研究背景：在中国北京，蒿属花粉是引起呼吸道过敏的最常见的室外吸入性过敏原。花粉过敏原浓度直接影响过敏患者的生活质量。蒿属花粉沉积分级预测可为患者的防护和治疗提供早期预警，并为临床针对过敏原的免疫治疗提供科学依据。本研究通过建立蒿属花粉分级模型，预测花粉过敏患者病情的发展。
研究方法：利用北京市4个花粉监测站的蒿属花粉数据，以及2014 - 2016年北京同仁医院蒿属花粉过敏原血清特异性免疫球蛋白E阳性病例数，建立花粉沉积统计模型，并提供优化阈值。
研究结果: 蒿属花粉过敏患者的数量与蒿属花粉沉积呈对数相关，连续3天的平均花粉沉积与过敏患者的数量相关性最强。患者对蒿属花粉过敏原高度敏感，经常出现严重的过敏反应。因此，即使在季节早期散布少量蒿属花粉也可能诱发症状，导致患者人数迅速增加。另一方面，当花粉沉积较多时，很多患者可能还会使用药物缓解症状，导致患者缓慢增加。根据患者人数阈值和蒿属花粉特征，建立了五级花粉沉积分级模型，用于预测花粉过敏程度。
研究结论: 花粉沉积分级预测有助于在发病前为花粉过敏人群提供预防性干预措施，从而使其获益。