PM2.5污染水平增加高血压与糖尿病风险，排名最靠前的省份分别是……

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导语：PM2.5等空气污染被认为一直以来被认为与高血压、糖尿病等慢性疾病发病风险有负面影响。但是，影响究竟有多大？对各个地区的影响差异如何？

近期，来自厦门大学的研究团队使用先进的计算模型，对PM2.5长期暴露与高血压及糖尿病发病风险的关系做出了探究，研究成果发表在BMC Public Health上。

研究设计简介

研究者使用第四次中国健康与退休纵向研究（CHARLS）最新公布的数据来统计高血压和糖尿病的患病率，这项全国横断面研究纳入了来自全国28个省份、150个县区的19816名中老年受试者；

同时，研究者借助卫星观测、化学输运建模和地面监测数据估算出不同地区PM2.5年平均浓度的暴露数据；

最后，研究者使用共享组件模型（SCM）来探索PM2.5与高血压和糖尿病的关联。

不同省份高血压与糖尿病患病率

如图1 所示，糖尿病与高血压患病率的地理分布总体较为相似。高血压患病率排名前三的省份是新疆、北京和上海，分别为55.88%、54.72%和54.55%。在空间分布格局方面，华东地区（尤其是东北地区）高血压患病率普遍较高，中部地区较低。在新疆等一些西部省份，高血压患病率也较高。

在糖尿病患病率方面，新疆、天津和北京的患病率最高，分别为30.39%、25.35%和24.53%。

图1 不同地区中老年人高血压和糖尿病的患病率

PM2.5暴露情况的地区差异

中国大陆 PM2.5 年均暴露量在 4.4 μg/m3 到 51.3 μg/m3 之间，不同省份之间存在较大区域差异。PM2.5污染问题最严重的是河南、天津和江苏，平均浓度分别为51.3 μg/m3、48.2 μg /m3 和 46.1 μg/m3，分别。此外，山东和安徽地区PM2.5平均浓度也达到了40μg/m3以上；河北地区污染问题较为严重，中部大部分地区PM2.5浓度远高于全国平均水平。然而，近年来，东北和东南地区的空气污染问题有所缓解。浓度相对较低的地区位于除新疆外的西部省份。

图2 不同省份PM2.5浓度年平均值

PM2.5长期暴露与患病风险的关系

经过SCM模型拟合分析，研究者绘制出了这样一份风险地图（图3）：

图3PM2.5长期暴露导致疾病OR的空间分布

研究者指出，数据分析结果表明PM2.5长期暴露是糖尿病与高血压的共同危险因素，并且PM2.5对于糖尿病的影响远大于高血压。PM2.5年平均浓度每增加16.3μg/m3，该地区居民的高血压患病风险增加7%（95%CI：3.4%~70.8%），糖尿病风险患病风险增加14.9%（95%CI：10%~20%），且都具有统计学意义。

就各省PM2.5暴露导致的患病风险来说，高血压的OR范围为1.019至1.239，糖尿病的OR范围为1.039至1.553。其中，PM2.5导致患病风险最高的地区是河南（高血压OR = 1.239，OR糖尿病 = 1.553）、天津（OR高血压 = 1.223，OR糖尿病 = 1.513）和江苏（OR高血压 = 1.212，OR糖尿病 =1.486）；风险最低的省份是西藏（高血压OR = 1.019，OR糖尿病 = 1.039），青海（高血压OR = 1.054，OR糖尿病 = 1.114）和海南（高血压OR = 1.061，OR糖尿病 =1.130）。

表1 PM2.5长期暴露导致的疾病风险增加幅度排名前三位/后三位的省（市）

对数据的进一步分组分析显示，对于非吸烟者来说，PM2.5导致的高血压患病风险高于吸烟者（OR 1.082 vs 1.056），而在糖尿病的患病风险上，非吸烟者的风险增加更为明显（OR 1.204 vs 1.073）。而PM2.5长期暴露对65岁以上的老年人则相对65岁及以下的人群危害更大（OR 1.100 vs 1.053）。

本项研究首次从空间角度同时探究空气污染对高血压和糖尿病的长期影响，并得出了相对较为可靠的分析模型。随着国家对环境和生态建设的日益重视，这也将为中国的公共卫生和环境政策制订提出新的证据。