Particulate matter in the ambient air as a risk factor of bronchial asthma in adults

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

AIM: to study the role of fine suspended particles in the atmospheric air in the formation of allergic, non-allergic and mixed phenotypes of bronchial asthma in adults.

METHODS: The analysis of atmospheric air pollution by fine particles in Kazan was carried out according to the database of social and hygienic monitoring of the Center for Hygiene and Epidemiology in the Republic of Tatarstan for 2014–2020. To study the relationship between the level of atmospheric air pollution with fine particles and bronchial asthma in adults (18–65 years old), a retrospective analysis of the incidence of bronchial asthma (ICD-10 codes J45.0, J45.1, J45.8) was carried out during the same period among the population of Kazan. The regional medical information system "Electronic Health of the Republic of Tatarstan" was used. Statistical modeling was carried out using the method of mixed models based on the Poisson distribution or the negative binomial distribution.

RESULTS: The average annual absolute risk of bronchial asthma in the adult population of Kazan was 0.51 per 100 people aged 18–65 years, an increase of 0.09 per 100 people (17.6%) per year (p=0.039). An increase in the annual maximum concentrations of PM2,5 by 10 µg increased the absolute risk of non-allergic bronchial asthma by 0.066 per 100 people aged 18–65 years (p=0.043). Similar dependences, but without statistical significance at the level of p <0.05, were found for such exposure parameters as the mass concentration of РМ10 and the mass of particles deposited in the tracheobronchial and alveolar sections of the lungs. For allergic and mixed asthma, no statistically significant relationships with mass concentrations and deposited doses of suspended particles were found.

CONCLUSION: Air pollution with fine suspended particles increases the risk of developing a non-allergic phenotype of adult bronchial asthma, which may be associated with specific pathogenetic mechanisms, including the reaction of the epithelium to the deposition of fine particles.

About the authors

Liliya M. Fatkhutdinova

Kazan State Medical University

Author for correspondence.
Email: liliya.fatkhutdinova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9506-563X
SPIN-code: 9605-8332
Scopus Author ID: 6603587324
ResearcherId: C-4294-2016
https://kazangmu.ru/department-of-hygiene/sotrudniki-kafedry

MD, Dr. Sci. (Med.), professor

Russian Federation, Kazan

Guzel A. Timerbulatova

Kazan State Medical University

Email: ragura@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2479-2474
SPIN-code: 2402-8878
Scopus Author ID: 57204550368
Russian Federation, Kazan

Shamil K. Zaripov

Kazan Federal University

Email: shamil.zaripov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3348-7292
SPIN-code: 6648-2665
Scopus Author ID: 6603766709
Russian Federation, Kazan

Lyalya I. Yapparova

Kazan State Medical University

Email: yapparova.2015@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3558-8807
SPIN-code: 5386-9113

assistant lecturer

Russian Federation, Kazan

Anastasiya V. Ablyaeva

Kazan State Medical University

Email: ablyaeva.av@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5597-0694
SPIN-code: 3901-8348
Scopus Author ID: 57221916489
Russian Federation, Kazan

Anatolii A. Saveliev

Kazan Federal University

Email: Anatoly.Saveliev.aka.saa@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6270-7744
SPIN-code: 5507-7958
Scopus Author ID: 7005725840

MD, Cand. Sci. (Physics and Mathematics), Dr. Sci. (Biol), professor

Russian Federation, Kazan

Elena P. Sizova

Сenter of Нygiene and Epidemiology in the Republic of Tatarstan (Tatarstan)

Email: fguz.kanc@tatar.ru
ORCID iD: 0000-0002-8642-5194
Scopus Author ID: 57222576973
Russian Federation, Kazan

