基于贝叶斯基准剂量的尿氟化物神经安全参考评估：对修订现行中国标准的启示

《Environment International》：A bayesian benchmark dose–based assessment of the neuro-safety reference of urinary fluoride: implications for revising current Chinese standards

　　杨帅飞|张美晨|高月|冯思瑞|王欣|冯建国|李梦媛|邵新华|杨艳梅|高艳辉
中国疾病预防控制中心地方病控制中心，哈尔滨医科大学，哈尔滨，中国

**摘要**
背景：高氟暴露与神经损伤有关；然而，关于氟引起的神经毒性的安全阈值的证据仍然有限。

**方法**
在山西省吉山县一个氟中毒流行地区进行了这项横断面研究。使用离子选择性电极方法测量尿液中的氟含量作为氟暴露的生物标志物。通过简易精神状态检查（MMSE）评估认知功能。采用多元线性回归和二元逻辑回归分析尿液氟含量与认知表现之间的剂量-反应关系。利用贝叶斯基准剂量（BBMD）系统估算尿液氟的安全参考值。

**结果**
较高的尿液氟含量与认知损伤显著相关。在控制可能的混杂因素后，尿液氟含量每增加1 mg/L，认知损伤的风险增加5%（OR = 1.05，95% CI：1.01–1.09）。在5%的基准反应（BMR）下，基准剂量（BMD）为3.12 mg/L，95%下限（BMDL）为1.18 mg/L。

**结论**
较高的尿液氟含量是认知功能障碍的独立相关因素。本研究估算的尿液氟的神经保护安全参考值为1.0 mg/L，低于当前中国的参考标准，表明可能需要更严格的法规来保护神经系统免受过量氟暴露的伤害。这些发现为减少氟引起的神经毒性提供了新的科学依据。

**1. 引言**
地方性氟中毒是一种生物地球化学疾病，由长期过量摄入氟通过饮用水、食物或空气引起，导致人体系统性、慢性、累积性毒性（Bibi等人，2024年）。根据主要暴露途径，氟中毒分为饮用水型、燃煤型和饮茶型（Li等人，2021年）。其中，饮用水型氟中毒由于长期饮用高氟水而最为普遍和广泛（Taher等人，2024年）。全球有25多个国家面临饮用水中氟含量过高的问题，约2亿人因此受到健康威胁（Lavalle-Carrasco等人，2021年；Mosiman等人，2021年；Solanki等人，2022年）。中国是饮用水型氟中毒严重的国家之一，影响28个省级行政区，约7000万人处于风险中（Zhao等人，2024年）。氟中毒的经典病理表现涉及硬组织，导致骨骼氟中毒和牙齿氟中毒（Everett等人，2011年；Hung等人，2023年；Veneri等人，2023年）。然而，越来越多的证据表明，氟具有超出骨骼和牙齿系统的系统性毒性，对多个软器官产生不良影响，包括神经系统、肌肉、肾脏、肝脏、血管和内分泌腺（Perumal等人，2013年；Wei等人，2019年；Manoharan等人，2024年）。

血脑屏障（BBB）是脑微血管和脑实质之间的高度特化的界面，严格调节物质进入中枢神经系统（CNS）的过程（Kadry等人，2020年；Chagnot和Montagne，2025年）。由于氟离子的半径小且化学特性独特，它可以通过多种途径穿过BBB（Agalakova和Nadei，2020年；Ottappilakkil等人，2023年）。进入CNS后，过量的氟会在对认知至关重要的脑区（如海马体和皮质）积累，引发一系列病理过程，包括神经元结构损伤、突触可塑性受损和神经递质稳态紊乱，最终导致认知下降和学习记忆缺陷（Ren等人，2022年）。大量动物研究表明，长期氟暴露会显著阻碍小鼠的学习和记忆（Zhang等人，2020年；Ran等人，2023年；Du等人，2024年；Nadei和Agalakova，2024年）。暴露于氟的大鼠在Morris水迷宫中表现出明显的空间学习和记忆缺陷，表现为寻找隐藏平台所需的逃避潜伏期显著延长，以及在目标象限停留时间减少。人类补充流行病学证据表明，长期暴露于高氟（例如长期饮用高氟水）会对儿童的智商、认知能力和记忆产生负面影响（Duan等人，2018年；Wang等人，2020年；Taylor等人，2025年）。在江苏省徐州市进行的一项研究中，Ren等人报告称，高氟地区老年人的AD8和MoCA-B认知筛查量表得分高于符合国家标准饮用水地区的老年人，表明长期暴露于高氟水可能对老年人的认知功能产生不利影响（Ren等人，2021年）。总体而言，这些发现突显了氟的神经毒性及其对公共卫生的潜在影响。

为保护公共卫生，多个国家和国际组织制定了饮用水中氟含量的指导值和尿液氟的参考范围。例如，世界卫生组织（WHO）建议饮用水中的氟含量不应超过1.5 mg/L（世界卫生组织，2011年）。美国环境保护署（EPA）将最大污染物水平设定为4.0 mg/L以防止骨骼氟中毒，并设定2.0 mg/L的次级标准以降低牙齿氟中毒的风险（美国环境保护署，2011年）。中国的《饮用水质量国家标准》（GB 5749–2022）规定饮用水中的氟浓度不应超过1.0 mg/L（中国，2022年），WS/T 10023–2024定义了中国人群的正常尿液氟参考值，儿童几何平均值不超过1.4 mg/L，成人不超过1.6 mg/L（中国，2024年）。然而，现有的饮用水和尿液氟的指导值主要是为了防止骨骼和牙齿问题而制定的，并未充分考虑氟的潜在神经毒性；当前风险评估框架中很大程度上忽略了神经行为终点和认知损伤的数据。在中国天津农村进行的一项横断面研究表明，即使饮用水中的氟浓度较低（< 1.0 mg/L），也与儿童获得极高智商分数（IQ ≥ 130）的可能性显著降低相关（Yu等人，2018年）。考虑到神经系统对环境毒素的高度敏感性（Camacho等人，2024年），可以假设在当前监管限值范围内的饮用水或尿液中的氟浓度仍可能引起神经毒性后果和认知缺陷。这引发了关于现有指南在防止氟引起的神经毒性方面不足的严重关切，并强调了重新评估和可能修改这些标准以加强神经健康保护的紧迫性。

