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大气臭氧短期监测指标与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联

2020-06-23陈嘉惠胡大宇邓芙蓉郭新彪

北京大学学报(医学版) 2020年3期
关键词:气道大气污染物

陈嘉惠,胡大宇,贾 旭,牛 薇,邓芙蓉,郭新彪

(北京大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学系,北京 100191)

臭氧(ozone,O3)是光化学烟雾的主要成分,具有强氧化性和强刺激性,其水溶性较小,易进入呼吸道的深部。研究表明,短期暴露于O3与肺功能下降、气道炎症增加、呼吸系统疾病入院和死亡增加等有关[1-5],长期的O3暴露还与哮喘、慢性阻塞性肺疾病、肺癌等呼吸系统疾病的发病风险增加有关,影响人群疾病的发生发展,最终导致死亡[6-8]。目前关于O3与人群呼吸健康的研究主要集中在儿童、慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive plumonary disease,COPD)患者和哮喘患者等敏感人群,对于健康人群的关注相对较少,且目前的研究结果不完全一致,需要更多的数据来探索O3对呼吸系统的效应。

反映不同暴露时长的O3监测指标,如日1 h最大浓度、日最大8 h平均浓度和24 h平均浓度等,均被应用于现有的流行病学研究中[9-11],其中,日1 h最大浓度(daily 1 h maximum concentration of O3,O3-1 h max)是指O3每日的每小时平均浓度的最大值,日最大8 h平均浓度(daily maximum 8-h average concentration of O3,O3-8 h max)是指一天24 h中O3最大的8 h滑动平均值,24 h平均浓度(24-h average concentration of O3,O3-24 h avg)是指一天24 h的O3浓度的算数平均值。不同的监测指标对应着不同大小的健康效应,但目前多数研究只选择O3多个监测指标中的一个阐述研究结果,导致在比较或者合并不同的研究结果时无法统一度量标准。虽然有研究建议通过某种简单的比例换算来实现研究结果的比较或合并[12-13],但也有研究认为通过某一比例换算污染物不同监测指标下的效应值差异较大[14]。因此,O3的健康效应研究应尽可能给出多种监测指标下的效应值。

为此,本研究采用定组研究设计,选取健康年轻人为研究对象,旨在探讨大气O3的短期暴露与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联,关注不同监测指标下O3的健康效应,为大气污染健康效应研究提供科学数据,为今后我国修订大气O3浓度限值提供直接的参考数值。

1 资料与方法

1.1 研究对象

在北京市海淀区某区域内招募高校大学生100名,于2017年12月至2018年6月对其进行3次随访。这些研究对象的入选标准为:年龄18~29岁,在北京居住超过一年,无吸烟、饮酒及长期饮用咖啡的习惯,未患有呼吸、心血管系统相关疾病,及未长期服用药物。研究开始前通过基线调查问卷收集了研究对象的人口统计学信息。研究期间,研究对象主要在固定区域居住活动,接受了3次随访,每次随访测定肺功能和气道炎症,间隔至少两个星期。同时收集研究期间环境空气监测站的大气污染数据和气象数据。本研究开始前获得北京大学生物医学伦理委员会审查批准(IRB00001052-16066), 所有的研究对象均签署了知情同意书。

1.2 暴露数据监测

本研究选取了距研究对象居住社区最近的空气监测站作为环境污染物的代表。研究人员从监测站获得了包括O3、二氧化氮(nitrogen dioxide,NO2)、二氧化硫(sulfur dioxide,SO2)和细颗粒物(particular matter with aerodynamic diameter ≤ 2.5 μm,PM2.5)在内的环境空气污染物的每小时浓度,并计算了24 h内至少测量了18 h的O3、NO2、SO2和PM2.5的24 h平均浓度以及O3的日1 h最大浓度和日最大8 h平均浓度。每日气象数据(包括温度和相对湿度)来自于中国气象数据网(https://data.cma.cn/)。

