UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA FARMACIJO

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA FARMACIJO

BLAŽ KEŠPERT

MAGISTRSKA NALOGA

ENOVITI MAGISTRSKI ŠTUDIJ FARMACIJE

Ljubljana, 2021

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA FARMACIJO

BLAŽ KEŠPERT

RAZVOJ METAREGRESIJSKEGA MODELA ZA VREDNOTENJE VPLIVA ONESNAŽEVAL V ZUNANJEM ZRAKU NA IZBRANE

IZIDE V NOSEČNOSTI

INFLUENCE OF AMBIENT AIR POLLUTION ON THE SELECTED PREGNANCY OUTCOMES: DEVELOPMENT OF A

METAREGRESSION MODEL

ENOVITI MAGISTRSKI ŠTUDIJ FARMACIJE

Ljubljana, 2021

Magistrsko nalogo sem opravljal na Univerzi v Ljubljani, Fakulteti za farmacijo pod mentorstvom izr. prof. Igorja Locatelli, in somentorstvom doc. dr. Andreje Kukec.

ZAHVALA

Za pomoč pri izdelavi magistrskega dela se zahvaljujem mentorju izr. prof. Igorju Locatelli, in somentorici doc. dr. Andreji Kukec.

Iskrena zahvala velja družini, prijateljem in vsem bližnjim za pomoč in podporo v času študija.

IZJAVA

Izjavljam, da sem magistrsko nalogo samostojno izdelal pod mentorstvom izr. prof. Igorja Locatelli, in somentorice doc. dr. Andreje Kukec.

Ljubljana, junij 2021 Blaž Kešpert

I

KAZALO VSEBINE

KAZALO SLIK ... IV KAZALO PREGLEDNIC ... VII POVZETEK ... VIII ABSTRACT ... X SEZNAM OKRAJŠAV ... XII

1 UVOD ... 1

1.1 Onesnaževala in njihovi fiziološki mehanizmi ... 2

1.2 Merjenje onesnaževal v zunanjem zraku ... 4

1.3 Fiziološke spremembe v nosečnosti in oksidacijski stres ... 5

1.4 Povezanost onesnaževal v zraku in neželenih izidov v nosečnosti ... 6

1.5 Regresijski modeli v epidemiologiji ... 7

1.6 Izsledki dosedanjih metaanaliz ... 8

2 NAMEN DELA ... 10

3 METODE ... 11

3.1 Pristop k iskalnemu profilu ... 11

3.2 Vključitveni kriteriji ... 12

3.3 Pridobivanje in razvrščanje podatkov ... 12

3.4 Podajanje in združevanje rezultatov vključenih raziskav ... 13

3.4.1 Podajanje rezultatov v raziskavah ... 13

3.4.2 Razlike med zapisi ocen učinkov ... 13

3.5 Ocena kakovosti posameznih izvornih raziskav ... 15

3.6 Primerjava metod določanja izpostavljenosti onesnaževalom v zunanjem zraku 15 3.7 Metaanaliza v programu Review Manager ... 16

3.8 Primerjava značilnosti prilagoditvenih dejavnikov regresijskih modelov ter lastnosti vključenih raziskav ... 17

II

3.8.1 Prilagoditveni dejavniki, vključeni v regresijske modele posameznih izvornih

raziskav ... 17

3.8.2 Dejavniki, ki opredeljujejo razlike med lastnostmi posameznih izvornih raziskav ... 18

3.9 Metaanaliza in razvoj modela v programu STATA 16.0 ... 19

4 REZULTATI ... 20

4.1 Izbor raziskav ... 20

4.2 Popis izbranih študij ... 21

4.3 Rezultati metaanalize novejših raziskav v programu Review Manager 5.4.1 ... 24

4.4 Rezultati metaanalize skupnih na celotnem naboru študij v programu Review Manager 5.4.1 ... 25

4.4.1 PM10 ... 25

4.4.2 PM2.5 ... 27

4.4.3 NO2 ... 29

4.4.4 CO ... 31

4.4.5 O3 ... 33

4.4.6 Skupni rezultati za celotno nosečnost ... 35

4.5 Metaanaliza v programu STATA 16.0... 37

4.5.1 PTB ... 38

4.5.2 LBW ... 39

4.5.3 BW ... 40

4.6 Analiza prilagoditvenih dejavnikov, vključitvenih kriterijev in lastnosti izvornih raziskav ... 41

4.6.1 Prilagoditveni dejavniki vključeni v regresijske modele ... 41

4.6.2 Vključitveni kriteriji za rojstva ... 41

4.6.3 Lastnosti raziskav ... 42

4.7 Analiza heterogenosti... 42

III

4.7.1 PTB ... 43

4.7.2 LBW ... 46

4.7.3 BW ... 49

4.8 Metaregresijski modeli ... 52

4.8.1 PTB – PM10 ... 52

4.8.2 PTB – PM2,5 ... 53

4.8.3 PTB - NO2 ... 54

4.8.4 LBW– PM10 ... 55

4.8.5 LBW – PM2,5 ... 56

4.8.6 LBW – NO2 ... 57

4.8.7 BW – PM10 ... 58

4.8.8 BW – PM2,5 ... 59

4.8.9 BW – NO2 ... 60

5 RAZPRAVA ... 61

5.1 Nabor novejših študij ... 61

5.2 Ocena rezultatov metaanalize v programih Review Manager 5.4.1 in STATA 16.0 ... 61

5.3 Izbira skupin ter podskupin ... 62

5.4 Analiza podskupin ... 63

5.5 Ocenjevanje metaregresijskih modelov ... 64

5.6 Predlogi za raziskovanje v prihodnosti ... 64

6 SKLEPI ... 65

7 VIRI IN LITERATURA ... 66

8 PRILOGE ... 72

IV

KAZALO SLIK

Slika 1: Povprečne letne koncentracije PM2.5 v zunanjem zraku po svetovnih regijah za leto 2016; povzeto po SZO (3). ... 1 Slika 2: Pregled metodologije izbora člankov ... 20 Slika 3: Skupna razmerje obetov (OR) za prezgodni porod pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala PM10 za 10µg/m³ (levo), zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti... 26 Slika 4: Razmerje obetov (OR) za nizko porodno težo pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala PM10 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti... 26 Slika 5: Razlika v porodni teži (β) v gramih pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala PM10 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti. ... 27 Slika 6: Razmerje obetov (OR) za prezgodni porod pri povečanju koncentracije onesnaževala PM2.5 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti. ... 28 Slika 7: Razmerje obetov (OR) za nizko porodno težo pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala PM2.5 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti... 28 Slika 8: Razlika v porodni teži (β) v gramih pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala PM2.5 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti. ... 29 Slika 9: Razmerje obetov (OR) za prezgodni porod pri povečanju koncentracije onesnaževala NO2 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti. ... 30 Slika 10: Razmerje obetov (OR) za nizko porodno težo pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala NO2 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti... 30 Slika 11: Razlika v porodni teži (β) v gramih pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala NO2 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti. ... 31

V

Slika 12: Razmerje obetov (OR) za prezgodni porod pri povečanju koncentracije onesnaževala CO za 100µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti. ... 32 Slika 13: Razmerje obetov (OR) za nizko porodno težo pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala CO za 100µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti... 32 Slika 14: Razlika v porodni teži (β) v gramih pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala CO za 100µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti. ... 33 Slika 15: Razmerje obetov (OR) za prezgodni porod pri povečanju koncentracije onesnaževala O3 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti. ... 34 Slika 16: Razmerje obetov (OR) za nizko porodno težo pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala O3 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti... 34 Slika 17: Razlika v porodni teži (β) v gramih pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževala O3 za 10µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka po posameznih trimestrih ter celotni nosečnosti. ... 35 Slika 18: Razmerje obetov (OR) za prezgodni porod pri povečanju koncentracije onesnaževal in sicer: PM10, PM2.5, NO2 in O3 za 10µg/m³ ter CO za 100µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka za obdobje celotne nosečnosti. ... 36 Slika 19: Razmerje obetov (OR) za nizko porodno težo pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževali in sicer: PM10, PM2.5, NO2 in O3 za 10µg/m³ ter CO za 100µg/m³ zaznanem v meritvah zunanjega zraka za obdobje celotne nosečnosti. ... 36 Slika 20: Razlika v porodni teži (β) v gramih pri izpostavljenosti povečanju koncentracije onesnaževal in sicer: PM10, PM2.5, NO2 in O3 za 10µg/m³ ter CO za 100µg/m³, zaznane v meritvah zunanjega zraka za obdobje celotne nosečnosti. ... 37 Slika 21: Metaregresijski model za vrednotenje teže spremenljivk na določanje vpliva povečanja koncentracij PM10 na prezgodnji porod. ... 52 Slika 22: Metaregresijski model za vrednotenje teže spremenljivk na določanje vpliva povečanja koncentracij PM2.5 na prezgodnji porod. ... 53 Slika 23: Metaregresijski model za vrednotenje teže spremenljivk na določanje vpliva povečanja koncentracij NO2 na prezgodnji porod. ... 54

