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研究者利用隨機效應Cox回歸模型

Effects,ESCAPE):其數據來源於9個歐洲國家的17個佇列研究,涉及三十多萬人群。研究者對調查對象的基線地址進行了地理編碼,應用土地使用回歸模型對空氣污染進行評估,包括可吸入顆粒物(particulate matter with diameter of less than 10μm,PM10)、細顆粒物(particulate matter with diameter of less than2.5 μm ,PM2.5)、粗顆粒物(particulate matter with diameter between 2.5 and 10 μm,PMcoarse)、炭黑、氮氧化物等。研究者應用Cox回歸模型對佇列研究中可能存在的混雜因素進行了控制, Meta分析過程中則應用了隨機效應模型。研究中,312,944名研究佇列成員共計4,013,131人年數據。在平均長達12.8年的隨訪中,2095例佇列成員被確診為肺癌患者。研究分析顯示,肺癌風險與PM10和PM2.5均相關;這兩種污染物的增加量與肺腺癌的發生亦有關聯,危險度分別為1.51 (1.10—2.08) and 1.55 (1.05—2.29)。研究結果並未顯示出肺癌與氮氧化物、臨近街道交通流量等其他因素的關聯。該系列研究的大量數據,提供了大氣顆粒物污染致癌的直接人群證據。

美國癌症協會(the American Cancer Society,ACS)的一項大型佇列研究,從1982年起,開始對172個大城市的一百二十多萬30歲以上成年人進行隨訪調查。利用標準Cox生存模型對隨訪數據及污染物數據進行分析,同時對空調使用、社會經濟地位情況、人種、職業情況等混雜因素進行了控制。大量數據分析的結果表明,PM2.5和PM10與肺癌的發生率和死亡率有統計學關聯。研究者利用隨機效應Cox回歸模型,對不同城市、類別的人群進行了深入分析,對暴露時間窗及大城市之間的結果差異也做了進一步的分析,研究發現,紐約與洛杉磯兩個城市的結果不盡相同,研究者認為這與地理因素、城市屬性的不同有關,但全國數據分析及城市數據結果分析均確證了PM2.5與死亡率的關聯。很多研究針對室外空氣污染物尤其是顆粒物的品質濃度進行了評估分析,並校正了煙草煙霧等混雜因素。上述ACS佇列研究中,美國科學家Pope等對188699個調查對象進行了26年的隨訪,這些調查對象均不吸煙。研究人員對PM2.5濃度數據及人群肺癌死亡數據進行了統計,利用Cox比例風險回歸模型進行多變量分析。研究結果顯示,在嚴格的不吸煙人群中,同樣觀察到室外空氣污染相關的患病風險升高:PM2.5濃度每升高10μg/m3,將導致15%-27%的肺癌死亡率增加。正是基於ACS的大型研究佇列,眾多科學家得以對不同污染物類別及各種污染物毒性組分進行全面分析,除宏觀上的大氣污染與疾病關聯結果外,還獲得了大量的污染物毒性評價資料,初步識別出大氣污染物中的主要毒性成分及其可能的作用方式,為機制研究提供了流行病


歴史の暮霭雨
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桃花開的很茂密,幾乎開得滿樹都是
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