我国PM2.5污染与居民每日死亡关系的Meta分析

张晓红 佟俊旺

摘要：目的 通过Meta分析建立PM_2.5与我国居民每日死亡之间的暴露-反应关系,评估我国PM_2.5污染造成的健康危害。方法 根据关键词联机搜索中文数据库，收集2013年-2020年间符合纳入排除标准的文献。采用Stata 16.0软件进行Meta分析，进行异质性检验和发表偏倚检验与校正，得出暴露-反应关系系数。结果 共纳入文献7篇，经异质性检验后各研究异质性较低，不存在发表偏倚。即大气PM_2.5每增加10µg/m³，居民每日死亡率增加0.61%(95%CI:0.48%-0.77%)。结论 我国大气PM_2.5浓度升高可能增加居民死亡率。

关键词：大气污染；PM_2.5；每日死亡；暴露-反应关系；Meta分析；

前言

PM_2.5又称为细颗粒物，主要来自燃料的燃烧、机动车尾气排放等。已有研究证明，PM_2.5在一定浓度内增加了人体呼吸系统、心脑血管系统疾病甚至死亡的风险。因此研究PM_2.5对人体健康危害进行定量分析和评价十分必要。基于此本研究通过对已有的文献进行Meta分析，建立大气PM_2.5急性暴露与居民死亡的暴露-反应关系，对定量分析和评价大气PM_2.5污染的健康危害以及制定相关环境决策具有重要的意义。

1. 材料与方法

   1. 检索策略

联机检索中国知网、维普、万方等中文数据库，检索词为“污染物、细颗粒物、死亡、PM_2.5”，收集2013年1月1日到2020年12月31日间公开发表的关于我国空气污染与居民每日死亡关系的文献。

1.2文献纳入和排除标准

纳入标准：（1）研究方法采用时间序列或病例交叉设计研究；（2）结果以暴露-反应关系(RR或OR、95% CI)定量表达；（3）全人群。排除标准：（1）研究人群非全人群；（2）重复报道；（3）综述。

1.3 统计分析

采用Stata 16.0软件进行Meta分析。对纳入文献进行异质性分析，若P<0.05且I²<50%，采用固定效应模型，反之随机效应模型合并。采用漏斗图检验发表偏倚。异质性分析以α=0.10为检验水准。

2 结果

2.1 纳入文献基本情况

根据纳入排除标准，共纳入文献7篇，如表1所示。

表1 纳入Meta分析文献的基本特征  

第一作者	研究地点	研究时间	发表时间	PM2.5浓度/(µg/m3)	浓度响应参数/%)	LCI/%)	UCI/%)
Geng F[1]	上海	2007-2008	2013	53.9±31.4	0.57	0.2	1.01
Li P[2]	北京	2005-2009	2013	75±54	0.65	0.29	0.8
Zhou M[3]	天津	2013	2015	85.81±71.47	0.88	0.3	1.46
张旭辉[4]	无锡	2012-2013	2016	67	1.5	0.6	2.5
Zhu J[5]	无锡	2012-2015	2017	66	0.34	0.17	0.51
雷若倩[6]	合肥	2013-2017	2019	69.23	0.56	0.33	0.8
杨敏娟[7]	上海	2016-2017	2020	39.1	0.56	0.11	1.01

2.2 Meta分析结果

异质性检验显示纳入的文献异质性较低（Q=11.53，P<0.1，I²=48.0%），故采用固定效应模型合并，得RR=0.61%(95%CI:0.48%-0.77%。即大气PM_2.5每增加10µg/m³，居民每日死亡率增加0.61%，见图1。

图1 我国PM_2.5对居民每日死亡影响的Meta分析森林图（固定效应模型）

2.3 发表偏倚

以RR为横坐标，以其标准误为纵坐标绘制漏斗图（图2），发现分布对称，故纳入文献不存在发表偏倚。

图2 我国PM_2.5对居民每日死亡率影响Meta分析漏斗图

3 讨论

PM_2.5严重危害人体健康，本研究结果表明大气PM_2.5浓度升高可能增加居民死亡率。

本研究存在一定局限性，纳入研究文献数目较少，今后还需纳入更多文献。该结果可供我国和各城市大气污染相关的健康危险度评价工作参考,为政府相关环境决策和措施选择提供科学依据。

参考文献

1. Geng F, Hua J, Mu Z, et al. Differentiating the associations of black carbon and fine particle with daily mortality in a Chinese city[J].Environ Res. 2013,120:27-32.

2. Pei Li et al. Time-series analysis of mortality effects from airborne particulate matter size fractions in Beijing[J].Atmospheric Environment, 2013, 81 : 253-262.

3. Zhou M, He G, Fan M, et al. Smog episodes, fine particulate pollution and mortality in China[J].Environ Res. 2015,136:396-404.

4. 张旭辉,周伟杰,张熙.无锡市大气污染物对人群日死亡数和日就诊数影响的时间序列分析研究[J].环境卫生学杂志,2016,6(06):407-411.

5. Zhu J, Zhang X, Zhang X, et al. The burden of ambient air pollution on years of life lost in Wuxi, China, 2012-2015: A time-series study using a distributed lag non-linear model[J].Environ Pollut. 2017,224:689-697.

6. 雷若倩. 2013年到2017年合肥市大气污染物PM_(2.5)和O_3与居民每日死亡关系的研究[D].安徽医科大学,2019.

7. 杨敏娟,赵宜静,王文朋,等.上海市浦东新区大气PM_(2.5)与气温交互作用对居民死亡的影响[J].上海预防医学,2020,32(04):283-289.