ストリートレベル環境の微細粒子物質と結核:機械学習とベイジアン空間時間分析

科学分野:

• 環境疫学環境疫学について
• 公衆衛生は公衆衛生である.
• 空間分析とは,空間分析のことです.

背景:

• 結核 (TB) は,依然として世界的な感染症の脅威である.
• 短期的な微細粒子物質 (PM2.5) 曝露と,粒子の空間レベルで結核の発生率との関連に関する証拠は限られている.

研究 の 目的:

• 短期的なPM2.5曝露と中国の济南で活発な結核発症の間の路面レベルの関連性を調査する.
• 高リスクサブグループと,PM2.5が結核発生率に与える影響の季節的変動を特定する.

主な方法:

• エクストリーム・グラデント・ブースト (XGBoost) モデルとGISを用いて推定された,利用された1日1日のストリートレベルのPM2.5濃度.
• 8,291件のTB症例 (2015-2019) の曝露-反応関係を定量化するために,ベイジアン階層的時空モデルを使用した.
• 年齢,性別,季節,居住地による層別分析を行いました.

主要な成果:

• 3日間の遅れでPM2.5が10μg/m3増加すると,TBの発生率が2%増加した (IRR=1.02,95%CI:1.01-1.03).
• 顕著な効果は6日間の遅れまで続いた (IRR=1.01,95%CI:1.00-1.02).
• 高齢者 (≥65歳),女性,農村部住民,寒い季節 (11月~4月) でリスクが高いことが観察されました.

結論:

• 短期的なPM2.5曝露は,結核発症の重要なリスク因子です.
• 公共衛生の介入は,高リスクサブグループを保護し,寒い季節の汚染制御を実施することを優先すべきである.
• 調査結果は,大気汚染に関連した結核の負担を軽減するためのターゲットを絞った戦略の必要性を強調しています.