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背景焦虑、抑郁作为最常见的两种精神疾病,发病率高,严重威胁患者身心健康,加重社会健康负担,目前仍未找到有效的防治手段。此外,伴随着经济的高速发展,气候变化加剧,而大气污染物和气候变化造成的健康威胁也逐渐受到重视。目前关于焦虑与抑郁的研究日益增多,但是对于短期大气污染和气象因素暴露与焦虑、抑郁之间相关性的研究还相对有限。目的1.评估西安市大气污染物短期暴露与焦虑、抑郁门诊就诊量的关联,并明确对大气污染物易感的人群,此外,进一步探讨在不同季节之间大气污染物对焦虑、抑郁影响可能的差异。2.应用分布滞后非线性模型（distribution lag non-linear model,DLNM）来评估西安市温度（平均温度、表观温度、湿热指数）短期变化与焦虑、抑郁门诊就诊的相关性,并对这三个温度指标的评估效应进行比较。方法1.收集西安市2015年-2019年每日焦虑、抑郁门诊就诊情况、大气污染物以及气象因素等数据,并进行描述性分析。采用斯皮尔曼（Spearman）相关性分析研究焦虑、抑郁就诊与气象因素和大气污染物之间的相关关系。2.采用广义相加模型（generalized additive model,GAM）,评估大气污染物每单位浓度改变（10μg/m~3或1mg/m~3）对应的焦虑、抑郁每日门诊就诊量变化及其95%置信区间,再进行分层分析,确定可能的敏感人群和季节差异。3.采用分布滞后非线性模型分别构建三种温度指标（平均温度、表观温度、湿热指数）的交叉基函数,得到三种温度指标与焦虑、抑郁的暴露反应关系,并通过计算这三个模型的赤池信息准则（Akaike information criterion,AIC）和广义交叉验证（generalized cross validation,GCV）比较这三个温度指标在衡量温度暴露对焦虑、抑郁门诊影响方面的优越性。结果1.本研究共纳入2015-2019年焦虑门诊患者67981例,抑郁门诊患者88414例。在患者性别构成中,女性、男性焦虑门诊患者总人数分别为42554例和25427例,分别占焦虑门诊就诊总人数的62.60%和37.40%。女性、男性抑郁门诊患者总人数分别为56113例和32301例,分别占抑郁门诊就诊总人数的63.47%和36.53%。在患者年龄构成中,青年（≤35）、中年（36-59）和老年（≥60）焦虑患者人数分别为19497、31526和16958,分别占焦虑门诊就诊总人数的28.68%、46.37%和24.95%。青年（≤35）、老年（≥60）和老年（≥60）抑郁患者人数分别为29163、38285和20966,分别占抑郁门诊就诊总人数的32.98%、44.30%和23.71%。在季节分布中,焦虑、抑郁患者在冷季/暖季就诊总人数分别为33996例/33985例和44608例/43806例。2.气象因素和大气污染物都呈现出明显的季节趋势,大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO)表现为夏季污染物浓度低,冬季污染物浓度高的季节变化规律,O3则相反,表现为夏季浓度低,冬季浓度高。气象因素也具有明显的季节波动性,其中温度、相对湿度、降水、日照都呈现出夏季高,冬季低的趋势,气压则相反,夏季低、冬季高。3.NO2短期暴露与焦虑、抑郁每日门诊量呈显著正相关,且具有滞后性。NO2短期暴露在lag0-lag5和lag01-lag07与焦虑每日门诊就诊量具有显著正相关性。其中,NO2短期暴露与焦虑每日门诊就诊量的关联在lag07最强,NO2每增加10μg/m~3,对应焦虑门诊就诊量变化百分比为5.45%（95%CI:3.27%,7.63%）。O3短期暴露与焦虑门诊就诊量则在lag05和lag07呈显著负相关,其中在lag07时效应最明显,O3每增加10μg/m~3,对应的焦虑门诊就诊量变化百分比为-1.56%（95%CI:-2.95%,-0.17%）。NO2短期暴露与抑郁每日门诊就诊量在单日滞后模型（lag0-lag3,lag5,lag6）和移动平均滞后模型（lag01-lag07）中均呈显著正相关,其中在lag07时正相关性最强,为5.52%（95%CI:3.92%,7.13%）。