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目的:估计个体的基础上长期接触与交通有关的空气污染物和评估不良健康效应使用空气污染测量数据,结合地理信息系统(GIS)的数据和问卷调查数据。
方法:40测量网站在德国慕尼黑被选在收集颗粒物切断空气动力学直径2.5 50%µm (PM2.5)和测量2.5吸光度和二氧化氮(没有2)。GIS的变量(街道长度信息,家庭和人口密度和土地利用)收集慕尼黑市区和使用的多元线性回归模型预测与交通有关的空气污染物。这些模型也适用于两个同期出生的出生地址(德国婴儿营养干预研究(基尼系数)和生活方式的影响因素对免疫系统的发展和过敏症在东德和西德(LISA))在慕尼黑市区。出生时空气污染浓度之间的联系地址和1年和2年的呼吸道症状的发生率进行分析。
结果:下面的方法估计的接触点2.5下午,2.5吸光度,没有2得到:12.8μg / m3,1.7×10−5米−1和35.3μg / m3,分别。调整后的优势比(ORs)气喘、咳嗽没有感染,晚上干咳嗽,支气管哮喘、支气管炎和呼吸道感染表示积极的联想与交通有关的空气污染物。在控制了混杂因素,重要的污染物点之间的关联被发现2.5和打喷嚏、流鼻涕的鼻子塞在生命的第一年(或1.16,95%置信区间1.01 - 1.34)类似的效果观察连续第二年的生活。这些发现是类似于从我们以前的分析只能subcohort慕尼黑市。扩展的研究还显示显著影响打喷嚏,运行/塞鼻子。此外,发现之间没有明显关联2晚上和干咳(或支气管炎)在生命的第一年。变量“活靠近主要道路”(< 50米),分析了前内城队列与出生地址在慕尼黑,原来增加喘息和哮喘的风险/痉挛性阻塞性支气管炎。
结论:对哮喘和花粉热的影响随着年龄的增长受到确认,当这些结果可以更有效地评估。
- ATKIS、权威Topographic-Cartographic信息系统
- 基尼、德国婴儿营养干预研究
- GIS地理信息系统
- 丽莎,生活方式的影响因素对免疫系统的发展和过敏症在东德和西德
- RMSE,根均方误差
- TRAPCA,汽车空气污染和儿童哮喘
来自Altmetric.com的统计
- ATKIS、权威Topographic-Cartographic信息系统
- 基尼、德国婴儿营养干预研究
- GIS地理信息系统
- 丽莎,生活方式的影响因素对免疫系统的发展和过敏症在东德和西德
- RMSE,根均方误差
- TRAPCA,汽车空气污染和儿童哮喘
只有少量的研究,主要是在欧洲,调查了交通空气污染对人类健康的影响。有一个正在进行的讨论长期接触与交通有关的空气污染物,如慢性对呼吸健康的影响1 -3甚至死亡率一直在记录一些研究。4,5对健康的影响,最常见的调查与交通有关的空气污染物是可吸入颗粒物。
颗粒物的主要来源、交通大大有助于室外空气污染的总体效果。6虽然需要流行病学的研究,与交通有关的空气污染物的暴露评估问题是复杂的,需要考虑在进行调查之前的健康影响。汽车尾气排放,根据定义,发生在道路、居住靠近主要道路可能会接触到更高的浓度与交通有关的空气污染物和不良的健康影响的风险更高。几项研究已经表明较高的呼吸道疾病和症状和降低肺功能在居住靠近繁忙的道路。1,7,8日,9日,10日,11日,12日,13几项研究表明暴露于二氧化氮(没有2)14日,15和颗粒物质,16以及靠近高速公路,17与呼吸健康相关的症状。
一个强大的工具来评估个体暴露在汽车地理信息系统(GIS)的空气污染物的造型。GIS提供的方法捕获、存储、处理和显示空间数据。与自我报告的交通强度相比,GIS模型有很多优势。18日,19基于问卷的评估暴露于交通空气污染报告,例如,可以导致严重的误分类。因此,个人不得高估他们的社区的交通强度高,即使整个社区的交通负荷很低。
可视化模型可以从较大的地区还包括信息可通过考虑不同的缓冲区。到目前为止,只有少数研究结合地理数据和浓度测量计算个人接触。2,20 -22
框架的欧洲Union-funded交通空气污染和儿童哮喘(TRAPCA)项目,回归模型开发和应用到1756名儿童居住的住宅地址在慕尼黑,德国。2我们扩展我们现有的模型23慕尼黑市区,包括慕尼黑市和周边地区。使用扩展的研究这一地区人口的,我们测试了假说是否接触到越来越多的汽车引起的空气污染物在儿童发展中吸入剂过敏的风险更高,比在儿童哮喘或其他慢性呼吸道疾病与低风险。
在这项研究中,我们基于gis技术开发的回归模型对颗粒物切断空气动力学直径2.5 50%µm (PM2.5),点2.5吸光度,没有2慕尼黑市区和应用这些模型的住宅地址两个同期出生的成员。此外,我们分析了协会之间的接触与交通有关的空气污染物,生活接近2年的主要道路和健康影响生活。
材料和方法
