大气颗粒污染物与原发性高血压患者血压变异及昼夜节律的关联研究

Association of particulate matter with blood pressure variability and circadian rhythm in essential hypertension

摘要

背景 既往研究显示大气颗粒污染物与血压升高有关，但鲜有大气颗粒物与血压变异及昼夜节律关系的研究报道。 目的 探讨大气颗粒污染物短期暴露与原发性高血压患者血压变异及昼夜节律的相关性。 方法 本研究选取解放军总医院第一医学中心心内科2017年1月1日至2022年12月31日入院诊断为原发性高血压的患者。以研究对象入院当日的大气颗粒物24 h平均浓度作为污染物暴露指标，采用分布式滞后非线性模型分析细颗粒物(PM_2.5)、可吸入颗粒物(PM₁₀)短期暴露对原发性高血压患者血压变异性指标——标准差(standard deviation，SD)和变异系数(coefficient of variation，CV)的滞后效应，并进一步分析PM_2.5、PM₁₀与非杓型或反杓型血压节律之间的滞后关联。 结果 本研究最终纳入1 650例患者，平均年龄为(62.8±11.0)岁，男性1 056(64.0%)例。入院当日PM₁₀平均浓度为(76.8±48.3) μg/m³，PM_2.5平均浓度为(42.2±32.8) μg/m³。在控制了年龄、性别、节假日等潜在的混杂因素后，单日滞后结果显示，PM_2.5每增加10 μg/m³对日间收缩压标准差(day time systolic blood pressure standard deviation，dSBPSD)、日间收缩压变异系数(daytime systolic blood pressure coefficient of variation，dSBPCV)滞后效应的最大效应值在滞后2(lag2)天，分别增加1.42(95% CI：0.67 ~ 2.17) mmHg，0.93(95% CI：0.34 ~ 1.53)%，对日间舒张压标准差(daytime diastolic blood pressure standard deviation，dDBPSD)滞后效应的最大效应值在lag0天，增加2.27(95% CI：0.31 ~ 4.23) mmHg。PM₁₀每增加10 μg/m³对dDBPSD滞后效应的最大效应值在lag0天，增加2.09(95% CI：0.84 ~ 3.34) mmHg，夜间舒张压变异系数(night time diastolic blood pressure standard deviation，nDBPCV)滞后效应的最大效应值在lag2天，增加1.68(95% CI：0.04 ~ 3.29)。PM_2.5对非杓型及反杓型组昼夜收缩压差值(SBP dipping)与舒张压差值(DBP dipping)累积滞后效应，呈上升趋势，最大值在lag0_6，分别增加4.95(95% CI：0.82 ~ 9.10) mmHg，5.16(95% CI：1.15 ~ 9.17) mmHg；PM₁₀对SBP的累积滞后效应在lag5，血压增加18.13(95% CI：1.05 ~ 35.20) mmHg，SBP dipping，DBP dipping呈上升趋势，最大值在lag6，分别增加6.94(95% CI：0.75 ~ 13.13) mmHg，8.72(95% CI：0.08 ~ 17.37) mmHg。 结论 大气颗粒物(PM_2.5、PM₁₀)短期暴露与原发性高血压患者的血压变异存在滞后性，PM_2.5、PM₁₀颗粒物浓度的升高可能与非杓型或反杓型血压节律有关。

