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为探究 PM?.?及其成分与 CMM 住院风险的关联，新疆医科大学第一附属医院的研究人员开展相关研究。结果发现 NO??影响最大，且多因素间存在协同作用。该研究为公共卫生干预和政策制定提供依据，值得科研读者一读。
在当今社会，人们的健康面临着诸多挑战，其中心脏代谢性多重疾病（CMM，即缺血性心脏病、2 型糖尿病、中风中两种或以上疾病共存）的问题日益凸显。CMM 的患病率逐年上升，这不仅给患者带来了极大的痛苦，还使得医疗负担不断加重。就拿缺血性心脏病（IHD）来说，它可是疾病相关死亡的主要原因，同时也是 2 型糖尿病（T2DM）患者的主要并发症和死因 。而且，CMM 患者往往需要更密集的医疗服务，导致住院次数增多，医疗费用大幅增加。
在探寻 CMM 的发病原因时，人们发现它和生活方式选择脱不了干系，像不良饮食、缺乏运动、吸烟等都是常见的影响因素。不过，环境因素的作用也不容小觑，尤其是空气污染。细颗粒物（PM?.?，指空气动力学直径≤2.5μm 的固体和液体颗粒 ）因其粒径小，能携带高浓度有毒物质，进入人体后可引发炎症、氧化应激和血管功能障碍等，进而影响心血管和代谢健康。PM?.?的主要化学成分，如硝酸盐（NO??）、硫酸盐（SO?2?）、铵（NH??）、有机物（OM）和黑碳（BC），也都对健康有着不可忽视的危害。
随着全球气候变化，极端天气对健康的影响也逐渐引起人们的关注。比如说，环境温度和总死亡率之间存在着 U 型关系，低温通常与心血管系统疾病及潜在并发症有关。然而，目前关于气象因素（如温度波动）和颗粒物（PM）在 CMM 背景下的相互作用研究还十分有限。
在大多数研究聚焦于污染物对个体心血管代谢疾病（CMD）影响的情况下，对于多种代谢疾病的研究却少之又少。在乌鲁木齐这座快速发展的城市，工业化和城市化进程的加快，使得 PM?.?等污染物的浓度不断升高。当地 CMM 发病率持续上升，这就迫切需要深入分析空气污染暴露与健康结果之间的关系。
为了揭开这些谜团，新疆医科大学第一附属医院的研究人员在《Scientific Reports》期刊上发表了题为 “Fine particulate matter and its constituents and hospital admissions for cardiometabolic multimorbidity: a time-series study in Urumqi, China” 的论文。研究发现，在乌鲁木齐，PM?.?及其成分对 CMM 住院风险有着显著影响。其中，NO??对 CMM 住院的影响最为突出，女性和 65 岁以上人群对 PM?.?及其成分更为敏感。同时，低温、高相对湿度（RH）、低日照时长（SSD）等气象因素与 PM?.?及其成分之间存在协同作用，会增加 CMM 的住院风险。这项研究为公共卫生干预和政策制定提供了宝贵的依据，也让人们更加重视环境治理和复杂多重疾病的防治。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。在数据收集方面，他们从新疆医科大学第一附属医院和乌鲁木齐市疾病预防控制中心收集了 2019 - 2023 年 IHD 和 CMM 的详细住院记录；从中国空气质量在线监测分析平台获取了空气污染物数据；从美国国家海洋和大气管理局（NOAA）收集了气象数据。在数据分析阶段，通过 ArcGIS 软件计算并匹配 PM?.?及其成分数据；利用 SPSS 26.0 软件进行数据整理和探索性分析；采用分位数 g 计算法（QBGC）和贝叶斯核机器回归（BKMR）分析污染物暴露的影响；构建广义线性模型（GLM）评估 PM?.?及其成分与 CMM 住院之间的关联；运用分布滞后非线性模型（DLNM）结合准泊松回归模型来确定 PM 和气象因素的非线性关系和滞后效应 。
