(3月~5月)、夏季(6月~8月)、秋季(9月~11月)、冬季(12月~2月),其中春季共3478例,MP阳性例数653例,阳性检出率为18.78%;夏季3562例,MP阳性例数753例,阳性检出率为21.14%;秋季4128例,MP阳性例数1077例,阳性检出率为26.09%;冬季4072例,MP阳性例数968例,阳性检出率为23.77%。对春夏秋冬四季之间的MP阳性检出率进行统计分析,研究结果显示,不同季节的MP阳性检出率相比较具有统计学差异(P=0.000),其中秋季的MP阳性检出率最高(26.09%),春季的阳性检出率最低(18.78%)。5.2018年全年MP阳性检出率高峰期在11月,全月共检测531例,MP阳性例数159例,阳性检出率达29.94%;低谷在3月份,全月共检测393例,MP阳性例数52例,阳性检出率13.23%。2019年全年MP阳性检出率高峰期在12月,全月共检测921例,MP阳性例数263例,阳性检出率达27.47%;低谷在5月份,全月共检测779例,MP阳性例数143例,阳性检出率18.36%。6.将MP阳性检出率与月平均AQI进行Pearson相关性分析,得出MP阳性检出率与月平均AQI中等程度正相关(r=0.463,P=0.022),将MP阳性检出率与AQI进一步进行回归分析(B=0.147,P=0.022),得出回归方程式:MP阳性检出率(%)=10.71+0.1477*AQI;将MP阳性检出率与月平均PM2.5进行Pearson相关性分析,得出MP阳性检出率与月平均PM2.5强程度负相关(r=-0.637,P=0.000),将MP阳性检出率与PM2.5进一步进行回归分析(B=-0.340,P=0.000),得出回归方程式:MP阳性检出率(%)=30.84-0.3404*PM2.5;将MP阳性检出率与月平均PM10进行Pearson相关性分析,得出MP阳性检出率与月平均PM10强程度负相关(r=-0.718,P=0.000),将MP阳性检出率与PM10进一步进行回归分析(B=-0.144,P=0.000),得出回归方程式:MP阳性检出率(%)=30.57-0.1441*PM10。结论:1.按照性别划分,女童MP阳性检出率高于男童,阳性检出率随年龄增加而增高,以学龄前组儿童高发;按照季节划分,MP感染的高峰在秋季。2.MP阳性检出率随空气质量指数(AQI)升高而上升,随PM2.5的下降而上升,随PM10的下降而上升。