暴露于道路交通和铁路噪音以及血压和自我报告的高血压的关联：一项队列研究【中文11361字】
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【中文11361字】暴露于道路交通和铁路噪音以及血压和自我报告的高血压的关联一项队列研究METTESRENSEN1,MARTINHVIDBERG2,BARBARAHOFFMANN3,ZORANAJANDERSEN1,RIKKEBNORDSBORG1,KENNETHGLILLELUND4,JRGENJAKOBSEN5,ANNETJNNELAND1,KIMOVERVAD6,7ANDOLERAASCHOUNIELSEN1摘要背景流行病学研究表明，长期暴露于运输噪音会增加心血管疾病的风险。运输噪音对血压和高血压的影响尚不确定。方法19931997年，50,064岁的57,053人参加了基于人群的队列研究。入组时，测量收缩压和舒张压。平均随访期间发生高血压事件，通过问卷评估53年。住院长期道路交通噪声（LDEN）估计为入院前和先前诊断为高血压之前的1年和5年。在入学时估计住宅暴露于铁路噪音。我们通过线性回归对长期空气污染，气象和潜在生活方式混杂因素（N44,083）进行了调整，对入选时道路交通和铁路噪音与血压之间的关联进行了横断面分析。用COX回归分析事件自报高血压，调整长期空气污染和潜在的生活方式混杂因素。结果我们发现1年平均道路交通噪音水平每增加10DB（A），收缩压上升026MMHG（95置信区间（CI）011063），男性（059（CI013105）/10DB（A）和年长参与者（每10DB（A）065MMHG（008122）。道路交通噪音与舒张压或高血压无关。暴露于60DB以上的铁路噪声与高血压风险增加8相关（95CI219，P011）。结论虽然暴露于道路交通噪声与亚组收缩压相关，但我们无法确定与高血压的相关性。关键词血压，运输噪音，道路交通，铁路，流行病学，队列背景交通噪音的增加与工业化和城市化并行发生。暴露于噪音可能会干扰放松和注意力集中，在夜间，城市正常水平的噪音暴露与睡眠干扰有关1,2。这被认为会导致交感神经和内分泌系统激活的应激反应，这可能导致血压（BP），心率和应激激素释放的改变35。2006年对运输噪音（道路，空中和铁路）暴露对心血管健康影响的综述得出结论，运输噪音与高血压有关6，后来对道路交通噪声的研究大多已证实了这一点713，而调查铁路噪声的两个研究结果是不确定的11,13。大多数关于交通噪声和高压的研究都是横断面的，没有研究前瞻性地研究道路交通噪声与高血压发病率之间的关系。从2006年的概述发现之间没有一致的关联运输噪音和收缩压和舒张压，这可能是由于迄今为止进行的研究受到功率不足和狭窄暴露范围的影响6。铁路噪音一般被认为是最不讨厌的运输来源1，因此它没有像道路交通和机场噪音那样获得同样的关注。然而，最近的研究表明，夜间铁路噪声与道路交通噪声一样令人不安14,15，铁路噪声对心血管系统有重要的短期影响16，并可能增加高血压的风险13。少数几项研究调查了暴露于长期空气污染对血压和高血压的影响，发现空气污染与收缩压和舒张压以及高血压呈正相关1719。尽管暴露于道路交通噪声和空气污染已被发现相互关联，并且两者都可能影响血压，但只有两项高血压研究包括同一模型中的两种暴露7,20。结果表明，在调整空气污染之前和之后，暴露于道路交通噪音与高血压风险相关。在这项研究中，我们测试了长期暴露于道路交通和铁路噪声增加心血管舒张压和高血压风险的假设，同时考虑到空气污染。方法研究人群该研究基于饮食，癌症和健康队列，其中住在哥本哈根或奥胡斯地区的160725名随机选择的受试者被邀请参加1993年至1997年。他们是所有合格的无癌症受试者的随机抽样，在邀请时是64岁21。总共有57,053名受试者接受了邀请并被纳入队列。对所有符合条件的队列参与者（不包括死亡或移民参与者）进行的后续调查是在20002002年进行的。共有54,379人（96）通过邮寄方式收到了邀请函和后续问卷，其中包括有关健康状况的问题。回复率为833，相当于45,271名参与者。参与基于书面知情同意。该研究按照赫尔辛基宣言进行，并经当地的道德委员会批准。