现代预防医学

年份	事件数（起）	发病数（例）	死亡数（例）	发病率（/百万）	死亡率（/百万）
2018	709	992	11	45.70	0.51
2019	439	632	8	29.34	0.37
2020	258	408	4	18.95	0.19
2021	246	381	4	17.40	0.18
2022	189	316	4	14.44	0.18
总计	1 841	2 729	31	25.14	0.29

年份	事件数（起）	发病数（例）	死亡数（例）	发病率（/百万）	死亡率（/百万）
2018	709	992	11	45.70	0.51
2019	439	632	8	29.34	0.37
2020	258	408	4	18.95	0.19
2021	246	381	4	17.40	0.18
2022	189	316	4	14.44	0.18
总计	1 841	2 729	31	25.14	0.29

月份	发生情况	发病情况	死亡情况
1	496	26.94	646	23.67	11	35.48
2	322	17.49	404	14.80	3	9.68
3	228	12.38	314	11.51	6	19.35
4	72	3.91	101	3.70	2	6.45
5	33	1.79	72	2.64	1	3.23
6	31	1.68	69	2.53	0	0.00
7	54	2.93	129	4.73	1	3.23
8	52	2.82	157	5.75	0	0.00
9	19	1.03	72	2.64	1	3.23
10	66	3.59	110	4.03	2	6.45
11	183	9.94	267	9.78	1	3.23
12	285	15.48	388	14.22	3	9.68
总计	1 841	100.00	2 729	100.00	31	100.00

月份	发生情况	发病情况	死亡情况
1	496	26.94	646	23.67	11	35.48
2	322	17.49	404	14.80	3	9.68
3	228	12.38	314	11.51	6	19.35
4	72	3.91	101	3.70	2	6.45
5	33	1.79	72	2.64	1	3.23
6	31	1.68	69	2.53	0	0.00
7	54	2.93	129	4.73	1	3.23
8	52	2.82	157	5.75	0	0.00
9	19	1.03	72	2.64	1	3.23
10	66	3.59	110	4.03	2	6.45
11	183	9.94	267	9.78	1	3.23
12	285	15.48	388	14.22	3	9.68
总计	1 841	100.00	2 729	100.00	31	100.00

时间段	发生情况	发病情况	死亡情况
00:00~00:59	46	2.50	65	2.50	0	0.00
01:00~01:59	28	1.52	53	1.52	1	3.23
02:00~02:59	30	1.63	45	1.63	0	0.00
03:00~03:59	44	2.39	74	2.39	0	0.00
04:00~04:59	28	1.52	41	1.52	0	0.00
05:00~05:59	33	1.79	57	1.79	0	0.00
06:00~06:59	57	3.10	81	3.10	3	9.68
07:00~07:59	72	3.91	99	3.91	0	0.00
08:00~08:59	238	12.93	321	12.93	2	6.45
09:00~09:59	124	6.74	158	6.74	3	9.68
10:00~10:59	154	8.37	206	8.37	3	9.68
11:00~11:59	68	3.69	85	3.69	0	0.00
12:00~12:59	56	3.04	96	3.04	1	3.23
13:00~13:59	114	6.19	149	6.19	6	19.35
14:00~14:59	97	5.27	120	5.27	0	0.00
15:00~15:59	108	5.87	147	5.87	1	3.23
16:00~16:59	92	5.00	115	5.00	0	0.00
17:00~17:59	75	4.07	102	4.07	2	6.45
18:00~18:59	69	3.75	99	3.75	4	12.90
19:00~19:59	67	3.64	129	3.64	2	6.45
20:00~20:59	82	4.45	185	4.45	2	6.45
21:00~21:59	62	3.37	133	3.37	0	0.00
22:00~22:59	52	2.82	91	2.82	0	0.00
23:00~23:59	45	2.44	78	2.44	1	3.23