VI

Slika 24: Metaregresijski model za vrednotenje teže spremenljivk na določanje vpliva povečanja koncentracij PM10 na nizko porodno težo. ... 55 Slika 25: Slika: Metaregresijski model za vrednotenje teže spremenljivk na določanje vpliva povečanja koncentracij PM2.5 na nizko porodno težo. ... 56 Slika 26: Metaregresijski model za vrednotenje teže spremenljivk na določanje vpliva povečanja koncentracij NO2 na nizko porodno težo. ... 57 Slika 27: Metaregresijski model za vrednotenje teže spremenljivk na določanje vpliva povečanja koncentracij PM10 na porodno težo ... 58 Slika 28: Metaregresijski model za vrednotenje teže spremenljivk na določanje vpliva povečanja koncentracij PM2.5 na porodno težo. ... 59 Slika 29: Metaregresijski model za vrednotenje teže spremenljivk na določanje vpliva povečanja koncentracij NO2 na porodno težo. ... 60

VII

KAZALO PREGLEDNIC

Preglednica I: Kratek pregled metaanaliz na izbrano tematiko. ... 9 Preglednica II: Popis izbranih novejših izvornih študij. ... 23 Preglednica III: Združene ocene učinkov onesnaževal na prezgodnji porod (PTB) v nosečnosti po posameznih obdobjih, zapisane kot razmerja obetov (OR). ... 38 Preglednica IV: Združene ocene učinkov onesnaževal na nizko porodno težo (LBW) v nosečnosti po posameznih obdobjih, zapisane kot razmerja obetov (OR). ... 39 Preglednica V: Združene ocene učinkov onesnaževal na prezgodnji porod (PTB) v

nosečnosti po posameznih obdobjih, zapisane kot spremembe v porodni teži v gramih (β). . ... 40 Preglednica VI: Pregled števila raziskav z vključitveni kriteriji za proučevana rojstva ... 42 Preglednica VII: Analiza heterogenosti med podatki raziskav znotraj analize podskupin za kombinacijo PM10 in PTB. ... 43 Preglednica VIII: Analiza heterogenosti med podatki raziskav znotraj analize podskupin za kombinacijo PM2.5 in PTB. ... 44 Preglednica IX: Analiza heterogenosti med podatki raziskav znotraj analize podskupin za kombinacijo NO2 in PTB ... 45 Preglednica X: Analiza heterogenosti med podatki raziskav znotraj analize podskupin za kombinacijo PM10 in LBW ... 46 Preglednica XI: Analiza heterogenosti med podatki raziskav znotraj analize podskupin za kombinacijo PM2.5 in LBW ... 47 Preglednica XII: Analiza heterogenosti med podatki raziskav znotraj analize podskupin za kombinacijo NO2 in LBW ... 48 Preglednica XIII: Analiza heterogenosti med podatki raziskav znotraj analize podskupin za kombinacijo PM10 in BW ... 49 Preglednica XIV: Analiza heterogenosti med podatki raziskav znotraj analize podskupin za kombinacijo PM2.5 in BW ... 50 Preglednica XV: Analiza heterogenosti med podatki raziskav znotraj analize podskupin za kombinacijo NO2 in BW ... 51

VIII

POVZETEK

Naraščajoče število raziskav ugotavlja značilno povezanost med visokimi koncentracijami onesnaževal v zunanjem zraku ter neželenimi izidi v nosečnosti (prezgodnji porod, nizka porodna teža, zastoj v fetalni rasti), pri čemer se ocene učinkov med študijami precej razlikujejo. V pregledanih objavljenih metaanalizah, ki proučujejo ta vpliv, je opaziti veliko heterogenost rezultatov, ki pa zaenkrat ostaja nezadostno pojasnjena.

Namen raziskovalnega dela je zbrati novejše raziskave v okviru sistematičnega pregleda literature in nadgraditi delo v okviru raziskave Klepac in sod. 2018. Cilj je razviti metaregresijski model, s katerim bi raziskali vpliv razlik med lastnostmi raziskav in pojasnili heterogenost med izsledki izvornih raziskav.

Sistematični pregled je izveden v iskalniku PubMed za raziskave, objavljene v bibliografski bazi Medline med 7. 11. 2017 in 21. 2. 2020. Iskane izvorne epidemiološke raziskave morajo proučevati izpostavljenost nosečnic ob povišanih koncentracijah onesnaževal delcev manjših od 10 µm (PM10), delcev manjših od 2,5 µm (PM2.5) ter plinov dušikovega diokida (NO2), ozona (O3) in ogljikovega oksida (CO) za neželena izida prezgodnji porod (PTB) ali nizko porodno težo (LBW). Slednja je lahko izražena tudi kot absolutna razlika v porodni teži (BW). Podatki so zbrani ločeno za obe skupini metodologije ocene izpostavljenosti: MS, ki se opira na podatke merilnih postaj in MA, temelji na računalniškem modeliranju različnih vhodnih podatkov za oceno širjenja onesnaževal v ozračju. Kakovost izvedbe izbranih raziskav je ocenjena s pomočjo priročnika za Newcastle-Ottawa lestvico (NOS).

Metaanaliza je bila izvedena v programih Review Manager 5.4.1 in STATA 16.0. Slednji program je uporabljen tudi za analizo podskupin ter za razvoj metaregresijskega modela.

Analiza podskupin vključuje podatke o vrsti študije, metodologiji ocene izpostavljenosti nosečnic, geografskega območja, vključitvenih kriterijih za populacijo, prilagoditvenih dejavnikov upoštevanih v regresijskih modelih, ter oceni NOS. Metaregresijski modeli so zasnovani tako, da pojasnijo čim več heterogenosti med rezultati raziskav, pri čemer ostajajo kot celota statistično značilni.

Metaanaliza obsega 121 raziskav. Pri izidih PTB in LBW so rezultati predstavljeni kot skupna razmerja obetov (OR). Povedo, za kolikokrat se obeti za določen izid pri nosečnicah, ki so bile izpostavljene 10µg/m³ višjim koncentracijam posameznega onesnaževala, povečajo. Razlika v porodni teži pri BW je predstavljena kot skupni koeficient β, ki pove kolikšna je razlika v masi novorojenčkov pri izpostavljenih nosečnicah. Med onesnaževali v

IX

zunanjem zraku ugotavljamo statistično značilno povezanost pri povečanju koncentracij PM10, PM2.5,NO2, O3 za 10µg/m³ ter CO za 100µg/m³ za obdobje celotne nosečnosti ob metodi z merilnimi postajami (MS). Ob metodi ocene širjenja onesnaževal v zraku (MA) so rezultati, tudi zaradi manjšega števila raziskav, manj konsistentni. Med naštetimi onesnaževali imajo pri vseh izbranih izidih največji vpliv delci s PM2.5, in sicer ob metodi MS: skupno razmerje obetov (OR): 1,094 s 95% IZ [1,032; 1,159]; za PTB, 1,040 s 95% IZ [1,016; 1,064] za LBW, -17,11 g s 95% IZ [-23,04 g; -11,18 g] za BW. Rezultati ob metodi MA se bistveno ne razlikujejo. Ugotavljamo, da ima med časovnimi okni največji vpliv povečanje koncentracij opazovanih onesnaževal v celotni nosečnosti. Pri izidu PTB za vpliv povečanja koncentracij delcev PM10 ter PM2.5 ugotavljamo, da je med trimestri najbolj kritično povišanje v drugem, medtem ko pri izidih LBW in BW težje izberemo večji vpliv povišanja koncentracij onesnaževal v posamičnem trimestru.

Na podlagi rezultatov lahko sklepamo, da so onesnaževala v zunanjem zraku, še posebej delci PM2.5, pomemben dejavnik pri pojavu prezgodnjega poroda in (nizke) porodne teže.

Kljub temu da so vplivi PM10 in NO2 precej manjši, še vedno lahko pomembno prispevajo k celostnemu bremenu učinka onesnaženega zraka na opazovane izide. Rezultati za izpostavljenost povišanim koncentracij O3 in CO sicer nakazujejo značilen vpliv pri določenih kombinacijah onesnaževalo - izid, vendar menimo, da je variabilnost med raziskavami še vedno prevelika za podajanje zanesljivih zaključkov. Naši metaregresijski modeli so se izkazali za uporabne predvsem za izid razlika v porodni teži (BW), kjer sta kot ključni komponenti prevladovali primerjava za geografsko svetovno regijo ter prilagoditev ocene učinka za socio- ekonomski status matere oziroma gospodinjstva (SES).