Abstract

Background Short-term exposure to air pollutants has been associated with elevated blood pressure. However, few studies have examined the relationship between particulate matter, blood pressure variability (BPV), and circadian rhythms. Objective To investigate the effects of air pollutant levels on BPV and blood pressure circadian rhythm in patients with essential hypertension. Methods Patients admitted to the Department of Cardiology, the First Medical Center of PLA General Hospital from January 2017 to January 2022 and diagnosed with essential hypertension were included. BPV indicators and pollutant data, including particulate matter 2.5 (PM_2.5) and particulate matter 10 (PM₁₀), were collected. Standard deviation (SD) and coefficient of variation (CV) were used to evaluate the ambulatory BPV. A distributed lag model with median regression was constructed to assess lag effects and associations between air pollution components, BPV, and circadian rhythm. Results A total of 1 650 patients were finally included in this study, with a mean age of (62.8 ± 11.0) years; 1 056 (64.0%) were male. The mean concentrations of PM₁₀ and PM_2.5 on the day of admission were (76.8 ± 48.3) μg/m³ and (42.2 ± 32.8) μg/m³, respectively. After adjusting for potential confounders such as age, sex, and holidays, for every 10-μg/m³ increase in PM_2.5, the maximum lag effect on daytime systolic blood pressure standard deviation (dSBPSD) and daytime systolic blood pressure coefficient of variation (dSBPCV) was observed at lag 2, with increments of 1.42 (95% CI: 0.67 - 2.17) mmHg and 0.93 (95% CI: 0.34 - 1.53)%, respectively. For every 10 μg/m³ increase in PM_2.5, the maximum lag effect on daytime diastolic blood pressure standard deviation (dDBPSD) was observed at lag 0, with an increment of 2.27 (95% CI: 0.31 - 4.23) mmHg. For every 10 μg/m³ increase in PM₁₀, the maximum lag effect on dDBPSD was observed at lag 0, with an increment of 2.09 (95% CI: 0.84 - 3.34) mmHg, while the maximum lag effect on nighttime diastolic blood pressure CV was observed at lag 2, with an increment of 1.68 (95% CI: 0.04 - 3.29)%. PM_2.5 exerted the maximum cumulative effect on SBP dipping and DBP dipping at lag 6, with increments of 4.95 (95% CI: 0.82 - 9.10) mmHg and 5.16 (95% CI: 1.15 - 9.17) mmHg, respectively. The maximum cumulative lag effect of PM₁₀ on SBP was observed at lag 5, with an increment of 18.13 (95% CI: 1.05 - 35.20) mmHg. The maximum cumulative lag effect of PM₁₀ on SBP dipping and nDBP dipping was observed at lag 6, with increments of 6.94 (95% CI: 0.75 - 13.13) mmHg and 8.72 (95% CI: 0.08 - 17.37) mmHg, respectively. Conclusion A lag effect is observed between PM exposure and BPV. PM may be associated with non-dipping and reverse-dipping circadian rhythm patterns in patients with essential hypertension.

Graphical abstract

关键词

颗粒物 / 原发性高血压 / 血压变异 / 血压昼夜节律 / 分布式滞后模型 / 空气污染

Key words

particulate matter / essential hypertension / blood pressure variability / air pollutants / distributed lag nonlinear model / blood pressure circadian rhythm / air pollution

空气污染已成为全球重大公共卫生问题，是诱发各类疾病及过早死亡的重要危险因素^[1]。其中，心血管系统是最主要的靶器官之一，大气污染暴露可显著升高血压水平，增加心血管疾病的发病风险^[2]。高血压作为心血管疾病的关键可干预危险因素^[3]，在这一致病路径中发挥核心中介作用。大气颗粒物(particulate matter，PM)是空气污染健康效应的主要载体，其中细颗粒物(PM_2.5，空气动力学当量直径≤2.5 μm)与可吸入颗粒物(PM₁₀，空气动力学当量直径≤10 μm)因粒径小、易进入肺泡和血液循环，其污染水平及人群暴露特征已成为大气环境与公共卫生领域的研究焦点。传统研究多关注大气污染对平均血压水平的影响，但近年研究表明，血压的波动性特征——即血压变异性(blood pressure variability，BPV)——可能具有独立于平均血压的心血管风险预测价值^[4]。BPV升高与心血管事件发生、靶器官损害及不良预后密切相关，即使在平均血压控制达标的高血压患者中，BPV增高仍提示残余风险^[5-6]。因此，BPV的调控机制及其在高血压管理中的作用已成为当前研究热点^[7]。

当前，大气污染与BPV的关联研究尚不充分。既往研究主要聚焦于PM与夜间血压或血压节律的关系，如瑞士研究显示PM_2.5＞25 μg/m³、PM₁₀＞50 μg/m³与血压节律异常相关，PM₁₀短期升高与夜间血压升高、收缩压昼夜下降幅度减弱有关^[8]。这些发现提示PM暴露可能干扰血压的时间节律特征，但PM与短时BPV(如24 h内血压波动)的关系，以及这种关系在原发性高血压患者中的特征，尚缺乏针对性研究。本研究探讨PM_2.5、PM₁₀暴露与原发性高血压患者短时血压变异及血压节律的关系，旨在为识别大气污染敏感人群、优化高血压精细化防控提供理论依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