准确确定保护性暴露阈值是健康风险评估中保护公共卫生的关键步骤。基准剂量（BMD）、最低观察到的不良效应水平（LOAEL）和未观察到不良效应水平（NOAEL）是传统的阈值推导方法（Dourson等人，1986年；Shao和Shapiro，2018年）。NOAEL是在特定暴露条件下未检测到有害效应的最大测试剂量，而LOAEL是识别出有害效应的最低测试剂量。然而，这两种方法都有明显的局限性：它们依赖于单一剂量组的数据，忽略了剂量-反应曲线的完整特征和变异性，导致信息丢失，并且无法提供与特定风险水平相对应的置信区间，从而限制了正式的不确定性分析。为纠正这些缺陷，建立了BMD方法并在环境健康风险评估中得到广泛应用（Li等人，2020年；EFSA科学委员会等人，2022年）。具体而言，BMD是通过将统计模型拟合到完整的剂量-反应数据集并确定对应于特定基准反应（BMR）的剂量来确定的。BMR表示预定的增强反应阈值，通常设定为效应增加5%或10%，这代表了风险管理框架内可接受或可容忍的风险水平（Auton，1994年；Gaylor和Kodell，2002年）。BMD方法通过结合完整的剂量-反应曲线及其变异性，为推导基于健康的指导值提供了更高效和统计上更稳健的基础。BMD的统计下限（BMDL）作为保护阈值的参考点，为风险评估提供了明确的定量边界（Corbett，2003年）。

贝叶斯基准剂量（BBMD）系统是一个在线平台，采用贝叶斯统计框架和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法估计模型参数并推导BMD值（Shao和Shapiro，2018年；Ji等人，2022年）。该系统便于进行概率风险评估，并通过贝叶斯模型平均（BMA）综合各种候选模型的结果（Forbes等人，2023年），从而得出更可靠的BMD和BMDL估计值。在评估氟暴露与神经毒性之间的相关性时，BBMD系统可以同时分析多种模型类型，包括线性和非线性剂量-反应模型，并根据每个模型对数据的拟合程度为其分配权重。这产生了更准确反映模型不确定性和数据结构的综合BMD估计值。这项研究包括两个相互关联的部分，旨在为更新有关神经安全性的氟暴露指南建立科学基础。第一部分研究了饮用水氟中毒地区居民的尿液氟含量与认知表现之间的剂量-反应关系。第二部分利用BBMD系统推导出基于神经毒性的尿液氟的BMD。总体而言，这些发现旨在解决现有标准在保护神经损伤方面的不足。

**2. 方法**
**2.1. 研究人群**
这项横断面研究于2023年3月至4月在山西省运城市吉山县进行，该地区是饮用水型氟中毒的流行区。采用集群抽样方法，最初从11个流行村和1个非流行村招募了3,492名居民。参与者符合以下条件：（1）年龄至少18岁；（2）在该研究区域居住超过10年。排除以下人群的标准：（1）有脑损伤史；（2）有精神疾病史；（3）有中风史；或（4）缺乏重要信息（如尿液氟含量、MMSE评分或基本人口统计数据）。应用这些标准后，共有3,126名参与者被纳入最终分析（图1）。

**图1. 山西省人群纳入和排除流程图**
所有参与者在入组前均提供了书面知情同意书。该研究方案获得了哈尔滨医科大学地方病中心伦理委员会的批准（HRBMUECDC20210303）。经过培训的研究人员使用结构化问卷进行面对面访谈，收集人口统计信息（年龄、性别、教育程度）、病史（高血压、糖尿病、冠心病）、生活方式因素和体检数据。从每位参与者处收集15 mL尿液样本，分装到2 mL冷冻管中，并在-80°C下保存待分析。从每位参与者处收集5 mL空腹外周血样本。血液收集后以3000 r/min的速度离心10分钟，然后将血清分装到1.5 mL EP管中，用于检测肾功能相关指标。

**2.2. 认知功能评估**
认知功能评估使用中国版的简易精神状态检查（MMSE），经过修改以反映中国的文化和社会经济背景（Katzman等人，1988年；Dufouil等人，2000年）。中国MMSE评估五个认知领域：定向（10分）、注册（3分）、注意力和计算（5分）、回忆（3分）以及语言和实践（9分）。总分范围为0到30分，分数越低表示认知功能越差（视为连续变量）。由于教育程度对MMSE表现有显著影响（Crum等人，1993年），我们还使用特定于教育的阈值将认知状态分为正常或受损（Zhang等人，1990年；Li等人，2016年；Chen等人，2023年）。认知损伤的定义是：文盲者的MMSE得分≤17分，受教育年限≤6年（小学）的得分≤20分，受教育年限>6年（初中或以上）的得分≤24分。因此，这三个教育类别中MMSE得分超过17分、20分和24分的分别表示认知正常。所有评估均通过面对面访谈进行，参与者自主回答所有问题。