研究人口和面积
与我们的数据,我们估计孩子的接触与交通有关的空气污染物从两个前瞻性出生队列研究(德国婴儿营养干预研究(基尼系数)和生活方式的影响因素对免疫系统的发展和过敏症在东德和西德(LISA))在慕尼黑市区。设计的详细描述这些队列研究已经发表在其他地方。24日,25
简单地说,5991年的基尼出生队列由健康的新生儿,在慕尼黑和Wesel招募的2300名儿童(图1)。住在慕尼黑市区。丽莎出生队列由3097名儿童从慕尼黑,莱比锡Wesel和坏Honnef,其中1286个孩子住在慕尼黑市区。TRAPCA II包括慕尼黑同期出生的3586名儿童从基尼和丽莎研究居住在慕尼黑市区。没有GIS数据用于11个孩子。因此,最终的出生队列包括3577名儿童。与前者相比TRAPCA我研究队列(n = 1756),2,3研究区域的扩展研究人群的儿童的数量翻了一番。
德国婴儿营养干预研究(基尼系数)和生活方式的影响因素对免疫系统的发展和过敏症在东德和西德(LISA)同期出生在慕尼黑市区。
原TRAPCA研究在慕尼黑,巴伐利亚的首都,南部的德国。2005年12月,慕尼黑有人口约129万居民26占地面积310公里2。后,包括周围的郊区(农村慕尼黑,Ebersberg Furstenfeldbruck,施塔恩贝格Freising,埃尔丁和达豪集中营),覆盖面积约1200公里2。
测量站点的位置
总共40测量网站在慕尼黑被选中。按照TRAPCA协议和更好地评估我们的接触相关的出生队列,南方的一半位于特定的慕尼黑,绝大多数(n = 25)的网站。所有网站都分为交通(n = 17)和背景(n = 23)的网站。背景和交通站点被定义为站点没有明显的燃烧或颗粒物来源(行业、建筑、供热厂等)在一个半径50米。此外,背景网站并不位于50米的繁忙的街道上携带> 3000辆/天,而交通网站通常是附近的繁忙的街道上。27中值取样器高度是2米(其中男童米)。更多细节关于TRAPCA网站描述已经在其他地方发表。27日,28
空气污染测量
所有颗粒物和没有2测量了两周的间隔期间1999年3月至2000年7月。采样周期是大约14天,在此期间,空气采样每2 h总共15分钟每个采样周期大约42小时。四个在每个测量的40个网站,以便在每个赛季每个站点测量一次。
粒子被收集在安德森聚四氟乙烯膜过滤器(37毫米直径、孔隙大小2μm)使用哈佛撞(空气诊断&工程,那不勒斯,缅因州,美国)收集点2.5所述的地方。27空气采样每2 h总共15分钟每个采样周期大约42小时。泵流量将10 l / min,和抽样流测量之前和之后的每一个采样周期。集合时间记录的电子计时器。更多细节,请参阅布劳尔等。2
反射率测量是由风险评估科学研究所实验室在荷兰与烟污点反射计(模型43岁的扩散系统大红人,伦敦,英国)。没有2浓度是衡量Palmes管和管为亚硝酸盐离子色谱分析所描述的其他地方。29日
地理信息
年平均空气污染浓度计算和GIS相关的变量。GIS的变量,我们应用不同半径的缓冲区。地理变量都是收集和储存使用弧GIS 9.1(美国,美国加州雷德兰兹)。
四个主要的GIS变量被定义:距离街道,街段的长度,和家庭人口密度和土地利用。这些变量获得如下。
道路网络中,我们使用一个shapefile type街(3101)的权威Topographic-Cartographic信息系统(ATKIS)数字景观模型在慕尼黑巴伐利亚调查办公室。ATKIS是一种常见的工程调查政府的德意志联邦共和国。数字数据库提供的ATKIS景观和地形。对象的“真实”世界,如道路、河流或林地,一直存储在数字景观模型。这shapefile,然而,不包含交通强度,但以下水平的道路被分类:高速公路(高速公路),联邦公路(Bundesstrasse)国道(Staatsstrasse),县道(Kreisstrasse)和农村道路(Gemeindestrasse)。街道上的分类是指官方在德国街头分类。高速公路是为了携带大量的流量没有任何一般的速度限制。他们通常是与两个或两个以上的双车道道路车道在每个方向。联邦道路,然而,通过德国几个州长途道路,但一般限速为100公里/小时。国道的交通或多或少的在德国的不同状态,因此经常低于联邦道路。 County roads are mainly built for the traffic between cities and villages in the different districts. Rural roads are built and maintained by the communities, and are thus quite small roads, mainly in villages or little towns.
