2022, Vol. 43
2. 中国人民大学环境学院, 北京 100872
2. School of Environment and Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China
臭氧是危害人类健康的二级污染物, 流行病学研究表明, 人体暴露于环境臭氧会导致不良健康后果, 包括增加死亡率和发病率[1, 2], 并且臭氧和颗粒物对人群健康的影响独立[3].有研究指出, 全球臭氧水平将随着气候变暖而增加, 因而与臭氧有关的健康影响证据对气候变化研究具有重要意义[4].在欧洲, 臭氧被认为是对人体健康、植被、作物和材料造成不利影响的最具破坏性的空气污染物, 而且未来可能会变得更糟[5, 6].据估计, 臭氧污染导致全球每年约70多万人死亡[7].
随着中国近几十年来工业化和城镇化的快速发展, NOx和VOCS等臭氧前体污染物的排放量显著增加[8], 中国臭氧浓度的上升速度远高于世界其他国家[9].近年来, 我国各地臭氧污染加剧显著[10~13], 京津冀地区平均增长速率达4.97 μg·(m3·a)-1[10].在世界范围内, 中国臭氧污染事件比日本、韩国、欧洲和美国更加频繁和强烈[14].随着监测数据的完善, 越来越多的学者开始关注中国臭氧污染对人体健康的影响.大量流行病学研究证实臭氧短期暴露与我国居民死亡风险增加有关.然而, 研究使用的臭氧度量指标并不统一, 主要有每日1 h最大浓度(O3-M1h)、每日8 h最大平均浓度(O3-M8h)和每日24 h平均浓度(O3-24h).考虑到臭氧浓度的日变化和季节变化特征以及臭氧前体污染物释放的变异性, 不同度量方式的臭氧浓度可能受地区、季节、天气、城市化和人口密度等因素的影响.因此, 在与臭氧有关的研究中, 选择度量指标是一个主要的分析挑战.忽略臭氧指标的差异, 直接使用不同度量指标得出的值, 可能会导致错误和误导性的健康风险结论[15].Li等[16]的研究使用多种指标探讨广州臭氧污染对全因死亡的短期影响, 认为O3-M8h是研究环境臭氧暴露对健康影响的适当指标.谷亚亚等[17]针对北京顺义区的研究发现居民每日死亡对O3-M1h比O3-M8h和O3-24h敏感.而Sun等[18]的研究使用中国10城市34个地区的数据结果认为O3-24h是估计中国臭氧短期暴露与居民死亡的最佳指标.
荟萃分析(Meta)可以提高结果的统计能力和概括性, 已被广泛用于探索环境因素与人类健康之间的关系.夏钟[19]和叶伟鹏等[20]的研究使用O3-M8h指标对我国臭氧污染的全因死亡风险进行Meta分析, 也有学者通过美国环保署制定的标准转换系数将臭氧指标转换为O3-M8h进行Meta分析[21, 22].目前, 尚没有研究系统地评估不同臭氧度量指标对我国人群过早死亡影响的比较分析.基于此, 本文通过系统回顾我国已发表的臭氧短期暴露与人群总死亡关系的流行病学研究, 评估和比较3类臭氧指标(O3-M1h、O3-M8h和O3-24h)对人群总死亡风险的影响, 以期为今后开展臭氧健康影响研究提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 总体思路系统搜索各数据库建库至2020年12月底发表的与中国有关的臭氧污染健康影响研究, 根据入选标准筛选文献并提取文献中的关键信息.使用Stata14软件进行Meta分析, 评估3类臭氧指标对人群总死亡风险的影响, 并进行发表偏倚检验和敏感性分析, 同时探讨季节、性别、年龄和地区等的效应修饰作用和可能的异质性来源.
1.2 检索策略通过系统检索, 从中文数据库(中国知网、万方数据库和维普中文服务平台)和英文数据库(Web of Science、PubMed)中检索建库至2020年12月31日发表的中国臭氧污染与人群总死亡关系的研究.使用搜索词“臭氧(ozone)/O3”、“中国(China)”和“全因死亡/总死亡/非意外死亡”的组合进行检索.并对检索到的研究和已有相关Meta分析中的参考文献进行审查, 以补充其他相关研究.