1.3 健康指标测量

1.3.1肺功能测量 研究使用便携式PEF仪(型号Model 2110,英国Vitalograph Ltd.公司)测量包括第一秒用力呼气容积(forced expiratory volume in the first second,FEV1)和最大呼气流量(peak expiratory flow,PEF)在内的肺功能指标。研究开始前对研究对象进行培训,直到研究对象熟悉肺功能的测量技术以保证测定质量。每一个随访过程中,肺功能的测定进行2~5次,当两次测定值相对差异小于10%时,研究人员将测量值记录在随访手册中。根据美国胸科学会和欧洲呼吸学会的肺活量标准[15],选择每次测量中最好的测量值(即最大值)用作最终模型的分析,可以更准确地代表研究对象的肺功能。

1.3.2气道炎症测量 使用分段式呼出一氧化氮监测仪(MKT140,英国Bedfont公司)测量研究对象的呼出气一氧化氮(fractional exhaled nitric oxide,FeNO)。FeNO是呼吸道炎症无创和敏感性的生物标志物,应严格按照美国胸科学会和欧洲呼吸学会推荐的标准化程序进行测定[16]。在肺功能测量前测量FeNO,以避免深度吸气对一氧化氮浓度的影响。

1.4 统计学分析

使用Excel 2016及R3.5.1软件进行数据整理和统计学分析。在分析过程中主要采用的分析方法包括描述性统计分析、相关性分析和线性混合效应模型,P<0.05认为差异有统计学意义。

1.4.1描述性分析 采用均数±标准差及范围值对研究对象的基本信息[如年龄、性别、体重指数(body mass index,BMI)]与研究对象3次随访的肺功能和气道炎症水平进行统计描述。研究期间的大气污染物和气象数据呈非正态分布,采用P50(P25,P75)对其进行描述,但为了与国内外研究进行比较,亦采用均数±标准差进行描述。

1.4.2相关性分析 采用Spearman 相关分析对大气污染物、气象因素之间进行相关性分析,并根据不同污染物之间的相关性,在进行单污染物模型分析的同时,选取合适的污染物进行双污染物模型的分析。

1.4.3大气O3与人群肺功能和气道炎症指标的关联分析 为了控制研究对象间的异质性,将肺功能指标FEV1和PEF转化为百分比偏差指标,即先将每位研究对象的指标减去其相应指标平均值,再将得到的差值除以这个平均值,最后将得到的数值乘以100。由于FeNO呈偏态分布,对其进行以10为底的对数转换以改善其正态性。调整研究对象的个体特征,包括性别、年龄、BMI及其他潜在混杂因素(如温度、湿度、星期几效应等),将研究天数及研究天数的平方纳入模型的固定项,以校正长期趋势的影响。线性混合效应模型结构为:

Yit=b0+ui+b1x1+…+bpxp+βPollutant +εit,

其中Yit为第i个对象在t时间的健康指标测量值,b0是总截距,ui是第i个研究对象特定的随机截距,x1~xp是协变量,b1~bp是x1~xp的回归系数,β是污染物的回归系数,εit是第i个研究对象在t时间的剩余误差。为了评估O3对健康指标潜在的累积滞后效应,分别纳入在健康指标测量之前不同滑动平均值的污染物浓度水平(Avg1~Avg7,Avg1即1 d滑动平均值), 采用单污染物模型对O3与健康指标之间的关联进行估计,并分别纳入同期的PM2.5、SO2、NO2建立双污染物模型。结合线性混合效应模型中得到的参数估计,使用Loess Smother的方法对O3和健康指标之间的暴露-反应关系进行拟合。

1.5 质量控制

研究开展前严格按照纳入排除标准招募研究对象,所有研究人员接受统一的研究相关内容培训。研究期间,每次使用仪器前均对其进行校准,以保证测量数据的准确性和可靠性;每位研究对象健康指标的测量控制在相对固定的时间,以减少时间趋势的影响。研究结束后,在研究信息录入计算机前,对其进行逻辑核对,确保研究对象与结局一一对应;数据录入时,采用双录入方式并建立数据库。