本研究为回顾性队列研究，采用时间序列病例交叉设计的变体，利用原发性高血压患者的24 h动态血压测量数据，分析大气颗粒物短期暴露与血压变异及节律的滞后关联。该设计以患者自身为对照，有效控制个体层面随时间不变的混杂因素(如遗传背景、慢性疾病状态等)。选取2017年1月— 2022年12月解放军总医院心血管内科入院诊断为原发性高血压患者1 650例。纳入标准：(1)年龄＞18岁的人群；(2)诊断为原发性高血压[依据《中国高血压防治指南》2018年(修正版)]；(3)既往明确诊断为高血压或者目前正在使用降压药物。排除标准：(1)高血压危象和继发性高血压；(2)处于病情的急性期，血流动力学不稳定节点，如急性心肌梗死、急性心力衰竭发作、急性冠脉综合征、急性胰腺炎等；(3)急慢性感染、急慢性肝肾功能不全、恶性肿瘤、甲状腺功能亢进；(4)自身免疫性疾病；(5)妊娠期的女性；(6)24 h动态血压检查及各项记录不全者。本研究已经解放军总医院医学伦理委员会审批(编号：S2020-255-01)。

1.2 资料收集

1.2.1 临床资料收集

收集患者的病史资料，实验室检查结果具体包括：患者的病史资料及人口学资料：性别、年龄、吸烟史(过去1年内平均每天至少吸烟一支，或者戒烟不足1年)、饮酒史(过去1年内平均每日饮用酒100 mL(乙醇含量＞50%，或者戒酒不足1年)、入院时间、家庭住址；既往病史：原发性高血压、糖尿病、高脂血症、肝肾功能不全、心肌梗死等；体格检查：体质指数(body mass index，BMI)、心率、收缩压、舒张压；由受过专业培训的临床护士使用欧姆龙血压计，测量右臂3次坐位血压值的平均值，BMI=体质量(kg)/[身高(m)²]。实验室检查：研究对象于住院第2天清晨采集静脉血5 mL，抽血前12 h内禁食，分别注入含10% EDTA二钠的试管和无抗凝剂试管中，离心3 000 r/min 10 min，分离血浆和血清。Roche modular 7600型全自动生化分析仪测定TG、HDL-CFBG、肌酐等。估算肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate，eGFR)(mL/(min·1.73m²)计算公式为：eGFR=175×(肌酐/88.4)-1.154 ×(年龄)-0.203×(性别)。

监测研究对象的动态血压。使用经过校正的全自动化动态血压监测仪(ambulatory blood pressure monitoring，ABPM)，在静息状态下将ABPM佩戴在患者左上臂测量肱动脉血压。ABPM在白昼时间段是上午8点到清晨0点，每30 min对血压进行一次监测，自动记录存储数值，夜间时间段为清晨0点至次晨8点，每1 h测一次血压，总监测时间为24 h，有效测量次数应符合总监测次数不低于32次的要求。在监测过程中，研究对象可从事常规的活动与工作，尽量避免剧烈运动。收集24 h平均收缩压、24 h平均舒张压、日间平均收缩压、日间平均舒张压、夜间平均收缩压、夜间平均舒张压等数据。

1.2.2 气象数据收集

数据来源2017年1月1日至2022年12月31日国家气象中心公布的地面气象资料数据库，包括日平均温度，相对湿度，风级。污染物数据来源于国家空气质量在线监测分析平台，包括PM_2.5、PM₁₀，收集患者入院当日居住地监测点的大气颗粒PM_2.5、PM₁₀污染物数据和气象数据^[9-11]。根据患者家庭住址，匹配距离最近的监测点的日平均数据，数据来源于空气质量在线监测分析平台(https://www.zq12369.com/environment.php city)，气象数据来源于国家气象信息中心(https://data.cma.cn)，包括温度、湿度、风级等。缺失值处理：缺失值采用前后各两天数值的均值为当天的数值，缺失值比例为0.03%。

1.3 数据分层

人体血压受神经或体液调节，存在昼高夜低的生理性昼夜波动，形似勺子即杓型。不符合者为非杓型，更严重的血压节律异常(昼低夜高)则为反杓型。本研究将血压昼夜节律分为杓型血压、非杓型血压、反杓型血压。定义如下：(日间平均血压-夜间平均血压)/日间平均血压的计算值在10% ~ 20%定义为杓型血压，在0 ~ 10%定义为非杓型血压，＜0定义为反杓型血压。

本研究中非杓型及反杓型血压患者1 492例，其中使用两种以上降压药的患者460例，使用钙离子通道阻滞剂降压药的患者742例，使用β受体阻滞剂类降压药物的患者725例。

