引用本文： 郭姍姍, 殷征, 萬軍. 1990—2019年中國歸因于固體燃料來源的家庭空氣污染的心血管疾病負擔分析. 中國循證醫學雜志, 2022, 22(12): 1386-1392. doi: 10.7507/1672-2531.202206006 復制
空氣污染是全球健康的首要環境危險因素，也是全球死亡的第四大危險因素[1]。家庭空氣污染（household air pollution，HAP）逐漸成為環境污染和全球健康的熱門主題[2-3]。HAP是煤和生物質等固體燃料在家用爐灶中的低效燃燒導致不完全燃燒的產物，包括顆粒、氣體和半揮發性化合物所致的空氣污染[4]。在低收入和中低收入國家，固體燃料常被用來烹飪、照明和供暖，如木材、木炭、農作物殘留物和動物糞便等，從而造成HAP[5]。HAP是2019年全球疾病負擔（global burden of disease，GBD）數據中量化的危險因素之一。
現有流行病學研究表明，使用固體燃料造成的HAP是心血管疾病（cardiovascular diseases，CVD）發生的重要危險因素之一[6-7]。2019年，歸因于HAP的總死亡數約為36萬例，其中CVD死亡數約為23萬例，而慢性呼吸系統疾病死亡數僅為8萬例。一個中國的大型前瞻性隊列研究發現，與持續使用清潔燃料的人群相比，持續使用固體燃料的人群增加了24%的心血管死亡風險[8]。大量研究證明HAP暴露與心血管事件進展和結局密切相關，但現有研究未能從不同歷史階段、年齡和性別等角度深入探究中國HAP與CVD疾病負擔之間的關系。故本研究基于GBD 2019數據，采用死亡數、死亡率、傷殘調整壽命年（disability adjusted of life years，DALY）、DALY率、年度變化百分比（annual percentage change，APC）和平均年度百分比變化率（annual average percentage change，AAPC）等指標分析1990—2019年中國歸因于HAP的CVD疾病負擔及其變化情況，以及年齡和性別對CVD的影響，為中國空氣污染和CVD相關醫療衛生政策的制定提供依據。
1 資料與方法
1.1 數據來源
本研究中所有數據均來源于GBD 2019數據庫。GBD 2019數據庫采用統一的方法對全球204個國家和地區的369種疾病、87種危險因素進行了疾病負擔評估。數據來源、估算過程和其他詳細信息可見已發表的GBD系列研究[9-11]。社會人口指數（socio-demographic index，SDI）是衡量一個國家或地區健康發展水平的復合指標，由人均收入、平均受教育年限和總和生育率決定。GBD 2019數據庫將204個國家和地區分為5個區域，分別為低、低中、中、中高和高SDI[10]。GBD 2019數據庫中的心血管疾病分類根據采用ICD-10進行編碼，CVD的編碼范圍為I00～I99。由于25歲以下年齡段人群歸因于HAP的死亡基數較少，因此GBD 2019數據庫中歸因于HAP的特定人群為25歲以上年齡段人群[10]。
1.2 歸因疾病負擔評估方法
GBD 2019數據庫將DALY計算為早死損失壽命年（years of life lost，YLL）和傷殘損失健康壽命年（years lived with disability，YLD）兩部分的總和，其中YLL是死亡人數和死亡年齡時的標準預期壽命的乘積，YLD是根據殘疾嚴重程度加權的疾病所致功能障礙的生存年數。
GBD 2019數據庫依據比較風險評估（comparative risk assessment，CRA），采用反事實分析法，假設其他危險因素暴露水平不變，比較目標人群HAP的暴露分布與理論最小風險暴露水平（theoretical minimum risk exposure level，TMREL），計算出目標人群中HAP導致的疾病負擔占總體疾病負擔的比例，即人群歸因分值（population attributable faction，PAF）。GBD基于現有研究確定了HAP暴露的TMREL為5.9～8.7 μg/m3[11]。本研究主要選擇死亡人數、DALY為分析指標，以PAF分別乘以CVD的死亡人數和DALY從而計算出歸因死亡人數和DALY，再除以對應人口數計算出歸因死亡率和DALY率。基于人口標準年齡結構，GBD 2019數據庫使用年齡標準化后的歸因死亡率和DALY率來表示不同歷史時期、性別和SDI地區的疾病負擔差異，以避免人口年齡構成不同造成的差異[9]。
