廣西百色市氣象因素與空氣污染物對眼干燥癥的影響

何乾尚, 韋 濤, 陳 豐, 黃成飛, 陳湘西, 農(nóng) 翌

(廣西壯族自治區(qū)百色市人民醫(yī)院 眼科, 廣西 百色, 533000)

眼干燥癥即角結(jié)膜干燥癥,指各種原因所致淚液量、質(zhì)或流體動力學(xué)的異常造成淚膜穩(wěn)定性下降及眼表損傷,進(jìn)而引起眼部不適和視功能障礙[1]。該癥的病理機制涉及眼表炎癥反應(yīng)、高滲透壓及神經(jīng)感覺異常等[2]。隨著電子科技的不斷發(fā)展及環(huán)境問題的日益突出,中國眼干燥癥就診率逐漸上升(占眼科就診量30%以上),且發(fā)病趨于年輕化[3]。眼干燥癥的發(fā)生及發(fā)展與視頻終端使用量、濕疹、白內(nèi)障手術(shù)、氣象因素、空氣污染物等多種因素有關(guān)[4-7]。眼表與外界環(huán)境直接接觸,氣象變化及環(huán)境有害物質(zhì)可能會損傷眼表和誘發(fā)眼部炎癥,降低角結(jié)膜功能,從而引起眼部不適甚至視力減退[8]。一項為期11年的研究[9]表明,環(huán)境二氧化氮(NO2)濃度和氣溫與角結(jié)膜干燥癥顯著相關(guān)。研究[10]表明,氣象因素(氣溫、風(fēng)速等)、空氣污染物[細(xì)顆粒物(PM2.5)、可吸入顆粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、NO2、臭氧(O3)和一氧化碳(CO)]能很好地預(yù)測眼干燥癥的發(fā)病風(fēng)險。本研究采用基于廣義相加模型(GAM)的時間序列分析方法,定量分析氣象因素與空氣污染物對眼干燥癥患者門診就診人次的影響,旨在闡明氣象因素與空氣污染物對眼干燥癥的交互作用。

表1 2018—2022年眼干燥癥門診就診人次、氣象因素和空氣污染物數(shù)據(jù)分析

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)獲取途徑

本研究眼干燥癥數(shù)據(jù)從百色市人民醫(yī)院獲取,通過醫(yī)院信息管理系統(tǒng)收集2018年1月—2022年12月眼干燥癥患者門診就診信息(包括就診時間、診斷、性別、年齡),選取戶籍在百色市的常住患者,并排除合并其他眼科疾病者。眼干燥癥診斷(代碼H16.202)參照《GB/T 14396-2016疾病分類與代碼》[11]。

氣象資料來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)國家氣象信息中心,收集2018年1月—2022年12月百色市每日平均氣溫、風(fēng)速等氣候要素數(shù)據(jù)。環(huán)境監(jiān)測信息來源于空氣質(zhì)量在線檢測分析平臺(http://www.aqistudy.cn/), 全面收集2018年1月—2022年12月百色市空氣污染物(包括PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3等)資料,所有污染物濃度數(shù)值均為每日24 h實際濃度值的平均值。將氣象數(shù)據(jù)與環(huán)境污染物數(shù)據(jù)共同納入數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析。

1.2 模型構(gòu)建

運用時間序列法分析2018年—2022年氣象因素和空氣污染物變化情況與眼干燥癥患者門診就診人次變化情況,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步評估氣象因素和空氣污染物對眼干燥癥患者門診就診人次有無影響及影響程度。

Poisson分布可描述單位時間內(nèi)隨機事件發(fā)生次數(shù)的概率分布,患者因眼干燥癥入院就診是小概率事件,屬于隨機事件范疇,故本研究選用Poisson分布描述眼干燥癥門診就診人次。GAM是由廣義線性模型改良而成的指數(shù)分布模型和可加模型,其特點是函數(shù)曲線的分段節(jié)點能良好連接而不受波動現(xiàn)象的影響,穩(wěn)定性佳。本研究以Poisson函數(shù)分布為基礎(chǔ),用GAM定量分析氣象因素與空氣污染物對眼干燥癥患者門診就診人次的影響,用自然立方樣條函數(shù)(控制有較大影響的變量)或啞變量(控制有潛在影響的變量)控制長期時間趨勢、氣象因素效應(yīng)、星期幾效應(yīng)、假期效應(yīng)等變量。模型公式(A)為:

log[E(Yt)]=α+s(Timet)+s(Rht)+s(hPαt)+DOWt+Holidayt

(A)