1.3 纳入标准与排除标准纳入标准: ①研究中国臭氧短期暴露与人群总死亡之间的关系; ②臭氧度量指标为O3-M1h、O3-M8h、O3-24h中一个或多个; ③报告了定量暴露-反应关系及其95%置信区间(95%CI); ④研究为时间序列研究或病例交叉研究; ⑤全因死亡是主要结果(ICD-9:001-799, ICD-10:A00-R99); ⑥污染数据和气象数据来自有关监测中心, 所有数据均经过质量保证和质量控制.
排除标准: ①针对特定人群或高风险人群的研究; ②非原创研究, 如综述、评论; ③室内源臭氧暴露或职业暴露的研究; ④剔除重复报告, 包括使用相同数据的研究; ⑤未提供单污染模型的研究结果; ⑥未提供全年估计值.
1.4 数据提取与处理从符合条件的文献中摘录以下项目: 第一作者、发表年份、研究区域和时期、研究设计、研究模型及滞后结构、臭氧度量指标及浓度信息、健康结果和具体的风险估计值.此外, 记录相关气象信息和其他污染物浓度信息.
对以多个城市或地区为研究对象的文献, 若其中包含每个城市的研究结果, 则分别提取相关信息; 若只报告了多地区的综合估计值或荟萃分析值, 则只对该研究做综述与比较分析, 不纳入Meta分析中.另外, 有研究报告了不同滞后时间的结果, 需对滞后时间做出选择.然而, 目前针对短期影响还没有关于滞后时间筛选的标准方法.本文遵循Atkinson等[23]的研究总结的规则, 如果研究只提出一个滞后时间估计值, 则记录该估计值; 如果提出多个滞后时间, 则依据以下标准顺序选择滞后时间进行Meta分析: ①作者关注或预先陈述的滞后时间; ②统计上最显著的滞后时间(正或负); ③效应估计值最大的滞后时间(正或负).在②和③的基础上选择单日滞后的分析结果.
相对危险度(relative risk, RR) 是医学和公共卫生研究中较为常用和直观的估计方式, 因此, 本文使用RR度量健康效应, 将所有研究报告的效应值标准化为污染物浓度每增加10 μg·m-3的RR值及其95%CI, 转换公式见式(1).一些研究使用比值比(odds ratio, OR)和超额危险度(excess risk, ER), 根据先前的研究[24], 假设在所有关于全因和病因特异性死亡率的文章中, 结果的累积发生率低于10%, OR应该接近RR, 即OR=RR.而ER转换公式见式(2).
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关于每日8 h浓度指标, 除了最常见的O3-M8h, 也有一些学者使用特定时间段的8 h平均浓度(10:00~18:00和09:00~17:00), 认为这两个时间段内的臭氧平均浓度是臭氧日最大8 h平均浓度值.Wong等[25]和Kan等[26]的研究分别使用8 h(09:00~17:00)指标和O3-M8h指标, 报告了同一时期上海臭氧暴露与全因死亡之间的关系, 两者的研究结果一致.因此, 本文假设使用每日特定时间8h平均浓度指标与O3-M8h指标无异.
1.5 统计分析使用Stata14汇总纳入的风险值进行评估, 所有检验均为双侧检验, 统计学显著性要求P < 0.05.采用逆方差法对所选研究的风险估计值进行汇总, 其总体效果估计值为单个研究风险估计值的平均值, 由研究方差的逆加权得到.假设纳入的研究是所有可能结果的随机选择, 使用随机效应模型进行汇总.使用Cochran的Q检验(P值)和I2统计量来评估研究之间的异质性.若P>0.05, I2 < 50%, 则认为各研究间有统计学同质性; 若P≤0.05, I2≥50%, 但临床上判断各组间具有一致性需要进行合并时, 则认为各研究间有统计学异质性; 其他情况则认为无法判断异质性的来源, 不进行Meta分析.通过漏斗图和Egger's统计检验评估发表偏倚, 通过逐一剔除法进行敏感性分析以检查结果的稳健性, 通过亚组分析和Meta回归进一步检测异质性的来源.
此外, 为了使多个臭氧度量指标之间具有可比性, 在原有数据分析的基础上, 采用美国环保署[27]给出的转换比例标准(O3-M1h: O3-M8h: O3-24h=2:1.5:1)将所有估计值转换为O3-M8h指标下的标准估计值.
