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PFAS混合暴露与高尿酸血症关联性研究
1
作者
冯雨
浦少威
+3 位作者
陈祝梅
朱俊亮
蔡伟杰
刘红波
《中国环境科学》
北大核心
2025年第1期322-330,共9页
为评估全氟和多氟烷基物质(PFAS)及其混合物对高尿酸血症(HUA)的关联及综合效应并识别其中的关键组分,基于美国国家健康和营养检查调查(NHANES)数据,使用Logistic回归、加权分位数和回归、贝叶斯核机器回归对2013~2016年2564名研究对象...
为评估全氟和多氟烷基物质(PFAS)及其混合物对高尿酸血症(HUA)的关联及综合效应并识别其中的关键组分,基于美国国家健康和营养检查调查(NHANES)数据,使用Logistic回归、加权分位数和回归、贝叶斯核机器回归对2013~2016年2564名研究对象进行分析.当PFAS作为单一污染源暴露时,较高水平的全氟烷基壬酸(PFNA)、直链全氟烷基辛酸(n-PFOA)和单甲基支链全氟辛烷磺酸异构体(Sm-PFOS)与HUA存在正向关联(P<0.05).将其视为混合物暴露时,PFAS混合物与HUA总体呈正相关,PFAS混合物(WQS指数)每增加一个四分位数,HUA患病风险增加39.6%(OR=1.396,95%CI:1.180~1.651,P<0.001),且这种关联仅存在于女性人群中.n-PFOA和Sm-PFOS是其中的关键组分,直链全氟辛烷磺酸(n-PFOS)和全氟己烷磺酸(PFHxS)在混合物中可能与HUA呈负相关,多种PFAS之间可能存在潜在的交互作用.研究结果可为PFAS与高尿酸血症患病风险研究提供最新流行病学证据,为重点人群筛查提供依据.
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关键词
高尿酸血症
全氟和多氟烷基物质
混合物
贝叶斯核机器回归
加权分位数和
回归
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职称材料
广州市多污染物联合暴露的健康效应评估
被引量：
11
2
作者
黄琳
刘迪
+5 位作者
蔡东杰
陈素娟
董航
林国帧
王伯光
杨军
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期5418-5426,共9页
本研究应用贝叶斯核机器回归(BKMR)分析了广州市2015~2018年大气主要污染物(SO_(2)、NO_(2)、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_(3))与非意外死亡之间的联合健康效应.结果表明,6种污染物对健康结局均存在较大影响.随着其它污染物固定百分位数...
本研究应用贝叶斯核机器回归(BKMR)分析了广州市2015~2018年大气主要污染物(SO_(2)、NO_(2)、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_(3))与非意外死亡之间的联合健康效应.结果表明,6种污染物对健康结局均存在较大影响.随着其它污染物固定百分位数浓度的增加,SO_(2)、O_(3)或NO_(2)的浓度从第25百分位数变化到第75百分位数导致的效应值的绝对值逐渐升高;相反,PM_(2.5)、CO或PM_(10)的浓度从第25百分位数变化到第75百分位数导致的效应值的绝对值逐渐减少.在累积滞后0~1d时,多种空气污染物的混合暴露对非意外死亡人数的影响效应值为正,与最低浓度相较,当所有污染物的浓度增至第90百分位数时,人数非意外死亡人数将增加21.98%(95%CI:3.04%,44.41%).通过应用BKMR模型,本研究证实多种污染物的暴露可对广州市人群公共健康造成联合的综合影响.在污染物的防控治理上,不仅需要针对当地主要空气污染物,还需加强对多污染物暴露的防控.
