摘要
关于长期暴露于室外空气污染对儿童呼吸道症状流行率和肺功能的影响的研究得出了不同的结果,部分与研究设计、暴露评估、混杂物选择和数据分析的差异有关。
我们收集了来自12个国家的可比横断面研究的45000名>儿童的呼吸健康和暴露数据。选取了11个呼吸道症状,并对其提出了可比问题。对大约一半的儿童进行了肺活量测定。空气污染暴露的主要特征是空气动力学直径50%为10 μm (PM)的颗粒物的年平均浓度10),在研究范围内的固定地点量度。
平均PM之间存在积极联系10浓度和痰流行率(OR每10 μg·m−3.1.15, 95% CI 1.02-1.30)、花粉热(OR 1.20, 95% CI 0.99-1.46)、支气管炎(OR 1.08, 95% CI 0.98-1.19)、早晨咳嗽(OR 1.15, 95% CI 1.02-1.29)和夜间咳嗽(OR 1.13, 95% CI 0.98-1.29)。与确诊的哮喘或哮喘症状没有关联。点10在所有研究中与肺功能均无关联。
我们的研究进一步证明,长期暴露在以PM浓度为特征的室外空气污染中10,会增加呼吸道症状。
室外空气污染的短期增加与呼吸道症状和暂时性肺功能下降有关[1.,2.].世界各地的研究都调查了长期暴露于室外空气污染对儿童呼吸道症状流行率和肺功能的影响[3.–15].有关症状的结果好坏参半,有更多证据表明室外空气污染对支气管炎或咳嗽、痰等症状的显著影响大于对哮喘或哮喘症状(如喘息)的显著影响。儿童肺功能的横断面研究结果也参差不齐[14].几项前瞻性研究记录了室外空气污染对肺功能发育的显著影响,如。加州儿童的健康研究[14,15].空气污染与肺功能之间相关性的一些不一致可能是由于研究设计的差异[14].研究区域不同(社区之间的空气污染暴露对比与在一个社区内)、测量的污染物(颗粒物、二氧化硫、二氧化氮和臭氧)、症状问题的措辞、研究人群(基于人群或高风险人群)、潜在混杂因素的纳入和统计方法。颗粒物空气污染已经用各种指数来表示,包括总悬浮颗粒物(TSP), 50%的空气动力学直径为10 μm (PM)的颗粒物10)或2.5μm(PM2.5).一些研究报告估计空气污染对女性肺功能的影响更高[7.,12,但目前的证据尚不令人信服[14].在儿童健康研究中,空气污染对男性症状的影响更大[8.,而对肺功能的影响在女性中更强[7.].在单个研究中解释亚组分析是困难的,因为检测显著相互作用的能力是有限的。
为了克服其中一些缺点,“污染与青年”项目收集了来自12个国家关于儿童呼吸健康的可比横断面研究的58,561名儿童的健康和暴露数据。汇集原始数据可以协调数据分析和混杂因素的定义,追求最初没有解决的研究问题,并包括未发表的研究。我们进一步利用大数据集评估效果修正,比单一研究更精确。我们已经发表了户外NO2.五项PATY研究的一个子集中的呼吸系统症状2.曝光数据(16].在本文中,我们研究了环境细颗粒物(PM)之间的联系10),以及呼吸症状和肺功能的流行率。
方法
研究设计
寻求儿童横断面研究,通过问卷调查评估呼吸道症状和个体危险因素,包括咳嗽和喘息作为结果,并允许计算研究区域的年平均颗粒物测量值。我们纳入了所有在研究开始时可用的横断面研究。从美国和荷兰,我们只包括最近和最大的研究,不包括六个城市和六个学校的研究[14].表1描述对本文有贡献的研究。有关个别研究的更多详情可在其他地方查阅[4.,10,11,13,16,18–20.].来自俄罗斯、中欧和东欧以及意大利的研究此前没有用英语发表空气污染分析结果。研究区域的大小差别很大。奥地利和捷克的研究是在一个城市进行的,而北美的研究包括美国和加拿大的一个非常大的区域。因此,我们预期一些效应的异质性,这在分析中被考虑在内。所有研究都获得了相关医学伦理委员会的许可。
健康数据
原始问卷被翻译成英文,并仔细检查措辞的可比性。11类似症状的结果发现:喘息在过去12个月中,哮喘,支气管炎在过去12个月中,痰,夜间干咳在过去12个月里,早上咳嗽在过去12个月里,对吸入性过敏原的敏感性,花粉热,发痒的皮疹,吵醒喘息在过去12个月里,对宠物过敏。所有研究中症状问题的确切措辞以前都有报道[21].