2 结果与分析 2.1 文献检索结果与研究特征经过标题、摘要和全文评估, 剔除使用相同研究区域和时间的文献后, 共有27项研究纳入进一步分析, 其中有5项研究仅给出多城市分析结果(表 1), 未纳入Meta分析中.纳入Meta分析的22项研究中, 有7项研究使用O3-M1h指标, 18项研究使用O3-M8h指标, 8项研究使用O3-24h指标, 其中有5项研究同时报告了3个指标的结果, 1项研究同时报告了O3-M1h和O3-M8h指标的结果; 除文献[41]的研究设计为病例交叉外, 其余研究均为时间序列; 已有研究发表时间为2008~2020年, 研究开展时间为1994~2019年, 涉及20个城市; 在这些研究中, 有7项研究报告了季节分析结果, 9项研究报告了性别分析结果, 7项研究报告了不同年龄层的分析结果.具体特征如表 2所示.
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表 1 多城市研究结果 Table 1 Multi-city research results |
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表 2 纳入Meta分析研究的特征1) Table 2 Characteristics of included studies |
2.2 Meta分析结果
总体分析表明(表 3), 臭氧的3类指标均与人群的总死亡风险增加显著相关, ρ(O3)每增加10 μg·m-3, 人群的总死亡风险增加0.39%(O3-M1h)、0.31%(O3-M8h)和0.54%(O3-24h), 在O3-M1h和O3-M8h指标中观察到较大的异质性(56.4%和91.0%).将臭氧指标浓度标准化后, O3-M1h指标风险值最高, O3-M8h和O3-24h风险值较低且结果较为接近.通过漏斗图(图 1)和Egger检验发现, 在O3-M8h指标观察到发表偏倚, 另外2个指标未观察到明显的发表偏倚.
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表 3 总体Meta分析结果1) Table 3 Overall Meta-analysis results |
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图 1 O3-M1h、O3-M8h和O3-24h指标对总死亡风险影响的漏斗图 Fig. 1 Funnel plot of the impacts of O3-M1h, O3-M8h, and O3-24h on total mortality |
逐一剔除法表明, O3-M1h、O3-M8h和O3-24h指标的合并效应量点估计范围分别为1.003 0~1.004 3、1.002 8~1.003 4和1.004 7~1.005 8与原始估计结果基本一致, 表明Meta分析结果可靠.进一步考虑研究设计和研究质量对估计结果的影响, 分别删除病例交叉研究[41]和未说明诊断标准的研究[49], O3-M8h和O3-24h指标合并效应量(未标准化)变为1.002 9(1.002 0 1.003 8)和1.005 2(1.003 6 1.006 7)估计结果未发生明显改变, 再次表明Meta分析结果的稳健性.
2.4 亚组分析分别按照季节、性别、年龄、区域和滞后类型进行分组, 使用随机效应模型进行亚组分析, 结果如表 4所示, 为便于比较, 将所有指标RR值标准化为O3-M8h的RR值.
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表 4 亚组分析结果1) Table 4 Subgroup analysis results |
季节分组结果显示, 在冷季, 3类臭氧指标均与总死亡风险增加显著相关, 死亡风险高于全年, O3-M1h指标风险值最高, O3-24h指标风险值最低; 在暖季, 3类臭氧指标均未观察到显著关联, 提示季节可能是异质性的来源之一.性别分组结果显示, 男性和女性的总死亡风险都有统计学意义, 在O3-M1h和O3-M8h指标中, 女性风险比男性更大, 而在O3-24h指标中相反.对于O3-M8h和O3-24h指标, 性别不同可能是其异质性的来源之一.
年龄分组结果显示, ≥65岁的老年人是敏感人群, < 65岁人群的总死亡风险不显著.提示年龄不同可能是异质性的来源之一.区域分组结果显示, 南方和北方城市均与总死亡风险增加显著相关, 在O3-M1h指标中, 南北方没有明显差异, 在O3-M8h和O3-24h指标中, 北方的总死亡风险要高于南方.在南方, O3-M1h指标风险值最高, 而在北方, O3-M8h指标风险值最高, 没有证据表明研究区域是异质性的来源.滞后类型分组结果显示, 单日滞后和多日滞后均与总死亡风险增加显著相关, 在O3-M1h指标中, 多日滞后风险高于单日滞后, 而在O3-M8h和O3-24h指标中, 单日风险更高.对于O3-24h指标, 滞后类型的不同可能是异质性的来源之一.