上式中,E(Yt)為第t日眼干燥癥患者就診人次,α為截距,s(Timet)與s(Rht)分別為第t日非線性變量時間與氣溫的光滑函數(shù),DOWt與Holidayt分別表示周末效應(yīng)與假期效應(yīng)。

因考慮到氣象因素和空氣污染物對人體的影響可能會有滯后性,故納入各污染物的當(dāng)日濃度(lag0)與滯后1～7 d的濃度(lag1～lag7)就診效應(yīng)進(jìn)行分析[12]。模型公式(B)為:

log[E(Yt)]=α+β1×APt-i+β2×Temt+coνs

(B)

上式中,APt-i為某日濃度,Temt為第t日的日均氣溫,coνs為公式(A)中的協(xié)變量。

比值比(OR)和相對危險度(RR)由相關(guān)系數(shù)(β1)運算得出。當(dāng)OR值最大時,其對應(yīng)的污染物濃度為最佳滯后日濃度。對OR的描述: 某指標(biāo)高水平下的眼干燥癥比率是該指標(biāo)低水平下眼干燥癥比率的OR倍, “OR>1”提示指標(biāo)水平偏高與眼干燥癥存在正相關(guān)關(guān)系, “OR<1”提示指標(biāo)水平偏高與眼干燥癥存在負(fù)相關(guān)關(guān)系, “OR=1”提示指標(biāo)水平偏高與眼干燥癥無關(guān)。對RR的描述: 某指標(biāo)水平(高或低)下眼干燥癥的就診概率是該指標(biāo)平均水平下的RR倍, “RR>1”提示該指標(biāo)水平增高眼干燥癥的風(fēng)險, “RR<1”提示該指標(biāo)水平降低眼干燥癥的風(fēng)險, “RR=1”提示該指標(biāo)水平對眼干燥癥無影響。

1.3 交互作用

將各氣象指標(biāo)水平分別與各空氣污染物指標(biāo)水平以一對一形式納入雙變量響應(yīng)面模型[13], 分析氣象因素與空氣污染物對門診就診人次影響的交互作用并可視化。模型公式(C)為:

log[E(Yt)]=α+te(APt-i,Temt)+coνs(C)

上式中,te(APt-i,Temt)為最強滯后效應(yīng)日時氣象因素和同日空氣污染物濃度對每日就診人次影響的交互效應(yīng),coνs為公式(A)中的協(xié)變量。

1.4 統(tǒng)計學(xué)分析

本研究數(shù)據(jù)通過R 4.1.2軟件和SPSS 21.0軟件進(jìn)行處理。以平均值±標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值、中位數(shù)及四分位數(shù)(P25、P75)描述眼干燥癥患者門診就診信息、氣象資料和空氣污染物等指標(biāo)。氣象因素與空氣污染物的相關(guān)性采用SPSS 21.0軟件中Pearson相關(guān)分析法進(jìn)行檢驗。采用R4.1.2軟件的mgcv、dlnm、rsm、ggplot2軟件包進(jìn)行分布滯后非線性模型分析、響應(yīng)面分析、交互作用分析和可視化處理。統(tǒng)計檢驗均為雙側(cè)概率檢驗,檢驗水準(zhǔn)為ɑ=0.05,P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 眼干燥癥門診就診人次、氣象因素、空氣污染物數(shù)據(jù)的描述性分析

2018—2022年百色市人民醫(yī)院眼干燥癥門診共就診2 235人次,日均就診人次為1.0人次; 氣象因素氣溫、風(fēng)速的日均水平分別為23.8 ℃、1.8級; 空氣污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3的日均濃度分別為29.3、50.1、13.3、17.0、78.0 μg/m3, CO的日均濃度為1.0 mg/m3, 見表1。

2.2 眼干燥癥門診就診人次、氣象因素、空氣污染物的相關(guān)性分析

相關(guān)性分析結(jié)果顯示,眼干燥癥門診就診人次與平均氣溫、風(fēng)速、PM10、SO2無相關(guān)性(P>0.05), 風(fēng)速與PM2.5、CO無相關(guān)性(P>0.05), NO2與O3無相關(guān)性(P>0.05); 眼干燥癥門診就診人次與PM2.5、NO2呈負(fù)相關(guān)(r=-0.057、-0.081,P<0.05或P<0.01), 與CO、O3呈正相關(guān)(r=0.070、0.095,P<0.01); 平均氣溫與PM2.5、PM10、CO、NO2呈負(fù)相關(guān)(r=-0.178、-0.053、-0.048、-0.337,P<0.05或P<0.01), 與風(fēng)速、SO2、O3呈正相關(guān)(r=0.295、0.151、0.592,P<0.01); 風(fēng)速與PM10、SO2、O3呈正相關(guān)(r=0.051、0.233、0.244,P<0.05或P<0.01), 與NO2呈負(fù)相關(guān)(r=-0.169,P<0.01); PM2.5與PM10、SO2、CO、NO2、O3呈正相關(guān)(r=0.952、0.481、0.135、0.687、0.225,P<0.01); PM10與SO2、CO、NO2、O3呈正相關(guān)(P<0.01); SO2與CO、NO2、O3呈正相關(guān)(P<0.01); CO與NO2呈負(fù)相關(guān)(P<0.01), 與O3呈正相關(guān)(P<0.01), 見表2。