1.3 統計分析
本研究采用歸因死亡人數、DALY及其標化率對1990與2019年中國HAP所致CVD疾病負擔進行分析，并與全球水平和不同SDI地區的歸因疾病負擔進行比較，以及從不同性別、不同年齡的角度深入研究歸因疾病負擔的差異和變化趨勢。我們采用美國癌癥研究所開發的Joinpoint Regression Program 4.7.0.0軟件計算1990—2019年中國CVD及子類疾病的歸因標化死亡率和標化DALY率的APC和AAPC，并分析其變化趨勢[12]。Joinpoint回歸模型，是根據疾病分布的時間特征建立分段回歸，通過若干連接點將研究時間分割成不同區段，并對每個區段進行趨勢擬合和優化，進而更詳細地評價全局時間范圍內不同區間特異性的疾病變化特征[12]。若區段APC的95%CI包含0，則表示該區段的變化趨勢無統計學意義；若區段APC及95%CI的下限均>0，則表示該區段呈上升趨勢；若區段APC及95%CI的上限均<0，則表示該區段呈下降趨勢[13]。
2 結果
2.1 中國歸因于HAP的CVD疾病負擔
2019年中國歸因于HAP的CVD死亡數為22.70萬例，DALY為518.22萬人年，歸因粗死亡率為15.96/10萬，歸因粗DALY率為364.34/10萬，歸因標化死亡率為12.52/10萬，歸因標化DALY率為262.65/10萬。與1990年比較，2019年中國歸因于HAP的CVD的各個疾病負擔指標均顯著下降（表1）。
表1
1990年和2019年中國和全球歸因于HAP的CVD疾病負擔
2.2 全球歸因于HAP的CVD疾病負擔
從1990年到2019年，歸因于HAP的全球死亡人數從148.82萬人降至106.98萬人；歸因DALY從4 034.38萬人年降至2 791.85萬人年；粗死亡率從27.82/10萬降至13.83/10萬；粗DALY率從754.11/10萬降至360.82/10萬（表1）。1990年，中國歸因標化死亡率和標化DALY率均高于全球水平（73.00/10萬 vs. 38.86/10萬、1 593.10/10萬 vs. 972.66/10萬）；而2019年，中國歸因標化死亡率和標化DALY率均低于全球水平（12.52/10萬 vs. 13.18/10萬、262.65/10萬 vs. 336.19/10萬）（表1和圖1）。
圖1
1990—2019年中國與全球歸因于HAP的CVD標化死亡率（a）和標化DALY率（b）
2.3 不同SDI國家歸因于HAP的CVD疾病負擔
SDI是HAP所致CVD患者死亡和疾病負擔的重要因素。2019年，疾病負擔指標從高到低排位對應的地區分別是低、低中、中、中高、高SDI（歸因標化死亡率：56.67/10萬、34.83/10萬、12.43/10萬、3.55/10萬、0.05/10萬；標化DALY率：1 318.63/10萬、833.98/10萬、275.87/10萬、78.82/10萬、1.29/10萬）（表2）。從1990到2019年，各SDI國家的歸因標化死亡率和標化DALY率均呈下降趨勢。在前十余年，中國的歸因疾病負擔略高于中SDI國家，但在近十余年，中國的疾病負擔幾乎與中SDI國家變化趨于一致（圖2）。
表2
1990年和2019年不同SDI國家歸因于HAP的CVD標化死亡率和標化DALY率
圖2
1990—2019年不同SDI國家歸因于HAP的CVD標化死亡率（a）和標化DALY率（b）
2.4 性別對中國歸因于HAP的CVD疾病負擔的影響
