宋佳麗，胡爽，唐桂剛，張迪，張文博, 嚴(yán)小芳，楊靜瑋，高巖，李靜，李希，鄭昕

大氣顆粒物污染是全球首要的環(huán)境危險(xiǎn)因素[1]，也是我國(guó)面臨的重大公共衛(wèi)生問(wèn)題之一，為僅次于飲食、高血壓和吸煙的第四大致死危險(xiǎn)因素[2]。高血壓是我國(guó)最重要的心血管病危險(xiǎn)因素[3]，目前我國(guó)高血壓患病人數(shù)已達(dá)2.7 億[4]，但控制率僅約7%[5]。大氣顆粒物污染，特別是PM2.5污染，可顯著增加心血管病死亡與入院風(fēng)險(xiǎn)[6-7]，PM2.5暴露后引起的血壓升高可能是潛在的生物學(xué)機(jī)制之一。多項(xiàng)研究表明，PM2.5短期暴露可引起一過(guò)性的血壓升高，但PM2.5長(zhǎng)期暴露與血壓的相關(guān)性尚無(wú)定論[8-12]。

本文將基于我國(guó)心血管病高危人群隊(duì)列的華中地區(qū)橫斷面調(diào)查數(shù)據(jù)，研究PM2.5長(zhǎng)期暴露與血壓（收縮壓、舒張壓、平均動(dòng)脈壓、脈壓）的相關(guān)關(guān)系，從而為我國(guó)華中地區(qū)PM2.5健康效應(yīng)評(píng)價(jià)以及預(yù)防策略制定提供科學(xué)依據(jù)。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究設(shè)計(jì)

心血管病高危人群早期篩查與綜合干預(yù)項(xiàng)目是2014 年啟動(dòng)的國(guó)家重大公共衛(wèi)生服務(wù)項(xiàng)目，其研究方案已先期發(fā)表[13]。本文根據(jù)行政區(qū)劃納入華中地區(qū)河南、湖北、湖南三省。年齡在35～75 歲的初篩對(duì)象共264 749 例，在此基礎(chǔ)上排除20 423 例空氣污染暴露水平以及研究分析所用變量缺失的對(duì)象。為進(jìn)一步減小血壓測(cè)量誤差對(duì)結(jié)果的影響，排除了422 例收縮壓＞190 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）或＜90 mmHg以及舒張壓＞120 mmHg 或＜60 mmHg 的調(diào)查對(duì)象，最終研究共納入243 904 例調(diào)查對(duì)象的數(shù)據(jù)。

1.2 人群數(shù)據(jù)收集及變量定義

心血管病高危人群早期篩查與綜合干預(yù)項(xiàng)目在華中地區(qū)河南、湖北、湖南三省，綜合考慮地理環(huán)境、城鄉(xiāng)人口分布等因素在每個(gè)省選取6 個(gè)區(qū)（縣）作為項(xiàng)目點(diǎn)。每個(gè)項(xiàng)目點(diǎn)依據(jù)人口規(guī)模選擇3～5 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)或街道進(jìn)行社區(qū)宣傳動(dòng)員，邀請(qǐng)當(dāng)?shù)爻ｑv居民參與該項(xiàng)目。統(tǒng)一培訓(xùn)的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查人員對(duì)符合入選標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查對(duì)象進(jìn)行信息采集，并根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)操作流程進(jìn)行血壓、身高、體重等指標(biāo)測(cè)量。收集的信息包括：人口學(xué)特征（如年齡、性別、居住地址、民族、職業(yè)、教育程度、家庭年收入、婚姻狀況、有無(wú)醫(yī)療保險(xiǎn)）、疾病史（如心肌梗死、腦卒中）、心血管病危險(xiǎn)因素[如糖尿病、吸煙、飲酒、體重指數(shù)（BMI）]等。血壓測(cè)量采用統(tǒng)一的電子血壓計(jì)（Omron HEM-7430），調(diào)查對(duì)象靜坐5 min 后測(cè)量右上臂血壓兩次取均值。如果兩次收縮壓差值大于10 mmHg，則測(cè)量第三次，最終血壓值通過(guò)計(jì)算后兩次血壓平均值得到。脈壓為收縮壓與舒張壓的差值，平均動(dòng)脈壓為舒張壓與1/3 脈壓的和。體重指數(shù)定義為體重（kg）除以身高（m）的平方；超重定義為體重指數(shù)≥25 kg/m2。對(duì)于被問(wèn)及“目前是否服用降壓藥物？”，且回答為“是”的調(diào)查對(duì)象則被認(rèn)為正在服用降壓藥。與《2014 美國(guó)成人高血壓管理指南（JNC8）》和2010 年《中國(guó)高血壓防治指南》的定義一致，平均收縮壓≥140 mmHg 或平均舒張壓≥90 mmHg，或自報(bào)在過(guò)去兩周內(nèi)服用降壓藥物的人群定義為高血壓人群。

