中国长期暴露于臭氧和心血管疾病死亡率：一项全国性的队列研究思维导图

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2024-08-28

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统计分析

数据获取及处理

检验曲线的线性

中国长期暴露于臭氧和心血管疾病死亡率：一项全国性的队列研究内容整理

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思维导图大纲

数据获取及处理

分析中国慢性病与危险因素监测（CCDRFS）项目2010 - 2011年参与者的数据，并通过与全国死亡登记数据库疾病监测点（DSP）系统关联收集参与者的死亡信息，随访至2018年12月31日或死亡日期

在全国162个研究地点中，排除1个不在DSP系统外的地点，将剩余161个被DSP系统完全覆盖的地点（97个农村和个城市）纳入研究。这些地点采用迭代多阶段分层随机抽样方法选取，以确保覆盖中国大陆31个省、自治区和直辖市的代表性地理区域。

研究对象为18岁及以上的成年人。

个人特征（如年龄、性别、教育程度、婚姻状况等）、生活方式风险因素（如吸烟状况、被动吸烟、饮酒状况、运动情况等）和病史（如心血管事件发病情况）。其中教育程度分为小学及以下、初中、高中、高中以上；婚姻状况分为未婚、已婚或同居、离婚或分居或丧偶、其他；吸烟状况根据吸烟量分为不吸烟者、以前吸烟现在不吸烟、目前还在吸烟（每天一包及以下、每天超过一包）及未知；运动分为高强度运动、中强度运动和无规律运动。

数据使用R处理

臭氧，PM2.5暴露估计

使用先前开发的随机森林模型估计居住地的臭氧暴露水平。

模型基于2013-19年的地面最大日8小时平均（MDA8）臭氧测量值，以及同期的时空预测因子，包括社区多尺度空气质量模拟、气象参数、海拔、道路网络和人口数据。

通过交叉验证评估随机森林模型的性能，在每月水平上预测值与测量值之间的交叉验证R²为0.83，均方根误差（RMSE）为14.46μg/m³，平均绝对百分比误差为16.62%，表明预测具有较高的准确性。

随机森林算法，以1km空间分辨率估计PM2.5浓度。

将地面PM2.5测量值（因变量）与一组预测变量（自变量）链接，开发一种填补空白的方法，预测变量包括来自MERRA - 2的模拟PM2.5浓度、气溶胶光学深度产品、气象参数、土地利用、人口密度和能见度数据。在每日水平上PM2.5预测值与测量值之间的交叉验证R²为0.81，均方根误差为18.5μg/m³

统计分析

应用分层的Cox比例风险模型来评估臭氧对心血管疾病死亡率的影响。模型根据年龄和性别分层，并调整了一系列个体和区域协变量。

模型1：调整了体重指数（BMI）、BMI平方、教育程度、婚姻状况、吸烟、被动吸烟、饮酒状况、酒精摄入量、城乡居住地和地理区域等协变量。

模型2：在模型1基础上，进一步调整了两个城市层面的社会经济变量，即人均GDP和每千人医院床位数。

模型3：在模型2基础上，进一步添加了三个个体层面变量，包括新鲜蔬菜摄入量、新鲜水果摄入量和运动情况。

模型4：在模型3基础上，加入两个二分类变量（基线前12个月内中风和急性心肌梗死的发病情况），以控制共病的影响。

基于模型4，按年龄（＜65岁与≥65岁）、性别（男与女）、教育程度（低与高，低教育程度定义为小学及以下，高教育程度定义为小学以上）、吸烟状况（不吸烟者、former smokers、current smokers）、居住地区（城市与农村）和地理区域（北方与南方）进行亚组分析，用Cochran's Q检验测试组间差异。

在模型4中，用惩罚样条函数代替臭氧的线性项，以更灵活地绘制暴露 - 反应曲线，根据赤池信息准则自动为惩罚样条设置四个自由度，通过F检验比较非线性模型和相应线性模型的残差均方，以检验曲线的线性。

为检验臭氧的影响是否受到长期PM2.5暴露的混杂，在模型1 - 4基础上加入居住年度PM2.5浓度构建双污染物模型。

长期臭氧暴露被视为随时间变化的变量，以考虑臭氧浓度的时间变化，通过计算每个个体在每个随访年度前1 - 5个暖季的平均臭氧浓度构建了五个时间变化的暴露变量，选择产生最大风险估计的滞后窗口用于主要分析，不考虑当前年份的暴露以避免因时间顺序混乱导致的暴露错误分类。

一、研究内容思维导图