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关键词
贝叶斯核机器回归
多污染物暴露
健康风险
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职称材料
题名
PFAS混合暴露与高尿酸血症关联性研究
1
作者
冯雨
浦少威
陈祝梅
朱俊亮
蔡伟杰
刘红波
机构
中国医科大学公共卫生学院
中国医科大学
出处
《中国环境科学》
北大核心
2025年第1期322-330,共9页
基金
辽宁省教育厅科学研究项目(LJKZ0765)
辽宁省科学技术计划项目(2021JH4/10200008)
沈阳市科学研究项目(23-506-3-01-21)。
文摘
为评估全氟和多氟烷基物质(PFAS)及其混合物对高尿酸血症(HUA)的关联及综合效应并识别其中的关键组分,基于美国国家健康和营养检查调查(NHANES)数据,使用Logistic回归、加权分位数和回归、贝叶斯核机器回归对2013~2016年2564名研究对象进行分析.当PFAS作为单一污染源暴露时,较高水平的全氟烷基壬酸(PFNA)、直链全氟烷基辛酸(n-PFOA)和单甲基支链全氟辛烷磺酸异构体(Sm-PFOS)与HUA存在正向关联(P<0.05).将其视为混合物暴露时,PFAS混合物与HUA总体呈正相关,PFAS混合物(WQS指数)每增加一个四分位数,HUA患病风险增加39.6%(OR=1.396,95%CI:1.180~1.651,P<0.001),且这种关联仅存在于女性人群中.n-PFOA和Sm-PFOS是其中的关键组分,直链全氟辛烷磺酸(n-PFOS)和全氟己烷磺酸(PFHxS)在混合物中可能与HUA呈负相关,多种PFAS之间可能存在潜在的交互作用.研究结果可为PFAS与高尿酸血症患病风险研究提供最新流行病学证据,为重点人群筛查提供依据.
关键词
高尿酸血症
全氟和多氟烷基物质
混合物
贝叶斯核机器回归
加权分位数和
回归
Keywords
hyperuricemia(HUA)
PFAS
mixtures
BKMR
WQS
分类号
X503.1 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
广州市多污染物联合暴露的健康效应评估
被引量：
11
2
作者
黄琳
刘迪
蔡东杰
陈素娟
董航
林国帧
王伯光
杨军
机构
暨南大学环境与气候研究院
广州医科大学公共卫生学院
广州市疾病预防控制中心
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期5418-5426,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(82003552)
广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2020A1515011161)
国家重点研发计划项目(2018YFC0213600)。
文摘
本研究应用贝叶斯核机器回归(BKMR)分析了广州市2015~2018年大气主要污染物(SO_(2)、NO_(2)、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_(3))与非意外死亡之间的联合健康效应.结果表明,6种污染物对健康结局均存在较大影响.随着其它污染物固定百分位数浓度的增加,SO_(2)、O_(3)或NO_(2)的浓度从第25百分位数变化到第75百分位数导致的效应值的绝对值逐渐升高;相反,PM_(2.5)、CO或PM_(10)的浓度从第25百分位数变化到第75百分位数导致的效应值的绝对值逐渐减少.在累积滞后0~1d时,多种空气污染物的混合暴露对非意外死亡人数的影响效应值为正,与最低浓度相较,当所有污染物的浓度增至第90百分位数时,人数非意外死亡人数将增加21.98%(95%CI:3.04%,44.41%).通过应用BKMR模型,本研究证实多种污染物的暴露可对广州市人群公共健康造成联合的综合影响.在污染物的防控治理上,不仅需要针对当地主要空气污染物,还需加强对多污染物暴露的防控.
关键词
贝叶斯核机器回归
多污染物暴露
健康风险
Keywords
Bayesian kernel machine regression
multi air pollutant exposure
health risk assessment
分类号
X503.1 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PFAS混合暴露与高尿酸血症关联性研究
冯雨
浦少威
陈祝梅
朱俊亮
蔡伟杰
刘红波
《中国环境科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
广州市多污染物联合暴露的健康效应评估
黄琳
刘迪
蔡东杰
陈素娟
董航
林国帧
王伯光
杨军
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
11
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职称材料
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