王熙蓓 周哲華 吳益康 胡 贊 朱 澤 孟 盼 吳大明 洪偉偉

嘉興市疾病預(yù)防控制中心，314050 浙江 嘉興

細(xì)顆粒物(PM2.5)是大氣顆粒污染物的主要成分，由于它粒徑小(空氣動力學(xué)當(dāng)量直徑≤2.5 μm)、比表面積大，易富集有毒有害物質(zhì)，隨呼吸可深入肺部刺激肺泡壁，對肺功能可造成嚴(yán)重?fù)p害。近年來，流行病學(xué)研究表明，PM2.5急性暴露與呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)病、死亡密切相關(guān)[1-2]，其門診量、住院患者人數(shù)及死亡病例是反映空氣污染對人群健康影響的常用指標(biāo)[3-4]，PM2.5誘發(fā)人群健康效應(yīng)的影響已成為目前重點關(guān)注的公共衛(wèi)生問題。本研究通過收集我國大氣PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病門診量的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行meta分析，系統(tǒng)定量分析和評價 PM2.5短期暴露對呼吸系統(tǒng)造成的健康危害，為大氣PM2.5污染造成人群健康風(fēng)險評估提供循證依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

計算機檢索CNKI、WanFang Data、VIP、PubMed、EMbase、The Cochrane Library和Web of science數(shù)據(jù)庫，搜集我國大氣PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病門診量的相關(guān)研究，檢索時限均為2000年1月至2022年8月，并追溯納入研究的參考文獻(xiàn)。中文檢索詞包括“顆粒物”“細(xì)顆粒物”“空氣污染物”“呼吸系統(tǒng)疾病”“呼吸系統(tǒng)異?！薄伴T診”“急診”等；英文檢索詞包括“PM2.5”“particulate matter”“fine particulate matter”“air pollutants”“environmental exposure”“respiratory tract disease”“respiratory system abnormalities”“outpatients”“outpatient visit”“ambulatory care”等。

1.2 文獻(xiàn)納入和排除標(biāo)準(zhǔn)

1.2.1 納入標(biāo)準(zhǔn)

(1)中英文文獻(xiàn)，研究內(nèi)容為我國大氣PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病門診量有關(guān)；(2)研究時間為整年研究，PM2.5濃度為整日濃度；(3)PM2.5短期暴露效應(yīng)(即持續(xù)時間≤7 d所產(chǎn)生的效應(yīng))[5]；(4)呼吸系統(tǒng)疾病編碼依據(jù)國際疾病分類第10版(ICD-10)J00-J99；(5)研究方法采用時間序列廣義相加模型(generalized additive model,GAM),并可獲得單污染物模型結(jié)果；(6)研究中包含超額危險度(excess risk,ER)、相對危險度(relative risk,RR)、比值比(odds ratio,OR)及95%置信區(qū)間(95%CI)。

1.2.2 排除標(biāo)準(zhǔn)

(1)非中英文、非中國地區(qū)，與納入標(biāo)準(zhǔn)不符的文獻(xiàn)；(2)AQI指數(shù)或某種成分研究；(3)呼吸系統(tǒng)某單一疾病或亞分類疾?。?4)僅針對特定高危人群或某職業(yè)人群；(5)無法獲取全文或質(zhì)量差的文獻(xiàn)，未提供原始數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)不完整或數(shù)據(jù)不可轉(zhuǎn)換的研究；(6)動物研究、體外研究、重復(fù)報告、病例報告、綜述和評論等。

1.2.3 滯后天數(shù)選擇

不同文獻(xiàn)報告的滯后天數(shù)不同，本研究采取以下方法選擇滯后天數(shù)納入分析[6]：(1)若只提供一個滯后天數(shù)的效應(yīng)值，就按此效應(yīng)值進(jìn)行計算；(2)若出現(xiàn)多個滯后天數(shù)的效應(yīng)值，選擇作者關(guān)注的或具有統(tǒng)計學(xué)意義、最大效應(yīng)的效應(yīng)值；(3)相比于累積滯后效應(yīng)值，優(yōu)先選擇單日滯后效應(yīng)值。