时间段	发生情况	发病情况	死亡情况
00:00~00:59	46	2.50	65	2.50	0	0.00
01:00~01:59	28	1.52	53	1.52	1	3.23
02:00~02:59	30	1.63	45	1.63	0	0.00
03:00~03:59	44	2.39	74	2.39	0	0.00
04:00~04:59	28	1.52	41	1.52	0	0.00
05:00~05:59	33	1.79	57	1.79	0	0.00
06:00~06:59	57	3.10	81	3.10	3	9.68
07:00~07:59	72	3.91	99	3.91	0	0.00
08:00~08:59	238	12.93	321	12.93	2	6.45
09:00~09:59	124	6.74	158	6.74	3	9.68
10:00~10:59	154	8.37	206	8.37	3	9.68
11:00~11:59	68	3.69	85	3.69	0	0.00
12:00~12:59	56	3.04	96	3.04	1	3.23
13:00~13:59	114	6.19	149	6.19	6	19.35
14:00~14:59	97	5.27	120	5.27	0	0.00
15:00~15:59	108	5.87	147	5.87	1	3.23
16:00~16:59	92	5.00	115	5.00	0	0.00
17:00~17:59	75	4.07	102	4.07	2	6.45
18:00~18:59	69	3.75	99	3.75	4	12.90
19:00~19:59	67	3.64	129	3.64	2	6.45
20:00~20:59	82	4.45	185	4.45	2	6.45
21:00~21:59	62	3.37	133	3.37	0	0.00
22:00~22:59	52	2.82	91	2.82	0	0.00
23:00~23:59	45	2.44	78	2.44	1	3.23

年份	餐馆	家庭	其他场所	总计
2018	30	4.23	653	92.10	2	0.28	709
2019	30	6.83	388	88.38	2	0.46	439
2020	18	6.98	223	86.43	4	1.55	258
2021	21	8.54	210	85.37	9	3.66	246
2022	19	10.05	159	84.13	3	1.59	189
总计	118	6.41	1 633	88.70	20	1.09	1 841

年份	餐馆	家庭	其他场所	总计
2018	30	4.23	653	92.10	2	0.28	709
2019	30	6.83	388	88.38	2	0.46	439
2020	18	6.98	223	86.43	4	1.55	258
2021	21	8.54	210	85.37	9	3.66	246
2022	19	10.05	159	84.13	3	1.59	189
总计	118	6.41	1 633	88.70	20	1.09	1 841

年份	餐馆	家庭	其他场所	总计
2018	98	9.88	857	86.39	2	0.20	992
2019	82	12.97	507	80.22	2	0.32	632
2020	50	12.25	296	72.55	38	9.31	408
2021	60	15.75	287	75.33	16	4.20	381
2022	65	20.57	227	71.84	6	1.90	316
总计	355	13.01	2 174	79.66	64	2.35	2 729

年份	餐馆	家庭	其他场所	总计
2018	98	9.88	857	86.39	2	0.20	992
2019	82	12.97	507	80.22	2	0.32	632
2020	50	12.25	296	72.55	38	9.31	408
2021	60	15.75	287	75.33	16	4.20	381
2022	65	20.57	227	71.84	6	1.90	316
总计	355	13.01	2 174	79.66	64	2.35	2 729

2018—2022年北京市非职业性一氧化碳中毒事件的流行病学特征分析

PDF下载

张永强 , 杜世昌 , 卜凡 , 韩宛彤 , 王薇 , 孙秀梅 , 孙鑫贵

现代预防医学 | 环境与职业卫生 2024,51(20): 3682-3686

收起

现代预防医学 | 环境与职业卫生 2024, 51(20): 3682-3686

2018—2022年北京市非职业性一氧化碳中毒事件的流行病学特征分析

全屏

张永强, 杜世昌, 卜凡, 韩宛彤, 王薇, 孙秀梅, 孙鑫贵

作者信息

北京市疾病预防控制中心，北京 100013

张永强（1977—），男，硕士，副主任医师，研究方向：疾病预防与控制

通讯作者:

孙鑫贵，E-mail：sunxinguiyjb@163.com

Epidemiological characteristics of non-occupational carbon monoxide poisoning in Beijing, 2018-2022

Yong-qiang ZHANG, Shi-chang DU, Fan BU, Wan-tong HAN, Wei WANG, Xiu-mei SUN, Xin-gui SUN

Affiliations

Beijing Center for Disease Control and Prevention, Beijing 100013, China

出版时间: 2024-10-25 doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202405427