1.3 空氣污染暴露測(cè)量

研究時(shí)段內(nèi)河南、湖北、湖南三省的18 個(gè)城市（鄭州市、洛陽(yáng)市、平頂山市、鶴壁市、新鄉(xiāng)市、濮陽(yáng)市、漯河市、武漢市、宜昌市、孝感市、荊州市、咸寧市、長(zhǎng)沙市、株洲市、湘潭市、岳陽(yáng)市、常德市、湘西州）PM2.5的日均濃度監(jiān)測(cè)資料來(lái)源于中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站“全國(guó)城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)發(fā)布平臺(tái)”，其空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)方法和評(píng)價(jià)方法均依據(jù)我國(guó)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[14-15]。以某市一年內(nèi)逐日所有有效PM2.5日均濃度的平均值作為該市污染物年均值，從而計(jì)算出每位調(diào)查對(duì)象參加信息采集前一年的年均PM2.5暴露水平。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

所有數(shù)據(jù)分析使用SAS 9.4 以及R 3.5.2 完成。連續(xù)變量利用均值和標(biāo)準(zhǔn)差描述，分類變量利用頻數(shù)和百分比描述。連續(xù)變量組間比較采用Kruskal-Wallis 檢驗(yàn)，分類變量組間比較采用卡方檢驗(yàn)。首先，按PM2.5年均暴露的四分位數(shù)間距描述暴露于不同PM2.5水平的調(diào)查對(duì)象社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)特征以及健康特征。其次，為探究PM2.5長(zhǎng)期暴露與血壓水平間的相關(guān)關(guān)系，建立了多水平的線性混合模型，模型納入的混雜因素為通過(guò)文獻(xiàn)回顧事先確定，為了同時(shí)評(píng)估調(diào)查對(duì)象的人口學(xué)特征、社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)特征以及心血管病危險(xiǎn)因素等對(duì)于此相關(guān)關(guān)系的影響，模型1 僅納入年齡和性別，模型2 在模型1 基礎(chǔ)上納入家庭年收入、教育程度和婚姻狀態(tài)，模型3 在模型2 基礎(chǔ)上納入心血管病危險(xiǎn)因素，如體重指數(shù)、吸煙情況、糖尿病患病情況，模型4 在模型3 基礎(chǔ)上納入降壓藥使用情況。關(guān)注的血壓水平指標(biāo)除收縮壓和舒張壓外，還有反映血管彈性的脈壓以及反映心輸出量以及體循環(huán)血管阻力的平均動(dòng)脈壓。最后，按照研究對(duì)象的基本特征，如年齡（≥60 歲和＜60 歲）、性別（男性和女性）、體重指數(shù)（≥25 kg / m2和＜25 kg / m2）等進(jìn)行分層分析，并在模型中引入PM2.5年均暴露與個(gè)體特征的交互項(xiàng)以評(píng)估個(gè)體特征與PM2.5暴露的交互作用。此外，為減少降壓藥服用情況對(duì)PM2.5與血壓水平間的相關(guān)關(guān)系的影響，僅納入未服用降壓藥調(diào)查對(duì)象進(jìn)行敏感性分析。統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷均采用雙側(cè)檢驗(yàn)，P＜0.05 認(rèn)為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 調(diào)查對(duì)象基本特征

按調(diào)查對(duì)象PM2.5年均暴露的四分位數(shù)間距劃分的社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)(表1）以及健康特征（表2）描述。研究共納入243 904 例對(duì)象，92 819 例 （38.1%）為男性。高血壓患者119 282 例（48.9%），服用降壓藥的調(diào)查對(duì)象27 289 例（11.2%）。平均收縮壓為（136.3±19.8）mmHg，平均舒張壓為（80.8±11.1） mmHg。

表1 按PM2.5 年均暴露的四分位數(shù)間距劃分的調(diào)查對(duì)象社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)特征 [例 (%)]

表2 按PM2.5 年均暴露的四分位數(shù)間距劃分的調(diào)查對(duì)象健康特征 [例 (%)]

2.2 PM2.5 與成人血壓水平的相關(guān)關(guān)系

在調(diào)整了人口學(xué)特征（年齡、性別）、社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)特征（教育程度、家庭年收入、婚姻狀態(tài)）、心血管病危險(xiǎn)因素（體重指數(shù)、吸煙情況、糖尿病史）以及降壓藥服用情況后，PM2.5濃度每增高10 μg/m3，收縮壓、舒張壓、脈壓及平均動(dòng)脈壓分別增加2.47（95%CI：2.34～2.61）mmHg、0.69（95%CI：0.62～ 0.77）mmHg、1.79（95%CI：1.68～ 1.89）及1.28（95%CI：1.19～ 1.37） mmHg。