因此,总街在每个缓冲区的长度可以计算求和。距离计算以最短的距离测量网站。
交通数据,循环缓冲区的半径50,100,250,500,1000,2500和5000创建坐标和分割的道路网络。因此,街段的长度可以添加。
我们获得的人口信息(居民和家庭的数量在每一个邮政编码区域在巴伐利亚)从公司婴儿GEOdaten(德国波恩)。这些数据都拥有2003年12月。作为人口和家庭数据密度只给每个邮政编码区域,邮政编码区域的比例,比例的人口和家庭数量,分别计算每个缓冲区。因此,缓冲区需要分割的邮政编码区域。面积加权平均人口和家庭的每一个缓冲区计算,和被称为人口和家庭密度。
土地利用信息是获得100米网格从CORINE(信息环境的协调,哥本哈根,丹麦)土地覆盖。这个数据库描述了44类、植被和土地利用,最低25公顷的映射元素。因此,产量好现有植被的空间分辨率大欧洲的一部分。30.31日图像被地球观测卫星用于收购获得土地覆盖信息。
特征的测量位置和地址来自原始地理数据通过计算总统计某社区。我们计算的土地覆盖因素不同的缓冲区SAVIAH研究相似。20.32此外,我们获得以下土地利用信息类:人工表面,农业地区,森林和半自然的地区,湿地和水体。
Gauss-Kruger坐标系作为地理特征的空间参考。的坐标测量站点和群组地址由巴伐利亚的地理编码测量办公室,慕尼黑。
暴露评估
这不是可行的衡量个人暴露于空气污染与交通有关的2下午,2.5和点2.5对所有研究对象吸光度,暴露建模使用。随着测量在不同时期,40个网站被背景浓度变化引起的颞组件必须消除的测量,由差分法来完成。
我们分析了GIS独立变量之间的关系和40年平均空气污染浓度测量网站通过多元线性回归模型。回归暴露模型提供特定的潜在的在这一领域,涉及最小二乘回归技术为污染物生成预测模型基于测量数据和外源信息。20.
