摘要
很少有研究调查汽车尾气与成年人哮喘新发病之间的关系。本前瞻性队列研究的目的是调查成年人哮喘累积发病率和哮喘发病与家庭车辆尾气浓度之间的关系。
从北欧群体包括在呼吸健康3个瑞典大城市的参与者构成了研究人群。曝光在每个参与者的家庭用分散模型计算。We also used <50 m distance to nearest major road as a more simple indicator of exposure. The adjusted model included 3,609 participants, of which 107 were classified as onset cases and 55 as true incident cases of asthma.
There was a positive association between asthma onset (odds ratio (OR) per 10 μg·m-3为1.46,95%可信区间(CI) 1.07 - -1.99)和哮喘事件(或每10μg·m-31.54,95%CI 1.00-2.36)和二氧化氮的水平(NO2),在对潜在的混杂因素进行调整后,其在统计上仍然显著。哮喘与NO的关系2不是由性别,花粉症或哮鸣音显著修改。患哮喘的风险也显著有关居住在靠近一条主要公路。
目前的研究表明,户外汽车尾气浓度的升高会增加成人哮喘发作和发病的风险。
空气污染对健康的负面影响是众所周知的,和以前的流行病学研究表明,无论心血管和呼吸系统住院,以及总死亡率,加大与空气污染水平提高1。
哮喘和哮喘症状的发生率增加了在过去几十年,而且是一个全球性的健康问题2。哮喘被认为是具有不同表型和空气污染多因素疾病已被认为是一个重要的因素。最近的研究表明,空气污染是关系到哮喘症状和入院治疗哮喘的患病率3-五。的关系,然而,是模糊的,因为有研究也显示出对哮喘的患病率没有关系6。先前的研究表明,与住得较远的儿童相比,住得较近的儿童患哮喘的几率更高7,8。空气污染对肺功能的不利影响也被证明9。然而,很少有研究调查了空气污染和哮喘的成年人中发病之间的关系。来自美国的一项研究,结果显示暴露于高浓度颗粒的成年人患哮喘的不显着的风险增加10,而瑞典的一项研究显示了相似的结果贴近生活的高流量水平的道路成人11。哮喘发病率与交通相关的空气污染一直没有得到很好的调查,主要是因为缺乏可用的前瞻性队列。人口队列的缺乏和暴露错误分类被认为是与交通相关的空气污染与呼吸系统健康影响相联系的两个重要缺点12。
早期关于交通相关的空气污染和健康影响的研究使用相对粗糙的暴露测量方法,通常是在城市一级,而最近的研究则试图提高暴露信息的空间分辨率7,11,13,14。高空间分辨率的曝光数据,需要车辆尾气时存在着较大的内城梯度污染水平。他们是必要的识别比较弱的影响,以及用于指定暴露 - 反应关系,以促进为此类资源影响评价。
本研究的目的是评估交通相关的空气污染水平和成人哮喘发病和发病病例累计数之间的关系。我们使用了前瞻性队列和验证气象分散模型来计算二氧化氮的水平(NO2)与每个参与者的家庭以外的高空间分辨率。We also used a distance <50 m from home to nearest major road with ≥8,000 vehicles per 24 h as a more simple measure of exposure.
方法
研究设计和主题
北欧呼吸健康(莱茵河)队列此前已被描述15。基本上,莱茵队列是基于人们接受欧洲共同体呼吸健康调查(ECRHS)内送出了第一轮筛选问卷随机抽样。问卷于1990年发出了和关于呼吸道症状,如喘息,哮喘和目前使用哮喘药物的攻击,包括问题。谁回答第一个问卷所有受试者随访问卷于1999年,是区分莱茵河队列从队列ECRHS,其中只有接受第一次调查参与者的子样本被列入后续的程序。莱茵队列包括五个北欧国家(爱沙尼亚,丹麦,冰岛,挪威和瑞典),每一个代表城市,其中使用三个城市瑞典除外(哥德堡,于默奥,和乌普萨拉)。在目前的研究中,我们使用了来自三个瑞典城市的结果。瑞典研究对象包括10800人参加,1945年和1973年之间出生的,从哥德堡,乌普萨拉和于默奥,后者是主城西博滕省南部的城市。
高危人群是那些对“你在过去12个月内是否曾发作哮喘”的问题回答为阴性的人。和“你现在有没有服用治疗哮喘的药物?”在第一次调查中,也有这些问题的答案,以及至少一个问题的答案“你有过哮喘吗?”或者“你曾经被医生诊断为哮喘吗?””被定义为哮喘的发病情况下观察到在随访期间,参与者必须对哮喘发作的负面的问题的答案在过去12个月和当前使用哮喘药物的调查中,紧随其后的是一个肯定的答复,至少有一个这些问题的后续,紧随其后的是一个肯定的答复,“你或者你有过哮喘吗?或者“你曾经被医生诊断为哮喘吗?”“除了起病哮喘的定义外,还采用了更严格的病例定义(偶发哮喘),即需要在随访期内报告起病哮喘症状的年龄,以便将其归类为病例。”
在列入队列每个参与者的家庭地址的中心点是地理坐标定位为X-和ÿ-庄园在瑞典坐标系(RT 90)下的坐标。哥德堡、乌普萨拉和乌梅奥这三个市的地方当局都进行了地理培训。
接触
每个参与者家外的车辆尾气水平由冬季半年浓度(10 - 3月)NO2从分散模式。内哥德堡,乌普萨拉和乌默奥浓度梯度主要由流量引起的。我们使用冬季半年值的理由是,大多数可用的模型验证历史测量的是从当年的那部分,当水平约10-20%以上。