【摘 要】
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以往相关研究指出空气污染物与多种不良健康结局存在关联.近年来流行病学研究主要聚焦于单一空气污染物的健康影响.然而，在现实环境中个体往往同时暴露于多种空气污染物.基于此，本研究应用贝叶斯核机器回归（Bayesian kernel machine regression， BKMR）分析了广州市2015-2018年大气主要污染物(SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3)与非意外死亡之间的联合健
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（项目编号:82003552）； 广东省基础与应用基础研究基金项目（2020A1515011161）； 国家重点研发计划项目（2018YFC0213600）；
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以往相关研究指出空气污染物与多种不良健康结局存在关联.近年来流行病学研究主要聚焦于单一空气污染物的健康影响.然而，在现实环境中个体往往同时暴露于多种空气污染物.基于此，本研究应用贝叶斯核机器回归（Bayesian kernel machine regression， BKMR）分析了广州市2015-2018年大气主要污染物(SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3)与非意外死亡之间的联合健康效应.结果表明六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，SO2、NO2或PM10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逐渐升高;相反地，PM2.5、CO或O3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逐渐减少.在累积滞后0-1天时，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，与所有暴露浓度处在第0百分位数时相比，当所有暴露浓度都处在第90百分位数时，非意外死因逐日死亡人数的对数值增加了0.1987 （95％CI:0.0299， 0.3675）个单位.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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