数据相关输入变量计算一系列的缓冲区(50 - 5000)在每个测量站点。
首先,我们计算不同模型的四个主要集独立变量包括不同的缓冲区大小。然后,我们选择最相关的空间尺度上分别进入所有的缓冲区大小,然后确定的百分比变化来解释。最高的缓冲区调整R2被选中。接下来,我们建立了回归模型包括最具影响力的变量使用最相关的缓冲区尺度从所有的变量集。最后,我们仔细检查了这些模型是否可以进一步提高了进入地理变量。
问卷调查数据
健康状况和潜在的混杂变量的数据都是通过问卷调查所完成的父母。丽莎群组成员出生时收到一份调查问卷,然后每6个月,而基尼队列的父母每年回答一份调查问卷。
统计分析
连续变量的相关性评估的皮尔森相关系数(r)。线性回归模型的适应是由变化的百分比(r解释道2)。
我们使用交叉验证过程评估暴露模型基于测量的精度从40个网站和GIS变量。预测误差是表示为根均方误差(RMSE),计算平方根的平方之和所观察到的差异集中在网站我和预测浓度在网站我的模型我没有网站。
我们测试了暴露和健康结果之间的关系由多个逻辑回归,对潜在的混杂因素调整。个人使用混杂因素,已确定在我们之前的研究中,3如性别、父母的特异反应性、母性教育、兄弟姐妹,家里环境烟草烟雾,用天然气做饭,家里潮湿,室内模具和养宠物。此外,我们看着生活之间的关系接近主要道路和健康的影响。截止为变量的“生活接近主要的道路”是50米。这是基于假设空气污染的最大贡献从大型街道预计在很短的距离。
所有的优势比(ORs)提出了对四分位范围增加空气污染浓度。意义被定义为一个双边α-level为5%,因此,95%置信区间(CIs)。所有使用SAS V.8.02进行统计分析。
结果
研究人群
预测模型应用到所有3577名儿童。数据为3129名儿童被呼吸系统健康的影响可以在1年的年龄。表1总结了终生数据大相径庭。没有重大分歧患病率军团从慕尼黑市区和慕尼黑之间的城市。图2显示了地理位置扩展TRAPCA II组的慕尼黑市区。TRAPCA我群,一直局限于慕尼黑市也显示。
同期出生的地理位置。
地理数据
表2显示了连续预测变量的均值和范围测量网站(n = 40)和同期出生的(n = 3577)。我们把街段的长度作为交通负载指标。因此,交通负荷平均低地址的出生人数比测量网站。相比之下,农村公路的交通生成类似的测量位置和住宅地址基尼和丽莎的孩子生活在慕尼黑市区。
的家庭和人口密度更高的测量位置比研究人口的地址。不同的预测变量之间的相关性一般可以减少使用环缓冲区(如家庭密度之间的缓冲25和100米)。
至于TRAPCA我模型,和家庭人口密度在空间尺度上都高度相关(r > 0.8)。街上的长度不同的街道和人口密度相同的缓冲区,然而,适度相关(−0.25 < r < 0.5)。
接触模型
表3给出了队列的最后GIS模型用于计算曝光。计算接触模型,只有那些变量在测量网站和使用的队列地址。
对点2.5和点2.5吸光度,我们发现最好的模型只有四个解释变量,而对于其他模型,预测需要达到最合适。模型的进一步扩展将会导致更多的难以置信系数调整甚至更小的值R2。
在所有的三个模型,土地覆盖率是一个强有力的预测。家庭或获得了相同的结果,而人口密度,这是包含在所有的模型与一个大的缓冲区(2500 - 5000)。
在我们之前的分析局限于慕尼黑市,2,3我们获得了几乎相同的模型适合2预测模型(R2= 0.51v0.62在前面分析);对点2.5质量和吸光度,前一个模型解释了更多的变异比这里开发的模型(R2= 0.56v0.36和0.67v分别为0.47)。
获取信息的有效性模型,我们使用了交叉验证方法。的平方根RMSE是0.46×10−5/ m点2.5吸光度,1.48μg / m3对点2.5和9.51μg / m3没有2。TRAPCA我模型,点的值2.5也没有2约低了50%左右。RMSE背景网站点较低2.5和点2.5吸光度比交通站点,但不是没有2。
接触模型应用到出生地址
前面描述的风险模型被应用于孩子的出生家庭住址评估交通空气污染浓度在孩子们的家园。所有地址的孩子必须地理编码,和所有的孩子一样的GIS数据回归模型中使用了收集。
表4给出了分布的估计风险敞口为慕尼黑市区空气污染与交通有关的扩展模型。