表3 PM2.5 與所有調(diào)查對(duì)象血壓水平的相關(guān)關(guān)系（mmHg，n=243 904）

調(diào)整心血管病危險(xiǎn)因素（模型2 vs 模型3）及降壓藥服用情況后（模型3 vs 模型4），PM2.5暴露與成人血壓水平的相關(guān)關(guān)系效應(yīng)量（β 值）變化較大（表3）。當(dāng)僅納入未服用降壓藥的調(diào)查對(duì)象時(shí)，最終的（表4 模型3）β 值與納入所有調(diào)查對(duì)象最終的β 值（表3 模型4） 相似。

表4 PM2.5 與未服用降壓藥調(diào)查對(duì)象血壓水平的相關(guān)關(guān)系（mmHg，n=216 615）

2.3 個(gè)體特征對(duì)PM2.5 與收縮壓相關(guān)關(guān)系的影響

根據(jù)調(diào)查對(duì)象的人口學(xué)特征（年齡、性別）、心血管病危險(xiǎn)因素（高血壓患病情況、體重指數(shù)、吸煙情況、糖尿病患病情況）進(jìn)行PM2.5與收縮壓的相關(guān)關(guān)系的分層分析顯示，老年人（年齡≥60歲）、男性、未吸煙、患糖尿病、超重（體重指數(shù)≥25kg/m2）、患高血壓的調(diào)查對(duì)象，PM2.5每增加10 μg/m3收縮壓增加更多。PM2.5暴露與年齡、性別、高血壓患病情況均存在交互作用，老年人（年齡≥60 歲）、男性、患高血壓的調(diào)查對(duì)象PM2.5長(zhǎng)期暴露與收縮壓升高的關(guān)聯(lián)程度更高（P交互＜0.05）（圖1）。

圖1 個(gè)體特征對(duì)PM2.5 與收縮壓相關(guān)關(guān)系的影響（n=243 904）

3 討論

研究通過(guò)華中地區(qū)大樣本的典型性人群橫斷面調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)PM2.5長(zhǎng)期暴露與個(gè)體的收縮壓、舒張壓、脈壓與平均動(dòng)脈壓的升高相關(guān)，其中對(duì)于收縮壓的影響最大。在老年人、男性、高血壓患者中收縮壓增加更為顯著。

研究發(fā)現(xiàn)，PM2.5長(zhǎng)期暴露與血壓（收縮壓、舒張壓、脈壓、平均動(dòng)脈壓）升高密切相關(guān)，與既往幾項(xiàng)研究結(jié)果基本一致[9-10,16]。但目前PM2.5的長(zhǎng)期暴露與血壓的相關(guān)關(guān)系尚無(wú)定論，一項(xiàng)基于我國(guó)7省代表性人群的相關(guān)性分析結(jié)果顯示，PM2.5濃度每增加10 μg/m3，收縮壓增加1.30 mmHg，舒張壓增加1.04 mmHg[16]，本研究結(jié)果與此類似。然而，一項(xiàng)基于65 歲以上27 752 例我國(guó)臺(tái)灣居民的分析結(jié)果顯示，PM2.5的長(zhǎng)期暴露可增加舒張壓水平，但不增加收縮壓水平[17]。而另一項(xiàng)基于我國(guó)28 省35 歲以上代表性人群的研究結(jié)果顯示PM2.5與收縮壓存在關(guān)聯(lián)，但與舒張壓無(wú)關(guān)[18]。這些分析結(jié)果的不一致性可能與不同地區(qū)人群生活習(xí)慣、空氣污染暴露測(cè)量方法、大氣污染物的載帶組分及其時(shí)空分布特征不同等因素有關(guān)。而本研究利用局部地區(qū)大樣本的人群數(shù)據(jù)，人群特征變異性較小，可在一定程度上降低地域差異對(duì)結(jié)果的影響。此外，降壓藥的使用情況為PM2.5暴露與血壓相關(guān)關(guān)系的重要中介因素[19]，既往部分研究用藥信息缺失[17-18]，限制了降壓藥使用對(duì)相關(guān)性影響的探討。本研究觀察了調(diào)整降壓藥使用前后的相關(guān)關(guān)系效應(yīng)量（β 值）變化，并在未使用降壓藥的人群中進(jìn)行了敏感性分析，使得PM2.5暴露與血壓相關(guān)性的分析更加全面和客觀。