2019年中國歸因于HAP的CVD死亡中，男性11.54萬例，女性11.15萬例；歸因于HAP的DALY中男性277.05萬人年，女性241.17萬人年；歸因標化死亡率和標化DALY率均為男性高于女性（13.90/10萬 vs. 11.32/10萬、291.76/10萬 vs. 234.50/10萬）（表1）。1990—2019年中國歸因于HAP的CVD標化死亡率和標化DALY率均為男性高于女性（圖3）。
圖3
1990—2019年中國不同性別歸因于HAP的CVD標化死亡率（a）和標化DALY率（b）
2.5 年齡對中國歸因于HAP的CVD疾病負擔的影響
年齡是HAP所致CVD患者死亡和疾病負擔的影響因素。2019年，歸因死亡率和歸因DALY率均隨著年齡的增長呈上升趨勢，分別于95歲以上和85～89歲年齡段達到最高峰，分別為330.33/10萬和2 659.78/10萬。1990與2019年歸因率隨年齡增長的變化趨勢相同。較于1990年，2019年歸因死亡率和歸因DALY率在各年齡段均顯著下降（表3和圖4）。
表3
1990年和2019年中國不同年齡段歸因于HAP的CVD死亡率和DALY率
圖4
1990與2019年中國歸因于HAP的CVD死亡率（a）和DALY率（b）的年齡差異
2.6 中國歸因于HAP的缺血性心臟病和卒中疾病負擔情況
在GBD 2019數據庫中，缺血性心臟病和卒中是歸因于HAP的CVD的兩個子類疾病。2019年，缺血性心臟病的歸因標化死亡率和標化DALY率分別為5.10/10萬、99.57/10萬，卒中的歸因標化死亡率和標化DALY率分別為7.41/10萬、163.08/10萬。顱內出血、缺血性卒中和蛛網膜下腔出血是卒中的子類疾病。2019年，顱內出血、缺血性卒中和蛛網膜下腔出血的歸因標化死亡率分別為3.88/10萬、3.19/10萬、0.35/10萬，歸因標化DALY率分別為84.57/10萬、69.13/10萬、9.38/10萬。較1990年，2019年CVD及子類疾病的各類歸因標化率均下降（表4）。
表4
1990年和2019年中國歸因于HAP的CVD及子類疾病的標化死亡率和標化DALY率
2.7 1990—2019年中國歸因于HAP的CVD疾病負擔變化趨勢分析
從1990年到2019年，歸因于HAP的CVD標化死亡率和標化DALY率均隨年份變化呈下降趨勢。CVD的歸因標化死亡率和標化DALY率的AAPC分別為?6.0%［95%CI （?6.2%，?5.8%）］、?5.8%［95%CI（?6.1%，?5.6%）］，且均在2004—2019年期間變化幅度最大，APC分別為?7.8%［95%CI（?7.9%，?7.6%）］、?7.7%［95%CI（?7.9%，?7.6%）］（表5和圖5）。
表5
1990—2019年中國歸因于HAP的CVD標化死亡率和標化DALY率的Joinpoint分析結果
圖5
1990—2019年中國歸因于HAP的CVD標化死亡率（a）和標化DALY率（b）的變化趨勢
3 討論
本研究基于GBD 2019數據，對1990—2019年我國歸因于HAP的CVD疾病負擔變化趨勢進行了分析。研究結果提示，1990—2019年中國歸因于HAP的CVD疾病負擔從高于全球水平轉變為低于全球水平，從略高于中SDI地區逐漸向中SDI地區靠攏。這些改變說明中國在降低HAP所致CVD疾病負擔方面取得了巨大進步，這與我國室內燃料由不潔燃料向清潔燃料的轉變[14]、居民生活條件的改善、健康意識的轉變和國家政策的實施等因素相關。
目前已有大量研究證實，室外空氣污染與心血管疾病的發生和進展密切相關，大氣顆粒污染是心血管疾病死亡的高危風險因素之一[11,15-16]，已成為中國CVD疾病負擔的第三大危險因素[17]。有研究表明大氣顆粒物污染與缺血性心肌病的死亡密切相關[18]。但是目前對于HAP的關注不多。已有研究表明，在中國農村和城鎮，使用固體燃料做飯和取暖產生的HAP與較高心血管疾病死亡風險相關[8,19]。本研究就HAP對CVD的影響進行了定量分析，發現在歸因于HAP的男性CVD患者和高齡老年CVD患者的疾病危險程度更大。
