烏魯木齊市空氣污染物與結膜炎患病風險的相關分析

易湘龍, 雒 梅, 王怡佳, 胡鹿梅, 沙瑪麗·哈力木別克, 王 凱

(1新疆醫科大學第一附屬醫院眼科, 烏魯木齊 830054; 2新疆大學數學與系統科學學院, 烏魯木齊 830017;3新疆醫科大學醫學工程技術學院, 烏魯木齊 830017)

結膜炎是一種結膜組織的炎性疾病,是最常見的眼表疾病,臨床表現為結膜充血、畏光、分泌物增多等。由于結膜組織直接暴露于外界,因此容易受到環境污染物、病毒細菌、過敏原等各種有害因素的影響,產生免疫炎癥反應,從而導致結膜炎[1]。嚴重的結膜炎會影響患者身體和心理狀況,降低患者生活質量[2]。在美國結膜炎占所有眼病類型的近三分之一,中國結膜炎患者病例也逐年增加[3-4]。大氣污染一直以來都是全球性的公共衛生問題,其對人體健康的影響受到社會各界的關注。環境因素在多種疾病的發生發展中都發揮著關鍵作用,70%～90%的疾病患病風險可能與環境因素有關[5-6]。研究表明,多種疾病如兒童肺功能疾病、眼表疾病如結膜炎等都與環境空氣污染密切相關[7]。世界衛生組織報告顯示,空氣污染物主要由不同顆粒污染物和氣態污染物組成,包括 PM、O3、CO、NO2和SO2等[8]。以往的流行病學研究了空氣污染物與結膜炎之間的關系,大多集中在PM2.5、PM10、O3、NO2和氣象因素[9]。本研究采用時間序列分析探究烏魯木齊市空氣污染物與結膜炎患病情況的相關性,現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料以2017年1月1日-2020年12月31日新疆醫科大學第一附屬醫院眼科收治的8 494例結膜炎患者為研究對象,其中男性2 530例,女性5 964例。收集患者就診日期、年齡、性別、疾病診斷情況、家庭住址以及此次就診是否為該患者的初診等信息。排除基本信息缺失以及不是烏魯木齊市常住居民的患者。本研究采用國際疾病分類第10版對結膜炎進行診斷分類[7],最終納入的結膜炎種類包括:10.101、H10.102、H10.201、H10.301、H10.402、H10.801、H10.901、H10.902。本研究通過新疆醫科大學第一附屬醫院倫理委員會批準(K202205-08),所有患者均簽署知情同意書。

1.2 方法

1.2.1 空氣污染物指標的測定 通過烏魯木齊市8個環境監測站(新疆農科院農場、七十四中學、米東區環保局、鐵路局、監測站、收費所、三十一中學、培訓基地)獲取2017年1月1日-2020年12月31日烏魯木齊市空氣污染物指標:PM2.5、PM10、NO2、SO2和CO的24 h最大值,以及O3的8 h最大值。同期烏魯木齊市日均相對濕度(RH)和日均氣溫(MT)數據來源于中國氣象數據網。

1.2.2 數據分組 將結膜炎患者數據分別按照性別(男性/女性)、年齡(0～1歲、2～5歲、6～18歲、19～64歲、≥65歲)進行分組[10],環境數據按照季節(暖季:4月～9月;冷季:1月～3月、10月～12月)進行分組,分別統計各組每日結膜炎患者門診就診人數。

1.3 統計學處理

1.3.1 基線資料分析 對研究期間結膜炎患者的基本信息、結膜炎患者每日門診就診人數、空氣污染物數據和氣象數據進行統計描述,具體為各組數據的平均值、最小值、第二十五百分位數(P25)、中位數(P50)、第七十五百分位數(P75)、最大值以反應數據的集中趨勢;標準差以反應數據的離散趨勢。

1.3.2Spearman相關分析 采用Spearman相關性分析空氣污染物與氣象因素之間的相關性,其相關程度分為5個等級:|r|≥0.8,為顯著相關;0.6≤|r|<0.8,為高度相關;0.4≤|r|<0.6,為中度相關;0.2≤|r|<0.4,為低度相關;0≤|r|<0.2,為不相關。

1.3.3 隨機森林分析 通過隨機森林模型分析6種空氣污染物濃度對結膜炎患者每日門診就診人數的貢獻度,以反應空氣污染物濃度對結膜炎患者每日門診就診人數的影響。

1.3.4 準泊松廣義線性回歸模型和分布式滯后非線性模型 采用準泊松廣義線性回歸模結合DLNM模型,研究CO短期暴露對結膜炎每日門診就診人數相對風險的影響,模型如下:

Yt～quasiPoisson(μt)