1.4 分布式滞后模型的建立

为评估大气颗粒污染物水平对血压变异/血压节律的非线性滞后效应(包括单滞后效应和累积滞后效应)，本研究将中位数回归模型(median regression model，MRM)与分布式滞后非线性模型(distributed lag nonlinear model，DLNM)^[12]结合，以日尺度血压变异指标为结局变量，大气颗粒物(PM_2.5、PM₁₀)为核心自变量，构建含协变量的分布式滞后中位数回归模型，具体如下：

1.4.1 模型表达

M(_Yt) = α + β·crossbasis(Pt，lag) + Σ[ns(X_ti，df=3)] + γ·Holiday_t + δ·DOW_t + θ·COVID19_t + ns(Time，df=6) + ζ·Zit。

其中，M(_Yt)：t日血压变异指标的中位数(MRM模型拟合的t日血压变异中位数)，Yt为t日的血压变异结局变量(如收缩压变异系数、舒张压夜间下降率等)；α：模型截距项；crossbasis(Pt，lag)：基于大气污染物浓度(Pt，t日PM_2.5/PM₁₀日均浓度)和滞后天数(lag=0 ~ 6天，共7个滞后项)构建的交叉基函数矩阵，用于捕捉污染物暴露的非线性效应和滞后效应^[13-14]；β为交叉基函数的系数向量，β·crossbasis(Pt，lag)为污染物对血压变异的非线性滞后效应项；ns(Xti，df=3)：自然三次样条函数(Natural Cubic Spline，NCS，df=3)；X_ti为t日第i个气象因素(包括日均温度、相对湿度和风速)， df=3为气象因素的自由度，Σ为对所有气象因素的样条项求和；Holiday_t、DOW_t、COVID19_t：分别为t日的假日虚拟变量(1=假日，0=非假日)、星期几虚拟变量(周固定效应)、新冠疫情期间虚拟变量(1=疫情期，0=非疫情期)，γ、δ、θ为对应固定效应系数；ns(Time，df=6)：时间趋势项为6，以控制长期时间趋势；Z_it：第i个研究对象在t日的协变量，包括人口学特征(年龄、性别)、临床指标(BMI、吸烟史、饮酒史、糖尿病史、高血脂史、三酰甘油、高密度脂蛋白、空腹血糖、估算肾小球滤过率)，ζ为协变量的系数向量。

1.4.2 效应估计与显著性检验

利用DLNM的Crosspred()函数拟合污染物暴露浓度与血压变异的滞后效应曲线，以Which.min()函数识别“血压变异最小值对应的污染物暴露浓度”，并将该浓度设为Crosspred()函数的参考浓度(Cen参数)；计算不同污染物暴露浓度下的滞后效应值(如累积滞后0 ~ 6 d的效应值)，通过Wald检验判断效应值的统计学显著性(P＜0.05则认为该暴露浓度下的滞后效应有统计学意义)；效应值＞0表示污染物浓度升高会导致血压变异增加，效应值＜0表示污染物浓度升高会导致血压变异降低。

1.5 统计学分析

统计分析均采用R语言(4.4.0)完成，以Dlnm包构建交叉基函数及拟合暴露-反应关系，以Splines包实现自然3次样条函数建模。对所有连续型变量进行正态性检验及异常值处理(采用3σ准则剔除异常值)；构建交叉基函数矩阵R_t,l，设定暴露与滞后维度的样条自由度均为3，滞后期为6天；纳入气象协变量、固定效应及时间样条函数，逐步构建模型并通过AIC准则筛选最优模型；利用Which.min()函数筛选参考浓度(Cen)，通过Crosspred()函数预测不同污染浓度下的BPV效应估计值；以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 研究对象基本特征及大气颗粒物状况

本研究最终纳入1 650例患者，平均年龄为(62.8±11.0)岁，男性1 056(64.0%)例。PM₁₀平均浓度为(76.8±48.3) μg/m³，PM_2.5平均浓度为(42.2±32.8) μg/m³。见表1。

