空氣污染對(duì)糖尿病和心血管疾病患者短期影響的研究

空氣污染對(duì)糖尿病和心血管疾病患者短期影響的研究

根據(jù)大量數(shù)據(jù)，日死亡率與環(huán)境質(zhì)量的增加有關(guān)，一些患有特定健康問題的群體能夠減少處理污染事件的能力。一種主要的假說為:空氣污染物暴露可能會(huì)導(dǎo)致如支氣管炎、肺炎的急性肺部疾患,進(jìn)而導(dǎo)致有心肌損傷或心臟病患者充血性心力衰竭。另一種假說為:暴露于超微?？赡芗ぐl(fā)肺泡炎癥,釋放炎性介質(zhì),使肺部狀況惡化,增加血液凝固性,進(jìn)而導(dǎo)致心血管疾病的急性發(fā)作。另外,已有人推測環(huán)境微?？梢酝ㄟ^改變肺部內(nèi)皮素穩(wěn)態(tài)來間接影響心臟。在蒙特利爾進(jìn)行的一項(xiàng)改進(jìn)的時(shí)間序列研究分析中,研究者意外發(fā)現(xiàn)當(dāng)環(huán)境微粒水平增加時(shí),糖尿病的日死亡數(shù)也增加。這項(xiàng)觀察之后,Zanobetti和Schwartz對(duì)美國芝加哥Cook縣進(jìn)行的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),與非糖尿病患者群相比,糖尿病患者中因心血管疾病住院率與PM10(顆粒的空氣動(dòng)力學(xué)直徑為10μm)水平增高聯(lián)系更強(qiáng)。75歲及75歲以上的糖尿病患者危險(xiǎn)性最大。在進(jìn)一步的研究中,將美國底特律、匹茲堡、西雅圖等城市的數(shù)據(jù)與芝加哥數(shù)據(jù)累加,也呈現(xiàn)出相似的結(jié)果。這些發(fā)現(xiàn)從生物學(xué)上可審校者:周玲,教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事營養(yǎng)因子、功能因子的研究。能是有意義的,因?yàn)樘悄虿』颊咄装l(fā)生一些心血管疾病和循環(huán)系統(tǒng)問題,并且和這些疾病有一些相同的危險(xiǎn)因子?，F(xiàn)在對(duì)前期研究進(jìn)行延伸,即對(duì)蒙特利爾所有常規(guī)監(jiān)測的環(huán)境大氣污染物均進(jìn)行了研究。除使用基本死因外,研究者使用了醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)來區(qū)分那些65歲以上、在死亡前有糖尿病和其他共病狀態(tài)的對(duì)象。研究對(duì)象是在1984年～1993年間死于魁北克省蒙特利爾市區(qū)、并且在魁北克全民健康保險(xiǎn)計(jì)劃(QHIP)中登記的蒙特利爾居民。該研究只包含死亡對(duì)象。固定地點(diǎn)的空氣污染監(jiān)測器每2h進(jìn)行二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)和臭氧(O3)的測定。13個(gè)站點(diǎn)使用紫外熒光法和溴溶液化學(xué)組分變化的電導(dǎo)率測定SO2;8個(gè)站點(diǎn)使用化學(xué)發(fā)光法測定NO2;12個(gè)站點(diǎn)使用紅外線吸收法測定CO;9個(gè)站點(diǎn)使用化學(xué)發(fā)光法測定O3。蒙特利爾固定監(jiān)測點(diǎn)1次/2h測量有機(jī)碳和無機(jī)碳的霧系數(shù)(COH)。顆粒質(zhì)量[空氣動(dòng)力學(xué)直徑分別為10μm、2.5μm或以下(分別為PM10、PM2.5)的粒子和硫酸鹽]測量約1次/6d。