guihjcdnjvkhfduillheichjhvnjfjfdhihjckdnjkchurfj kxsjcj b bchdgu bcdjks đẻe dcuoc hieu hon vè jocodldl jdncjehijslkjjkncd
Trang 1Đối tượng
Nghiên cứu này thu hút 40 người tham gia từ một cơ sở dân cư dành cho người cao tuổi có thu nhập thấp được chính phủ trợ cấp ở Midtown Detroit, Michigan Những người tham gia là những người không hút thuốc, không được sử dụng máy thở và ở độ tuổi từ 48–88 (trung bình là 67) Mỗi buổi sáng của các hoạt động can thiệp, một cuộc khảo sát ngắn được thực hiện bằng lời nói cho những người tham gia về hoạt động trong 24 giờ trước đó Các đối tượng được hỏi liệu
họ có rời khỏi căn hộ của mình không và nếu có thì trong bao lâu Nếu các đối tượng trả lời bằng một khoảng thời gian họ rời khỏi căn hộ của mình (ví dụ: 2–3 giờ), thì điểm giữa của phạm vi (ví dụ: 2,5 giờ) sẽ được sử dụng khi tính điểm trung bình tổng thể của các đối tượng Các đối tượng được hỏi liệu họ có mở cửa sổ phòng khách và/hoặc phòng ngủ trong bao lâu không Cuộc khảo sát còn bao gồm các câu hỏi về phương tiện di chuyển của họ và việc họ có nấu ăn hay không
Nghiên cứu này đã được phê duyệt bởi Hội đồng Đánh giá Thể chế của Đại học Michigan Có sự đồng ý bằng văn bản từ tất cả các đối tượng trong chuyến thăm sàng lọc Nghiên cứu này đã được đăng ký tại ClinicTrials.gov ()
Đánh giá phơi nhiễm
Nồng độ PM2.5 của mỗi cá nhân, trong nhà và ngoài trời hàng ngày được đo trong 24 giờ trong mỗi khoảng thời gian can thiệp 3 ngày Để đánh giá mức độ phơi nhiễm mỗi cá nhân, những người tham gia mang theo máy theo dõi dạng hạt chạy bằng pin (mẫu máy theo dõi khí dung DataRAM™ pDR-1500 cá nhân, Thermo Environmental Instruments Inc, Franklin, MA, USA) PDR cung cấp cả
dữ liệu về nồng độ PM2.5 theo thời gian thực và trung bình trong 10 phút (“dữ liệu pDR”), và cũng thu thập PM2.5 trên bộ lọc Teflon 37 mm Sau đó, nồng độ PM2.5 mỗi cá nhân được tích hợp trong 24 giờ và được xác định bằng phương pháp trọng lượng từ các bộ lọc; được báo cáo là “dữ liệu PM2.5 cá nhân” xuyên suốt bài viết này Mối tương quan giữa “dữ liệu pDR” tích hợp và dữ liệu cá nhân dựa trên bộ lọc là R2 = 0,69 (N = 296) Chúng tôi đã loại trừ dữ liệu pDR
và dữ liệu PM2.5 cá nhân mà pDR đang hoạt động < 10 giờ trong khoảng thời gian 24 giờ bất kỳ Dữ liệu PM2.5 cá nhân được thay thế bằng một nửa giới hạn phát hiện của phương pháp nếu nồng độ dưới mức giới hạn phát hiện
Các mẫu PM2.5 trong nhà được thu thập trên vật liệu lọc Teflon bằng hệ thống bơm được chế tạo riêng và Teflon được phủ mẫu nhôm thuận ở tỉ lệ lưu lượng ghi là 16,7L/phút được xác định thông qua lưu lượng kế đã được hiệu chuẩn
Trang 2(Matheson Inc., Montgomeryville, PA, USA) Nồng độ trong nhà 24 giờ mỗi ngày sau đó được xác định bằng phương pháp trọng lượng
Các mẫu PM2.5 ngoài trời được thu thập bằng máy lấy mẫu không khí liên tục (Partisol-Plus Model 2025, Rupprecht và Patashnick, Inc., Albany, NY, USA) nằm trên nóc tòa nhà 3 tầng cách địa điểm nghiên cứu 125 m PM2.5 ngoài trời được thu thập trên bộ lọc Teflon 47 mm để phân tích trọng lượng tiếp theo Hệ thống lấy mẫu trong nhà đã được sử dụng trong một số nghiên cứu trước đây; việc đối chứng với hệ thống lấy mẫu ngoài trời có bán trên thị trường đã được ghi lại trước đây
Việc xử lý và phân tích mẫu diễn ra trong các phòng siêu sạch Loại 100 tại Phòng thí nghiệm Khoa học Phơi nhiễm và Phòng thí nghiệm chất lượng không khí của đại học Michigan Việc xác định trọng lượng được thực hiện bằng cách
sử dụng cân vi lượng (MT-5, Mettler Toledo, Columbus, OH, USA) trong môi trường được kiểm soát nhiệt độ/độ ẩm như mô tả trong Phương pháp tham chiếu liên bang
Phân tích thống kê
Chúng tôi đã sử dụng thử nghiệm Friedman với những sửa đổi để phù hợp với các thước đo lặp lại và những quan sát bị thiếu để đánh giá sự khác biệt về phân
bố trong các quan sát giữa các kịch bản can thiệp khác nhau Chúng tôi cũng kiểm tra nồng độ trung bình của PM2.5 trong ba ngày can thiệp, chuyển đổi nó bằng logarit cơ số 10 để tính đến tính chất lệch phải của dữ liệu và sau đó sử dụng các biện pháp phân tích phương sai lặp lại (rANOVA) với dữ liệu bị thiếu được điền vào theo phương pháp được mô tả bởi Zar, 1999 để đánh giá sự khác biệt về phân bố trong quan sát giữa các tình huống can thiệp khác nhau Thử nghiệm rANOVA là phép thử tham số tương tự của thử nghiệm Friedman Nếu thử nghiệm rANOVA có ý nghĩa, thì các so sánh sau kiểm định được thực hiện bằng cách sử dụng kiểm định 2 mẫu t với hiệu chỉnh Bonferroni trên nồng độ trung bình trong 3 ngày trong quá trình can thiệp được chuyển đổi bằng logarit
cơ số 10
Các hệ số tương quan sắp hạng Spearman được tính toán giữa nồng độ PM2.5 trong nhà, mỗi cá nhân và ngoài trời để có dữ liệu tương ứng với từng tình huống can thiệp Mối tương quan sắp hạng Spearman được sử dụng vì nó thiết thực đối với các giá trị ngoại biên trong dữ liệu
Trang 3Dữ liệu PDR được sử dụng để kiểm tra sự thay đổi trong ngày của mức phơi nhiễm PM2.5 cá nhân Thử nghiệm Kruskal–Wallis được sử dụng để kiểm tra
sự khác biệt trong phân bố dữ liệu pDR giữa các tình huống can thiệp cho từng giờ trong ngày Phân tích thống kê được thực hiện với phần mềm MatLab (Bản phát hành R2016b; The MathWorks, Inc., Natick, MA, USA)