Нажмите "Enter", чтобы перейти к контенту

Риск рака молочной железы после контакта с питьевой водой, загрязненной тетрахлорэтиленом, в Кейп-Код, штат Массачусетс: повторный анализ исследования случай-контроль с использованием модифицированной оценки воздействия

Risk of breast cancer following exposure to tetrachloroethylene-contaminated drinking water in Cape Cod, Massachusetts: reanalysis of a case-control study using a modified exposure assessment
Источник: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3125233/

Тетрахлорэтилен (PCE) является важным производственным химическим веществом, используемым для обезжиривания и обезжиривания металлов, а также распространенным загрязнением питьевой водой. Воздействие часто происходит с другими химическими веществами, но оно происходило в одиночку по образцу, что уменьшало вероятность смешения в уникальном сценарии на Кейп-Код, штат Массачусетс. Ранее мы обнаружили риск развития рака молочной железы от малой до умеренной степени среди женщин с наибольшей экспозицией с использованием простой модели воздействия. Мы воспользовались техническими улучшениями в общедоступном программном обеспечении, чтобы включить более сложное определение потока воды и направления, чтобы увидеть, были ли предыдущие результаты надежными для более точной оценки воздействия.

В текущем анализе использовались оценки воздействия PCE, сгенерированные с добавлением программного обеспечения для моделирования распределения воды (EPANET 2.0) для проверки предполагаемых моделей, сравнения распределения экспозиции с предыдущими методами и пересмотра риска рака молочной железы. Кроме того, мы применили сглаживание данных для изучения нелинейных отношений между раком молочной железы и воздействием. Мы также сравнили набор измеренных концентраций ПХЭ в образцах воды, собранных в 1980 году, до смоделированных оценок.

Тридцать девять процентов лиц, которые считались неэкспонированными в ходе предыдущих эпидемиологических анализов, считались выявленными с использованием текущего метода, но в основном при низких уровнях воздействия. В результате распределение экспозиции было сдвинуто вниз, что привело к снижению значения для 90-го процентиля, определение «высокой экспозиции» в предыдущих анализах. Текущие анализы подтвердили умеренное увеличение риска рака молочной железы у женщин с высокими уровнями воздействия на ПХЭ, определяемыми либо 90-м процентилем (скорректированные ОР 1,0-1,5 для предположений задержек 0-19 лет), либо точкой сглаживания анализа (скорректированные ORs 1.3- 2.0 для предположений о латентности 0-15 лет). Оценки текущего воздействия имели более высокую корреляцию с концентрациями PCE в образцах воды (коэффициент корреляции Спирмена = 0,65, p <0,0001), чем оценки, полученные с использованием предыдущего метода (0,54, p <0,0001).

Включение сложных оценок потока в метод оценки воздействия сдвинуло распределение воздействия PCE вниз, но не оказало существенного влияния на ранжирование экспозиции субъектов или силу ассоциации с риском рака молочной железы, обнаруженную в более ранних анализах. Таким образом, текущие анализы показывают слегка повышенный риск рака молочной железы у женщин с высокой степенью риска, с усиленной оценкой воздействия и минимизацией ошибочной классификации с использованием новейших технологий.

Тетрахлорэтилен (также называемый тетрахлорэтилен, перхлорэтилен, перк или PCE) является широко используемым растворителем в текстильной обработке, обезжиривании металлов и химической чистке. Почти все 30 000 химчисток в Соединенных Штатах используют PCE в качестве очищающего растворителя [1]. PCE может сохраняться в окружающей среде всего за несколько дней в поверхностных водах до нескольких лет в почве и грунтовых водах. Он обычно обнаруживается в источниках питьевой воды и местах отходов из-за ненадлежащего удаления от промышленных операций и малых предприятий [1,2]. Недавние национальные исследования показали, что PCE в 11% испытанных скважин [1] и в 38% запасов поверхностных вод [2]. Это один из самых важных химических веществ в отношении профессионального и экологического облучения.

В уникальном сценарии воздействия жители района Кейп-Код штата Массачусетс подвергались воздействию ПХЭ в питьевой воде с 1968 по начало 1980-х годов. В течение этого периода этот растворитель использовали для нанесения винилового вкладыша на внутреннюю часть асбестоцементной питьевой воды. Лайнер предназначен для устранения неприятных вкусовых и неприятных проблем, связанных с естественной кислой водой, разъедающей трубы. Суспензию виниловой смолы и PCE распыляли вручную на внутреннюю поверхность трубы. Поскольку PCE является летучим растворителем, предполагалось, что он испарится до установки [3]. Однако в 1980 году образцы воды, взятые Департаментом охраны окружающей среды штата Массачусетс (MA DEP), показали, что испарение не было завершено, и PCE в лайнере продолжала выщелачиваться в питьевой воде [4]. Примерно 660 километров асбестоцементной виниловой трубы (ACVL) были установлены по всему Массачусетсу с помощью оценок MA DEP с большой долей на Cape Cod [5]. Уровни ПХЭ, измеренные в отобранных образцах воды в 1980 году, варьировались от 1,5 до 80 мкг / л в средних и высокопоточных трубах и от 1600 до 7750 мкг / л в трубах с низким расходом [3]. Реабилитация в 1980 году EPA показала, что уровень побочных реакций («SNARL») 40 мкг / л не был установлен сразу же через клапаны для сброса крови и регулярную промывку линии [3]. Продолжающийся мониторинг теперь обеспечивает уровень ниже текущего максимального уровня загрязнения 5 мкг / л [6].

Воздействие PCE в питьевой воде происходит путем прямого приема внутрь, кожного воздействия во время купания и, поскольку оно легко испаряется, путем ингаляции во время душа, купания и других бытовых целей. Было высказано предположение, что липофильные органические растворители, такие как PCE, могут накапливаться в ткани молочной железы и повышать риск рака молочной железы [7]. Предварительные анализы, основанные на данных двух существующих демографических исследований случайного контроля над женщинами Кейп-Код, показали связь между высокими уровнями воздействия РСТ и появлением рака молочной железы [4,8]. Первое исследование, в котором оценивалось риск рака молочной железы среди жителей пяти городов Кейп-Код (Barnstable, Bourne, Falmouth, Mashpee, Sandwich) [8,9], предполагало небольшое и умеренное увеличение риска среди женщин с самыми высокими показателями воздействия, но было ограничено по небольшому числу случаев (n = 258). В связи с этим было начато второе более крупное исследование с участием более недавно выявленных случаев у женщин в первоначальных городах исследования и более подверженных воздействию женщин из трех дополнительных городов (Брюстер, Чатем и Провинстаун) [4]. Второе исследование также показало, что среди женщин с наивысшей степенью подверженности риску от 1 до 15 лет латентности наблюдалось небольшое или умеренное повышение риска [4].

Воздействие ПХД в питьевой воде Кейп-Код было уникальным тем, что оно не вводилось ни в источник воды, ни во время очистки воды, а скорее в нескольких местах по всей системе распределения воды. Поскольку трубы ACVL были установлены в ответ на потребности в замене и расширении в городской системе водоснабжения, некоторые целые кварталы установили трубку ACVL, а демографически похожие кварталы установили их только на одной улице или на одном участке улицы. Таким образом, соседние жители могут иметь значительно разные уровни воздействия, представляя редкую возможность для эпидемиологического исследования с минимальными путаницами. Он также представил несколько проблем для оценки воздействия.