2 结果

2.1 研究对象基本情况

最终参与本研究的研究对象有97名,有效健康测量数据为285组(表1)。研究对象的平均年龄为(24.4±2.2)岁,平均BMI为(24.7±4.3) kg/m3,其中男性有65名,女性有32名。研究对象FEV1、PEF和FeNO的平均值分别为(3.3±0.8) L、(413.1±145.9) L/min和(17.8±10.2) μg/m3。

2.2 研究期间的大气污染物水平及气象因素

研究期间大气O3-1 h max、O3-8 h max和O3-24 h avg的P50(P25,P75)分别为102.5(76.8,163.0) μg/m3、91.1(68.3,154.3) μg/m3和61.6(36.9,81.7) μg/m3。研究期间的温度为(9.6±11.8) ℃,相对湿度为(41.2±15.9) %(表2)。研究期间大气O3-1 h max和O3-8 h max 与SO2呈显著负相关,与PM2.5呈显著正相关;O3-24 h avg与SO2和NO2呈显著负相关(表3)。

表1 研究对象的基本情况和健康指标测量情况

表2 2017年12月至2018年6月大气污染物和气象因素水平

表3 研究期间大气污染物和气象因素的Spearman相关分析结果

*P< 0.05, #P< 0.01.

2.3 大气O3与肺功能和气道炎症的相关分析

2.3.1肺功能 大气O3浓度的升高与FEV1下降有关,且不同监测指标下均表现显著(P<0.05)。O3-1 h max的6 d滑动平均值每增加71.5 μg/m3,FEV1降低6.2%(95%CI:-11.8%,-0.5%)。O3-8 h max的7 d滑动平均值每增加62.0 μg/m3,FEV1降低6.2%(95%CI:-11.6%,-0.7%)。O3-24 h avg的4 d滑动平均值每增加32.9 μg/m3,FEV1降低3.1%(95%CI:-6.0%,-0.1%);累积5 d时,FEV1降低3.7%(95%CI: -7.1%,-0.2%)。没有观察到不同监测指标下O3与PEF的显著相关性(图1)。

2.3.2气道炎症 大气O3浓度的升高与FeNO上升有关,且不同监测指标下均表现显著(P<0.05)。O3-1 h max的1 d滑动平均值每增加71.5 μg/m3, FeNO升高13.1%(95%CI:0.5%,27.4%);在累积6 d时健康效应值达到最大,此时FeNO升高63.3%(95%CI:13.8%,134.3%)。O3-8 h max的3 d滑动平均值每增加62.0 μg/m3,FeNO升高32.6%(95%CI:10.6%,58.9%);累积7 d时,FeNO升高75.5%(95%CI:19.3,158.0%)。O3-24 h avg的3 d滑动平均值每增加32.9 μg/m3,FeNO升高 19.3%(95%CI:5.2%,35.3%);累积5 d时,FeNO升高25.3%(95%CI: 3.6%,51.6%,图1)。

2.4 不同污染物模型的分析结果

选择效应最为显著的avg拟合污染物模型。单污染物模型中,O3-24 h avg的5 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(interquartile range,IQR),研究对象的FeNO显著升高25.3%(95%CI:3.6%,51.6%)。双污染物模型中,调整同时期PM2.5后,O3-24 h avg对FeNO的效应值略微降低,统计学意义仍旧显著;调整同时期SO2或NO2后,O3-24 h avg对FeNO的效应值大幅度降低,且统计学意义不再显著。无论调整PM2.5、SO2还是NO2,(Avg5) O3-24 h avg对FEV1、(Avg6) O3-1 h max和(Avg7) O3-8 h max对FeNO的效应值相较于单污染物模型虽有所改变,但一直维持统计学意义显著(表4)。