其中一個(gè)監(jiān)測點(diǎn)從1992年7月至1995年9月對(duì)PM10和PM2.5的監(jiān)測計(jì)劃增加至每天采樣。研究者也利用了在魁北克省Sutton(城市東南部150km的一個(gè)農(nóng)村社區(qū))的一個(gè)酸雨監(jiān)測點(diǎn)監(jiān)測每日總硫酸鹽。這些數(shù)據(jù)代表魁北克省西南區(qū)域(包括蒙特利爾市)的背景水平。該站點(diǎn)監(jiān)測到的硫酸鹽與蒙特利爾2個(gè)站點(diǎn)測量的硫酸鹽平均相關(guān)性為0.9?？梢姸?、大氣壓、溫度、總降水量(雨、雪分開)、相對(duì)濕度、露點(diǎn)溫度均在Dorval國際機(jī)場測量?？梢姸仍谡{(diào)整相對(duì)濕度后轉(zhuǎn)化為消光系數(shù)(一種主要由于硫酸鹽而造成的光分散和吸收的測定)。當(dāng)無降水時(shí)使用中午的測量數(shù)據(jù);或當(dāng)有降水時(shí),使用最靠近中午時(shí)段的測量數(shù)據(jù)。由于1986年～1993年沒有測定數(shù)據(jù),研究者將已形成的統(tǒng)計(jì)模型來估算微顆粒質(zhì)量和PM2.5中的硫酸鹽(稱之為推測PM2.5)。將COH、消光系數(shù)及Sutton站點(diǎn)總硫酸鹽類作為預(yù)測變量,則PM2.5預(yù)測模型的R2=0.72,PM2.5硫酸鹽的R2=0.80。研究對(duì)以下對(duì)象進(jìn)行單獨(dú)分析:1)根本死因是糖尿病患者;2)死亡前患有糖尿病且為非意外死亡者(其根本死因可能是糖尿病,也可能不是)。根據(jù)以下信息將對(duì)象分類為在死亡前1年患有糖尿病:1)一名或多名醫(yī)師對(duì)糖尿病的計(jì)費(fèi)帳單及一名醫(yī)師對(duì)血糖監(jiān)測條的帳單;(2)集中胰島素治療的帳單或口服胰島素或抗高血糖藥(如格列本脲、甲基磺丁脲、氯磺丙脲、格列齊特)的處方。研究對(duì)以上事件使用了1年的窗口期,以調(diào)整醫(yī)師出診頻率、帳單記錄缺失診斷信息(約1/2帳單記錄包含診斷)的廣泛差異性,以及醫(yī)師開處方配藥方式的差異性。利用前期已形成的方法來定義對(duì)象在死亡前1年的其他共病。尤其是,研究者將糖尿病患者根據(jù)他們是否共患慢性冠心病、動(dòng)脈粥樣硬化、充血性心力衰竭、其他心血管疾病(急性或慢性冠心病、高血壓、冠狀動(dòng)脈搭橋、充血性心力衰竭、慢性風(fēng)濕性心臟病、腦血管病)、氣道疾病及癌癥再進(jìn)行細(xì)分組。研究者只對(duì)有足夠死亡數(shù)(約>1例死亡數(shù)/d)的情況進(jìn)行研究。另外,并不是所有的亞組都是相互排斥的,如被劃分為糖尿病共患充血性心力衰竭的對(duì)象也可能患有氣道疾病。對(duì)65歲及65歲以上者進(jìn)行分析以推測空氣污染的短期水平與日死亡之間的關(guān)系。根據(jù)對(duì)象是否屬于以下2種情況進(jìn)行2套分析,即:1)糖尿病是其根本死因者;2)是否被劃分為死亡前1年患有糖尿病。對(duì)后者的分析,研究者忽略基本死因而僅使用非意外死因。在分析中使用的為污染物的平均濃度/d,算法為將每個(gè)監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)簡單日平均后再平均這些平均值。假設(shè)死亡數(shù)/d近似過度散布或欠散布的Poisson分布,研究者使用了擬似然估計(jì)來模擬死因別死亡數(shù)/d的對(duì)數(shù)作為預(yù)測變量的功能。