Поскольку уровни PCE в воде не были систематически измерены до 1980 года, спустя много лет после того, как были установлены первые трубы ACVL, необходимо было оценить уровни воздействия для субъектов в наших предыдущих эпидемиологических исследованиях [4,8]. Мы использовали алгоритм, разработанный Уэллером и Брауном, который использует физические свойства и экспериментальные данные для выщелачивания PCE из лайнера и условий системы распределения воды. Использование модели Webler-Brown потребовало нескольких упрощающих и зависящих от суждений предположений относительно потока воды через систему распределения [10]. Поскольку мы были обеспокоены тем, что эти упрощающие допущения могут повлечь за собой ошибочные оценки воздействия, мы изменили оригинальный метод, используя модель EPANET, модель системы распределения воды общего пользования, разработанную Агентством по охране окружающей среды США, чтобы смоделировать всю систему распределения воды в каждом городе и более точно оценить характер загрязнения PCE. EPANET полностью автоматизирован и не требует оценки человека по его оценкам. В этой статье мы сравниваем оценки воздействия каждого метода и пересматриваем риск развития рака молочной железы с использованием EPANET для уточнения оценок потока. Кроме того, текущий анализ также рассматривает другие показатели воздействия (например, пик, продолжительность) и включает в себя анализ чувствительности по скорости выщелачивания PCE, еще один важный параметр модели. Наконец, мы проверяем нашу модель EPANET, сравнивая оценки с измеренными концентрациями PCE в образцах воды, собранных, когда проблема выщелачивания PCE была обнаружена в 1980 году.

Этот повторный анализ использует существующие данные из двух предыдущих исследований случай-контроль загрязненной PCE питьевой воды и риска рака молочной железы из нашей группы [4,8]. Участники исследования были постоянными жителями восьми городов в регионе Кейп-Код. Инцидентные случаи рака молочной железы, диагностированные с 1983 по 1993 год, поступали из реестра рака штата Массачусетс. Элементы управления были демографически похожими женщинами, которые также жили на Кейп-Код с 1983 по 1993 год. Контроль за состоянием жизни в возрасте 64 лет и младше был выбран случайным набором цифр, а контроль над 65-летним и старше был случайным образом выбран из записей Medicare. Умершие контрольные группы были случайным образом отобраны из записей умерших жителей восьми городов, предоставленных Массачусетским бюро здравоохранения, статистики, исследований и оценки. Последние два источника обеспечили эффективную идентификацию пожилых и умерших субъектов контроля, так что контрольная группа была сопоставима по возрасту и жизненному статусу с случаями [4,8].

Согласие было получено в соответствии с руководящими принципами реестра рака штата Массачусетс, а текущие адреса и номера телефонов были определены с использованием различных источников, таких как списки регистрации избирателей и телефонные книги. Обученные сотрудники проводили интервью для получения демографических характеристик, факторов риска развития рака молочной железы, профессионального воздействия на ПХЭ и 40-летней жилой истории [4,8].

Всего было отобрано 1 192 случая и 7 869 контролей. Субъекты были исключены, если они не могли быть размещены или связаны (87 случаев и 1 125 контрольных вопросов), не соответствовали критериям приемлемости жилья (31 случай и 4 404 контрольных), согласие не могло быть получено от их врача или субъекта, отказавшегося участвовать (136 случаев и 338 элементов управления) или имеет неизвестный статус воздействия PCE (8 случаев и 34 элемента управления). Большинство исключенных элементов управления были идентифицированы с использованием случайного набора цифр. Кроме того, после того, как было достигнуто целевое количество контрольных интервью, не было опрошено еще 666 подходящих контрольных цифр, набранных по цифровому набору цифр. После этих исключений предварительные анализы включали 930 случаев и 1302 контрольных.

Повторный анализ с помощью мер воздействия EPANET начался с этой популяции. Дополнительные предметы были исключены из повторного анализа, если отсутствовала жилая информация, необходимая для расчета экспозиции EPANET (n = 19). В более ранних работах представлено подробное описание процедур отбора и регистрации предметов [4,8]. Институциональные обзорные советы Медицинского центра Бостонского университета и Департамента общественного здравоохранения штата Массачусетс одобрили текущий повторный анализ.

Модель Webler и Brown, использованная в наших предыдущих исследованиях, оценила воздействие PCE путем вычисления относительной дозируемой дозы (RDD), прокси-меры, которая примерно пропорциональна массе PCE, доставляемой через питьевую воду в резиденцию [10]. (Дополнительную информацию см. В разделе «Дополнительный файл 1»). Эта мера является «относительной», так как значения не точно определены количественно, но оценены по масштабам, которые сохраняют порядок экспонирования объектов. Их модель имеет два основных компонента: один компонент относится к выщелачиванию PCE, а второй компонент относится к потоку воды. Оба требуют предположения, чтобы упростить сложную конфигурацию систем распределения воды. В алгоритме Webler-Brown используется конфигурация, размер, возраст и скорость потока воды в трубе ACVL, ведущая к дому субъекта в течение лет проживания для расчета RDD [10].

Компонент потока воды особенно важен, поскольку направление потока воды определяет, попадает ли загрязненная вода в данное место жительства (то есть, была ли вода, достигающая дома, в какой-то момент протекала через трубы ACVL); и скорость потока определяет разведение или накопление выщелачивающей PCE. Во время разработки модели Webler-Brown в конце 1980-х годов не было легко применимых методов расчета потока воды по всей системе распределения воды в произвольных точках, поэтому Webler и Brown разработали ручную технику для моделирования пути потока наружу от места жительства к ближайшей магистральной водопроводу. Таким образом, этот метод учитывал лишь небольшую часть системы распределения воды. Это также требовало человеческого суждения для упрощения направлений потока в сложных геометриях. (Дополнительную информацию см. В дополнительном файле 2).

Недавно появилось программное обеспечение с опубликованным кодом, таким как EPANET, с вычислительной способностью моделировать поведение потока во всей системе распределения воды [11], что позволило нам улучшить этот важный аспект оценки воздействия на окружающую среду. Таким образом, мы заменили компонент модели потока Webler-Brown на модель EPANET для текущего повторного анализа (подробнее см. Дополнительный файл 3). Компонент выщелачивания модели Webler-Brown был сохранен путем включения его непосредственно в исходный код EPANET, который доступен на веб-сайте EPA США. Мы будем ссылаться на методологии оценки воздействия, используя оригинальную модель Webler-Brown в качестве ручного метода. Метод, использующий дополнительную модификацию кода EPANET, будет называться автоматизированным методом.

Для автоматизированного метода мы создали компьютерные схемы в EPANET всей системы распределения воды в каждом городе с использованием карт географической информационной системы (ГИС) земельных участков, предоставляемых городскими оценщиками, и оцифрованных бумажных карт систем водоснабжения, предоставляемых городскими водохозяйственными департаментами. Эти схемы включали расположение источников воды, труб (с указанием длины, диаметра и состава) и узлов потребления, точек вдоль трубы, где происходит потребление воды. Область исследования в основном жилая, поэтому предполагалось, что каждый земельный участок представляет собой водопользователя, назначенного ближайшему узлу трубы, как и в модели ручного потока. Предполагались исторические условия эксплуатации водной системы, включая нормальный диапазон значений давления в системе и достаточную доступность воды в скважинах и резервуарах для удовлетворения спроса на воду. Константные значения использовались для других параметров системы, таких как возвышение, которые мало вариабельны в этих системах. Модель имитированного потока воды была стационарной моделью всех жителей, использующих воду в то же время и считалась типичной для любого заданного времени суток, дня недели, сезона и года.