**2.3. 协变量**
基线潜在混杂因素包括人口统计特征、生活方式因素和健康状况。人口统计特征包括性别、年龄、教育水平（小学及以下与初中及以上）、年家庭收入（≤20000元 vs >20000元）和婚姻状况（已婚与未婚，后者包括从未结婚、分居、离婚或丧偶）。生活方式因素包括烟草使用、酒精摄入和睡眠时长。吸烟状况根据终生吸烟总量确定，将终生吸烟超过100支香烟的人归类为吸烟者（He等人，2022年）。酒精消费分为不饮酒者和饮酒者。夜间睡眠时长由受试者自我报告，并分为短睡眠（<6小时）、正常睡眠（6–8小时）和长睡眠（>8小时）（Li等人，2022年；Ding等人，2024年）。健康状况根据自我报告的医生诊断的高血压、糖尿病、冠心病和肾脏疾病史进行评估。血压使用便携式电子血压计测量。根据2023年中国高血压预防和治疗指南，高血压定义为自我报告的高血压史或测得的收缩压≥140毫米汞柱和/或舒张压≥90毫米汞柱。体质指数（BMI）计算为体重（千克）除以身高平方（米2），并分为两类：正常体重（BMI < 24.0千克/米2）和超重/肥胖（BMI ≥ 24.0千克/米2）。由于体重过轻的参与者数量较少（BMI < 18.5千克/米2，n = 45），他们被合并到正常BMI组中。

2.4. 氟化物浓度测量
尿液中氟化物浓度使用离子选择性电极法测量（上海伟业仪器有限公司）。样品制备和分析程序遵循中国国家标准“尿液中氟化物的测定—离子选择性电极法”（WS/T 89–2015）。

2.5. 肾功能的生物标志物测定
在本研究中，使用Automatic Biochemical Analyzer 3100（日立高科技公司）测定血清尿酸（UA）和血清血尿素氮（BUN）以评估肾功能（Wu等人，2021年；Wu等人，2023年）。

2.6. 质量保证和质量控制
尿液样本在收集和处理后立即储存在-80°C，从样本收集到氟化物分析的时间不超过一个月。使用一系列浓度从0.1到10.0毫克/升的氟化物标准溶液进行校准（0.1、0.2、0.5、1.0、2.0、5.0和10.0毫克/升）。为了实时监测仪器稳定性，每20个样本后使用1.0毫克/升的氟化物标准溶液进行中间点校准。校准曲线以氟化物浓度（毫克/升）的对数作为x轴，相应的电位值作为y轴（图S1），得到线性回归方程y = -59.655x + 267.59，决定系数（R2）为0.9999。该方法的检测限（LOD）为0.1毫克/升。为了进行批次质量控制并减少时间漂移，每个分析批次包括空白对照（去离子水）、重复样本（每20个样本一个重复样本）和认证参考材料（GSB 04–1771-2004）。只有符合所有质量标准的批次——空白对照结果低于LOD，重复样本的相对偏差≤±10%，以及认证参考材料值在认证可接受范围内——才被接受用于数据分析。尿液氟化物重复测量的变异系数（CV）小于10%。每个样本都进行了两次分析，平均氟化物浓度用于后续数据分析。

2.7. 贝叶斯基准剂量估计
为了减少基准剂量研究中的潜在混杂因素，我们最初排除了有严重慢性疾病史的人（高血压、冠心病或糖尿病；n = 936），如图1所示。随后，我们在认知障碍患者和认知正常患者之间采用1:1的比例进行倾向得分匹配（PSM），匹配标准包括年龄、性别、家庭收入和婚姻状况。这一过程产生了571对匹配对（571名认知障碍患者和571名认知正常患者）。BMD估计使用基于网络的平台BBMD（https://benchmarkdose.com）进行。MCMC参数如下：30,000次迭代，1个马尔可夫链，预热（burn-in）比例为50%，随机种子为2025。我们用八个二分剂量-反应模型拟合数据：Logistic、Log-Logistic、Probit、Log-Probit、Quantal-Linear、Multistage（二阶）、Weibull和Dichotomous Hill。模型拟合使用后验预测p值（PPP）进行评估；p值在0.05到0.95之间表示模型拟合良好。为了解决模型不确定性，我们应用了贝叶斯模型平均法，根据每个模型的后验支持对其进行加权。在此基础上，我们计算了对应于额外风险水平（基准反应，BMR）1%、2%和5%的BMD和BMDL。

2.8. 统计分析
分类变量以计数和百分比的形式总结，组间差异使用卡方检验进行评估。连续变量表示为中位数（P25–P75），并使用Wilcoxon秩和检验在组间进行比较，因为它们的分布非正态。最初，我们使用Spearman等级相关系数分析尿液氟化物浓度与总体MMSE分数以及MMSE的五个认知领域之间的关系。随后，将参与者的尿液氟化物水平分为四分位数，以研究暴露-反应关系，其中Q1（< 1.79毫克/升）定义为参考（“对照”组，Q2为低氟化物组（1.80–2.91毫克/升），Q3为中氟化物组（2.92–4.53毫克/升），Q4为高氟化物组（> 4.53毫克/升）。我们使用卡方检验分析这些四分位数中的认知障碍患病率，并使用Bonferroni校正进行多重检验的成对比较，然后使用Cochran–Armitage趋势检验评估认知障碍患病率在上升的尿液氟化物类别中的线性趋势。我们使用二元逻辑回归模型，以尿液氟化物作为主要暴露因素，认知障碍（是/否）作为因变量，以更好地量化这些关系。同时，我们使用线性回归模型分析尿液氟化物与（i）总体MMSE分数和（ii）特定认知领域MMSE分数之间的关系，将这些视为连续变量。由于尿液氟化物水平的非正态分布，在进行回归分析之前实施了以10为底的对数调整。在趋势检验的回归框架中，我们将每个四分位数的尿液氟化物中位数视为连续变量，并分析了暴露水平之间的线性趋势。我们使用受限立方样条（RCS）函数来巧妙地建模和展示尿液氟化物与认知障碍之间的剂量-反应关系，从而能够评估潜在的非线性相关性。我们进行了亚组分析，以检查尿液氟化物水平与性别和年龄组（<60岁和≥60岁）之间的关联。此外，为了评估性别和年龄的潜在效应修饰，我们在多变量回归模型中引入了交互项，并计算了相应的交互p值。为了评估我们主要发现的稳健性，我们进行了两项敏感性分析：（i）排除BMI < 18.5的45名参与者；（ii）根据教育调整后的MMSE临界值重新分类认知障碍（文盲者≤19；受教育年限≤6年者≤22；受教育年限>6年者≤26）（Yin等人，2016年）。