表2 眼干燥癥門診就診人次、氣象因素、空氣污染物的相關(guān)性分析

2.3 氣象因素對眼干燥癥門診就診人次的影響

日平均氣溫、日平均風(fēng)速的當(dāng)日檢測值(lag0)和滯后1～7 d檢測值(lag1～lag7)對眼干燥癥門診就診人次的影響結(jié)果見圖1。相對于平均氣溫23.8 ℃, 高溫(37.5 ℃)在滯后3 d時可使眼干燥癥門診就診人次增多, 37.5 ℃累計3 d可使每日眼干燥癥門診就診人次上升1.255倍(95%CI: 0.861～1.830), 低溫(7 ℃)在0 d時可使眼干燥癥門診就診人次上升1.215倍(95%CI: 0.660～2.236), 見圖2。相對于平均風(fēng)速1.8級,高風(fēng)速(7級)在滯后2 d時可使眼干燥癥門診就診人次增多, 7級累計2 d可使每日眼干燥癥門診就診人次上升2.297倍(95%CI: 0.534～9.880), 見圖3。

2.4 空氣污染物對眼干燥癥門診就診人次的影響

空氣污染物當(dāng)日濃度(lag0)、滯后1～7 d濃度(lag1～lag7)影響眼干燥癥門診就診人次的分析結(jié)果顯示,當(dāng)PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO濃度分別位于lag1、lag2、lag2、lag2、lag0、lag5時,其所對應(yīng)的OR值最高,分別為0.999(95%CI: 0.996～1.001)、1.000(95%CI: 0.998～1.002)、1.009(95%CI: 1.001～1.017)、0.997(95%CI: 0.990～1.004)、1.003(95%CI: 1.001～1.005)、1.065(95%CI: 1.028～1.104), 見圖4。

2.5 氣象因素-空氣污染物交互作用對眼干燥癥門診就診人次的影響

運用光滑樣條函數(shù)將氣溫、風(fēng)速與PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO濃度對眼干燥癥門診就診人次的交互作用可視化,見圖5、圖6。氣溫與污染物交互作用: 高氣溫與高濃度O3、高氣溫與高濃度CO分別共存的情況下,眼干燥癥門診就診人次增多,統(tǒng)計學(xué)分析顯示交互項顯著(P<0.05)。風(fēng)速與污染物交互作用: 高風(fēng)速與高濃度污染物共存的情況下,眼干燥癥門診就診人次未增多,統(tǒng)計學(xué)分析顯示交互項不顯著(P>0.05)。

3 討 論

眼干燥癥指淚液質(zhì)或量異常或動力學(xué)異常引起淚膜穩(wěn)定性下降,并伴有眼部不適和(或)眼表組織病變。該病的發(fā)生和發(fā)展與多種因素有關(guān),其中氣象因素和空氣污染物是較為復(fù)雜的因素,且各因子的相互作用關(guān)系尚未明確。為了更好地指導(dǎo)臨床決策,研究人員有必要進(jìn)一步明確氣象變化與污染物濃度之間的關(guān)系。

