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为探究空气污染物与焦虑障碍住院及经济负担的关系，四川研究人员开展相关研究。结果发现短期暴露于 PM?.?、PM??、SO?和 CO 会增加住院风险和经济负担。该研究为预防和干预焦虑障碍提供重要依据，值得科研读者一读。
在当今社会，焦虑障碍如同一片阴影，笼罩着许多人的生活。它是全球范围内极为常见的精神障碍之一，严重影响着人们的生活质量。据统计，2020 年全球焦虑障碍的患病率飙升至每 10 万人中有 4802.4 例，相当于 3.74 亿人深受其扰 。在中国，2019 年焦虑障碍的患病率超过了抑郁症，尤其是在成年人中更为普遍，其终生患病率约为 7.6%，年患病率约为 4.98%。焦虑障碍带来的不仅是精神上的痛苦，还有沉重的经济负担，比如 2017 年巴西围产期抑郁和焦虑障碍的终生成本高达 48.6 亿美元。
面对如此严峻的形势，科学家们一直在努力探寻焦虑障碍背后的 “真凶”。已知焦虑障碍的发病因素众多，除了遗传因素，环境因素也可能在其中扮演着重要角色。研究发现，空气中的颗粒物（PM）污染是环境引发炎症和氧化应激的重要源头。而大脑中的氧化应激和炎症会捣乱，让大脑功能出现异常，进而可能引发焦虑障碍症状。不少研究也已经证实，急性暴露在空气污染物中与焦虑障碍的住院率之间存在关联 。
然而，尽管已经有了一些研究成果，但仍有许多问题亟待解决。中国是空气污染较为严重的国家之一，四川地区由于工业发展和特殊的地理条件，空气质量问题较为突出，可针对该地区空气污染与焦虑障碍关系的研究却非常有限。到底常见的空气污染物与焦虑障碍住院风险增加之间有没有确切联系？这种联系在不同年龄、性别和季节又有怎样的差异？空气污染导致焦虑障碍住院带来的经济负担有多大？这些问题就像一团团迷雾，等待着科研人员去拨开。
为了找到答案，来自四川的研究人员踏上了探索之旅。他们的研究成果发表在了《Environmental Health》期刊上，论文题目是《Association between air pollutants and hospitalisation for anxiety disorders and its economic burden in Sichuan, China》。这项研究就像一把钥匙，为我们打开了了解空气污染与焦虑障碍关系的大门，其结论对于制定预防和干预策略有着至关重要的意义。
研究人员为了开展这项研究，运用了不少巧妙的方法。首先，他们精心挑选了四川的九个城市，包括成都、自贡、泸州等，这些城市有的在四川盆地，有的在川西高原，能很好地代表整个四川省的不同情况。然后，从 2017 年 1 月 1 日到 2018 年 12 月 31 日，他们收集了这些城市医院里 7282 例焦虑障碍住院患者的详细信息，这些患者都是根据国际疾病分类第十版（ICD - 10）中 F40（恐惧症性焦虑障碍）和 F41（其他焦虑障碍）的诊断标准筛选出来的。
在数据收集方面，研究人员也下足了功夫。他们从四川环境监测站获取了二氧化硫（SO?）、一氧化碳（CO）、可吸入颗粒物（PM??、PM?.?）的监测数据，从四川气象局收集了同期的温度和湿度数据。而且，为了更准确地评估患者接触污染物的情况，他们还利用高德地图 API 对监测站和患者家庭地址进行了地理编码，通过复杂的计算得到患者的污染物暴露数据。
研究人员采用了一种叫时间分层病例交叉设计的方法，简单来说，就是把患者自己当作对照，对比患者住院当天和其他参照天接触的空气污染物浓度，这样就能减少年龄、性别等一些不变因素的干扰，更准确地找出空气污染和焦虑障碍住院之间的关系。在分析数据时，他们用了条件逻辑回归等统计方法，还考虑了温度等气象因素的影响，并且进行了分层分析和敏感性分析，确保研究结果的可靠性。