所有统计分析均使用R软件（版本4.4.1）进行，P < 0.05被认为具有统计学意义。

3. 结果
3.1. 研究人群的一般特征和尿液氟化物浓度
研究人群的基线特征总结在表1中。共有3,126名参与者参与了这项分析，中位年龄为61岁（四分位数范围[IQR]：53–68岁）。该队列中63.6%为女性，93.7%为已婚者，50.4%的教育水平达到初中及以上。认知障碍的总体患病率为28.41%（888/3,126）。参与者按认知状态分为认知障碍（CI）组和认知正常（CN）组进行比较分析。如表1所示，CI组的参与者显著比CN组的年龄更大（p < 0.001）。在性别分布、教育水平、年家庭收入、婚姻状况、酒精消费、夜间睡眠时长、BMI以及高血压和冠心病史方面，两组之间存在显著差异（所有p < 0.05）。相反，在吸烟状况、体力活动水平或糖尿病史方面没有发现显著差异（所有p > 0.05）。一般人群的尿液氟化物中位数为2.91毫克/升（IQR：1.79–4.53）。CI组的尿液氟化物浓度明显高于CN组，中位数分别为3.18毫克/升（IQR：1.95–4.83）和2.81毫克/升（IQR：1.73–4.37）。

表1. 根据认知功能的研究人群特征
特征 总数 N = 3,126 CN, N = 2,238 CI, N = 888
p值 a 年龄 a, 中位数（IQR） b, n (%) <0.001
年龄 61.00 (53.00, 68.00) 59.00 (52.00, 66.00) 1,443 (46.2%) < 60
性别 65.00 (57.00, 72.00) 1,158 (51.7%) 1,683 (53.8%) ≥ 60
教育水平 0.019 1,139 (36.4%) 787 (35.2%) 1,987 (63.6%) 1,451 (64.8%)
BMI 0.001 1,549 (49.6%) 1,153 (51.5%) 1,577 (50.4%) 1,085 (48.5%)
年家庭收入 0.001 < 2,000元 1,812 (58.0%) 1,231 (55.0%) 1,314 (42.0%) 307 (34.6%)
婚姻状况 0.003 已婚 2,930 (93.7%) 2,116 (94.5%) 814 (91.7%) 196 (6.3%)
吸烟状况 0.786 从未 2,502 (80.0%) 1,794 (80.2%) 708 (79.7%) 624 (20.0%)
饮酒状况 0.037 否 2,685 (85.9%) 1,904 (85.1%) 781 (88.0%) 441 (14.1%)
体质指数 0.011 < 24 1,124 (36.0%) 774 (34.6%) 350 (39.4%) ≥ 24 2,002 (64.0%)
夜间睡眠时长（小时） 0.001 6 – 8 1,999 (63.9%) 1,471 (65.7%) 528 (59.5%) < 6
体力活动 0.570 否 2,244 (71.8%) 1,613 (72.1%) 631 (71.1%) 是 882 (28.2%) 257 (28.9%)
高血压 0.001 否 1,000 (32.0%) 756 (33.8%) 244 (27.5%) 是 2,126 (68.0%)
糖尿病史 0.344 否 2,955 (94.5%) 2,121 (94.8%) 834 (93.9%) 是 171 (5.5%)
冠心病史 0.030 否 2,912 (93.2%) 2,071 (92.5%) 841 (94.7%) 是 167 (7.5%)
尿液氟化物（毫克/升） a, 中位数（IQR） 2.91 (1.79, 4.53) 2.81 (1.73, 4.37) <0.001

a. 数据以连续变量的中位数（P25-P75）表示。
b. 分类变量的数量（百分比/比例）。
c. 使用Wilcoxon检验比较连续变量的差异，使用卡方检验比较分类变量的差异。

3.2. 尿液氟化物与认知功能的剂量-反应关系
尿液氟化物浓度与MMSE分数呈负相关，Spearman相关系数为-0.17（p < 0.01；图2A）。在所有五个MMSE认知领域中也观察到类似的反向关联（图2B–F）。如图2G所示，随着尿液氟化物浓度的增加，认知障碍的患病率逐渐增加（趋势p < 0.05）。多重比较表明，中氟化物组和高氟化物组的认知障碍患病率显著高于参考组（所有p < 0.05）。我们进一步使用RCS模型（图2H–I）研究了剂量-反应关系。结果显示出单调模式：随着尿液氟化物水平的增加，认知障碍的风险稳步上升，而MMSE分数相应下降。这些发现为氟化物暴露与认知功能障碍之间的分级剂量-反应关联提供了视觉和统计支持。