1.2.4 結(jié)局指標(biāo)

以大氣PM2.5濃度每升高10 μg·m-3時，呼吸系統(tǒng)疾病門診量ER及95%CI為結(jié)局指標(biāo)。ER表示PM2.5濃度每升高10 μg·m-3時，呼吸系統(tǒng)疾病門診人次增加的百分比。若文獻(xiàn)獲取為RR或回歸系數(shù)(β)，可通過公式OR≈RR(發(fā)病率或患病率<5%)，RR=exp(β)和ER=(RR-1)×100%轉(zhuǎn)換為ER值[7]。

1.3 數(shù)據(jù)提取

由2名研究者獨立篩選文獻(xiàn)、提取資料并交叉核對，如遇分歧則由第三方仲裁。通過查重、閱讀題目，排除明顯不相關(guān)文獻(xiàn)后，進(jìn)一步閱讀摘要和全文，根據(jù)納入和排除標(biāo)準(zhǔn)確定是否納入。如有需要，通過郵件、電話聯(lián)系原始作者獲取未確定但對本研究重要的信息。資料提取內(nèi)容：(1)基本信息：第一作者、發(fā)表時間、研究時間、研究地點、研究對象(包括年齡、性別、季節(jié))；(2)研究效應(yīng)類型；(3)相關(guān)數(shù)據(jù)和結(jié)局指標(biāo)等。

1.4 納入研究文獻(xiàn)質(zhì)量評價

采用紐卡斯?fàn)?渥太華量表(Newcastle-Ottawa Scale,NOS)評價納入文獻(xiàn)的質(zhì)量[8]，評價項目分別從研究對象選擇、可比性和暴露3個方面進(jìn)行評分，文章質(zhì)量最高得9分。

1.5 統(tǒng)計學(xué)方法

采用Stata 14.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析，定性資料以RR及其95%CI表示。納入研究結(jié)果間的異質(zhì)性采用χ2檢驗進(jìn)行分析，同時結(jié)合I2定量判斷異質(zhì)性大小。若各研究結(jié)果間無統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性時(I2≤50%，P≥0.05)，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行Meta分析；若各研究結(jié)果間存在統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性(I2>50%，P<0.05)，則進(jìn)一步分析異質(zhì)性來源，在排除明顯臨床異質(zhì)性的影響后，采用隨機效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析。根據(jù)不同特征進(jìn)行亞組分析，進(jìn)一步探討可能的影響因素。采用敏感性分析檢測結(jié)果的穩(wěn)定性，采用漏斗圖和Egger′s法檢測評估發(fā)表偏倚，檢驗水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)檢索結(jié)果

初檢共獲得相關(guān)文獻(xiàn)3 846篇，其中CNKI(n=906)、WanFang Data(n=977)和VIP(n=168)、PubMed(n=1 422)、EMbase(n=7)、The Cochrane Library(n=252)和Web of Science(n=114)。經(jīng)逐層篩選最終納入48篇，其中中文32篇，英文16篇。文獻(xiàn)篩選流程及結(jié)果見圖1。

圖1 文獻(xiàn)篩選流程及結(jié)果

2.2 納入文獻(xiàn)基本情況

最終納入48篇文獻(xiàn)(按年齡劃分共59個研究數(shù)據(jù))，研究地點涉及全國29個城市，NOS量表評價納入文獻(xiàn)質(zhì)量均在7分以上，說明文獻(xiàn)質(zhì)量較好。文獻(xiàn)基本特征見表1。

