何敏,齊金蕾,殷鵬,王黎君,周脈耕
心血管疾病(CVD)具有高患病率、高致殘率和高死亡率的特點,已成為重大的公共衛(wèi)生問題。2019 年全球疾病負擔研究(GBD 2019)表明,2019年中國CVD 死亡人數(shù)為458.43 萬例,占總死因的43.04%,遠高于腫瘤及其他疾病,且呈持續(xù)上升趨勢,是我國居民死亡的首要原因,給國家造成了巨大的疾病負擔[1-4]。CVD 的危險因素眾多,行為危險因素包括吸煙、身體活動不足、不合理膳食等。除了這些傳統(tǒng)的危險因素,越來越多的研究發(fā)現(xiàn)暴露于以PM2.5為主的室外空氣污染會增加CVD發(fā)病和死亡的風險[5-9]。目前我國室外PM2.5污染問題依然嚴峻,其主要來源是住宅能源使用、工業(yè)生產(chǎn)以及能源發(fā)電,目前隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進程的穩(wěn)步推進以及交通基礎(chǔ)設施建設的完善,我國已成為全球最大的能源消耗國,隨之而來的室外PM2.5污染問題也日益突出。2019 年P(guān)M2.5年平均濃度約36.00 μg/m3,是WHO 指導值(10 μg/m3)的3 倍多[10-11]。2019 年室外PM2.5暴露共造成我國142.36 萬人死亡,損失0.33 億人年的傷害調(diào)整壽命年(DALY),是導致我國居民死亡的第3 位危險因素[1],時刻威脅著我國居民的生命健康安全。本研究利用GBD 2019 中國部分的研究結(jié)果,采用死亡數(shù)、死亡率、DALY 和DALY 率這些指標,對1990 與2019 年我國歸因于室外PM2.5暴露的CVD疾病負擔進行分析。
資料來源:本研究所使用的數(shù)據(jù)均來自2019年全球疾病負擔研究(GBD 2019)對中國疾病負擔的估計。GBD 2019 通過收集所有可獲得的數(shù)據(jù)并經(jīng)標準化處理后利用模型估計了1990~2019 年全球204 個國家、地區(qū)分年齡、性別的369 種疾病或傷害的疾病負擔,同時對87 種危險因素的歸因疾病負擔進行了估計[12-13]。本研究從中選取了歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔指標進行分析。
GBD 2019 對中國疾病負擔的估計利用多個數(shù)據(jù)來源,采用統(tǒng)一、可比的方法全面估算和綜合評價了中國31 個省、自治區(qū)、直轄市以及中國香港特別行政區(qū)、中國澳門特別行政區(qū)(不包括中國臺灣)的死亡情況和危險因素水平與趨勢,其中CVD 死亡數(shù)據(jù)主要來自全國疾病監(jiān)測系統(tǒng)、死因登記報告信息系統(tǒng)、全國婦幼衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng),以及一些已發(fā)表的文獻或報告等[13]。室外PM2.5的人口加權(quán)年平均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)主要來自大氣氣溶膠的衛(wèi)星觀察數(shù)據(jù)、地面測量數(shù)據(jù)、化學遷移模型模擬以及人口和土地使用數(shù)據(jù)等[12]。
研究方法:(1)估計室外PM2.5暴露濃度:GBD 2019 綜合各個來源的數(shù)據(jù),采用空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)集成模型2(data integration model for air quality 2,DIMAQ2)和加權(quán)抽樣方法來估計室外PM2.5的人口加權(quán)年平均質(zhì)量濃度[12,14]。(2)估計心血管疾病死亡:GBD 2019 綜合各個來源的數(shù)據(jù),通過構(gòu)建統(tǒng)計模型來估計不同年份、地區(qū)、性別和年齡的CVD 死亡數(shù)。死因數(shù)據(jù)采用《國際疾病分類》第十版(ICD-10)進行編碼,CVD 的編碼范圍為I00-I99。(3)確定理論最小風險暴露水平(theoretical minimum-risk exposure level,TMREL):基于現(xiàn)有的研究確定了室外PM2.5暴露的理論最小風險暴露水平為2.4~5.9 μg/m3[12]。(4)估計RR:基于已發(fā)表的隊列研究和病例對照研究的RR 估計值,應用MR-BRT(meta-regression—Bayesian,regularised,trimmed)樣條函數(shù)[12]構(gòu)建綜合暴露反應(IER)曲線來估計不同水平的室外PM2.5暴露對CVD 的相對危險度。