배경: 대기오염과 기상인자가 호흡기질환의 악화에 영향을 미치는 것으로 알려져 있으나 기상인자를 고려한 대기오염의 영향에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 대기오염 물질 중 하나인 미세먼지가 호흡기질환으로 인한 입원에 미치는 영향을 기상인자를 고려하여 알아보고자 한다. 방법: 2007년부터 2010년까지 건강보험심사평가원 자료에서 부산지역의 호흡기질환으로 인한 입원환자를 추출하여 분석하였다. 환자는 연령에 따라 0-15세, 16-64세, 65세 이상 세 군으로 나누어 분석하였다. 미세먼지는 부산의 19개 측정소에서 측정된 값의 일평균을 적용하였고 기상인자는 기상청 자료를 바탕으로 하였다. 결과: 호흡기질환 중 빈도가 높았던 급성 기관지염, ...
배경: 대기오염과 기상인자가 호흡기질환의 악화에 영향을 미치는 것으로 알려져 있으나 기상인자를 고려한 대기오염의 영향에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 대기오염 물질 중 하나인 미세먼지가 호흡기질환으로 인한 입원에 미치는 영향을 기상인자를 고려하여 알아보고자 한다. 방법: 2007년부터 2010년까지 건강보험심사평가원 자료에서 부산지역의 호흡기질환으로 인한 입원환자를 추출하여 분석하였다. 환자는 연령에 따라 0-15세, 16-64세, 65세 이상 세 군으로 나누어 분석하였다. 미세먼지는 부산의 19개 측정소에서 측정된 값의 일평균을 적용하였고 기상인자는 기상청 자료를 바탕으로 하였다. 결과: 호흡기질환 중 빈도가 높았던 급성 기관지염, 알레르기비염, 천식으로 인한 일평균입원환자수는 각각 5.8±11.9, 4.4±6.1, 3.3±3.3명이었다. 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 평균농도는 49.6±20.5, 24.2±10.9 μg/m3이었다. 평균 일교차는 7.0±2.3°C, 상대습도는 62.0±18.0%이었다. 호흡기질환 입원율은 미세먼지 농도가 높을수록, 일교차가 클수록, 상대습도가 낮을수록 증가하는 양상을 보였다. 미세먼지 농도, 일교차, 상대습도, 연령 인자를 고려한 다변량 분석에서는 미세먼지의 농도 증가와 상대습도의 감소가 호흡기질환 입원에 유의한 영향을 주었다. 초미세먼지는 미세먼지보다 호흡기질환에 더 강한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연령에 있어서는 소아와 노인층에서 영향이 크게 나타났다. 결론: 미세먼지와 기상인자는 호흡기질환의 입원 증가에 영향을 미치며, 이는 소아와 노인에서 더 크게 나타났다. 기상인자와 미세먼지 영향을 함께 고려시 호흡기질환 입원 증가에 대한 미세먼지의 영향은 상대습도가 낮을수록 크게 나타났다.
배경: 대기오염과 기상인자가 호흡기질환의 악화에 영향을 미치는 것으로 알려져 있으나 기상인자를 고려한 대기오염의 영향에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 대기오염 물질 중 하나인 미세먼지가 호흡기질환으로 인한 입원에 미치는 영향을 기상인자를 고려하여 알아보고자 한다. 방법: 2007년부터 2010년까지 건강보험심사평가원 자료에서 부산지역의 호흡기질환으로 인한 입원환자를 추출하여 분석하였다. 환자는 연령에 따라 0-15세, 16-64세, 65세 이상 세 군으로 나누어 분석하였다. 미세먼지는 부산의 19개 측정소에서 측정된 값의 일평균을 적용하였고 기상인자는 기상청 자료를 바탕으로 하였다. 결과: 호흡기질환 중 빈도가 높았던 급성 기관지염, 알레르기비염, 천식으로 인한 일평균입원환자수는 각각 5.8±11.9, 4.4±6.1, 3.3±3.3명이었다. 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 평균농도는 49.6±20.5, 24.2±10.9 μg/m3이었다. 평균 일교차는 7.0±2.3°C, 상대습도는 62.0±18.0%이었다. 호흡기질환 입원율은 미세먼지 농도가 높을수록, 일교차가 클수록, 상대습도가 낮을수록 증가하는 양상을 보였다. 미세먼지 농도, 일교차, 상대습도, 연령 인자를 고려한 다변량 분석에서는 미세먼지의 농도 증가와 상대습도의 감소가 호흡기질환 입원에 유의한 영향을 주었다. 초미세먼지는 미세먼지보다 호흡기질환에 더 강한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연령에 있어서는 소아와 노인층에서 영향이 크게 나타났다. 결론: 미세먼지와 기상인자는 호흡기질환의 입원 증가에 영향을 미치며, 이는 소아와 노인에서 더 크게 나타났다. 기상인자와 미세먼지 영향을 함께 고려시 호흡기질환 입원 증가에 대한 미세먼지의 영향은 상대습도가 낮을수록 크게 나타났다.