對于不同性別，中國HAP所致CVD疾病負擔存在明顯差異。2019年，男性CVD的歸因標化死亡率和標化DALY率均高于女性。這一結果與室外PM2.5歸因的心血管疾病負擔結果一致[1,20]，均提示男性暴露于HAP后預后更差。盡管在家庭成員中女性參與烹飪過程更多，她們的暴露風險通常最高[21]，但是男女性的生理差異、后天的環境對該結果的影響更大。女性分泌的雌性激素能保護心血管系統，男性則可能暴露于更多的心血管危險因素之下，如飲酒、吸煙、高鹽高膽固醇飲食[22]。
在不同年齡段，歸因于HAP的CVD疾病負擔隨年齡的增大呈現上升趨勢，說明高齡老年CVD患者是HAP暴露的高危人群。一個在中國開展的大規模臨床研究發現，在老年人中NO2暴露與心肌梗死死亡率之間的關聯顯著增強[23]。這與老年患者免疫力相對低下、健康觀念落后、暴露時間較長等因素有關。隨著老齡化的進一步加劇，老年人群的CVD疾病負擔將會持續上升，所以應該加強老年CVD患者的健康宣教，改善老年人群的基礎生活設施，重視老年CVD患者的隨訪和復查。
不論是從CVD整體還是CVD各子類疾病來看，1990—2019年中國歸因于HAP的疾病負擔隨年份的增長呈明顯的下降趨勢。我國雖然在降低HAP所致的CVD疾病負擔方面已經取得顯著成效，但是與發達國家仍存在不小的差距，所以應該結合國情做出改變。McCracken等[4]研究顯示，通過引入更高效的爐灶和更好的通風來改善室內空氣質量能有效減少CVD負擔，所以改善煙囪、爐灶、廚房通風和住房隔熱是必要措施。Baumgartner等[24]研究顯示，通過改善家庭能源構成可以減少心血管疾病。應該采用原煤脫硫技術，改進燃煤技術，加工生物質燃料，普及太陽能和電力設備，研發液體生物燃料，開發新能源等[6,25]，做好心血管疾病的預防。
本研究的局限性：① 由于缺乏詳細的數據來源，本研究未對中國城鄉、省份之間的疾病負擔進行分析，無法體現中國內部的差異；② 本研究是模擬HAP的獨立效應進行的，但現實情況更加復雜，HAP與多種危險因素并存且有聯合作用，如PM2.5環境顆粒物污染、吸煙等危險因素。
綜上所述，1990—2019年，中國固體燃料來源的HAP所致的CVD疾病負擔呈明顯的下降趨勢，且存在性別和年齡差異，男性和老年人群是疾病負擔的重點人群，應采取有效措施進行干預。
空氣污染是全球健康的首要環境危險因素，也是全球死亡的第四大危險因素[1]。家庭空氣污染（household air pollution，HAP）逐漸成為環境污染和全球健康的熱門主題[2-3]。HAP是煤和生物質等固體燃料在家用爐灶中的低效燃燒導致不完全燃燒的產物，包括顆粒、氣體和半揮發性化合物所致的空氣污染[4]。在低收入和中低收入國家，固體燃料常被用來烹飪、照明和供暖，如木材、木炭、農作物殘留物和動物糞便等，從而造成HAP[5]。HAP是2019年全球疾病負擔（global burden of disease，GBD）數據中量化的危險因素之一。
現有流行病學研究表明，使用固體燃料造成的HAP是心血管疾病（cardiovascular diseases，CVD）發生的重要危險因素之一[6-7]。2019年，歸因于HAP的總死亡數約為36萬例，其中CVD死亡數約為23萬例，而慢性呼吸系統疾病死亡數僅為8萬例。一個中國的大型前瞻性隊列研究發現，與持續使用清潔燃料的人群相比，持續使用固體燃料的人群增加了24%的心血管死亡風險[8]。大量研究證明HAP暴露與心血管事件進展和結局密切相關，但現有研究未能從不同歷史階段、年齡和性別等角度深入探究中國HAP與CVD疾病負擔之間的關系。故本研究基于GBD 2019數據，采用死亡數、死亡率、傷殘調整壽命年（disability adjusted of life years，DALY）、DALY率、年度變化百分比（annual percentage change，APC）和平均年度百分比變化率（annual average percentage change，AAPC）等指標分析1990—2019年中國歸因于HAP的CVD疾病負擔及其變化情況，以及年齡和性別對CVD的影響，為中國空氣污染和CVD相關醫療衛生政策的制定提供依據。
1 資料與方法