(5)計算人群歸因分值(PAF);根據(jù)比較風險評估(CRA)理論,采用反事實分析方法[12],假設其他危險因素的暴露水平不變,將目標人群室外PM2.5的暴露水平和理論最小風險暴露水平進行比較分析,估計該目標人群CVD 的總體疾病負擔中有多少比例是由室外PM2.5暴露導致的。以上具體研究方法見參考文獻[12]和[13]。(6)分析指標與歸因疾病負擔計算:本研究主要選擇死亡例數(shù)、死亡率、DALY 以及DALY 率作為分析指標,以PAF 分別乘以CVD 的死亡例數(shù)和DALY,計算出歸因于室外PM2.5暴露的死亡例數(shù)和DALY。DALY是早死所致壽命損失年(YLL)和傷殘所致健康壽命損失年(YLD)兩部分的總和,YLL=∑(N×L),N表示某性別、某年齡組CVD 的死亡人數(shù),L 表示該年齡組的壽命損失值;YLD=患病率×傷殘權(quán)重[13]。不同省級行政區(qū)和性別死亡率及DALY 率進行比較時,采用世界標準人口進行年齡標化,計算出歸因于室外PM2.5暴露的CVD 標化死亡率和標化DALY率。因室外PM2.5暴露導致的CVD 死亡在25 歲以下是罕見的,因此未將25 歲以下人群的歸因死亡納入本研究。
1990 與2019 年中國不同性別人群歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔:2019 年我國25 歲及以上人群中,有20.02%的CVD 死亡是由室外PM2.5暴露導致的,歸因死亡人數(shù)為91.57 萬例,歸因DALY為2094.71 萬人年,其中男性1 322.34 萬人年,女性772.38 萬人年;2019 年我國歸因于室外PM2.5暴露的CVD 標化死亡率和標化DALY 率分別為50.86/10萬和1 066.22/10 萬,均表現(xiàn)為男性高于女性。與1990 年相比,2019 年室外PM2.5暴露導致的CVD 死亡人數(shù)和DALY 分別增長310.26%和258.65%,標化死亡率和標化DALY 率也有所上升,且增長率男性高于女性,見表1。
表1 1990 年和2019 年中國不同性別人群歸因于室外PM2.5 暴露的CVD 疾病負擔及其變化
1990 與2019 年中國不同性別和年齡人群歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔:2019 年各年齡組室外PM2.5暴露所致死亡的PAF 存在差異,表現(xiàn)為年齡越大,PAF 越小;而歸因死亡率和DALY率隨著年齡的增長呈上升趨勢,其中75 歲及以上人群這兩個指標均最高,分別為710.10/10 萬和8 992.66/10 萬;與1990 年相比,2019 年25~44 歲人群的PAF 增長幅度最大,75 歲及以上人群的死亡率和DALY 率的增長幅度最大。從不同性別來看,2019 年室外PM2.5暴露導致的CVD 死亡中,男女性均以75 歲及以上居多(男性為22.70 萬例,女性為19.99 萬例);導致的DALY 均為60~74 歲居多(男性為512.99 萬人年,女性為311.90 萬人年);所有年齡組男性的死亡率和DALY 率均明顯高于女性。與1990 年相比,除女性45~59 歲年齡組的死亡率基本持平外,男性和女性其他年齡組的死亡率和DALY 率均有所增長,其中男性變化幅度最大的是25~44 歲年齡組,女性則是75 歲及以上年齡組,見表2。
表2 1990 年和2019 年中國不同性別和年齡人群歸因于室外PM2.5 暴露的CVD 疾病負擔及其變化
1990 與2019 年中國各省級行政區(qū)歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔比較:2019 年我國北方地區(qū)因室外PM2.5暴露導致的CVD 標化死亡率均較高,其中最高的是河北?。?6.13/10 萬),而東南沿海地區(qū)均較低,最低為中國香港(11.28/10 萬);與1990年相比,除中國澳門、北京市、上海市和中國香港外,其他省級行政區(qū)的歸因標化死亡率均表現(xiàn)為上升,其中上升幅度最大的是云南?。?74.10%),見表3。2019 年歸因標化DALY 率居前三位的省級行政區(qū)依次為河北?。? 859.91/10 萬)、新疆維吾爾自治區(qū)(1 687.29/10 萬)和黑龍江?。? 635.20/10 萬),中國香港最低(279.03/10 萬);與1990 年相比,除中國澳門、北京市、上海市、中國香港和廣東省分別下降45.39%、43.27%、41.72%、33.03%和4.05%外,其他省級行政區(qū)的歸因標化DALY 率均表現(xiàn)為上升,其中西南地區(qū)和西北地區(qū)的上升幅度均較大,居前三位的依次是云南?。?54.53%)、貴州?。?33.91%)和廣西?。?18.80%),東南沿海地區(qū)上升幅度較小,見表3。
表3 1990 年和2019 年中國各省級行政區(qū)歸因于室外PM2.5 暴露的CVD 疾病負擔及其變化