文章导航

摘要

收起

目的

了解北京市非职业性一氧化碳中毒事件的流行病学特征，探讨针对性防控措施。

方法

数据来源于国家突发公共卫生事件报告管理信息系统，采用描述性流行病学方法对北京市2018—2022年非职业一氧化碳中毒事件进行统计分析。

结果

2018—2022年，北京市共报告非职业一氧化碳中毒事件1 841起，中毒2 729例，死亡31例。年均发病率和死亡率分别为25.14例/百万和0.29例/百万。存在春季和冬季两个发病高峰，分别占病例总数的49.98%和24.00%。发病最高峰出现在8~11时之间，占22.83%。近郊、远郊和市区的非职业一氧化碳发病率分别为0.96例/10万、1.27例/10万和18.79例/10万，死亡率分别是0.02例/10万、0.02例/10万和0.11例/10万。中毒事件主要发生在居民家庭1 633起，占88.70%；其次是餐馆118起，占6.41%。发生在家庭的中毒事件占比从2018年的92.10%逐年下降到2022年的84.13%；餐馆的中毒事件占比从2018年的4.23%逐年上升到2022年的10.05%。发生在家庭的中毒病例占比从2018年的86.39%整体逐年下降到2022年的71.84%；餐馆的中毒病例占比从2018年的9.88%整体逐年上升到2022年的20.57%。

结论

北京市非职业性一氧化碳中毒发病和死亡风险的地区间不均衡现象较为严重，餐馆中毒事件占比逐年升高，应采取针对性措施加强远郊区和重点餐馆的防控工作。

关键词

一氧化碳中毒 / 非职业性 / 流行病学特征

Abstract

收起

Objective

To understand the epidemiological characteristics of non-occupational carbon monoxide poisoning incidents in Beijing from 2018 to 2022, and to explore targeted prevention and control measures.

Methods

The data were from the National Public Health Emergency Reporting Management Information System. Descriptive epidemiological methods were used to analyze non-occupational carbon monoxide poisoning incidents in Beijing from 2018 to 2022. Relative risk (RR) was used to assess the risk of morbidity and mortality.

Results

From 2018 to 2022, a total of 1841 non-occupational carbon monoxide poisoning incidents were reported in Beijing, with 2729 cases of poisoning and 31 deaths. The annual morbidity and mortality were 25.14 and 0.29 cases per million, respectively. There were two peaks of poisoning cases in spring and winter, accounting for 49.98% and 24.00% of the total cases, respectively. The highest incidence occurred between 8 and 11 o ’clock, accounting for 22.83%. In the inner suburbs, outer suburbs and urban areas, the incidence of non-occupational carbon monoxide was 0.96 cases/100 000, 1.27 cases/100 000 and 18.79 cases/100 000, and the mortality was 0.02 cases/100 000, 0.02 cases/100 000 and 0.11 cases/100 000, respectively. The poisoning incidents mainly occurred in residential families in 1633 cases, accounting for 88.70%; This was followed by 118 restaurants, accounting for 6.41 percent. The proportion of household poisoning incidents decreased from 92.10% in 2018 to 84.13% in 2022. The proportion of poisoning incidents in restaurants increased year by year from 4.23% in 2018 to 10.05% in 2022. The proportion of poisoning cases occurring at home decreased from 86.39% in 2018 to 71.84% in 2022. The proportion of poisoning cases in restaurants increased from 9.88% in 2018 to 20.57% in 2022.

Conclusion

The incidence and death risk of non-occupational carbon monoxide poisoning in Beijing is not balanced among regions, and the proportion of poisoning incidents in restaurants is increasing year by year. Targeted measures should be taken to strengthen the prevention and control work in the outer suburbs and key restaurants.

Key words

Carbon monoxide poisoning / Non-occupational / Epidemiological characteristics

引用本文

张永强, 杜世昌, 卜凡, 韩宛彤, 王薇, 孙秀梅, 孙鑫贵. 2018—2022年北京市非职业性一氧化碳中毒事件的流行病学特征分析. 现代预防医学, 2024 , 51 (20) : 3682 -3686 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202405427

Yong-qiang ZHANG, Shi-chang DU, Fan BU, Wan-tong HAN, Wei WANG, Xiu-mei SUN, Xin-gui SUN. Epidemiological characteristics of non-occupational carbon monoxide poisoning in Beijing, 2018-2022[J]. Modern Preventive Medicine, 2024 , 51 (20) : 3682 -3686 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202405427