2.2 短期暴露于空气中的PM_2.5 、PM₁₀ 水平与血压变异指标的关系

PM_2.5、PM₁₀与日、夜间血压变异指标的分布滞后模型分析显示，PM_2.5每增加10 μg/m³对日间收缩压标准差(day time systolic blood pressure standard deviation，dSBPSD)、日间收缩压变异系数(daytime systolic blood pressure coefficient of variation，dSBPCV)滞后效应的最大效应值在lag2，分别增加1.42(95% CI：0.67 ~ 2.17) mmHg，0.93(95% CI：0.34 ~ 1.53)%，对日间舒张压标准差(daytime diastolic blood pressure standard deviation，dDBPSD)滞后效应的最大效应值在lag0天，增加2.27(95% CI：0.31 ~ 4.23) mmHg。PM_2.5对crude model dDBPSD，夜间舒张压变异系数(night diastolic blood pressure coefficient of variation，nDBPCV)累积滞后效应的最大效应值在lag0_5，对夜间舒张压标准差(night diastolic blood pressure standard deviation，nDBPSD)的最大效应值在lag0_6，效应值分别增加4.95(95% CI：0.23~ 9.67) mmHg，4.67(95% CI：0.54 ~ 8.79)%，4.55(95% CI：0.03~ 9.07) mmHg。见图1。

PM₁₀每增加10 μg/m³对dDBPSD滞后效应的最大效应值在lag0，增加2.09(95% CI：0.84 ~ 3.34) mmHg，对nDBPCV滞后效应的最大效应值在lag2，增加1.68(95% CI：0.04 ~ 3.29)%。PM₁₀对dSBPSD，dSBPCV累积滞后效应的最大效应值在lag0_4，效应值分别增加4.47(95% CI：0.82 ~ 8.13) mmHg，2.82(95% CI：0.14 ~ 5.51)%；PM₁₀对dDBPSD累积滞后效应的最大效应值在lag0_2，效应值增加3.03(95% CI：0.99 ~ 5.07) mmHg。见图2。

2.3 非杓型与反杓型组短期暴露于PM_2.5 、PM₁₀ 对血压的累积滞后效应

校正了温度、湿度效应，假日、周和新冠感染固定效应，年龄，性别，吸烟史，饮酒史，糖尿病史，高脂血症史，24 h平均收缩压，24 h平均舒张压，血脂，高密度脂蛋白，血糖，肾小球滤过率，高血压药物使用，分布式滞后模型分析显示，PM_2.5对SBP和DBP产生的累积滞后效应从lag0到lag7，最大效应值分别是0.56(95% CI：-0.93 ~ 2.05) mmHg，1.30(95% CI：-0.38 ~ 2.97) mmHg，差异无统计学意义(P＞0.05)，对昼夜收缩压差值(SBP dipping)，昼夜舒张压差值(DBP dipping)产生的滞后效应呈上升趋势，最大效应在lag6，血压差值分别增加4.95(95% CI：0.82 ~ 9.10) mmHg，5.16(95% CI：1.15 ~ 9.17) mmHg。PM₁₀对SBP产生的累积滞后效应在lag5，SBP增加18.13(95% CI：1.05 ~ 35.20) mmHg，对SBP dipping，DBP dipping产生的滞后效应呈上升趋势，最大值在lag6，分别增加6.94(95% CI：0.75 ~ 13.13) mmHg，8.72(95% CI：0.08 ~ 17.37) mmHg。见图3。

2.4 使用降压药物后的分层分析

校正了温度、湿度效应，假日、周和新冠感染固定效应，年龄，性别，吸烟史，饮酒史，糖尿病史，高脂血症史，24 h平均收缩压，24 h平均舒张压，血脂，高密度脂蛋白，血糖，肾小球滤过率，分布式滞后模型分析结果显示，非杓型及反杓型血压组中，PM_2.5、PM₁₀对使用两种及以上降压药物患者的SBP、DBP、SBP dipping、DBP dipping)产生的累积滞后效应，其95% CI分析结果显示差异无统计学意义(P＞0.05)。PM_2.5对使用钙通道阻滞剂类降压药物患者的SBP dipping、DBP dipping所产生的累积滞后效应从lag1到lag6逐渐增强。PM_2.5对使用β受体阻滞剂类降压药物患者的SBP dipping、DBP dipping产生的累积滞后效应从lag1到lag6逐渐增强。见表2。

2.5 模型敏感性分析

分别进行PM_2.5、PM₁₀与BPV相关性的敏感性分析：各敏感效应点，随着选择不同的交叉基ns(ns=1，2，3)或时间趋势df(df=7，8，9)而略有改变，但总体效应趋势未改变，说明当前模型对大气污染物水平与血压变异的暴露-反应关系估计稳健。见图4、图5。