Ramil R. Zalyalov

Republican Medical Center for Information and Analysis

Email: ramilzal@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2062-0058
SPIN-code: 3150-5410
Scopus Author ID: 56556930700

associate professor

Russian Federation, Kazan

References

  1. Fatkhutdinova LM, Tafeeva EA, Timerbulatova GA, et al. Health risks of air pollution with fine particulate matter. Kazan Medical Journal. 2021;102(6):862–876. (In Russ). doi: 10.17816/KMJ2021-862
  2. Falcon-Rodriguez CI, Osornio-Vargas AR, Sada-Ovalle I, Segura-Medina P. Aeroparticles, com-position, and lung diseases. Front Immunol. 2016;7:3. doi: 10.3389/fimmu.2016.00003
  3. Papi A, Brightling C, Pedersen SE, Reddel HK. Asthma. Lancet. 2018;391(10122):783–800. doi: 10.1016/S0140-6736(17)33311-1
  4. Bontinck A, Maes T, Joos G. Asthma and air pollution: recent insights in pathogenesis and clinical implications. Curr Opin Pulm Med. 2020;26(1):10–19. doi: 10.1097/mcp.0000000000000644
  5. Guarnieri M, Balmes JR. Outdoor air pollution and asthma. Lancet. 2014;383(9928):1581–1592. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60617-6
  6. Anenberg SC, Henze DK, Tinney V, et al. Estimates of the global burden of ambient PM2.5, ozone, and NO2 on asthma incidence and emergency room visits. Environ Health Perspect. 2018;126(10):107004. doi: 10.1289/EHP3766
  7. Khreis H, Kelly C, Tate J, et al. Exposure to traffic-related air pollution and risk of de-velopment of childhood asthma: a systematic review and meta-analysis. Environ Int. 2017;100:1–31. doi: 10.1016/j.envint.2016.11.012
  8. Künzli N, Bridevaux PO, Liu LJ, et al. Swiss cohort study on air pollution and lung diseases in adults. Traffic-related air pollution correlates with adult-onset asthma among never-smokers. Thorax. 2009;64(8):664–670. doi: 10.1136/thx.2008.110031
  9. Jacquemin B, Siroux V, Sanchez M, et al. Ambient air pollution and adult asthma inci-dence in six European cohorts (ESCAPE). Environ Health Perspect. 2015;123(6):613–621. doi: 10.1289/ehp.1408206
  10. Young MT, Sandler DP, DeRoo LA, et al. Ambient air pollution exposure and inci-dent adult asthma in a nationwide cohort of U.S. women. Am J Respir Crit Care Med. 2014;190(8):914–921. doi: 10.1164/rccm.201403-0525OC
  11. Requia WJ, Adams MD, Koutrakis P. Association of PM2.5 with diabetes, asthma, and high blood pressure incidence in Canada: a spatiotemporal analysis of the impacts of the energy generation and fuel sales. Sci Total Environ. 2017;584-585:1077–1083. doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.01.166
  12. Lee DW, Han CW, Hong YC, et al. Long-term exposure to fine particulate matter and incident asthma among elderly adults. Chemosphere. 2021;272:129619. doi: 10.1016/j.chemosphere.2021.129619
  13. https://ginasthma.org/ [Internet]. 2022 GINA Report, Global Strategy for Asthma Management and Prevention [cited 20 Aug 2022]. Available from: https://ginasthma.org/gina-reports/
  14. Goel A, Izhar S, Gupta T. Study of environmental particle levels, its effects on lung deposition and relationship with human behaviour. In: Gupta T, Agarwal A, Agarwal R, Labhsetwar N, editors. Energy, environment, and sustainability. Springer: Singapore; 2018. P. 77–91. doi: 10.1007/978-981-10-7332-8_4
  15. Lv H, Li H, Qiu Z, et al. Assessment of pedestrian exposure and deposition of PM10, PM2.5 and ultrafine particles at an urban roadside: a case study of Xi'an, China. Atmospheric Pollution Research. 2021;12(4):112–121. doi: 10.1016/j.apr.2021.02.018
  16. Gilfanov AK, Zaripov ShKh, Fatkhutdinova LM. Prediction of aerosol particle size distribution from the measured values of PM2.5 and PM10. In: 16-j Rossijskij nacional'nyj kongress s mezhdunarodnym uchastiem «Professija i zdorov'e», 2021 Sep 21–24; Vladivostok, 2021. P. 131–135. (In Russ). doi: 10.31089/978-5-6042929-2-1-2021-1-131-135
  17. https://www.ara.com/ [Internet]. Multiple-path particle dosimetry model (MPPD v. 3.04) [cited 2022 Aug 20]. Available from: https://www.ara.com/mppd/
  18. Ouédraogo AM, Crighton EJ, Sawada M, et al. Exploration of the spatial patterns and determinants of asthma prevalence and health services use in Ontario using a bayesian approach. PLoS One. 2018;13(12):e0208205. doi: 10.1371/journal.pone.0208205
  19. Zuur AF, Ieno EN, Walker N, et al. Mixed effects models and extensions in ecology with R. Springer: New York; 2009. doi: 10.1007/978-0-387-87458-6
  20. https://www.r-project.org/ [Internet]. R Core Team (2021). R: a language and environ-ment for statistical computing. R foundation for statistical computing. Vienna, 2021 [cited 2022 Augt 20]. Available from: https://www.R-project.org/
  21. SanPiN 1.2.3685-21. Gigienicheskie normativy i trebovaniya k obespecheniyu bez-opasnosti i (ili) bezvrednosti dlya cheloveka faktorov sredy obitaniya. Available from: https://base.garant.ru/400274954/ (In Russ).
  22. Cho CC, Hsieh WY, Tsai CH, et al. In vitro and in vivo experimental studies of PM2.5 on disease progression. Int J Environ Res Public Health. 2018;15(7):1380. doi: 10.3390/ijerph15071380
  23. Delfino RJ, Staimer N, Tjoa T, et al. Personal and ambient air pollution exposures and lung function decrements in children with asthma. Environ Health Perspect. 2008;116(4):550–558. doi: 10.1289/ehp.10911