1.1 數據來源
本研究中所有數據均來源于GBD 2019數據庫。GBD 2019數據庫采用統一的方法對全球204個國家和地區的369種疾病、87種危險因素進行了疾病負擔評估。數據來源、估算過程和其他詳細信息可見已發表的GBD系列研究[9-11]。社會人口指數（socio-demographic index，SDI）是衡量一個國家或地區健康發展水平的復合指標，由人均收入、平均受教育年限和總和生育率決定。GBD 2019數據庫將204個國家和地區分為5個區域，分別為低、低中、中、中高和高SDI[10]。GBD 2019數據庫中的心血管疾病分類根據采用ICD-10進行編碼，CVD的編碼范圍為I00～I99。由于25歲以下年齡段人群歸因于HAP的死亡基數較少，因此GBD 2019數據庫中歸因于HAP的特定人群為25歲以上年齡段人群[10]。
1.2 歸因疾病負擔評估方法
GBD 2019數據庫將DALY計算為早死損失壽命年（years of life lost，YLL）和傷殘損失健康壽命年（years lived with disability，YLD）兩部分的總和，其中YLL是死亡人數和死亡年齡時的標準預期壽命的乘積，YLD是根據殘疾嚴重程度加權的疾病所致功能障礙的生存年數。
GBD 2019數據庫依據比較風險評估（comparative risk assessment，CRA），采用反事實分析法，假設其他危險因素暴露水平不變，比較目標人群HAP的暴露分布與理論最小風險暴露水平（theoretical minimum risk exposure level，TMREL），計算出目標人群中HAP導致的疾病負擔占總體疾病負擔的比例，即人群歸因分值（population attributable faction，PAF）。GBD基于現有研究確定了HAP暴露的TMREL為5.9～8.7 μg/m3[11]。本研究主要選擇死亡人數、DALY為分析指標，以PAF分別乘以CVD的死亡人數和DALY從而計算出歸因死亡人數和DALY，再除以對應人口數計算出歸因死亡率和DALY率。基于人口標準年齡結構，GBD 2019數據庫使用年齡標準化后的歸因死亡率和DALY率來表示不同歷史時期、性別和SDI地區的疾病負擔差異，以避免人口年齡構成不同造成的差異[9]。
1.3 統計分析
本研究采用歸因死亡人數、DALY及其標化率對1990與2019年中國HAP所致CVD疾病負擔進行分析，并與全球水平和不同SDI地區的歸因疾病負擔進行比較，以及從不同性別、不同年齡的角度深入研究歸因疾病負擔的差異和變化趨勢。我們采用美國癌癥研究所開發的Joinpoint Regression Program 4.7.0.0軟件計算1990—2019年中國CVD及子類疾病的歸因標化死亡率和標化DALY率的APC和AAPC，并分析其變化趨勢[12]。Joinpoint回歸模型，是根據疾病分布的時間特征建立分段回歸，通過若干連接點將研究時間分割成不同區段，并對每個區段進行趨勢擬合和優化，進而更詳細地評價全局時間范圍內不同區間特異性的疾病變化特征[12]。若區段APC的95%CI包含0，則表示該區段的變化趨勢無統計學意義；若區段APC及95%CI的下限均>0，則表示該區段呈上升趨勢；若區段APC及95%CI的上限均<0，則表示該區段呈下降趨勢[13]。
2 結果
2.1 中國歸因于HAP的CVD疾病負擔
2019年中國歸因于HAP的CVD死亡數為22.70萬例，DALY為518.22萬人年，歸因粗死亡率為15.96/10萬，歸因粗DALY率為364.34/10萬，歸因標化死亡率為12.52/10萬，歸因標化DALY率為262.65/10萬。與1990年比較，2019年中國歸因于HAP的CVD的各個疾病負擔指標均顯著下降（表1）。
表1
1990年和2019年中國和全球歸因于HAP的CVD疾病負擔
2.2 全球歸因于HAP的CVD疾病負擔