PM2.5暴露引起血壓升高的生物學(xué)機(jī)制可能包括自主神經(jīng)系統(tǒng)功能紊亂、系統(tǒng)炎癥及氧化應(yīng)激反應(yīng)和內(nèi)皮功能損傷[20]。吸入PM2.5數(shù)分鐘到數(shù)小時(shí)內(nèi)，其即可通過(guò)影響自主神經(jīng)系統(tǒng)引起副交感神經(jīng)張力的降低以及交感神經(jīng)活動(dòng)增加，引起急性血壓升高。而慢性血壓升高則可能主要由系統(tǒng)炎癥反應(yīng)介導(dǎo)[20]。目前已有研究證實(shí)大氣顆粒物長(zhǎng)期暴露與中性粒細(xì)胞比例以及白介素-6 等炎癥標(biāo)記物之間的關(guān)聯(lián)[9]。同時(shí)，PM2.5長(zhǎng)期暴露還與空腹血糖、糖化血紅蛋白以及總膽固醇水平升高相關(guān)，引發(fā)的代謝紊亂與系統(tǒng)炎癥及氧化應(yīng)激反應(yīng)等可一同加速動(dòng)脈粥樣硬化進(jìn)程[21]，進(jìn)而導(dǎo)致血管重塑、外周血管阻力增加-這與本研究發(fā)現(xiàn)PM2.5長(zhǎng)期暴露與脈壓以及平均動(dòng)脈壓升高相關(guān)相互印證。

PM2.5長(zhǎng)期暴露對(duì)收縮壓影響最為顯著，進(jìn)一步分析結(jié)果顯示老年人、男性、患高血壓者PM2.5長(zhǎng)期暴露后收縮壓升高更為顯著，與既往研究基本一致[22-23]。由于老年人呼吸道顆粒物清除等生理機(jī)能的減退以及心血管、呼吸系統(tǒng)合并癥的增加，使其更易受到外界大氣顆粒物污染的影響[24]。而相較于女性而言，男性戶外活動(dòng)頻率及強(qiáng)度更高[25]，因此PM2.5長(zhǎng)期暴露后血壓升高更為顯著[22,26]。高血壓患者已有一定的自主神經(jīng)系統(tǒng)功能紊亂以及內(nèi)皮功能損傷，在此基礎(chǔ)上PM2.5暴露所致的負(fù)性健康效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)[27]，Auchincloss 等[23]的研究也顯示了相似的結(jié)果。

本研究為華中地區(qū)乃至全國(guó)的大氣污染治理以及個(gè)人防護(hù)提供了啟示。本研究顯示PM2.5長(zhǎng)期暴露濃度每增加10 μg/m3，個(gè)體水平上血壓僅上升1～2 mmHg，但這一微小的改變?cè)谌巳核缴暇哂兄匾墓残l(wèi)生意義——環(huán)境中每立方米空氣中的PM2.5減少幾微克，其對(duì)人群血壓影響與采取減少鈉鹽攝入以及限制飲酒等高血壓非藥物干預(yù)措施的影響類似[28]。因此，空氣質(zhì)量持續(xù)改善將進(jìn)一步對(duì)心血管健康帶來(lái)有益影響。在個(gè)體層面上，特別是老年男性、高血壓患者等敏感人群，在污染天氣需采取個(gè)人防護(hù)措施，從而降低PM2.5的不利影響。

本研究仍存在一定的局限性。首先，本研究為基于人群橫斷面調(diào)查的相關(guān)性分析，未報(bào)告大氣顆粒物長(zhǎng)期暴露前后的血壓變化，無(wú)法證實(shí)大氣顆粒暴露與血壓升高的因果關(guān)聯(lián)。第二，使用調(diào)查對(duì)象所在城市1 年的PM2.5均值代表其PM2.5長(zhǎng)期暴露水平，未考慮城市內(nèi)部個(gè)體PM2.5暴露的差異性（如個(gè)體戶外暴露時(shí)間不同），對(duì)人群大氣污染暴露的測(cè)量可能存在誤差。第三，每個(gè)個(gè)體僅取其一次體格檢查中的血壓測(cè)量值。盡管采用了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)操作流程以及儀器，但缺少多次連續(xù)追蹤的血壓測(cè)量，對(duì)血壓實(shí)際水平的估計(jì)可能存在誤差。第四，本研究以PM2.5為主要污染物進(jìn)行分析，僅建立了PM2.5單污染物模型，未考慮PM10、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）等其他污染物的協(xié)同效應(yīng)對(duì)血壓的影響，一定程度上可能會(huì)造成PM2.5對(duì)血壓水平影響的高估。

綜上所述，PM2.5長(zhǎng)期暴露與人群血壓水平存在相關(guān)性，且這種相關(guān)關(guān)系受年齡、性別、是否合并高血壓的影響, 其內(nèi)在的機(jī)制有待于進(jìn)一步研究。本研究為大氣污染治理相關(guān)的政策制定、深入理解空氣質(zhì)量與健康的相關(guān)性及其機(jī)制，從而進(jìn)一步改善我國(guó)居民健康水平提供了科學(xué)依據(jù)。