Evidencia observacional del impacto perjudicial del ozono inhalado en el sistema respiratorio humano

BMC Public Health volumen 23, Número de artículo: 929 (2023) Citar este artículo

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La influencia perjudicial del ozono inhalado en el sistema respiratorio humano es ambigua debido a la complejidad de la relación dosis-respuesta entre el ozono y el sistema respiratorio humano. Este estudio recopila datos sobre la concentración de ozono inhalado y las enfermedades respiratorias de la ciudad de Shenzhen para revelar el impacto del ozono en las enfermedades respiratorias utilizando los métodos de modelos aditivos generalizados (GAM) y mapeo cruzado convergente (CCM) con un nivel de confianza del 95 %. El resultado de GAM exhibe un efecto de retraso parcialmente significativo en las enfermedades respiratorias agudas en modo acumulativo. Dado que el análisis de correlación tradicional es incapaz de capturar la causalidad, el método CCM se aplica para examinar si el ozono inhalado afecta el sistema respiratorio humano. Los resultados demuestran que el ozono inhalado tiene un impacto causal significativo en las tasas de hospitalización por enfermedades de las vías respiratorias superiores e inferiores. Además, los efectos causales nocivos del ozono para la salud humana varían según el sexo y la edad. Las mujeres son más susceptibles que los hombres al ozono inhalado, probablemente debido a los niveles de estrógeno y la regulación diferencial de la respuesta inmune pulmonar. Los adultos son más sensibles a la exposición al ozono que los niños, posiblemente debido al hecho de que los niños necesitan más tiempo para reaccionar al estrés del ozono que los adultos, y los ancianos son más tolerantes que los adultos y los niños, lo que puede estar relacionado con la hipofunción pulmonar de los ancianos mientras tiene poca correlación con la exposición al ozono.

Informes de revisión por pares

El ozono troposférico (O3) es el contaminante secundario producido por la actividad fotoquímica de los óxidos de nitrógeno y los compuestos orgánicos volátiles en la troposfera de la superficie terrestre [1]. Se ha demostrado que el ozono a nivel del suelo se ha convertido en el segundo contaminante del aire clasificado en China [2], y las observaciones terrestres muestran que en las estaciones cálidas, el ozono incluso se convierte en el principal contaminante del aire. El ozono podría causar enfermedades respiratorias, como asma, neumonía, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), etc., a través de estudios epidemiológicos y experimentales previos [3,4,5,6,7,8]. Un estudio regional en Suzhou, una ciudad china con alta contaminación por ozono [9], sugiere que la mortalidad por enfermedades respiratorias se correlaciona con la concentración media máxima de ozono dentro de las 8 h y la concentración máxima de ozono dentro de 1 h. Los estudios de series de tiempo también han indicado que el riesgo de hospitalizaciones respiratorias o visitas de emergencia aumentaría con la exposición a corto plazo al ozono [10]. Se ha revelado que un aumento significativo de aproximadamente 0,2-0,6 % en el riesgo de morir está asociado con un aumento de 0,01 mg m-3 en el ozono ambiental dentro de las 8 h, según el metanálisis de datos a largo plazo desde 1996 [ 11]. Como se ha reconocido ampliamente, la contaminación del aire afecta la salud humana de manera diferente en diferentes regiones. Algunos estudios regionales demuestran que el ozono inhalado está asociado con ingresos hospitalarios por enfermedades respiratorias, según los Modelos Aditivos Generalizados (GAM) [12,13,14]. El ozono tiene un efecto claramente acumulativo en la mortalidad por enfermedades respiratorias [2] y tiene un impacto significativo en la EPOC con una amplia variación temporal y espacial [15]. Algunos otros estudios demuestran una conexión débil o no significativa entre el ozono y las enfermedades respiratorias [11, 16, 17]. En consecuencia, las enfermedades respiratorias no son consistentes con la concentración de ozono observada en sitios fijos, y los efectos del ozono en la salud pública rara vez se han evaluado independientemente de otros contaminantes del aire [16]. Los modelos aditivos generalizados podrían fallar en estos datos, lo que llevaría a la exclusión de un gran número de observaciones y datos clínicos para evitar un posible sesgo del efecto del ozono ambiental sobre las enfermedades respiratorias. Por lo tanto, se utilizó un nuevo método (es decir, Convergent Cross Mapping, CCM), diseñado específicamente para detectar la relación de causalidad a partir de un par de datos empíricos de series temporales en ecosistemas dinámicos no lineales [18], para abordar este problema.