表1 納入文獻(xiàn)的基本特征

2.3 meta分析

納入所有研究進(jìn)行meta分析結(jié)果顯示I2=98.2%，P<0.05，提示各研究結(jié)果間存在較高異質(zhì)性，故采用隨機效應(yīng)模型分析。結(jié)果顯示RR=1.006(95%CI:1.005～1.007)，見圖2。即大氣PM2.5質(zhì)量濃度每增加10 μg·m-3，呼吸系統(tǒng)疾病門診量增加0.66%(95%CI:0.56%～0.76%)。

圖2 我國PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病門診量關(guān)系的meta分析森林圖

2.4 亞組分析

將納入研究對象按人群(年齡、性別)、季節(jié)、城市經(jīng)濟(jì)水平、PM2.5濃度、地區(qū)、效應(yīng)類型進(jìn)行亞組分析。PM2.5濃度依據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》二級標(biāo)準(zhǔn)(以24 h平均濃度75 μg·m-3為分割點)，分為PM2.5<75 μg·m-3組和PM2.5≥75 μg·m-3組；地區(qū)分為北方(秦嶺-淮河以北)和南方(秦嶺-淮河以南)；效應(yīng)類型根據(jù)滯后天數(shù)分為單日效應(yīng)和累積效應(yīng)。結(jié)果顯示人群(年齡、性別)和季節(jié)的亞組異質(zhì)性I2有明顯降低，其他亞組異質(zhì)性I2值仍較高。亞組分析結(jié)果見表2。

表2 亞組分析

表2 (續(xù))

2.5 敏感性分析

將59個研究采取逐一剔除法進(jìn)行敏感性分析，結(jié)果見圖3。將洪也研究數(shù)據(jù)剔除后，I2由97.1%下降為96.7%，ER值由0.67%(95%CI:0.56%～0.76%)變?yōu)?.64%(95%CI:0.55%～0.74%)，結(jié)果無明顯變化，剩余總合并效應(yīng)量變化幅度基本均在置信區(qū)間內(nèi)，表明研究結(jié)果相對穩(wěn)健可靠。

2.6 發(fā)表偏倚評估

以各研究RR值的對數(shù)為橫坐標(biāo)，以RR值對數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤為縱坐標(biāo)，繪制漏斗圖。全部研究的漏斗圖呈不對稱分布，見圖4A，與Egger′s法檢驗結(jié)果一致(P=0.01)，表明存在發(fā)表偏倚。其中0～14歲組漏斗圖呈不對稱分布，見圖4B，與Egger′s法檢驗結(jié)果一致(P=0.01)，表明該組納入文獻(xiàn)存在發(fā)表偏倚；15～64歲組和≥65歲組漏斗圖基本呈對稱分布，見圖4C和圖4D，與Egger′s法檢驗結(jié)果一致(P=0.37，P=0.46)，表明2組納入文獻(xiàn)無發(fā)表偏倚。

圖4 我國 PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病門診量關(guān)系meta分析的漏斗圖