入选时，每位参与者完成自我赞扬的问卷调查，包括生活习惯问题（如吸烟，饮酒和闲暇时间的运动问题）和健康状况问题，如他们是否患过或曾患过高血压，以及无论他们是否接受过或曾接受过高血压药物治疗。根据标准化的方案测量身高和体重。暴露评估通过使用SOUNDPLAN（版本65，HTTP/WWW。SOUNDPLANDK/），在队列成员从登记之前的五年生活到20002002年的后续行动的每个地址处对道路交通噪声水平进行建模。这个噪声计算程序实施了道路交通噪声的北欧联合预测方法，这是多年来斯堪的纳维亚地区噪声计算的标准方法22,23。噪声模型的输入变量为1）地形上每个住宅的地理坐标和高度2）具有关于年平均日交通量，交通组成，交通速度和道路类型（高速公路，农村公路，道路6米以上的道路和其他道路），3）为所有建筑物建筑多边形，包括建筑物高度信息（包括从建筑物中筛选）。我们假设地形是平坦的，这在丹麦是一个合理的假设，而城市地区，道路和含水地区是硬表面，而所有其他地区是声学多孔的。没有关于隔音屏障的信息。道路交通噪声在当天（07001900H），傍晚（19002200H）每个地址的住宅最暴露的立面上计算为A加权水平（LAEQ）和晚上（22000700H），并表示为LDEN，晚上施加5分贝（A）的罚分，晚上施以10分贝（A）的罚分24。所采用的噪音模型与欧盟指令在大多数地区推荐的模型非常相似，不同之处在于可以更好地适应丹麦条件的小修正，包括计算与住宅水平相关的噪音（欧盟地上4米）和使用晚上19002200H（欧盟19002300H）。根据1993年至2000年的交通信息，在铁路噪声联合北欧预测方法入学时，铁路噪声暴露计算为A加权等值水平（LAEQ，24H）。该模型计算的暴露范围为60至80分贝。没有考虑通过指定的噪音筛选和建筑进行筛选。估计铁路噪音水平在整个研究期间（19902002年）具有代表性，因为在此期间丹麦既未开通高速铁路，也未开通其他新轨道，此外货运铁路交通稳定。机场和机场的噪声影响是从当地环保部门获得的有关噪声区的信息中确定的。使用符合联合空中交通噪声计算标准的DANSIM和INM3程序。铁路和飞机噪声的噪声曲线被转换成数字地图，噪音水平通过地理编码链接到每个地址。包括队列成员（10年）哥本哈根市是丹麦最大的直辖市，在SES方面分为10个区，市/区的公民平均数为43,000）的三个城市（区）的城市或地区的社会经济地位（SES）低，中，高SES），基于教育，工作市场隶属关系和收入的基线城市/地区信息体重指数（BMI，KG/M2，线性）吸烟状况（从不，前者，当前）酒精摄入量（是/否饮酒者中的每日摄入量，线性）闲暇时间的运动（是/否H/周活动，线性）空气污染（氮氧化物，微克/立方米，平均时间加权平均暴露时间1和5年前的前期血压测量）季节（冬季，春季，夏季和秋季）以及BP测量前三天的环境温度和湿度平均值。作为建模的替代方式，我们进行了分类将第50百分位和第90百分位作为分界点分为三组。我们进行了两次敏感性分析1）只包括正常血压的受试者（收缩压140和/或舒张压90，N25,248）和2）将降压药物纳入研究基地，总人数为50,315人。在探索性分析中，我们测试了长期接触道路交通噪音（1年）和性别，年龄，受教育年限，SES，体温（高于和低于15C）和入选前心血管疾病诊断之间的相互作用。随访高血压患者用年龄作为潜在时间的COX比例风险模型分析事件高血压30。我们在入组年龄时使用了左截断，因此认为受试者有入组风险，并且在事件发生年龄（自我报告的高血压）或随访调查年龄（以先发生者为准）时进行权限检查。所有分析按性别和日历年进行分层。暴露于长期的空气污染被模拟为使用长期时间加权平均NOX浓度（1年和5年平均值）的时间相关变量。使用之前1年和5年平均道路交通噪声暴露（连续）在诊断（事件）时与之前相比计算高血压与发生长期道路交通噪声相关联的发生率比率（IRR）1年和5年的平均道路交通噪声暴露在所有队列成员处于危险的时间点，其时间与事件人的年龄相同。此外，还计算了高于60DB的基线暴露于铁路噪声时的高压IRR。我们分两步对先验定义的混杂因素进行了调整1）性别2）进一步调整吸烟状况，入学时间，酒精摄入量，BMI，休闲时间运动，SES，面积，日历年和空气污染等基线信息。