Ključne besede

Onesnaženje zunanjega zraka, izidi v nosečnosti, sistematični pregled, metaanaliza, metaregresijski model

X

ABSTRACT

The growing number of studies have concluded there is an evident correlation between rises in ambient air pollutants' concentration and adverse birth outcomes, nevertheless there are still inconsistent reports on the degree of an influence. The studied published meta-analyses mostly agree on the high heterogeneity between original studies but fail to substantially profile its sources.

The aim of our study is to gather newer studies as a part of a systematic review and include them in our existing database of the research of Klepac et al 2018. We are conducting a meta- analysis in order to compare merged effects of exposure assessment method, type of pollutant and window of exposure. Furthermore, we are assessing each study based on its properties and covariates that might variate between studies. Based on these results, we are intending to develop meta-regression models for each pair of pollutant – adverse and birth outcome that would help to explain the heterogeneity of discovered effect estimations between studies.

Systematic review is conducted for the period of 7.11.2017 – 21.2.2020 on Pubmed, a search engine for the Medline, the bibliographical database. Included studies must be original research work, that study the relation of mothers’ exposure of pollutants of particulate matter with the diameter less than 10 µm (PM10), less than 2,5 µm (PM2.5) and gasses: nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3) or carbon oxide (CO) for the adverse birth outcomes of preterm birth (PTB) or low birth weight (LBW). The former could also be studied as an absolute difference of the birth weight (BW). The quality of the studies' methodology is assessed with the Newcastle-Ottawa Scale manual. Meta-analysis is conducted first in Review Manager 5.4.1 and then again in STATA 16.0. Subgroup analysis and meta-regression model development are also performed in the latter. Subgroup analysis includes data on methodology, geographical area, population, inclusion criteria, covariates for regression models’ effect adjustment, average concentrations and NOS-based quality score. Models are developed in a way that they explain as much heterogeneity as possible while staying statistical significant as entities.

Meta-analysis included 121 studies. For the outcomes of PTB and LBW the results are presented as unified odds ratios (OR) and difference in birth weight in grams is presented as factor β. We find statistically significant correlations between rises in concentration of PM10, PM2.5,NO2, O3 for 10µg/m³ and CO for 100µg/m³ in the entire pregnancy in studies which

XI

applied MS exposure assessment method. Results for those that applied MA method were not as consistent, possibly because of the lower number of studies. Amongst pollutants, the PM2.5 has the greatest effect on the chosen outcomes (results from STATA 16.0; entire pregnancy): 1,094 with 95% CI [1,032; 1,159] for PTB, 1,040 with 95% CI [1,016; 1,064]

for LBW, -17,11g with 95% CI [-23,04; -11,18] for BW. Results for studies that apply the method MA provide similar results. Among the trimesters we find the rises in concentration of PM10 and PM2.5 in the second trimester to be the most critical in the PTB.

We can conclude that ambient air pollution, especially PM2.5 is a considerable factor in the preterm birth and (low) birth weight. Even though rises PM10 and NO2 are shown to have marginal effects in comparison to PM2.5, they may also be a factor in the cumulative burden of the influence of air pollution on the studied outcomes. The results for the rises in concentration of O3 and CO are shown to have a significant influence on certain outcomes, however they are still too variable to enable us to declare a definitive conclusion. Our meta- regression models have proven to be possibly applicable only for the outcome of birth weight, with comparison for a global region and adjustment for a socioeconomic status of the mother or the household (SES) as the key covariates.

Key words

Ambient air pollution, pregnancy outcomes, systematic review, meta-analysis, meta- regression models

XII

SEZNAM OKRAJŠAV

BW – porodna teža (angl. birth weight) CO – ogljikov oksid

EEA – Evropska agencija za okolje (angl. European Environmental Agency) EK – Evropska komisija

HR – razmerje ogroženosti (angl. hazard ratio) IQR – interkvartilni razmik (angl. interquartile range) ITM – indeks telesne mase

KOPB – kronična obstruktivna pljučna bolezen LBW – nizka porodna teža (angl. low birth weight)

MA – metoda ocene izpostavljenosti onesnaževalom v zunanjem zraku z uporabo programskega modeliranja za oceno širjenja onesnaževal v ozračju

MS – metoda ocene izpostavljenosti onesnaževalom v zunanjem zraku z uporabo meritvenih postaj

NIJZ – Nacionalni inštitut za javno zdravje (Republike Slovenije) NOS – Newcastle – Ottawa lestvica (angl. Newcastle – Ottawa Scale) OR – razmerje obetov (angl. odds ratio)

PM – zmes trdnih delcev in kapljic, ki je prisotna v zraku (angl. particulate matter) PM2,5 – delci s premerom manjšim od 2,5 µm

PM10 – delci s premerom manjšim od 10 µm PM0,1 – delci s premerom manjšim od 0,1 µm PTB – prezgodnji porod (angl. preterm birth) RR – razmerje tveganj (angl. risk ratio) SES – socio-ekonomski status

SZO – Svetovna zdravstvena organizacija (angl. World Health Organization)

1

UVOD

Onesnažen zrak je pereča svetovna problematika, ki najbolj prizadene države v razvoju v južni in Jugovzhodni Aziji, vendar so izpostavljena tudi gosto naseljena območja razvitega sveta. Svetovna zdravstvena organizacija (SZO) je leta 2016 ocenila, da letno zgolj za posledicami onesnaženja zraka z atmosferskimi delci, manjšimi od 2,5 µm (PM2.5), na svetovni ravni umre kar 4,2 milijona ljudi (1). Razporeditev onesnaženja s PM2.5 delci po svetovnih regijah po opredelitvi SZO, je prikazana na sliki 1. V oceni, ki so jo opravili na Nacionalnem inštitutu za javno zdravje (NIJZ) v 2019, so z matematičnim modelom ugotovil, da bi v Sloveniji zgolj ob zmanjšanju letnih koncentracij PM2.5 za 5 µg/m³ po različnih krajih preprečili med 41 (Nova Gorica) do 52 (Hrastnik) prezgodnjih smrti letno na 100.000 prebivalcev. Ocena je bila izvedena s pomočjo podatkov za obdobje 2016 – 2018 (2). Kronična izpostavljenost onesnaževalom ima dolgotrajen vpliv na razvoj bolezni ter njihovih zapletov, pri čemer so v ospredju bolezni dihal in obtočil. Naraščajoče število epidemioloških študij ugotavlja vzročno povezanost med povečanimi koncentracijami onesnaževal in neželenimi izidi v nosečnosti, vendar stopnja le-te, zaradi vpliva različnih dejavnikov, še ni povsem dokazana (1).

Slika 1: Povprečne letne koncentracije PM2.5 v zunanjem zraku po svetovnih regijah za leto 2016;

povzeto po SZO (3).

57 54 43 36 18

13

0 10 20 30 40 50 60

J Azija V Sredozemlje JV Azija z Oceanijo Afrika Evropa Amerike

koncentracija PM_2.5(µg/m³)

svetovna regija

2

1.1

Onesnaževala in njihovi fiziološki mehanizmi

Atmosferski delci s premerom med 2,5 do 10 µm, PM10 in delci, manjši od 2,5 µm, PM2.5

so običajno pretežno karbonatne, silikatne ali organske sestave. Nastanejo lahko naravno, na primer cvetni ali puščavski prah, ali antropogeno, kot produkt gorenja fosilnih goriv, še posebej v prometu in zaradi sezonskega ogrevanja gospodinjstev. Vpliv slednjega se še posebej izrazi ob sočasni temperaturni inverziji. V dihalih trdni zračni delci povzročajo oksidacijski stres ter posledično povečajo verjetnost nastanka in poslabšajo potek bolezni dihal kot so astma, kronična obstruktivna pljučna bolezen (KOPB) pa tudi akutnih virusnih in bakterijskih okužbe. Škodljivi vplivi delcev se razlikujejo, glede na njihovo kemijsko sestavo ter vsebnost toksičnih ali katalitičnih snovi (1, 2). Kot najbolj problematični se izpostavljajo aromatski ogljikovodiki in težke kovine. Kljub temu, da sama velikost ni univerzalno merilo, v splošnem velja, da so manjši delci sposobni prodreti globlje v dihala in zato nevarnejši. Zdrav migetalčni epitelij je, ob pomoči mukozne sluznice, sposoben zadržati večino vdihanih delcev večjih od 10 µm. Delci PM10 lahko dosežejo spodnje dele dihal ter poškodujejo alveole. Delci PM2.5 prehajajo membrane alveol in dosežejo sistemski krvni obtok ter posledično notranje organe in tkiva. Pri nosečnicah tako obstaja tudi možnost neposrednega vpliva na posteljico in zarodek. Za delce, manjše od 100 nm (PM0.1), bolje poznane kot/oziroma nanodelce, razen njihovih lastnih kemijskih lastnosti ter elektromagnetnega naboja, omejitev prehajanja praktično ni. Domneva se, da lahko že iz nosno-žrelne votline preko vohalnega živca dosežejo možgane. Njihovo delovanje in posledice dolgoročne akumulacije v telesu zaenkrat niso dobro preučene in opisane (2, 4, 5).