Shenzhen, la primera zona económica especial de China con la mayor densidad de población (aproximadamente 6000 personas por km2), ubicada en la aglomeración urbana de la región del delta del río Perla (PRD), tiene una calidad del aire diferente a otras megaciudades de China. . Debido a la ubicación geográfica de Shenzhen, la calidad del aire puede reflejar tanto las características de la contaminación del aire como los patrones de transporte entre Hong Kong y PRD por región. Aunque la concentración de ozono de Shenzhen es relativamente más baja en comparación con otras megaciudades, la contaminación por ozono es el principal contaminante del aire en Shenzhen, mientras que otras megaciudades en China toman PM2.5 como el principal contaminante del aire según los datos de monitoreo ambiental [2, 19] . Por lo tanto, Shenzhen se selecciona como la región de investigación típica en este trabajo, con el fin de detectar el impacto del ozono inhalado en las enfermedades respiratorias. Se han realizado pocos estudios previos en esta región, y casi todos estiman el riesgo relativo (RR) del ozono para ciertas enfermedades en función del efecto retardado de la contaminación del aire sobre las enfermedades respiratorias [19,20,21]. Sin embargo, la relevancia estadística no significa la influencia causal entre el ozono y las hospitalizaciones respiratorias. Este estudio pretende ser un análisis causal para que China fortalezca la evidencia sobre la exposición al ozono y las hospitalizaciones por enfermedades respiratorias.

El propósito de este artículo es investigar el impacto del ozono ambiental en las enfermedades respiratorias en una megaciudad específica de China. Se realiza GAM tradicional y un nuevo método de mapeo cruzado convergente (CCM) para examinar la relación y la influencia de causalidad entre el ozono y las hospitalizaciones respiratorias.

El Ministerio de Ecología y Medio Ambiente de la República Popular de Porcelana. Aquí, se calcula la concentración de masa de ozono promediada diariamente y se excluyen los días con falla del instrumento. Finalmente, las muestras de seguimiento eficaces (la proporción de datos faltantes es inferior al 1%) se obtienen en 349 días.

Las admisiones hospitalarias de emergencia diarias por enfermedades respiratorias agudas se recopilan del Centro de Shenzhen para el Control y la Prevención de Enfermedades. Cada caso incluye la fecha, el nombre del hospital, el sexo, la edad y el diagnóstico médico de la enfermedad. La distribución geográfica de los hospitales en Shenzhen se muestra en la Fig. 1. Las enfermedades respiratorias se definen de acuerdo con la 10ª revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades de J00-J99 y las siguientes categorías se consideran en este estudio: (1) enfermedades respiratorias superiores agudas (AURD, J00-J06), (2) enfermedades agudas de las vías respiratorias inferiores (ALRD, J20-J22). El análisis se centra en diferentes géneros y edades.

Debido a que no se dispone de información detallada sobre la dirección del paciente, no podemos asignar una concentración de ozono única a cada paciente. Suponiendo que es más probable que las personas visiten un hospital cercano, asignamos la concentración monitoreada de ozono a los pacientes de acuerdo con su proximidad a los hospitales.

La distribución geográfica de los hospitales y estaciones de monitoreo de Shenzhen

La concentración media anual de ozono es de 70 µg/m3, con un rango de 19 a 207 µg/m3. Entre 109.451 admisiones hospitalarias por enfermedad respiratoria total, hay 11.855 visitas por AURD y 23.093 visitas por ALRD. El promedio diario de visitas hospitalarias por enfermedad respiratoria total es de 314 y el 60,1% son pacientes del sexo masculino (tabla 1).

En esta investigación, se aplica un GAM con enlace de registro y función de error de Poisson para explorar la relación entre el ozono diario y las admisiones por enfermedades respiratorias. Antes de los análisis del modelo, se deben realizar dos pasos: primero, desarrollar la mejor base y el modelo principal (sin o con un contaminante), y luego agregar la concentración de ozono al modelo final, asumiendo que la relación entre la concentración de ozono y el logarítmico respiratorio hospitalizaciones es lineal.

