环境空气污染、睡眠质量与老年人脑出血风险：在460名参与者队列研究中开发并验证了安徽环境暴露问卷

《Frontiers in Public Health》：Ambient air pollution, sleep quality, and cerebral hemorrhage risk in older adults: development and validation of the Anhui environmental exposure questionnaire in a 460 participant cohort study

开发并验证Anhui环境暴露问卷（AEEQ），发现其复合得分可独立预测老年人脑出血风险，与慢性空气污染和睡眠质量显著相关，且存在剂量-效应关系，支持环境暴露作为脑出血预测因素的临床应用。

　　本研究旨在开发并验证安徽环境暴露问卷（AEEQ），并评估其综合得分是否能够独立预测老年人脑出血的发生风险。通过在安徽省合肥市开展一项前瞻性队列研究，研究者招募了460名年龄在60至79岁之间、居住时间不少于5年、且在简易精神状态检查（MMSE）中得分≥24的参与者。研究对象排除了有既往脑卒中、脑内出血或重大脑外伤史，以及从事重工业或采矿工作的个体，同时排除了吸烟史超过5个包装年或近6个月内有降压药物调整的参与者。该问卷涵盖六个维度，共42个条目，内容效度采用德尔菲法进行评估，结构效度通过分样本探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）进行检验，信度则通过克伦巴赫α系数、分半信度以及14±3天的组内相关系数（ICC）进行评估。此外，研究还通过与年度平均住宅PM?.?浓度和匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）的相关性，评估了AEEQ的准则效度。

研究结果显示，AEEQ在内容效度方面表现优异，专家一致同意指数（S-CVI/Ave）为0.96。因子分析的可解释性良好，Kaiser–Meyer–Olkin统计量为0.91，探索性因子分析支持六个因子，共同解释了66.1%的总方差。验证性因子分析的拟合效果也非常理想，χ2/df为2.19，比较拟合指数（CFI）为0.965，Tucker–Lewis指数（TLI）为0.958，根均方误差（RMSEA）为0.041，标准根均方残差（SRMR）为0.052。信度方面，各维度的α系数均在0.78至0.86之间，整体α系数为0.90，且组内相关系数（ICC）为0.86，表明问卷具有良好的内部一致性与短期可重复性。准则效度方面，空气污染维度与PM?.?浓度的相关性为0.62，睡眠质量维度与PSQI的相关性为?0.56，均符合研究假设。研究期间共发现16例脑出血病例（占3.5%），随访时间约为24个月，AEEQ的四分位数分布显示，脑出血发生率随着AEEQ得分的升高而逐渐增加（分别为0.9%、1.7%、2.6%和8.7%），且趋势检验显著（p-trend=0.0047）。每增加一个标准差的AEEQ得分，脑出血的风险显著升高（风险比HR为1.47，95%置信区间为1.12–1.93），并且在加入AEEQ后，模型的区分能力有所提高（C统计量从0.72提升至0.80），净重分类改善（NRI为0.15，p=0.045）。此外，研究还发现，在未使用降压药物的参与者中，AEEQ与脑出血之间的关联性更强（交互作用p=0.048）。

本研究的结论指出，AEEQ能够可靠地量化老年人长期的环境负担，并为脑出血提供独立且剂量反应性的预后信息，支持其在社区筛查和针对性预防中的应用。研究的实施过程涵盖了多个方面，包括研究对象的选择、问卷的开发、效度的评估以及数据的收集与分析。研究对象的选择强调了年龄范围（60–79岁）和居住稳定性，以确保环境暴露评估的准确性。问卷的开发过程由神经科医生、环境卫生专家和睡眠心理学家共同参与，旨在全面涵盖户外与室内空气污染、睡眠质量及传统脑血管危险因素。效度评估采用了专家评审、分样本因子分析以及外部比较指标（如年度平均住宅PM?.?浓度和PSQI），并确保了信度指标达到公认的心理测量标准。

研究的实施过程中，还特别关注了环境不平等现象，通过分析社会经济地位和住房条件，发现AEEQ得分在教育程度较低和租房人群中的表现更高，这提示环境暴露可能在弱势群体中更为集中，具有重要的公共卫生意义。数据收集方面，研究者通过训练有素的访谈员在安静的诊室中完成问卷，并使用平板电脑进行数据录入，确保了数据的准确性。此外，研究还从电子病历中提取了血压、体重指数和用药情况等信息，以支持更全面的环境暴露评估。问卷的信度与效度评估方法科学，涵盖了多种心理测量学指标，并通过严格的统计分析确保了结果的可靠性。

研究结果表明，AEEQ在多个方面均表现出良好的效度和信度，能够有效反映环境暴露的复杂性。通过将问卷与外部环境数据（如PM?.?浓度）进行比较，验证了其在准则效度方面的表现。同时，研究还发现，AEEQ得分与脑出血的发生率之间存在显著的剂量反应关系，这表明该问卷在预测脑出血风险方面具有独立的预后价值。研究还探讨了AEEQ在不同社会经济地位和住房条件下的分布情况，发现教育程度较低和租房人群的得分较高，这可能与环境暴露的不平等现象有关。这些发现不仅为脑出血的预防提供了新的视角，也强调了在社区健康干预中考虑环境因素的重要性。

从方法学的角度来看，本研究采用了多种科学方法，包括德尔菲法、探索性因子分析和验证性因子分析，以确保问卷的效度和信度。研究还通过严格的统计分析，包括风险比（HR）和净重分类改善（NRI）等指标，评估了AEEQ的预测能力。研究的局限性也值得讨论，例如事件数量较少可能导致效应估计的置信区间较宽，但研究结果在敏感性分析中保持了一致性。此外，由于环境暴露和睡眠质量是通过自我报告的方式收集的，任何非差异性的分类误差都可能使风险比向零偏移，从而使得研究结果更为保守。因此，研究者建议在未来的迭代中，整合客观的噪声暴露数据和个人暴露/睡眠监测设备，以进一步提高问卷的构念覆盖度并减少分类误差。

综上所述，本研究通过开发和验证AEEQ，为老年人脑出血的预防提供了重要的科学依据。AEEQ不仅能够可靠地量化长期环境暴露的负担，还能够为脑出血的发生提供独立的预后信息，支持其在社区筛查和针对性干预中的应用。研究的实施过程和方法学设计为未来相关研究提供了参考，特别是在考虑环境不平等现象和提高预测能力方面。同时，研究结果也强调了在公共卫生政策制定中，需要将环境因素纳入考量，以更好地识别和干预高风险人群。这些发现对于改善老年人的健康状况、降低脑出血的发生率以及推动社区健康干预具有重要意义。