2 型糖尿病の発生率と関連した環境および職業上の騒音暴露

研究科目

9 つのスカンジナビア人コホートが研究のサンプリング フレームを構成します。 ストックホルム郡では 4 つのコホートが募集されました: [ストックホルム糖尿病予防プログラム (SDPP)、60 歳の男女 (Sixty)、双子登録 (SALT)、およびクングスホルメンにおける老化とケアに関するスウェーデン国立研究 (SNAC-K)]合計22,500人以上の参加者がいます。 マルメの食事とがん (MDC) 研究では、マルメ市に住む 28,098 人の男女が参加しました。 デンマークの食事がんと健康 (DCH) コホートには、コペンハーゲンまたはオーフス都市圏から 57,053 人の被験者が登録されました。 スウェーデンのマンモグラフィー コホート (SMC) は、ウプサラ地域に住む 13,680 人の女性を募集しました。 デンマーク看護師コホート (DNC) には、デンマーク全土からの 28,731 人の女性看護師が含まれていました。 デンマーク国民健康調査 (DNHS) には、デンマーク全土で無作為に抽出された 177,639 人が含まれていました。 全体として、登録は 16 歳から 99 歳に集中しており、1992 年から 2013 年に発生しました。 研究対象者は、募集時にライフスタイル要因、健康状態、社会経済的特徴に関するアンケートに回答しました。

暴露評価

交通騒音: 交通騒音の曝露は、十分に検証されたモデルに基づいて評価されます。 道路交通と鉄道騒音は、Nordic Prediction Method またはこのメソッドの更新版を使用してモデル化されます。 道路交通騒音の場合、入力変数にはジオコード、地形と建物によるスクリーニング、年間平均日交通量、軽交通量/重量交通量の分布、移動速度、すべての主要道路リンクの道路タイプに関する情報が含まれます。 鉄道騒音は、すべての鉄道線路の周囲 1000 m のバッファ内のすべての住所に対して計算されます。 入力変数には、ジオコード、地形と建物によるスクリーニング、期間ごとの平均列車数 (昼/夕方/夜)、列車の種類、旅行速度が含まれます。 さらに、トラムや地下鉄がある都市では、これらも計算に含まれます。 航空機騒音は、地方自治体または国の当局から入手した騒音マップを使用して推定されます。

詳細な騒音評価は 5 年または 10 年ごとに実施され、推定値の間の各年の騒音レベルは線形補間またはその他の近似方法に基づいて計算されます。 各参加者について、追跡調査中の各交通騒音源からの時間加重平均騒音暴露が、対象者が住んでいたすべての住所を考慮し、各住所での居住期間を考慮して計算されます。 さらに、複数の交通騒音源への複合曝露も推定されます。

大気汚染: 大気汚染のレベルは、検証済みの高解像度分散モデルを使用して、9 つのコホートの被験者の研究期間中のすべての居住地で推定されます (1)。 大気汚染への曝露は、空気力学的直径が 2.5 μm までの粒子状物質 (PM2.5) によって表されます。これは、局所的および長距離輸送の両方の影響を受けます。また、二酸化窒素 (NO2) によって主に次のような局所的な排出が反映されます。道路交通。 評価による年間の大気汚染レベルの内挿と、個々の時間加重暴露量の計算は、輸送騒音と同様の方法論を使用して行われます。

職業暴露: これは、調査対象者の職業と職業暴露マトリックス (JEM) からの情報を組み合わせたものに基づいて、騒音と燃焼粒子に焦点を当てています。 職業騒音暴露は、スウェーデンで開発された JEM に基づいて推定されます。 JEM は職業上の測定に基づいており、5 つのばく露クラスにおける毎日 8 時間の等価 A 特性音圧レベルの年平均を指定します。 騒音レベルは時間の経過とともに職業内で異なるため、騒音レベルは期間ごとに一致します。 採用時の職業騒音暴露が使用され、可能であれば追跡調査中の特定の時間枠での暴露が使用されます。 燃焼粒子への職業的暴露は騒音と同じ方法で処理されますが、適応されたフィンランドの JEM に基づいています。

共変量: 共変量の選択は、既存の文献、生物学的妥当性、コホート全体での調和可能な変数の利用可能性に基づいて、アプリオリに行われます。 コホート参加者は、募集時に喫煙状況、喫煙強度、アルコール摂取量、余暇の身体活動などの食事とライフスタイルの変数を記入したアンケートに記入した。 個人の教育レベルと婚姻状況は国家登録簿またはアンケートから取得され、地域レベル（人口約 1000 ～ 2000 人の社会経済的に均質な小規模地域）は登録簿からの収入を意味します。 緑地は主に正規化された植生差分指数を使用して衛星画像から評価されます。

