以下文章来源于公共数据库与孟德尔随机化 ，作者zhu
2023年3月，武汉科技大学学者在《International Journal of Hygiene And Environmental Health》（IF=7.401）发表题为：Ambient ozone exposure and depression among middle-aged and older adults: Nationwide longitudinal evidence in China的研究论文。
这项研究是基于中国健康与养老追踪调查数据库，通过基于机器学习的时空模型评估的年平均O3浓度被分配给城市一级的每个参与者，使用混合效应模型评估O3对抑郁评分和抑郁症状的影响，并量化浓度-反应(C-R)关系。结果表明，长期暴露于臭氧可能是中国中老年人抑郁的一个危险因素。
摘要与主要结果
一、摘要
背景：在发达国家，流行病学研究已经将长期臭氧(O3)暴露与抑郁症联系起来。然而，可用的文献很少，并且存在很大的异质性。我们旨在调查中国中老年人群中长期臭氧暴露与抑郁的关系。
方法：我们基于中国健康与退休纵向研究（CHARLS）的四波（2011、2013、2015和2018）纵向数据设计了一项重复测量研究。通过基于机器学习的时空模型评估的年平均O3浓度被分配给城市一级的每个参与者。使用10项流行病学研究中心抑郁量表（CES-D-10）测量抑郁得分，得分高于10的分界点被定义为抑郁症状。使用混合效应模型评估O3对抑郁评分和抑郁症状的影响，并量化浓度-反应(C-R)关系。进行亚组分析以检查潜在的影响改变。
结果：有19582名参与者60125次访问纳入我们的分析，平均抑郁评分为8.1(标准差:6.3)。多变量调整的混合效应模型估计抑郁评分增加6.34% （95%可信区间[CI]：3.34%，9.43%），年平均O3暴露每增加10μg/m3，抑郁症状的优势比（OR）为1.29 （95% CI：1.16，1.45）。只有在高浓度(大约≥90微克/立方米)时，风险才会显著增加。患有慢性疾病的受试者患抑郁症的风险显著增加（抑郁评分变化百分比：8.42% [95% CI：4.79%，12.17%]，OR：1.42 [95% CI：1.24，1.62]），并且抑郁症状有明显的效果改善（P = 0.01）。
结论：我们的研究提供了新的证据，表明长期暴露于臭氧可能是中国中老年人抑郁的一个危险因素。我们的发现可能对制定通过控制空气污染来减少抑郁症疾病负担的政策有重要意义。
二、研究结果
1. 基线特征
表1总结了纳入本研究的19，582名中年和老年人的社会人口统计学和行为特征。在2011年至2018年的60，125次访问中，每位参与者平均访问3.1次。参与者年龄为59.5岁（SD：9.5）年（范围：40-108岁），其中近一半为男性（48.0%）。CHARLS各波（2011、2013、2015和2018波）中受试者的纵向变量总结见表2。在所有访视中，平均抑郁评分为8.1（SD：有抑郁症状者占34.2%。
2.环境O3暴露与抑郁评分和抑郁症状的关系
在不同模型（模型1-4）中观察到O3的一致积极作用。根据多变量调整模型（模型4），年平均O3暴露量增加10 μg/m3与6.34%的超额风险相关（95%置信区间[CI]：3.34%、9.43%。在基于抑郁症状（抑郁评分≥10）的次要分析中，使用不同模型也确定了正相关性，具有可比优势比（OR）估计值范围为1.18（95% CI：1.06，1.31）至1.29（95% CI：1.16、1.45）。
3.环境O3暴露与抑郁评分和抑郁症状的C-R曲线形状
图3概述了年平均O3暴露量与抑郁评分百分比变化和抑郁症状OR之间长期关联的C-R曲线形状。我们确定了O3暴露与抑郁评分之间的非线性关系（非线性P = 0.02），仅在高浓度（约≥90 μg/m3）时风险显著升高。在抑郁症状方面，没有发现明显违反线性C-R关联（P = 0.06），但我们也检测到高浓度下的斜率更陡。
4.亚组分析
图4示出了根据人口统计学、行为和健康因素分层的O3-抑郁关系的亚组分析的结果。男性患抑郁症的风险较高（抑郁症评分的%变化：8.33% [95% CI：3.84%，13.02%]，OR：1.44 [95% CI：1.21，1.71]）与O3暴露量增加10 μg/m3相关。65岁以下的参与者暴露于户外O3污染时风险较高，相应的超额风险为6.58%（95% CI：2.89%，10.41%），OR为1.33（95% CI：1.16，1.52）。在经常吸烟或饮酒的个体中，O3-抑郁的相关性更为明显，尽管各阶层之间的效应变化不显著。只有患有慢性疾病的参与者具有显著的抑郁风险（抑郁评分的%变化：8.42% [95% CI：4.79%，12.17%]，OR：1.42 [95% CI：1.24，1.63]），对抑郁症状有明显的疗效改善（P = 0.01）。次区域分析在中西部和东南部呈现正相关，而在北部观察到不显著的关系。尽管中西部的参与者比北部的参与者遭受了与O3暴露相关的抑郁风险增加，但差异仅在抑郁评分上有统计学意义。
设计与统计学方法
一、研究设计
P：2011年-2018年中国健康与养老追踪调查数据库（CHARLS)
E：年平均O3暴露
O：CES-D抑郁量表评估的得分及抑郁症状
S：前瞻性队列研究
二、统计方法
1.使用平均值和标准差（SD）描述连续变量，按频率和百分比描述分类变量
2.采用纵向重复测量研究设计，采用混合效应线性回归模型分析O3对抑郁评分的影响。采用了序贯调整的方法来定义不同调整水平的模型，方差膨胀因子（VIF）用于检验多变量校正模型中的共线性。
3.O3和抑郁症状之间的关联通过混合效应logistic回归模型进行了评估
4.为了研究O3与抑郁评分和抑郁症状之间的C-R关系，在多变量调整模型中使用限制性立方样条（RCS）函数将O3暴露拟合为平滑项
5.进行了亚组分析以检查潜在的效应改变，使用meta回归方法来检查亚组之间的差异是否具有统计学意义
6.进行敏感性分析，以评估我们的结果的稳健性
7.所有分析均通过R软件（版本4.0.3）进行。P值<0.05的双侧检验被认为是统计学显著的。
转自：“医学论文与统计分析”微信公众号
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