中国中老年人长期暴露于细颗粒物（PM2.5）组分与卒中发病风险：一项队列研究

《Frontiers in Public Health》：Long-term exposure to fine particulate matter constituents and incident stroke risk among middle-aged and older adults in China: a cohort study

　　

背景：尽管长期暴露于环境细颗粒物（PM2.5）已被确立为卒中的危险因素，但关于其特定组分有害效应的证据仍然有限。本研究旨在探讨长期暴露于PM2.5组分与卒中发病之间的关联，并识别关键贡献组分。方法：研究人员利用2013年至2018年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的数据开展了一项全国性前瞻性队列研究。随访访谈期间，通过CHARLS自我报告的医生诊断确定卒中发病病例。PM2.5组分浓度数据来源于中国空气污染追踪（TAP）数据集，温度和相对湿度数据则获取自欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料（ERA5）。将个体记录与环境暴露数据进行匹配，以量化特定PM2.5组分（硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物和黑碳）与卒中发病之间的关联。应用多变量Cox模型和基于分位数的g计算来评估PM2.5组分与卒中发病的关联，并确定关键贡献组分。结果：在中位随访5.0年间，8,724名参与者中发生610例卒中发病事件。所有5种组分均与卒中发病显著相关，每种组分的四分位距（IQR）增加对应的调整后风险比（95%置信区间[CI]）分别为：PM2.5为1.55（95% CI：1.35–1.79），硫酸盐为1.55（95% CI：1.34–1.79），硝酸盐为1.37（95% CI：1.18–1.59），铵盐为1.42（95% CI：1.24–1.63），有机物为1.59（95% CI：1.40–1.80），黑碳为1.77（95% CI：1.54–2.03）。在联合效应分析中，黑碳（28.6%）在混合物中占据最大权重。分层分析显示，65岁以上个体和中国南方居民更为易感。结论：长期暴露于PM2.5组分与卒中发病风险升高相关，其中黑碳在5种组分中展现出最强的关联。研究发现老年人和中国南方居民表现出更高的易感性。这些发现强调了通过定制化临床方法和针对含碳排放的靶向监管来减轻不断增长的卒中负担的重要性，同时需考虑人口和区域脆弱性。

卒中（stroke）是全球第二大死亡原因和慢性残疾的主要来源，2021年导致730万死亡和1.605亿伤残调整生命年（DALYs）。约90%的卒中可归因于可调控危险因素，其中空气污染约占卒中相关死亡的14%。细颗粒物（PM2.5，空气动力学直径≤2.5 μm的颗粒物）是关键的污染物，但PM2.5为复杂混合物，其组分（硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物和黑碳）的毒性效应存在差异。既往关于PM2.5总质量与卒中风险的研究结果不完全一致，区域间化学组成差异可能是原因之一。然而，针对具体组分与卒中发病关联的流行病学证据仍有限且不一致，尤其缺乏全国性队列研究。因此，研究人员基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据开展了一项前瞻性队列研究，旨在全面评估PM2.5主要组分长期暴露与首次卒中发病的关联，识别关键贡献组分和易感亚人群，为制定靶向排放控制策略提供科学依据。该论文发表在《Frontiers in Public Health》。

研究方法方面，研究人员利用2013–2018年CHARLS队列，最终纳入8,724名45岁及以上、基线无卒中史的参与者。PM2.5及组分浓度数据来自中国空气污染追踪（TAP）数据集，该数据集结合了WRF-CMAQ模型、地面观测、机器学习算法及卫星数据，空间分辨率为10 km×10 km；温度与相对湿度取自欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料（ERA5）。环境暴露按城市级平均浓度与个体记录匹配。统计上采用多变量Cox比例风险模型估计单一组分每四分位距（IQR）增加的效应，采用基于分位数的g计算（QGC）评估混合物的联合效应及组分权重，并进行了分层分析和多项敏感性分析。

在结果方面，论文包含五个部分的发现。3.1 研究对象的特征与暴露分布：通过基线特征比较发现，卒中患者年龄更大、未婚和吸烟比例更高，高血压、血脂异常、糖尿病和心脏病患病率亦更高；暴露分布显示，研究期间PM2.5总质量平均浓度为50.8 μg/m³，组分中硝酸盐平均浓度较高（10.8 μg/m³），黑碳最低（2.4 μg/m³），且各组分间呈强正相关（Pearson r>0.95），存在严重共线性。3.2 PM2.5组分与卒中发病的关联：单污染物Cox模型显示，在完全调整模型中，每IQR增加时，黑碳的效应值最高（HR=1.77，95% CI：1.54–2.03），其次为有机物（HR=1.59）和PM2.5总质量及硫酸盐（HR均为1.55），铵盐和硝酸盐的HR分别为1.42和1.37；限制性立方样条（RCS）分析表明所有污染物与卒中风险的暴露-反应关系均呈非线性U形，黑碳的最大HR（4.04）和最低阈值（2.8 μg/m³）提示其健康风险最突出。3.3 PM2.5组分混合物的联合效应：QGC分析显示，混合物整体每增加一个四分位数间距，卒中风险显著升高46.10%（HR=1.46，95% CI：1.24–1.72），其中黑碳贡献最大（权重28.61%），其次为有机物（21.70%）和硫酸盐（20.40%）。3.4 分层分析：年龄和地理区域存在显著效应修饰，≥65岁者各污染物效应更强（黑碳、有机物、硫酸盐和铵盐的交互作用p值均<0.05）；南方居民对全部污染物均更易感（交互作用p<0.001），如黑碳在南方HR达3.00，而北方仅1.18；性别、BMI、教育、婚姻和吸烟状态未发现显著修饰作用。3.5 敏感性分析：残差分析在排除PM2.5总质量影响后，黑碳仍保持最大效应（HR=6.84），且毒性排序与QGC一致；加权分位数和（WQS）回归、排除极值以及比例风险假定检验均支持主要结果的稳健性。

讨论部分指出，黑碳和有机物作为混合物中的主要贡献组分，其毒性机制可能与其吸附多环芳烃等有毒物质、诱导氧化应激和炎症反应有关。年龄和地区差异可能源于老年人血管功能退化及南方气候条件利于二次气溶胶形成。局限性方面，包括暴露评估基于城市均值存在非差异性错分、卒中结局依赖自我报告而未分亚型、未考虑居住流动性等，但大量敏感性分析支持结论的稳健性。研究结论翻译如下：总而言之，这项前瞻性队列研究提供了强有力的证据，表明中国中老年人长期暴露于特定PM2.5组分与卒中发病风险增加相关。研究结果强调了含碳组分（尤其是黑碳和有机物）的主导作用，并凸显了老年人和中国南方居民更高的易感性。鉴于中国人口快速老龄化和南北环境及人口特征的显著差异，这些发现对于指导基于年龄和区域的临床预防策略、公共卫生干预措施以及靶向环境政策以减轻卒中负担具有重要意义。