大气污染与儿童哮喘之间的关系研究及污染物暴露预测模型的构建
发布时间：2020-10-19 23:49
目的:近五年来国内大气污染逐渐加重,大气污染与儿童哮喘之间的关系不明确,需要深入的探讨。大气污染对健康的效应分为长期暴露的效应和短期暴露的效应。大气污染长期暴露的效应中当前国内外还没有明确的证据表明母亲孕期大气污染暴露是否会增加儿童喘息及哮喘发生的风险,关于大气污染的短期效应中国东北区域还未有大型研究证实大气污染对呼吸系统疾病的影响,大气污染暴露研究的关键在于准确评估不同位置不同阶段个体大气污染暴露的水平。本研究将首先通过系统综述的方法探讨目前孕期大气污染暴露与儿童喘息及哮喘的关系,之后利用时间序列分析方法探讨沈阳市大气污染短期暴露对医疗机构门急诊儿童哮喘患者入院率的影响,最终利用地理信息数据建立起沈阳市内大气污染物空间分布模型,分析沈阳市2015年度不同行政区污染物浓度水平与儿童哮喘住院率之间的关系。研究方法:首先利用系统综述研究孕期大气污染与后代儿童哮喘之间的关系,具体包括:Medline和Web of Science数据库检索关于孕期大气污染暴露与0-14岁儿童喘息或者哮喘之间关系的文献,截止到2017年6月份,提取纳入文献研究的特点,CASP检查表评估纳入研究的质量,利用Stata软件对纳入的文献进行合并危险度的计算和分析。其次利用基于时间序列的广义相加模型分析大气污染物短期暴露对门急诊儿童哮喘入院人数的影响,具体包括:收集2013-2018年期间每日门诊和急诊患者、气象条件、空气污染物(PM_(10),PM_(2.5),SO_2,NO_2,CO,O_3)的数据,根据患者的性别、季节、年龄进行分层分析,以评估空气污染物短期高暴露对门急诊儿童哮喘入院次数的影响,分析过程使用R3.2.2软件进行,采用条件泊松回归分析代替一般回归分析以计算所有污染物的效应估计值,引入残差控制过度分散、自相关和滞后效应。最后通过土地利用模型建立污染物空间分布模型,并分析各行政区污染物浓度与儿童哮喘住院率之间的关系。具体研究过程包括:解译并获取2015年沈阳市各大空气污染物浓度、沈阳市人口密度分布数据矢量图、沈阳市交通干道的分布图、沈阳市土地利用矢量图,将监测站点随机分为训练集和测试集,使用ArcGIS10.2软件空间分析功能,计算每个监测点周围不同缓冲区内土地利用、道路长度和人口数量等作为因变量,利用SPSS19.0构建多元线性回归模型,并利用留一交叉验证法和ArcGIS进行模型验证。选取各行政区坐标点,利用ArcGIS10.2计算各坐标点周围缓冲区内模型所需的变量值,代入模型计算各行政区污染物在寒冷和温暖季节浓度值,根据各行政区0-18岁儿童人口数,及各行政区内2015年儿童哮喘住院人数,计算各行政区儿童不同性别、年龄组哮喘的住院率,分析污染物浓度与住院率之间的关系。结果:第一部分:系统综述共纳入17个研究,不同研究中暴露的评估方法不同,孕期不同污染物暴露对儿童期喘息发生的合并随机风险估计分别是:PAH1.04(0.94-1.15),NO_21.04(1.01-1.07),PM_(2.5)1.4(0.97-2.03),对儿童哮喘发生的风险估计分别是:NO_21.07(1.01-1.14),PM_(2.5)1.0(0.97-1.03),SO_21.02(0.98-1.07),PM_(10)1.08(1.05-1.12);PAH和SO_2估计的异质性最小。第二部分:研究期间门急诊共有130555个儿童哮喘患者,当天污染物每增加一个标准差,哮喘患者增加的相对危险度分别是:O_3(0.899,95%CI:0.824-0.981),CO(1.027,95%CI:1.001-1.053),NO_2(1.087,95%CI:1.023-1.154),SO_2(1.041,95%CI:1.004-1.078),PM_(2.5)(1.033,95%CI:1.010-1.056),PM_(10)(1.047,95%CI:1.013-1.082)。性别分析发现男性对PM_(2.5)更易感,女性对NO_2和PM_(10)更易感。