几项研究也进行了肺活量测量(表1).所有研究使用的设备都符合1987年美国胸科协会(ATS)标准或1993年欧洲呼吸学会(ERS)标准。188bet官网地址肺活量测定采用1987年ATS方案(北美、德国和奥地利研究)或1993年ERS方案(CESAR研究和荷兰)。更多详情已于先前公布[17].主要肺功能指标为用力肺活量(FVC)、1秒用力呼气量(FEV)1.)、峰值呼气流量和25-75% FVC (FEF)时的强迫呼气流量25 - 75%).
暴露评估方法
主要的风险敞口是PM的年平均浓度10在相应的研究区域。气态污染物的数据没有2.所以2.也得到了。在所有研究中,在研究区域的固定监测部位测量空气污染浓度。为了评估监测网站和监测方法的可比性,与研究的调查人员讨论了标准问卷(在线补充材料页面2和3以及表S1和S2)。简而言之,PM.10在瑞士的哈佛撞击器研究、CESAR研究以及俄罗斯和北美直接测量。在荷兰、奥地利和德国,颗粒物测量值转换为重量法PM10在研究区域使用标准颗粒物采样器进行同步测量。在意大利的研究中,使用了多种颗粒物监测方法,与标准PM的协同定位不足10设备允许计算一个一致的PM10浓度。评价进一步导致对原来的接触估计作了一些修改,并由于监测场址不具代表性而排除了一些地区(在线补充材料第2和3页)。
数据分析
先天的,我们评估,不能利用国家之间的空气污染暴露对比,因为语言差异和(未经测量的)主要风险因素可能是健康结果(特别是症状)的更主要决定因素。因此,采用了两阶段分析方法。在第一阶段,研究特定的PM10用logistic回归估计症状和线性回归估计肺功能的影响。这种方法还具有PM的系统性差异的优势10取样器在研究之间的表现不影响结果。区域级随机截距被纳入研究区域内的聚类。CESAR的研究在五个国家进行,虽然使用了常见的方法,但对每个国家进行了分析。在第二阶段,使用STATA (StataCorp, College Station, TX, USA) metan命令进行效应估计和标准误差的元分析,获得平均估计和测量和科克伦卡方检验的异质性。对这一平均值及其置信区间的估计考虑了研究之间的影响差异和研究特定估计的不确定性[22].在第一阶段,我们控制了年龄、性别、母亲教育、父亲教育、家庭拥挤、当前父母吸烟、母亲怀孕期间吸烟、燃气烹饪、未排气的燃气/油/煤油加热器、霉菌、国籍、出生顺序和“曾经养过宠物”[16].肺功能分析另外调整为年龄,高度,重量,技术人员,仪器,检测季节以及试验日期的仪器。肺功能变量的自然对数用作因变量,以允许与人类测量变量的非正常分布和非线性关联[17].年龄、体重和身高的自然对数(用相互作用的术语区分性别)被纳入北美研究后作为预测因素[13].我们进一步计算了FVC、FEV的预测值1.和FEF25 - 75%使用最近发布的预测方程,并在附加分析中使用%预测肺功能作为因变量[23].
元回归评估了研究特定估计值和研究特征之间的相关性。这些先天的-定义的估计间异质性的潜在来源是研究期间、设计类型(城市间、城市内或混合设计)、监测站位置、幼龄儿童比例(6-8岁)、研究区域的问卷数据变异性、高回复率(>80%)和研究区域的回复率变异性。
亚组分析在第一阶段进行,以评估个体受试者特征作为异质性来源。我们根据性别、年龄、喘息报告和敏感性(后者仅针对肺功能)进行分层。
所有分析均使用STATA version 8 (StatCorp)进行。
结果
空气污染与呼吸道症状的关系
关于PM的11项研究提供了数据10和症状(表1).最高的点10在中欧和东欧地区进行了测量。在北美和瑞士的研究中,浓度范围最大(最大值与最小值之比大于2)(图1).