從1990年到2019年，歸因于HAP的全球死亡人數從148.82萬人降至106.98萬人；歸因DALY從4 034.38萬人年降至2 791.85萬人年；粗死亡率從27.82/10萬降至13.83/10萬；粗DALY率從754.11/10萬降至360.82/10萬（表1）。1990年，中國歸因標化死亡率和標化DALY率均高于全球水平（73.00/10萬 vs. 38.86/10萬、1 593.10/10萬 vs. 972.66/10萬）；而2019年，中國歸因標化死亡率和標化DALY率均低于全球水平（12.52/10萬 vs. 13.18/10萬、262.65/10萬 vs. 336.19/10萬）（表1和圖1）。
圖1
1990—2019年中國與全球歸因于HAP的CVD標化死亡率（a）和標化DALY率（b）
2.3 不同SDI國家歸因于HAP的CVD疾病負擔
SDI是HAP所致CVD患者死亡和疾病負擔的重要因素。2019年，疾病負擔指標從高到低排位對應的地區分別是低、低中、中、中高、高SDI（歸因標化死亡率：56.67/10萬、34.83/10萬、12.43/10萬、3.55/10萬、0.05/10萬；標化DALY率：1 318.63/10萬、833.98/10萬、275.87/10萬、78.82/10萬、1.29/10萬）（表2）。從1990到2019年，各SDI國家的歸因標化死亡率和標化DALY率均呈下降趨勢。在前十余年，中國的歸因疾病負擔略高于中SDI國家，但在近十余年，中國的疾病負擔幾乎與中SDI國家變化趨于一致（圖2）。
表2
1990年和2019年不同SDI國家歸因于HAP的CVD標化死亡率和標化DALY率
圖2
1990—2019年不同SDI國家歸因于HAP的CVD標化死亡率（a）和標化DALY率（b）
2.4 性別對中國歸因于HAP的CVD疾病負擔的影響
2019年中國歸因于HAP的CVD死亡中，男性11.54萬例，女性11.15萬例；歸因于HAP的DALY中男性277.05萬人年，女性241.17萬人年；歸因標化死亡率和標化DALY率均為男性高于女性（13.90/10萬 vs. 11.32/10萬、291.76/10萬 vs. 234.50/10萬）（表1）。1990—2019年中國歸因于HAP的CVD標化死亡率和標化DALY率均為男性高于女性（圖3）。
圖3
1990—2019年中國不同性別歸因于HAP的CVD標化死亡率（a）和標化DALY率（b）
2.5 年齡對中國歸因于HAP的CVD疾病負擔的影響
年齡是HAP所致CVD患者死亡和疾病負擔的影響因素。2019年，歸因死亡率和歸因DALY率均隨著年齡的增長呈上升趨勢，分別于95歲以上和85～89歲年齡段達到最高峰，分別為330.33/10萬和2 659.78/10萬。1990與2019年歸因率隨年齡增長的變化趨勢相同。較于1990年，2019年歸因死亡率和歸因DALY率在各年齡段均顯著下降（表3和圖4）。
表3
1990年和2019年中國不同年齡段歸因于HAP的CVD死亡率和DALY率
圖4
1990與2019年中國歸因于HAP的CVD死亡率（a）和DALY率（b）的年齡差異
2.6 中國歸因于HAP的缺血性心臟病和卒中疾病負擔情況
在GBD 2019數據庫中，缺血性心臟病和卒中是歸因于HAP的CVD的兩個子類疾病。2019年，缺血性心臟病的歸因標化死亡率和標化DALY率分別為5.10/10萬、99.57/10萬，卒中的歸因標化死亡率和標化DALY率分別為7.41/10萬、163.08/10萬。顱內出血、缺血性卒中和蛛網膜下腔出血是卒中的子類疾病。2019年，顱內出血、缺血性卒中和蛛網膜下腔出血的歸因標化死亡率分別為3.88/10萬、3.19/10萬、0.35/10萬，歸因標化DALY率分別為84.57/10萬、69.13/10萬、9.38/10萬。較1990年，2019年CVD及子類疾病的各類歸因標化率均下降（表4）。
表4
1990年和2019年中國歸因于HAP的CVD及子類疾病的標化死亡率和標化DALY率
2.7 1990—2019年中國歸因于HAP的CVD疾病負擔變化趨勢分析