2.5 大气O3与肺功能和气道炎症的暴露-反应关系曲线

使用 Loess Smother 的方法拟合1 d滑动平均(Avg1)的O3和呼吸指标之间的暴露-反应关系曲线(图2)。当O3-24 h avg ≤93 μg/m3, FEV1随着O3-24 h avg的增加而降低;当O3-24 h avg >93 μg/m3时,随着O3-24 h avg增加,FEV1稳定不变。当O3-1 h max ≤160 μg/m3时,随着O3-1 h max的增加,PEF先降低后逐渐趋于不变;当O3-1 h max >160 μg/m3时,PEF随O3-1 h max的增加而降低。无论选取何种监测指标(O3-1 h max、O3-8 h max或O3-24 h avg),O3与FeNO之间的关系都近乎线性,随着O3暴露浓度的升高,FeNO呈稳定上升趋势。

3 讨论

肺功能能够反映呼吸道的通畅程度及肺容量的大小,FeNO由气道上皮细胞中的一氧化氮合酶产生、是气道炎症的无创性指标,两者常用于评价空气污染对呼吸系统的早期影响。国内外环保部门主要关注O3的短期急性健康效应,故一开始的O3的环境空气质量标准只有1 h平均标准;后来一些研究发现,在很多O3浓度低于1 h平均浓度限值的地区,暴露O3中6~8 h仍然存在相关的健康效应,因此国内外逐渐将8 h平均浓度限值纳入O3的环境空气质量标准中,日1 h最大浓度(O3-1 h max)和日最大8 h平均浓度(O3-8 h max)成为评价O3的日暴露水平的标尺。但流行病学研究中习惯使用24 h平均浓度(O3-24 h avg)作为O3的监测指标,多种监测指标的交替应用导致研究结果难以直接比较或合并。本研究探索不同监测指标下大气O3与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联,是国内少数关于不同监测指标的O3对人群健康效应的研究[9, 11],本研究能够为大气O3与人群健康效应的相关研究提供数据,同时为今后我国修订O3浓度限值提供直接的参考数值。

表4 不同污染物模型中O3监测指标每增加一个IQR对FEV1和FeNO变化的效应估计

Estimated changes were adjusted for age, gender, BMI, long-term time trend, temperature, and relative humidity. Estimated changes with 95%CIin FEV1and FeNO associated with an interquartile range (IQR) increase of O3monitoring metrics in mixed-effects models.The IQRs of the monitoring metrics were 71.5 μg/m3for O3-1 h max, 62.0 μg/m3for O3-8 h max, 32.9 μg/m3for O3-24 h avg. *P< 0.05.

FEV1和PEF衡量肺功能的不同方面,FEV1体现大气道功能和肺容量,反映了肺组织的弹性状态和气道通畅程度;PEF则是体现大气道流量和肺流量,反映了呼吸肌的力量及气道有无阻塞[17-18]。本研究发现,3种监测指标下大气O3水平的增加与FEV1的降低有关(P<0.05),与PEF的变化无显著关联。O3引起FEV1降低的可能机制如下:O3可激活肺上皮细胞和炎症细胞中与应激信号转导有关的核转录因子NF-kB及其核转移,诱导产生细胞因子和炎前因子如粒细胞-巨噬细胞克隆刺激因子、肿瘤坏死因子、白细胞介素、黏附分子等[19]。这些因子引起中性粒细胞等在气道和肺泡的浸润,从而导致炎症发生和组织损伤,影响肺组织弹性状态和气道通畅程度,导致FEV1下降。关于O3暴露与肺功能的关联机制目前尚不明确。一些研究表明,O3短期暴露与肺功能呈负相关[20-23]。一项关于23名健康年轻个体的随机交叉实验表明,O3能够诱导肺功能下降[24]。Li等[11]探索了北京市大气O3短期暴露与COPD患者肺功能的关联,发现O3-8 h max(80.5 μg/m3, 5 d)的四分位数间距增加与FEV1降低5.9%(95%CI:-11.0%,-0.7%)和PEF降低6.2%(95%CI:-10.9%,-1.5%)有关,但O3-1 h max与FEV1和PEF之间没有显著相关性,而O3-24 h avg的1 d滑动平均值每增加54.6 μg/m3,FEV1显著增加 2.8%(95%CI:0.6%,5.0%)。Huang等[20]对北京市46名中学生进行的定组研究发现,室内O3短期暴露与肺功能呈负相关。也有一些研究表明,O3暴露与肺功能之间没有显著相关性[4, 25]。短期O3暴露对肺功能影响的研究结果并不一致,这可能是由于研究对象、暴露时间、暴露水平等因素不同导致的。