下面我们来详细看看研究结果。
- 描述性分析：研究人员共纳入了 2019 - 2023 年乌鲁木齐 112304 例 IHD 住院病例和 24336 例 CMM 住院病例。IHD 日均住院人数为 61.50 人，CMM 日均住院人数为 14.85 人。PM?.?的中位数浓度为 22μg/m3，其中 OM 的日均浓度最高。乌鲁木齐西北部地区的 PM?.?及其成分浓度较高。通过对这些数据的分析，研究人员初步了解了当地的疾病和污染状况，为后续研究奠定了基础。
- 联合暴露分析：研究人员运用 QBGC 和 BKMR 两种方法对污染物联合暴露进行分析。QBGC 结果显示，NO??、SO?2?、PM?.?、O???h 和 NH??对 CMM 住院影响较大，其中 NO??的权重最大。BKMR 结果也表明，NO??、SO?2?、NH??、BC、OM 对 CMM 住院的影响排序为 NO?? > SO?2? > NH?? > BC > OM。综合来看，暴露于多种污染物混合物会增加 CMM 住院风险。这就像是多种 “小恶魔” 一起作祟，让 CMM 住院的风险大大增加。
- 单效应分析：研究发现，PM?.?及其成分中的 NO??、SO?2?和 NH??与 CMM 住院呈正相关。每增加一个四分位数间距（IQR）的 NO??，对 IHD 和 CMM 住院的影响最为显著。进一步的分层分析表明，PM?.?及其成分对女性和 65 岁以上成年人的影响更大。这说明女性和老年人在面对这些污染物时，身体更容易受到伤害，就像脆弱的花朵更容易受到暴风雨的侵袭。
- 滞后效应和归因分析：PM?.?及其成分对 CMM 住院的影响存在滞后性和非线性关系，高浓度时影响更大。NO??在滞后 21 天、浓度最高时风险最高。归因分析显示，NO??导致的 IHD 和 CMM 住院病例数较多，女性受影响的比例更高。这就好比是污染物在人体内埋下了一颗 “定时炸弹”，过一段时间才会爆发，而且对女性的影响更严重。
- 暴露 - 反应关系：研究人员通过绘制暴露 - 反应曲线发现，PM?.?及其成分、气象因素与 CMM 住院之间呈非线性关系。高浓度的 PM?.?及其成分、低温、高 RH 和低 SSD 对 CMM 住院影响更大，并且确定了各因素的阈值。这表明环境因素和疾病之间的关系可不是简单的直线关系，而是有着复杂的变化规律。
- 交互效应分析：高浓度的 PM?.?及其成分与低温、高 RH 和低 SSD 之间的相互作用会显著影响 CMM 住院。温度、RH 和 SSD 之间存在协同效应，冷波与 PM?.?及其成分的相互作用在 CW5 定义下对 CMM 住院影响最明显。这就像是不同的 “坏家伙” 凑在一起，互相配合，让 CMM 住院的风险变得更高。
从研究结论和讨论部分可以看出，这项研究意义重大。它明确了 PM?.?及其成分对 CMM 住院的影响，尤其是 NO??的突出作用，这让人们清楚地认识到哪些污染物对健康威胁更大。同时，研究发现女性和老年人是易感人群，这为针对性地制定防护措施提供了依据。此外，研究揭示了气象因素与污染物之间的协同作用，让人们明白在不同的天气条件下，污染物对健康的影响会发生变化。这些发现不仅有助于公共卫生部门制定更有效的干预措施，减少 CMM 患者的住院率和医疗费用，还能提高人们对环境与健康关系的认识，促进环境治理，保护人们的健康。不过，研究也存在一些局限性，比如数据时间范围有限、研究地点单一等，但这也为后续研究指明了方向，相信未来会有更深入、更全面的研究来进一步揭示这些复杂的健康问题。