45,788名儿童获得了关于健康和协变量的完整信息。大约三分之一的孩子来自北美的研究(表2).不同国家之间的症状流行率存在多重差异,可能部分与文化差异和问题措辞的细微差异有关。
调整混杂因素后,PM10与痰和晨咳显著相关(表3和图2).点之间的联系10医生诊断为支气管炎、夜间咳嗽和花粉热。大多数结果在研究特定估计之间发现了显著的异质性。最一致的模式被发现在痰和花粉热,大多数研究特定的效果估计要么是积极的或轻微的负面(图2).对于支气管炎和两个咳嗽变量,均发现了积极和消极影响评估。哮喘的诊断、喘息症状和被喘息惊醒与PM无关10.在研究水平下,Meta回归无法确定观察到的效果估计的异质性。表S3显示了症状痰的数据。
两种污染物模型用于显示(边界)与可吸入颗粒物显著相关的症状10在单一污染物模型中(表4).调整了这么2.对首相影响不大10除支气管炎外的效果估计,显示大幅下降(单与下午两个污染物10估计表4).调整不2.对首相影响不大10对支气管炎、痰、晨咳和花粉热的疗效估计。纳入NO后出现夜间咳嗽、吸入变应原敏感、发痒皮疹、对宠物过敏等症状2.下午,10效果估计降低了。NO年平均浓度之间的相关性(r)2.和点10≥10个研究区域的研究范围为0.48 ~ 0.84。所以之间的相关性2.和点10范围从0.36到0.82。
点10在研究人群中,男性和女性、年龄较小的儿童和年龄较大的儿童之间的效果估计没有显著差异(表S4)。花粉热和宠物过敏在年龄较大的儿童中更强,但与年龄较小的儿童之间的差异不显著。点的影响10在夜间咳嗽和对宠物过敏方面,男生明显强于女生,但差异无统计学意义。
空气污染与肺功能的关系
有效的肺功能数据为22,809名儿童(表S5)。大约60%的有效肺功能测试的儿童来自北美的研究。虽然在北美、德国、奥地利和荷兰的研究中,有效肺功能测试的儿童比例远远超过80%,但在四个CESAR研究国家中,这一比例在26%到60%之间。这与过早终止试验有关,导致FVC值过低。在除奥地利研究外的所有研究中,使用Stanojevic方程预测肺功能的平均百分比接近100。
平均而言,平均PM之间没有发现关联10研究区浓度及肺功能(图3).在个别研究中,发现肺功能的增加(斯洛伐克)和减少(北美和波兰)均随PM的增加而增加10.将CESAR国家从分析中删除并没有显著改变相关性(表S6)。使用最近的Stanojevic预测方程分析数据也没有发现PM之间的显著关联10肺功能(表S6)。
在PM方面没有显著差异10男性和女性或年龄较小和年龄较大的儿童之间的效果评估(表5).
讨论
统计上(边界)显著的正相关性发现PM10痰、晨咳、花粉热、支气管炎和夜间咳嗽的患病率。与诊断的哮喘和哮喘症状无关10效果估计在雄性和女性之间没有差异。点10与肺功能无关
我们这项研究的主要优势在于,从12个国家的研究中选取了大量的儿童(4.5万)。这降低了发现虚假关联的风险,例如,在单个研究中,在研究区域水平上未测量的混淆。大规模的研究也使得对亚组的分析更加精确。与研究的标准荟萃分析相比,我们的研究提供了几个优势,这与拥有所有可用研究的原始数据有关,而不仅仅是空气污染影响估计。首先,我们为通用分析选择端点,这些端点在措辞上被认为是足够相似的。其次,使用相同的数据分析程序,包括一组常见的混杂因素。第三,可以详细评估暴露数据收集的可比性,这导致一些研究领域从流行病学分析中删除。最后,分析中还包括了一些未发表的研究。
与以往研究的比较
我们发现PM之间有重要的联系10和呼吸道症状以及与肺功能无关联的研究与哈佛大学六城研究和德国的两项研究一致,这两项研究不在当前的分析中[3.,9,24].相比之下,PATE研究中未包含的其他研究确实发现长期平均空气污染暴露和肺功能之间的关联[14].在PATY研究中,大型北美研究发现肺功能和支气管炎都有关联[13],而荷兰、德国和CESAR研究[5.,10,18没有发现肺功能相关。