下面我们来看看研究人员都发现了什么。
患者基本信息和数据相关性
研究人员一共筛选出了 7282 例焦虑障碍患者，这些患者的平均年龄是 52.94±16.08 岁，其中男性占 32.4%，女性占 67.6%。而且，2.1% 的患者是青少年，24.5% 是老年人。住院时间上，47.2% 的患者在寒冷季节住院，52.8% 在温暖季节住院。研究还发现，空气中的污染物之间存在着有趣的关系。像 PM?.?浓度和 PM??浓度相关性很强，相关系数 r 达到了 0.97 ，而且它们和 SO?、CO 浓度也都呈正相关。不过，所有污染物浓度和温度、湿度大多呈负相关。
污染物与焦虑障碍住院的关联
研究人员发现，空气污染和焦虑障碍住院之间有着密切的联系。当空气中 PM?.?、PM??、SO?浓度每增加 10μg/m3，或者 CO 浓度每增加 1mg/m3，焦虑障碍的住院人数就会增加。而且，这种影响还有 “延迟效应”。比如，PM?.?、PM??和 SO?的影响在滞后 5 天的时候达到峰值，CO 的影响在滞后 0 - 7 天的移动平均滞后时达到最大。具体来说，每 10μg/m3 的 PM?.?增加，焦虑障碍住院人数会增加 1.002 倍 ；每 10μg/m3 的 PM??增加，住院人数增加 1.001 倍 ；每 10μg/m3 的 SO?增加，住院人数增加 1.034 倍 ；每 1mg/m3 的 CO 增加，住院人数增加 1.614 倍 。
不同亚组分析结果
研究人员还对不同年龄、性别和季节的患者进行了分析。结果发现，PM?.?和 PM??对老年人的影响更大。在 7 天滞后时，每 10μg/m3 的 PM?.?和 PM??浓度增加，老年组的患病风险比分别达到 1.006 和 1.004 。而且，在寒冷季节，SO?暴露会增加焦虑障碍住院风险 ，CO 在滞后 2 天和 5 天的时候，对寒冷季节住院率的影响也更大 。不过，在这项研究中，没有发现空气污染对男性和女性的影响有明显差异。
空气污染导致的经济负担
研究人员以世界卫生组织（WHO）的空气质量准则为参考，计算出因接触空气污染物导致的焦虑障碍住院人数和经济成本。结果显示，0.71% 的焦虑障碍住院（52 例）归因于 PM?.?，0.34%（25 例）归因于 PM??。因为空气污染导致的健康危害经济成本高达 966,319 元，其中 PM?.?造成的经济成本最高，达到 648,509 元。
综合研究结果和讨论部分，这项研究明确地告诉我们，短期暴露在高浓度的 PM?.?、PM??、CO 和 SO?中，会增加焦虑障碍患者的住院风险，而且还带来了沉重的经济负担。年龄和季节对这种影响有明显作用，老年人更容易受到空气污染的伤害，寒冷季节暴露在污染物中的人患焦虑障碍的风险更高。虽然研究发现性别差异对结果没有显著影响，但这可能和研究样本量较小等因素有关，还需要进一步研究。
从经济成本角度来看，可吸入颗粒物（尤其是 PM?.?）导致的焦虑障碍住院成本不容小觑，这和其他疾病因空气污染导致的经济负担一样严重。这就像给我们敲响了警钟，提醒我们必须重视空气污染问题。降低空气污染水平，可能是减轻焦虑障碍疾病负担的有效方法。通过改善空气质量，或许就能减少焦虑障碍的发生，降低住院率，减轻患者家庭和社会的经济压力。
不过，这项研究也有一些不足的地方。比如用监测站的污染物浓度代表个人暴露水平可能不太准确，因为患者可能会在城市间流动；研究模型只考虑了空气污染物和气象因素，忽略了其他可能影响的因素，像哮喘等伴随疾病；而且在计算经济成本时，只算了住院患者，没有考虑那些因为费用或没时间没住院的人，也没算误工、交通等费用，可能低估了经济损失。
但无论如何，这项研究为我们了解空气污染和焦虑障碍的关系提供了重要依据。未来的研究可以扩大研究人群，完善研究设计，进一步验证和补充这些发现，为预防和治疗焦虑障碍提供更有力的支持，让更多人免受焦虑障碍的困扰。