第三部分:本研究利用沈阳市内2015年各污染物监测站点月平均浓度值,以及2015年沈阳市土地利用类型、道路交通、人口密度等地理因素,成功构建了沈阳市2015年温暖季节和寒冷季节的六种污染物空间分布模型,SO_2和PM_(10)模型调整后的R~2值可达到80%以上,其中NO_2和CO模型调整后的R~2值可达到70%以上,PM_(2.5)和O_3预测模型的R~2值较低;沈阳市九个行政区中铁西区、于洪区、和平区在2015年度儿童哮喘住院率最高,与污染物进行相关分析发现PM_(2.5)、SO_2和PM_(10)与各个年龄组、不同性别和季节的儿童哮喘住院率呈显著正相关关系,NO_2与6-10岁儿童哮喘入院率相关,CO与儿童哮喘住院之间无显著关系,O_3在寒冷季节与6-10岁儿童哮喘入院之间呈显著负相关关系。结论:1.系统综述表明母亲孕期暴露于高浓度NO_2、SO_2和PM_(10)等污染物会增加儿童期喘息及哮喘的发病率,其他污染物作用的证据不明显。2.短期暴露于高浓度交通相关污染物(NO_2、PM_(10))与哮喘门急诊入院人数之间的关联最强,PM_(2.5)短期暴露对门急诊儿童哮喘人数的影响较小。3.本研究成功构建2015年沈阳市内温暖和寒冷季节污染物空间分布模型,并利用构建的模型计算各行政区污染物浓度,发现温暖季节PM_(2.5)、SO_2和PM_(10)与6-10岁儿童哮喘住院率紧密相关。污染物短期暴露与长期暴露对儿童哮喘发病及加重的影响都有所不同,土地利用模型适用于长期污染物暴露的估计。
【学位单位】：中国医科大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R725.6;X51
【部分图文】：
图 1-1. 纳入研究文献筛选流程图.1 结局定义所有纳入的研究都满足我们的纳入标准。大多数（15 个）研究的结局来问卷调查结果中自我报告的医生确诊过的额哮喘和喘息。3 个研究的结局获别是基于儿科/过敏医师、医师诊断/住院记录、出院结算/费用记录。.2 暴露的评估方法和污染物研究根据污染物种类的不同，妊娠期大气污染暴露剂量的评估方法也多种多样地利用回归模型（Land-use regression models，LUR）计算的原理是利用已有限数量的污染物监测站点数据（通常是 20-100 个站点）,以及从地理信息里面获取的土地利用特征来预测未知区域位置的污染物浓度。LUR 模型是交通相关大气污染物（例如，NO2, SO2, PM10和 NO）暴露剂量的主要方法（究中共有 9 篇文献使用此方法）。7 个研究采用了个体监测可穿戴设备来测
图 1-2：母亲孕期 NO2暴露与 0-6 岁儿童喘息和哮喘发生之间关系表 1-3:孕期大气污染暴露与儿童哮喘暴露研究数量合并OR/RR95%CI I2. %亚组分析 (合并 OR/RR, 95%CI,I2.%)排除 6-10 岁儿敏感性分24 1.07 1.01-1.14 85%IDW: 1.16 (1.05-1.28), 83.2% 1.12 (1.04-1.1LUR: 0.99 (0.96-1.02), 41% 无.53 1 0.97-1.03 70.70%无 无24 1.02 0.98-1.07 62.80%无1.03 (1.02, 1.004 1.08 1.05-1.12 30.40%无1.05 (0.99-1.12 2 1.015 0.94 - 1.09 86.60% 无 1.06 (1.04-1.02 1.05 0.91-1.21 92.00%无无一项来自瑞士基于登记系统的队列研究（Olsson David, 2014）发现孕期或婴儿期 NOx 暴露与儿童期哮喘之间无关系，甚至是负相关关系（ORs 分别是 0.97和 0.98）。另一个英国出生队列研究表明 3 到 4 岁儿童哮喘发生率与目前孕期
中国医科大学博士学位论文有 2 个和 3 个研究纳入了喘息和哮喘与产前 PM2.5暴露之间的关系评估（结果见表 1-2 和表 1-3），结果均无统计学意义（OR=1.4, 95% CI=0.97-2.03, I2=37.6%;OR=1, 95% CI= 0.97-1.03, I2=70.7%）。一个波兰的队列研究 Jedrychowski WA et al(2009)发现 PM2.5暴露对于儿童期哮喘的影响非常微弱。3.4.4 孕期 SO2暴露的风险有4个研究评估了产前SO2暴露与儿童期哮喘发病之间的关系（见表1-3）。合并分析结果发现产前 SO2暴露对儿童期哮喘的影响是无统计学意义的正相关关系（OR=1.02, 95%CI=0.98-1.07, I2=62.8%）（见图 1-3）。排除其中一个 6-10 岁儿童的研究外，合并分析结果有统计学意义，且无异质性（OR=1.03, 95%CI=(1.02,1.05), I2=0.0%），这也表明产前 SO2暴露与 0-5 岁儿童哮喘发病率的增加有关。