SZO je leta 2005 pripravila nabor smernic za najvišje priporočene koncentracije onesnaževal, tako na ravni letnega povprečja, kot tudi za nihanja med dnevni in urami. Za mejo letnega povprečja PM2.5 je postavila vrednost 10 μg/m³ in sicer na podlagi raziskave Pope in sod. 2002, ki v okviru Ameriškega združenja za rak, ki pri ljudeh izpostavljenimi koncentracijam nad to mejo, ugotavlja značilno povečano umrljivost. Meja za letno koncentracijo PM10 je postavljena na 20 μg/m³, kot obrazložitev so pri SZO navedli faktor 0,5 kot najpogostejše razmerje med PM2.5 in PM10 v državah v razvoju (6).

Dušikov dioksid (NO2) lahko nastaja naravno, na primer pri udarih strele, izbruhih vulkanov, kot produkt metabolizma bakterij ali kot produkt človekove dejavnosti, na primer pri motorjih z notranjim izgorevanjem, še posebej dizelskih, pa tudi termoelektrarnah ipd.

Vdihavanje zraka z visoko koncentracijo NO2 je lahko akutni sprožilec astme in drugih vnetnih bolezni dihal. Ker tudi pri izpostavljenosti temu onesnaževalu škodljive vplive lahko

3

pripišemo oksidacijskemu stresu, velja, da je lahko dolgoročna izpostavljenost eden od razlogov za nastanek in slabšanje razvoja vnetnih bolezni dihal in povečanje možnosti respiratornih infekcij (7, 8). SZO v smernicah za kakovost zunanjega zraka iz 2005 navaja pomanjkanje robustnih raziskav o posledicah dolgotrajne izpostavljenosti. Težavo predstavljajo tudi večja nihanja v koncentracijah v ozračju v primerjavi z delci. Omenijo pa podatke epidemiološke raziskav, ki povezuje večjo pojavnost bronhitisa pri otrocih z astmo ob višjih letnih koncentracijah NO2. Pri SZO so mejo letnega povprečja, 40 μg/m³ postavili na podlagi ogroženosti novorojenčkov nad to mejo zaradi težav z dihali (6).

Ogljikov oksid (CO) nastaja kot produkt nepopolnega gorenja ogljikovodikov. Njegov osrednji in najbolj znan učinek na človeka je ireverzibilna vezava na hem v hemoglobinu, kar ob izpostavljenosti koncentracijam 1600 ppm za čas dve uri vodi v hitro akutno zastrupitev in smrt zaradi notranje zadušitve (9). Dokazi o njegovi kronični toksičnosti nakazujejo možnost delovanja preko vezave na preostale koordinacijsko vezane Fe²⁺

katione. Ti so sestavni del različnih fizioloških sistemov, ko so mioglobin in nevroglobin v preskrbi mišic in možganov s kisikom ter signalnih poti dušikovega oksida ter prostaglandina, ki sta ključna za ustrezno delovanje mišic v ožilju. V metaboličnih poteh ga najdemo v različnih encimih, na primer citokromu C v mitohondrijih, pa tudi citokromu P450 v jetrih, ki med drugim sodeluje pri metabolizmu steroidnih spolnih hormonov in ksenobiotikov. Drug mogoč mehanizem dolgotrajne toksičnosti bi lahko potekal preko slabo poznanih fizioloških sistemov, ki naj bi bili modulirani z zelo nizkimi koncentracijami endogenega ogljikovega oksida in, kjer bi relativno nizke koncentracije v vdihanem zunanjem zraku presegle sprožitvene meje ter posledično porušile ravnovesje, vendar je vpliv slednjih zaradi pomanjkljivih znanstvenih dokazov o obstoju le-teh vprašljiv (10).

Ozon (O₃) nastane pri reakciji med običajno molekulo tripletnega kisika (³O2) in singletnim kisikom (¹O2). Slednji je običajno produkt ionizacije molekule O2 ali fotolize dušikovega dioksida (NO2). V Zemeljski atmosferi ga najdemo tako v stratosferi kot v troposferi. V stratosferi ima, nekje med 8 do 15 kilometrov nad površjem, ključno vlogo za kopensko življenje na Zemlji, saj absorbira velik delež sončnega ultravijoličnega B valovanja.

Prisotnost v troposferi je lahko posledica naravnega prehajanja iz stratosfere ali tam nastane, kot antropogeni produkt fotokemičnih reakcij hlapnih organskih spojin in dušikovih oksidov. Dolgotrajna izpostavljenost naj bi pripomogla k vnetjem dihalnih poti in posledično k nastanku ter poslabšanju kroničnih bolezni kot so astma, emfizem in KOPB, pri čemer predlagan mehanizem poteka preko aktivacije različnih imunskih celic in citokinov. Vnetje

4

se lahko nato iz dihal preseli na krvni obtok, in preko imunskega odziva vpliva na hemostazo in srčni ritem ter poveča možnost srčno-žilnih zapletov (11, 12). SZO v smernicah iz 2005 navaja, da obstoječe raziskave ne dajejo zadostnih znanstvenih dokazov o kroničnem vplivu na zdravje, da bi lahko postavili smernice za povprečne letne koncentracije (6).

1.2 Merjenje onesnaževal v zunanjem zraku

Vse večja osveščenost o škodljivem vplivu onesnaževal v zunanjem zraku ustvarja potrebo po učinkovitem in točnem zbiranju informacij o koncentracijah onesnaževal. Običajno se onesnaženost zraka določa iz vzorcev, pridobljenih na merilnih postajah. Vzorci trdnih delcev iz zraka so najprej ločeni s filtri ali cikloidnim ločevalnikom ter nadalje za potrebe kvantifikacije obdelani s količinskimi, gravimetričnimi ali fotometričnimi metodami. Za merjenje plinskih onesnaževal se najpogosteje uporabljajo spektrofotometrične metode, kot sta na primer kemiluminiscenca pri določanju NO2 ter absorpcijska spektroskopija pri O3. Meritve so lahko odvisne od tehnoloških omejitev merilnih naprav – analizatorjev, ter vremenskih interferenčnih dejavnikov med katerimi sta najpomembnejša temperatura in zračna vlaga (13, 14, 15).

Ker je točnost določanja koncentracij onesnaževal na določenem območju po običajnih metodah odvisna od gostote merilnih naprav ter robustnosti analizatorjev v različnih razmerah, so bile razvite nove metode, ki za dopolnjevanje podatkov iz merilnih postaj uporabljajo programsko modeliranje z matematično integracijo različnih vremenskih, topografskih ter satelitskih podatkov. Modeliranje tudi omogoča ustvarjanje širše slike onesnaženosti posameznih geografskih območij, proučevanje odnosa med širjenjem koncentracij onesnaževal (16). V grobem lahko sodobne modele razdelimo na disperzijske, ki proučujejo gibanje nereaktivnih snovi v ozračju, na primer žveplovega dioksida in fotokemične, ki poleg fizikalnih simulirajo tudi kemične procese v ozračju. Ti so uporabni tudi za proučevanje koncentracij reaktivnih snovi, kot so trdni atmosferski delci (PM) in ozon (17). Evropska agencija za okolje (EEA) navaja, da so modeli za oceno širjenja onesnaževal v ozračju, kljub relativno dobri sposobnosti umestitve koncentracij onesnaževal v čas in prostor, še vedno lahko podvrženi napakam ocen zaradi nepredvidljivih vremenskih vplivov in netočnih vhodnih podatkov ter slabo predvidevajo kratkotrajna povišanja koncentracij (18).

5

1.3 Fiziološke spremembe v nosečnosti in oksidacijski stres

Za obdobje nosečnosti se v telesu nosečnice, kot posledica vpliva hormonske komunikacije med materjo in plodom, ki ima čedalje večje potrebe po hranilih ter spremenjenemu delovanju imunskega sistema, spremeni biokemijsko ravnovesje. Tekom nosečnosti se materi poveča volumen krvi, kar sicer ublaži izgube pri porodu, vendar se posledično tudi zmanjša koncentracijo hemoglobina v krvi. Ob povečanem transportu železa k plodu to lahko pripomore h kronični anemiji. Nosečnost tudi dodatno obremeni delovanje dihal.