本研究基于GBD 2019 的數(shù)據(jù)估算結(jié)果,分析比較了1990 與2019 年我國歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔。結(jié)果顯示,2019 年我國因室外PM2.5暴露導致的CVD 死亡人數(shù)和DALY 分別為91.57 萬例和2094.71 萬人年,約占全球的三分之一,標化死亡率和標化DALY 率也明顯高于全球平均水平,給我國和全球都造成了巨大的疾病負擔。GBD 2019 結(jié)果顯示,2019 年全球CVD 疾病負擔中歸因于室外PM2.5暴露的部分在所有危險因素中排第6位,而我國歸因于室外PM2.5暴露的部分從1990 年的第7 位上升到了2019 年的第2 位,僅次于高收縮壓[1,3,15]。可見,室外PM2.5暴露已經(jīng)成為導致CVD死亡的主要危險因素之一。
歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔在不同性別人群中存在差異,表現(xiàn)為男性高于女性,但是隨著年齡的增加,男女之間的差異在逐漸縮小。其原因尚不明確,可能與男女性先天的生理結(jié)構(gòu)以及后天的環(huán)境有關(guān)[16],雌激素濃度的差異通常被認為是原因之一,由于雌激素的保護作用,年輕女性較男性的發(fā)病或死亡風險低,絕經(jīng)后女性的風險則顯著升高,但是該理論仍未得到證實[17-18]。此外,年輕男性因工作環(huán)境相關(guān)的PM2.5累積暴露時間長于女性,可能導致發(fā)病或死亡的風險高于女性,但是步入老年后,男性和女性暴露于室外PM2.5的時間趨于一致,室外PM2.5對于男女性CVD 影響可能也趨于一致。
不同年齡人群歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔存在差異,盡管老年人群的PAF 較低,但是由于其免疫力、身體調(diào)節(jié)和代謝能力下降,心血管系統(tǒng)對PM2.5的清除能力較差等原因[19-20],該人群CVD 的死亡率較高,歸因于室外PM2.5暴露的疾病負擔也最重?!妒澜缛丝谡雇?2019》報告顯示,我國人口老齡化的速度將在未來的40 年持續(xù)加快,老年人口比重不斷上升,我國60 歲及以上老年人口將從2020 年的2.50 億上升到4.88 億,占比35.6%[21],未來中國的CVD 疾病負擔將會更加嚴重。
我國幅員遼闊,不同地區(qū)的地理環(huán)境因素和社會經(jīng)濟因素存在很大的差異,使得我國歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔存在地區(qū)差異性。有研究表明室外PM2.5污染水平隨著工業(yè)化的發(fā)展而增加,然后隨著較高社會經(jīng)濟水平下的空氣質(zhì)量管理而下降[12]。除此之外,不同地區(qū)PM2.5的成分、來源及污染特征也存在差異,對人體的危害不盡相同。我國以東北三省、河北省為代表的北方地區(qū)重工業(yè)較發(fā)達,加之冬季燃煤供暖等原因[22-23],使其室外PM2.5污染濃度處于較高水平。反之,東南沿海地區(qū)主要是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),基本上已使用清潔能源代替?zhèn)鹘y(tǒng)的煤炭進行生活生產(chǎn),而且這些地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生服務水平也比較高[23-25],均有助于減緩歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔的增長。
總體來說,本研究發(fā)現(xiàn)我國歸因于室外PM2.5暴露的CVD 疾病負擔依然在不斷加重,主要集中在男性和60 歲及以上的老年人群,不同省級行政區(qū)的疾病負擔也存在差異。因此,一方面要加快我國清潔能源的推廣,降低大氣污染水平,并宣傳教育居民出門做好個人防護;另一方面要加強CVD 的監(jiān)測和干預工作,做到因地制宜、因人而異,從而降低居民的發(fā)病和死亡[23,25-26]。隨著我國大氣污染狀況的持續(xù)改善以及慢性病監(jiān)測工作的逐步加強,在可預見的未來,由于室外PM2.5暴露造成的疾病負擔將會減少。
本研究也存在一定的局限性。本研究的數(shù)據(jù)來自GBD 2019,其對室外PM2.5暴露以及CVD 估計方法的不足在本研究中也同樣存在。首先,用模型估計的室外PM2.5暴露濃度可能與真實情況存在一定的偏差。其次,用室外PM2.5的暴露濃度代替人體真實暴露水平會導致一定的暴露測量誤差。最后,本研究是依托室外PM2.5污染具有獨立的效應這一前提假設進行的,但室外PM2.5污染和其他危險因素往往同時存在且可能存在聯(lián)合作用。
利益沖突:所有作者均聲明不存在利益沖突