接触的空间变化与交通有关的空气污染评估与TRAPCA我和TRAPCA II模型是相似的;孩子们活到市中心越近,越暴露在空气中污染物。的点的估计空气污染物是相似的2.5吸光度。没有2和点2.5与扩展模型,我们记录了更高的价值。没有2之间的相关性估计,从新旧模型是弱(r = 0.29);点的相关性2.5和点2.5吸光度是温和(r = 0.51, 0.56)。
新模型的估计,风险点2.5下午,2.5吸光度,没有2慕尼黑市区的范围从6.8到15.3μg / m3,从1.3到3.2×10−5从19.4到71.7 / m和μg / m3,分别。
对我们的研究对象,我们发现适度的估计水平没有相关性2和点2.5吸光度(r = 0.59)。点的水平2.5和点2.5吸光度,没有2和点2.5是弱相关(r = 0.49, 0.45)。
环境暴露于空气污染物和症状之间的关系
表5给出了接触空气污染物和呼吸道症状之间的关系。在控制了混杂因素,重大协会发现污染物之间的第一年2.5和打喷嚏、流鼻涕的鼻子不通气(或1.16,95%可信区间1.01到1.34)和点之间2.5吸光度和打喷嚏、流鼻涕的鼻子不通气(或1.30 95%可信区间1.03到1.65)。我们观察到类似的影响生活的第二年。此外,之间的联系没有2晚上和干咳嗽,没有2和支气管炎,我们发现显著影响生活的第一年。
图3显示了水平的提高2与患病率的增加呼吸道健康有关的症状。风险估计的扩展的模型(TRAPCA II)慕尼黑市最宽的CIs。在第二年的生活中,队列的影响成为重要的儿童生活在慕尼黑市区。我们发现积极联系打喷嚏、流/水塞鼻子,喘息也没有2第一和第二年慕尼黑郊区的生活,从而为慕尼黑市区。慕尼黑市中心,这些影响是降低的。
调整口服补液盐和95%独联体和呼吸道症状四分位范围增加二氧化氮为生命的第一年(上)和第二年的生活(底部)。TRAPCA,汽车空气污染和儿童哮喘。
讨论
本研究解决两个有挑战性的主题:细化模型为交通有关空气污染对我们的出生地址和健康影响的分析与建模相关风险点2.5下午,2.5吸光度,没有2。第一个任务,我们开发了回归模型减少池的慕尼黑市区GIS变量。包括土地利用数据,我们增加了R2我们的模型。然而,他们的比例差异没有达到R2在我们之前的研究中获得的。3在这里,我们没有使用数据在交通方面,这可能是主要的原因,最近的模型有一个稍低。
类似于在北莱茵威斯特法伦州进行的一项研究中,德国,22我们发现更小的和更大的空间尺度上的组合形式良好的预测模型的基础。作为我们的研究区域包括农村和城市地区,大规模的预测(2500 - 5000)是必要的,和变量在这些缓冲区是预测。在前面TRAPCA研究中,23变量描述交通强度比描述似乎有更大的解释力距离附近的道路。扩展模型,我们得到的信息只有街上类型代表交通强度,这意味着我们的模型可以改善时可用的额外信息。人口和家庭密度代表人类活动的总体水平附近的一个监测站点。他们与交通量增加有关,因此汽车尾气排放增加。家庭密度空间大的规模是预测点2.5吸光度,没有2。
回归建模技术有一个很大的缺点:重大的发展,但环境难以置信的接触模型。出于这个原因,我们没有我们的模型扩展到超过四个变量即使我们可以增加了R2,以避免违反直觉的变量的包容,我们不包括变量的系数不是一个有意义的方向。
基于gis技术的模型评估交通相关空气污染物,比如点2.5质量,点2.5吸光度,没有2。然而,还有其他的排放来源除了交通外,包括一氧化碳或有机化合物,不受我们的回归模型,模拟污染物可能不是高度相关。另一个限制是推断从室外污染个人接触。像德国这样的国家,人们往往花费大部分时间在室内。美国一项研究报道,户外的浓度2解释只有9 - 12%浓度的变化来衡量个人显示器。33因此,户外不2交通是一个指标,而不是一种有毒物质。4
原TRAPCA暴露评估的研究是设计城市慕尼黑。然而,我们扩展现有的模型2慕尼黑的郊区,这可能会限制孩子们远离城市中心。因此,模型更可靠的慕尼黑市比慕尼黑的环境。在郊区,我们没有任何测量,到目前为止,我们可以验证我们的模型。估计风险敞口从扩展模型只有适度与估计的风险敞口从旧的模型。2不同的空气污染物与原TRAPCA估计模型是高度相关的21(r > 0.95),与估计与扩展模型(r = 0.37 - -0.59)。因此,原因可能是这一事实为新模型中,我们使用不同的预测变量,这可能包括空气污染物的差异更好。