空气污染的影响可能过于温和,无法反映在肺功能的可检测的变化上。与肺功能最大缺陷相关的哮喘症状也与室外空气污染无关。或者,在分析症状和肺功能时的不同偏差可以解释这些不一致。首先,空气污染对肺功能的典型小影响可能被一些因素掩盖了,例如技术人员指导和判断的变化、仪器、仪器校准的微妙变化、短期天气因素和(过去的)感染[10].在CESAR研究中,尽管有严格的质量保证/质量控制方案,但只有小于50%的儿童获得了高质量的检测。然而,将CESAR研究国家排除在分析之外并没有改变我们的结果。其次,症状的报告偏差可能解释了一些研究中的积极联系,这些研究中孩子的父母意识到高空气污染暴露。这是一种不太可能的解释,尤其是在北美的研究中,所有被纳入的城市都没有受到当地污染源的严重污染,而在荷兰的研究中,所有学校都位于距离主要道路400米以内的地方。与支气管炎而非哮喘相关的模式也使报告偏倚不太可能。第三,肺功能数据只适用于较小的儿童群体,但由于汇集了大量儿童数据,估计的肺功能效应的精度较好。四是污染水平中等。空气污染在较高污染水平时可能影响肺功能,例如在许多发展中国家。在污染严重的墨西哥城进行的纵向研究支持这一观点[14].第五,肺活量测定是按照现在更新的指南进行的。测试性能的更新可能不足以解释我们研究中缺乏整体关联。我们进一步表明,使用最近的肺测量预测方程也没有导致PM之间的关联10和肺功能。最后,我们只包括了横断面研究。一些前瞻性研究发现空气污染和肺功能增长之间存在关联,尽管奥地利的一系列研究没有发现颗粒物的一致影响[14].
非均质性的影响
尽管努力以相似的措辞选择症状,并协调混杂数据和数据分析,但症状和肺功能国家特异性效应估计均存在显著异质性。先天的-定义的研究水平因素不能解释这种异质性,可能与相对较少的研究有关。研究设计的差异可能导致了观察到的异质性。其中六项研究评估了社区之间的暴露对比(瑞士、德国、北美、波兰、匈牙利和保加利亚),两项研究评估了社区内的暴露对比(奥地利和捷克共和国),其余三项研究的暴露对比来自社区之间和社区内的混合对比。主要的常见暴露变量是PM10在不同的研究中可能代表不同的空气污染混合物,长距离输送的颗粒仅在群落成分和新排放(超细)之间的研究中起作用在城市内研究中,颗粒物对对比度的影响更大。然而,在所有研究中,机动交通排放的颗粒物对暴露对比度都有影响。在PATY研究中,对于交通暴露成分强的研究,没有一致的更强影响模式。
我们没有发现男性和女性在症状或肺功能方面的效果评估有任何差异。在以前的单一研究中,在一些研究中,女性的效果更强[7.,12和其他研究中的男性[8.].
限制
虽然在瑞士、俄罗斯、荷兰和北美,研究区域的数量相当多,但在我们的一些研究中,研究区域的数量较少是一个限制(≥10).
PM的年平均浓度10是PATY研究中的主要暴露变量。我们还评估了NO2.所以2.作为代表城市空气污染混合物的污染物,但多污染物数据的研究数量有限。因此,有能力评估PM的效果10不受气体污染物的影响。两种污染物模型很难解释,特别是当同一污染源同时影响两种污染物时,就像PM的情况一样10也没有2.,机动交通是其中一个重要来源。我们不能排除其他污染物,如煤烟或颗粒物质的元素碳含量或超细颗粒浓度与健康结果的相关性更强。
若干研究已在精细空间尺度(< 100-300米)评估机动交通排放指标[6.,10,12,24].我们的中央监测数据并没有反映出这些细微的空气污染变化。由于我们无法访问个别地址,我们无法生成住宅地址的个别暴露估计。因此,我们的研究没有提供关于主要交通排放的作用的信息。虽然这是一个局限性,但比较各社区平均浓度的研究仍然有价值,因为它们可以估计更老的污染混合物的潜在健康影响。此外,很大一部分人口并不直接住在主要道路上。个人监测研究显示,人口的平均个人暴露程度与在社区中心地点量度的室外空气污染水平密切相关[25].对于个体受试者,可能发生从人口平均值的暴露的差异。但是,大部分测量误差可能是Berkson错误,这通常不会导致偏见[26].最后,瑞士SAPALDIA(瑞士成人空气污染和肺病研究)和儿童健康研究报告了NO在社区内部和社区之间对比的影响2.接触对成人肺功能及儿童呼吸道症状的影响[7.,27,28].欧洲共同体呼吸健康调查中成人慢性支气管炎与代表交通流量的个体水平变量相关,但与中心水平变量(如中心地点PM)无关2.5浓度(29].然而,在那项研究中,社区之间的对比很大程度上是由于国家之间的差异,我们特别决定不评估这种对比,因为我们没有数据,可能会有太多的差异。尽管评估社区级污染很有价值,但评估近交通接触对健康的影响显然是有必要的。例如,有一些证据表明,儿童和成人的哮喘发病率可能与近交通接触有关,而与城市背景污染无关[30.].
