Chiara Marzi, Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni “G. Parenti,” Università di Firenze, Firenze (FI), Italia
chiara.marzi@unifi.it
Daniela Nuvolone, Unità di Epidemiologia, Agenzia Regionale Sanità Tuscana, Firenze (FI), Italia; Michela Baccini, Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni “G. Parenti,” Università di Firenze, Firenze (FI), Italia
- Categoria Primaria: Ambiente e salute
Introduzione L’inquinamento atmosferico da PM2.5 è associato a effetti negativi sulla salute e a un aumento della mortalità. La relazione dose-risposta tra PM2.5 e mortalità potrebbe variare nel tempo, a causa di non linearità intrinseche o cambiamenti nella composizione degli inquinanti e delle condizioni ambientali. Esplorare questo aspetto è importante per una comprensione più esaustiva del fenomeno. Obiettivi Lo studio analizza gli effetti a breve termine del PM2.5 (lag 0-1) sulla mortalità naturale in un’area altamente urbanizzata della Toscana su un periodo di 12 anni (2008-2019), considerando: 1) modelli dose-risposta lineari invarianti e varianti nel tempo, 2) modelli dose-risposta non lineari. Metodi Sono stati raccolti i dati di mortalità giornaliera per cause naturali, cardiovascolari e respiratorie in un’area che include la città di Firenze e 7 comuni limitrofi (597.740 residenti nel 2019). I livelli medi giornalieri di PM2.5 sono stati forniti da ARPAT e i dati meteorologici dal SIR e dal Consorzio LaMMA. I dati mancanti sono stati imputati tramite una procedura MICE (multiple imputation by chained equations), utilizzando modelli CART per tenere conto di non linearità e interazioni. Ogni dataset imputato è stato analizzato separatamente e i risultati sono stati combinati utilizzando una versione multivariata della regola di Rubin. Il numero giornaliero di decessi è stato modellato tramite una regressione quasi-Poisson: il modello lineare invariabile nel tempo includeva un termine lineare per il PM2.5, mentre il modello lineare tempo-variabile includeva un coefficiente per il PM2.5 variabile nel tempo (una spline naturale sul giorno del calendario con 6 gradi di libertà). Per valutare gli effetti non lineari, è stata utilizzata una spline di regressione con cinque nodi interni basati sui sestili della concentrazione di PM2.5. L’analisi non lineare è stata condotta anche su quadrienni separati. Tutti i modelli includevano una spline cubica sul giorno del calendario, variabili dummy per giorno della settimana e festività, una spline cubica sulla temperatura (lag 0-3) e termini lineari/quadratici per l’umidità relativa. Risultati Sull’intero periodo non è risultata evidenza di associazione, con una variazione di mortalità per tutte le cause naturali associata a un incremento di PM2.5 di 7.5 µg/m³ pari a 0.55% (IC 90%: -0.10, 1.21). Tuttavia, l’effetto è apparso variare nel tempo, raggiungendo un picco nel 2015 (1.57%; IC 90%: 0.44, 2.72). Questo picco trova solo parziale spiegazione in una non linearità della relazione dose-risposta dato che il modello non lineare mostra un effetto leggermente più elevato associato a livelli più alti di PM2.5 (>50 µg/m³), mentre nel 2015 i livelli di PM2.5 erano in declino rispetto al periodo precedente. Conclusioni I risultati evidenziano la natura dinamica dell’impatto del PM2.5 sulla mortalità, suggerendo un possibile ruolo di variazioni nella composizione degli inquinanti e di fattori contestuali.