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背景随着全球工业化的发展,近年来大气污染状况愈发严重、极端气候现象频发,环境问题越来越受到人们的关注。我国作为发展中国家,近阶段还未能很好的把握经济发展与环境保护之间的平衡,环境问题更加严峻。虽然过去有许多流行病学研究发现,大气污染物浓度升高以及极端温度都可增加心血管疾病的发生和死亡风险,但在不同地区、不同人群中的研究结果仍存在很大差异。并且,大部分研究是在欧美发达国家进行的,中国本土研究较少,现有的本土研究又大多是关于心血管疾病死亡率的,关于发病率的研究更是少之又少,且还存在诸多问题,例如,研究时间较短、心血管疾病事件数纳入较少、未对研究对象的住址信息进行筛选、暴露指标不够全面等。北京是中国的首都,四季分明,大气污染状况严重,独特的自然环境和社会经济学特点使得在这里开展研究更具有意义。此外,北京有完善的疾病上报制度,可以获取各医院的患者住院信息,为本研究提供了急性心肌梗死(Acute Myocardial Infarction,AMI)的数据基础。目的本研究旨在评估直径小于2.5微米的颗粒物(Particulate Matter Less than 2.5μm in Aerodynamic Diameter,PM2.5)、直径小于 10 微米的颗粒物(Particulate Matter Less than 10μm in Aerodynamic Diameter,PM10)、二氧化硫(Sulfur Dioxide,SO2)、二氧化氮(Nitrogen Dioxide,NO2)、一氧化碳(Carbon Monoxide,CO)、臭氧(Ozone,03)及温度对北京市常住居民2013-2016年AMI住院风险的影响。具体为:(1)深入分析主要大气污染物短期暴露对AMI住院风险的影响,探究可能的易感人群,并建立符合我国高浓度大气污染物暴露地区特征的大气污染心血管危害的暴露-反应关系。(2)评估不同温度指标对北京市常住居民全人群及不同性别、年龄人群AMI住院风险影响的整体趋势。(3)评估极端温度对AMI住院风险的影响,并探究可能的易感人群。方法采用时间序列的研究方法,收集2013年1月1日至2016年12月31日北京市二、三级医院AMI患者住院资料,根据地址筛选出其中的北京市常住居民,并根据入院日期整理出每日AMI总住院人数及不同性别、年龄人群的住院人数。同时收集同时间段内北京市12个空气质量监测国控点的日均大气污染物数据(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、03),以及每日空气质量指数(Air Quality Index,AQI)、温度、相对湿度(Relative Humidity,RH)、气压(Air Pressure,AP)、风速(Wind Speed,WS)数据。使用广义相加模型(Generalized Additive Models,GAM)评估6种大气污染物对AMI住院风险的影响,并进行性别和年龄的亚组分析,用主成分分析法处理6种污染物的共线性,并拟合污染物与AMI住院风险的暴露-反应关系曲线。此外,人群归因危险度(Population Attributable Risk,PAR)的评估也被纳入本研究,以便更直观地了解有多少AMI住院事件是由污染物浓度超标导致的。采用分布滞后非线性模型(Distributed Lag Non-linear Model,DLNM)分析温度对AMI住院风险的影响,将温度分为日平均温度(Daily Mean Temperature,Tmean)、日最低温度(Daily Minimum Temperature,Tmin)、日最高温度(Daily Maximum Temperature,Tmax)、日表观平均温度(Daily Mean Apparent Temperature,ATmean)、日表观最低温度(Daily Minimum Apparent Temperature,ATmin)、日表观最高温度每(Daily Maximum Apparent Temperature,ATmax)6 个指标,评估各温度指标在不同滞后时间下对总人群及不同亚组人群AMI住院风险的影响,并比较各温度指标在极寒区间(1st vs 10th)、寒冷区间(10th vs 25th)、极热区间(99th vs 90th)、炎热区间(90th vs 75th)的效应大小。结果大气污染物与AMI住院风险:单污染物模型中PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO浓度每升高一个四分位间距(Interquartile Range,IQR),AMI住院率分别增加2.33%(95CI%:1.55%,3.88%)、2.67%(95CI%:1.78%,3.56%)、2.09%(95CI%:1.04%,2.78%)、2.55%(95CI%:1.42%,3.97%)和1.50%(95CI%:0.51%,2.49%),≥65岁人群的效应更明显。通过主成分分析调整了污染物之间的共线性后,效应值略减小,但仍具有统计学意义。并且,各污染物与AMI住院风险的暴露-反应关系无明显阈值。未发现03可增加AMI住院风险。以世界卫生组织(World Health Organization,WHO)的空气质量日均标准(PM2.5:25μg/m3,PM1o:50μg/m3)为参照,分别有 1.63%(95CI%:1.10%,2.65%)和 1.69%(95CI%:1.14%,2.22%)的AMI住院是由于PM2.5和PM10浓度超标导致的。温度与AMI住院风险:温度与AMI住院风险的暴露-反应关系呈类“J”型曲线,即仅在低温时风险增高。与10th百分位的温度相比,Tmean、Tmin、ATmin在1st百分位处的温度对AMI住院率的21天累积相对危险度(Cumulative Relative Risk,CRR)分别为 1.15(95%CI:1.02,1.30)、1.24(95%CI:1.11,1.38)和1.41(95%CI:1.18,1.68),与25th百分位的温度相比,10th百分位处的温度也可增加AMI住院风险,但效应值小于极寒区间(1st vs 10th),ATmin低温区间的效应比Tmin、Tmean的更大。低温对AMI住院率的滞后效应至少可持续3周。男性和65岁以上的人对低温更敏感。未发现高温与AMI住院风险存在相关性。结论结果表明,大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、N02、CO)和低温可增加AMI的住院风险。大气污染物与AMI住院风险的暴露-反应关系不存在明显阈值。老年人对大气污染物更敏感,男性和老年人对低温更敏感。与实测温度相比,表观温度更应受到关注。未发现03及高温与AMI住院风险的相关性。