尽管有这些限制,这暴露评估结果良好的预测新方法。这个模型可以较简单的方法的例子,距离最近的路14日,17日,34或自我报告的交通强度。35 -37正如先前所显示的,18基于gis技术有优势造型而造型使用自我报告的交通强度。我们研究的力量,尽管基于gis技术的模型,我们也考虑到距离主要道路。这是一个强有力的方法来评估呼吸健康症状和交通之间的联系,这在地区范围内运作。基于gis技术作为我们的模型主要包括大规模预测,我们可以更好地确定当地协会利用距离主要道路。
在第二部分的研究中,我们认为模仿风险之间的关联与交通有关的空气污染物和呼吸道健康的影响。出于这个原因,我们使用相同的方法在格林等3并没有调整多个测试。我们发现重要的点之间的关联2.5下午,2.5吸光度和打喷嚏流鼻涕的/塞鼻子。晚上的报道干咳和哮喘有关没有被发现2在第一年的生活。连续第二年的生活,我们无法确认这些发现。一个原因可能是,孩子在生命的第一年对呼吸道健康的症状更敏感比第二年的生活。与我们之前的研究相比,3大多数的趋势效应估计可以证实。然而,不同的结果是显著的。更大的人口研究,干咳晚上并不重要。格林等3表示,积极联系空气污染的原因和干咳后来开发的吸入剂过敏,哮喘和慢性呼吸道条件还不清楚。这需要在老年人群的调查,当哮喘和过敏性鼻炎更好的诊断。此外,在我们之前的研究中,3分层性分析显示,男性比女性更强的影响。使用队列从慕尼黑市区,我们无法证实这些发现。相比之下,我们发现在女性比男性更强的效果,类似于荷兰的研究。17图3中清楚地表明,考虑到更大的群体的慕尼黑市区,一些影响改变(例如,喘息)。呼吸道感染效应估计和晚上干咳,然而,保持稳定的独立评估暴露于污染物的方法。这可能表明,喘息在农村地区更为普遍在我们的研究区域与市中心(表1)。
政策影响
基于地理信息系统的回归模型对交通污染物可吸入颗粒物切断空气动力学直径2.5 50%µm (PM2.5),点2.5吸光度和二氧化氮进行计算,并申请了3577儿童生活在慕尼黑市区。
第一次在与交通有关的空气污染和儿童哮喘的研究中,变量“活靠近主要道路”,这证明增加喘息和哮喘的风险/痉挛性阻塞性支气管炎,进行了分析。
在瑞士的一项研究中,38积极的关系暴露于室外2在0 - 5岁儿童和呼吸道症状。关于晚上干咳,在我们的研究中最高没有影响2。呼吸道症状的持续时间增加而增加的没有水平2在另一项研究中被发现。39
柴油机排气微粒的标志,我们测量的点2.5吸光度。然而,我们无法区分重型和轻型车辆。多项研究表明,卡车,通常与柴油燃料在德国,可以降低肺功能和慢性呼吸道症状的患病率增加。7,17通过计算呼吸健康症状和距离之间的口服补液盐主要道路,本研究能够解决这些影响。
棘手的等11发现,靠近交通在住所的位置与被诊断为哮喘作为一个年轻的孩子在安克雷奇,阿拉斯加,美国。5 - 7岁的儿童,这些发现不完全具有可比性,但建议基尼和丽莎的孩子应该看当他们老了。
Van Vliet等17显示,孩子住在荷兰的主要高速公路附近有呼吸道症状的患病率增加。更高协会报道儿童生活周围100米缓冲区内的高速公路比儿童生活更远。这些发现被另一个荷兰研究证实。7
环境流行病学领域,有很多关于这个话题的研究,但是他们使用不同的工具进行暴露评估或确定孩子的症状。因此,我们相信,这个研究基于单独的暴露评估和questionnaire-derived信息有助于我们知识的不良健康影响和汽车空气污染物。
结论
我们开发了回归模型来估计个体水平的长期接触点2.5下午,2.5吸光度,没有2在慕尼黑市区3577名儿童。进一步,我们发现之间的联系接触与交通有关的空气污染物和打喷嚏的症状。生活的影响接近主要道路(< 50米)喘息和哮喘/痉挛性阻塞性支气管炎。协会是根据出生的结果在我们收集的数据队列1和2岁,这些研究结果只是初步迹象,随着年龄的增长受到确认,当大多数的结果能更准确诊断。
引用
脚注
网上发布的第一个2006年8月15日
利益冲突:没有宣布。