Как время, так и продолжительность пребывания субъекта относительно установки трубы ACVL и начального количества PCE в вкладыше определяют оценку RDD. Фиксий (диффузия первого порядка) является основой модели выщелачивания Уэллера-Брауна, что приводит к простому экспоненциальному соотношению с константой скорости 2,25 года на основе лабораторных экспериментов и теоретических обоснований [3]. Модель нормализовала количество PCE, доступное для выщелачивания в течение данного года, предполагая постоянную начальную концентрацию PCE в лайнере и равномерное распределение PCE по поверхности трубы [3]. Концентрации ПХЭ предполагались никогда не достигать стационарного состояния, потому что вода всегда текла. Движение PCE через вкладыш было интегрировано по площади поверхности каждой трубы, учитывая его диаметр и длину в схеме EPANET. После того как мы модифицировали открытый исходный код, EPANET смоделировал мгновенный поток воды через тысячи сегментов труб и оценил доставляемую дозу PCE ко всем узлам системы.

Чтобы оценить подверженность повторному анализу рака молочной железы, адреса участников были геокодированы на земельные участки с использованием программного обеспечения географической информационной системы (ГИС), а затем сопоставлены с узлом в сети трубопроводов EPANET. Воздействие участника было начато, когда виниловая футеровка была установлена ​​рядом с ней или выше по течению от ее места жительства или от даты, определенной для передачи, до места жительства. Экспоненция участника закончилась с диагнозом или годом выхода (в зависимости от того, что было раньше) среди случаев и в случайном присвоенном году индекса или в течение года (в зависимости от того, что было раньше) среди контролей. Индексные годы были отнесены к контролю, основанному на распределении лет диагноза среди случаев. Мы также рассмотрели диапазон периодов латентности, время от причинного действия PCE до года диагностики или индекса (от 0 до 19 лет). Как и в предыдущих анализах, мы рассчитали кумулятивное воздействие, добавив RDD в каждом открытом месте жительства. Кроме того, мы рассчитали пиковое воздействие и количество лет, выставленных для каждого периода латентности. Предварительные анализы моделирования индивидуальных доз не выявили незначительной изменчивости в отношении купания и употребления алкоголя в этой популяции [12], поэтому мы не включили эту информацию в настоящую оценку воздействия.

Одним из преимуществ автоматизированного расчета по ручному методу является возможность изменения других параметров модели. Как описано выше, Webler-Brown включил выщелачивание в свой алгоритм в качестве экспоненциального отношения распада (e-t / R), где R — оценочная константа скорости выщелачивания (2,25 года), а t — время [3,10]. Это упростило сложный процесс диффузии PCE через виниловый вкладыш с течением времени, который зависит от скорости потока воды, температуры, градиента концентрации, плотности и вязкости; характеристики лайнера; и диаметра трубы [3]. Из-за неопределенностей в константе скорости выщелачивания мы также провели анализ чувствительности этого параметра, варьируя скорость выщелачивания с очень медленного до очень быстрого (от 0,025 до 10 лет), а затем исследовали влияние этих изменений на значения экспозиции и ассоциации с раком молочной железы ,

Мы получили другое представление о характеристиках модели экспозиции, используя небольшое количество доступных образцов проб питьевой воды в файлах DEP с 1980 года. В файлах DEP не было найдено никаких письменных протоколов для отбора проб или лабораторного анализа. Некоторые сообщения и личное общение с научно-исследовательским персоналом подтвердили, что вероятным аналитическим оборудованием был газовый хроматограф с использованием нагретого статического анализа пространства головы с насадочной колонкой и детектором электролитической проводимости Холла [13,14].

К сожалению, эти исторические образцы не вполне удовлетворительны, как «золотой стандарт». Они использовались только для того, чтобы дать приблизительную информацию о том, где существовала проблема и насколько она была серьезной. Вскоре после того, как были сделаны эти показательные показания, была начата общесистемная реабилитация, и последующие измерения больше не отражали экспозицию исследуемых субъектов. Хотя модели (ручные и автоматизированные) не являются фактическими измерениями, они основаны на физических принципах с параметрами, оцененными из экспериментов. С другой стороны, измерения области измерения являются приблизительными показателями наличия и уровня PCE, но подвержены ошибкам измерения.

Мы использовали результаты этих исторических образцов в недавней проверке оцениваемой вручную концентрации PCE [13]. Мы также использовали их в текущем анализе для изучения характеристик автоматизированного метода путем оценки точечной концентрации в местах отбора проб воды с использованием оценочных значений начальной концентрации ПХЭ в водопроводе и водоснабжении. Концентрации модельных точек используются для расчета кумулятивных или других доз с течением времени (RDD) при повторном анализе рака молочной железы, но оцениваются мгновенные концентрации в точках отбора проб исторических образцов воды. Те же измерения были использованы как в текущем, так и в предварительном анализе и были предоставлены изготовителем (Johns Manville Corporation) и Управлением водных ресурсов штата Массачусетс [15,16]. Более ранняя проверка ручного метода включала результаты 88 образцов воды из девяти городов Массачусетса с водораспределительной трубой ACVL (Barnstable, Bourne, Brewster, Chatham, Falmouth, Provincetown, Sandwich, Plymouth и Wareham). Два города Плимут и Уэрахем были включены в дополнение к семи городам изучения Кейп-Код, поскольку они географически смежны с областью исследования и имели большое количество образцов, доступных с соответствующей документацией. Текущий анализ включает только 75 (85%) этих образцов, поскольку для моделей EPANET Wareham и частей Плимута не было достаточных данных.

При предварительной проверке ручного метода мы сравнивали измеренные и смоделированные концентрации PCE в образцах воды в соответствии с распределением воды, оценкой экспозиции и характеристиками отбора проб. Эти характеристики включали величину моделируемого потока (определяемую термитиком как низкую, среднюю или высокую), положение выборки вдоль трубы (начало / середину или конец), сезон (весна или осень), пробоотборник (кран, гидрант или неизвестный), выборка год для персонала, города и трубопровода (1968-1972, 1973-1976, 1977-1980 годы). Некоторые из этих характеристик (город, положение, поток, год установки трубопровода) явно или неявно включены в модель, в то время как другие (персонал выборки, сезон и геометрическая сложность) не являются. Некоторые из них могут быть источниками ошибки измерения в исторических образцах.

Несмотря на свои недостатки, получение другого представления моделей экспозиции с помощью этих измерений позволило получить информацию, которая укрепила уверенность в правильности модели, важной целью, учитывая значимость воздействия. Таким образом, мы повторили эти сравнения для автоматизированного метода.

В соответствии с нашими предыдущими анализами, в настоящее время повторный анализ ассоциаций между раком молочной железы и воздействием на окружающую среду на основе модели сначала сравнивают женщин, которые когда-либо подвергались воздействию зараженной PCE питьевой воды женщинам, которые никогда не подвергались воздействию. Женщины определялись как всегда, если одна или несколько резиденций, где они жили до даты их диагноза (или сопоставимая контрольная дата для контроля), обслуживались трубой ACVL. Мы изучили четыре категории возрастающей экспозиции, основанные на распределении воздействия PCE у контрольных субъектов. Низкая экспозиция была определена как меньшая или равная среднему значению RDD, тогда как три разных варианта высокой экспозиции последовательно определялись как выше среднего RDD, выше 75-го процентиля и выше 90-го процентиля. Эти уровни облучения определяли для каждого периода латентности (0, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17 и 19 лет) и константы постоянной выщелачивания (0,025, 0,75, 2,25, 5 и 10 лет). Кроме того, были проанализированы пик и продолжительность воздействия. Пиковое воздействие также рассматривалось в категориях, определяемых медианным, 75-м процентилем и 90-м процентилем. Продолжительность экспозиции исследовали через интервалы 1-5 лет, 5-10 лет и более 10 лет. Референтная группа для всех анализов всегда состояла из женщин, которые были неэкспонированы в течение всего периода исследования.