Meteorological dispersion models were used to calculate the levels within each city, at a resolution of 50×50 m. The models were based on detailed information regarding meteorology, topography, emission sources and emission factors for different sources (traffic, heating and industry), which were combined to predict the spatial distribution of the urban background levels. In the current study the input data for the models were based on information from the year 1990, to correspond to the georeferenced addresses from the beginning of the follow-up period. For Gothenburg and Uppsala, locally adapted models managed by the cities authorities were used, while an external model was used for Umeå (Gothenburg: Enviman; Uppsala: Airviro; and Umeå: The Air Pollution Model)16-18。在由瑞典环境保护署资助的一个最近的研究项目,哥德堡和乌普萨拉模型进行了评价,显示出高度相关,以测量值的建模水平;说明变化的程度(R2)分别为0.79及0.7119。Umea模型使用测量的电平进行微调,从而导致向上的背景电平的绝对校正。r2在Umea中,模型值和实测值(24个位点)之间的值为0.68。图1⇓示出了在默奥曝光梯度。
从分散模型的结果链接到每个参与者的家的坐标,在列入队列,从而暴露每个参与者的一个特定的水平。
最初的10800名参与者中,有7,424从两个调查的答案,而这些6,832的符合纳入标准的人口处于危险之中。其中,4736可以根据住宅的本地注册表进行地理坐标定位。分散模型没有包括郊区,从而减少参与者的数量与NO的模拟值23824例。在接受no模型值的人群中,发病哮喘病例的比例没有显著差异2而那些没有(p = 0.86)。
作为曝光的一个更简单的指标,测量每个参与者的地址和最近的主要道路之间的距离。A major road was defined as a road with ≥8,000 vehicles per 24 h. Of the participants included in the population at risk, 4,736 had geocoded addresses, which made it possible to calculate the distance from the home to the closest major road.
统计分析
为了确定是否NO之间的关系显著2以哮喘为二因变量,采用多元logistic回归分析。分析结果变量(哮喘发作和发作)。结果表现为优势比(或)每10μg·m-3更改号码2水平20。分析首先是用NO2在国内分为三行,以第一个三行作为参考。
除了整个研究群体的分析中,单独的分析是,枯草热的存在和喘息在夹杂物,由包括变量估算NO基于性别一个人口的部分上执行2对每一层的影响,分别。每个变量还测试了相互作用的影响之间的关系NO2哮喘。The analysis based on distance to a major road was made by comparing those living close to a major road, defined as <50 m, with those living further away.
所有的分析作了两个调整前和调整。The adjustment was made by including a predetermined set of potential confounding variables: body mass index (BMI), sex, age, smoking, water damage or mould in the home at any time during the last 8 yrs, and city, simultaneously in the main analysis. Socioeconomic index (SEI) based on job title was used for ∼80% of the participants to classify five categories, and was only used for sensitivity analysis21。吸烟被分为三类(不吸烟者,前吸烟者和吸烟者),而BMI和年龄被列为连续变量。我们使用Pearson卡方检验比较参加者有和没有NO的模拟值2对于哮喘病例数,并有和没有哮喘的比较情况。Pearson的卡方检验也被用来比较吸烟习惯和花粉症的包括在那些谁被排除在研究参与者中流行。平均值被使用非配对t检验进行比较。对于统计显着性评估,我们使用了95%的置信水平。分析使用SPSS 14.0统计软件包(SPSS公司,Chicago,IL,USA)制造。
结果
Table 1⇓代表3,824参与者的风险与建模NO2值,和协变量的单独病例和哮喘的noncases的两个定义的分布。随访研究显示,女性患上哮喘更频繁高于男性(P发病 = 0.01, p发病率= 0.02),入选时花粉热在病例中更为常见。发病116例,发病58例,累计发病率分别为3.0%(3824例中116例)和1.5%(3824例中58例)。平均随访时间为8.2年。
在3,824名参与者中,107发病例,55例发生对所有协变量信息,并可以被纳入分析。案件发生3609名受试者需要列入调整模型中的所有数据中。There was no significant difference in the proportion of males and females included in the study in comparison with those excluded (p = 0.10), and no significant difference existed when the prevalence of smoking and water damage or mould at home was considered.