总之,我们的研究为长期暴露于以PM浓度为特征的室外空气污染提供了证据10,与儿童呼吸道症状(痰和晨咳)增加有关。我们没有发现PM之间的联系10和肺功能,可能是由于适度的污染水平和研究的异质性。
致谢
这项研究是由T. Fletcher(伦敦卫生和热带医学院,伦敦,英国)协调的。
作者简介:G. Hoek:荷兰乌得勒支大学风险评估科学研究所(IRAS);S. Pattenden:伦敦卫生和热带医学学院,伦敦,英国;S. Willers:荷兰乌得勒支大学风险评估科学研究所(IRAS);T. Antova:环境卫生股,国家卫生和社会福利部,保加利亚索非亚;E. Fabianova:斯洛伐克班斯卡·比斯特里察地区公共卫生局;C. Braun-Fahrländer:瑞士热带和公共卫生研究所和巴塞尔大学,瑞士巴塞尔;F. Forastiere:美国手语罗马流行病学系,意大利罗马;U. Gehring:乌得勒支大学风险评估科学研究所(IRAS),荷兰乌得勒支;Helmholtz Zentrum München,流行病学研究所,Neuherberg,德国;H. Luttmann-Gibson:哈佛大学公共卫生学院环境卫生系,马萨诸塞州波士顿; L. Grize: Swiss Tropical and Public Health Institute and University of Basel, Basel, Switzerland; J. Heinrich: Helmholtz Zentrum München, Institute of Epidemiology, Neuherberg, Germany; D. Houthuijs: National Institute Public Health and the Environment (RIVM), Bilthoven, the Netherlands; N. Janssen: Institute for Risk Assessment Sciences (IRAS), Utrecht University, Utrecht and the National Institute Public Health and the Environment (RIVM), Bilthoven, the Netherlands; B. Katsnelson: Ural Regional Centre for Environmental Epidemiology, Ekaterinburg, Russia; A. Kosheleva: Ural Regional Centre for Environmental Epidemiology, Ekaterinburg, Russia; H. Moshammer: Institute of Environmental Health, Medical University of Vienna, Vienna, Austria; M. Neuberger: Institute of Environmental Health, Medical University of Vienna, Vienna, Austria; L. Privalova: Ural Regional Centre for Environmental Epidemiology, Ekaterinburg, Russia; P. Rudnai: National Institute of Environmental Health, "Fodor Jozsef" National Center for Public Health, Budapest, Hungary; F. Speizer: Dept of Environmental Health, Harvard School of Public Health, Boston, MA, USA; H. Slachtova: Institute of Public Health, Center of Health Services, Ostrava, Czech Republic; H. Tomaskova: Institute of Public Health, Center of Health Services, Ostrava, Czech Republic; R. Zlotkowska: Epidemiology Dept, Institute of Occupational Medicine and Environmental Health, Sosnowiec, Poland; and T. Fletcher: London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, UK.
脚注
这篇文章有补充资料可从www.www.qdcxjkg.com
支持声明
PATY研究由欧盟第五生活质量框架计划(合同号QLRT-2001-02544)资助。
兴趣表
没有宣布。
- 收到了2011年1月7日。
- 认可的2011年12月9日。
- ©2012人队