В дополнение к изучению ассоциаций с раком молочной железы в отношении категорий подверженности процентилям мы провели анализ сглаживания (PROC LOESS в программном обеспечении SAS / STAT®, версия 9.1), чтобы оценить потенциал нелинейных ассоциаций между раком молочной железы и кумулятивным и пиковым воздействием [17] , Мы построили непараметрическую, сглаженную функцию между функцией logit и непрерывной переменной для экспозиции (RDD). Мы использовали ряд параметров сглаживания (от 0,1 до 0,3), чтобы определить, изменилась ли связь между функцией logit для рака молочной железы и экспозицией на разных уровнях.

Прочность связи между воздействием PCE и возникновением рака молочной железы оценивалась с использованием коэффициентов воздействия (OR), а статистическая стабильность оценивалась с 95% доверительными интервалами. Для оценки ОР использовалась множественная логистическая регрессия, контролируя ковариаты, принимая антилоп бета-коэффициента для воздействия. В текущем анализе использовались одни и те же основные смешающие переменные, как и предыдущие анализы: возраст в диагноз или индексный год, жизненно важный статус при собеседовании, семейная история рака молочной железы, личная история раннего рака молочной железы, возраст первого рождения или мертворождения, , и изучение происхождения (первое исследование или второе расширенное исследование) [4,8]. В то время как выбор субъекта, сбор данных, демографические характеристики и факторы риска были одинаковыми между двумя исследованиями [4,8], мы контролировали изучение происхождения из-за различий в коэффициентах управления случаем.

Мы также проанализировали результаты использования воды в бутылках. Несколько других потенциальных факторов, включая образование, использование гормонов и паритет, были добавлены в модель по одному, но они не изменили оценки с учетом ядра более чем на 10% и поэтому не были включены в окончательные модели. Мы рассчитали 95% доверительных интервалов для скорректированных ОР с использованием оценок максимального правдоподобия стандартных ошибок.

Для сравнения модели экспозиции использовались коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и линейный регрессионный анализ. Когда PCE не обнаруживалась в образцах воды, в анализе использовалась половина предела обнаружения 0,5 мкг / л. Как и в предыдущих анализах, регрессионные модели использовали loge, превращали концентрации PCE, потому что данные были искажены длинным верхним хвостом. Доля объяснения дисперсии (R2) была получена из моделей регрессии, а p-значения были использованы для описания статистической стабильности. Все анализы были завершены с использованием программного обеспечения SAS / STAT®, версия 9.1 [17].

Текущий анализ основан на 920 случаях и 1293 элементах управления. Девять испытуемых из предыдущих анализов с отсутствующей информацией, необходимой для расчета EPANET, были исключены из текущих анализов. Результаты предыдущих анализов с этими лицами и без них были практически идентичны (данные не представлены).

Как было описано ранее [4, 8], субъекты были преимущественно белыми, старше 60 лет, постменопаузальные в диагностическом или индексном году и достигли уровня образования не менее 12 лет. У большего количества случаев, чем у контрольных, не было детей, у них был первый ребенок в более позднем возрасте, и у них была семейная история рака молочной железы. Профессиональное воздействие PCE (13%), проживание вблизи химчистки (<1%), а также потребление воды и привычки для купания были одинаковыми среди случаев и контролей. Примерно 22% регулярно потребляли воду в бутылках, а женщины делились поровну между главным образом душем (36%), в основном принимающими ванны (27%) или обоими (36%).

При текущей оценке воздействия 48,8% случаев (n = 449) и 50,1% контролей (n = 648) считались постоянно экспонированными (таблица 1). Женщины никогда не подвергались воздействию, если ни одна из их резиденций до их диагноза или индексного года не была подана трубой с виниловым покрытием. Это более высокая распространенность облучения, чем предварительная ручная оценка без EPANET (20,5% случаев и 16,7% контролей). Более низкая распространенность облучения в предыдущих анализах была обусловлена ​​предположением о том, что объекты, не близкие к футерованной трубе, не подвергались воздействию. Поскольку были рассмотрены все более длительные латентные периоды, уровень распространенности облучения в текущей оценке снизился, поскольку экспозиции до отсрочки задержек не рассматривались. При 19-летнем латентном времени в текущем анализе считалось, что только 9,1% случаев и 6,0% контролей были подвергнуты воздействию.

История воздействия РСТ на случаи рака молочной железы и контроль

Распределение RDD у субъектов контроля использовалось для определения категорий воздействия. В то время как уровни управления RDD для ручных и автоматизированных методов были одинаковыми (от 0,001 до 243,8 для ручных и от 3,1 × 10-6 до 240,6 для автоматизированных), распределения были значительно разными. В частности, средний, 75-й и 90-й процентильные значения составляли 3,6, 15,5 и 41,8 с использованием ручного метода и 2.0, 7.1, 19.5 с использованием автоматизированного метода (таблица 2), отражающего больше RDD с более низкими значениями с использованием автоматизированного метода. Свидетельство о суммарном значении ранжирования по Wilcoxon подтвердило, что разница была статистически значимой (p <0,0001).

Распределение кумулятивных RDD среди контролируемых PCE контролей в соответствии с латентным периодом

Метод автоматической оценки потока также сдвинул распределение предметов в категориях воздействия (таблица 3). Только 60,5% (n = 1095) из тех, которые считались неэкспонированными согласно ручному методу в предыдущих анализах, были обозначены как неэкспонированные с использованием автоматизированного метода. Из оставшихся 39,5% (n = 715), которые были подвергнуты воздействию автоматизированного метода, у большинства были RDD, которые были меньше 75-го процентиля (n = 595). Однако 6,6% (n = 120) из тех, которые не были подвергнуты ручному методу, считались высокодоступными с помощью автоматизированного метода (5,1% были выше 75-го процентиля и 1,5% были выше 90-го процентиля). 72% (n = 28) женщин, рассмотренных выше 90-го процентиля, используя ручной метод, оставались в этой категории с использованием автоматизированного метода. В целом, субъекты, как правило, переключились на более высокие категории воздействия с помощью автоматизированного метода.

Сравнение процентных категорий воздействия PCE методом оценки, отсутствие задержки

Примечание. Взаимосвязанные категории показаны здесь, но категории перекрываются (вложены) в анализ риска рака молочной железы. Предварительный анализ имел значение RDD 3,6, 15,5 и 41,8 для 50-го, 75-го и 90-го процентилей. Текущий анализ имел значение RDD 2.0, 7.1 и 19.5 для 50-го, 75-го и 90-го процентилей. Есть 19 предметов, которые исключены из-за того, что текущее значение воздействия невозможно вычислить из-за отсутствия данных.

Двадцать один субъект, который не подвергался автоматическому методу, считался открытым с использованием ручного метода. Это несоответствие было связано с определенными областями в трех системах водоснабжения (Barnstable, Chatham и Falmouth). В двух из этих систем путь загрязненной воды с использованием автоматизированного метода проходил в противоположном направлении пути, определяемого ручным способом, и поэтому, соответственно, на жилые дома не влияла ближайшая труба ACVL. В третьей области две линии водопровода проходили параллельно на одной улице, а одна магистраль была трубой ACVL, а другая — нет. Во время моделирования EPANET с помощью автоматизированного метода мы узнали из отдела воды, что труба ACVL, вероятно, была установлена ​​для транспортировки воды по всему городу, и не было прямой связи с соседними резиденциями, что сделало их нерассмотренными.