由于在廣義加法模型框架中使用回歸樣條或局部加權(quán)光滑回歸來推測連續(xù)協(xié)變量的非參數(shù)光滑時(shí)發(fā)現(xiàn)了數(shù)值問題,使用了自然樣條來模擬連續(xù)協(xié)變量的效應(yīng)。因此,研究者使用了對(duì)數(shù)-線性泊松模型來回歸觀察日自然樣條的死亡數(shù)/d的自然對(duì)數(shù),由此對(duì)季節(jié)和次季節(jié)變量進(jìn)行控制(時(shí)域?yàn)V波),以及應(yīng)用其他變量來控制每日死亡率的周內(nèi)效應(yīng)和年趨勢。對(duì)每一個(gè)端點(diǎn)使用Bartlett的統(tǒng)計(jì)資料,選擇有結(jié)點(diǎn)的時(shí)域?yàn)V波,這些結(jié)點(diǎn)產(chǎn)生與白噪音一致的過濾時(shí)間序列。這通常產(chǎn)生有最小序列自相關(guān)的殘差時(shí)間序列。然后,從包括0～5d滯留日的不同天氣變量中的各種模型中尋找天氣變量、模擬自然樣條的組合,以使赤池信息化準(zhǔn)則(AIC;等于自由度和過度散布引起的偏離懲罰)值最小。調(diào)整的單一污染物模型是利用對(duì)于先前選擇好的滯留日的每日平均值來得到的,即:當(dāng)日(lag0)、1d前空氣污染(lag1)、向前0～2d的平均值(即3d平均,lag3)。由于污染物隨季節(jié)變動(dòng),研究也根據(jù)“寒季”(頭年10月份～來年3月份)和“暖季”(4月～9月)來計(jì)算關(guān)聯(lián)性。對(duì)男性、女性和多重共病狀態(tài)也分別進(jìn)行單獨(dú)分析。檢驗(yàn)對(duì)污染物變量的擬合暴露-響應(yīng)函數(shù),也使用AIC來確定擬合的自然樣條是否與線性暴露-響應(yīng)函數(shù)一致。對(duì)于線性-響應(yīng)函數(shù),研究者推測每日死亡數(shù)的對(duì)數(shù)隨每單位各種污染物濃度的增加相應(yīng)增加。計(jì)算相應(yīng)于污染物每增加四分位數(shù)間距的死亡數(shù)/d的平均值的百分比改變[即平均百分變化率(MPC)]。假定在非泊松分布矯正標(biāo)準(zhǔn)誤后,估計(jì)的回歸協(xié)變量是正態(tài)分布,計(jì)算MPC的相應(yīng)的95%CI。在1984年～1993年間共有133904名非意外死亡者,其中65歲及65歲以上者為102148人(76.3%)。在非意外死亡者中,糖尿病患者占2.7%(3677人死亡);且大部分為65歲及65歲以上者(2947人)。根據(jù)研究所用計(jì)算方法,12189名65歲及65歲以上者被分類為死亡前1年患有糖尿病;其中約14.6%劃歸為根本死因是糖尿病。在那些被分類為根本死因是糖尿病的對(duì)象中,60.4%被分類為死亡前患有糖尿病。同時(shí),研究也顯示污染物和天氣變量的分布。研究顯示了以糖尿病為根本死因進(jìn)行分析的主要結(jié)果。模型(自然樣條)根據(jù)數(shù)據(jù)擬合度包含不同的天氣變量,但所有的模型均包含平均溫度的自然樣條函數(shù),也包含前1d氣壓或平均相對(duì)濕度的變化。盡管在當(dāng)日(lag0)所有被評(píng)價(jià)的污染物的可信區(qū)間(CI)均包含0,在3個(gè)滯留期間內(nèi)所有污染物均顯示正向聯(lián)系。在lag1,預(yù)測PM2.5、SO2、NO2和CO顯示更強(qiáng)證據(jù)性。前3d平均值(lag3)中只有消光系數(shù)和臭氧的CI包含0。研究顯示,按季節(jié)對(duì)死亡原因的分析,其中消光系數(shù)、預(yù)測PM2.5、SO2在寒季顯示具有統(tǒng)計(jì)學(xué)正效應(yīng)。