正文

收起

一氧化碳是碳氢化合物不完全燃烧产生的一种无色、无味、无刺激性的气体，对人体有很高毒性^[1-2]；人体吸入后能扩散进入红细胞与血红蛋白结合形成碳氧血红蛋白，其结合力比氧气高近200倍^[3] ，使血红蛋白失去携带氧的能力从而导致组织缺氧。根据暴露量、暴露时间和人体血液中碳氧血红蛋白浓度的不同，一氧化碳中毒病例表现出不同程度的症状，轻者包括头痛、头晕、恶心、呕吐、疲劳和意识不清，重者发展为意识丧失、迟发性神经系统后遗症、心肺衰竭和死亡 ^[4-7]。无论是在发展中国家还是发达国家，一氧化碳中毒都是一个主要的健康问题^[8]。在中国大陆尤其是北方地区，每年冬春季非职业一氧化碳中毒事件较为常见。前期研究显示，北京市非职业性一氧化碳中毒事件导致的发病和死亡负担较重，是突发公共卫生事件防控的重点。本研究对2018—2022年北京市非职业一氧化碳中毒事件的流行病学特征进行分析，探讨可能的影响因素，提出可行性防控措施。

1　资料与方法

收起

1.1　资料来源

北京市2018—2022年非职业一氧化碳中毒数据来源于中国疾病预防控制信息系统中突发公共卫生事件报告管理信息系统，收集的信息包括事件名称、级别、发生地区、发生时间、发生场所、中毒病例数、死亡病例数等。所有事件均经疾病预防控制部门核查、确认和结案。人口资料来源于中国疾病预防控制信息系统中疾病预防控制基本信息系统。

1.2　研究方法

根据《非职业性一氧化碳中毒事件应急预案》中毒事件的危害程度和范围，将非职业性一氧化碳中毒事件分为一般、较大、重大和特别重大4个级别，达不到分级标准的均为未分级事件。分城区（包括东城、西城、朝阳、海淀、丰台、石景山、石景山）、近郊（包括大兴、通州、顺义、昌平、门头沟、房山、经济技术开发区）和远郊（包括怀柔、平谷、密云、延庆）进行统计分析。使用事件数、发病数、死亡数、发病率、死亡率等指标对资料进行描述性流行病学分析。

2　结果

收起

2.1　非职业一氧化碳中毒事件基本情况

2018—2022年，北京市共报告非职业一氧化碳中毒事件1 841起，中毒2 729例，死亡31例，年均发病率为25.14例/百万，年均死亡率0.29例/百万，病死率为1.14%。发病数和发病率均呈逐年降低的趋势，每年均有死亡病例报告。见表1。

2.2　事件级别

1 841起事件中，未分级事件1 836起（累计中毒2 652例，死亡28例），占99.73%；IV级事件5起（累计中毒77例，死亡3例），占0.27%；无特别重大、重大和较大事件报告。

2.3　时间分布

存在两个高发季节，春季（1—3月）共报告1 046起，占总起数的56.82%，累计发病1 364例，占发病总人数的49.98%；冬季（11—12月）为次高峰，共报告468起，占25.42%，累计发病655例，占24.00%。死亡病例高发于春季（1—3月），累计死亡20例，占总死亡人数的64.52%。从不同时间段看，发病最高峰出现在8~11时之间，共报告发病685例，占22.83%；次高峰在13~16时之间，累计报告发病416例，占17.33%。见表2、表3。

2.4　地区分布

2018—2022年北京市城区、近郊和远郊分别报告非职业一氧化碳事件238起、311起和1 292起；病例分别为545例、545例和1 639例；死亡11例、10例和10例。近郊、远郊和市区的非职业一氧化碳发病率分别为0.96例/10万、1.27例/10万和18.79例/10万，近郊、远郊和市区的非职业一氧化碳死亡率分别是0.02例/10万、0.02例/10万和0.11例/10万。

2.5　发生场所

1 841起中毒事件，主要发生在居民家庭1 633起，占88.70%；餐馆118起，占6.41%；交通工具、停车场、公共场所、工地、蔬菜大棚等其它场所共90起，占4.89%。家庭中毒事件占比从2018年的92.10%逐年下降到2022年的84.13%；餐馆中毒事件占比从2018年的4.23%逐年上升到2022年的10.05%。见表4、表5。