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图2. 尿液氟化物浓度与认知功能的关系。(A) MMSE分数；(B)定向分数；(C)注册分数；(D)注意力和计算分数；(E)回忆分数；(F)语言和实践分数。(G)不同UF浓度下的认知障碍患病率。Q1: UF ≤ 1.79毫克/升；Q2: 1.79毫克/升 < UF ≤ 2.91毫克/升；Q3: 2.91毫克/升 < UF ≤ 4.53毫克/升；Q4: UF > 4.53毫克/升。尿液氟化物浓度与认知功能的RCS曲线。(H)基于逻辑回归模型的尿液氟化物浓度与认知功能的关系；(I)基于线性回归模型的尿液氟化物浓度与MMSE分数的关系。调整了性别、年龄、教育水平、年家庭收入分层、婚姻状况、饮酒、BMI、夜间睡眠时长、高血压和冠心病史。

3.3. 尿液氟化物与认知功能的回归分析
二元逻辑回归分析显示，较高的尿液氟化物水平与认知障碍的风险正相关（表2）。在完全调整的模型（模型3）中，尿液氟化物每增加1毫克/升，认知障碍的风险增加5%（OR = 1.05；95% CI: 1.01, 1.09）。当尿液氟化物按四分位数建模时，最高四分位数的参与者比最低四分位数的参与者认知障碍的风险高35%（OR = 1.35；95% CI: 1.07, 1.71），且存在显著的线性趋势（趋势p < 0.05）。