Log[E(μt) ]=β*(Zt,l)+factor(DOW)+ns(timet,df=7/year)+ns(RHt,df=3)+ns(MTt,df=3)+a

其中,E(μt)為第t天的結膜炎預期病例數;β為CO短期暴露對結膜炎門診就診人數的影響的回歸系數值;Zt,l為CO濃度第t天和滯后1 d的交叉及函數,CO的基函數用于函數“thr”和滯后維度采用自由度為3的自然樣條函數;DOW為一個指標變量,表示一周中的某一天,用于控制短期趨勢;ns為自然樣條基函數;df為自由度;timet為第t天的時間變量,自由度為7,用于控制季節和長期性趨勢;RHt為第t天的日平均相對濕度;MTt為第t天的平均溫度;a為截距。根 據 準 似 然 赤 池 信 息 量 準 則 (QAIC)、準似然貝葉斯信息準則(QBIC)選擇最大滯后時長,最大滯后時間設定為15 d[11]。QAIC和QBIC指標選擇暴露窗口為15 d,因為第15天兩者的值最小,從第16天開始增加。所收集的數據根據CO的第 75、90、95 和 99 百分位數進行分組,以確定高濃度CO短期暴露對結膜炎每日門診就診人數的影響。建立多污染物模型進行敏感性分析,以評估在控制其他污染物后,CO對結膜炎門診就診人數的影響是否發生變化,增加結果的穩健性。

1.3.5 亞組分析 將結膜炎患者數據按照性別、年齡進行分組,環境數據按照季節進行分組,分析結膜炎患者在不同亞組中每日門診就診人數相對風險與空氣污染物短期暴露的關系。采用R4.0.1軟件的“dlnm”軟件包建立DLNM模型和ggplot2繪圖,以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 描述性統計研究期間結膜炎患者每日就診人數以及結膜炎患者的基本信息、空氣污染物資料和氣象資料進行總體的統計描述,見表1-3。

表1 空氣污染物數據描述性統計(2017年1月1日-2020年12月31日)

表2 氣象因素數據描述性統計(2017年1月1日-2020年12月31日)

表3 結膜炎患者每日門診就診人數數據描述性統計(2017年1月1日-2020年12月31日)

2.2Spearman相關性分析結果烏魯木齊市空氣污染物數據和氣象數據的Spearman相關性分析,用來評價兩類統計變量之間的相關性。其中CO與其他污染物的相關系數值均低于0.5,除了與RH的組合之外,與其他因素的相關性都具有統計學意義(P<0.05),見表4。

表4 不同污染物與氣象因素之間的Spearman相關性分析

2.3 隨機森林分析結果隨機森林分析結果顯示,在6種空氣污染物對于結膜炎每日門診就診人數影響的程度排序中,CO的貢獻度(0.257)最大,表明CO濃度對結膜炎每日門診就診人數有影響,見圖1。

2.4 滯后分析結果不同滯后天數CO知期暴露對結膜炎門診就診人數相對風險影響的估計見表5。通過量化CO相對于中位數第75、90、95和99百分位數(第75百分位數為26,第90百分位數為51,第95百分位數為64,第99百分位數為80)的結膜炎門診就診人數相對風險度(RR),發現CO短期暴露顯著影響結膜炎門診就診人數的相對風險。滯后時間為3 d時,CO第90、95和99百分位數相對危險度分別為1.098(1.023,1.177)、1.132(1.031,1.243)和1.173(1.040,1.323)。參照CO中位數第75、90、95百分位數,在滯后0～4 d、滯后7～9 d和滯后11～15 d效應估計均有統計學意義(P<0.05);參照CO中位數第90百分位數,在滯后0～4 d、滯后7～15 d效應估計均有統計學意義(P<0.05)。

表5 不同滯后天數CO短期暴露對結膜炎門診就診人數的相對風險

2.5 亞組分析結果CO的基函數為thr函數,滯后維度采用自由度為3的自然樣條函數,當滯后時間為3 d時,CO短期暴露對結膜炎每日門診就診人數相對風險的影響是顯著的,相應的影響估計值為1.006(1.002,1.010)。當滯后時間從0到15 d時,CO在第90、95和99百分位數的估計值所對應的相對風險變化這些具有統計學意義的效果估計中,最大的是CO第99百分位數對應的估計值。因此,在亞組分析中,滯后時間為3 d。圖2為結膜炎患者每日門診就診人數相對風險和CO短期暴露-反應曲線。隨著CO濃度的增加,曲線呈現上升趨勢,即結膜炎患者每日門診就診人數相對風險隨著CO濃度的增加而增大。

(注:該線表示點估計值,陰影表示相應的95%置信區間)