3　讨论

收起

非职业性一氧化碳中毒与刮风、雨雪等气象条件密切相关^[9]，与气温呈密切负相关^[10-11]，温度越低，发生危险越大。在寒冷季节，在采暖炉使用不当以及未安装烟道等情况下，在通风不良的房间里烧炭或烧煤取暖是造成非职业性一氧化碳中毒的主要原因^{[8, 11-14]}。北京地处中国北方，冬春季气温较低，持续时间较长，尤其是远郊地区，气温低于城区，尚未实现清洁能源取暖的家庭多分布在远郊且只能采取炭火取暖以及冬季通风不良等综合因素影响，导致北京远郊地区非职业性一氧化碳中毒的发病风险远高于城区，从而导致地区间发病的不均衡现象。2018年北京对平原地区村庄的清洁取暖工作开始收尾，对山区村庄开始试点清洁取暖工作，远郊地区尤其是偏远山村清洁取暖村庄数量大幅上升，非职业性一氧化碳中毒的高危人群逐年减少，可能导致2018年以来北京市非职业性一氧化碳中毒事件起数、发病数和发病率均呈逐年下降趋势。

从发生场所看，家庭非职业性一氧化碳中毒事件起数占比和病例数占比整体均呈逐年下降趋势，与此相反，餐馆中毒事件起数占比和病例数占比均逐年升高，分别上升到2022年的10.05%和20.57%，提示餐馆中毒事件的防控不容忽视。餐馆中毒事件主要发生在碳火锅型餐馆，夏天密闭空间采用能产生二氧化碳的碳火锅进餐、时间较久且通风不良情况下易引发中毒，应重点加强此类餐馆的卫生宣教、监督检查等防控工作。

死亡率是医疗能力的体现，农村地区由于医疗资源匮乏，中毒患者往往难以得到及时有效的治疗而出现死亡^[15]。尽管北京通过大医院搬迁或者建分院的方式向郊区倾斜医疗卫生资源，但从整体来看，远郊区域面积大，人口较为分散，医疗卫生资源的可及性、均衡性仍相对不足，可能导致远郊非职业性一氧化碳中毒的死亡率远高于城区，可根据远郊非职业性一氧化碳中毒高危人群的分布情况在冬春季侧重性加强医疗急救转运力量的布局。发生在餐馆的非职业性一氧化碳中毒事件有118起，但没有出现死亡病例，可能是餐馆就餐的中毒患者能尽早发现或尽快就医而避免死亡，提示早发现早就医是防控一氧化碳中毒死亡的关键。

从不同时间段看，发病最高峰出现在8~11时之间，占所有病例数的22.83%；可能由于中毒发生在夜间^{[13, 16-17]}, 中毒患者在早晨醒来后察觉症状主动就医或被家人朋友发现而就医；由于不知道中毒的确切时间，医生可能会将就诊时间报告为发病时间，这可以从院前非职业性一氧化碳中毒急诊患者高峰出现在上午8点至10点之间得到侧面验证^[16]。提示应加强医疗机构非职业性一氧化碳中毒诊断及报告的培训工作，提高中毒病例发病信息的准确性。

为进一步做好北京特别是远郊区非职业性一氧化碳中毒防控工作，结合既往研究结果，我们认为在尚未实现清洁能源取暖的偏远地区和城乡结合带，对居民进行持续的一氧化碳中毒风险教育^{[9, 11, 18]}, 推广安装一氧化碳中毒探测器 ^{[15, 18]}，以及让居民学会正确安装和使用炭火炉^[7]，在防控中毒避免出现死亡病例方面更具可操作性和较佳现实效果；此外，应加强碳火锅型易发中毒餐馆的综合防控工作。一些研究阐述了年龄和性别对一氧化碳中毒发生和死亡的影响^{[3, 19-20]}，由于缺乏性别、年龄、职业等详细数据，本研究尚不足以全面解释北京市非职业性一氧化碳中毒发病和死亡的流行病学规律。需要进一步开展现场调查，以便为公众、公共卫生从业人员、医生和决策者提供更准确的预防和控制信息。

基金

收起

首都卫生发展科研专项项目(2022-1G-4261)

参考文献

收起

文献

收起

参考文献引证文献

排序方式：

[1]

Chenoweth

, Albertson

, Greer

. Carbon monoxide poisoning[J]. Critical Care Clinics, 2021, 37(3): 657-672.

