目的探讨育龄男性的空气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、O_(3)、NO_(2)、CO)暴露水平与不育风险的关联。方法重庆市孕前生殖健康与出生结局队列(Preconception Reproductive Health and Birth Outcomes Cohort,PREBIC)于2018年11月...目的探讨育龄男性的空气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、O_(3)、NO_(2)、CO)暴露水平与不育风险的关联。方法重庆市孕前生殖健康与出生结局队列(Preconception Reproductive Health and Birth Outcomes Cohort,PREBIC)于2018年11月开始在重庆市妇幼保健院招募进行孕前健康检查的育龄男性建立基线,随后每3个月进行一次随访,12个月无保护性交后未能实现临床妊娠的定义为不育。采用机器学习算法评估研究对象入组前3个月(生精周期)个体化空气污染暴露水平。通过建立Logistic回归单污染物模型分析男性空气污染物暴露对不育的影响及关键易感窗口,双污染物模型进行敏感性分析。采用贝叶斯核机器回归模型分析空气污染物对不育的联合影响及交互作用。结果共有2297名男性研究对象纳入研究。在进行多重检验校正后,男性入组前90 d PM_(10)暴露水平最高四分位数与最低四分位数相比较,不育的相对风险提高29.3%(OR=1.293,95%CI:1.022~1.636,P=0.008)。关键易感窗口的分析中,PM_(10)在0~90 d各阶段均呈现出与不育的关联,未观察到显著的易感窗口。空气污染物的联合效应及交互作用分析中未观察到有统计学意义的结果。结论男性PM_(10)暴露可能会增加不育的风险。展开更多
文摘目的探讨育龄男性的空气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、O_(3)、NO_(2)、CO)暴露水平与不育风险的关联。方法重庆市孕前生殖健康与出生结局队列(Preconception Reproductive Health and Birth Outcomes Cohort,PREBIC)于2018年11月开始在重庆市妇幼保健院招募进行孕前健康检查的育龄男性建立基线,随后每3个月进行一次随访,12个月无保护性交后未能实现临床妊娠的定义为不育。采用机器学习算法评估研究对象入组前3个月(生精周期)个体化空气污染暴露水平。通过建立Logistic回归单污染物模型分析男性空气污染物暴露对不育的影响及关键易感窗口,双污染物模型进行敏感性分析。采用贝叶斯核机器回归模型分析空气污染物对不育的联合影响及交互作用。结果共有2297名男性研究对象纳入研究。在进行多重检验校正后,男性入组前90 d PM_(10)暴露水平最高四分位数与最低四分位数相比较,不育的相对风险提高29.3%(OR=1.293,95%CI:1.022~1.636,P=0.008)。关键易感窗口的分析中,PM_(10)在0~90 d各阶段均呈现出与不育的关联,未观察到显著的易感窗口。空气污染物的联合效应及交互作用分析中未观察到有统计学意义的结果。结论男性PM_(10)暴露可能会增加不育的风险。
文摘自改革开放以来,中国经济持续快速发展,与此同时环境也面临着挑战。在过去一段时间,全国城市普遍受到空气污染的严重影响,尤其是颗粒物(particulate matter,PM)污染和近期的臭氧(O_(3))污染。京津冀地区作为中国发展的关键板块,其环境问题更是引起了广泛的关注。在本文中,我们系统地研究了京津冀地区六种空气污染物(CO、NO_(2)、O_(3)、PM_(10)、PM_(2.5)和SO_(2))的时空变化特征。在2015—2021年,京津冀地区的CO、PM_(10)、PM_(2.5)和SO_(2)年浓度整体呈下降趋势,平均浓度分别降低0.11 mg/m^(3)、7.7 mg/m^(3)、5.4 mg/m^(3)和4.2 mg/m^(3),而NO_(2)和O_(3)-8h年平均浓度呈现先增后减的趋势。其中京津冀中南部地区SO_(2)、CO和NO_(2)的浓度较高,而京津冀北部地区的CO、NO_(2)和PM浓度较低;然而O_(3)受到空间变化的影响较小。在3月,京津冀地区几乎所有城市的PM_(10)呈上升趋势,特别是靠近内蒙古的张家口市。这可能是受到来自中国西北地区沙尘的影响。O_(3)的季节特征显示,O_(3)浓度在夏季到达高峰;其昼夜变化特征表明,O_(3)浓度在下午到达高峰。虽然京津冀地区的PM污染得到了有效改善,但污染物浓度仍高于中国环境空气质量(China national ambient air quality,CNAAQ)标准,并且该地区的O_(3)污染正不断恶化,未来需协同控制PM和O_(3)污染,以改善该地区的环境空气质量。