При предварительном эпидемиологическом анализе было обнаружено, что женщины, подвергшиеся воздействию женщин, несколько увеличили риск развития рака молочной железы (ОР, 1,3-1,8 для всех латентных периодов), но эти риски были значительно уменьшены, если они были скорректированы с учетом факторов риска (ОР 1.0-1.3) (таблица 4). В текущем анализе не было обнаружено увеличения отношения сырых коэффициентов до 17 и 19 лет задержки (ORs 1.3-1.4), но скорректированные коэффициенты шансов были нулевыми для всех латентных периодов (таблица 4).

Ассоциация между раком молочной железы и любым воздействием на PCE (никогда / никогда)

Примечание. Группа референтов в предыдущем анализе состояла из никогда открытых случаев (n = 739) и контролей (n = 1,085). Референтная группа в текущем анализе состояла из никогда открытых случаев (n = 471) и контролей (n = 645). Оба скорректированных анализов, контролируемых по возрасту в диагноз или индексный год, жизненно важный статус при собеседовании, семейный анамнез рака молочной железы, личная история рака молочной железы (до текущего диагноза или индексный год), возраст первого рождения или мертворождения, профессиональное облучение PCE, и изучение происхождения.

Ранее проведенные анализы показали, что среди женщин с высокой степенью риска риск заражения у женщин с высокой степенью риска был выше, чем у 75-й и 90-й процентилей, когда считалась латентность 0-15 лет (скорректированные ОР 1,6-1,9 для> 75-й и скорректированные ОР 1,3-1,9 для> 90-х, Таблица 5 ). Текущий реанализ не выявил повышенного риска для женщин выше 75-го процентиля (скорректированные ОР 0,9-1,1) и меньшего увеличения риска для женщин выше 90-го процентиля (скорректированные ОР 1,0-1,5). Было больше женщин, у которых была выявлена ​​латентность 17 и 19 лет при повторном анализе, и поэтому было достаточное количество субъектов для проведения скорректированного анализа для этих более длительных латентных периодов. Самые высокие скорректированные коэффициенты шансов для экспозиций выше 90-го процентиля составляли 5-13 лет (скорректированные ОР 1.4-1.5).

Ассоциация между раком молочной железы и различным кумулятивным воздействием на окружающую среду

Примечание. Группа референтов в предыдущем анализе состояла из никогда открытых случаев (n = 739) и контролей (n = 1,085). Референтная группа в текущем анализе состояла из никогда открытых случаев (n = 471) и контролей (n = 645). Оба скорректированных анализов, контролируемых по возрасту в диагноз или индексный год, жизненно важный статус при собеседовании, семейный анамнез рака молочной железы, личная история рака молочной железы (до текущего диагноза или индексный год), возраст первого рождения или мертворождения, профессиональное облучение PCE, и изучение происхождения.

Результаты для пикового воздействия были одинаковыми, когда распределение экспозиции было разделено на средний, 75-й и 90-й процентили (данные не показаны). Когда латентность не учитывалась, пиковые значения RDD среди облученных составляли от 1,88E-6 до 85,3; а средний, 75-й и 90-й процентили составляли 0,6, 2,0, 6,0, соответственно. Распределение пиковой экспозиции было сходным, когда учитывались периоды латентности. Никакого увеличения риска рака молочной железы не наблюдалось при уровнях воздействия выше 75-го процентиля, и небольшое увеличение риска наблюдалось при уровнях воздействия выше 90-го процентиля (скорректированный ОР 0,9-1,5). Наибольший скорректированный ОР был замечен, когда были рассмотрены 9 лет латентности (скорректировано OR = 1,5, 95% ДИ 0,9-2,3).

Анализ времени воздействия выявил увеличение риска рака молочной железы только у женщин с более чем 10-летним воздействием, когда был рассмотрен 13-летний латентный период (скорректированный OR = 1,8, 95% ДИ, 0,7-4,4) (данные не показаны) , Ни одна из женщин не подвергалась длительности воздействия более 10 лет в более длительные латентные периоды. Никаких ассоциаций не было обнаружено между более короткими сроками воздействия и раком молочной железы в любой период латентности.

Сырой и скорректированный анализ воздействия воздействия ПХЭ также проводился для различных уровней выщелачивания (R) с использованием автоматизированного метода. Результаты для RDD ниже 90-го процентиля были одинаковыми по разным уровням выщелачивания (данные не показаны). Небольшой повышенный риск рака молочной железы был замечен среди женщин, уровень воздействия которых был выше 90-го процентиля в течение скрытых периодов, включая более быстрые константы скорости выщелачивания 0,025 и 0,75 (скорректированные ОР 1,0-2,1), а также более низкие константы скорости выщелачивания 5,0 и 10,0 (скорректированные ORs 1.1-2.4) (дополнительную информацию см. в дополнительном файле 4). Более быстрые скорости выщелачивания имели более высокую точку среза RDD для 90-го процентиля при более длинных задержках и меньше предметов, экспонированных выше 90-го процентиля, чем постоянная времени выщелачивания, используемая в ручном методе (R = 2,25). Более медленные скорости выщелачивания имели более низкую точку среза RDD для 90-го процентиля при более длительных задержках, но аналогичное количество экспонированных предметов, как и константа выщелачивания, используемая в ручном методе.

Когда мы использовали ряд параметров сглаживания, чтобы определить, изменилась ли связь между функцией logit для рака молочной железы и воздействием на окружающую среду по сравнению с экспозицией, мы получили аналогичные результаты в диапазоне размеров пролетов (данные не показаны). Используя параметр сглаживания 0,2, графики для большинства периодов латентности показали небольшое, но неуклонное увеличение логарифмических коэффициентов для значений RDD больше 35. Эта точка резания наиболее похожа на точку 90-го процентиля в предыдущих анализах с использованием ручного метода ( Таблицы 2 и 6). Когда мы использовали RDD более 35 для переопределения наивысшей открытой категории, мы обнаружили 30-40% -ный рост риска в более короткие латентные периоды (скорректированные ОР: 1,3-1,4 в течение 0-7 лет) и 60-100% увеличились для более длинных латентных периоды (скорректированные ОР: 1,6-2,0 в течение 9-15 лет, таблица 6). Увеличение для более длительных латентных периодов для RDD больше 35 было больше, чем для 90-го процентиля в текущем анализе, возможно, из-за разницы в точках среза (таблица 6).

Ассоциация между раком молочной железы и высоким уровнем кумулятивного воздействия на окружающую среду: сравнение различных точек среза

Примечание. Референтная группа состояла из никогда открытых случаев (n = 471) и элементов управления (n = 645). Скорректированный анализ, контролируемый по возрасту в диагноз или индексный год, жизненно важный статус при собеседовании, семейный анамнез рака молочной железы, личная история рака молочной железы (до текущего диагноза или индексного года), возраст первого рождения или мертворождения, профессиональное воздействие на ПХЭ, и изучение происхождения.

Анализ сглаживания для пикового воздействия на ПХЭ также показал одну и ту же картину увеличения шансов рака молочной железы с RDD более 10 в диапазоне параметров сглаживания. Использование этой точки разреза для определения высокой пиковой экспозиции; скорректированные коэффициенты шансов были выше, чем коэффициенты использования 90-го процентиля в качестве пиковой точки экспозиции (данные не показаны). Скорректированные коэффициенты шансов варьировались от 1,3 до 2,1 за период от 0 до 17 лет для новой точки отсечения RDD 10.