表2.尿氟浓度（mg/L）与认知功能之间的关系。尿氟粗OR（95% CI）模型1 OR（95% CI）模型2 OR（95% CI）模型3 OR（95% CI）连续1.07（1.04, 1.11）1.06（1.02, 1.10）1.05（1.01, 1.09）1.05（1.01, 1.09）第一四分位数（≤ 1.79 mg/L）1.00（参考值）1.00（参考值）1.00（参考值）1.00（参考值）第二四分位数（1.80 – 2.91 mg/L）1.18（0.94, 1.48）1.07（0.85, 1.36）1.07（0.84, 1.36）1.08（0.85, 1.37）第三四分位数（2.92 – 4.53 mg/L）1.25（1.00, 1.57）1.15（0.91, 1.46）1.13（0.89, 1.44）1.13（0.89, 1.43）第四四分位数（>4.53 mg/L）1.59（1.28, 1.98）1.39（1.10, 1.77）1.34（1.06, 1.70）1.35（1.06, 1.71）趋势p值< 0.0010.0030.0100.009缩写：UF，尿氟；OR，比值比，认知功能风险；CI，置信区间。模型1调整因素：性别、年龄、年收入、教育水平和婚姻状况。模型2调整因素：在模型1的基础上，增加饮酒、BMI和夜间睡眠时间。模型3调整因素：在模型2的基础上，增加高血压和冠心病史。随后，我们使用多元线性回归模型来评估尿氟与总体MMSE评分和五个MMSE认知领域之间的关系（表3）。总体而言，尿氟浓度与MMSE评分呈负相关。在模型3中，尿氟的对数10转换值每增加一个单位，MMSE评分降低1.31分（β = ?1.31；95% CI：?2.00, ?0.64）。与尿氟最低四分位数相比，第三四分位数的MMSE评分降低了0.60分（95% CI：?1.16, ?0.05），最高四分位数的MMSE评分降低了1.17分（95% CI：?1.74, ?0.61），显示出显著的线性趋势（趋势p值< 0.05）。除了语言和操作领域外，其他五个MMSE领域均显示出一致的负相关（表S1）。这些发现加强了尿氟暴露与认知表现各个维度之间负相关的有效性。表3. 尿氟浓度（mg/L）与MMSE评分之间的关系。尿氟粗β（95% CI）模型1 β（95% CI）模型2 β（95% CI）模型3 β（95% CI）连续?3.55（?4.26, ?2.85）?1.56（?2.25, ?0.88）?1.37（?2.05, ?0.68）?1.31（?2.00, ?0.64）第一四分位数（≤ 1.79 mg/L）0.00（参考值）0.00（参考值）0.00（参考值）0.00（参考值）第二四分位数（1.80–2.91 mg/L）?1.31（?1.90, ?0.71）?0.47（?1.02, 0.09）?0.46（?1.01, 0.09）?0.44（?0.99, 0.11）第三四分位数（2.92–4.53 mg/L）?1.89（?2.49, ?1.30）?0.70（?1.26, ?0.14）?0.62（?1.18, ?0.06）?0.60（?1.16, ?0.05）第四四分位数（>4.53 mg/L）?2.91（?3.51, ?2.32）?1.36（?1.92, ?0.79）?1.20（?1.77, ?0.64）?1.17（?1.74, ?0.61）趋势p值< 0.001< 0.001< 0.001< 0.001缩写：UF，尿氟；β，回归系数；CI，置信区间。模型1调整因素：性别、年龄、年收入、教育水平和婚姻状况。模型2调整因素：在模型1的基础上，增加饮酒、BMI和夜间睡眠时间。模型3调整因素：在模型2的基础上，增加高血压和冠心病史。3.4. 尿氟的基准剂量估计将571对PSM匹配对的尿氟水平和认知状态输入BBMD平台，以估计氟的神经毒性BMD。校准了八个二分贝叶斯模型，并在BMR为1%、2%和5%时计算了BMD和BMDL（表4）。在所有模型中，随着尿氟水平的增加，认知障碍的发生率上升（图3）。PPP在0.05到0.95之间变化，表明模型拟合良好。逻辑模型和Probit模型贡献了最大的后验权重（分别为26.72%和26.30%）。在BMR为5%时，两个模型的BMD/BMDL值分别为2.07/1.22 mg/L和2.05/1.21 mg/L，而模型平均估计值为2.44 mg/L（BMD）和1.18 mg/L（BMDL）。在BMR为2%时，模型平均BMD/BMDL值为0.97/0.47 mg/L，在BMR为1%时为0.49/0.24 mg/L。总体而言，较低的BMR水平对应于显著较低的BMD和BMDL值，表明即使在相对较低的尿氟浓度下，神经毒性的风险也较高。表4. 基于BMR为1%、2%和5%的估计尿氟BMDs和BMDLs（mg/L）。模型权重（%）PPP BMR = 1% BMR = 2% BMR = 5%空白单元空白单元空白单元BMD BMDL BMD BMDL BMD BMDL逻辑26.72 0.54 60.42 0.25 0.83 0.49 2.07 1.22Log逻辑6.56 0.62 17.27 3.94 7.70 4.70 8.37 5.91Probit26.30 0.54 50.41 0.24 0.82 0.49 2.05 1.21LogProbit11.74 0.68 98.70 6.63 8.90 7.05 9.227.70定量线性23.96 0.55 60.37 0.20 0.75 0.40 1.91 1.02多阶段21.30 0.59 30.70 0.27 1.28 0.53 2.65 1.31Weibull3.35 0.60 33.02 0.83 3.82 1.36 5.20 2.58二分Hill0.07 0.53 26.61 1.62 7.14 2.14 7.94 3.37模型平均值0.49 0.24 0.97 0.47 2.44 1.18缩写：UF，尿氟；BMD，基准剂量；BMDL，基准剂量下限；BMR，基准响应；PPP，后验预测P值。下载：下载高分辨率图像（569KB）下载：下载全尺寸图像图3. 尿氟浓度（mg/L）与认知功能之间的剂量-反应关系，（A）逻辑模型；（B）LogLogistic模型；（C）Probit模型；（D）LogProbit模型；（E）定量线性模型；（F）多阶段2模型；（G）Weibull模型；（H）二分Hill模型。3.5. 子组和敏感性分析我们没有发现性别或年龄对尿氟与认知功能关联的影响修饰证据；尿氟与性别和年龄组的交互项在统计上不显著（所有交互p值> 0.05，表S3）。敏感性分析进一步支持了这些发现的稳健性。排除BMI< 18.5的45名参与者后，关联没有实质性变化（表S4）。使用特定于教育的MMSE阈值对认知障碍进行重新分类，显示尿氟水平与认知表现之间的一致负相关（表S5）。4. 讨论在本研究中，我们使用MMSE的中国版本来评估认知功能，这是一个经过验证的、高效且实用的评估工具。其优势在于其设计允许同时获得总体认知评分和对五个核心领域的细致分析：定向、注册、注意力和计算、回忆以及语言和操作（Folstein等人，1975）。我们的结果显示尿氟水平与总MMSE评分呈负相关，这种不良关联在所有认知领域中都是一致的，除了语言和操作领域。此外，多元线性回归分析表明，尿氟每增加一个单位，总MMSE评分降低1.31分。具体来说，定向、注册、注意力和计算以及回忆领域的评分分别降低了0.73、0.24、0.37和0.25分（表S1）。这些发现与关于氟神经毒性的公认观点一致。从毒理学机制的角度来看，海马体和前额叶皮层是认知功能的关键脑区（Zhao等人，2026）：海马体对记忆存储和检索至关重要，其结构损伤会导致即时和延迟回忆的缺陷（Sun等人，2019），而前额叶皮层调节注意力和定向，其损伤通常表现为认知功能障碍。这一机制洞察与我们定量发现一致，即尿氟升高与特定认知领域的认知下降相关；越来越多的证据表明，氟可以穿透血脑屏障并在这些脑区积累，导致神经元结构损伤（例如，大鼠模型中的海马体神经元稀疏和Nissl小体丢失）以及突触可塑性的降低，从而导致特定认知领域的缺陷（Dec等人，2020，Zhou等人，2021，Qiu等人，2025）。总体而言，我们的发现不仅证实了这些机制见解，还展示了与氟暴露相关的特定认知障碍模式，从而填补了以往研究中缺乏详细功能评估的空白。从剂量-反应的角度来看，二元逻辑回归和受限三次样条分析都确认了明显的暴露-反应梯度。尿氟最高四分位数的参与者（> 4.53 mg/L）的认知障碍风险比最低四分位数的参与者高出35%（OR = 1.35），风险随着尿氟浓度的增加而持续上升（趋势p值< 0.05）。大多数先前的研究集中在儿童智力或老年人认知下降上，而我们的研究包括了18岁及以上的成年人群（中位年龄61岁）。分层分析进一步表明，尿氟与认知障碍之间的关联在各个年龄组中都是一致的（例如，< 60岁和≥ 60岁；表S3），这表明氟的神经毒性可能是一个长期的累积过程，而不仅仅局限于某个特定年龄范围。因此，我们的发现填补了文献中的一个重要空白，并为全面评估氟暴露相关的神经健康问题提供了更有力的证据。此外，我们使用尿氟作为内部暴露生物标志物，它比单独的饮用水氟浓度更能准确反映个体的氟摄入量（Khan等人，2025），从而减少了由于水氟水平与实际摄入量之间的差异导致的暴露分类错误。通过排除在研究地区居住时间少于10年的个体，我们确保了慢性氟暴露，并最小化了潜在的反向因果关系，增强了观察到的尿氟暴露与认知障碍之间关联的合理性。由于饮用水是我们研究人群的主要和稳定的氟暴露来源，因此该人群中的尿氟水平相对一致，这在一定程度上支持了单个尿氟样本可以合理反映参与者长期氟负担的观点。先前的研究已经证实，在氟暴露稳定的人群中，单个尿氟浓度与长期累积氟暴露有中等程度的相关性，并满足流行病学关联分析的要求（Eskandari等人，2023）。进一步分析显示，每日水摄入量与尿氟浓度呈弱相关（图S2，rs = -0.05，p = 0.06），并且在调整了每日水摄入量作为协变量后，氟暴露与认知障碍之间的关联方向和显著性保持不变（表S6），表明水分状态对暴露评估没有显著干扰，进一步验证了我们暴露评估的可靠性。BMD方法已被广泛用于替代传统的NOAEL/LOAEL技术进行毒理学剂量-反应评估和健康风险评估（Shao和Shapiro，2018）。传统的BMD计算工具（例如BMDS、PROAST）在整合先验知识和生成概率BMD分布方面存在固有局限性。BBMD系统是一个在线BMD分析平台，建立在贝叶斯统计框架内，与BMDS等频率主义工具相比具有明显优势：BBMD使用MCMC采样来生成BMD和BMDL的后验分布，而不是提供单点估计。这一特性增强了其用于概率风险评估的适用性。此外，BBMD使用BMA方法综合多个模型的结果，产生更可靠的BMD和BMDL估计，明确考虑了模型不确定性（Shao和Shapiro，2018，Ji等人，2022）。在本研究中，我们采用了“全样本探索和基于子集的精确验证”的逐步分析策略。首先在完整样本（N = 3,126）中进行回归分析，初步确定尿氟与认知障碍之间的正相关关系，为后续的BMD估计奠定了基础。为了进一步控制混杂偏差，在进行BMD建模之前，使用PSM以1:1的比例匹配了571对认知障碍和正常认知的参与者，以平衡两组之间的关键基线特征，包括年龄、性别、家庭收入和婚姻状况。最后，建立了1,142名参与者的分析子集，用于核心关联验证和BMD估计，最小化了来源非暴露因素的干扰。基于这个PSM匹配的子集，使用BBMD软件拟合尿氟与认知障碍之间的剂量-反应关系，并估计尿氟的BMD和BMDL。认知障碍被视为BMD计算的二元终点，这是基于BMD估计原则和实际风险评估需求的。二元结果通过将其定义为认知障碍的增加发生率来明确BMR，避免了连续MMSE评分的潜在测量误差。使用经过流行病学验证的中国人群教育调整后的MMSE临界值将抽象评分转换为具有流行病学意义的分类，减少了混杂因素和连续认知评估工具中的测量变异性的干扰（Zhang等人，1990，Li等人，2016）。在所有八个二分模型中，预测的认知障碍概率随着尿氟浓度的增加而增加。所有模型的PPP都在0.05到0.95之间，表明模型拟合良好。在候选模型中，逻辑模型和Probit模型的后验权重最高（分别为26.72%和26.30%），表明它们最好地代表了我们数据中尿氟与认知障碍之间的联系。在BMR为5%时，逻辑模型和Probit模型的BMDL分别为1.22 mg/L和1.21 mg/L，与模型平均BMDL 1.18 mg/L非常一致。当不排除患有慢性疾病的参与者并且仅通过PSM匹配核心特征后重新进行建模时，BMDL在BMR为5%时为1.15 mg/L（表S7），这与主要的BBMD分析结果（1.18 mg/L）高度一致，并确认了核心BBMD发现的稳健性。我们基于BBMD得出的尿氟BMDL估计与中国贵州燃煤氟中毒地区的先前氟中毒研究报告的趋势一致（Jin等人，2024），同时提供了方法学和人群特定的优势。更大的样本量（N = 1,142）增强了我们估计的稳定性，而使用PSM有效地控制了关键混杂偏差。此外，通过关注在中国大多数地方性氟中毒地区普遍存在的水传播暴露途径，我们的发现具有更强的普遍适用性，可以推广到全国类似的地区。从公共卫生的角度来看，生物效应剂量下限（BMDL）是制定安全阈值的关键参考值，其数值直接影响健康标准的严格程度。本研究基于两个不同的终点得出了尿氟的BMDL：首先是一个模型平均BMDL为1.18毫克/升，对应于5%的生物效应率（BMR）；其次是一个BMDL为0.84毫克/升（表S8），该值是通过将临床意义上的认知下降定义为MMSE评分降低≥4分来确定的，这与之前的研究结果一致（Tombaugh, 2005, Hensel et al., 2007）。值得注意的是，这两个估计的BMDL都远低于中国行业标准WS/T 10023–2024《人群尿氟安全指导值》中规定的成人尿氟的几何平均限值（1.6毫克/升）。这种基于神经毒性的BMDL与当前中国国家标准的显著差异突显了迫切需要通过将神经健康保护纳入监管框架来修订现有的尿氟参考值的必要性，从而为下面提出的修订框架奠定基础。当应用更保守的BMR时，这种差异更加明显；在BMR为2%和1%的情况下，模型平均BMDL分别降低到0.47毫克/升和0.24毫克/升。这一基于神经毒性的证据基础促使我们提出一个“以神经保护为导向”的尿氟标准修订方案，建立一个同时考虑骨骼/牙齿保护和神经系统保护的双重参考值系统。具体来说，我们建议初步将成人尿氟的神经健康保护参考值设定为1.0毫克/升。这个值是从我们研究中1.18毫克/升的BMDL（在5%的BMR下）保守推导出来的，它代表了一个基于风险的参考点，而不是一个严格的毒理学阈值，使得与现有的1.6毫克/升的人群尿氟正常值有所区分。我们选择5%的BMR作为推导这一神经健康安全参考值的核心，兼顾了学术惯例、公共卫生实践和认知终点的特点。首先，大多数关于神经毒性终点的基准剂量研究都使用了这一水平，确保了我们的发现与现有学术共识的可比性（Kullar et al., 2019, Huang et al., 2024）；其次，从平衡健康保护和健康经济学的角度来看，基于1%和2% BMR得出的BMDL值（分别为0.24毫克/升和0.47毫克/升）过于严格，在以饮用水为暴露源的地方性氟中毒地区，相应的控制措施难以实施。相比之下，对应于5% BMR的BMDL（1.18毫克/升）可以有效预防认知障碍的风险，同时符合该地区的实际公共卫生资源状况。