在那些被分類為死亡前患糖尿病的對(duì)象中,85.8%是基于處方數(shù)據(jù),其余為有多名醫(yī)師診斷為糖尿病。2套天氣變量被應(yīng)用于不同的模型:1)露點(diǎn)溫度或最高溫度;2)前1d的壓強(qiáng)變化或平均相對(duì)濕度。盡管其他2個(gè)滯留期(lag0、lag3)預(yù)測PM2.5、Sutton站點(diǎn)硫酸鹽及PM2.5推測硫酸鹽的MPC有正向關(guān)聯(lián)并且CI也不包含0,但在lag1卻沒有正向關(guān)聯(lián)的證據(jù)。在男性和女性之間沒有發(fā)現(xiàn)有意義的差別。按季節(jié)進(jìn)行的分析顯示不同的結(jié)果,暖季的效應(yīng)要顯著高于全年。例如,COH的MPC在暖季為8.93%,而全年值僅為1.21%。在寒季,所有污染物的死亡率都增加,但是影響幅度較小,CI橫跨0。研究人員還開展了一系列分析,確定那些在死亡前1年既有糖尿病又有某種類型心血管疾病、氣道疾病或腫瘤的對(duì)象當(dāng)空氣污染增加時(shí)是否有更高的死亡危險(xiǎn)性。把這些人群包含進(jìn)來的動(dòng)機(jī)是基于前期研究者發(fā)現(xiàn)這些亞組危險(xiǎn)性也升高,同時(shí)也基于糖尿病患者也可并發(fā)心血管問題的事實(shí)。這些分析的局限是所包含的一些亞組人數(shù)較少,因此統(tǒng)計(jì)分析效能有限。在2580名死亡前有糖尿病但不共患腫瘤、心血管疾病或氣道疾病的對(duì)象中沒有發(fā)現(xiàn)正向聯(lián)系的證據(jù)。在3166名有糖尿病同時(shí)共患腫瘤或者可能還有其他主要疾病的對(duì)象中,暖季3d均值的消光系數(shù)(MPC:11.88%;95%CI:1.78～22.9)、Sutton站點(diǎn)硫酸鹽(MPC:6.28%;95%CI:1.16～11.66)、以及PM2.5預(yù)測硫酸鹽(MPC:7.49%;95%CI:1.37～13.98)存在正向關(guān)聯(lián)。在3749名有糖尿病同時(shí)共患一種類型心血管疾病,但除此外沒有其他重大疾病的對(duì)象中,暖季中除消光系數(shù)和臭氧外,其他污染物均有正向聯(lián)系。以下發(fā)現(xiàn)是針對(duì)有糖尿病同時(shí)共患特定疾病的亞組。研究顯示,3736名有糖尿病并共患慢性冠心病的對(duì)象,在暖季中除消光系數(shù)、SO2、CO和臭氧外其他污染物均有顯著正向聯(lián)系。在3024名有糖尿病和充血性心力衰竭的對(duì)象中,暖季沒有顯示正向關(guān)聯(lián)的證據(jù),但在寒季COH、預(yù)測PM2.5、PM2.5預(yù)測硫酸鹽、SO2和CO顯示有正向關(guān)聯(lián)的證據(jù)。3184名有糖尿病并共患動(dòng)脈粥樣硬化的對(duì)象,暖季的COH、預(yù)測PM2.5、Sutton硫酸鹽、PM2.5預(yù)測硫酸鹽有相關(guān)性。研究結(jié)果顯示,糖尿病患者在空氣污染物增加時(shí)死亡危險(xiǎn)性也增高。該發(fā)現(xiàn)并不單純限于顆粒物,也包括從燃燒源所產(chǎn)生的大多數(shù)類型污染物,提示這種混合物中的多種污染物或者混合物本身可能就是有毒的。數(shù)據(jù)顯示,并不是所有糖尿病患者危險(xiǎn)性都增加,因?yàn)閮H有糖尿病而沒有共患其他重大疾病(即心血管疾病、氣道疾病、腫瘤)的對(duì)象在空氣污染物增加時(shí)并沒有呈現(xiàn)出更高的死亡率。然而,數(shù)據(jù)顯示,有糖尿病和心血管疾病的對(duì)象有更高的危險(xiǎn)性。