En primer lugar, se establece el modelo básico que excluye el ozono. Se incluye la función spline de suavizado cúbico natural (ns) del tiempo calendario, lo que permite una relación no lineal con la hospitalización respiratoria. Los mejores grados de libertad (df) para el tiempo del calendario spline están determinados por la función de autocorrelación parcial. El mejor df para el tiempo del calendario se determina a través del criterio de información de Akaike (AIC). Para controlar las tendencias estacionales y de largo plazo, se aplica un ns (df = 7). El día de la semana (DOW) también se utiliza como variable categórica. Tras el establecimiento del modelo básico, introducimos la concentración de ozono y analizamos su asociación con la hospitalización. El modelo final se puede expresar como:

donde \(E\left({Y}_{t}\right)\) denota el número esperado de ingresos hospitalarios respiratorios diarios en el día t, \({\upalpha }\) el término de intersección; \({{\upbeta }}_{1}\) el coeficiente de regresión de la tasa logarítmica relativa de hospitalización respiratoria relacionada con el aumento de ozono; \({Ozono}_{ti}\) la concentración media de ozono en el día t, i el día de retraso, y \(ns\left(\text{T}\text{i}\text{m}\text{e },df=7\right)\) la función de suavizado del tiempo del calendario. Se puede encontrar una introducción detallada de GAM en el libro de Wood [22].

La relación exposición-respuesta se analiza utilizando la función de suavizado en GAM para verificar la hipótesis lineal del riesgo logarítmico relativo de hospitalizaciones respiratorias con la concentración de ozono. Luego se estiman los efectos lineales del ozono para el día actual y hasta dos semanas antes del resultado (lag0 a lag14). Los efectos se examinan para cada grupo de edad (0 a 14 años, 15 a 64 años y >65 años) y género para identificar el grupo más vulnerable [23]. La significancia estadística (prueba Z) de las diferencias de género o edad se prueba calculando\(\left({\delta }_{1}-{\delta }_{2}\right)/\sqrt{{SE}_ {1}^{2}+{SE}_{2}^{2}}\), donde \({\delta }_{1}\) y \({\delta }_{2}\) son coeficientes para las dos categorías a comparar, y SE1 y SE2 representan los respectivos errores estándar [24].

Los análisis en este estudio se realizan utilizando los paquetes R "DLM" y "MGCV". Los resultados se expresan como el riesgo relativo (RR) y su intervalo de confianza (IC) del 95% en las hospitalizaciones diarias por cada 10 µg/m³ de aumento de la concentración de ozono.

Es bien sabido que la correlación no es igual a la causalidad y CCM es muy adecuado para detectar la correlación espejismo y revelar la causalidad subyacente, como se ha demostrado en estudios de ecosistemas complejos [18, 25, 26]. CCM se basa en el teorema de Takens y solo requiere suposiciones leves. En base a ello, solo mediante el uso de una serie temporal con una sola variable, se puede reconstruir la dinámica de sistemas de alta dimensión [27]. Teniendo en cuenta las variables teóricas de las dos series temporales X{x1,x2,…,xL} e Y{y1,y2,…yL} (L es la longitud), la variedad de sombras Mx y My se reconstruyen en primer lugar según la vectores de coordenadas retrasadas X, Y, como sigue,

donde \(t=1+\left(E-1\right)\tau\) to t = L, E la dimensión de incrustación y \(\tau\) un retraso de tiempo positivo. Luego, se crea una estimación de mapa cruzado de yt, (\({\widehat y}_t\left|M_x\right)\), y los vecinos más cercanos en \({M}_{y}\) se calculan con una media ponderada, que está determinada por:

dónde,

La estimación de yt forma una media ponderada localmente de E + 1, como:

El coeficiente de correlación de Pearson entre la serie temporal original y la estimada se puede expresar como:

A un nivel de significancia, una estadística t del coeficiente de correlación se puede describir como:

donde N denota la longitud de la serie temporal y \({\rho }_{YX}\) se puede utilizar como indicador del grado de influencia de la dinámica Y en la dinámica X. Cuanto más alto es \({\rho }_{YX}\), más fuerte es la influencia causal. Es crucial optimizar los parámetros de ajuste de E y τ, en esta investigación, E se establece en 2 utilizando el método del vecino falso más cercano, y τ es igual a 2, de acuerdo con el criterio de información mutua promedio.