实施这一双重参考值系统需要三个有针对性和可操作的组成部分。首先，可以实施分级风险预警系统。在受饮用水型氟中毒影响的地方，如果平均尿氟水平超过1.0毫克/升，应启动“神经毒性风险预警”，需要采取针对性的措施，如改进认知筛查和加快安全供水或除氟工作。当平均尿氟浓度超过1.6毫克/升时，应启动相应的“骨骼/牙齿毒性风险预警”，并加强牙齿和骨骼氟中毒的预防和管理。其次，可以扩大现有标准的范围和内容。我们建议在WS/T 10023–2024中加入一个明确的“神经健康保护”部分，明确指定目标人群（例如，地方性氟中毒地区的居民和长期饮用高氟水的消费者）、神经健康保护参考值以及建议的监测频率（例如，每两年到每三年进行一次基于人群的尿氟和认知评估）。第三，应特别考虑弱势群体，尤其是老年人的保护。由于年龄因素导致血脑屏障完整性下降，老年人可能对氟相关的神经毒性效应更加敏感（Bowman, et al., 2018）。在我们的研究中，60岁及以上人群在5% BMR下的BMDL为0.83毫克/升（表S9），表明他们的耐受性较低。我们建议暂时将老年人的神经健康保护参考值降低到0.8毫克/升，以增强保护效果。