Table 2⇓表示NO的分布2水平作为单独案件和noncases平均值和百分位数。The overall winter half-yr concentration mean level was 18 μg·m-3总共19μg·m-3in Gothenburg and Umeå and 15 μg·m-3乌普萨拉。当所有的受试者都纳入分析,发病情况并没有较高的平均水平2outside the home compared with the noncases (p = 0.03), while there was no significant difference for incident cases (p = 0.12).
Table 3⇓显示发病和发病病例在每个暴露类别中的分布情况(基于到最近的主要道路的距离)。146例发病病例和68例发病病例可以根据距离最近的主要道路的距离进行分类。在这些病例中,135例发病病例和64例发病病例具有所有协变量的信息,可纳入充分调整分析。这些病例发生在4460名受试者中,所有数据都需要纳入调整后的模型。
哮喘发病和发病病例和NO的水平之间的关系的分析2在家庭以外的人群中,NO水平呈显著正相关,表明NO水平升高的成年人患哮喘的风险增加2outside the home (table 4⇓)。The OR in the fully adjusted model was 1.46 (95% confidence interval (CI) 1.07–1.99) for the onset definition and 1.54 (95% CI 1.00–2.36) for the incident definition of cases per 10 μg·m-3没有增加2level (see online supplementary material table 4a for results for covariates). When NO2有一个剂量反应模式,第三个三元组(或发病1.58,95%CI 0.96-2.6;要么事件2.06,95%CI 0.98-4.32)比对于第二三分位数(OR发病1.17,95%CI 0.70-1.94;要么事件1.77,95%CI 0.86-3.64),并与作为参考的第一三分位数。
当参与者住在离主干道不到50米的地方,患哮喘的风险很大。起病和发病哮喘的OR分别为2.92 (95% CI 1.70-4.98)和3.88 (95% CI 1.93-7.82)(相关变量的结果见在线补充资料表4b)。
我们没有完整的居住史。但是,不包括随访和包容性(约60%)的大比例使用不同的地址的人的时候,往往风险相对增加。包括SEI模型稍微改变了NO2估计。意思是没有2水平五个SEI类别相似:17.1,17.6,17.5,18.1和17.3μg·m-3。
1990年分别对男性和女性、是否有花粉热、是否有气喘进行了估计(表5)⇓)。有对NO之间的关系没有显著影响2哮喘与性别、花粉热或喘息有关,哮喘的发病和发病定义均为如此(发病:p = 0.71, p = 0.58和p = 0.53,发病:p = 0.63, p = 0.30和p = 0.18,分别)。
讨论
这项纳入时年龄在20-44岁的年轻人的前瞻性研究表明,NO水平越高,患哮喘的风险越高2外的家。
虽然文献很少,也不是一致的,但我们的结果证实了先前对成年人的纵向研究结果,即空气污染是哮喘的一个风险因素10,11,22,23。根据来自美国加州的基督复临安息日的不吸烟人群的研究报告臭氧和颗粒物与哮喘之间的关联。这项研究由固定监测站内插水平评估的曝光。在ECRHS成年人中最近的一项研究显示,哮喘事件被显著相关NO的估计值223。我们的一部分研究人群被纳入了ECRHS研究,尽管之前的研究使用的是一个不太详细的暴露模型,但结果惊人地相似。瑞典的病例对照研究显示,成人哮喘发病与接近高交通流量区域之间的关系不显著,而NO211。这些结果与目前的研究结果相似,除了我们现在发现两个NO都有显著的结果2和暴露的更简单的接近指示符。先前的一些流行病学研究已经显示出汽车尾气曝光的哮喘和客观的措施之间没有显著的关系6,24。建立在不同的设计和曝光率度量和解决方案的研究结果之间的比较是困难的。我们的研究和最近其他调查结果突出了高分辨率的曝光数据更多的纵向研究的必要性。