作為一種環(huán)境因素,氣候變化影響著人類健康,既往研究[14-15]證實氣溫與健康效應(yīng)呈“U”形曲線關(guān)系。本研究收集2018年1月—2022年12月百色市人民醫(yī)院眼干燥癥門診就診人次和百色市氣象因素(氣溫、風(fēng)速)、大氣污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)相對于平均氣溫23.8 ℃,高溫(37.5 ℃)在滯后3 d時可使眼干燥癥門診就診人次增多(RR=1.255), 低溫(7 ℃)在0 d時可使眼干燥癥門診就診人次上升1.215倍。由此表明,低溫和高溫均對眼干燥癥有一定影響,與相關(guān)研究[7]結(jié)論相符。百色市屬于亞熱帶季風(fēng)氣候地區(qū),夏季高溫多雨,冬季溫暖干燥,2018—2022年日均氣溫為23.8 ℃, 冬季時間較短,夏季時間較長,低溫干燥天氣也會使得部分患者眼部不適,增加眼干燥癥門診就診人次,而高溫刺激對百色市居民眼部的影響則更明顯。ABUSHARHA A A等[16]研究表明,當(dāng)環(huán)境溫度升高到25 ℃時,淚液蒸發(fā)速率增加了3倍(P<0.05), 平均蒸發(fā)速率由5 ℃時的0.056 μL/min增至0.170 μL/min。ALKHALDI S A等[17]研究表明,高溫是眼干燥癥患病率升高的誘因之一,本研究觀點與此相符。本研究結(jié)果顯示,相對于平均風(fēng)速1.8級,高風(fēng)速(7級)累計2 d可使每日眼干燥癥門診就診人次上升2.297倍(95%CI: 0.534～9.880)。由此提示,低風(fēng)速和高風(fēng)速均會影響眼干燥癥就診概率,并且存在明顯的滯后效應(yīng),其中低風(fēng)速對眼干燥癥風(fēng)險的影響偏低,與既往研究結(jié)果相近。推測可能原因,高風(fēng)速促進(jìn)了眼球表面淚液的蒸發(fā),造成淚液量及質(zhì)層面的下降,此外強風(fēng)速可能引起淚液流體動力學(xué)異常,造成淚膜不穩(wěn)定,進(jìn)而引起眼干燥癥。但目前鮮有研究證明風(fēng)速對眼干燥癥的影響,因此風(fēng)速改變與眼干燥癥就診人次的關(guān)系尚需更多的證據(jù)加以證實。

本研究結(jié)果顯示, PM2.5濃度與醫(yī)院眼干燥癥門診就診人次呈負(fù)相關(guān)(OR<1), CO濃度與醫(yī)院眼干燥癥門診就診人次呈正相關(guān)(OR>1); SO2、O3、CO濃度分別位于lag2、lag0、lag5時所對應(yīng)的OR>1,表明SO2、O3、CO污染物濃度升高均導(dǎo)致眼干燥癥就診人數(shù)增多。牟寧等[18]發(fā)現(xiàn),徐州市大氣顆粒物PM2.5、PM10污染與居民干眼癥就診人次存在正相關(guān)關(guān)系,與本研究結(jié)果不同,這可能與地區(qū)不同、空氣質(zhì)量差異有關(guān)。ZHONG J Y等[19]研究結(jié)果顯示, CO、NO2、溫度與眼干燥癥呈正相關(guān),與本研究結(jié)果一致。另有研究[20]表明,干眼癥狀因氣候而異, NO2與有害的干眼特征有關(guān)。李娟等[21]研究亦指出,全年齡段的干眼門診就診次數(shù)均與NO2水平有顯著相關(guān)性。

目前,越來越多的研究證明氣象因素與空氣污染物對人體健康的影響具有交互作用。李秀等[22]系統(tǒng)綜述了大氣污染物與氣溫交互作用對中國居民死亡的影響,發(fā)現(xiàn)相對于中等溫度,低溫或高溫條件下大氣污染物與居民死亡的交互作用更強。WANG W Z等[23]研究結(jié)果強調(diào)了控制空氣污染物對降低眼睛潛在危害的重要性,特別是在溫度相對較高或較低的天氣中。本研究氣象因素-單污染物的交互作用分析結(jié)果顯示,高氣溫與高濃度O3或CO對百色市眼干燥癥就診人次增加可能存在協(xié)同增強效應(yīng)。由此提示,高氣溫環(huán)境與高濃度O3或CO同時存在時,廣西百色市居民眼干燥癥的發(fā)生風(fēng)險上升,這對居民個體眼部防護(hù)及臨床眼干燥癥防控具有警示作用。高溫干燥環(huán)境及空氣污染物濃度上升共同促進(jìn)淚液量、質(zhì)及流動性的改變,造成淚膜功能障礙及眼表損傷,進(jìn)而誘發(fā)眼干燥癥[24-25]。

綜上所述,高溫和低溫、高風(fēng)速會增加百色市眼干燥癥門診就診人次,且高溫時高濃度O3、CO對就診人次的影響效應(yīng)增強,可為百色市眼干燥癥影響因素研究、防控及干預(yù)決策提供參考依據(jù)。但本研究僅對百色市1家醫(yī)院的門診就診人次進(jìn)行統(tǒng)計,未進(jìn)行多區(qū)域計算,具有一定的地區(qū)局限性; 本研究構(gòu)建GAM時考慮因素有限,未能納入患者性別、眼干燥癥病程、家庭收入、基礎(chǔ)疾病等基礎(chǔ)資料進(jìn)行分析,但上述因素可能會影響患者的就診意愿,進(jìn)而影響研究結(jié)果的可靠性。