3 讨论

本研究以原发性高血压患者作为研究对象，使用分布滞后非线性模型探究大气颗粒物PM_2.5、PM₁₀与血压的短时变异及血压节律的关系。本研究控制了长期趋势、节假日、气象条件及新冠流行对结果的影响，并以年龄、性别、吸烟史、饮酒史、高血脂史、糖尿病史、体质指数、血脂、高密度脂蛋白、葡萄糖、肾小球滤过率为协变量，发现PM_2.5、PM₁₀均对高血压患者的短时血压变异存在滞后影响。PM2.5每增加10 μg/m³对dSBPSD，dSBPCV滞后效应的最大效应值在lag2，分别增加1.42(95% CI：0.67 ~ 2.17) mmHg，0.93(95% CI：0.34 ~ 1.53)%，对dDBPSD滞后效应的最大效应值在lag0天，增加2.27(95% CI：0.31 ~ 4.23) mmHg。PM₁₀对高血压患者的短时血压变异存在滞后影响，PM₁₀每增加10 μg/m³对dDBPSD滞后效应的最大效应值在lag0天，增加2.09(95% CI：0.84 ~ 3.34) mmHg，对nDBPCV滞后效应的最大效应值在lag2天，增加1.68(95% CI：0.04 ~ 3.29)%。既往研究显示空气污染被认为是血压的决定因素之一，空气污染物通过高血压和其他机制对人类健康产生有害影响。BPV作为血压波动的指标，血压越高则血压变异性就越大。国内外大量研究已揭示大气污染物与血压升高相关，少量研究显示短期暴露于PM与夜间血压降低有关^[8]。空气动力学直径＜10 μm的颗粒物短期增加与夜间较高的血压和收缩压下降之间呈正相关^[15]。直径≤2.5 μm的可吸入细颗粒物，不仅是独立的致死危险因素，更可促进高血压病等心血管系统疾病的发生进展^[16]。美国心脏协会2010年再次提出科学声明：PM_2.5可以导致心血管系统疾病，使血压升高。

本研究发现PM_2.5、PM₁₀对非杓型及反杓型血压组，原发性高血压患者血压节律存在滞后效应，PM_2.5对SBP dipping，DBP dipping产生的滞后效应呈上升趋势，最大效应在lag6，血压差值分别增加4.95(95% CI：0.82 ~ 9.10) mmHg，5.16(95% CI：1.15 ~ 9.17) mmHg。PM₁₀对SBP产生的累积滞后效应在lag5，SBP增加18.13(95% CI：1.05 ~ 35.20) mmHg，对SBP dipping，DBP dipping产生的滞后效应呈上升趋势，最大值在lag6，分别增加6.94(95% CI：0.75 ~ 13.13) mmHg，8.72(95% CI：0.08 ~ 17.37) mmHg。之前研究表明，短期暴露于相对较低水平的PM₁₀与血压昼夜节律紊乱有关^[8]。短期暴露于PM₁₀会升高普通成年人的夜间血压^[17]。

使用降压药物后的分层分析显示PM_2.5对使用钙通道阻滞剂类降压药物患者的SBP dipping、DBP dipping所产生的累积滞后效应从lag1到lag6逐渐增强。PM_2.5对使用β受体阻滞剂类降压药物患者的SBP dipping、DBPdipping所产生的累积滞后效应从lag1到lag6逐渐增强。这与PM_2.5对血压控制状况和治疗对动态血压监测指标的影响的研究相互印证^[18]

来自人类和动物的研究均支持，空气污染物对血压的影响涉及许多病理生理途径和相关的信号介质，各种机制性证据提示不同的机制之间还可能存在交互作用，主要包括自主神经系统功能紊乱、全身炎症、氧化应激引起的血管扩张等引起血压的变化。

既往已有大量研究表明大气污染物介导的急性血压升高是由于自主神经紊乱，吸入肺树内的PM_2.5沉积能够迅速触发自主神经系统失衡，从而在吸入后几分钟内升高血压^[19]。急性和慢性接触环境污染物，尤其是细颗粒物与心血管疾病的发病率增加密切相关，这些影响是通过多种病理生理机制介导的，其中包括自主神经失调^[20]。

大气污染物从呼吸道进入肺泡并穿过毛细血管进入体循环，并通过激活气道受体引起全身炎症^[21]。长期接触PM_2.5会增强促血管收缩通路，同时减弱血管舒张能力，导致血管功能失衡^[22]。研究显示CRP、IL-6和TNF-α与心血管疾病风险之间存在关联^[23]。短期暴露于高浓度PM_2.5、PM₁₀的受试者，IL-1β、IL-6和集落刺激因子的循环水平升高，研究结果表明，在急性空气污染期间，颗粒物刺激巨噬细胞产生促炎性细胞因子，长期暴露于交通污染物的男性交通警察的IL2血浆浓度升高^[24-25]。这些研究的发现进一步支持了炎症影响心血管功能，从而进一步导致了血流动力学改变和血压变化^[26]。

