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Die Evidenz für potenzielle kausale Zusammenhänge zwischen langfristiger Exposition gegenüber Feinstaub (PM, d.h. PM1, PM2.5 und PM1–2.5) und der Mortalität durch T2DM basierend auf großen Kohorten ist begrenzt. Im Gegensatz dazu leidet die vorhandene Evidenz oft unter inhärentem Bias bei der traditionellen Assoziationsbewertung. Eine prospektive Kohorte von 580.757 Teilnehmern in der südlichen Region Chinas wurde zwischen 2009 und 2015 rekrutiert und bis Dezember 2020 nachverfolgt. Die PM-Exposition an jeder Wohnadresse wurde geschätzt, indem sie mit dem gut etablierten hochauflösenden Simulationsdatensatz verknüpft wurde. Hazard Ratios (HRs) wurden unter Verwendung zeitvariierender marginaler struktureller Cox-Modelle berechnet, einem etablierten Ansatz zur kausalen Inferenz, nachdem potenzielle Störfaktoren berücksichtigt wurden. Während der Follow-up-Phase starben insgesamt 717 Personen an T2DM. Für jeden Anstieg von 1 μg/m3 bei PM2.5 betrug der angepasste HR und das 95%ige Konfidenzintervall (CI) für die Mortalität durch T2DM 1,036 (1,019–1,053). Ähnlich betrugen für jeden Anstieg von 1 μg/m3 bei PM1 und PM1–2.5 die angepassten HRs und 95% CIs 1,032 (1,003–1,062) und 1,085 (1,054–1,116). Darüber hinaus beobachteten wir einen allgemein ausgeprägteren Einfluss bei Personen mit niedrigeren Bildungsniveaus oder geringerer Wohnraumbegrünung, gemessen am Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Wir identifizierten erhebliche Interaktionen zwischen NDVI und PM1 (P-Interaktion = 0,003), NDVI und PM2.5 (P-Interaktion = 0,019) sowie Bildungsniveau und PM1 (P-Interaktion = 0,049). Die Studie betont die Notwendigkeit, Umwelt- und sozioökonomische Faktoren in Strategien zur Reduzierung der Mortalität durch T2DM zu berücksichtigen. Wir fanden, dass PM1, PM2.5 und PM1–2.5 das Risiko der Mortalität durch T2DM erhöhen, wobei Bildung und Exposition gegenüber Grünflächen eine Rolle bei der Modifikation spielen.
Guo et al. (Donnerstag) haben diese Frage untersucht.