高血压是一种极为重要的心脑血管疾病。有研究表明长期颗粒物暴露会增加高血压的发生风险,但相关证据较为有限且不一致,尤其缺乏亚细颗粒物(PM1)与高血压的因果关联证据。虽然随机对照试验被视为因果推断的金标准,但环境流行病学研究通常基于观察性数据。观察性研究的传统关联性分析方法不如随机对照试验能够充分控制混杂因素,从而得到具有因果解释性的结果。随着针对观察性数据的因果分析方法不断发展,越来越多控制混杂偏倚的因果推断方法得以开发和应用,以获得具有因果解释性的效应估计值。
近日,北京大学郝元涛教授团队在Science Bulletin发表一项队列研究,利用中国广东珠江队列(Pearl River cohort),运用针对观察性数据的因果推断方法—逆概率加权的边际结构Cox模型探究了亚细颗粒物(PM1)和细颗粒物(PM2.5)长期暴露与高血压住院风险的潜在因果关联。研究暴露数据来自于美国马里兰大学韦晶助理研究科学家、李占清教授团队的中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(CHAP),该团队基于高时空分辨率卫星数据采用时空极度随机树估计PM1和PM2.5浓度水平。该研究关注的终点为总高血压和原发性高血压的首次住院。
2015年1月1日至2020年12月31日期间,共计3.6万名成年调查对象被纳入该研究,其中男性占40.6%。调查对象平均年龄为50.9岁,中位随访时间为6年(共计约21万人年)。研究期间PM1和PM2.5年均暴露浓度分别为17.4 μg/m3和33.7 μg/m3。根据我国现行的《环境空气质量标准》(GB 3095—2012),研究中PM2.5浓度略低于我国年均浓度标准值35 μg/m3,但与世界卫生组织发布的最新《全球空气质量指导值(2021)》年均浓度目标值5 μg/m3尚存在较大差距。由于研究有限,目前国际和我国均未制定PM1浓度标准值。
分析结果显示,年均PM1暴露浓度每升高1 μg/m3,总高血压和原发性高血压的首次住院风险分别增加13.1%和15.3%;2年PM1暴露的总高血压和原发性高血压首次住院风险分别增加20.7%和19.0%,表明长期PM1暴露的危害效应至少持续了2年。长期PM1暴露的高血压首次住院风险比PM2.5暴露高6.0%–11.0%。该研究还对长期PM1暴露与高血压住院的暴露反应关系进行了探索,发现暴露浓度与结局的关系接近线性,表明随着PM1浓度增加,人群高血压住院风险基本呈现单调上升趋势,不存在“安全”阈值。该研究还进行了较为全面的易感人群风险识别,例如发现女性的高血压住院风险比男性高15.3%。结果强调了加强PM1颗粒物污染控制、保护易感人群的重要性。
该研究为长期PM1暴露的高血压住院风险提供了新的因果关联证据,颗粒物污染的改善有助于降低1–2年内的高血压住院风险,研究发现为未来我国空气污染标准和相关公共卫生政策的制定提供了有价值的科学参考。
中山大学公共卫生学院博士研究生张昱勤、陈世瑞,马里兰大学韦晶助理研究科学家为该文的共同第一作者;北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心执行主任郝元涛教授、中山大学公共卫生学院张王剑副教授和杜志成副教授为该文的共同通讯作者。该大团队长期致力于因果推断的统计方法学及应用研究。
研究详情请见原文:
Long-term PM1 exposure and hypertension hospitalization: A causal inference study on a large community-based cohort in South China
https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.03.028
Journal
Science Bulletin