圖3～5為各亞組的結膜炎患者的每日門診就診人數相對風險和CO短期暴露反應曲線。與男性相比,女性對CO短期暴露更敏感(圖3)。在季節性分組中,人群處于寒冷季節比處于溫暖季節的時候受到CO短期暴露的影響小(圖4)。在對5個年齡亞組的分析中,19～64歲年齡組比其他年齡組更容易受到CO的影響(圖5)。

(注:該線表示點估計值,陰影表示相應的95%置信區間)

(注:該線表示點估計值,陰影表示相應的95%置信區間)

(注:A:0～1歲,B:2～5歲,C:6～18歲,D:19～64歲,E:≥65,該線表示點估計值,陰影表示相應的95%置信區間)

通過建立多污染物模型進行敏感性分析發現,不管在2種空氣污染物模型還是3種空氣污染物模型中,CO短期暴露與結膜炎門診就診人數的相對風險之間的顯著相關性沒有發生明顯改變,增加了結果的穩健性。其他5種空氣污染物濃度與結膜炎門診就診人數風險之間的相關性不明顯,結果沒有統計學意義。

3 討論

在烏魯木齊市空氣污染物與結膜炎門診就診人數之間的相關性研究中,采用CO短期暴露作為連續測量量進行分析,發現不同滯后日的CO濃度增加與結膜炎每日門診就診人數的相對風險有顯著相關關系。

結果顯示女性比男性更容易受到CO短期暴露的影響,與現有的環境空氣污染與眼病相關的研究結果相一致。原因是在人體的生理機能方面,女性自身抵抗力較低[10]。此外化妝品中添加的各種化學成分會對皮膚產生一定的刺激作用,尤其眼妝部分會讓眼睛不可避免地受到這些化學成分的浸染[11]。隱形眼鏡也是一個因素[12],因為戴隱形眼鏡的人群有更高的眼表接觸感染風險。此外,室內烹飪女性居多,增大了接觸 PM2.5、CO等污染物的機會[13]。

Khalaila等[14]的研究測量了每位結膜炎患者的準確溫度,更加明確了結膜炎門診就診情況與夏季、秋季(即溫暖季節)存在明顯的相關性,這與本研究結果一致。但也有研究得出與此相反的結論:在寒冷月份的空氣污染物暴露對結膜炎門診就診風險的影響更為明顯[10]。結膜炎門診就診風險在暖季較高的原因也和個人行為有關,暖季有更多的人傾向于外出如游泳,空氣刺激物或游泳池中的氯等會導致眼部感染的風險上升[15]。除了人為因素外,地理和氣候也會產生影響。烏魯木齊地處歐亞大陸腹地,遠離海洋,是溫帶大陸性干旱氣候,特別是在溫暖的季節,紫外線強烈,多風,都會使眼表受損風險增加[16]。

年齡亞組分析中,發現19～64歲年齡組人群比其他年齡組人群更容易受到CO短期暴露的影響。19歲以下的兒童和青少年以及65歲以上的老年人活動地點有限,更多的是在室內,因此此類人群不會長時間暴露于室外。而處于中間年齡段的成年人,來回于各種通勤,使此類人群更容易受到空氣污染的影響。社會心理因素、免疫能力等均會進一步導致眼睛的不適癥狀[17]。

在自然界中,CO是有機氧化或燃燒的產物,它是一種化學惰性的、無色無味氣體,對人體有毒,同時也是一種關鍵的化學信使和神經遞質。CO在晝夜節律、炎癥、細胞凋亡和血流動力學等各種生理調節中都有著重要的作用。而CO作為眼睛系統的關鍵分子作用也正在顯現,例如CO可以通過內源性途徑作為精細調節劑調節眼壓,為青光眼的治療提供了新的潛在方向等[18]。CO作為室內環境和室外環境中一種常見的空氣污染物,與疾病健康方向相關的研究較為有限[19]。現有的研究涉及到的與CO相關的疾病種類較為廣泛,但是大多還處于所研究的疾病是否與室外空氣污染物之間具有相關性這一比較淺表的層面,深入到空氣污染物在體內的作用機制和途徑等的研究很少。眼睛通過病理生理機制具有一定的自我保護能力,但長期暴露于空氣污染中可能會損害眼表的健康[20]。

本研究也存在一定的局限性,首先,由于各個環境監測站點是固定的,最終監測到的數據代表的是暴露于空氣污染物中的結膜炎患者整個群體,而不是個體;第二,研究中結膜炎患者數據均來自于一家醫院,研究結果作為整個烏魯木齊市結膜炎患者的代表有一定局限性;第三,沒有評估結膜炎患者其他自身因素,如患者教育水平、職業等。