Наконец, мы обнаружили небольшие различия в риске рака молочной железы среди женщин, подвергшихся воздействию, когда они стратифицированы при регулярном использовании воды в бутылках. Когда-либо подвергавшиеся воздействию женщины, которые не регулярно пили воду в бутылках, имели несколько более высокий риск (скорректированные задержки 1,1-1,3, 0-19 лет), чем женщины, которые регулярно пили воду в бутылках (скорректированные ОР 0,6-0,8, 0-19 лет) , Эти результаты были аналогичны результатам нашего предыдущего анализа.

Наблюдался умеренный уровень корреляции между измеренными и смоделированными концентрациями ПХЭ с использованием автоматизированного метода среди 75 исторических образцов воды (коэффициент ранговой корреляции Спирмена (ρ = 0,65, p <0,0001, см. Рисунок 1 и дополнительный файл 5). корреляция наблюдалась между измеренными и концентрациями PCE, моделируемыми с использованием ручного метода (ρ = 0,54, p <0,001, см. рисунок 2 и дополнительный файл 5). Последняя корреляция несколько выше, чем в предыдущей проверке 88 образцов (ρ = 0,48, p <0,0001). Когда были включены только образцы с определяемыми уровнями PCE, корреляция была слабее с использованием обоих методов (ρ = 0,38 для автоматизированного и 0,39 для ручного). Корреляции с использованием автоматизированного метода были выше в областях, модель с использованием допущений по методу ручного метода, включая местоположения в сложных конфигурациях труб (ρ = 0,69 против 0,49). Результаты для других характеристик были аналогичны результатам предыдущей проверки (s ee Дополнительный файл 5 для более подробной информации).

Сравнение концентрации Ln с измеренной концентрацией PCE (мкг / л) с использованием модели Ln с оценкой концентрации PCE (мкг / л): автоматизированный метод. На этом рисунке показана зависимость между измеренной концентрацией PCE и оцененной концентрацией PCE в модели с использованием автоматизированного метода. Наблюдался умеренный уровень корреляции между измеренными и смоделированными концентрациями PCE с использованием автоматизированного метода (коэффициент ранговой корреляции Спирмена (ρ = 0,65, p <0,0001).

Сравнение концентрации Ln с измеренной концентрацией PCE (мкг / л) с использованием модели Ln с оценкой концентрации PCE (мкг / л): ручной метод. На этом рисунке показана взаимосвязь между измеренной концентрацией PCE и оцененной концентрацией PCE в модели с использованием ручного метода. Наблюдался умеренный уровень корреляции между измеренными и смоделированными концентрациями PCE с использованием ручного метода (ρ = 0,54, p <0,001), но величина корреляции была ниже, чем величина автоматизированного метода.

Чуть более высокие концентрации PCE были предсказаны с помощью ручного метода, но эта разница была небольшой (подробнее см. Дополнительный файл 5 и Рисунок 2). Простая регрессионная модель показала лучшую совместимость между измеренными и преобразованными в модель PCE концентрациями с использованием автоматизированного метода (R2 = 0,40, p <0,0001) по сравнению с ручным методом (R2 = 0,30, p <0,0001). Это улучшение наблюдалось также при исследовании только детектируемых образцов (R2 = 0,20, p = 0,005 для автоматизированного и R2 = 0,16, p = 0,01 для ручного). Когда стратифицированный регрессионный анализ проводился в соответствии с характеристиками труб и пробоотборников, лучшая модель, соответствующая автоматическому методу, была очевидна для образцов, взятых в сложных конфигурациях трубопроводов (R2 = 0,47 против 0,30), в середине / начале трубы (R2 = 0,43 против 0,27), в гидрантах (R2 = 0,47 против 0,21), в областях с более высоким расходом (R2 = 0,41 против 0,22 для среды и 0,26 против 0,16 для высоких) и на последней установленной трубе (R2 = 0,43 против 0,19 для 1977-1980 гг.). Автоматические и ручные методы выполнялись аналогично в областях с простыми конфигурациями, низкими расходами, ранними годами установки (1968-1976 гг.) И на концах труб.

При сравнении измеренных концентраций PCE во всех образцах воды с смоделированными концентрациями с использованием автоматизированного метода константа скорости выщелачивания (2,25 года), используемая в ручном методе, привела к самому высокому соглашению между смоделированными и измеренными концентрациями. Когда были включены только образцы с определяемыми уровнями, более быстрая константа (0,75 года) приводила к моделированным значениям, которые были немного лучше коррелированы с измеренными концентрациями (ρ = 0,43 против 0,38).

В соответствии с нашими предыдущими результатами, текущий анализ с использованием автоматизированного метода оценки воздействия показал умеренную связь с раком молочной железы среди женщин с высокой степенью риска. Этот метод идентифицировал субъектов с низким уровнем воздействия среди тех, кто ранее считался неэкспонированным и идентифицировал более подверженные воздействию предметы среди тех, кто ранее считался низким или умеренным уровнем воздействия. На основе сравнения с исторически измеренными образцами автоматическая оценка воздействия представляется более точной, чем оценка, полученная из более раннего ручного метода. Таким образом, ошибочная классификация воздействия в наших предыдущих анализах происходила главным образом среди субъектов с низкими уровнями воздействия, а распределение текущей экспозиции сдвигалось вниз. Неудивительно, что сравнения, проведенные с использованием категорий процентилей распределения РДД, сдвинули повышенные риски у женщин, чье облучение было выше 75-го процентиля (в предварительном анализе) женщинам, чьи экспозиции были выше 90-го процентиля (при текущем реанализе). Минимизация ошибочной классификации экспозиции среди неэкспонированных наиболее пострадала от референтной группы в ходе предыдущего анализа, но повышенный риск рака молочной железы оставался среди женщин с более высокой степенью риска.

Учитывая текущее распределение воздействия, анализ сглаживания был важным способом определения значимой точки отсечения для «высокого» воздействия. Аналогичные или несколько более сильные ассоциации с раком молочной железы были замечены, когда в этой новой точке среза была определена высокая экспозиция (RDD> 35). Определение высокой экспозиции в текущем анализе при RDD 35 было наиболее сопоставимым с 90-й процентильной RDD в предыдущем анализе (таблица 2). В то время как большинство субъектов, классифицированных выше 90-го процентиля в текущем анализе, также имели показатель RDD выше 35 (85-100%, в зависимости от латентности), различия в пунктах сокращения RDD могут объяснять ослабление некоторых коэффициентов шансов 90-го процентиля.

Поскольку пик и продолжительность воздействия включены в кумулятивную меру воздействия, все меры воздействия были сильно коррелированы. Фактически коэффициент ранговой корреляции Спирмена между этими показателями варьировался от 0,93 до 0,99 в зависимости от периода ожидания (p <0,0001). Таким образом, хотя анализ риска рака молочной железы с использованием кумулятивного, пикового и продолжительного воздействия был в хорошем согласии, эти анализы не могли отличить эффекты интенсивности или продолжительности воздействия от кумулятивного воздействия.