[2]

Megas

, Beier

, Grieb

. The history of Carbon monoxide intoxication[J]. Medicina (Kaunas, Lithuania), 2021, 57(5): 400.

[3]

Mattiuzzi

, Lippi

. Worldwide epidemiology of Carbon monoxide poisoning[J]. Human & Experimental Toxicology, 2020, 39(4): 387-392.

[4]

Iqbal

, Law

, Clower

, et al. Hospital burden of unintentional Carbon monoxide poisoning in the United States, 2007[J]. The American Journal of Emergency Medicine, 2012, 30(5): 657-664.

[5]

, Gu

, Hao

, et al. Utility of brain CT for predicting delayed encephalopathy after acute Carbon monoxide poisoning[J]. Experimental and Therapeutic Medicine, 2019, 17(4): 2682-2688.

[6]

Kwon

, Chung

, Ha

, et al. Delayed postanoxic encephalopathy after Carbon monoxide poisoning[J]. Emergency Medicine Journal, 2004, 21(2): 250-251.

[7]

Al-Matrouk

, Al-Hemoud

, Al-Hasan

, et al. Carbon monoxide poisoning in Kuwait: a five-year, retrospective, epidemiological study[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2021, 18(16): 8854.

[8]

Deniz

, Kandis

, Eroglu

, et al. Carbon monoxide poisoning cases presenting with non-specific symptoms[J]. Toxicology and Industrial Health, 2017, 33(1): 53-60.

[9]

刘燕，王虎，朱江华，等．北京地区非职业性CO中毒模型及气象指数[J]．气象科技，2013，41（2）：384-388．

Liu

, Wang

, Zhu

, et al. Meteorological index and meteorological model of non-occupational CO poisoning in Beijing[J]. Meteorological Science and Technology, 2013, 41(2): 384-388. (In Chinese)

[10]

陈非儿，潘梅竹，许慧慧，等．2007-2018年上海市非职业性一氧化碳中毒事件的流行病学特征及影响因素[J]．环境与职业医学，2022，39（8）：878-882, 889．

Chen

, Pan

, Xu

, et al. Epidemiological characteristics and influencing factor of non-occupational Carbon monoxide poisoning during 2007-2018 in Shanghai[J]. Journal of Environmental & Occupational Medicine, 2022, 39(8): 878-882, 889. (In Chinese)

[11]

Zhang

, Wu

, Xu

, et al. Acute Carbon monoxide poisoning in Shandong, China: an observational study[J]. Chinese Medical Journal, 2022, 135(13): 1539-1544.

[12]

高燕，张洪洋，朱玉良，等．黑龙江省2010—2019年非职业性一氧化碳中毒事件流行病学分析[J]．中国公共卫生管理，2020，36（6）：879-881．

Gao

, Zhang

, Zhu

, et al. Epidemiological analysis of non-occupational Carbon monoxide poisoning in Heilongjiang Province from 2010 to 2019[J]. Chinese Journal of Public Health Management, 2020, 36(6): 879-881. (In Chinese)

[13]

, Lv

, Tian

, et al. Risk factors for Non-Occupational Carbon monoxide poisoning:Anshan prefecture, Liaoning province, China, 2011-2012[J]. PLOS One, 2015, 10(6): e0129121.

[14]

Al kaabi

, Wheatley

, Barss

, et al. Carbon monoxide poisoning in the United Arab Emirates[J]. International Journal of Occupational and Environmental Health, 2011, 17(3): 202-209.

[15]

, Shan

, Peng

, et al. An urgent health problem of indoor air pollution: results from a 15-years Carbon monoxide poisoning observed study in Jinan City[J]. Scientific Reports, 2023, 13(1): 1619.

[16]

于海玲，悦雄，聂冬妮，等．北京市120院前急救一氧化碳中毒患者流行病学分析与研究[J]．中华急诊医学杂志，2019，28（4）：544-546．

, Yue

, Nie

, et al. Epidemiological analysis of 120 pre-hospital emergency patients with Carbon monoxide poisoning in Beijing[J]. Chinese Journal of Emergency Medicine, 2019, 28(4): 544-546. (In Chinese)

[17]

Graber

, Macdonald

, Kass

, et al. Carbon monoxide: the case for environmental public health surveillance[J]. Public Health Reports, 2007, 122(2): 138-144.