成果の評価

T2Dの発生率：各コホート内で収集されたすべての関連情報は、縦断的分析から除外されるベースライン時の糖尿病の蔓延症例と、2020年までの追跡期間中の発症症例を特定するために使用されます。 これには、患者登録簿と処方薬登録簿とのリンクのほか、ベースライン時とフォローアップ時の両方でのアンケートやバイオマーカー測定（主に空腹時血糖と糖化ヘモグロビン）における自己申告の糖尿病の使用が含まれます。 T2D 症例を特定するための方法論は、すでに私たちのプロジェクトのコホートに使用されて成功しています。 スウェーデンでは、患者登録簿は 1987 年から完全にカバーされていますが、包括的な外来患者データが含まれるのは 2001 年以降であり、処方薬登録簿は 2005 年に開始されました。 デンマークでは、患者登録簿と処方薬登録簿の両方が、コホートの追跡期間のほぼ全体にわたって完全にカバーされています。 さらに、スウェーデンとデンマークには国内の T2D 登録制度がありますが、追跡調査期間のほとんどを包括的にカバーしているわけではありません。 全体として、T2D 症例を特定するためのいくつかの登録情報源が不足しており、主に追跡調査期間の初期のスウェーデン人コホートについては不足しています。 ただし、これが研究中の暴露と無関係である限り、調査結果の妥当性には影響しません。

身体測定：大多数のコホートでは、身長、体重、腹囲の測定は訓練を受けた看護師によって募集時に行われたが、残りのコホートでは対応する情報が自己報告された。 2 つのコホートでは、追跡期間中に繰り返し測定が実行され、人体計測的特徴の長期的な評価が可能になりました。 メディエーション分析では、採用時の人体計測情報に基づく過体重/肥満データが、フォローアップ中にインシデント T2D と組み合わされます。

臨床バイオマーカーと測定値：スウェーデンの5つのコホートについては、訓練を受けた看護師による測定に基づく血圧のほか、血清グルコースや脂質などの臨床バイオマーカーに関する情報が被験者募集時に入手可能である。 SNAC-K コホートでは、2001 年から 2019 年まで 3 ～ 6 年ごとに糖化ヘモグロビン (HbA1c) レベルの測定が行われました。 SDPP 参加者に対しては、追跡調査中の 3 つの異なる機会に経口耐糖能検査が行われました。 バイオマーカー情報は、治療を考慮した上で、T2D および前糖尿病を正確に判定することを可能にし、また、主に過少診断の程度を判定するために、登録およびアンケートベースの情報の検証にも使用されます。

人口に起因するリスク: リスク評価は、上記の高解像度モデリング技術を使用した、参加コホートの集水域 (オーフス、コペンハーゲン、デンマーク、マルメ、ストックホルム、ウプサラ) における交通騒音および職業騒音への人口曝露の推定値に基づいています。 。 これをプロジェクトで得られた暴露反応関数と組み合わせて、交通機関や職業上の騒音に起因する T2D の症例数を推定します。 特に、交通騒音と大気汚染との相互作用、および職業上の曝露に関連する症例の数が評価されます。

プロジェクト組織

このプロジェクトに関わるプロジェクトグループは、ゴラン・ペルシャゲン氏（騒音と大気汚染の疫学を専門とするカロリンスカ研究所（KI）環境医学研究所（IMM）の教授）、ソフィア・カールソン氏（IMMの准教授兼上級講師）で構成されている。 、T2D疫学に焦点を当てている）、ペッター・ユングマン（IMMの准教授およびダンデリード病院心臓病科の上級医師、大気汚染疫学に焦点を当てている）、およびメッテ・ソーレンセン（デンマーク癌協会の上級研究員および非常勤教授） 、ロスキレ大学自然科学環境学部、騒音疫学に重点を置く）。 さらに、ヨーテボリ大学の音響学者ミカエル・オグレン氏や、すべての参加グループの代表者も参加しています。 このプロジェクトには博士研究員が雇用される予定です。

データ分析と統計

9 つのコホートのプール分析における曝露反応関係の推定には、主にロジスティック回帰手法とコックス回帰手法、およびスプラインの評価が使用されます。 コホートの追跡期間中に、合計 15,000 人を超える新たな T2D 症例が検出されると推定されています。 通常の検出力分析は意味がありません。その目的は、単に曝露されている場合と曝されていない場合のリスクの差を検出することよりも野心的であり、合理的な仮定の下で統計検出力が 100% になるからです。 主な目標は、交通騒音と T2D の曝露応答関数を適切な精度で推定することです。 交通騒音と脳卒中に関する研究は、11,000件の症例を含み、ほとんどのコホートの統合分析に基づいており、交通騒音への一般的な曝露の範囲内でのリスク推定値の95%信頼帯域が狭いことが示されました。これは、研究の規模が十分な。 さらに、輸送騒音源間や大気汚染との相互作用などの相互作用の分析を、相互作用項や層別を使用して実行します。 すべての分析で性別固有の結果が得られます。 T2D の危険因子に関する広範な情報の収集により、交絡を注意深く制御することが可能になります。 特に、社会経済的要因による交絡は、住居の選択に影響を与える可能性のある個人データと状況データの両方に基づいて評価されます。

因果媒介分析は、交通機関や職業上の騒音暴露とT2D発生率との関連において、過体重/肥満の潜在的な媒介役割を調査するために使用されます。 2 つのモデルが開発されています。1 つは交通騒音への曝露と過体重/肥満に関するロジスティック回帰モデル、もう 1 つは、過体重/肥満を条件とした、騒音への曝露と事故による T2D に関する Cox 比例ハザード モデルで、前向き分析と同様の共変量を使用します。 合計効果（T2D発生に対する交通騒音の影響）、直接効果（過体重/肥満とは無関係な影響）、間接効果（肥満/過体重に対する騒音の影響による影響）、および媒介される割合（過体重の割合）間接効果から全体効果まで）を計算します。 交通騒音とT2Dとの関連に関連して、睡眠障害についても同様の媒介分析が行われる予定である。