长时间暴露于细颗粒会导致体循环和动脉壁内的炎症反应，氧化应激的标志物也增加，这些反应在内皮细胞功能和血管平衡功能受损中发挥了作用^[27]。急性PM经由呼吸道吸入后，活化的白色细胞释放的髓过氧化物酶黏附于血管壁，也可能是血管氧化应激的潜在的来源^[28]。源自肺细胞的循环内皮素水平升高，其可能参与生物组织的氧化还原循环，从而破坏血管舒缩平衡，内源性防御系统对氧化应激的反应可能是PM暴露后不良血管反应程度的重要调节因子，从而引起血压变化^[29]。Bishweshwar等^[30]研究证实，PM可能通过氧化应激依赖性途径诱导动脉血管功能障碍。

本研究的优势在于纳入了各省的原发性高血压的患者，适合于亚组分析，构建了DLNM模型，该模型不仅考虑了当天暴露水平的影响，还考虑了前几天暴露水平的影响。研究也存在一定的局限性，首先，本研究是在单中心进行的横断面研究，这可能会影响研究结果外推。其次，污染物个体暴露水平的差异是不可避免的，所有的颗粒污染物数据都是从监测站获得的，个人接触的水平可能与中央监测站测量的水平不同，从监测站获得颗粒物监测数据为平均水平，而个人暴露与个体的活动模式有关，加之二手烟及家庭烹饪释放的污染物，而增加了颗粒污染的暴露。第三，尽管模型针对个体水平的混杂因素进行了调整，但不能排除未测量的混杂因素的影响。在未来的研究中应解决这些局限，扩大样本量并控制潜在的混杂因素，以更好地阐明大气颗粒污染物对血压变异及昼夜节律的影响。

综上，本研究分析了PM_2.5、PM₁₀与血压变异及血压节律的滞后效应、短期暴露与大气颗粒污染物PM_2.5和PM₁₀对原发性高血压患者的血压变异存在的滞后效应，对血压节律存在的滞后效应，旨在为原发性高血压患者改善血压管理提供理论参考。

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参考文献

[1] Li JY， Liu FC， Liang FC，et al. Air pollution exposure and vascular endothelial function： a systematic review and meta-analysis［J］. Environ Sci Pollut Res Int，2023，30（11）：28525-28549.

[2] Xu RJ， Tian Q， Wei J，et al. Short-term exposure to ambient air pollution and readmissions for heart failure among 3660 post-discharge patients with hypertension in older Chinese adults［J］. J Epidemiol Community Health，2022，76（12）：984-990.

[3] Nouri F， Taheri M， Ziaddini M，et al. Effects of sulfur dioxide and particulate matter pollution on hospital admissions for hypertensive cardiovascular disease： A time series analysis［J］. Front Physiol，2023，14：1124967.

[4] Lv SY， Li ZW， Li HB，et al. Long-term effects of PM_2.5 components on hypertension： A national analysis in China［J］. Environ Res，2023，222：115323.

[5] Hernandez MF， Chang TI. The need to reduce variability in the study of blood pressure variability［J］. Am J Kidney Dis，2023，81（4）：379-381.

[6] Milani RV， Wilt JK， Milani AR，et al. Digital management of hypertension improves systolic blood pressure variability［J］. Am J Med，2020，133（7）：e355-e359.

[7] Heshmatollah A， Ma Y， Fani L，et al. Visit-to-visit blood pressure variability and the risk of stroke in the Netherlands：A population-based cohort study［J］. PLoS Med，2022，19（3）：e1003942.

[8] A.M Adeoye， A Fakunle， O Aderonmu， B Tayo， Effect of short-term exposure to indoor particulate matter on noctunal blood pressure dipping among hypertensive adults in ibadan：a pilot study ［J］. European Heart Journal，2020，41（）：ehaa946.2801.

[9] Li CW， Zhou XY， Huang K，et al. Association between particulate matter pollution concentration and hospital admissions for hypertension in Ganzhou，China［J/OL］.

[10] Song JL， Gao Y， Hu S，et al. Association of long-term exposure to PM_2.5 with hypertension prevalence and blood pressure in China：a cross-sectional study［J］. BMJ Open，2021，11（12）：e050159.