线性道路交通噪声（以分贝测量）和协变量（空气污染，年龄，体重指数，酒精摄入量，闲暇时间和环境温度和湿度）以及健康结局（血压和高血压）之间关联的线性假设为用线性样条模型进行视觉评估和正式测试，边界位于包含队列成员（收缩压和舒张压BP）或病例（高血压）的九个十分位数31。我们发现道路交通噪声与健康结果的线性关系没有偏离。对于空气污染而言，暴露变量与健康结果之间的关联在对数转换后没有偏离线性，对于环境温度，联合在添加平方项之后没有偏离。其余的协变量没有偏离线性。结果收缩压和舒张压在57,053名受试者中，我们排除了571名患有基线前的癌症诊断，2,737名居住地址信息不完整，63名没有血压测量，2,961名患者有协变量信息缺失，6,285名患有高血压药物，或者353名患者暴露在超过55DB（A）的居民航空器噪音中，留下44,083名参与者。表1显示了根据横断面BP研究中44,083队列参与者入选时1年以上道路交通噪声55DB（A）以上和以下暴露的基线特征分布。居住在道路交通噪声低的住宅的参与者与生活在高度暴露区域的参与者相比，SES更低，吸烟更少，身体活动更活跃，空气污染和铁路噪音更低。收缩压和舒张压的分布略偏右倾。然而，对于未转化的和对数转化的值观察到类似的结果，并且呈现了未转化的数据的回归估计。道路交通噪声与氮氧化物之间的斯皮尔曼相关性分别为1年和5年平均为069和070，暴露于道路交通噪声1年和5年之间为097。表2列出了道路交通噪声与心血管舒张血压之间的关系。在分类分析中，最高暴露组（10暴露最高）有079MMHG（95CI004162）和085MMHG（95CI002167）的收缩压高于1年和5年平均最低暴露组。线性分析显示，每10分贝（A）较高的道路交通噪音水平（1年平均值），较高的收缩压水平为026（95CI011063）MMHG。没有观察到道路交通噪音和舒张压之间的关联。道路交通噪音与BP之间的关联似乎根据性别而改变，仅在男性中有效（059MMHG/10DB（A）95CI013105），按年龄计算，仅对60岁以上的参与者有效（每10DB（A）095MMHG/10DB（A）95CI008122），室外温度仅在户外温度高于15C时有效（95CI007166）（表3）。教育或SES似乎没有影响修改。在仅包括血压正常参与者的敏感性分析中，最高暴露组（10最高暴露组）的收缩压高于最低暴露组（1年平均值）007MMHG（95CI054069）。在另一项包括抗高血压药物的敏感性分析中，导致总人数为50,315名受试者，最高暴露组（最高暴露10）的收缩压较对照组高090MMHG（95CI010171），而最低的暴露组（1年平均值）。暴露于6070分贝水平的铁路噪音与收缩压高于003毫米汞柱有关（95CI044051，N6,886），高于70分贝与参考组（低于60DB）相比，收缩压（036MMHG）（95CI105274，P038）更高（N363）。同样，中，高暴露组舒张压的估计值分别为003MMHG（95CI029022）和062MMHG（95CI039162）。高血压在填写后续调查问卷的45271人中，我们在入选时或入组之前排除了7110例高血压患者，1841名参与者在入选时和随访时对高血压问题的回答缺失或矛盾，2897例住院地址信息不完整，148在协变量方面缺少信息，640例在随访期间暴露于55DB（A）以上的住宅飞机噪音，留下32,635名参与者的研究基地。其中3145名参与者报告说他们在随访期间被诊断为高血压。表144,083队列参与者入组时参照55DB（A）（LDEN）时接触道路交通噪声的基线特征32,635位参加者因高血压而与道路交通噪音暴露相关的基线特征分布与表1中显示的分布非常相似（结果未显示）。表2道路交通噪声与入学时收缩压和舒张压的关系我们发现暴露于长期道路交通噪声与参与者的后续调查中回应的自我报告高血压风险之间没有相关性（表4）。道路交通噪声，性别，年龄，教育程度，SES或事先诊断心血管疾病的类别没有影响。接受60DB或更高频率时暴露于铁路噪声与高暴露风险（95CI219，P011）相比，暴露于低于60DB的队列参与者高8（表4）。