Zaradi razvijajočega zarodka se poveča potreba po kisiku, hkrati pa je zaradi povečevanja maternice pri dihanju otežena uporaba prepone, kar lahko vodi v nezadostno dihanje oziroma dispnejo. Zmanjša se tudi rezidualni volumen pljuč. Navedeni dejavniki tako poslabšajo morebitne že obstoječe bolezni dihal ter pripomorejo k povečanju možnosti za pojav hipoksije (5).

Nosečnost kot fiziološki in biokemijski proces sam po sebi povzroči povišano raven oksidacijskega stresa tako na sistemski kot lokalni ravni (posteljica). Osrednji vpliv imata stopnja tvorbe reaktivnih kisikovih zvrsti in aktivnost antioksidantov. Rejc in sod. v članku iz 2012 navajajo povezavo med oksidativnimi stresom matere in zastojem v fetalni rasti plodu, nizko porodno težo, pa tudi prezgodnjim porodom, spontanim splavom, hipertenzijo in inzulinsko rezistenco pri potomcu (19).

Kanadska kohortna študija Lavigne in sod.; 2018 je proučevala povezanost med prezgodnjim porodom, nizko porodno težo ter učinki PM2.5 delcev v zunanjem zraku glede na njihov oksidativni potencial. V raziskavi so delce PM2.5 zbrali s posebnimi filtri na merilnih mestih in jih nato »in vitro« inkubirali z umetnim približkov tekočine v dihalnem traktu pri 37 ºC štiri ure. Tekočina je vsebovala tudi raztopljena fiziološka antioksidanta glutation in askorbinsko kislino. Kot enoto oksidativnega potenciala so določili sposobnost raztopljenega PM2.5 s koncentracijo 100 µg/mL, da inaktivira delež standardne raztopine antioksidantov v enotah odstotkih inaktiviranega glutationa oziroma askorbinske kisline na µg PM2.5.Nato so z regresijskim modelom skušali pojasniti vpliv oksidativne sposobnosti delcev na prezgodnji porod ter nizko porodno težo. Kljub nekoliko nejasnim končnim absolutnim ocenam oksidativnega potenciala zaključki nakazujejo na večjo povezavo med koncentracijami bolj oksidativnih PM2.5 delcev in obeti za neželena izida. Ti naj bi se najbolj značilno začeli izražati pri koncentracijah večjih od 10 µg/m³. Pri študiji je potrebno poudariti, da je upoštevala širok spekter morebitnih interferenčnih dejavnikov, poleg

6

materine starosti in socio-ekonomskega statusa tudi izpostavljenost cigaretnemu dimu, prisotnost pridruženih bolezni, zapletov v nosečnosti, itd. (20).

1.4 Povezanost onesnaževal v zraku in neželenih izidov v nosečnosti

Nizka porodna teža in prezgodnji porod sodita med vodilne vzroke za umrljivost in obolevnost novorojenčkov. Vzroki zanju so raznoliki, pri čemer se novejše epidemiološke raziskave čedalje bolj osredotočajo tudi na prenatalno izpostavljenost onesnaževalom v zunanjem zraku (21).

Nizka porodna teža (LBW) je opredeljena kot masa novorojenčka ob rojstvu, manjša od 2500 gramov. Lahko je posledica prezgodnjega poroda, zastoj plodove rasti v maternici ali kombinacija obojega. Za novorojenčke z nizko porodno težo se umrljivost drastično poviša.

SZO navaja, da je nizka porodna teža povezana s kar 60 do 80 % neonatalnimi smrtmi. Prav tako naj bi povečevala verjetnost kasnejših dolgoročnih zdravstvenih težav, kot na primer sladkorno bolezen in srčno-žilne bolezni. Pri SZO opozarjajo, da je svetovna prevalenca nizke porodne teže 15,5 %, kar letno nanese 20 milijonov rojstev, neenakomerno porazdeljena glede na razvitost držav, kar nakazuje močan vpliv življenjskega standarda ter dostopnosti nosečnic do zdravstvenih storitev (21). Vzroki za nizko porodno težo so različni.

Dejavnike tveganja lahko razdelimo kot fiziološke ter vplive navad ter psihosocialnih značilnosti nosečnice. Williams in sod., 2000 kot prve štejejo genetska nagnjenja, zelo nizko (< 18 let) ali visoko (> 35 let) materino starost in zgodovino poteka rojstev ter okužbe. Kot druge pa slabo socio-ekonomsko stanje, psihološki stres, materino izobrazbo, prehranjevalne navade ter izpostavljenost toksičnim snovem predvsem kot kajenje in redno uživanju večjih količin alkohola (22). Dejavnik tveganja naj bi predstavljala tudi izpostavljenost onesnaženemu zraku (5, 23). Obsežna metaanaliza Dadvanda in sod., 2013 je preučevala podatke treh milijonov rojstev iz 9 držav z različnih celin. Ugotovili so, da v povprečju povečanje koncentracij PM10 za 10 µg/m³ zniža porodno težo novorojenčka za 8,9 g.

Metaregresijski model so prilagodili glede na SES, starost matere, kajenje, predhodno nosečnost in spol otroka. (23).

Prezgodnji porod je rojstvo novorojenčka pred 37. tednom gestacijske starosti. Predstavlja najpomembnejši razlog za smrt otrok pred petim letom (SZO) (21). Povečal naj bi tudi možnosti cerebralne paralize in zaostalosti v kognitivnem in zaznavnem razvoju. V

7

strokovni literaturi najdemo tudi izraz »zelo prezgoden porod«, ki zajema rojstva pred 32.

tednom. Na povečanje možnosti za predčasen porod vplivajo, podobno kot pri nizki porodni teži, gentski ter fiziološki dejavniki kot so materina starost, potek predhodnih porodov, kronične bolezni in zapleti v nosečnosti ter življenjskemu slogu matere, kot so prehranjevalne navade in posledično indeks telesne mase (ITM), izpostavljenost fizičnemu in psihološkemu stresu, kronična izpostavljenost cigaretnemu dimu ter alkoholizem matere (24). Na akutno sprožitev prezgodnjega poroda lahko vplivajo krvavitve matere, ishemija posteljice, stres ter bakterijske okužbe spolovil in rodil (22). Center za nadzor in preprečevanje bolezni v ZDA navaja, da obstajajo velike razlike v pojavnosti prezgodnjega poroda glede na raso. Ta naj bi bila za približno polovico višja pri afroameričanih (14,4 %), kot belcih (9,3 %) in latinoameričanih (10,0 %), kar bi lahko pojasnili z vplivom genetskih ali socio-ekonomskih dejavnikov (25).

1.5 Regresijski modeli v epidemiologiji

Regresijski model je statistično orodje, ki raziskovalcem omogoča pojasniti povezanost med izpostavljenostjo proučevanim subjektov izbranemu dejavniku tveganja in zdravstvenega izida. Regresijske modele je mogoče prilagoditi za eno ali več prilagoditvenih spremenljivk.

Najpogostejša vrsta regresijskega modela za kohortne študije ter študije primerov in kontrol, kjer je izid opredeljen binarno, je logistični regresijski model. Temelji na linearni odvisnosti naravnega logaritma obetov za izid in vrednosti izbranega dejavnika, ki jo lahko dodatno uravnotežimo z upoštevanjem prilagoditvenih spremenljivk. Za proučevanje izidov, kjer je čas izpostavljenosti bistvenega pomena, na primer prospektivnih kohortnih študijah ali kliničnih raziskavah, se lahko po Kaplan – Meier-jevi metodi določi porazdelitev časa do izbranega izida, znana tudi kot krivulja preživetja. Najbolj uporabljen v medicinskih raziskavah je Cox-ov regresijski model. Njegova prednost je, da lahko razmerje ogroženosti (HR) prilagodimo za ostale spremenljivke, ki lahko pomembno vplivajo na izid. Alternativo Cox-ovemu modelu predstavlja Poisson-ov regresijski model, ki razdeli čas izpostavljenosti na krajša obdobja s predpostavljeno konstantno ogroženostjo. Njegova poglavitna prednost je kumulativna ocena izpostavljenosti. Omogoča neposredno določitev krivulje preživetja ter relativnega tveganja (RR) (26, 27).

