研究背景与目的近年来,由大气污染所导致的一系列健康事件逐渐受到人们的关注。毒理学研究和流行病学研究已经发现并证实了大气污染与呼吸系统疾病、心血管系统疾病存在关联,而大气污染与精神疾病的相关研究尚处于起步阶段。抑郁症是最常见的精神疾病之一,其病因仍不明确,普遍认为是遗传和环境的联合作用。识别可改变的环境因素对降低抑郁症的疾病负担具有重大公共卫生学意义。目前,机制研究发现大气污染与抑郁症的发生相关,但流行病学研究结果仍不一致,有待于进一步研究。本研究旨在应用时间序列分析和病例交叉分析的方法探究大气污染短期暴露对抑郁症门诊就诊人次的影响,应用前瞻性队列研究的方法探究大气污染长期暴露对抑郁症发病的影响,从而综合分析大气污染暴露与抑郁症之间的关联。材料与方法研究第一部分采用时间序列研究和病例交叉研究分析了短期暴露于大气污染对抑郁症发作的影响。研究地区选取宁波市鄞州区,检索鄞州区区域卫生信息平台获取2015年1月1日至2019年12月31日辖区内抑郁症的就诊情况。大气污染数据来自于宁波市8个国控大气质量监测站点。统计方法分别采用广义相加模型（Generalized Addictive Model,GAM）和条件类Poisson回归,分析大气污染的短期暴露与每日抑郁症就诊人次的关系。进行亚组分析探究年龄、性别、季节的效应修饰作用,并采用双污染物模型校正其他大气污染物对效应值的干扰。研究第二部分采用前瞻性队列研究分析了长期暴露于大气污染对抑郁症发病的影响。研究对象来自课题组在2015年6月至2018年1月建立的鄞州队列人群,利用课题组已建立的浙江省土地利用回归模型,根据研究对象家庭住址的经纬度估算进入队列基线调查前一年的大气污染个体暴露浓度。统计方法采用Cox比例风险回归模型,在调整人口统计学因素（年龄、性别、婚姻状况、教育水平、就业情况、家庭年收入）、生活方式因素（BMI、吸烟、饮酒、饮茶、睡眠质量）和共患病后,定量估计大气污染长期暴露对抑郁症发病的风险比（Hazard Ratio,HR）和95%置信区间（Confidence Interval,CI）,并采用限制性立方样条函数探究大气污染对抑郁症发病影响的剂量反应曲线。研究还采取一系列敏感性分析（剔除进入队列一年内发病者、剔除基线有潜在抑郁倾向者、剔除基线患有癌症者、更改抑郁症新发病例纳入标准、额外调整体育锻炼变量、采用不同的大气污染暴露窗）,检验结果的稳定性。结果在2015年1月1日至2019年12月31日,鄞州区抑郁症门诊就诊记录共计105369人次。大气污染浓度变化呈现出明显的季节性趋势,细颗粒物（Particulate matter with aerodynamic diameter≤2.5μm,PM2.5）、可吸入颗粒物（Particulate matter with aerodynamic diameter≤10μm,PM10）、二氧化硫（Sulfur Dioxide,SO2）、二氧化氮（Nitrogen Dioxide,NO2）和一氧化碳（Carbon Monoxide,CO）表现为冷季升高,暖季降低,而臭氧（Ozone,O3）则呈现相反的季节性趋势。时间序列研究和病例交叉研究结果均显示短期暴露于PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO与抑郁症门诊就诊人次增加显著相关,且单日滞后均在当天（lag0）产生效应最大值。此外,时间序列研究还发现SO2在暖季对抑郁症就诊人次产生的效应要显著大于冷季,而对于年龄和性别的亚组分析均未发现显著差异。双污染物模型结果显示NO2和CO在调整了其他大气污染物后效应仍保持显著。在基于鄞州队列的前瞻性队列研究中,随访过程中一共新发抑郁症1024人,中位随访时间3.5年。当大气污染暴露水平采用进基线前一年平均浓度时,结果发现PM2.5,PM10,NO2与抑郁症发病显著相关,浓度每增加一个四分位数间距,相应的HR分别为1.462（95%CI:1.310,1.632）,1.424（95%CI:1.279,1.585）和1.216（95%CI:1.124,1.315）,且这种关联在一系列敏感性分析中均保持稳定。亚组分析结果显示,在睡眠质量差、家庭年收入高及未对大气污染采取保护性措施的人群中,大气污染对抑郁症发病的危害作用更显著。PM2.5的剂量反应曲线呈现随浓度上升而效应值增加的趋势,而PM10和NO2在高浓度时曲线逐渐趋于平坦。结论大气污染短期暴露与抑郁症的门诊就诊人次数增加相关,即与抑郁症发作风险相关,且在暖季的效应要大于冷季。大气污染长期暴露会增加抑郁症的发病风险,且对睡眠质量差、家庭年收入高及未采取大气污染保护措施的人群效应更显著。大气污染与抑郁症发病的剂量反应曲线无明显阈值,提示我们需持续降低大气污染暴露浓度以降低抑郁症发病风险。