本研究具有许多显著的优势。首先，研究人群涵盖了整个成人年龄范围。我们不仅关注儿童或老年人，还研究了18岁及以上成年人整体氟暴露与认知功能之间的关联。我们的分层分析证实，尿氟与认知障碍之间的关联在各个年龄组（<60岁和≥60岁）中都是一致的，从而填补了以往针对特定年龄组研究的空白。其次，我们的方法非常严谨。使用BBMD系统结合BMA来获得BMD和BMDL，减少了依赖单一模型的不确定性。进一步应用PSM方法考虑了重要的混杂因素，提高了观察到的相关性的有效性。此外，我们使用了较大的样本量，并采用了多种补充方法（包括Spearman相关性分析、限制性三次样条和多元回归）来明确剂量-反应关系，从而增强了结论的可靠性。然而，也应当承认一些局限性。首先，由于本研究的横断面设计，我们的发现反映的是关联而非因果关系。这里建立的基于BMDL的参考值作为公共卫生指导的风险基准，而不是确定的毒理学阈值，因此在未来的纵向研究或毒理学验证之前需要谨慎解释。尽管我们全面调整了协变量，应用了PSM方法，并进行了补充分析确认肾功能（血清UA、BUN）或营养状况指标（钙补充剂使用、乳制品摄入）没有显著组间差异（表S2和S10），但无法完全排除残留和未测量的混杂因素（例如，同时暴露于其他神经毒素），这可能会对得出的神经保护参考值产生偏差。此外，研究人群仅限于一个饮用水氟中毒地区，这限制了我们的发现对其他氟中毒亚型或非地方性地区的普遍适用性。最后，MMSE在检测轻度认知障碍时存在上限效应和有限的敏感性，可能会低估氟的微妙神经毒性效应，并影响低暴露水平下BMDL估计的准确性。总体而言，这些局限性并不否定本研究观察到的核心关联，但强调了结果解释的谨慎性，未来需要进一步研究来解决这些问题，以提高关于氟相关神经毒性风险的证据的可靠性和普遍性。

5. 结论

本研究显示，在受饮用水氟中毒影响的地区，尿氟浓度与认知障碍之间存在正相关。尿氟浓度每增加1毫克/升，认知障碍的可能性增加5%。通过BBMD方法确定的神经健康保护参考值（BMDL = 1.18毫克/升，对应于5%的BMR）低于中国现有的成人参考值（1.6毫克/升），表明可能需要更严格的尿氟法规来减轻饮用水中氟含量升高人群的氟诱导神经毒性。我们的发现为修订现有尿氟标准提供了关键的科学依据，以纳入神经健康保护，并支持建立一个双重参考值系统，以同时应对骨骼/牙齿和神经系统与氟暴露相关的风险。

**作者贡献声明**

杨帅飞：撰写——原始草稿、可视化、方法论、概念化。
张美晨：可视化、正式分析。
高悦：撰写——审阅与编辑。
冯思瑞：调查。
王欣：调查。
冯建国：调查。
李梦媛：调查。
邵新华：调查。
杨艳梅：撰写——审阅与编辑。
高艳辉：监督、项目管理、资金获取。

**伦理批准**

本研究已获得哈尔滨医科大学地方病控制伦理委员会（HRBMUECDC 20210303）的批准。