根据性别，年龄，教育程度，SES或事先诊断的心血管疾病没有影响。讨论我们的研究表明，长期暴露于道路交通噪声与横截面设计中收缩压较高相关性较弱，而长期暴露于道路交通噪声与自发报告的高血压发病风险无关在一个前瞻性的设计中。暴露于60分贝或更高的铁路噪音与高血压风险增加8有关。长处和短处横断面研究和前瞻性研究的优势包括大量研究人群，并提供各种潜在混杂因素的详细信息。此外，在估计道路交通噪音和空气污染的长期暴露时，获得住宅地址记录是一个主要优势。作为该领域的首批研究之一，我们针对暴露于长期空气污染进行了调整。空气污染在我们的研究中可能是一个重要的混杂因素，因为居民暴露于道路交通噪声和空气污染已知相关7,32，而与交通有关的空气污染暴露可能影响血压和高血压，但结果尚无定论17,3335。表3通过基线特征修改前1年LDEN和收缩压之间的关联尽管道路交通和铁路噪声的北欧预测方法已经使用了很多年，但这种噪声估计不可避免地与某种程度的不确定性有关，例如，因为输入数据不准确，从而导致曝光错误分类。此外，我们没有关于道路交通噪声的隔音障碍物的信息，也没有关于噪音障碍物和建筑物对铁路噪音的筛选的信息。然而，由于模型没有区分具有“高”或“低”BP高血压风险的参与者，所以这种错误化被认为是非差异性的，并且会影响风险估计朝向中性值。此外，我们之前已经发现模拟道路交通噪声与同一队列中的中风风险正相关32，这说明了模型值。一个限制是我们只有关于居住地址的信息。我们认为噪音暴露评估中的这种不精确性与“高”和“低”BP参与者之间相似，因此可能会降低风险评估。我们也没有关于卧室位置，开窗习惯，邻居噪音和听力障碍的信息，这些信息都可能影响噪音暴露。然而，研究发现当考虑这些因素时，噪声的影响更强6,36，表明在本研究中噪声的影响可能被低估。本研究的BP部分的局限性在于横截面设计，对参与者没有重复测量。BP措施是可变的，取决于许多不同的因素，如年龄，性别和温度。虽然我们已经对许多这些可能的混杂因素进行了调整，但应在重复措施的设计中复制结果，然后才能作出确定的结论。在我们的研究中收缩压和舒张压的测量是标准化的，但不符合要求测量血压的多项标准诊断高血压的标准建议。如果收缩压160MMHG或舒张压95MMHG，则重复测量，只记录最低测量值。这很可能导致高血压参与者对较低值的系统性偏见，这可能会将血压估计值偏向中性值。敏感性分析将样本限制在正常血压值的参与者身上，因此参与者最不可能重复进行血压测量，结果显示道路交通噪音对血压没有影响。然而，这种敏感性分析可能会通过将分析限制为可能不可接受的参与者而引入选择偏倚。我们排除参与者报告他们使用抗高血压药物，因为药物可能会阻止或减少噪音对BP的影响。敏感性分析包括参与者在入选时患有高血压，表明最高暴露组的血压估计值略高于初步分析中获得的估计值，表明我们可能排除了最易受影响的参与者。我们对高血压的前瞻性研究有一些局限性。首先，所有关于高血压的信息都是自我报告的，因此，高血压参与者的实际数量可能被低估，因为高血压通常无症状，因此，一部分参与者将有联合国诊断为高血压并将自己归类为血压正常。因此，一些实际上高血压的参与者被错误地列为非高血压。这种错误分类可能导致系统偏见，例如，如果低报率是低SES组中最常发生的事故，那么他们往往会遭受最高水平的运输噪音，这可能会影响风险估计向中性值。对高血压的分析基于那些已经存活并在随访中做出反应的响应者。不包括死亡（可能高血压风险较高）的参与者，这可能会影响风险估计的中性价值。此外，我们排除了可能在入选时使用抗高血压治疗的参与者，并因此排除了易受噪音影响的参与者，这可能会导致低估噪音与高血压风险之间的关联。此外，将高血压作为二分法结果导致信息丢失，这使得这个终点对噪声的小影响相当不敏感。收缩压和舒张压高血压是心血管疾病的主要危险因素，因此，即使道路交通噪声引起的血压升高甚至可能对公共卫生产生重大影响37。早期有关运输噪音和BP的研究尚无定论，因为已经指出了正面和负面的联系38,39。最近的综述得出结论认为，没有证据表明运输噪音增加了成年人群的收缩压和舒张压，但噪音对BP的影响假设不能被废弃，因为迄今为止进行的研究受到力量不足和狭窄的影响曝光范围6。我们的研究比之前关于运输噪音和血压的研究大10倍以上，其中超过44,000名参与者的能力足以探测到血压的微小差异。