8

1.6 Izsledki dosedanjih metaanaliz

Obstoječe metaanalize poročajo o značilnih vplivih povečanja onesnaževal tako za interkvartilni razmik (IQR), kot spremembo za 10 µg/m³, vendar ne uspejo pojasniti heterogenosti med ocenami učinka različnih zajetih raziskav. Kot mogoče vzroke navajajo tip raziskave, območje preučevanja, kriterije za izbrano populacijo, kemijsko strukturo delcev ter moteči dejavniki tveganja, posebej omenjene socio- ekonomski status (SES), izpostavljenost drugim virom onesnaženja in zdravstveno stanje nosečnic (22, 28-33). Li in sod. 2017 poročajo manjše intervale zaupanja ter heterogenost pri uporabi IQR v primerjavi s 10 µg/m³. Vzrok tega bi lahko bil, kot navajajo večji vpliv višjih povprečnih koncentracij onesnaževal, kot pa njihovega povišanja za posamična obdobja (23). Dadvand in sodelavci so v obsežni metaanalizi iz 2013 z uporabo enovariančne metaregresije ugotovili, da upoštevanje zgolj prilagoditev razmerij obetov za SES zniža rezidualno heterogenost. Kot delni vzrok heterogenosti navajajo tudi različne mediane povprečnih vrednosti koncentracij onesnaževal PM2.5 ter PM10 ter njuno, razmerje, kar bi nakazovalo variance med geografskimi regijami. Kot druge morebitne vzroke navajajo slabo primerljive zasnove različnih raziskav (33). Chen in sod., 2014 v metaanalizi za izboljšanje prihodnjih metaanaliz predlagajo uporabo NOS ocenjevalne lestvice za določitev kvalitete raziskav (32). Klepac in sod., 2018, ugotavljajo značilen vpliv povišanih koncentracij ozona in trdih delcev v zunanjem zraku na pojav prezgodnjega poroda, pri čemer opozarjajo na vpliv ostalih dejavnikov tako na prezgodnji porod kot nizko porodno težo (34). Kratek pregled značilnosti posameznih metaanaliz je predstavljen v preglednici I.

9

Preglednica I: Kratek pregled metaanaliz na izbrano tematiko.

Prvi avtor in leto objave

izidi onesnaževala N upoštevani trimestri

program za metaanalizo

vrsta modela

ocenjevanje kvalitete raziskav Sapkota in

sod. 2012 (35) PTB, LBW

PM10, PM2.5 22 da Stata 10.0 naključni učinki

/ Stieb in sod.

2012 (28)

PTB, BW

NO2, SO2, O3, CO, PM10, PM2.5

62 da Stata 10.1 naključni učinki

lastna metoda Dadvand in

sod. 2013 (33)

tLBW, tBW

PM10, PM2.5 * da R naključni

učinki / Lamichhane in

sod. 2015 (30) PTB, BW

PM10, PM2.5 44 da Stata 13.0 naključni učinki

Standardna opazovalna lista prilagojena po Downs in Black 1998 Zhu in sod.

2015 (36)

PTB, LBW, BW

PM2.5 25 da Stata 11.0 naključni

učinki /

Sun in sod.

2015 (29)

PTB PM2.5 18 da R naključni

učinki

NOS Sun in sod.

2016 (37)

LBW, BW

PM2.5 32 da R naključni

učinki

NOS Li in sod.

2017 (38)

PTB, tLBW

PM2.5 23 da Review

Manager 5.2

naključni učinki

NOS Klepac in sod.

2018 (34)

PTB, LBW, BW

NO2, O3, CO, PM10, PM2.5

48 da Review

Manager 5.3

naključni učinki

NOS

Legenda: N – število zajetih izvornih raziskav; PTB – prezgodnji porod; (L)BW – (nizka) porodna teža; t(L)BW - (nizka) porodna teža med 37. in 41. tednom nosečnosti; NOS – Newcastle - Ottawa lestvica; PM10 – delci manjši od 10 µm; PM2,5 – delci manjši od 2,5 µm ; NO2 – dušikov dioksid; SO2 – žveplov dioksid; CO – ogljikov oksid; O3 – ozon; * - gre za obsežno izvorno študijo, ki je hkrati tudi metaanaliza

10

NAMEN DELA

Namen raziskovalnega dela je narediti sistematični pregled z metaanalizo iz obstoječe baze podatkov v raziskavi Klepac s sod. 2018 z dodanimi novejšimi raziskavami ter razviti metaregresijski model, ki bo omogočal objektivno primerjavo raziskav, ki proučujejo vpliv onesnaževal v zunanjem zraku na izbrane izide v nosečnosti.

Cilji raziskave so:

- sistematično proučiti najnovejše raziskave o vplivu onesnaževal v zunanjem zraku na prezgodnji porod in porodno težo;

- izvesti metaanalizo ocen učinkov zajetih raziskav z medsebojno primerjavo skupin glede na različno metodologijo ocen izpostavljenosti nosečnic onesnaževalom v zunanjem zraku;

- oceniti kakovost zasnove vključenih raziskav z vprašalnikom NOS;

- z uporabo metaregresije ovrednotiti sočasne spremenljivke ter zasnovati modele, ki bi pojasnili visoko heterogenost med ocenami učinkov vključenih raziskav.

Raziskovalna vprašanja so:

1. kako povečane koncentracije izbranih onesnaževal v zunanjem zraku vplivajo na izbrane izide v nosečnosti v posameznih trimestrih in celotni nosečnosti?

2. kako metoda ocene izpostavljenosti vpliva na povezanost med posameznim onesnaževalom v zunanjem zraku in izidom v nosečnosti?

3. primerjava metaanalize v programih Review Manager 5.4.1 in STATA 16.0.

4. kateri dejavniki, ki jih je mogoče vključiti v metaregresijski model, pomembno vplivajo na heterogenost med rezultati izvornih raziskav?

11

METODE

Metaanaliza je statistična analiza, v kateri združujemo rezultate več že izvedenih in med seboj primerljivih, sistematično zbranih znanstvenih raziskav. Cilj je dobiti objektivnejšo in natančnejšo oceno učinka vplivov določenih dejavnikov na izbrane izide. Postopek sestoji iz treh stopenj:

- sistematični (metodološki) pregled literature – celotni zajem, - selekcija pridobljenih izvornih raziskav – zagotoviti ustreznost, - oceniti primerljivost rezultatov pridobljenih raziskav.

Sistematični pregled je bil registriran v podatkovni bazi PROSPERO (angl. International Prospective Register of Systematic Reviews).

1.7 Pristop k iskalnemu profilu

Prvi korak pri našem raziskovalnem delu je bila zasnova iskalnega niza v bibliografski bazi PubMed, pri čemer smo kot osnovo upoštevali iskalni profil specialistične naloge Klepac (39), ki smo ga morali prilagoditi na posodobitev PubMed-ovega iskalnika. Iskanje in selekcija raziskav je potekala za časovno obdobje objav od vključno 7. 11. 2017 do dneva iskanja, 21. 2. 2020 z naslednjim iskalnim profilom:

("birth outcome*"[Title/Abstract] OR "pregnancy outcome*"[Title/Abstract] OR "birth weight"[Title/Abstract] OR "low birth weight"[Title/Abstract] OR "preterm birth"[Title/Abstract] OR "preterm delivery"[Title/Abstract] OR "premature birth"[Title/Abstract] OR prematurity[Title/Abstract] OR BW[Title/Abstract] OR LBW[Title/Abstract] OR PTB[Title/Abstract] OR PTD[Title/Abstract]) AND ("air pollution"[Title/Abstract] OR "ambient air pollution"[Title/Abstract] OR "outdoor air pollution"[Title/Abstract] OR "air pollutant*"[Title/Abstract] OR "particulate matter"[Title/Abstract] OR "fine particulate matter"[Title/Abstract] OR "fine particulate matter constituent*"[Title/Abstract] OR "fine particulate matter component*"[Title/Abstract] OR "fine particulate matter composition"[Title/Abstract] OR

"ultrafine particles"[Title/Abstract] OR "nitrogen dioxide"[Title/Abstract] OR "carbon monoxide"[Title/Abstract] OR ozone[Title/Abstract] OR PM[Title/Abstract] OR PM10[Title/Abstract] OR PM2.5[Title/Abstract] OR "PM2.5 constituent*"[Title/Abstract]

12

OR "PM2.5 component*"[Title/Abstract] OR "PM2.5 composition"[Title/Abstract] OR UFP[Title/Abstract] OR NO2[Title/Abstract] OR CO[Title/Abstract] OR O3[Title/Abstract])

Uporabili smo sledeče filtre: angleški jezik, iskanje po naslovu/povzetku in proučevanje ljudi.

1.8 Vključitveni kriteriji

Za izbiro člankov z raziskavami smo uporabili naslednje vključitvene kriterije:

- izvirna epidemiološka raziskava;

- onesnaženje se nanaša na zunanji zrak;

- (vsaj eno) proučevano onesnaževalo: PM10, PM2.5, NO2, CO, O3 ; - (vsaj en) opazovan (neželen izid) v nosečnosti: PTB, LBW ter BW;

- rezultati so zapisani v kvantitativni obliki za par posameznega onesnaževala in izid;

- rezultati so pridobljeni s pomočjo linearne ali logistične regresije, pri čemer so primerjane nosečnice iz spodnjega in zgornjega kvartila koncentracij onesnaženosti ali glede na absolutno vrednost razlike koncentracij;

- časovno okno proučevane izpostavljenosti: posamični trimestri in/ali celotna nosečnost.