我们使用了两种不同的哮喘定义。第一个(发病)的目的是确定事件病例,但也包括在随访过程中与先前存在的哮喘相关的哮喘症状发作的受试者。随访8.2年后,我们定义的累积发病发生率为3.0%,略高于Toren的2.1%等。15对于整个莱茵河的人口使用一个稍微不同的情况定义。通过只包括那些在随访期内报告哮喘发作年龄的病例,我们的第二个定义(偶发哮喘)变得更加具体,只选择真实的偶发哮喘病例。当应用更严格的定义时,几乎有一半使用更宽泛定义的病例丢失了,导致累积发病率为1.5%。结果,效果估计值增加了,但只是接近显著性,这是我们所预期的,因为更严格的定义既降低了案例的数量,也降低了对案例和非案例的错误分类。在Jacquemin的研究中也观察到了这种效应等。23当排除随访开始前1年发生哮喘的病例时,估计效果增加。使用更严格的起病哮喘定义加强了效果,这支持结论,结果是由于真实的影响,车辆尾气对哮喘和哮喘相关症状,而不是由于错误的分类。
在最初的调查中,大约一半的发病病例报告为喘息。喘息是哮喘的已知危险因素,被认为是哮喘发展的潜在早期阶段15。有人可能会说,那些在被纳入研究时出现喘息的参与者应该被排除在外,前提是他们或多或少患有哮喘。然而,这项研究显示,在最初的调查中,有16%(866)的高危人群报告有喘息,在这866人中,约8%在随访时被归类为哮喘发作病例。此外,交互作用分析结果表明,喘息与no之间没有显著的交互作用2。
成人起病性哮喘是一种异质性疾病,多种因素导致了该病的不同表型25。尽管哮喘许多危险因素已查明的事实,引起哮喘症状的实际机制仍在调查中。过敏性和非过敏性哮喘之间的区别已经被广泛讨论。尽管这两种表型表现出明显的临床差异,包括触发因素的不同,他们似乎有许多共同的免疫学和病理机制,这意味着它们不能完全作为两种不同的机制导致哮喘分离26。在目前的研究中,在NO的效果没有显著差异2对患哮喘比较那些谁报告花粉症和那些谁没有当。在具有大的比重对症参与者的选择的子样品,的免疫球蛋白E阳性患者60%的人报告花粉症(结果未示出)。因此,有待进一步评估,其自报的花粉症是过敏体质的一个良好指标具有程度之前任何结论可以从这些结果可以得出。
在本研究中,NO2被用作汽车尾气的标志,这在与汽车相关的空气污染的流行病学研究中很常见。之前的研究已经显示出NO的测量水平2被关联到其他车辆相关的空气污染物27。NO的频繁测量2通过地方和国家当局创造了在不同地点有大量的数据,这是扩散模型的有效性至关重要。大多数污染物,如NO2和细颗粒,穿透室内。对NO的室内/室外比2在默奥是0.4-0.728。利用指标时比较的城市或地区,因为不同量和流量的模式可能会影响污染混合存在不确定性一定量。这也是一个问题,利用废气的其他措施,从研究结果进行比较时,11。正如我们也用接近一条主要道路暴露的更简单的措施,我们可以得出结论,在这个研究的结果有关的效果的方向是一致的。
相对于其他暴露措施而言,分散模型在这类研究中很少使用,这可能是由于模型的复杂性,以及需要大量关于排放因素、交通流量和气象数据的信息14,29。在本研究中,NO的水平2在50-m的正方形,其允许在研究受试者之间接触水平的高度的变化进行建模。我们使用家庭以外的污染水平,表明暴露于汽车尾气,这是实际曝光的近似值,最好的量度所示。然而,最近的研究评价生活在接近的替代措施,以防止个人测量流量,并表现出合理的协议三十。与最接近主要道路的距离比较,从分散模型的结果占所有附近的来源并不明确只注重主要道路暴露的来源。大型的道路是最有影响力的扩散模型,但其他因素修改的水平,如。风型及其他影响扩散的因素。
分散模型不包括直辖市,其通过减少可能被列入分析对象的数量提出了限制研究的郊区。有和没有NO的模拟值进行比较时,那些在事件发生哮喘的比例只相差边际2。
虽然在目前的研究设计的主要优势之一是按照科目前瞻性一段时间,学习成人的哮喘发展的可能性增加了有关初步调查之前,他们接触的不确定性。我们使用的暴露水平基线来表示整个随访期间曝光。在新发病例,70%报告发病1990年和1995年这之间,加上前提是哮喘的诱发是不相关的曝光很短的时期,是为以1990年作为当年曝光造型的动机。
总之,这项前瞻性队列研究进一步证明,汽车尾气不仅会加重现有的呼吸道症状,还会诱发哮喘。虽然这项研究没有指出是汽车尾气的哪个特定部分导致了这些影响,但结果证明了汽车尾气对成人哮喘发展的总体影响。
支持声明
该研究得到了瑞典排放研究计划,瑞典的心脏和肺脏基金会,瑞典理事会工作生活和社会研究与瑞典哮喘和过敏症基金会(所有斯德哥尔摩,瑞典)的资金。
利益声明
无声明。
致谢
本文作者是给所有同事莱茵河研究,这使这项研究可能在完成野外工作表示感谢,并从C.约翰松在斯德哥尔摩大学(瑞典斯德哥尔摩)的宝贵意见。
脚注
这篇文章有补充材料可从www.www.qdcxjkg.com
- 收到2008年7月4日。
- 公认2009年2月18日。
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