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目的 探讨大气PM2.5暴露与中老年人群焦虑之间的关联.方法 于2017年10月10日至2018年2月7日,在大气污染防治重点区域32个区/县中,采用分层随机抽样方法,选取40~89岁中老年人进行调查.纳入标准为在该区域居住≥2年者;排除标准为听觉障碍或语言障碍者.最终纳入5 997名调查对象.采用问卷及体格检查收集人口学、社会经济、健康状况等信息,并通过广泛性焦虑量表评估焦虑状态.以调查前3年PM2.5的滑动平均浓度作为暴露估计值,采用多因素logistic回归模型分析PM2.5暴露与焦虑之间的关联,并采用似然比检验分析年龄、性别、超重、教育、吸烟、饮酒、慢性病等因素与PM2.5暴露的交互作用.结果 5 997名调查对象男性2 995名(49.94

作者:石婉荧;张翼;杜鹏;陈晨;王蛟男;方建龙;班婕;吕跃斌;杜宗豪;王琼;唐宋;李湉湉;施小明

来源:中华预防医学杂志 2019 年 53卷 1期

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作者:
石婉荧;张翼;杜鹏;陈晨;王蛟男;方建龙;班婕;吕跃斌;杜宗豪;王琼;唐宋;李湉湉;施小明
来源:
中华预防医学杂志 2019 年 53卷 1期
标签:
颗粒物 焦虑 横断面研究 中老年人 Particulate matter Anxiety Cross-sectional study Middle-aged and elderly
目的 探讨大气PM2.5暴露与中老年人群焦虑之间的关联.方法 于2017年10月10日至2018年2月7日,在大气污染防治重点区域32个区/县中,采用分层随机抽样方法,选取40~89岁中老年人进行调查.纳入标准为在该区域居住≥2年者;排除标准为听觉障碍或语言障碍者.最终纳入5 997名调查对象.采用问卷及体格检查收集人口学、社会经济、健康状况等信息,并通过广泛性焦虑量表评估焦虑状态.以调查前3年PM2.5的滑动平均浓度作为暴露估计值,采用多因素logistic回归模型分析PM2.5暴露与焦虑之间的关联,并采用似然比检验分析年龄、性别、超重、教育、吸烟、饮酒、慢性病等因素与PM2.5暴露的交互作用.结果 5 997名调查对象男性2 995名(49.94

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