2.5 Meta回归分析由于在总体分析中显示出较大的异质性, 因此通过Meta回归方法来探索异质性的可能来源.选择研究地点、诊断标准、研究模型, 滞后类型、臭氧日均浓度和日平均温度作为协变量, 进行回归分析.结果表明, 对于O3-M1h指标, 这些指标对异质性没有显著贡献; 对于O3-M8h指标, 研究模型对异质性有显著贡献(P=0.002), 并可以解释22.31%的异质性; 对于O3-24h指标, 滞后类型对异质性有显著贡献(P=0.035), 解释了该指标的全部异质性.
2.6 暴露-反应函数在多城市5项Meta分析中, 有2项针对江苏省的研究提供了臭氧的暴露-反应函数和阈值信息.陈凯[28]的研究发现, 臭氧对人群总死亡的影响并不存在一个“阈值”, 当臭氧浓度低于环境空气质量二级标准时, 仍与人群总死亡显著相关.汪庆庆等[30]的研究发现, 臭氧在低浓度时对死亡的效应不明显, 但在浓度达到100 μg·m-3后臭氧死亡效应逐渐上升, 且无明显阈值.在22项纳入Meta分析的研究中, 有2项研究提供了线性暴露-反应关系的证据[33, 45]; 有研究认为臭氧存在阈值浓度(40 μg·m-3), 在滞后0~3 d, 臭氧浓度高于阈值时, 总死亡风险单调增加[46]; 而杨春雪[33]的研究认为不存在臭氧阈值浓度.
2.7 与其他国家Meta分析的比较本文检索了2010年至今发表的其他国家有关臭氧暴露总死亡分析的Meta研究, 如表 5所示, 合并效应值转换为ρ(O3)每增加10 μg·m-3的RR(95%CI).臭氧短期暴露的Meta研究显示, 无论是针对全球还是亚洲的研究均表明臭氧对人群总死亡风险增加有显著影响.尽管Orellano等[24]的研究只使用O3-M8h和O3-24h指标, 未说明Meta分析时的指标, 但仍可以看出该文得出的研究结果与本文的接近.而亚洲研究汇总估计值较低, 可能是纳入效应值过少的原因.臭氧长期暴露的Meta研究未发现臭氧全年平均浓度与死亡风险之间存在关联的证据[50, 51], 但暖季发现臭氧暴露与总死亡风险正相关, 这与臭氧短期暴露的结果不一致.
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表 5 其他国家臭氧总死亡风险Meta分析 Table 5 Meta-analysis of ozone total mortality risk in other countries |
另外, Bell等[52]的研究系统回顾了1988~2013年全球臭氧短期暴露对死亡或住院的敏感性人群, 认为敏感性最有利的证据是年龄, 老年人的死亡风险高于年轻人, 而女性死亡风险较高的关联性证据有限. Orellano等[24]的研究针对全球在按年龄、性别和洲划分的亚组分析中, 未显示出亚组间的统计差异.
3 讨论本文使用中国(中国香港、澳门和台湾资料暂缺)的臭氧暴露-反应关系系数, 评估了3类臭氧度量指标短期暴露的人群总死亡风险, 敏感性分析和发表偏倚检验表明研究结果的可靠性.总体上, 使用O3-M1h指标的风险估计值最高, 使用O3-M8h和O3-24h指标的风险估计值较低且结果相似.在同时使用3类指标的5项流行病学研究中, 有研究认为O3-24h指标风险估计最高[16, 34], 有研究认为O3-M1h指标风险估计最高[17, 33, 38].将所有臭氧指标下的效应值标准化为O3-M8h指标的RR值并进行Meta分析, 合并效应值为1.003 6(1.002 8 1.004 4)与O3-24h指标的合并效应值一致, 低于O3-M1h指标的合并效应值.进一步表明不同臭氧度量指标对人群总死亡具有不同的影响, 直接将不同度量指标合并估计会产生偏差, 低估臭氧污染对人群的健康影响.