El patrón temporal de pacientes diarios y concentración de ozono en Shenzhen en 2013 se muestra en la Fig. 2. Los valores máximos y mínimos de ozono aparecieron en octubre y julio con valores medios de 143,85 ± 27,75 µg m-3 y 53,02 ± 38,19 µg m-3. 3, respectivamente. La concentración de ozono en mayo (54,41 ± 21,27 µg m-3) estuvo muy próxima al valor de julio. El conteo diario de hospitalizaciones respiratorias osciló entre 0 y 177, y su variación interanual indicó que la menor cantidad de hospitalizaciones durante 2013 fue en febrero por infecciones de las vías respiratorias altas y bajas. La alta tasa de prevalencia de infección de vías respiratorias superiores se presentó principalmente en mayo y septiembre, relacionándose con la estación cálida de la distribución estadística. La tendencia temporal de la infección de las vías respiratorias bajas, excepto el valor del valle en febrero, es mucho más constante con la fluctuación de la camada, y la admisión hospitalaria relativamente alta es principalmente alrededor de marzo y abril. El promedio mensual de pacientes respiratorios fue de 2973 (rango de 1969 a 3525), y el 61,43% (rango de 59,65 a 62,82%) eran pacientes del sexo masculino. Los niños (edad de 0 a 14 años) fueron la parte principal, representando el 85,17% (80,45-88,76%) del total de pacientes. Los análisis de correlación indican que los ingresos hospitalarios casi no tienen correlación con el ozono con un coeficiente de correlación de Pearson que oscila entre −0,06 y 0,1 (para diferentes edades y sexos) y entre −0,13 y 0,05 (para diferentes edades y sexos) para las vías respiratorias superiores e inferiores. infecciones, respectivamente.

Variaciones temporales del número diario de pacientes y la concentración de ozono en Shenzhen en 2013

Para explorar el impacto rezagado en la salud del O3 en diferentes grupos de población, incluido el grupo de hombres, el grupo de mujeres y diferentes grupos de edad, se realizó un análisis de series temporales utilizando GAM en términos de infecciones respiratorias agudas. En las Figs. 3 y 4 (IC 95%: barras negras y áreas grises). El resultado se considera significativo si el intervalo de confianza para RR/RR acumulativo y la línea horizontal RR/RR acumulativo = 1 no se cruzan. En general, el O3 exhibe un efecto de retraso significativo en las hospitalizaciones agudas de las vías respiratorias bajas (ALRH) de la población total a partir de un retraso de 4 días en modo acumulativo, y por cada aumento de 10 µg/m³ en el O3, el número de hospitalizaciones de la población total debido a Los ALRH generalmente aumentarían un 1,6 % (IC del 95 %: 0,5 %, 2,8 %) en un lapso de 5 días. Los valores de RR numéricos de un solo día (lag0 a lag5) y acumulativo (Lag05) para hospitalizaciones de diferentes grupos de población correspondientes a un aumento de 10 unidades en O3 dentro de 5 días, junto con su IC del 95%, se muestran en las Tablas 2 y 3 .

Patrones de respuesta de retraso de RR de un solo día y efecto de retraso acumulativo en diferentes grupos de género con un retraso de 5 días (a1 − f1) para hospitalización aguda de las vías respiratorias superiores, (a2 − f2) para hospitalización aguda de las vías respiratorias inferiores

Patrones de respuesta de retraso de RR de un solo día y efecto de retraso acumulativo en diferentes grupos de edad con un retraso de 5 días (a1 − f1) para hospitalización aguda de las vías respiratorias superiores, (a2 − f2) para hospitalización aguda de las vías respiratorias inferiores

En términos de diferentes grupos de género (Fig. 3), se detecta un efecto de retraso significativo tanto para el grupo masculino como para el femenino en modo acumulativo con diferentes días de retraso, es decir, un retraso de 5 días para el grupo femenino y un retraso de 3 a 5 días. para el grupo masculino. Por cada aumento de 10 µg/m³ en O3, el número de hospitalizaciones del grupo de hombres y del grupo de mujeres debido a ALRH generalmente aumentaría un 1,6 % (IC del 95 %: 0,3 %, 2,9 %) y un 1,7 % (IC del 95 %: 0,2 %, 3,2%) respectivamente, con un desfase de 5 días. En cuanto a los diferentes grupos de edad (fig. 4), se observa que el O3 solo tiene un efecto de retraso significativo en las ALRH de los niños de 0 a 14 años en un retraso de 3 a 5 días en modo acumulativo. En cuanto a las hospitalizaciones agudas de las vías respiratorias superiores (AURH) de todos los grupos de edad y las ALRH de personas mayores de 14 años, no se detectan efectos de retraso significativos. Por cada aumento de 10 µg/m³ en O3, el número de hospitalizaciones de niños (0 - 14 años) debido a ALRH generalmente aumentaría un 1,8 % (IC del 95 %: 0,6 %, 3,1 %) en un lapso de 5 días.

