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背景:以往关于环境温度与人群健康关系的研究多集中于探讨非适宜气温和极端气温对人群死亡的影响,而气温变异(temperature variability,TV)与人群死亡的关系研究较少。尚未见关于大气污染物对TV的死亡效应的修饰作用的研究。目的:通过构建能同时反映日内和日间气温变化(TV)的指标,探讨TV对居民每日心血管病(cardiovasculardisease,CVD)死亡的影响及其暴露-反应关系,确定敏感人群特征,并分析大气污染物对TV死亡效应的修饰作用方法:采用多中心时间序列研究设计,选择处于我国三个典型气候地区的代表城市(北京、南京和成都)作为研究区域。三市2008～2011年间每日CVD死亡数据由中国疾病预防控制中心提供,气象数据(气温、相对湿度等)由中国气象中心提供,大气污染物数据[颗粒物(PM10)、二氧化氮(N02)和二氧化硫(S02)]则由三市的空气质量监测站提供。TV定义为特定暴露天数内每日最高气温和最低气温的标准差,并构建累积暴露9天内的气温变异指标(TV01-TV08)。TV对每日CVD死亡的影响的估计分为两个阶段:先构建每个城市的以Poisson分布为连接函数的分布滞后非线性模型,并在模型中以平滑函数形式控制时间趋势、日均气温、日均相对湿度和同期大气污染物等因素的混杂作用,计算城市别TV的CVD死亡效应的估计值;然后用meta-分析将城市别TV的效应值合并,计算三市TV的平均效应及其暴露-反应关系。同时,按性别、年龄和季节(冷、暖两季)进行分层分析,探讨TV的CVD死亡效应的季节变化及敏感人群特征。为探讨大气污染物对TV的CVD死亡效应的修饰作用,在回归模型中纳入了 TV与大气污染物浓度变量(按百分位数分为低、中、高三层)的交互项(二维交互),估计每一种大气污染物不同浓度下TV的CVD死亡效应,并以大气污染物低浓度层为参照,比较大气污染物的中、高浓度层与参照层之间的TV的死亡效应的差异。结果:(1)2008-2011年间,三市CVD总死亡数为260,603例,其中北京145,477例,南京61,274例,成都83,852例。同期,北京、南京、成都三市的TV均值分别为5.67℃,4.90℃和 4.29℃。(2)三市合并估计显示,TV是居民每日CVD死亡风险增加的独立危险因素,且CVD死亡数随着累积暴露天数(TV01-TV08)而增加,最高值出现在累积暴露9天时(TV08),为 TV 每增加 1℃,CVD 死亡增加 1.37%(95%CI:0.78～1.97%)。(3)女性和老年人群(265岁)可能是TV所致CVD死亡的敏感人群,其效应分别高于男性和<65岁人群。在女性和老年人群中,TV的效应随累积暴露天数而增加,最高值均出现在TV08,分别为1.90%(95%CI:1.07～2.74%)和1.48%(95%CI:0.76～2.21%),但男、女和年龄≥65岁、<65岁人群之间的TV的效应的差异尚未达到统计学意义。(4)TV的CVD死亡效应呈现季节性,在累积暴露天数较短(TV01-TV04)期间,暖季中TV死亡效应强于冷季;在累积暴露天数较长(TV05-TV08)期间,冷季TV死亡效应强于暖季,但冷、暖两季之间TV的效应的差异尚未达到统计学意义。(5)三市合并的TV暴露与每日CVD死亡效应的关系呈非线性,不同的TV累积暴露天数和城市之间最小CVD死亡风险所对应的TV值存在差异。(6)三种大气污染物中,仅有PM10对TV的CVD死亡效应存在修饰作用,高PM10暴露可显著增强TV的CVD死亡效应,这种效应修饰作用也存在于女性和老年(≥65岁)人群中。结论:TV是居民每日CVD死亡增加的独立危险因素,女性和老年人群(≥65岁)为敏感人群,TV的CVD死亡效应呈现季节性。三种大气污染物中,仅高PM10暴露可显著增强TV的CVD死亡效应,表现出效应修饰作用。