此外，该研究具有相对较大的暴露范围（道路交通噪声为36至82DB（A），特别是考虑到3DB（A）的增加对应于声能的两倍。总体而言，我们的研究表明，长期暴露于道路交通噪声只是微弱且主要与较高的收缩压无显着相关，这证实了以前的研究表明交通噪音与血压/高血压之间的关联性较弱613。然而，我们的研究结果表明，某些人群可能是影响道路交通噪音对BP影响的易感群体。一个可能的易感群体是男性，因为我们的结果表明，道路交通噪音与收缩压之间的关联只存在于男性中。其他研究已经研究了性别对交通噪音与血压和高血压之间关联的效应修正，但结果并不确定，因为一些研究表明没有差异7,10，一些研究提示男性之间最强的关联9，11,20，而其他人发现女性之间最强的关联8,40。需要更多的研究。在老年人（超过60岁）中，老年人可能是交通噪音危害影响的另一个易感群体，因为暴露于道路交通噪音和血压之间的关系最为强烈。睡眠障碍有助于心血管风险41,42，因此认为夜间噪声暴露比白天暴露更有害43。随着年龄的增长，睡眠结构通常变得更加分散，因此老年人更容易受到睡眠障碍的影响44,45。这可以解释为什么暴露于道路交通噪声主要与我们研究中最古老的队列参与者中的高血压有关。不幸的是，由于暴露在夜间的道路交通噪声（LN）与LDEN高度相关，因此我们无法进一步调查与BP相关的夜间噪声是否强于LDEN，因此我们无法区分它们的影响。我们发现道路交通噪声对15C以上的温度影响最大。一个可能的解释是，在温暖的时期，许多人睡在窗户打开的状态下，这可能会导致卧室交通噪音增加。不幸的是，在这项研究中，我们没有任何关于人们是否打开窗户的信息。我们的研究结果表明暴露于70DB以上的铁路噪声可能会增加收缩压。同样，以前研究铁路噪声与BP之间关系的另一项研究发现，铁路噪声暴露显着增加了系统性血压13。然而，由于目前的研究中仅有363人暴露于70DB以上的铁路噪声，并且由于收缩压的增加显然不明显，这一发现可能是偶然发现。高血压许多横断面研究调查了暴露于道路交通噪声与高血压和/或使用高血压药物之间的关系，这些研究的总体情况是道路交通噪声导致高血压患病率略高13。我们的研究是第一项研究公路与铁路交通噪声与高血压发病率之间关系的前瞻性研究。我们发现暴露于道路交通噪声和自我报告的高血压之间没有总体关联，也没有发现潜在易感人群，如老年人和心血管疾病患者。考虑到使用自我报告的高血压的局限性，在作出任何结论之前需要更多的研究和确认的高血压诊断。之前的两项横断面研究调查了铁路噪声对高血压患病率的影响，发现有显着的正相关13，而另一项研究没有发现关联11。我们发现铁路噪声似乎与高血压风险有微弱关联，最近的研究表明，短期铁路噪声对心血管系统有重要影响，如心率响应16这种影响已被发现习惯于长期暴露46。但是，我们对铁路噪声的所有研究结果都不明显，并且需要进行更多标准化血压测量和有效的高血压诊断研究。结论虽然暴露于道路交通噪声与亚组的收缩压相关，但我们无法确定自行报告的高血压的较高风险。另一方面，铁路噪音虽然与高血压无关，但似乎是积极的。在得出确定的结论之前，需要进行更多的研究。缩略语表血压血压NOX氮氧化物分贝（A）分贝BMI体重指数SES社会经济地位内部收益率发病率比率CI置信区间。致谢这项研究得到了丹麦环境保护署和丹麦内政与卫生部环境卫生研究中心的资助。国会，癌症和健康队列由丹麦癌症协会提供资金建立。作者详列1丹麦哥本哈根丹麦癌症协会癌症流行病研究所。2丹麦罗斯基勒奥尔胡斯大学国家环境研究所。3IUFLEIBNIZ德国杜塞尔多夫杜塞尔多夫HEINRICHHEINE大学环境医学和医学系研究所。丹麦奥尔胡斯4RAMBLLDANMARKA/S公司。5丹麦环境保护局，丹麦哥本哈根。6丹麦奥胡斯奥胡斯大学公共卫生学院流行病学系。7丹麦奥尔堡奥尔胡斯大学医院奥尔堡医院心血管研究中心。作者的贡献MS设计并设计了该研究，计划并进行了统计分析并起草了手稿。MHGEOKODED地址并进行了空气污染计算。BH，ZA和ORN参与了统计分析的计划。JJ收集了有关机场和铁路噪音的信息，RBN将这些数据数字化。KGL进行道路交通噪音计算。AT和KO建立了膳食癌症和健康队列并提供了队列数据。