O3短期暴露与抑郁每日门诊就诊量在lag3和lag03-lag07天均呈显著负相关,其中在lag07时负相关性最强,为-2.12%（95%CI:-3.37%,-0.87%）。在亚组分析结果中,大气污染物与焦虑、抑郁每日门诊就诊量的关联未观察到显著的性别和年龄差异。在季节分层方面,NO2与O3短期暴露与焦虑、抑郁每日门诊就诊量的相关性在冷季和暖季存在显著差异,表现为NO2的危害作用和O3的保护作用都在冷季更强。双污染物模型显示,在调整了其它大气污染物以后,O3与焦虑、抑郁门诊就诊量之间的关联失去了统计学意义,而NO2与焦虑、抑郁门诊就诊量之间的关联依旧显著。4.平均温度、表观温度、湿热指数都呈现夏天高、冬天低的季节变化规律。表观温度和湿热指数较之平均温度峰值更高,表观温度较之平均温度和湿热指数低值更低。5.低平均温度（-3.0℃、2.1℃）会增加焦虑、抑郁门诊就诊风险,而高平均温度（28.5℃和32.6℃）对焦虑、抑郁门诊就诊的影响不具有统计学意义。极端低温（-3.0℃）在lag9-lag13天时会显著增加焦虑门诊的就诊风险,其中在lag11天的危险效应最强,对应的RR值为1.029%（95%CI:1.009%-1.050%）。适度低温（2.1℃）在lag14天时危险效应达到最强,对应焦虑门诊就诊人数变化百分比为1.023%（95%CI:1.001,1.045）。极端低温（-3.0℃）在lag10-lag12时会显著增加抑郁门诊的就诊风险,在lag11天的危险效应最强,对应抑郁门诊就诊人数变化百分比为1.023（95%CI:1.005,1.042）。6.低表观温度（-7.8℃、-2.0℃）会显著增加焦虑、抑郁门诊就诊风险,而高表观温度（29.9℃、35.6℃）则不会对焦虑、抑郁门诊就诊量产生显著影响。极端低表观温度（-7.8℃）在lag10-lag13与焦虑门诊的就诊风险增加显著相关,其中在lag12时相对风险最高,对应焦虑门诊就诊人数变化百分比为1.030（95%CI:1.006,1.054）。适度低表观温度（-2.0℃）在lag13-lag16会增加焦虑门诊的就诊风险,其中在lag14时相对风险最高,对应焦虑门诊就诊人数变化百分比为1.026（95%CI:1.003,1.050）。极端低表观温度（-7.8℃）在lag10-lag12会增加抑郁门诊的就诊风险,其中在lag12时相对风险最高,对应抑郁门诊就诊人数变化百分比为1.023（95%CI:1.002,1.045）。7.低湿热指数（-3.0、2.1）会显著增加焦虑、抑郁门诊就诊风险,而高湿热指数（35.0、42.0）则不会对焦虑、抑郁门诊就诊量产生显著影响。极端低湿热指数（-3.0）在lag9-lag13会增加焦虑门诊的就诊风险,其中在lag12时相对风险最高,对应焦虑门诊就诊人数变化百分比为1.032（95%CI:1.009,1.055）。适度低湿热指数（2.1）在lag11-lag15会增加焦虑门诊的就诊风险,其中在lag14时相对风险最高,对应焦虑门诊就诊人数变化百分比为1.025（95%CI:1.003,1.047）。极端低湿热指数（-3.0）在lag3和lag10-lag13会增加抑郁门诊的就诊风险,其中在lag12时相对风险最高,对应抑郁门诊就诊人数变化百分比为1.025（95%CI:1.005,1.046）。8.在评估温度与焦虑门诊就诊量相关性的三个指标中,表观温度的模型拟合度最好。在评估温度与抑郁门诊就诊量相关性的三个指标中,平均温度的模型拟合度最好。结论1.大气污染物NO2、O3短期暴露分别与焦虑、抑郁日门诊量呈显著正相关和负相关,且效应都具有滞后性。此外,NO2和O3短期暴露与焦虑、抑郁日门诊量的关联在不同性别和年龄组之间均未观察到显著差异。季节分层结果分析显示,两种污染物与焦虑、抑郁的关联都在冷季更明显。而其他大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、CO)短期暴露与焦虑、抑郁日门诊量之间没有显著相关性。2.低平均温度、低表观温度以及低湿热指数均与焦虑、抑郁门诊就诊量增加有关。高平均温度、高表观温度以及高湿热指数与焦虑、抑郁门诊就诊量的关联不显著。3.评估温度与焦虑门诊就诊量相关性的三个温度指标中,表观温度略优于其它两个指标。评估温度与抑郁门诊就诊量相关性的三个温度指标中,平均温度略优于其他两个指标。