[18]

王安娜，冀国强，石玮，等．2007—2017年北京市某郊区非职业性一氧化碳中毒事件分析[J]．预防医学情报杂志，2019，35（1）：95-98．

Wang

, Ji

, Shi

, et al. Analysis on thenon-occupational carbon monoxide poisoning events in a suburb of Beijing from 2007 to 2017[J]. Journal of Preventive Medicine Information, 2019, 35(1): 95-98. (In Chinese)

[19]

Ernst

, Zibrak

. Carbon monoxide poisoning[J]. New England Journal of Medicine, 1998, 339(22): 1603-1608.

[20]

Alabdulrazzaq

, Alenezi

, Rawajfih

, et al. On the accuracy of ARIMA based prediction of COVID-19 spread[J]. Resultsin Physics, 2021, 27: 104509.

2024年第51卷第20期

PDF下载

引用本文

BibTeX

文章信息

doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202405427

接收时间：2024-05-28
首发时间：2026-03-20
出版时间：2024-10-25

补充材料

相关文章

文章信息

作者

出版历史

收稿日期：2024-05-28

基金

首都卫生发展科研专项项目(2022-1G-4261)

作者信息

北京市疾病预防控制中心，北京 100013

通讯作者:

孙鑫贵，E-mail：sunxinguiyjb@163.com

参考文献

分享链接

https://castjournals.cast.org.cn/joweb/xdyfyx/CN/10.20043/j.cnki.MPM.202405427

分享至

全文二维码

扫描看全文

引用本文

BibTeX

本文的引用情况

2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

关闭全屏

BibTeX
EndNote
RefWorks
TxT

年份	事件数（起）	发病数（例）	死亡数（例）	发病率（/百万）	死亡率（/百万）
2018	709	992	11	45.70	0.51
2019	439	632	8	29.34	0.37
2020	258	408	4	18.95	0.19
2021	246	381	4	17.40	0.18
2022	189	316	4	14.44	0.18
总计	1 841	2 729	31	25.14	0.29

年份

事件数
（起）

发病数
（例）

死亡数
（例）

发病率
（/百万）

死亡率
（/百万）

2018

709

992

45.70

0.51

2019

439

632

29.34

0.37

2020

258

408

18.95

0.19

2021

246

381

17.40

0.18

2022

189

316

14.44

0.18

总计

1 841

2 729

25.14

0.29

月份	发生情况	发病情况	死亡情况
1	496	26.94	646	23.67	11	35.48
2	322	17.49	404	14.80	3	9.68
3	228	12.38	314	11.51	6	19.35
4	72	3.91	101	3.70	2	6.45
5	33	1.79	72	2.64	1	3.23
6	31	1.68	69	2.53	0	0.00
7	54	2.93	129	4.73	1	3.23
8	52	2.82	157	5.75	0	0.00
9	19	1.03	72	2.64	1	3.23
10	66	3.59	110	4.03	2	6.45
11	183	9.94	267	9.78	1	3.23
12	285	15.48	388	14.22	3	9.68
总计	1 841	100.00	2 729	100.00	31	100.00

月份

发生情况

发病情况

死亡情况

事件数

构成比(%)

事件数

构成比(%)

事件数

构成比(%)