El impacto causal del ozono en la hospitalización regional por enfermedades respiratorias se cuantifica utilizando CCM. Debido a que CCM implica convergencia, a medida que aumenta la longitud L de la serie temporal, mejora la habilidad de estimación de las estimaciones de mapeo cruzado. Esta es una propiedad distintiva importante entre la causalidad y la correlación simple. La causalidad solo se encuentra cuando este patrón está presente, de lo contrario, no existe una relación causal entre las dos variables. La fuerza del efecto está determinada por el valor ρ de la habilidad predictiva.

La Figura 5 presenta el mapa cruzado convergente de un tipo de escenario de clasificación. La línea continua azul y la línea roja muestran el patrón mencionado anteriormente, lo que indica que la concentración de ozono tiene un efecto significativo en las vías respiratorias superiores e inferiores. Por el contrario, la línea continua gris y la línea continua negra no lo son, lo que significa que el número de casos de las enfermedades respiratorias mencionadas no tiene un efecto causal en la concentración de ozono. Este resultado valida la viabilidad y superioridad del método CCM. La Figura 5 demuestra que el ozono inhalado tiene un impacto causal significativo en las tasas de hospitalización de las enfermedades de las vías respiratorias superiores e inferiores. Si este fenómeno está relacionado con la velocidad de sedimentación del ozono en el sistema respiratorio y el efecto de un estímulo en la mucosa local aún debe discutirse con más datos y estudios de casos y controles.

Validación del CCM a los análisis causales de la influencia del ozono en los pacientes respiratorios

Además, los efectos nocivos del ozono para la salud humana varían según el género y la edad (Fig. 6). Se puede observar que las hembras son más susceptibles que los machos al ozono inhalado. Un estudio anterior también encontró que las hembras se ven más afectadas por la exposición al ozono a corto plazo [28], y este hallazgo es consistente con los experimentos con animales, en los que las ratas hembra son más propensas a los efectos del ozono que las ratas macho [19]. La diferencia basada en el sexo puede ser relativa al nivel de estrógeno y las regulaciones diferenciales de la respuesta inmune pulmonar [13, 20]. El estrógeno puede ser importante para estimular la inflamación y la lactancia está relacionada con una mayor secreción de hormonas proinflamatorias. Gunison et al. [21] también encuentran el aumento de la inflamación y las lesiones en los pulmones de ratas embarazadas o lactantes expuestas al ozono.

Además, los adultos son más sensibles a la exposición al ozono que los niños (Fig. 7). Podría deberse a que la tolerancia al envenenamiento por ozono es transitoria, y que las reacciones de estrés al ozono de los niños necesitan más tiempo que los adultos porque sus sistemas respiratorios no están completamente desarrollados. Este fenómeno también se demuestra al medir los cambios en la multiplicidad de proteínas totales en el líquido de lavado broncoalveolar, donde la lesión pulmonar inducida por ozono en ratones neonatos es menos sensible que en ratones adultos [15, 29, 30]. Además, la exposición relativa a largo plazo de los adultos también podría atribuirse a una mayor infectibilidad de los adultos.

La Figura 7 también demuestra que los ancianos son más tolerantes a la exposición al ozono que los adultos y los niños, aunque la infección respiratoria es una causa común de hospitalización aguda para los ancianos. De hecho, la capacidad pulmonar dinámica de los ancianos, como la capacidad vital forzada y el volumen espiratorio forzado en 1 s, comúnmente disminuye, y la disminución de la función de ventilación pulmonar para los ancianos muestra un aumento significativo con el aumento de la edad. Entonces, la tasa de hospitalización de las enfermedades respiratorias agudas de los ancianos probablemente esté relacionada con la hipofunción pulmonar y tenga poca correlación con la inhalación de ozono.

En comparación con otras megaciudades de China, Shenzhen tiene un nivel relativamente más bajo de contaminación por ozono. Por ejemplo, la concentración media anual de O3 en Shenzhen fue de 70 µg/m3 en 2013, mientras que la concentración media anual de O3 en Beijing fue de 84,75 µg/m3 en el mismo año. Nuestros resultados también encuentran que incluso los niveles relativamente bajos de exposición al ozono están significativamente asociados con la hospitalización por enfermedades respiratorias agudas, que es lo mismo que los hallazgos en estudios anteriores [31].

Mapas cruzados convergentes que ilustran el impacto causal de la concentración de ozono inhalado en AURH y ALRH para diferentes géneros

Mapas cruzados convergentes que ilustran el impacto causal de la concentración de ozono inhalado en AURH y ALRH para diferentes edades

El objetivo central de este estudio es detectar el impacto causal del ozono en el sistema respiratorio humano. Shenzhen, una ciudad típica, se seleccionó como área de estudio porque el ozono es el principal contaminante del aire aquí. En este estudio se utilizan la concentración diaria de ozono y los ingresos hospitalarios por infecciones respiratorias en 2013. El análisis de correlación de tiempo de retraso (GAM) y el método de detección causal (CCM) se utilizan para cuantificar el efecto de retraso y la influencia causal del ozono en las hospitalizaciones respiratorias.

La relación entre el ozono y las enfermedades respiratorias es una relación dosis-respuesta complicada. Nuestro análisis muestra que el análisis de correlación de tiempo de retraso tradicional es difícil de detectar la correlación del ozono con la hospitalización respiratoria y no revela la influencia del ozono en la hospitalización respiratoria. Por el contrario, CCM sugiere que el ozono tiene un impacto causal significativo tanto en los AURH como en los ALRH. Mientras tanto, los impactos causales varían con el género y la edad. Los resultados del análisis cuantitativo (ρ) de CCM manifiestan que el ozono tiene una influencia causal más significativa en las enfermedades respiratorias agudas femeninas que en los masculinos. Los adultos son más sensibles a la exposición al ozono que los niños, y los ancianos son más tolerantes que los adultos y los niños. Se debe prestar más atención a la influencia causal significativa del ozono en la hospitalización respiratoria. Aún así, hay algunas limitaciones en este estudio. La concentración de ozono no se puede medir para cada paciente, debido a la falta de información sobre la dirección del paciente. En este estudio, analizamos la relación entre la concentración de ozono y la hospitalización por enfermedades respiratorias agudas en Shenzhen en 2013, y esta serie de tiempo relativamente corta puede aportar certezas a los resultados de nuestro análisis. Se esperan estudios de series temporales más largas y más estudios en otras áreas en el futuro.

Los datos de concentración por hora de ozono en tiempo real utilizados y analizados durante el estudio actual están disponibles en el repositorio del Ministerio de ecología y medio ambiente de la República Popular China (https://www.mee.gov.cn/). Los datos anónimos de admisión hospitalaria diaria para enfermedades respiratorias están disponibles en https://github.com/Lstarry/EResDATA.git.

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Este trabajo fue apoyado en parte por el Proyecto Especial Clave para el Equipo de Talentos Introducidos del Laboratorio de Ingeniería y Ciencias Marinas del Sur de Guangdong bajo la subvención GML2019ZD0301, y la Infraestructura Nacional de Intercambio de Datos de Ciencias del Sistema Terrestre.

Laboratorio Estatal Clave de Recursos y Sistema de Información Ambiental, Instituto de Ciencias Geográficas e Investigación de Recursos Naturales, Academia China de Ciencias, Beijing, China

Jiaying Lu y Ling Yao

Centro de Jiangsu para la Innovación Colaborativa en el Desarrollo y la Aplicación de Recursos de Información Geográfica, Universidad Normal de Nanjing, Nanjing, China

Jiaying Lu y Ling Yao

Universidad de la Academia China de Ciencias, Beijing, China

Jiaying Lu

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Todos los autores aprobaron la versión final. Ling Yao: metodología, experimento y análisis de datos, revisión y edición; Jiaying Lu: experimento y análisis de datos, preparación del borrador original.

Correspondencia a Ling Yao.

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Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Lu, J., Yao, L. Evidencia observacional del impacto perjudicial del ozono inhalado en el sistema respiratorio humano. BMC Salud Pública 23, 929 (2023). https://doi.org/10.1186/s12889-023-15902-6

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Recibido: 15 Septiembre 2022

Aceptado: 16 mayo 2023

Publicado: 23 mayo 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-15902-6

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