使用蓝牙低能耗信标系统估算个人对家庭空气污染的间接暴露外文翻译资料

英语原文共 11 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

使用蓝牙低能耗信标系统估算个人对家庭空气污染的间接暴露

摘要：固体燃料燃烧产生的家庭空气污染（HAP）是主要的健康风险。对HAP暴露的直接测量是繁重且具有挑战性的，特别是对于儿童而言。在危地马拉农村的家庭空气污染干预网络（HAPIN）试验的一项试点研究中，我们评估了一种间接暴露评估方法，该方法在多个微环境（厨房，就寝区和室外露台）中使用固定的连续PM2.5监测器，蓝牙信号接收器以及可穿戴的信号发射器，以在这些微环境中跟踪个人的时间。在四个月的时间里，我们测量了微环境的位置，并重建了液化气（LPG）炉灶之前和之后的两个24小时内和之后的两个时段中，妇女和儿童的间接PM2.5暴露，并向20户家庭提供了燃料干预措施与木炉。妇女穿着个人PM2.5监测器，以比较直接暴露和间接暴露测量。间接暴露测量值与直接测量值高度相关（n=62，Spearmanrho;=0.83，PM2.5浓度范围：5–528micro;g/m3）。间接暴露与直接暴露测量具有更好的一致性（偏差：-17micro;g/m3），而不是厨房区域测量值（偏差：minus;89micro;g/m3）。我们的研究结果表明，在不可能进行直接评估的情况下，间接接触重建是一种估算个人接触的可行方法。

关键词：家庭空气污染；微环境；细颗粒物（PM2.5）；LPG干预；间接暴露

1.引言

由于缺乏清洁燃料，全球约有30亿人依靠固体燃料做饭和取暖[1].根据全球负担每年用生物质炉灶做饭和取暖产生的疾病，家庭空气污染（HAP）与160万以上的过早死亡相关，主要在中低收入国家（LMIC）[2].幼儿和孕妇尤其容易受到有害的HAP危害，因为他们花费了大部分他们在室内的时间。HAP与儿童急性期有关下呼吸道感染[3,4]和低出生体重[5,6]，两者都是导致死亡的主要原因中低收入国家的5岁以下儿童[7,8].但是，通过更清洁的烹饪干预措施（例如改进的生物质炉具）来缓解HAP导致结果不一致[9,10]，许多干预措施未能充分减少HAP暴露。

准确评估暴露于HAP的暴露，从而评估减少暴露的干预措施的有效性，具有挑战性。个人暴露监测仪可用于成年人和较大的儿童，通过重量分析和浊度分析（连续）测量PM2.5。即使是更新的，更紧凑的设备，例如增强型儿童MicroPEM（ECM），其重量约为140克，尺寸与智能手机相似，也太重太大，以至于12个月以下的儿童无法佩戴24小时[11]。当直接估计个人对PM2.5的暴露不可行时，一些研究使用婴儿容易佩戴的小型轻量级监视器来衡量个人对一氧化碳（CO）的暴露，以作为PM2.5和HAP暴露的指标[3,12]。但是，对来自27个国家/地区的61项研究的系统评价显示，CO并非始终是PM2.5暴露的有效替代指标[13]。此外，由于炉灶和燃料类型不同，燃烧条件以及其他与能源和住房相关的因素不同，PM2.5-CO的关系可能无法在不同的研究环境中传递。第二种方法是依靠测量的厨房区域PM2.5浓度作为儿童暴露的替代指标[14]。但是，这种方法不包括在离开厨房的时间中的暴露[15].另一种方法是进行间接或微环境暴露评估，该评估将各种微环境中的常规污染物测量与时间活动日志或这些微环境中参与者的位置的客观度量结合起来[16–19]。但是，许多此类研究使用问卷或自我报告的日记来评估时间位置模式或微环境位置，这容易引起回忆偏差并且可能不准确[20]。当要求母亲回忆孩子的时间-位置方式时，使用问卷和自我报告的日记可能会更加有偏见。

为了提高PM2.5暴露测量的准确性，尤其是对于可能无法直接进行测量的儿童，需要更加精确的测量，客观且较少干扰的间接PM2.5监测方法ods[21]。最近，蓝牙低功耗（BLE）信标由信号记录器（传感器）和硬币大小的信号发射器组成的近距离感应系统适用于在监视过程中评估儿童在室内的位置[22]。该信标系统在间接PM2.5暴露评估中的应用和准确性尚未在现场HAP研究中进行评估。在这里，我们报告了形成性研究，以使用Beacon系统评估包括参与者在内的参与者的间接PM2.5暴露评估方法。危地马拉农村地区的儿童参加了家庭空气污染干预网络（HAPIN）试验。

1. 方法

2.1目的和设计

这项研究是在其位于危地马拉贾拉帕的干预研究中心之一中进行的HAPIN试验形成性研究阶段的一部分[23]。这项研究被设计为一个小型的LPG炉灶干预措施，包括2个月的基线期以及2个月的LPG燃料和炉灶干预期。在四个月的研究期内，我们每月对每个家庭进行访问。这项研究得到了危地马拉瓦莱大学（146-08-2016/11-2016）和埃默里大学（00089799）机构审查委员会的批准。该试验已在ClinicalTrials.gov上注册（标识符NCT02944682）。