Zanobetti和Schwartz發(fā)現(xiàn),心血管疾病(尤其是慢性冠心病以及證明力稍弱的充血性心力衰竭)和糖尿病的入院率與PM10的濃度增加有關(guān),該研究關(guān)于患糖尿病和心血管疾病的人群在暖季中預(yù)測微粒、COH的數(shù)據(jù)進(jìn)一步確證了以上觀點(diǎn)。并且,該研究進(jìn)一步拓展為觀察日死亡率和燃燒源產(chǎn)生的其他污染物的關(guān)系。在亞組中觀察到的風(fēng)險(xiǎn)性要比針對(duì)包含所有非意外死亡人群的分析高得多。例如,對(duì)所有非意外死亡者在暖季相對(duì)于COH四分位數(shù)間距增加的日死亡率的MPC是-0.85%(95%CI:-3.43～1.81),而在只包括糖尿病的亞組中MPC是8.93%。該研究結(jié)果需要根據(jù)研究設(shè)計(jì)時(shí)的假設(shè)、強(qiáng)度和限制來加以解釋。為了解決廣義相加模型中遇到的問題,研究者使用了自然樣條來去除數(shù)據(jù)中的季節(jié)和次季節(jié)趨勢以及模擬天氣變量。該研究建模策略使用明確的標(biāo)準(zhǔn)來選擇時(shí)間濾波的自由度和選擇天氣變量。然而,研究不能控制傳染性疾病流行的影響(如流行性感冒經(jīng)常在微粒濃度增加的秋冬季節(jié)發(fā)生),因?yàn)闆]有用于該用途的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。這些流行經(jīng)常發(fā)生在冬季,而臭氧的影響經(jīng)常發(fā)生在暖季,因此這些流行不會(huì)對(duì)溫暖季節(jié)的推測產(chǎn)生混淆的影響。當(dāng)流行持續(xù)數(shù)周或數(shù)月時(shí),時(shí)間濾波還是應(yīng)該加以調(diào)整。該研究對(duì)糖尿病定義判斷的理論基礎(chǔ)是基于了解了魁北克省臨床實(shí)踐、醫(yī)療實(shí)踐標(biāo)準(zhǔn)化的缺乏及需要1種可提供足夠準(zhǔn)確的診斷的信息。由于在老年人群中藥物計(jì)劃的普及性,研究者可辨別出所有治療過的患者。研究使用了死亡前1年時(shí)間內(nèi)接受過住院或門診醫(yī)療服務(wù)、使用胰島素和其他藥物處方的方法可使誤分類相對(duì)較低。這種算法應(yīng)該比單純依靠醫(yī)院提供的出院病歷準(zhǔn)確得多,因?yàn)槌鲈翰v至多只能反映急性疾病的瞬間或是慢性疾病的增重。但是,由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中沒有檢驗(yàn)結(jié)果,因此不可能推斷疾病的嚴(yán)重程度,也不可能確定患者是Ⅰ型還是Ⅱ型糖尿病。小部分患者也不允許進(jìn)行所有相互排斥分類的分析。該研究數(shù)據(jù)也可被解釋為所用的根本死因的分類低估了糖尿病患者人群的數(shù)量,因?yàn)?眾所周知,心血管疾病和呼吸道疾病的分類是不太精確的。確定有復(fù)雜共病(如糖尿病和某種心血管疾病)患者的根本死因是非常困難的。眾所周知,糖尿病很有可能發(fā)展成心血管疾病和腎臟疾病。象Zanobetti和Schwartz指出的那樣,塵埃微粒的暴露和某些心血管危險(xiǎn)性的標(biāo)志物,包括心率變異性的降低、血栓和炎性因子水平的增加存在相關(guān)性。該結(jié)果證實(shí)了有糖尿病和心血管疾病的患者不僅對(duì)微粒和碳元素(COH)更敏感,對(duì)空氣污染物的其他成分也更敏感。這些發(fā)現(xiàn)也與前期關(guān)于吸入的城市微?？梢鹂焖俚暮统掷m(xù)的循環(huán)血漿內(nèi)皮素-1和內(nèi)皮素-3升高