【参考文献】
本文编号：2847880
【学位单位】：中国医科大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R725.6;X51
【部分图文】：
图 1-1. 纳入研究文献筛选流程图.1 结局定义所有纳入的研究都满足我们的纳入标准。大多数（15 个）研究的结局来问卷调查结果中自我报告的医生确诊过的额哮喘和喘息。3 个研究的结局获别是基于儿科/过敏医师、医师诊断/住院记录、出院结算/费用记录。.2 暴露的评估方法和污染物研究根据污染物种类的不同，妊娠期大气污染暴露剂量的评估方法也多种多样地利用回归模型（Land-use regression models，LUR）计算的原理是利用已有限数量的污染物监测站点数据（通常是 20-100 个站点）,以及从地理信息里面获取的土地利用特征来预测未知区域位置的污染物浓度。LUR 模型是交通相关大气污染物（例如，NO2, SO2, PM10和 NO）暴露剂量的主要方法（究中共有 9 篇文献使用此方法）。7 个研究采用了个体监测可穿戴设备来测
图 1-2：母亲孕期 NO2暴露与 0-6 岁儿童喘息和哮喘发生之间关系表 1-3:孕期大气污染暴露与儿童哮喘暴露研究数量合并OR/RR95%CI I2. %亚组分析 (合并 OR/RR, 95%CI,I2.%)排除 6-10 岁儿敏感性分24 1.07 1.01-1.14 85%IDW: 1.16 (1.05-1.28), 83.2% 1.12 (1.04-1.1LUR: 0.99 (0.96-1.02), 41% 无.53 1 0.97-1.03 70.70%无 无24 1.02 0.98-1.07 62.80%无1.03 (1.02, 1.004 1.08 1.05-1.12 30.40%无1.05 (0.99-1.12 2 1.015 0.94 - 1.09 86.60% 无 1.06 (1.04-1.02 1.05 0.91-1.21 92.00%无无一项来自瑞士基于登记系统的队列研究（Olsson David, 2014）发现孕期或婴儿期 NOx 暴露与儿童期哮喘之间无关系，甚至是负相关关系（ORs 分别是 0.97和 0.98）。另一个英国出生队列研究表明 3 到 4 岁儿童哮喘发生率与目前孕期
中国医科大学博士学位论文有 2 个和 3 个研究纳入了喘息和哮喘与产前 PM2.5暴露之间的关系评估（结果见表 1-2 和表 1-3），结果均无统计学意义（OR=1.4, 95% CI=0.97-2.03, I2=37.6%;OR=1, 95% CI= 0.97-1.03, I2=70.7%）。一个波兰的队列研究 Jedrychowski WA et al(2009)发现 PM2.5暴露对于儿童期哮喘的影响非常微弱。3.4.4 孕期 SO2暴露的风险有4个研究评估了产前SO2暴露与儿童期哮喘发病之间的关系（见表1-3）。合并分析结果发现产前 SO2暴露对儿童期哮喘的影响是无统计学意义的正相关关系（OR=1.02, 95%CI=0.98-1.07, I2=62.8%）（见图 1-3）。排除其中一个 6-10 岁儿童的研究外，合并分析结果有统计学意义，且无异质性（OR=1.03, 95%CI=(1.02,1.05), I2=0.0%），这也表明产前 SO2暴露与 0-5 岁儿童哮喘发病率的增加有关。
【参考文献】
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3 张昊;杭州市大气污染与儿童哮喘的相关性研究[D];浙江工商大学;2015年
本文编号：2847880
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