以往关于我国臭氧Meta分析的研究经常使用O3-M8h指标(转换后或未转换)[20, 22], 或者未考虑流行病学研究中所使用臭氧指标的不同, 忽略了臭氧死亡率风险估计对不同臭氧度量指标的潜在敏感性.臭氧度量时间的选择反映了数据的可用性或研究人员对暴露时间框架生物学相关性的理解, 影响风险估计[18, 54].当健康影响由高浓度峰值触发时, 使用反映峰值污染水平的平均时间(O3-M1h和O3-M8h)的指标可能比24 h平均值更具生物相关性[54].相反, O3-24h指标更能代表平均暴露量.世界卫生组织(WHO)建议, 最大8 h平均值是研究环境臭氧暴露对健康影响的适当指标. Moshammer等[55]的研究观察到, O3-M1h指标和O3-M8h指标比O3-24h指标更能预测当天死亡率. Bell等[56]的研究认为基于1 h最大值和8 h平均值的臭氧风险值要好于基于24 h平均值的臭氧风险值.最近一项针对哮喘发作的Meta研究发现, 使用O3-M1h和O3-M8h进行的风险估计显著且相似, 而使用O3-24h指标的风险估计值较小[57].
在本文筛选出的多城市5项研究中, Sun等[18]的研究使用3类臭氧指标对10城市34区县进行了流行病学研究, 将其结果按照本文的要求标准化后, O3-M1h、O3-M8h和O3-24h的RR#(95%CI)分别为1.003 5(1.001 6 1.005 2)、1.003 7(1.002 0 1.005 5)和1.004 0(1.002 2 1.005 9) O3-24h指标风险值最大, O3-M1h最小, 但三者的估计值比较接近, 与本文的研究结果并不一致, 这可能与研究区域的分布和选择有关.Yin等[29]的研究针对272个城市进行的流行病学研究结果显示, O3-M8h每增加10 μg·m-3, 人群总死亡RR(95%CI)为1.002 4 (1.001 3 1.003 5)低于本文的估计值.
本文在O3-M1h和O3-M8h指标的Meta分析中发现较大的异质性.首先, 3类指标均在冷季观察到显著影响, 而在暖季未发现显著影响.越来越多的研究发现温度是臭氧健康影响的重要驱动因素.Chen等[34]的研究发现在苏州冷季和低温臭氧死亡效应更强; Cheng等[58]针对上海的研究发现臭氧和极端低温对总死亡率和死因特异性死亡率的影响相似; 另一项在广州的研究也发现相似的结果, 仅在冷季观察到臭氧对总死亡的显著影响[36].相反, 在西方的多数研究中发现, 暖季或高温对总死亡的影响更大[50, 51, 59].这种不一致可以部分由不同气候和地域下不同的臭氧暴露模式来解释.并且, 在本文关于季节的亚组分析中, 除一项来自北京的研究[41]外, 其余研究均在南方, 该研究发现暖季总死亡风险估计值大于全年估计, 南方的气候和人群的生活方式特征可能使得冷季臭氧的健康影响更显著.第二, 性别存在差异性, 除O3-24h指标外, 其他臭氧指标均显示女性是敏感人群, 班婕等[38]和明小燕等[43]的研究也发现男性健康影响无统计学意义.第三, 不同年龄的差异性, 针对 < 65岁的亚组分析没有统计学意义, 且≥65岁的老年人死亡风险更高.另外, Meta回归结果表明, 研究模型和滞后类型可能分别是O3-M8h指标和O3-24h指标异质性来源.由于纳入亚组分析的效应值较少, 分析结果应当谨慎解读.
本文存在一些局限性.首先, 由于积极的、显著的结果更容易被发表, 因此Meta分析的结果可能受到发表偏倚的影响.其次, 使用恒定的比例对臭氧指标进行转换可能存在偏差和不确定性, 本文选择的是美国环保署提供的转换比例, 与中国的实际情况可能存在一定的偏差.第三, 纳入的研究多数采用O3-M8h指标, 针对O3-M1h和O3-24h指标的研究较少, 在亚组分析和Meta回归中可能缺少数据支撑.最后, 在27项研究中, 只有少数研究调查了暴露-反应关系的形状以及阈值浓度的存在性, 尚没有明确证据表明臭氧阈值浓度的存在性.
4 结论本文在已有Meta分析的基础上, 更新了最新的流行病学研究成果, 3类臭氧指标的Meta分析均表明臭氧短期暴露与我国人群的总死亡风险增加显著相关.这种关联在冷季更明显, 且女性和老年人是敏感人群.通过不同指标间的比较发现, 使用峰值指标O3-M1h更能体现出与环境臭氧接触的生物学量度, O3-M1h每升高10 μg·m-3, 我国人群总死亡风险增加0.39%(95%CI: 0.23%, 0.55%).
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