ORN参与了设计研究。所有作者参与了数据的解读，阅读并评论了手稿，并批准了最终稿件。利益争夺作者声明他们没有竞争利益。收到日期2011年6月17日接受日期2011年10月28日发布时间2011年10月28日参考1MIEDEMAHM，VOSH基于对24项研究的汇总数据的再分析，自我报告的睡眠障碍与环境噪声之间的关联。BEHAVSLEEPMED2007，5120。2GRIEFAHNB，BRODEP，MARKSA，BASNERM与睡眠期间交通噪音有关的自主觉醒。睡眠2008,31569577。3EKSTEDTM，AKERSTEDTT，SODERSTROMM睡眠期间的微觉醒与脂质，皮质醇和血压水平增加有关。PSYCHOSOMMED2004,66925931。4使用H，KRUPPAB噪音引起的健康影响过去25年文献中的证据。NOISEHEALTH2004，6513。5LUSKSL，GILLESPIEB，HAGERTYBM，ZIEMBARA噪音对血压和心率的急性影响。ARCHENVIRONHEALTH2004,59392399。6BABISCHW运输噪音和心血管风险最新的流行病学研究综述表明证据有所增加。NOISEHEALTH2006，8129。7DEKLUIZENAARY，GANSEVOORTRT，MIEDEMAHM，DEJONGPE高血压和道路交通噪声暴露。JOCCUPENVIRONMED2007,49484492。8BLUHMGL，BERGLINDN，NORDLINGE，ROSENLUNDM道路交通噪音和高血压。OCCUPENVIRONMED2007,64122126。9JARUPL，BABISCHW，HOUTHUIJSD，PERSHAGENG，KATSOUYANNIK，CADUME，DUDLEYML，SAVIGNYP，SEIFFERTI，SWARTW，BREUGELMANSO，BLUHMG，SELANDERJ，HARALABIDISA，DIMAKOPOULOUK，SOURTZIP，VELONAKISM，VIGNATAGLIANTIF高血压和暴露于机场附近的噪音HYENA研究。ENVIRONHEALTHPERSPECT2008，116329333。10BODINT，ALBINM，ARDOJ，STROHE，OSTERGRENPO，BJORKJ道路交通噪音和高血压瑞典南部的一项横断面公共卫生调查结果。ENVIRONHEALTH2009，838。11BARREGARDL，BONDEE，OHRSTROME以人群为基础的样本暴露于道路交通噪声中的高血压风险。OCCUPENVIRONMED2009,66410415。12FLOUDS，VIGNATAGLIANTIF，HANSELLA，BLANGIARDOM，HOUTHUIJSD，BREUGELMANSO，CADUME，BABISCHW，SELANDERJ，PERSHAGENG，ANTONIOTTIMC，PISANIS，DIMAKOPOULOUK，HARALABIDISAS，VELONAKISV，JARUPL在六个欧洲国家使用与飞机和道路交通噪音有关的药物HYENA研究的结果。OCCUPENVIRONMED2011,68518524。13DRATVAJ，PHULERIAHC，FORASTERM，GASPOZJM，KEIDELD，KUNZLIN，LIUSL，PONSM，ZEMPE，GERBASEMW，SCHINDLERCTRANSPORTATIONNOISEANDBLOODPRESSUREINAPOPULATIONBASEDSAMPLEOFADULTS。环境卫生观。14LERCHERP，BRINKM，RUDISSERJ，VANRT，BOTTELDOOREND，BAULACM，DEFRANCEJ铁路噪音对睡眠药物摄入量的影响来自ALPNAP研究的结果。NOISEHEALTH2010,12110119。15HONGJ，KIMJ，LIMC，KIMK，LEES长期暴露于铁路和道路交通噪声对主观睡眠障碍的影响。JACOUSTSOCAM2010,12828292835。16TASSIP，SAREMIM，SCHIMCHOWOWCHS，ESCHENLAUERA，ROHMERO，MUZETA心血管对年轻和中年成年人睡眠期间铁路噪声的反应。