Background: Both air pollution and weather impact hospitalization for respiratory diseases. However, few studies have investigated the contribution of weather to hospitalization related to the adverse effects of air pollution. This study analyzed the effects of particulate matter (PM) on daily respi...
Background: Both air pollution and weather impact hospitalization for respiratory diseases. However, few studies have investigated the contribution of weather to hospitalization related to the adverse effects of air pollution. This study analyzed the effects of particulate matter (PM) on daily respiratory-related hospital admissions, taking into account meteorological factors. Methods: Daily hospital admissions for respiratory diseases (acute bronchitis, allergic rhinitis, and asthma) between 2007 and 2010 were extracted from the National Health Insurance Corporation, Korea. Patients were divided into three age-based groups (0–15, 16–64, and ≥65 years). PM levels were obtained from 19 monitoring stations in Busan. Results: The mean number of patients admitted for acute bronchitis, allergic rhinitis, and asthma was 5.8±11.9, 4.4±6.1, and 3.3±3.3, respectively. During that time, the daily mean PM10 and PM2.5 concentrations were 49.6±20.5 and 24.2±10.9 μg/m3, respectively. The mean temperature anomaly was 7.0±2.3°C; the relative humidity was 62.0±18.0%. Hospital admission rates for respiratory diseases increased with increasing PM and temperature anomaly, and with decreasing relative humidity. A multivariate analysis including PM, temperature anomaly, relative humidity, and age showed a significant increase in respiratory-related admissions with increasing PM levels and a decreasing relative humidity. Higher PM2.5 levels had a greater effect on respiratory-related hospital admission than did PM10 levels. Children and the elderly were the most susceptible to hospital admission for respiratory disease. Conclusions: PM levels and meteorological factors impacted hospitalization for respiratory diseases, especially in children and the elderly. The effect of PM on respiratory diseases increased as the relative humidity decreased.
Background: Both air pollution and weather impact hospitalization for respiratory diseases. However, few studies have investigated the contribution of weather to hospitalization related to the adverse effects of air pollution. This study analyzed the effects of particulate matter (PM) on daily respiratory-related hospital admissions, taking into account meteorological factors. Methods: Daily hospital admissions for respiratory diseases (acute bronchitis, allergic rhinitis, and asthma) between 2007 and 2010 were extracted from the National Health Insurance Corporation, Korea. Patients were divided into three age-based groups (0–15, 16–64, and ≥65 years). PM levels were obtained from 19 monitoring stations in Busan. Results: The mean number of patients admitted for acute bronchitis, allergic rhinitis, and asthma was 5.8±11.9, 4.4±6.1, and 3.3±3.3, respectively. During that time, the daily mean PM10 and PM2.5 concentrations were 49.6±20.5 and 24.2±10.9 μg/m3, respectively. The mean temperature anomaly was 7.0±2.3°C; the relative humidity was 62.0±18.0%. Hospital admission rates for respiratory diseases increased with increasing PM and temperature anomaly, and with decreasing relative humidity. A multivariate analysis including PM, temperature anomaly, relative humidity, and age showed a significant increase in respiratory-related admissions with increasing PM levels and a decreasing relative humidity. Higher PM2.5 levels had a greater effect on respiratory-related hospital admission than did PM10 levels. Children and the elderly were the most susceptible to hospital admission for respiratory disease. Conclusions: PM levels and meteorological factors impacted hospitalization for respiratory diseases, especially in children and the elderly. The effect of PM on respiratory diseases increased as the relative humidity decreased.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.