3 討論

近年來，國內(nèi)外多項環(huán)境流行病學(xué)研究顯示，呼吸系統(tǒng)疾病門診量與空氣可吸入顆粒物污染存在關(guān)聯(lián)，其中大氣PM2.5濃度升高可增加呼吸系統(tǒng)疾病日均門診人次[57-58]。梁肖等[59]報道m(xù)eta分析結(jié)果為大氣PM2.5質(zhì)量濃度每增加10 μg·m-3，呼吸系統(tǒng)疾病門診量增加0.50%(95%CI:0.30%～0.70%)；Atkinson等[6]報道m(xù)eta分析結(jié)果為PM2.5質(zhì)量濃度每增加10 μg·m-3，呼吸系統(tǒng)疾病門診量增加0.96%(95%CI:-0.63%～2.58%)。本文共納入59個研究，采用隨機效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析，結(jié)果顯示大氣PM2.5質(zhì)量濃度每增加10 μg·m-3，呼吸系統(tǒng)疾病門診量增加0.66%(95%CI:0.56%～0.76%)，這與國內(nèi)外相關(guān)研究結(jié)果一致。經(jīng)亞組分析，人群分層結(jié)果顯示PM2.5質(zhì)量濃度每增加10 μg·m-3，呼吸系統(tǒng)疾病門診增量由高到低依次為0～14歲組、≥65歲組和15～64歲組，ER及95%CI分別0.61%(95%CI:0.50%～0.73%)、0.50%(95%CI:0.35%～0.66%)和0.44%(95%CI:0.32%～0.56%)；男性和女性呼吸系統(tǒng)疾病門診增量相差不大，表明兒童和老年人更易發(fā)生呼吸系統(tǒng)疾病，可能與年齡結(jié)構(gòu)及人群易感性存在差異有關(guān)[60]。季節(jié)分層結(jié)果顯示，春季呼吸系統(tǒng)疾病門診增量最高0.61%(95%CI:0.12%～1.11%)，可能與不同季節(jié)PM2.5污染物來源及組分差異有關(guān)，其毒性也有所不同。地區(qū)分層結(jié)果顯示，相比于二三線城市而言，一線城市呼吸系統(tǒng)疾病門診增量最高0.63%(95%CI:0.50%～0.75%)；南方地區(qū)呼吸系統(tǒng)疾病門診增量0.75%(95%CI:0.63%～0.88%)高于北方地區(qū)0.37%(95%CI:0.28%～0.47%)，可能與本研究納入南方地區(qū)的一線城市數(shù)量較北方多，其經(jīng)濟(jì)狀況、醫(yī)療水平、疾病就診意識較高有關(guān)。PM2.5濃度分層結(jié)果顯示，PM2.5<75 μg·m-3組呼吸系統(tǒng)疾病門診增量0.78%(95%CI:0.63%～0.88%)高于PM2.5≥75 μg·m-3組0.26%(95%CI:0.17%～0.36%)。效應(yīng)類型分層結(jié)果顯示，單日效應(yīng)和累計效應(yīng)的呼吸系統(tǒng)疾病門診增量相差不大。

本研究結(jié)果顯示異質(zhì)性較大，可能與人群結(jié)構(gòu)和易感性、不同地區(qū)、PM2.5濃度水平和組分差異、納入研究選取滯后天數(shù)不同而產(chǎn)生不同暴露效應(yīng)有關(guān)，導(dǎo)致呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)生有一定的差異性[61]。經(jīng)亞組分析顯示，人群(年齡、性別)和季節(jié)的亞組異質(zhì)性有明顯降低，其他亞組異質(zhì)性仍較高。敏感性分析顯示本次研究結(jié)果相對穩(wěn)健可靠。經(jīng)漏斗圖和Egger′s檢驗，存在一定的發(fā)表偏倚，主要表現(xiàn)為0～14歲組。發(fā)表偏倚可能與有統(tǒng)計學(xué)意義的研究結(jié)果較無統(tǒng)計學(xué)意義和無效結(jié)果更易發(fā)表有關(guān)，本次納入研究0～14歲組大多數(shù)為陽性結(jié)果，導(dǎo)致總體結(jié)果產(chǎn)生一定偏差。另外，本研究存在一定的局限性。納入研究區(qū)域較少，59個研究僅涉及全國29個城市；僅分析PM2.5對呼吸系統(tǒng)疾病總體影響，未按疾病分類進(jìn)行分析；不同地區(qū)PM2.5組分不同，可引起不同的健康效應(yīng)，需進(jìn)一步分析其來源和成分的效應(yīng)評估[62]。

綜上所述，我國大氣PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病門診量密切相關(guān)，大氣中PM2.5濃度升高，可增加呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)病風(fēng)險，尤其是兒童、老年人、春季、一線城市和南方地區(qū)，呼吸系統(tǒng)疾病門診量均有所增加。建議相關(guān)政府部門加強空氣污染治理，減少污染，同時個人做好霧霾天氣防護(hù)措施，從而降低PM2.5污染對呼吸系統(tǒng)健康影響。