2.2研究地点和人口

这项研究于2017年11月至2018年4月在危地马拉城以东150公里处危地马拉农村贾拉帕省Xalapaacute;n地区进行。Xalapaacute;n的平均海拔为1500米，为热带湿润气候，平均气温为20°C。这项试验性研究是在干旱季节进行的，每月降雨量少于50毫米。我们招募了20个家庭（1）依靠木炉或明火做饭；（2）年龄在35岁以上的非吸烟女性被确定为主要厨师；（3）子女年龄小于1岁。家庭的选择标准基于对HAPIN主要试验的标准化操作程序进行测试的需求。所有参与者均已获得书面知情同意。

2.3 PM2.5测量

对于每个家庭，我们进行了四次HAP评估，LPG燃料干预之前进行了两次评估，之后进行了两次，共进行了80次评估。在每次评估中，我们使用ECM（RTI International，达勒姆，北卡罗来纳州美国）使用24小时微环境区域浓度（在厨房，就寝区和室外露台中）和个人PM2.5暴露量进行了测量。在较大的HAPIN主要试验中[24].在厨房和睡眠区中，放置了微环境，ECM和个人定位信标记录器（更多详细信息，请参见第2.4.1节）。距地面1.5 m，通常挂在墙上，距燃烧源边缘1 m，距窗户或门至少1 m。在室外露台微环境中，放置了ECM和信标记录仪安装在离地面1–2 m的安全区域中，通常安装在屋顶的外边缘下方，与厨房和其他房间至少相距3 m。从一个微环境看不到安装在一个微环境中的仪器。

对ECM进行编程，以使用浊度计以30 s的测井速率连续采样PM2.5，并在15毫米的特氟隆过滤器（PT15-AN-PF02，MTL LLC，Minneapolis，MN）上收集重量PM2.5样品。美国）流量为0.3 L/min。使用ECM进行的重量分析PM2.5测量在24小时的采样周期内检测极限为5micro;g/m3。所有的特富龙过滤器均在乔治亚大学的温度和湿度控制实验室中进行称重和称重，温度在20至24°C之间，相对湿度在30至40％之间。在危地马拉大学（Universidad del Valle de Guatemala）的实验室取样后，将过滤器储存在minus;20°C的冰箱中，然后将其放入装有蓝色冰的冷却器中的双拉链袋中运输至称重实验室。我们收集了51个重复的ECM样本（24小时并排ECM测量）和34个现场空白过滤器。在图1S中，我们表明重复的ECM样本具有良好的一致性（R2=0.90）。对于所有34个现场空白，净重变化均小于5micro;g，平均值为0.7（SD：2）micro;g。我们使用基于运行特定的24小时过滤器的PM2.5测量校准了所有浊度法连续的PM2.5浓度。首先，我们为每个ECM部署计算了一个校准因子，作为基于24小时过滤器的重量PM2.5浓度与相应的24小时平均浊度PM2.5浓度之比。然后，我们将每个连续比浊法测量值乘以每个相应运行的校正因子，以获得重量调整后的比浊法测量值。最后，我们将重量调整后的浊度测量平均化为5分钟间隔，以减少原始30秒测量的可变性。在这项研究中，我们使用重量调整的连续比浊法PM2.5浓度重建了PM2.5暴露。

1. 微环境间接PM2.5暴露测量方法

3.1信标系统

信标系统由个人信标发射器（O型，Roximity Inc.，丹佛，CO，美国）和信标记录仪（伯克利空气监测组，伯克利，加利福尼亚，美国）组成，用于识别微环境参与者（妇女和儿童）。随着时间的流逝。信标发射器（以下称为信标）是一种硬币大小的设备，可不断发出蓝牙信号，电池寿命超过15个月。妇女和儿童在其采样背心（妇女）或衣服上分别佩戴两个信标（婴儿）每次测量期间（图1e).在每个微环境中，我们同时部署了带有ECM的固定位置信标记录器。信标记录仪的大小与智能手机相似，并由单独的电池组供电。信标记录器接收并记录从信标发出的蓝牙信号；他们每20秒钟将信标的唯一媒体访问控制地址和信标的接收信号强度指示器（RSSI）记录到microSD卡上。RSSI与信标和信标记录器之间的距离成正比，因此可以用来确定参与者的微环境位置。我们以5分钟为间隔将参与者的位置分类为微环境，信标记录器记录了参与者佩戴的两个信标中最强的平均RSSI的微环境。我们通过检查信标记录器是否在24小时内成功记录了23-25小时内的数据，以及是否以20秒间隔记录数据来评估Beacon系统的数据质量。如果数据通过，我们仅将Beacon系统中的数据用于间接PM2.5暴露评估质量检查而没有证明上述问题。