從1990年到2019年，歸因于HAP的CVD標化死亡率和標化DALY率均隨年份變化呈下降趨勢。CVD的歸因標化死亡率和標化DALY率的AAPC分別為?6.0%［95%CI （?6.2%，?5.8%）］、?5.8%［95%CI（?6.1%，?5.6%）］，且均在2004—2019年期間變化幅度最大，APC分別為?7.8%［95%CI（?7.9%，?7.6%）］、?7.7%［95%CI（?7.9%，?7.6%）］（表5和圖5）。
表5
1990—2019年中國歸因于HAP的CVD標化死亡率和標化DALY率的Joinpoint分析結果
圖5
1990—2019年中國歸因于HAP的CVD標化死亡率（a）和標化DALY率（b）的變化趨勢
3 討論
本研究基于GBD 2019數據，對1990—2019年我國歸因于HAP的CVD疾病負擔變化趨勢進行了分析。研究結果提示，1990—2019年中國歸因于HAP的CVD疾病負擔從高于全球水平轉變為低于全球水平，從略高于中SDI地區逐漸向中SDI地區靠攏。這些改變說明中國在降低HAP所致CVD疾病負擔方面取得了巨大進步，這與我國室內燃料由不潔燃料向清潔燃料的轉變[14]、居民生活條件的改善、健康意識的轉變和國家政策的實施等因素相關。
目前已有大量研究證實，室外空氣污染與心血管疾病的發生和進展密切相關，大氣顆粒污染是心血管疾病死亡的高危風險因素之一[11,15-16]，已成為中國CVD疾病負擔的第三大危險因素[17]。有研究表明大氣顆粒物污染與缺血性心肌病的死亡密切相關[18]。但是目前對于HAP的關注不多。已有研究表明，在中國農村和城鎮，使用固體燃料做飯和取暖產生的HAP與較高心血管疾病死亡風險相關[8,19]。本研究就HAP對CVD的影響進行了定量分析，發現在歸因于HAP的男性CVD患者和高齡老年CVD患者的疾病危險程度更大。
對于不同性別，中國HAP所致CVD疾病負擔存在明顯差異。2019年，男性CVD的歸因標化死亡率和標化DALY率均高于女性。這一結果與室外PM2.5歸因的心血管疾病負擔結果一致[1,20]，均提示男性暴露于HAP后預后更差。盡管在家庭成員中女性參與烹飪過程更多，她們的暴露風險通常最高[21]，但是男女性的生理差異、后天的環境對該結果的影響更大。女性分泌的雌性激素能保護心血管系統，男性則可能暴露于更多的心血管危險因素之下，如飲酒、吸煙、高鹽高膽固醇飲食[22]。
在不同年齡段，歸因于HAP的CVD疾病負擔隨年齡的增大呈現上升趨勢，說明高齡老年CVD患者是HAP暴露的高危人群。一個在中國開展的大規模臨床研究發現，在老年人中NO2暴露與心肌梗死死亡率之間的關聯顯著增強[23]。這與老年患者免疫力相對低下、健康觀念落后、暴露時間較長等因素有關。隨著老齡化的進一步加劇，老年人群的CVD疾病負擔將會持續上升，所以應該加強老年CVD患者的健康宣教，改善老年人群的基礎生活設施，重視老年CVD患者的隨訪和復查。
不論是從CVD整體還是CVD各子類疾病來看，1990—2019年中國歸因于HAP的疾病負擔隨年份的增長呈明顯的下降趨勢。我國雖然在降低HAP所致的CVD疾病負擔方面已經取得顯著成效，但是與發達國家仍存在不小的差距，所以應該結合國情做出改變。McCracken等[4]研究顯示，通過引入更高效的爐灶和更好的通風來改善室內空氣質量能有效減少CVD負擔，所以改善煙囪、爐灶、廚房通風和住房隔熱是必要措施。Baumgartner等[24]研究顯示，通過改善家庭能源構成可以減少心血管疾病。應該采用原煤脫硫技術，改進燃煤技術，加工生物質燃料，普及太陽能和電力設備，研發液體生物燃料，開發新能源等[6,25]，做好心血管疾病的預防。
本研究的局限性：① 由于缺乏詳細的數據來源，本研究未對中國城鄉、省份之間的疾病負擔進行分析，無法體現中國內部的差異；② 本研究是模擬HAP的獨立效應進行的，但現實情況更加復雜，HAP與多種危險因素并存且有聯合作用，如PM2.5環境顆粒物污染、吸煙等危險因素。
綜上所述，1990—2019年，中國固體燃料來源的HAP所致的CVD疾病負擔呈明顯的下降趨勢，且存在性別和年齡差異，男性和老年人群是疾病負擔的重點人群，應采取有效措施進行干預。