本研究还发现,3种监测指标下大气O3水平的增加均与FeNO的升高显著相关(P< 0.05),暴露-反应关系曲线也表明FeNO随着O3暴露浓度的升高呈稳定上升趋势,但分别纳入SO2、NO2后,O3-24 h avg的效应估计结果的显著性消失。O3引起FeNO升高的可能机制为:O3激活肺上皮细胞和炎症细胞中的核转录因子NF-kB及其核转移,诱导产生各种细胞因子和炎前因子,引起炎症发生,从而诱导气道上皮细胞中的诱导型一氧化氮合酶合成,产生大量一氧化氮,导致FeNO升高[19, 26]。目前,已经有许多学者探讨了O3短期暴露与FeNO之间的联系,研究结果并不完全一致,但大部分结果提示了O3暴露与FeNO呈显著正相关[4, 27-29]。Nickmilder等[27]使用FeNO评估了大气O3对健康儿童的炎症作用,相较于较低浓度的O3水平,大气1 h O3浓度达到167 μg/m3时(此时8-h O3浓度为135 μg/m3),可以观察到所有研究对象的FeNO显著上升(P< 0.0001)。一项对89名在长沙郊区生活工作的健康成人的纵向研究显示,单污染物模型中24 h的O3每增加21.4 μg/m3,FeNO增加24.1% (95%CI: 11.0%,38.8%),调整PM2.5、SO2或NO2后其正相关的统计学意义显著性仍旧保持[29]。

本研究Spearman相关分析显示,O3的3个监测指标相互之间有很强的相关性,而O3-1 h max和O3-8 h max的相关系数高达0.97(P<0.01), 且两者对FEV1和FeNO的效应值相近,滞后时长相等。这一发现与之前的研究一致,表明基于日1 h最大浓度和日最大8 h平均浓度的O3效应比基于24 h平均浓度的更为相似[11, 30]。此外,相较于其他监测指标,O3-24 h avg对FEV1的滞后效应出现得更早且持续时间更长,提示肺功能的改变更依赖于O3的日均变化;O3-1 h max对FeNO的滞后效应出现得更早,提示FeNO的上升可能是由高浓度O3数小时的暴露引起的,不是一天中稳定的剂量。总的来说,O3-1 h max暴露引起的健康效应相关性更为显著,更能灵敏反映O3的呼吸系统效应。

本研究尚存在一定的局限性。本研究使用固定监测站的数据,即室外空气污染水平来代表研究对象的空气污染暴露水平,没有考虑室内的空气污染情况。室内外空气污染水平存在较大差距,而人大部分时间都是在室内环境度过的,故研究存在一定程度的暴露测量误差。因此,今后若能探索出根据室外空气污染物浓度预测室内空气污染物浓度的预测模型或方法,或者应用个体采样技术测定研究对象的空气污染暴露水平,将会实现更加精确的暴露评估和健康效应评估。

综上所述,大气O3的短期暴露与健康年轻人的肺功能降低和气道炎症增加有关,且基于日1 h最大浓度的O3对呼吸指标更为敏感。这一结果为制定空气质量标准、改善大气污染及保障人群健康提供了一定的科学依据。

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