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Absolute risk (AR) per 100 population aged 18–65 years of all cases of bronchial asthma (BA — а) and its phenotypes: b — J45.0. allergic BA, c — J45.1, non-allergic BA, d — J45.8, mixed BA) for the period from 2014 to 2020. The dots represent the AR estimates for the corresponding calendar year; the lines indicate the AR estimates predicted by the linear regression model and their 95% confidence intervals: a — bronchial asthma (all cases): β(year)=0,09; SE=0,03; R2=0,53; p=0,039; b — allergic BA: β(year)=0,03; SE=0,01; R2=0,35; p=0,093; с — non-allergic BA: β(year)=0,01; SE=0,004; R2=0,49; p=0,049; d — mixed BA: β(year)=0,04; SE=0,01; R2=0,55; p=0,035.

Download (179KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Average annual concentrations (C, µg/m3) at 15 monitoring points in the city of Kazan in the period from 2014 to 2020: a — of the total fraction of suspended particles (TSP); b — PM10 fraction; c — PM2,5 fraction; and the corresponding mass of suspended particles deposited in the lungs (mg): d — total mass of particles deposited in the lungs; e — mass of particles deposited in the tracheobronchial section of the lungs; f — mass of particles deposited in the alveolar section of the lungs. TB — tracheobronchial region, P — alveolar region. Boxplot.

Download (411KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Maximum annual concentrations (C, µg/m3) at 15 monitoring points in the city of Kazan in the period from 2014 to 2020: a — of the total fraction of suspended particles (TSP); b — PM10 fraction; c — PM2.5 fraction; and the corresponding mass of suspended particles deposited in the lungs (mg): d — total mass of particles deposited in the lungs; e — mass of particles deposited in the tracheobronchial section of the lungs; f — mass of particles deposited in the alveolar section of the lungs. TB — tracheobronchial region, P — alveolar region. Boxplot.

Download (432KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2022 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».