В зависимости от временного интервала между установкой трубы ACVL и датой перехода объекта, изменение скорости выщелачивания должно приводить к разным оценкам экспозиции. Например, субъект, который через несколько лет после установки был перемещен в место с трубой ACVL, был бы неэкспонирован с быстрой скоростью выщелачивания (потому что PCE быстро исчезнет) или подвергнут воздействию медленной скорости выщелачивания (поскольку PCE будет в основном оставаться) , В целом мы обнаружили, что RDD были меньше, если скорость выщелачивания была быстрее и что RDD были больше, если скорость выщелачивания была медленнее. Однако изменение уровня выщелачивания не повлияло на результаты нашего эпидемиологического анализа, когда мы использовали 90-й процентиль для определения наивысшей категории воздействия, поскольку экспозиция исследуемой популяции по-прежнему поддерживала тот же порядок ранжирования.

Упрощенная оценка потока ручного метода была потенциальным источником ошибочной классификации экспозиции при предыдущих анализах рака молочной железы, и мы обнаружили, что это справедливо для некоторых резиденций, когда мы сравнивали ручные оценки с данными с автоматизированным методом. В ручном методе использовались имеющиеся в то время инструменты и упрощенное моделирование потока воды, обращаясь к небольшим участкам трубопровода распределительной системы вокруг каждого места жительства. Использование EPANET для включения сложных условий потока воды, по-видимому, более точно прогнозирует концентрации ПХЭ по сравнению с измеренными образцами воды.

Хотя включение EPANET в модель экспозиции касалось многих сложностей системы водораспределения, которые не могли иметь модели потока Webler-Brown, некоторые из тех же ограничений остаются. В EPANET моделированные модели потока и системы распределения использовались для представления широкого диапазона периодов времени и условий использования воды, но оценка EPANET по-прежнему предполагала, что предсказанная картина стационарного потока в системе была типичной для любого заданного времени день, год или сезон. В других исследованиях были созданы более сложные модели с использованием информации о текущих или исторических условиях, таких как уровни резервуаров, данные учета воды или данные давления, записанные на гидрантах, для характеристики и проверки модели EPANET [18-21]. В отсутствие достоверных исторических данных для Кейп-Код, мы использовали EPANET для характеристики моделей потока воды, чтобы обеспечить разумный метод ранжирования экспозиции для субъектов в нашем эпидемиологическом анализе.

Кроме того, оценка EPANET не определяла, были ли на всех участках земли резиденции и, следовательно, использование воды в течение периода воздействия. Анализ одного учебного города (Машпи) показал, что ограничение использования воды на посылках, занятых в 1980 году, уменьшило количество пользователей на половину, что изменило величину воздействия, но не оказало существенного влияния на категории воздействия, поскольку направление потока воды оставалось аналогичным. Тем не менее, другие города с разными формами развития могут иметь разные результаты. Информация о жилом здании может быть использована для того, чтобы увидеть, улучшит ли этот аспект модели EPANET дополнительную информацию об экспонировании.

Предсказание обнаруживаемых концентраций с использованием измеренных образцов с 1980 года было улучшено с помощью автоматизированного метода. Опять же, это улучшение было наиболее очевидным в тех областях, где применение ручного метода было затруднено, в том числе сложные конфигурации, на среднем или начальном участке трубы и в областях с более высоким потоком. Моделируемые оценки с использованием автоматизированного метода, помимо включения большего количества физических условий и принципов, лучше коррелируют с образцами воды с 1980 года (p = 0,65 против 0,54).

Важно признать, что были также вероятные неточности в измеренных концентрациях. Образцы воды были собраны в 1980-х годах, чтобы получить приблизительное определение объема проблемы выщелачивания PCE и начать восстановление [5]. Области с трубой ACVL, которые, как предполагалось, имели высокие уровни, такие как низкие потоки, тупиковые трубы, были предпочтительно отбракованы. В отсутствие письменных протоколов возможно наличие несоответствий в выборке воды. Аэрация от отбора гидрантов может привести к ошибкам в зависимости от процедуры отбора проб, а пространство для головы в гидрантных линиях может привести к потере ПХЭ из-за улетучивания. Таким образом, многие образцы ниже предела обнаружения могут быть «ложными негативами», особенно в местах расположения образцов в областях с низким потоком вблизи недавно установленной трубы. Несколько городов имели только один или два образца с обнаруживаемыми уровнями, что свидетельствует об ошибке измерения, хотя есть обстоятельства (например, высокий поток, более старые трубы), где ожидаются уровни ниже предела обнаружения. Изменение уровней сушки труб и начальных концентраций ПХЭ, возможно, способствовало низким уровням.

Тестирование DEP показало, что использование лабораторией анализа головного пространства в лаборатории также может недооценивать уровни PCE в образцах воды на целых 80% [13]. В меморандуме DEP указано, что эта методология считается качественным, а не количественным методом, который требует меньшего времени анализа, чем более точный метод продувки и ловушки, и поэтому допускается быстрое реагирование и восстановление [13]. В ходе исследования выборки наблюдались до двухкратных колебаний концентрации воды, которые измеряли концентрации в одном и том же месте и времени в течение последовательных дней [14]. Wacholder et al. использовали термин «легированный золотой стандарт» для описания данных такого типа [22], хотя добавление еще большего количества ошибок измерения (например, персонал выборки и сезон) предполагает, что исторические измерения не являются стандартом, а просто другой вид данных.

Как обсуждалось в нашей предыдущей публикации о раке молочной железы и РСТ, этот повторный анализ вряд ли повлияет на смещение отбора. Реестр рака штата Массачусетс был источником всех случаев рака молочной железы, и почти завершил отчетность в соответствии с анализом отдела общественного здравоохранения с другими государственными регистрами рака [4]. Демографические характеристики, показатели наблюдения и опроса были одинаковыми среди случаев и контролей, а демографические характеристики были одинаковыми среди участников и не участников [4,8]. В то время как интервьюеры не были ослеплены статусом болезни женщины, смещение наблюдения также вряд ли повлияет на результаты. Закрытые вопросы были тщательно написаны и предварительно опробованы, а интервьюеры прошли обучение методам проведения собеседований. Кроме того, опросы по доверенности для умерших дел и контроля привели к сопоставимому качеству информации [4]. Наконец, оценки воздействия с использованием EPANET проводились без знания статуса болезни участника.

В скорректированных анализах контролировались основные смешающие переменные возраста в диагнозе или индексный год, жизненно важный статус при опросе, семейная история рака молочной железы, личная история раннего рака молочной железы, возраст первого рождения или мертворождения, а также профессиональное воздействие на PCE. Другие потенциальные помехи не изменили ORS с сердечником более чем на 10%, поэтому они не были включены в модели. Неизмеряемые факторы, экологические или другие факторы, возможно, приводили к остаточному смешению, но это маловероятное объяснение этих результатов, поскольку эти факторы должны быть сильными факторами риска развития рака молочной железы и тесно связаны с воздействием РСТ. Последнее маловероятно, учитывая нерегулярную картину расположения труб ACVL.

Животные и эпидемиологические исследования показали, что воздействие РСЕ связано с несколькими видами рака; но в целом для рака молочной железы были обнаружены нулевые эффекты. Эксперименты показали увеличение частоты опухолей печени у мышей, подвергшихся воздействию PCE перорально или путем ингаляции, и увеличение числа случаев лейкемии и рака почки у крыс с ингаляционным воздействием [2,23]. Не было доказательств опухолей молочной железы, вызванных воздействием РСТ в животных тестах, хотя другие органические растворители показали этот эффект [7,24]. Эпидемиологические данные были предоставлены в основном профессиональными исследованиями работников химчистки и людей, работающих с растворителями в металлургической промышленности. Оценки воздействия в этих исследованиях трудны, опираясь на название работы или продолжительность работы, чтобы определить воздействие, и, следовательно, потенциально неправильно классифицировать подверженность субъектов. Во многих исследованиях наблюдалось многократное химическое облучение в то же время, относительно небольшое количество женщин и отсутствующая информация о потенциальных препятствиях. Однако обзоры общего веса доказательств побудили Международное агентство по исследованию рака (МАИР) классифицировать ПКО как вероятный канцероген человека и Национальную программу по токсикологии (NTP) для классификации PCE, которая предположительно считается канцерогенной для человека [23, 25].

