二氧化氮在中国不良心血管疾病和脑血管疾病发病率中的作用：一项全国性的多污染物地理空间分析

《BMC Public Health》：The role of nitrogen dioxide in the prevalence of adverse cardiovascular and cerebrovascular diseases in China: a national multi-pollutant geospatial analysis

　　

摘要

引言

心血管疾病和脑血管疾病（CCVDs）对全球健康构成了严重威胁，尤其是在中老年人群中。环境空气污染是公认的CCVDs环境风险因素，但现有研究往往只关注单一污染物或结果，缺乏全面评估。本研究旨在系统探讨多种空气污染物与中老年人三种主要不良CCVD结果（高血压、心脏病、中风）之间的关联。

方法和材料

数据来源于中国健康与退休纵向研究（CHARLS）和中国高分辨率空气污染物（CHAP）数据集，包括七种主要空气污染物（PM1、PM2.5、PM10、NO2、SO?、CO、O?）以及多维度协变量（人口统计特征、生活习惯、基础疾病）。研究分为两个分析阶段：空气质量指数（AQI）相关分析（2015–2020年，20,990名参与者）和机器学习分析（2013–2020年，22,517名参与者）。统计方法包括描述性分析、单变量线性回归、多变量逻辑回归、限制性三次样条（RCS）分析，以及结合Shapley加性解释（SHAP）值的六种机器学习算法（XGBoost、随机森林等）。

结果

城市层面的单变量线性回归显示，年平均AQI与高血压（β = 0.0006，P = 0.0125）、心脏病（β = 0.0008，P = 0.0147）和中风（β = 0.0005，P = 0.0248）的患病率之间存在显著正相关。在个体层面，多变量逻辑回归分析表明，在充分调整协变量后，AQI每增加1个单位，高血压的风险增加3%（OR = 1.003，P < 0.001），心脏病的风险增加6%（OR = 1.006，P < 0.001），中风的风险增加4%（OR = 1.004，P = 0.0433）。RCS分析表明存在非线性剂量-反应关系，在中等至高AQI水平（心脏病≥80，中风≥100）时风险增加加速。机器学习模型表现出良好的预测性能（AUC范围：0.720–0.771），SHAP值分析确定NO2是影响所有三种结果的最关键污染物，其影响权重显著高于其他污染物。

讨论

本研究证实长期暴露于空气污染是中老年人群患高血压、心脏病和中风的独立风险因素。NO2通过破坏血管内皮功能、诱导氧化应激和触发炎症反应等机制起核心作用。这些发现为精准的环境健康干预和CCVD预防提供了科学依据，特别强调了控制NO2的重要性。

结论

本研究证实空气污染是中老年人群患高血压、心脏病和中风的独立风险因素。关键的是，机器学习分析确定NO?是主要污染物，其影响大于颗粒物。