3.2信标系统的演练测试

在每次部署的开始，我们执行了6-15分钟长的演练过程，以评估信标系统位置预测的准确性。在演练过程中，现场工作人员穿着装有所有信标的采样背心，并在每个微环境中行走了2-5分钟，并安装了信标记录仪。记录每个微环境的开始和结束时间，并在演练过程中将其视为微环境位置分类的“金标准”。我们将演练过程中微环境位置的准确预测率定义为将现场工作人员分类为与手动记录相同的微环境中的时间百分比。在图2S中，我们显示正确的微环境分类率随时间增加。在系统的初始部署期间，由于信标记录器的放置位置欠佳和系统故障，对微环境的正确预测率为40％至50％。在本试验研究结束时，更换故障的信标记录仪，纠正设置过程并优化信标记录仪在室外露台区域的放置之后，信标系统能够在85％以上的平均环境中对微环境进行正确分类、演练。

3.2间接PM2.5暴露估算

公式1定义了间接暴露(IE)估计值。IE是微环境中pm2.5浓度的时间加权平均值，在这些微环境中，参与者花费的时间被Beacon系统分类。

IE为总时间加权平均间接暴露评估，IEm为各微环境m中pm2.5暴露对总时间加权平均间接暴露的贡献。Ct，m是ECM在微环境m中t时刻记录的重力校正的浊度PM2.5浓度。Lt，m是微环境m时刻信标系统对参与者位置的指标。具体来说，如果参与者在t时刻属于微环境m，则为Lt，m=1，否则为Lt，m=0。值得注意的是，如果没有一个Beacon记录器接收到来自信标的蓝牙信号，我们将参与者归类为家庭之外，并且在这段时间内不会进行间接的pM2.5测量。Delta;T为采样间隔，在本例中为5min。在图3s中，我们展示了一个一个测量的RSSI和微环境位置分类的时间序列图的例子。在图4s中，我们展示了在同一测量期间来自同一参与者的间接暴露和直接个人暴露的时间序列图。

图1 睡眠区(a)、厨房(b)、天井(d)和女性参与者(c).的信标系统设置每个面板中的红色虚线

圆圈突出显示了采样设备和信标记录器。面板(e)是信标系统和ECM设置的示意图

3.2女性间接PM2.5暴露

在每个家庭中，主要的女厨师在取样背心上佩戴两个信标，还有一个个人ECM来测量她们的直接个人暴露。信标记录器与ecm一起被放置在三个微环境中：厨房、睡眠区和户外露台。当妇女通过Beacon系统对给定的微环境进行分类时，使用重量校正的三种固定微环境中的PM2.5浓度来估计妇女的间接暴露(图1a，b，d)。80项间接暴露评估中有62项（77%）对女性有效；18项（23%)由于灯塔记录器的数据质量低、（19%)和ecm系统故障（4%）而被删除。信标记录器数据的低质量主要是由于信标记录器的设置故障或信标信号的阻塞。因此，对于一些信标记录器，我们没有接收和记录的信标信号，也没有参与者接近相应信号的信息。

表1区域24小时PM2.5浓度，平均值(SD)、中位数(IQR)，单位：micro;g/m3

3.3儿童间接PM2.5暴露

在每个家庭中，我们在每个1岁以下儿童的衣服上部署了两个信标，并评估了他们的微环境位置。儿童的间接PM2.5暴露是通过使用来自三个固定微环境位置（厨房、睡眠区和户外露台）的重力修正的浊度PM2.5浓度来估计的，她们也佩戴了Beacon记录器(图1a-d)。增加一个移动微环境（母亲/妇女的微环境）的目的是确定当孩子在母亲旁边，可能在厨房或睡眠区域之外时，孩子的暴露情况。然而，如果他们非常接近，即使是在厨房或睡眠区域，我们也将儿童归类为妇女的移动微环境。80项间接暴露评估中有61项（76%）对儿童有效；18项（24%）测量数据因信标记录器数据质量低（19%）或ECM系统故障（5%）。

3.4统计方法

计算了描述性统计数据，包括来自区域和女性直接（个人）暴露样本的24小时PM2.5浓度的算术平均值、标准差(SD)、中位数和四分位数范围(IQR)。我们报告了平均(SD)和中位数(IQR)的统计数据，因为24小时PM2.5浓度和暴露量不是正态分布的（右偏态）。其次，计算了由Beacon系统预测的妇女和儿童在每个微环境中所花费的时间的描述性统计数据（平均值和标准差）。我们估计了妇女和儿童的PM2.5间接暴露，并计算了描述性统计数据，并估计了每个微环境对间接PM2.5暴露的平均贡献。为了评估beacon衍生的间接暴露方法的性能，我们比较了女性的直接（个人）暴露测量和间接测量，并计算了Spearman相关系数。我们创建了Bland-Altman地块来评估个人直接暴露、间接暴露和厨房测量之间的一致性。我们计算了间接暴露估计数和小猫的均方根误差(RMSE)分别。偏差分别计算为直接个人措施

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[591046]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word