Исследования связи между РСП и раком молочной железы дали противоречивые результаты. Снижение заболеваемости раком молочной железы на 11% наблюдалось в большой скандинавской когорте (n = 23 714), но воздействие этой PCE было неопределенным среди этой группы работников прачечной и химчисток [26]. По сравнению с женщинами в общей численности населения, сотрудники прачечной и химчистки в исследовании, проведенном в США и Канаде, имели более низкий уровень заболеваемости раком молочной железы (средний годовой уровень стандартизованных ставок составлял 77,4 против 100,3 на 100 000 человеко-лет) [27 ]. В исследовании, проведенном в Британской Колумбии, было проведено исследование женщин постклимактерического периода, чье обычное занятие было в химчистке и в 4,9 раза увеличилось риск рака молочной железы (95% ДИ 1.3-18.7) после контроля за важными факторами риска, такими как семейная история рака молочной железы [28]. Химически подобный PCE, исследования на трихлорэтилен (TCE) растворителя и рак молочной железы показывают аналогичные смешанные результаты.

Изучение финских рабочих выявило снижение риска рака молочной железы у женщин, которые были подвергнуты биологическому мониторингу при воздействии TCE, PCE и другого галогенированного трихлорэтана углеводорода (SIR = 0,84, 95% ДИ, 0,44-1,48) [29]. Исследование, проведенное на Тайване сотрудниками электротехнической фабрики, подвергшихся воздействию хлорированных растворителей, которые, вероятно, включало ПХЭ и ТСЭ, выявило небольшое, но значительно повышенное заболеваемость раком молочной железы (SIR = 1,19, 95% ДИ, 1,03-1,36) после корректировки на возраст и календарный год [30 ].

В наших текущих анализах были использованы технологические достижения для изучения ограничения нашего раннего метода оценки воздействия и потенциального источника ошибочной классификации. Мы использовали программное обеспечение ГИС в сочетании с модификацией программного обеспечения для моделирования распределения воды с открытым исходным кодом, EPANET, для создания более детальной модели воздействия, которую можно легко манипулировать для анализа чувствительности и других улучшений. EPANET был использован в других эпидемиологических исследованиях для проведения оценки воздействия загрязнения системы распределения, включая моделирование для изучения степени и степени загрязнения источников, а также для оценки водоочистки и системных проблем, таких как воздействие тригалометана [18-21,31]. Это уникальное приложение программного обеспечения EPANET стало возможным благодаря наличию его открытого исходного кода, который можно было бы адаптировать для нашего использования, и программным обеспечением ГИС, которое обеспечило необходимую платформу для объединения различных типов данных, необходимых для улучшения модели потока питьевой воды , В этом исследовании программное обеспечение ГИС позволило создать подробные карты с характеристиками труб, земельные участки для представления водопользователей и места проживания участников. Эти карты легли в основу схем EPANET, используемых для моделирования потока воды и дисперсии PCE в модели экспонирования. С помощью этого автоматизированного метода мы также смогли провести анализ чувствительности по скорости выщелачивания.

Широкое загрязнение питьевой воды с помощью ПКЭ и ограничения профессиональных исследований позволили уточнить методы оценки воздействия для наших исследований Кейп-Код. Недавний обзор опубликованной литературы подтверждает, что наши исследования остаются единственным популяционным исследованием рака молочной железы в отношении загрязненной растворителем питьевой воды [4, 32]. Текущий анализ показывает последовательные результаты слегка повышенного риска рака молочной железы у женщин с высокой степенью риска, с усиленной оценкой воздействия и минимизацией ошибочной классификации с использованием новейших технологий. Таким образом, ассоциации между раком молочной железы и загрязненной ПХЭ питьевой водой являются относительно надежными для уточнения моделирования воздействия.

PCE: тетрахлорэтилен; DEP: Департамент охраны окружающей среды; ACVL: асбестоцемент с виниловым покрытием; SNARL: не предлагалось никакого уровня побочных реакций; RDD: относительная доза; ГИС: географические информационные системы; ИЛИ: Коэффициент шансов; AOR: скорректированное отношение шансов; COR: отношение шансов сырой нефти; CI: доверительный интервал; ND: невозможно обнаружить; TCE: трихлорэтилен

Д-р Дэвид Озонов является соредактором в области охраны окружающей среды. Он отказался от всех решений, связанных с принятием и публикацией этой рукописи. По просьбе Содружества Массачусетса в 1980 году д-р Озонов был свидетелем в суде по делам о банкротстве в иске против корпорации Johns-Manville, производителя сети водоснабжения ACVL. Он также, по случаю, свидетельствовал о случаях телесных повреждений и имущественного ущерба, связанных с воздействием тетрахлорэтилена и трихлорэтилена. Д-р Aschengrau служил консультантом по делу о травмах, связанным с заражением хлорированным растворителем в прошлом. Ни одна из сторон в каких-либо судебных разбирательствах не поддерживала, не рассматривала или не знала этот документ. Ни у кого из авторов этого исследования нет конкурирующих интересов.

LG завершила оценку воздействия, провела статистический анализ и написала первоначальный проект рукописи. А.А. задумал исследование, участвовал в его разработке и координации, помогал в анализе и дорабатывал рукопись. DO, TW и VV предоставили технические материалы для изучения дизайна, анализа, моделирования и подготовки рукописей. Все авторы прочитали и утвердили окончательную рукопись.

Подробный расчет экспозиции PCE. В этом файле описывается математическая основа для расчета меры воздействия PCE, известной как относительная доза (RDD)

Нажмите здесь для файла

Модель потока Webler-Brown (ручной метод). В этом файле содержится подробное описание процесса оценки потока воды в модели Webler и Brown.

Нажмите здесь для файла

Модель потока EPANET (автоматизированный метод). В этом файле содержится подробное описание процесса оценки расхода воды с использованием EPANET.

Нажмите здесь для файла

Результаты анализа чувствительности для различных уровней выщелачивания PCE. В этих файлах описываются ассоциации между уровнем рака молочной железы и уровнями воздействия PCE> 90-й процентили при различных условиях выщелачивания PCE

Нажмите здесь для файла

Сравнение моделей экспозиции с историческими измерениями водопроводной воды. Этот файл содержит подробные результаты нашего исследования валидации, в котором сравнивались модели экспозиции вручную (Webler-Brown) и автоматизированные (EPANET) модели с историческими измерениями водопроводной воды.

Нажмите здесь для файла

Авторы хотели бы поблагодарить местные водохозяйственные компании и Департамент охраны окружающей среды штата Массачусетс. Авторы хотели бы поблагодарить исследователей и аспирантов за помощь в создании моделей распределения воды, составлении данных измерений PCE и программирования для включения алгоритма выщелачивания PCE в исходный код программы EPANET. Авторы также хотели бы поблагодарить Дженис Вайнберг за статистическую помощь. Эта работа была поддержана Национальным Институтом Исследовательской Программы Суперфонда по охране окружающей среды 5P42ES00738.

Комментариев нет.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *