PRACA ORYGINALNA
Zróżnicowanie przeciętnego dalszego trwania życiaw wybranych podregionach województwa śląskiego a jakość powietrza atmosferycznego w latach 2008–2012
1
Katedra i Zakład Epidemiologii, Wydział Lekarski w Katowicach, Śląski Uniwersytet Medyczny. Kierownik jednostki: Prof. dr hab. n. med. J.E. Zejda
Autor do korespondencji
Anna Korczyńska
Katedra i Zakład Epidemiologii Wydział Lekarski w Katowicach Śląski Uniwersytet Medyczny w Katowicach ul. Medyków 18, 40-752 Katowice tel. 32 2088536
Katedra i Zakład Epidemiologii Wydział Lekarski w Katowicach Śląski Uniwersytet Medyczny w Katowicach ul. Medyków 18, 40-752 Katowice tel. 32 2088536
Med Srod. 2014;17(4):47-53
SŁOWA KLUCZOWE
STRESZCZENIE
Wstęp:
Badanie zróżnicowania przeciętnego dalszego trwania życia (PDTŻ) mieszkańców poszczególnych podregionów województwa śląskiego może stanowić istotne uzupełnienie informacji na temat występujących nierówności w zdrowiu. Wśród potencjalnych uwarunkowań tego zróżnicowania, nie można wykluczyć wpływu jakości powietrza atmosferycznego. Celem pracy jest odpowiedź na pytanie czy zróżnicowanie PDTŻ w wybranych podregionach województwa śląskiego w momencie urodzenia (PDTŻ0+) oraz powyżej 65. roku życia (PDTŻ65+) koresponduje z danymi o zanieczyszczeniu powietrza w latach 2008–2012.
Materiał i metody:
Zgromadzono dane dla 2012 roku o PDTŻ0+ oraz PDTŻ65+ dla mieszkańców trzech podregionów (GUS). Wanalizie uwzględniono trzy podregiony: o najlepszej (podregion bielski), o umiarkowanej (katowicki) oraz o najgorszej (rybnicki) jakości powietrza określone na podstawie średniorocznego stężenia zanieczyszczeń gazowych i pyłowych (WIOŚ, lata 2008– 2012). Następnie PDTŻ korelowano ze średnioobszarowymi poziomami zanieczyszczeń dla lat 2008–2012.
Wyniki:
Wyniki badania ujawniają zróżnicowanie PDTŻ w podregionach. Najniższe wartości PDTŻ0+ i PDTŻ65+ w 2012 roku dotyczyły mężczyzn (odpowiednio 70,1 i 14,8 lat) oraz kobiet (odpowiednio 78,7 i 18,6 lat) w podregionie katowickim. Najdłuższe PDTŻ0+ i PDTŻ65+ odnotowano u mężczyzn (odpowiednio 73,2 i 15,4 lat) i kobiet (odpowiednio 80,9 i 19,5 lat) podregionu bielskiego. Średnioroczne obszarowe stężenia zanieczyszczeń powietrza w podregionach bielskim, rybnickim i katowickim wyniosły dla PM10 odpowiednio 42,1, 61,4 i 51 μg/m3; dla PM2,5 odpowiednio 36,8, 39 i 32,3 μg/m3; dla benzo(a)piranu odpowiednio 7,4, 13,4 i 7,6 ng/m3.
Wnioski:
Próba powiązania długości trwania życia z jakością powietrza atmosferycznego nie dała jednoznacznej odpowiedzi, co może tłumaczyć fakt, że PDTŻ kształtowane jest przez różne czynniki, w tym m.in. wysokość dochodów, dostępną infrastrukturę medyczną, styl życia.
Badanie zróżnicowania przeciętnego dalszego trwania życia (PDTŻ) mieszkańców poszczególnych podregionów województwa śląskiego może stanowić istotne uzupełnienie informacji na temat występujących nierówności w zdrowiu. Wśród potencjalnych uwarunkowań tego zróżnicowania, nie można wykluczyć wpływu jakości powietrza atmosferycznego. Celem pracy jest odpowiedź na pytanie czy zróżnicowanie PDTŻ w wybranych podregionach województwa śląskiego w momencie urodzenia (PDTŻ0+) oraz powyżej 65. roku życia (PDTŻ65+) koresponduje z danymi o zanieczyszczeniu powietrza w latach 2008–2012.
Materiał i metody:
Zgromadzono dane dla 2012 roku o PDTŻ0+ oraz PDTŻ65+ dla mieszkańców trzech podregionów (GUS). Wanalizie uwzględniono trzy podregiony: o najlepszej (podregion bielski), o umiarkowanej (katowicki) oraz o najgorszej (rybnicki) jakości powietrza określone na podstawie średniorocznego stężenia zanieczyszczeń gazowych i pyłowych (WIOŚ, lata 2008– 2012). Następnie PDTŻ korelowano ze średnioobszarowymi poziomami zanieczyszczeń dla lat 2008–2012.
Wyniki:
Wyniki badania ujawniają zróżnicowanie PDTŻ w podregionach. Najniższe wartości PDTŻ0+ i PDTŻ65+ w 2012 roku dotyczyły mężczyzn (odpowiednio 70,1 i 14,8 lat) oraz kobiet (odpowiednio 78,7 i 18,6 lat) w podregionie katowickim. Najdłuższe PDTŻ0+ i PDTŻ65+ odnotowano u mężczyzn (odpowiednio 73,2 i 15,4 lat) i kobiet (odpowiednio 80,9 i 19,5 lat) podregionu bielskiego. Średnioroczne obszarowe stężenia zanieczyszczeń powietrza w podregionach bielskim, rybnickim i katowickim wyniosły dla PM10 odpowiednio 42,1, 61,4 i 51 μg/m3; dla PM2,5 odpowiednio 36,8, 39 i 32,3 μg/m3; dla benzo(a)piranu odpowiednio 7,4, 13,4 i 7,6 ng/m3.
Wnioski:
Próba powiązania długości trwania życia z jakością powietrza atmosferycznego nie dała jednoznacznej odpowiedzi, co może tłumaczyć fakt, że PDTŻ kształtowane jest przez różne czynniki, w tym m.in. wysokość dochodów, dostępną infrastrukturę medyczną, styl życia.
Background:
The studies of life expectancy diversity of subregions in Silesia voivodeship are complemented with an important information on health inequalities. Air quality impact can not be excluded from the potentialdeterminants of this diversity. The aim of the study is to provide an answer whether diversity of life expectancy (LE) in selected subregions in Silesia voivodeship at the time of birth (LE0+) and over 65 years of age (LE65+) corresponds with the data on air pollution recorded for the years between 2008 and 2012
Material and Methods:
Data was collected on life expectancy 0+ (LE0+) and life expectancy 65+ (LE65+) for 2012 for the population in three subregions (Central Statistical Office – CSO). The analysis included three subregions: the best (bielski subregion), average (katowicki), and the worst (rybnicki) of air quality defined by annual average concentrations of gaseous and particulate pollutants (Regional Inspectorate of Environmental Protection – RIEP, between 2008 and 2012). Then the LE was correlated with the average area pollution levels between 2008 and 2012.
Results:
Results of the study show diversity of LE in subregions. The lowest values LE0+ and LE65+ in 2012 were for males (70.1 and 14.8 years) and for females (78.7 and 18.6 years) in katowicki subregion. The highest LE0+ and LE65+ was observed for males (73.2 and 15.4 years) and females (80.9 and 19.5 years) in bielski subregion. Annual average area concentrations of air pollutants in subregions bielski, rybnicki and katowicki were: for PM10 42.1, 64.1 and 51 μg/m3 respectively; for PM2.5 36.8, 39 and 32.3 μg/m3 respectively; for benzo(a)pyrene 7.4, 13.4 and 7.6 ng/m3respectively.
Conclusions:
The relationship between life expectancy and air quality doesn’t provide an unambiguous answer whether LE is structured by various factors, such as a level of income available medical infrastructure and lifestyle
The studies of life expectancy diversity of subregions in Silesia voivodeship are complemented with an important information on health inequalities. Air quality impact can not be excluded from the potentialdeterminants of this diversity. The aim of the study is to provide an answer whether diversity of life expectancy (LE) in selected subregions in Silesia voivodeship at the time of birth (LE0+) and over 65 years of age (LE65+) corresponds with the data on air pollution recorded for the years between 2008 and 2012
Material and Methods:
Data was collected on life expectancy 0+ (LE0+) and life expectancy 65+ (LE65+) for 2012 for the population in three subregions (Central Statistical Office – CSO). The analysis included three subregions: the best (bielski subregion), average (katowicki), and the worst (rybnicki) of air quality defined by annual average concentrations of gaseous and particulate pollutants (Regional Inspectorate of Environmental Protection – RIEP, between 2008 and 2012). Then the LE was correlated with the average area pollution levels between 2008 and 2012.
Results:
Results of the study show diversity of LE in subregions. The lowest values LE0+ and LE65+ in 2012 were for males (70.1 and 14.8 years) and for females (78.7 and 18.6 years) in katowicki subregion. The highest LE0+ and LE65+ was observed for males (73.2 and 15.4 years) and females (80.9 and 19.5 years) in bielski subregion. Annual average area concentrations of air pollutants in subregions bielski, rybnicki and katowicki were: for PM10 42.1, 64.1 and 51 μg/m3 respectively; for PM2.5 36.8, 39 and 32.3 μg/m3 respectively; for benzo(a)pyrene 7.4, 13.4 and 7.6 ng/m3respectively.