1.9 Pridobivanje in razvrščanje podatkov

Iz ustreznih člankov smo v dokument programa Microsoft Excel 2016 vpisovali podatke o vrsti raziskav, in sicer:

- prvi naveden avtor z letnico (za identifikacijo članka), - vrsto oziroma zasnovo raziskave,

- preučevano območje, čas trajanja raziskave,

- število nosečnic, katerih podatki so bili uporabljeni v statistični analizi, - koncentracijo onesnaževala in njegovo distribucijo in

- izbrani izid pri porodu in njegovo merilo ocene učinka.

13

Pri ocenah učinka s 95% intervalom zaupanja smo za pri posamičnih raziskavah vzeli tisto, ki proučuje vpliv enega onesnaževala na en izid. Izpisana je bila ocena učinka z največ upoštevanih prilagoditvenih dejavnikov. V članku avtorja Padule in sod. iz leta 2019 so bile ocene učinka podane za vsako raso posebej (40). V bazo podatkov smo vključili zgolj podatke za belo raso, ki je bila številčno najbolj zastopana. V preglednico smo tudi kopirali podrobnosti o vključitvenih kriterijih za proučevana rojstva prilagoditvenih dejavnikih za ocene učinkov. Podatke smo nato združili s podatki pridobljenimi pri specialistični nalogi Klepac (39).

1.10 Podajanje in združevanje rezultatov vključenih raziskav

V izbranih epidemioloških raziskavah se posamezne nosečnice oziroma rojstva primerjajo glede na razlike v izpostavljenosti koncentracijam onesnaževal v določenem časovnem obdobju. Pri izidih PTB in LBW je za opredelitev vpliva onesnaževal najpogosteje uporabljen logistični ali linearni regresijski model. Ker na izide v nosečnosti poleg zunanjih raziskav vpliva tudi veliko ostalih dejavnikov, so v regresijskih modelih uporabili moduliranje z različnimi prilagoditvenimi dejavniki, kot so materina starost, socio- ekonomski status (podrobno opisane v poglavju 3.8.1)

Pri prvem so rezultati podani v obliki razmerja obetov (OR) ali relativnem tveganjih (RR).

Pri uporabi linearne regresije gre v izbranih raziskavah za uporabo Cox-ovega proporcionalnega modela ogroženosti. Ta temelji na analizi preživetja s predpostavljeno konstantno ogroženostjo. Rezultati so podani v obliki razmerja ogroženosti (HR). Za določanje vplivov na razlike v porodni teži se uporablja linearna regresija, rezultat pa zapiše kot β, ki predstavlja absolutno razliko v masi primerjanih novorojenčkov v gramih. β je v primeru, da onesnaževalo povzroča nizko porodno težo, negativna vrednost. Ker je zapis rezultatov v raziskavah različen ter imajo zapisane enote lahko različne pomene, namene ter navsezadnje tudi enačbe je smiselno raziskati, kako bi lahko rezultate v metaanalizi poenotili.

1.10.2 Razlike med zapisi ocen učinkov

Raziskave običajno oceno učinka onesnaževala (OR, RR, HR ali β) podajo kot preračunano vrednost glede na spremembo koncentracij izbranega onesnaževala za interkvartilni razmik (IQR) ali 10µg/m³. Ker so koncentracije onesnaževal ter njihovih nihanj precej razlikujejo,

14

je smiselno rezultate poenotiti na standardno enoto, v našem primeru je to sprememba za 10 µg/m³.

Enačbi za preračunavanje sta sledeči (40):

(10µg/m3) = OR(IQR)^10⋅𝑓

in

β(10µg/m3) =β(IQR) ⋅ 10 𝑓

kjer je 𝑓 = 𝐼𝑄𝑅 ⋅ 1,5

Raziskave bi lahko tudi upoštevale intertercilni ali interkvantilni razmik. V teh primerih bi obveljala zgornja enačba z spremenjeno vrednostjo f:

𝑓 = 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑡𝑒𝑟𝑐𝑖𝑙𝑛𝑖 𝑟𝑎𝑧𝑚𝑖𝑘 ⋅ 2 𝑓 = 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑘𝑣𝑖𝑛𝑡𝑖𝑙𝑛𝑖 𝑟𝑎𝑧𝑚𝑖𝑘 ⋅ 1,33

Če upoštevamo da, da so verjetnosti dogodkov zelo nizke, kar pri ocenah učinka onesnaženega zraka velja, lahko naredimo sledeče izpeljave:

 Pretvorbo RR v OR (41):

če velja:

𝑅𝑅 = ^𝜋1

𝜋0 IN 𝜋1; 𝜋0 ≈ 0%

ter lahko enačbo za razmerje obetov preoblikujemo:

𝑂𝑅 =Ω1

Ω0= 𝜋1/(1 − 𝜋1)

𝜋0/(1 − 𝜋0)= 𝑅𝑅1 − 𝜋1 1 − 𝜋0

potem velja tudi:

𝑂𝑅 = 𝑅𝑅1 − 𝜋1

1 − 𝜋0≈ 𝑅𝑅1

1= 𝑅𝑅

15

 Pretvorba HR v RR (27):

Pri HR je pri pretvarjanju potrebno upoštevati, da je zasnovana na funkciji analize preživetja.

Na prvi pogled se sicer ponudi očitna izpeljava:

𝐻𝑅 = 𝜆1(𝑡, 𝑥1)

𝜆2 (𝑡, 𝑦2)≈ 𝜋1

𝜋0= 𝑅𝑅

ki pa je uporabna le, če so vrednosti x res dovolj majhne, da velja: 𝑒^−𝑥 ≈ 1 − 𝑥

HR lahko enačimo z RR ter posledično OR zgolj v izjemnih primerih, ko so verjetnosti dogodkov zelo majhne, proučevan čas izpostavljenosti subjektov pa podoben (26). V primeru dveh študij s tem zapisom rezultatov, Yuan s sod. 2020 (42) ter Wang s sod. 2018 (43) našteto velja, zato ju lahko vključimo. Raziskavi sta tudi zasnovani s Cox-ovim proporcionalnim modelom .

1.11 Ocena kakovosti posameznih izvornih raziskav

Ocenjevanje zasnove nerandomiziranih študij predstavlja izziv vsake metaanalize. Za pridobitev informacije o njihovi kvaliteti in reprezentativnosti, smo uporabili metodologijo uveljavljeno Newcastle-Ottawa lestvico (ang. kratica - NOS), s katero je mogoče oceniti, pa tudi medsebojno primerjati kohortne študije in študije tipa primer-kontrola. Lestvica je bila razvita, da pomaga ocenjevati kvaliteto izvornih raziskav v metaanalizah. Zajema tri širše teme: izbiro proučevanjih skupin, njihovo medsebojno primerljivost in ugotovitve glede izpostavljenosti (študije primerov in kontrol) ter določanje pojavnosti izidov (kohortne študije). Ta ocenjevalca preko priročnika vodi po stopnjah, kjer se ta glede podatkov v metodologiji posamezne študije odloči za ponujeno možnost ter študijo glede na navodila priročnika točkuje z zvezdicami. Pri vsakem poglavju lahko ocenjevalec raziskavi dodeli tri zvezdice. Za dobro raziskavo šteje raziskava, ki pri vsaki temi osvoji dve od treh možnih zvezdic. Najmanjše število zvezdic, ki še zmeraj potrjuje kvalitetno raziskavo, je tako vsaj šest. (44).

1.12 Primerjava metod določanja izpostavljenosti onesnaževalom v zunanjem zraku

Avtorji v svojih študijah uporabljajo različne metode oziroma kombinacijo metod za oceno izpostavljenosti subjekta – nosečnice. Izhodišče pri vseh je, da povežejo naslov, kjer

16

nosečnica živi s čimbolj natančnimi podatki o koncentracijah različnih onesnaževal za to območje. Večina študij se pri tem zanaša na podatke iz monitoringa kakovosti zunanjega zraka na stalnih merilnih mestih.