496

26.94

646

23.67

35.48

322

17.49

404

14.80

9.68

228

12.38

314

11.51

19.35

3.91

101

3.70

6.45

1.79

2.64

3.23

1.68

2.53

0.00

2.93

129

4.73

3.23

2.82

157

5.75

0.00

1.03

2.64

3.23

3.59

110

4.03

6.45

183

9.94

267

9.78

3.23

285

15.48

388

14.22

9.68

总计

1 841

100.00

2 729

100.00

时间段	发生情况	发病情况	死亡情况
00:00~00:59	46	2.50	65	2.50	0	0.00
01:00~01:59	28	1.52	53	1.52	1	3.23
02:00~02:59	30	1.63	45	1.63	0	0.00
03:00~03:59	44	2.39	74	2.39	0	0.00
04:00~04:59	28	1.52	41	1.52	0	0.00
05:00~05:59	33	1.79	57	1.79	0	0.00
06:00~06:59	57	3.10	81	3.10	3	9.68
07:00~07:59	72	3.91	99	3.91	0	0.00
08:00~08:59	238	12.93	321	12.93	2	6.45
09:00~09:59	124	6.74	158	6.74	3	9.68
10:00~10:59	154	8.37	206	8.37	3	9.68
11:00~11:59	68	3.69	85	3.69	0	0.00
12:00~12:59	56	3.04	96	3.04	1	3.23
13:00~13:59	114	6.19	149	6.19	6	19.35
14:00~14:59	97	5.27	120	5.27	0	0.00
15:00~15:59	108	5.87	147	5.87	1	3.23
16:00~16:59	92	5.00	115	5.00	0	0.00
17:00~17:59	75	4.07	102	4.07	2	6.45
18:00~18:59	69	3.75	99	3.75	4	12.90
19:00~19:59	67	3.64	129	3.64	2	6.45
20:00~20:59	82	4.45	185	4.45	2	6.45
21:00~21:59	62	3.37	133	3.37	0	0.00
22:00~22:59	52	2.82	91	2.82	0	0.00
23:00~23:59	45	2.44	78	2.44	1	3.23

时间段

发生情况

发病情况

死亡情况

事件数

构成比(%)

事件数

构成比(%)

事件数

构成比(%)

00:00~00:59

2.50

0.00

01:00~01:59

1.52

3.23

02:00~02:59

1.63

0.00

03:00~03:59

2.39

0.00

04:00~04:59

1.52

0.00

05:00~05:59

1.79

0.00

06:00~06:59

3.10

9.68

07:00~07:59

3.91

0.00

08:00~08:59

238

12.93

321

12.93

6.45

09:00~09:59

124

6.74

158

6.74

9.68

10:00~10:59

154

8.37

206

8.37

9.68

11:00~11:59

3.69

0.00

12:00~12:59

3.04

3.23

13:00~13:59

114

6.19

149

6.19

19.35

14:00~14:59

5.27

120

5.27

0.00

15:00~15:59

108

5.87

147

5.87

3.23

16:00~16:59

5.00

115

5.00

0.00

17:00~17:59

4.07

102

4.07

6.45

18:00~18:59

3.75

12.90

19:00~19:59

3.64

129

3.64

6.45

20:00~20:59

4.45

185

4.45

6.45

21:00~21:59

3.37

133

3.37

0.00

22:00~22:59

2.82

0.00

23:00~23:59

2.44

3.23

年份	餐馆	家庭	其他场所	总计
2018	30	4.23	653	92.10	2	0.28	709
2019	30	6.83	388	88.38	2	0.46	439
2020	18	6.98	223	86.43	4	1.55	258
2021	21	8.54	210	85.37	9	3.66	246
2022	19	10.05	159	84.13	3	1.59	189
总计	118	6.41	1 633	88.70	20	1.09	1 841

年份

餐馆

家庭

其他场所

总计

发病起数

构成比(%)

发病起数

构成比(%)

发病起数

构成比(%)

2018

4.23

653

92.10

0.28

709

2019

6.83

388

88.38

0.46

439

2020

6.98

223

86.43

1.55

258

2021

8.54

210

85.37

3.66

246

2022

10.05

159

84.13

1.59

189

总计

118

6.41

1 633

88.70

1.09

1 841

年份	餐馆	家庭	其他场所	总计
2018	98	9.88	857	86.39	2	0.20	992
2019	82	12.97	507	80.22	2	0.32	632
2020	50	12.25	296	72.55	38	9.31	408
2021	60	15.75	287	75.33	16	4.20	381
2022	65	20.57	227	71.84	6	1.90	316
总计	355	13.01	2 174	79.66	64	2.35	2 729

年份

餐馆

家庭

其他场所

总计

发病数(例)

构成比(%)

发病数(例)

构成比(%)

发病数(例)

构成比(%)

2018

9.88

857

86.39

0.20

992

2019

12.97

507

80.22

0.32

632

2020

12.25

296

72.55

9.31

408

2021

15.75

287

75.33

4.20

381

2022

20.57

227

71.84

1.90

316

总计

355

13.01

2 174

79.66

2.35

2 729