[11] Pu A， Guo Y， Wu CX，et al. Short-term association between air pollution and hypertension mortality in Wuhan residents［J］. Air Qual Atmos Health，2023，16（8）：1633-1644.

[12] Yang Z， Yang J， Li MM，et al. Nonlinear and lagged meteorological effects on daily levels of ambient PM_2.5 and O3： Evidence from 284 Chinese cities［J］. Journal of Cleaner Production，2021，278：123931.

[13] Qin P， Luo XP， Zeng YH，et al. Long-term association of ambient air pollution and hypertension in adults and in children： A systematic review and meta-analysis［J］. Sci Total Environ，2021，796：148620.

[14] Wang X， Li A， Zhao MD，et al. Differential effects of PM_2.5 and its carbon components on blood pressure in hypertensive and non-hypertensive populations： a panel study in Beijing［J］. Environ Sci Pollut Res Int，2023，30（59）：123226-123236.

[15] Tsai DH， Riediker M， Wuerzner G，et al. Short-term increase in particulate matter blunts nocturnal blood pressure dipping and daytime urinary sodium excretion［J］. Hypertension，2012，60（4）：1061-1069.

[16] Du XH， Zhang Y， Liu C，et al. Fine particulate matter constituents and sub-clinical outcomes of cardiovascular diseases： A multi-center study in China［J］. Sci Total Environ，2021，759：143555.

[17] Ye ZR， Li XR， Han YF，et al. Association of long-term exposure to PM_2.5 with hypertension and diabetes among the middle-aged and elderly people in Chinese mainland： a spatial study［J］. BMC Public Health，2022，22（1）：569.

[18] Liu FC， Lin ZN， Wang XY，et al. Impacts of PM_2.5 on ambulatory blood pressure monitoring indicators attenuated by blood pressure control status and treatment - two cities and two municipalities，China，2017-2019［J］. China CDC Wkly，2021，3（45）：948-953.

[19] Fu L， Guo YF， Zhu QJ，et al. Effects of long-term exposure to ambient fine particulate matter and its specific components on blood pressure and hypertension incidence［J］. Environ Int，2024，184：108464.

[20] Manoria PC. Air pollution and cardiovascular disease： Time for a wake-up call［J］. Heart India，2025，13（3）：176-181.

[21] Fathieh S， Grieve SM， Negishi K，et al. Potential biological mediators of myocardial and vascular complications of air pollution：a state-of-the-art review［J］. Heart Lung Circ，2023，32（1）：26-42.

[22] Li A， Mei YY， Zhao MD，et al. Do urinary metals associate with the homeostasis of inflammatory mediators？Results from the perspective of inflammatory signaling in middle-aged and older adults［J］. Environ Int，2022，163：107237.

[23] Bredeck G， Wahle T， Kämpfer AAM，et al. Assessing the toxicity of traffic-derived air pollution using a primary human air-liquid interface airway in vitro model［J］. Environ Res，2025，285：122399.

[24] Zhang BM， Gong X， Han B，et al. Ambient PM_2.5 exposures and systemic inflammation in women with early pregnancy［J］. Sci Total Environ，2022，829：154564.

[25] Li GA， Su WY， Zhong Q，et al. Individual PM_2.5 component exposure model，elevated blood pressure and hypertension in middle-aged and older adults： A nationwide cohort study from 125 cities in China［J］. Environ Res，2022，215（Pt 3）：114360.

[26] Jiang YX， Zhu XL， Shen Y，et al. Mechanistic insights into cardiovascular effects of ultrafine particle exposure： A longitudinal panel study［J］. Environment International，2024，187：108714.

[27] He SZ， Klevebro S， Baldanzi G，et al. Ambient air pollution and inflammation-related proteins during early childhood［J］. Environ Res，2022，215（Pt 2）：114364.

[28] Wang RJ， Wang M， Du DS，et al. Brain-targeted reactive oxygen species in hypertension： unveiling subcellular dynamics，immune cross-talk，and novel therapeutic pathways［J］. Antioxidants，2025，14（4）：408.

[29] Hahad O， Lelieveld J， Birklein F，et al. Ambient air pollution increases the risk of cerebrovascular and neuropsychiatric disorders through induction of inflammation and oxidative stress［J］. Int J Mol Sci，2020，21（12）：4306.

[30] Bishweshwar PB. Air pollution and cardiovascular diseases［J］. World J Adv Res Rev，2024，21（1）：1742-1751.

基金资助

心血管病医学部青年基金(2025-XXGBYXBNK-QNJJ2-1)