Raziskave s poenostavljeno metodologijo preprosto povežejo naslov bivanja nosečnice z najbližjim merilnim mestom. Prednost metode je enostavnost pridobivanja podatkov, zaradi rutinskega zbiranja. Metoda je primerna predvsem za raziskave, ki proučujejo manjša, geografsko enovita območja z zadostno gostoto merilnih mest. Raziskave s takšno metodologijo smo označili s kratico “MS”. Raziskave, ki proučujejo celotne regije oziroma province, potrebujejo zaradi razpršenosti naslovov bivališč drugačen pristop. Najpogostejši je takšen, da uporabijo modelirni sistem za oceno širjenja onesnaževal, kjer podatke merilnih mest uporabijo za validacijo modelirnega sistema. V modelirnem sistemu je potrebno opredeliti ustrezno prostorsko in časovno ločljivost. Med 14 študijami, ki smo jih dodali k raziskovalnemu delu sta najpogosteje uporabljeni prostorski ločljivosti 100 × 100 m² in 1 × 1 km². Nekatere študije so za oceno širjenja onesnaževal na območju opazovanja uporabile kompleksne modele, ki so vključevali meteorološke podatke, emisijske topografske in satelitske podatke. Te raziskave so označene s kratico “MA”. Prednost metod tega tipa je predvsem v količini zajetih informacij, ki omogočajo natančnejšo oceno dejanske izpostavljenosti onesnaževalom v zunanjem zraku na geografsko širšem območju (34).

1.13 Metaanaliza v programu Review Manager

V programu Review manager 5.4.1 smo izbrali model naključnih učinkov (ang. »random effect model«). V program so bili vneseni podatki o ocenah učinkov s pripadajočimi standardnimi napakami, program pa nato na podlagi slednje z metodo generične inverzne variance posamičnim ocenam učinkov pripiše relativno »težo«. Pri ocenah učinkov na prezgodni porod in nizko porodno težo smo zaradi želje po naravnem porazdeljevanju podatkov vpisovali logaritemske vrednosti razmerij obetov ter njihovih standardnih napak.

Za preglednejšo oceno smo rezultate predstavili v obliki grafov podobnih drevesnim diagramom, najprej za vsako kombinacijo onesnaževalo – izid po posamičnem časovnem obdobju ter nato še kot primerjava onesnaževal glede na celotno nosečnost, pri čemer so skupne ocene učinkov pri vseh diagramih za obe skupini metod ocene izpostavljenosti ločeni.

17

1.14 Primerjava značilnosti prilagoditvenih dejavnikov regresijskih modelov ter lastnosti vključenih raziskav

1.14.1 Prilagoditveni dejavniki, vključeni v regresijske modele posameznih izvornih raziskav

Po pregledu osnove 14 novejših raziskav, smo se odločil za razvrstitev celotnega nabora (121 raziskav) glede na dejavnike, s katerimi so avtorji prilagodili rezultate regresije. To smo naredili tako, da smo v tabeli Microsoft Excel 2016 za izbrane kriterije dodeljevali binarno oznako, pri čemer oznaka 1 pomeni - raziskava upošteva dejavnik in oznaka 0 pomeni - raziskava ga ne upošteva. Za dodelitev oznake 1 je zadoščal že eden naveden dejavnik. Spremenljivke s kriteriji so:

- Materina starost.

- Gestacijska starost otroka ob rojstvu.

- Predhodna nosečnost: Tukaj obstajata dva angleška izraza: »parity« in

»gravidity«. Prvi nam pove število nosečnosti, ki so trajale vsaj 20 tednov, drugi pa število nosečnosti ne glede na čas in končni izid. Upoštevana sta bila oba.

- Spol novorojenčka.

- Socio-ekonomski status: zajema karkoli povezanega z izobrazbo ali dohodki matere ali njenega gospodinjstva. Takšni primeri so: izobrazba matere, delovno mesto, dohodek, plačila zavarovanja ipd.

- Vremenski vplivi: temperatura zraka ali relativna vlaga zraka.

- Pridružene kronične bolezni oziroma »komorbidnostni« dejavniki matere, ki izvirajo iz časa pred zanositvijo oziroma z njo niso povezani, kot so sladkorna bolezen, hipertenzija, astma, kronična obstruktivna pljučna bolezen ipd.

- Zdravstveni zapleti v nosečnosti, na primer preeklampsija oziroma gestacijska hipertenzija in nosečniški (gestacijski) diabetes.

- Letni čas: ta dejavnik smo opredelili zelo široko. Upoštevali smo tako delitev na letno-zimsko obdobje, obdobje letnih časov ali delitev po mesecih. Kot zadostna je bila tudi omemba časa spočetja ali rojstva.

- Indeks telesne mase ali višina matere.

- Izpostavljenost kajenju: Šteli smo tako aktivno kot pasivno izpostavljenost kajenju/tobaku.

18

- Ostali škodljivi dejavniki: vsaj en katerikoli zunanji ali genetski rizičen dejavnik na primer: drugi viri onesnaženja, genetska nagnjenja.

- Leto rojstva: podatek pomemben le za študije z raziskovalnim obdobjem več kot eno leto.

1.14.2 Dejavniki, ki opredeljujejo razlike med lastnostmi posameznih izvornih raziskav

Na samo oceno učinka lahko imajo vpliv tudi kriteriji za izbor preučevane populacije, v našem primeru nosečnic in novorojenčkov. Gre za določene spodnje ali zgornje meje, znotraj katerih so proučevana rojstva. Najpogostejše kriterije smo razčlenili na naslednje podskupine:

 spodnja meja gestacijske novorojenčka starosti ob porodu v tednih: < 20, 21 - 25, 26 - 30, 31 - 36, ≥ 37, ni podatka,

 najmanjša porodna teža v gramih: ≤ 400; 500; 750; 1000,

 največja porodna teža v gramih: 4000; 4500; 5000; ≥ 5500,

 najvišja starost matere v letih: < 35; ≥ 35.

Kot obsežno poročajo pregledane metaanalize (28,30,31), bi lahko na rezultate in njihovo heterogenost posredno vplivale tudi lastnosti raziskav vezane na metodologijo in geografske posebnosti proučevanih območij. Pod metodologijo smo uvrstili način ocene izpostavljenosti nosečnic onesnaženemu zraku, ki smo ga v grobem razdelili na MS in MA. Pomembna bi lahko tudi bila tip raziskave (prospektivna kohorta, retrospetkivna kohortna ter študija primerov in kontrol) in sama kvaliteta zasnove, ki smo jo določali z NOS metodologijo. Pod geografske posebnosti pa svetovno regijo raziskave in položaj povprečne koncentracije onesnaževala glede na smernice Svetovne zdravstvene organizacije (SZO) in Evropske komisije (EC). Podskupine so tako:

 metoda ocene izpostavljenosti: MS ali MA,

 NOS ocena: ≤ 7 ali ≥ 8,

 zasnova raziskave: prospektivna kohortna, retrospektivna kohortna, študija primerov in kontrol,

 svetovna regija: Evropa, Severna Amerika, Jugovzhodna Azija, ostalo,

 povprečna koncentracija onesnaževala glede na smernice SZO (20 µg/m³ za PM10, 10 µg/m³ za PM2.5 ter 40 µg/m³ za NO2): 0 (pod mejo), 1 (nad mejo),

19

 povprečna koncentracija onesnaževala glede na smernice Evropske komisije (40 µg/m³ za PM10, 25 µg/m³ za PM2.5 ter 40 µg/m³ za NO2): 0 (pod mejo), 1 (nad mejo).

1.15 Metaanaliza in razvoj modela v programu STATA 16.0

Za primerjavo z rezultati iz programa Review Manager 5.4.1, smo uporabili podatke onesnaževal PM10, PM2.5 ter NO2 še v metaanalizi v programu STATA 16.0. Ta onesnaževala so bila v raziskavah najbolj zastopana in kot je tudi razvidno iz rezultatov RM, imajo ti najmanjše standardne napake in posledično večjo težo. Za primerljivost modela naključnih učinkov v RM, je bil tukaj uporabljeni der Simon Laird-ov model, ki je zgolj nadgradnja prvega. Delo v programu smo razdelili na tri stopnje:

1. Metaanaliza raziskav za posamično obdobje izpostavljenosti z uporabo Der Simond Lairdovo modela, ki temelji na naključnih učinkih (54).

2. Ocena spremenljivk – prilagoditvenih dejavnikov, na katere so rezultati raziskav prilagojeni.

3. Postavitev zasnov metaregresijskega modela.

Načrt za metodologijo modeliranja je:

- profiliranje pogojno ključnih spremenljivk z analizo podskupin - postopna gradnja modela:

 iskanje osnovne spremenljivke, ki pojasni največji del heterogenosti; indikator – R² test,

 postopno dodajanje drugih spremenljivk, ki hkrati povečajo pojasnjeno heterogenost ne znižajo statistične značilnosti modela (ne zvišajo p-vrednosti nad 0,05),

 povezava skupnih značilnosti modelov glede na onesnaževalo in izid v nosečnosti.

- primerjava podobnosti različnih modelov glede na izide in onesnaževala.