Conclusions:
The relationship between life expectancy and air quality doesn’t provide an unambiguous answer whether LE is structured by various factors, such as a level of income available medical infrastructure and lifestyle
PODZIĘKOWANIA
Podziękowanie
Za inspirację oraz wsparcie, Panu Profesorowi Janowi
E. Zejdzie, kierownikowi Katedry i Zakładu Epidemiologii
w Katowicach
FINANSOWANIE
Źródło finansowania: Badanie statutowe Katedry i Zakładu
Epidemiologii Śląskiego Uniwersytetu Medycznego,
nr: KNW-1-145/K/4/0
REFERENCJE (17)
2.
Narodowy Program Zdrowia 2007-2015. Dostęp: http://www2.mz.gov.pl/wwwfiles... zal_urm_npz_90_15052007p.pdf, cytowany: 02.06.2014 r.
3.
EEA. The European environment – state and outlook 2010. Synthesis. Copenhagen: Rosendahls-Schultz Grafisk 2010.
4.
Bank Danych Lokalnych GUS. Dostęp: http://stat.gov.pl/bdl/ app/strona.html?p_name=indeks, cytowany: 02.06.2014 r.
5.
Wojewódzki Inspektorat Ochrony Środowiska. Dostęp: http://stat.gov.pl/bdl/app/ strona.html?p_name=indeks, cytowany: 03.06.2014 r.
6.
Raport WIOŚ 2012, Dostęp: http://www.katowice.pios.gov.p... monitoring/raporty/2012/raport2012.pdf, cytowany: 03.06. 2014 r.
7.
Kowalska M., Skrzypek M.: Environmental burden of disease (EBD) and the possibility of using the method for estimating health effects related to PM2.5 exposure. Hygeia Public Health 2014; 49(1): 33-8.
8.
Kowalska M., Zejda J.E., Skrzypek M.: Short-term effects of ambient air pollution on daily mortality. Pol. J. Environ. Stud. 2010; Vol.19, No.1: 101-105.
9.
Kowalska M., Zejda J.E., Skrzypek M. i wsp.: Air pollution and daily mortality in the Urban Area of Katowice, comparison between two periods 1994/95 and 2001/02. Pol J of Env Studies 2008; 17(5): 733-738.
10.
Skrzypek M, Zejda J.E, Kowalska M, i wsp.: Effect of residential proximity to traffic on respiratory disorders in school children in upper Silesian Industrial Zone, Poland. Int J Occup Med Environ Health 2013; 26(1): 83-91.
11.
Kowalska M.: Wpływ krótkoterminowych zmian stężeń drobnego pyłu zawartego w powietrzu atmosferycznym na dobową umieralność i chorobowość z przyczyn krążeniowooddechowych w populacji mieszkańców aglomeracji miejsko- przemysłowej (Aglomeracja Katowicka). Rozprawa habilitacyjna, SUM, Katowice 2011.
12.
WHO. Global Health Observatory Data Repository. Outdoor air pollution: Burden of disease. Dostęp: http://apps. who.int/gho/data/node.main.285?lang=en, cytowany: 22.05. 2014 r.
13.
Samoli E., Schwartz J., Wojtyniak B. et al.: Investigating regional differences in short-term effects of air pollution on daily mortality in the APHEA project: a sensitivity analysis for controlling long-term trends and seasonality. Environ. Health Perspect 2001; Apr; 109(4): 349-53.
14.
Pope C.A. III., Burnett R.T., Thurston G.D. et al.: Cardiovascular mortality and long-term exposure to particulate air pollution: epidemiological evidence of general pathophysiological pathways of disease. Circulation 2004; 109: 71-77.
15.
Zeger S., Dominici F., McDermott A. et al.: Mortality in the medicare population and chronic exposure to fine particulate air pollution in urban centers (2000-2005). Environ. Health Perspect. 2008; 116: 1614–1619. Dostęp: http://www.environmentportal. in/files/Mortality%20in%20the%20Medicare.
17.
HIA of air pollution in 25 European Cities – the Aphekom Project. Dostęp: http://www.who.int/hia/example... whohia120/en/, cytowany 06.06.2014 r. Kowalska M., Kowalski M.: Environmental burden of disease associated with PM2.5 exposure in Poland and selected neighboring countries. Air pollution XXII. (red) Brebbia C.A., Longhurst J.W.S. WITPRESS Southampton, UK; 2014, p. 203.
Udostępnij
ARTYKUŁ POWIĄZANY
| eISSN: | 2084-6312 |
| ISSN: | 1505-7054 |
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
