1990 年與2019 年中國歸因于室外PM2.5 暴露的心血管疾病負擔分析

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。除了這些傳統的危險因素，越來越多的研究發現暴露于以PM2.5為主的室外空氣污染會增加CVD發病和死亡的風險[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、工業生產以及能源發電，目前隨著城鎮化和工業化進程的穩步推進以及交通基礎設施建設的完善，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PM2.5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 中國部分的研究結果，采用死亡數、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。

1 資料與方法

資料來源：本研究所使用的數據均來自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據并經標準化處理后利用模型估計了1990～2019 年全球204 個國家、地區分年齡、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據來源，采用統一、可比的方法全面估算和綜合評價了中國31 個省、自治區、直轄市以及中國香港特別行政區、中國澳門特別行政區（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 死亡數據主要來自全國疾病監測系統、死因登記報告信息系統、全國婦幼衛生監測系統，以及一些已發表的文獻或報告等[13]。室外PM2.5的人口加權年平均質量濃度數據主要來自大氣氣溶膠的衛星觀察數據、地面測量數據、化學遷移模型模擬以及人口和土地使用數據等[12]。

研究方法：（1）估計室外PM2.5暴露濃度：GBD 2019 綜合各個來源的數據，采用空氣質量數據集成模型2（data integration model for air quality 2，DIMAQ2）和加權抽樣方法來估計室外PM2.5的人口加權年平均質量濃度[12,14]。（2）估計心血管疾病死亡：GBD 2019 綜合各個來源的數據，通過構建統計模型來估計不同年份、地區、性別和年齡的CVD 死亡數。死因數據采用《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[12]構建綜合暴露反應（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、死亡率、DALY 以及DALY 率作為分析指標，以PAF 分別乘以CVD 的死亡例數和DALY，計算出歸因于室外PM2.5暴露的死亡例數和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，L 表示該年齡組的壽命損失值；YLD=患病率×傷殘權重[13]。不同省級行政區和性別死亡率及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。

2 結果

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，其中最高的是河北省（86.13/10 萬），而東南沿海地區均較低，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，其他省級行政區的歸因標化死亡率均表現為上升，其中上升幅度最大的是云南省（174.10%），見表3。2019 年歸因標化DALY 率居前三位的省級行政區依次為河北省（1 859.91/10 萬）、新疆維吾爾自治區（1 687.29/10 萬）和黑龍江省（1 635.20/10 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，其他省級行政區的歸因標化DALY 率均表現為上升，其中西南地區和西北地區的上升幅度均較大，居前三位的依次是云南省（154.53%）、貴州省（133.91%）和廣西省（118.80%），東南沿海地區上升幅度較小，見表3。

表3 1990 年和2019 年中國各省級行政區歸因于室外PM2.5 暴露的CVD 疾病負擔及其變化

3 討論

本研究基于GBD 2019 的數據估算結果，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。結果顯示，2019 年我國因室外PM2.5暴露導致的CVD 死亡人數和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構以及后天的環境有關[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病或死亡風險低，絕經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，年輕男性因工作環境相關的PM2.5累積暴露時間長于女性，可能導致發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、身體調節和代謝能力下降，心血管系統對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。《世界人口展望 2019》報告顯示，我國人口老齡化的速度將在未來的40 年持續加快，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，不同地區的地理環境因素和社會經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 疾病負擔存在地區差異性。有研究表明室外PM2.5污染水平隨著工業化的發展而增加，然后隨著較高社會經濟水平下的空氣質量管理而下降[12]。除此之外，不同地區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重工業較發達，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，東南沿海地區主要是高新技術產業，基本上已使用清潔能源代替傳統的煤炭進行生活生產，而且這些地區的醫療衛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，本研究發現我國歸因于室外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 的監測和干預工作，做到因地制宜、因人而異，從而降低居民的發病和死亡[23,25-26]。隨著我國大氣污染狀況的持續改善以及慢性病監測工作的逐步加強，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。本研究的數據來自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合作用。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突