EURJAPPLPHYSIOL2010,108671680。17AUCHINCLOSSAH，EZROUXAV，DVONCHJT，BROWNPL，BARRRG，DAVIGLUSML，GOFFDC，KAUFMANJD，ONEILLMS多种族研究中最近暴露于环境细颗粒物和血压之间的关联动脉粥样硬化（MESA）。ENVIRONHEALTHPERSPECT2008，116486491。18王克杰，阎玉华，邱淑娥，程J台湾地区老年人长期大气污染暴露与心血管疾病危险因素分析。OCCUPENVIRONMED2011,686468。19JOHNSOND，PARKERJD空气污染暴露和自我报告的心血管疾病。ENVIRONRES2009,109582589。20CHANGTY，LIUCS，BAOBY，LISF，CHENTI，LINYJ道路交通噪声暴露特征及台湾中部地区高血压患病率。SCITOTALENVIRON2011,40910531057。21TJNNELANDA，OLSENA，BOLLK，STRIPPC，CHRISTENSENJ，ENGHOLMG，OVERVADK研究设计，暴露变量和参与饮食，癌症和健康的社会经济决定因素一项基于人群的前瞻性队列研究，丹麦有57,053名男性和女性。SCANDJPUBLICHEALTH2007,35432441。22BENDTSENH道路交通噪声的北欧预测方法。SCITOTALENVIRON1999,235331338。23丹麦环境保护局，丹麦道路局BEREGNINGSMODELFORVEJTRAFIKSTJ，REVIDERET1996关系第178号1998年。24欧洲委员会欧洲议会和理事会2002年6月25日关于评估和管理环境噪声的指令2002/49/EC。关闭JEUR社区2002，1891225。25BERKOWICZR，KETZELM，JENSENSS，HVIDBERGM，RAASCHOUNIELSENO评估和应用OSPM对大量街道进行交通污染评估。ENVIRONMODELLSOFTW2008,23296303。26JENSENSS，BERKOWICZR，HANSENSH，HERTELO一种管理城市空气质量和人类暴露的丹麦决策支持GIS工具。TRANSPORTRESPARTDTRANSPORTENVIRON2001,6229241。27RAASCHOUNIELSENO，HERTELO，VIGNATIE，BERKOWICZR，JENSENSS，LARSENVB，LOHSEC，OLSENJH用于流行病学研究的空气污染模型用测得的二氧化氮和苯水平进行评估。JEXPOANALENVIRONEPIDEMIOL2000,10414。28HERTELO，JENSENSS，ANDERSENHV，PALMGRENF，WAHLINP，SKOVH，NIELSENIV，SORENSENM，LOFTS，RAASCHOUNIELSENO人类暴露于交通污染。丹麦研究的经验。PUREAPPLCHEM2001，73137145。29KETZELM，WAHLINP，BERKOWICZR，PALMGRENF哥本哈根城市驾驶条件下的粒子和痕量气体排放因子，基于街道和屋顶水平观测值。ATMOSENVIRON2003,3727352749。30THIEBAUTAC，BENICHOUJCOX模型分析流行病学队列数据时间尺度的选择一项模拟研究。STATMED2004，2338033820。31GREENLANDS流行病学中的剂量反应和趋势分析分类分析的替代方法。流行病学1995，6356365。32SORENSENM，HVIDBERGM，ANDERSENZJ，NORDSBORGRB，LILLELUNDKG，JAKOBSENJ，TJONNELANDA，OVERVADK，RAASCHOUNIELSENO道路交通噪声和卒中一项前瞻性队列研究。EURHEARTJ2011,32737744。33DVONCHJT，KANNANS，SCHULZAJ，KEELERGJ，MENTZG，HOUS
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