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Studi sugli effetti a lungo termine di inquinamento atmosferico sui risultati COVID-19

Parecchi studi nel passato hanno valutato l'impatto di inquinamento atmosferico sulla mortalità di malattia 2019 di coronavirus (COVID-19) in un singolo paese. Un giornale recente dello studio spaziale e Spatio-temporale dell'epidemiologia ha usato una progettazione ecologica spaziale compreso il Canada, l'Italia, l'Inghilterra e gli Stati Uniti per studiare il rischio di infezione di coronavirus 2 di sindrome respiratorio acuto severo (SARS-CoV-2) con l'autocorrelazione spaziale residua dopo avere rappresentato i covariates.

Studio: Esposizione a lungo termine ad inquinamento atmosferico ed all'incidenza COVID-19: Uno studio multinazionale. Credito di immagine: BLACKDAY/Shutterstock.com

Circa lo studio

Nello studio corrente, è stato supposto che la gente esposta ad alto inquinamento atmosferico a lungo avesse ridotto le difese naturali alle infezioni respiratorie, che le rende più suscettibili di COVID-19. Per ogni paese, i ricercatori hanno studiato gli effetti dell'esposizione media a lungo termine al particolato che ha un diametro di più poco di 2,5 micrometri (μm) (PM2.5) e del diossido di azoto (NO2) per determinare se questi fattori aumentano l'incidenza di COVID-19.

A questo scopo, i ricercatori hanno effettuato un confronto dei contrasti geografici nell'inquinamento atmosferico e delle tariffe di incidenza attraverso le piccole zone pure. Lo studio considera i fattori di confusione di potenziale quale l'incidenza del cancro polmonare come proxy per il fumo ed il tasso di disoccupazione.

Lo studio corrente ha impiegato tre metodi differenti. In primo luogo, l'interpolazione di inquinamento atmosferico, che è un modello geostatistical per NESSUN2 video da 517 stazioni a terra negli Stati Uniti. In secondo luogo, il modello di incidenza COVID-19 è stato usato per stimare l'impatto di inquinamento atmosferico sui casi COVID-19 nelle piccole zone. In terzo luogo, un metodo attribuibile della frazione (PAF) della popolazione per la misura dell'impatto combinato sia di PM2.5 che del NO2 sulle incidenze COVID-19.

Risultati di distribuzione e di effetti di inquinamento atmosferico spaziali

I risultati spaziali di distribuzione hanno stimato che la tariffa di incidenza standardizzata per ogni 100,000 persone negli Stati Uniti fosse molto superiore a in altri paesi. Infatti, questa nazione è alta come quarto della sua popolazione in alcuni paesi.

I risultati spaziali di distribuzione del Canada indicano che questa nazione è riuscita estremamente nel gestire COVID-19, con il più alta tariffa di incidenza standardizzata che è circa 1.500. La tariffa di incidenza standardizzata in province italiane nordiche è equo alta ed è stata stimata per essere circa 3.000 con un'alta probabilità. Similmente, le province nordoccidentali dell'Inghilterra hanno un'alta probabilità di exceedance, mentre la tariffa di incidenza standardizzata nelle autorità locali del superiore-livello è vicina a 5.000.

Risultati contradditori

Tutta la relazione fra l'incidenza COVID-19 e l'esposizione a lungo termine a PM2.5 e NESSUN2 è risultata contradditoria attraverso tutti e quattro i paesi esaminati in questo documento.

L'analisi indica che un 1 aumento-3 del μgm nell'esposizione a lungo termine a PM2.5 ha aumentato rispettivamente la tariffa di incidenza COVID-19 negli Stati Uniti a 12,6%, mentre è aumentato soltanto moderatamente in Italia ed in Inghilterra a 0,5% e a 2,9%. Nel Canada, c'è prova di un effetto protettivo di PM2.5, che è probabilmente dovuto le emissioni spaziali di confusione fra le variabili esplicative e l'effetto casuale spaziale inclusi nel modello. Tutti i risultati sull'impatto di PM2.5 sono egualmente coerenti con altri studi recenti.

La contraddizione nei risultati attraverso i paesi potrebbe anche essere dovuto alcuni confounders unmeasured che sono correlati con qualità dell'aria. Gli Stati Uniti, per esempio, sono auto-più dipendenti degli altri tre paesi; quindi, il PM2.5 ha potuto essere correlato più forte con mobilità negli Stati Uniti. Se la mobilità è considerata come forte preannunciatore di prevalenza COVID-19, l'omissione di registrare per ottenere come covariate di modello potrebbe urtare la relazione arguita di COVID-19/2.5 PM negli Stati Uniti forte degli altri paesi.

Tutti gli studi ecologici sono inerentemente limitati, poichè i covariates si riferiscono alle caratteristiche livelle dell'area e non determinate determinato. Inoltre, di misure livelle dell'area non sono proxy affidabili per le esposizioni determinate determinato, poichè le persone in una regione sono eterogenee e l'errore ecologico può accadere quando ci sono dipendenze ed interazioni al livello determinato.

Di conseguenza, in tutti e quattro i paesi, la relazione fra delle le esposizioni determinate determinato e livelle dell'area come pure i valori misurati delle esposizioni livelle dell'area, era differente. I dati degli Stati Uniti ottenuti dalle sue 3.108 contee forniscono informazioni spaziali più di alta risoluzione rispetto ai dati da 93-149 regioni nei tre paesi rimanenti.

Conclusione

Catturati insieme, i risultati dallo studio corrente dimostrano e sottolineano l'importanza di replica delle analisi spaziali attraverso i paesi multipli. Inoltre, poichè sempre più gli strumenti diventano disponibili, i dati spaziali di gestione sui risultati di salubrità e le esposizioni diventeranno più semplici.

I ricercatori sono ancora nella fase del Modellismo per le analisi come questa; quindi, prima che una metodologia comunemente accettata sia accordata su, i risultati da parecchie formulazioni di modello molto attentamente di somiglianza con differenti confounders dovranno essere usati ed analizzati. Ciò contribuirà ad eludere tutto l'errore sistematico intrinseco possibile verso i risultati positivi.

Journal reference:
Susha Cheriyedath

Written by

Susha Cheriyedath

Susha has a Bachelor of Science (B.Sc.) degree in Chemistry and Master of Science (M.Sc) degree in Biochemistry from the University of Calicut, India. She always had a keen interest in medical and health science. As part of her masters degree, she specialized in Biochemistry, with an emphasis on Microbiology, Physiology, Biotechnology, and Nutrition. In her spare time, she loves to cook up a storm in the kitchen with her super-messy baking experiments.

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