2015 Fiscal Year Research-status Report
大気汚染の疾病罹患・死亡・出生児アウトカムに与える影響の検討
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26460746
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
津田 敏秀 岡山大学, その他の研究科, 教授 (20231433)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
頼藤 貴志 岡山大学, その他の研究科, 准教授 (00452566)
土居 弘幸 岡山大学, 医歯(薬)学総合研究科, 教授 (20452568)
鹿嶋 小緒里 広島大学, その他の研究科, 助教 (30581699)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 大気汚染 / 浮遊粒子状物質 / 呼吸器疾患 / 心血管系疾患 / 乳児死亡 / 周産期アウトカム / 行動発達 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
大気汚染物質の健康影響が全国的に注目を集めているが、国内での大気汚染の健康影響を評価した疫学研究は少ない。本年度は、短期曝露の死亡への影響と大気汚染曝露の周産期・小児期への健康影響についての研究を行った。
短期曝露の死亡への影響については、東京都の乳児と高齢者を対象に、大気汚染曝露と乳児死亡・高齢者死亡との関連について評価した。乳児死亡に関しては、最近話題の微小粒子状物質だけでなく、浮遊粒子状物質の中の微小粒子状物質以外の粒子（海外ではCoarse particlesと呼ばれている）も死亡のリスクを上昇させていた。また、高齢者においても同様に、微小粒子状物質とCoarse particlesが全死因死亡・死因別死亡（心血管系死亡や呼吸器系死亡）のリスクを上昇させていた。
大気汚染曝露の周産期・小児期への健康影響に関しては、厚生労働省が実施している21世紀出生児銃弾調査のデータを対象とし、妊娠中の大気汚染曝露と出生後の行動発達との関連を評価した。更に、平成28年度には東海地方の産科で出生した母児ペアを対象にして、個人レベルの大気汚染曝露濃度を予測するモデルを作成する予定である。具体的には、Land Use Regression modelと言われるモデルで、対象者の居住環境近くにある道路情報や人口情報、地形情報などを利用し、個人の妊娠期間中の大気汚染濃度を予測するモデルを作成する。自治体の平均濃度を割り振るのではなく、この方法を用いることにより、対象者の曝露情報の誤分類を減らすことが可能となる。平成27年度は、これらの研究準備のため、個人の住所情報の整備を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
四日市市における大気汚染短期曝露と疾病別死亡の関連評価を行う予定であったが、四日市市のデータの取得ができていない。しかしながら、大気汚染短期曝露と死亡・疾病罹患の関連について、東京都のデータを基に解析を行い、論文として発表することができた。
また、来年度の研究に向けて、東海地方の産科医院において、モデル作成への下準備が順調に行えた。よって、「おおむね達成できている」と自己評価できるものと思われる。
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| Strategy for Future Research Activity |
交付申請書に従い、平成２８年度は、①四日市市における大気汚染短期曝露と疾病別死亡の関連評価と②診療所を対象とした大気汚染曝露と周産期指標の関連評価の為の曝露モデル作成とそれを利用した疫学研究を行う予定である。①では、動態統計で集積された四日市市の1960-70年代の死亡データを厚生労働省より取得し、四日市市の当時の日々の大気汚染濃度とリンクをさせる。Time-series analysis又はCase-crossover analysisを利用し、大気汚染短期曝露と疾病別死亡（循環器系・呼吸器系死亡）との関連を評価する。②は、上述の東海地方の産科病院で出生する母児ペアを対象に研究を行う。本研究では、個人の住所情報が手に入るため、自治体の平均濃度を割り振るのではなく、個人レベルの大気汚染曝露濃度を予測するモデルを作成する。具体的には、Land Use Regression modelと言われるモデルで、対象者の居住環境近くにある道路情報や人口情報、地形情報などを利用し、個人の妊娠期間中の大気汚染濃度を予測するモデルを作成する。この方法により、対象者の曝露情報の誤分類を減らすことが可能となる。モデル作成後、対象者に個人レベルの妊娠中の予測大気汚染濃度を連結し、大気汚染曝露と早産・低出生体重児・様々な母体合併症など周産期のアウトカム指標との関連を検討する。解析においては、妊娠中に取得された母親の喫煙や年齢など交絡要因となりえる変数調整を行う。
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| Causes of Carryover |
平成27年度はモデル作成への下準備に時間がかかってしまい、平成28年度に実際のモデル作成を行うため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
個人レベルの大気汚染曝露濃度を予測するモデルを作成するにあたり使用する、地理情報システム用ソフトウェア（ArcGIS）や中部地方の道路情報を購入するのに費用がかかる。
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