Karaman`da 2012-2018 yılları arasında hava kirliliği parametrelerinin kardiyovasküler ve solunum nedenli acil servis başvuruları ve hastane yatışları ile ilişkisi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Araştırmada kardiyovasküler (KVH) ve solunum sistemi hastalıkları (SSH) nedenleriyle acil servise başvuruların (ASB) ve hastane yatışlarının (HY) hava kirliliği parametreleri ile ilişkisini saptamak amaçlanmıştır.Araştırma ekolojik tiptedir. Araştırmada Karaman'da üç hastanenin 2012-2018 yılları arasındaki kurum kayıtları incelenmiştir. Araştırmada ASB sayısı (N=591.490) ve HY sayısı (N=40.733) için, ICD-10 tanı kodlarından I00-I99 ve J00-J99 arası herhangi birini alan ≥18 yaş 632.223 kişi araştırmaya dahil edilmiştir. Partikül madde (PM10) ve kükürt dioksit (SO2) ölçümlerinin 24 saatlik ortalamaları değerlendirilmiştir. Verilerin analizinde Genelleştirilmiş Lineer Model (GLM) ve Genelleştirilmiş Toplamlı Model (GAM) Poisson Regresyonundan yararlanılmıştır. GAM modellere göre: KVH ve/veya SSH nedenli ASB ve HY sayıları ile PM10 düzeyleri arasında parçalı doğrusal bir örüntünün varlığı saptanmıştır. KVH'dan ASB hariç, toplam ASB, SSH'dan ASB ile SO2 arasında; KVH ve/veya SSH nedenli HY ile SO2 arasında parçalı doğrusal bir örüntünün varlığı saptanmıştır. GLM modele göre: PM10 düzeyindeki her 1 µg/m3 artış toplam HY riskini %0,1 kat, KVH'dan yatış riskini %0,1 kat arttırmaktadır. SO2 düzeyindeki her 1 µg/m3 artış toplam ASB, KVH nedenli ASB ve SSH nedenli ASB risklerini %0,2- %0,3 kat; SSH nedenli HY riskini %0,1 kat arttırdığı belirlenmiştir. SO2'nin her 1 µg/m3 artışında KVH veya SSH'dan başvuru ve yatış riskini her biri için %0,2 kat artırmaktadır.Yerel ve ulusal düzeyde hava kirliliğini azaltmaya yönelik politikaların uygulanması, toplum farkındalığının arttırılması ve kirliliğin yoğun olduğu günlerde bireysel önlemlerin alınması gerekmektedir. The study was aimed at determining the relationship between air pollution parameters and emergency department admissions (EDAs) and hospitalizations due to cardiovascular diseases (CVD) and respiratory diseases (RD). The study is an ecological type study. In the study, the records kept by three hospitals in Karaman, a city in south central Turkey, between 2012 and 2018 were analyzed. The study included 632.223 people aged ≥18 years. Of these people, 591.490 were EDAs and 40.733 were hospitalized. Their diagnostic codes were either I00-I99 or J00-J99, 2 of the ICD-10 diagnostic codes. In the study, 24-hour averages of particulate matter (PM10) and sulfur dioxide (SO2) measurements were evaluated. In the analysis of the data, of the Poisson Regressions, the Generalized Linear Model (GLM) and Generalized Additive Model (GAM) were used. According to the GAM models, existence of a segmented linear pattern was determined between PM10 levels and the number of EDAs and/or hospitalizations due to CVD and/or RD. A segmented linear pattern was found to exist between the total number of EDAs, RD-related EDAs and SO2 levels; and between the total number of CVD- and/or RD-related hospitalizations and SO2 levels. According to GLM model, per 1 µg/m3 increase in PM10 level increased the risk of total hospitalizations and CVD-related hospitalizations by 0.1% each. It was determined that per 1 µg/m3 increase in SO2 increased the risk of CVD- and RD-related EDAs by 0.2% and 0.3% respectively, and CVD-related hospitalizations by 0.1%. Per 1 µg/m3 increase in SO2 increased the risk of EDAs and hospitalizations due to CVD or RD by 0.2% for each.It is recommended that policies to reduce air pollution should be implemented, that the public's awareness of air pollution should be increased and that individuals should take their own measures to protect themselves from the hazards of air pollution on the days when air pollution is dense.
Collections