VALUTAZIONE DELL ESPOSIZIONE AL TRAFFICO VEICOLARE E ALLE CONCENTRAZIONI DI PM 2.5 NELL AMBITO DEL PROGETTO SETIL SULLA LEUCEMIA

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1 VALUTAZIONE DELL ESPOSIZIONE AL TRAFFICO VEICOLARE E ALLE CONCENTRAZIONI DI PM 2.5 NELL AMBITO DEL PROGETTO SETIL SULLA LEUCEMIA Badaloni C., Ranucci A., Cesaroni G., Magnani C., Zanini G., gruppo di lavoro SETIL, Forastiere F. Bari, 30 ottobre 2012

2 Background (1/2): LEUCEMIA LEUCEMIA NEGATIVO 2001 POSITIVO 2011

3 Background (2/2): LUR E DATI SATELLITARI

4 Obiettivo Valutare l'associazione tra tumori infantili e l'inquinamento atmosferico con diversi indici disponibili a livello nazionale

5 Disegno di studio (1/3) IL PROGETTO SETIL: UNO STUDIO CASO - CONTROLLO Coordinatore: Dr. Corrado Magnani Studio multicentrico Obiettivo: identificare fattori ambientali che possono contribuire ad aumentare il rischio di leucemia nei bambini

6 Disegno di studio (2/3) Popolazione italiana SELEZIONE DEI CASI Diagnosi: Leucemia (AIEOP) Periodo di osservazione: 1 Agosto Luglio 2001 Criteri di inclusione: Casi di cancro diagnosticati tra 0-10 anni Residenti in 16 regioni italiane: NORD (8), CENTRO (4), SUD (2) SICILIA E SARDEGNA

7 Disegno di studio (3/3) SELEZIONE CONTROLLI Assenza di leucemia 2 controlli per ogni caso di leucemia (random) Matching: data di nascita, sesso e regione di residenza.

8 Geocoding di casi and controlli Address Locator

9 Valutazione dell esposizione Variabili GIS PM 2.5 da Modello di dispersione: MINNI cella 4x4km NO 2 PM 10 O 3 da modello ibrido: LUR e dati satellitari cella 100x100m Variabili da questionario - Distributori di benzina - Incroci entro 100m - Semafori entro 100m - Presenza di traffico entro 100m - Passaggio di camion entro 100m

10 Variabili GIS Distanza da strade principali (m) MAJORROADLENGTH (m): Definizione strade secondo categorie definite da TomTom_TeleAtals 0 = Autostrade 1 ; 2 = Strade provinciali, statali e superstrade 3 = Strade secondarie 4 ; 5 = Strade locali di grande importanza

11 Modello di Dispersione : MINNI MINNI: (Modello Integrato Nazionale a supporto della Negoziazione internazionale sui temi dell Inquinamento atmosferico) Esposizione: PM 2.5 Risoluzione spaziale 4x4km Trattamento emissioni Modelli meteorologici Modello trasporto chimico Quantifica il potenziale ed i costi di riduzione di: emissioni dei gas ad effetto serra principali inquinanti atmosferici Matrici di Trasferimento

12 Modello di Dispersione : MINNI Esposizione: PM 2.5 Risoluzione Spaziale 4x4km

13 Modello ibrido: DATI SATELLITARI E LUR

14 Dati satellitari OMI MODIS+MISR: the aerosol optical depth (AOD) NO 2 PM10 ( ) ( ) - meteo - temperatura - velocità del vento O 3 ( ) Media di 6 anni Risoluzione Spaziale 10x10km

15 LUR LUR: Land Use Regression Model Misure dell inquinamento da centraline fisse Risoluzione Spaziale 100x100m Variabili predittive NO 2 = β 0 + β -β + β -β

16 LUR Centraline fisse AIRBASE dataset Medie annuali delle centraline con più del 75% dati osservati

17 LUR Variabili predittive Tema Dataset Variabile Dati Satellitari Land Cover OMI -- 10x10km (2005,2006,2007) MODIS+MISR -- 10x10km ( ) CORINE land cover, 100 raster NO2 PM2.5 Alta denità abitativa Bassa densità abitativa Industria Unità di misura ppb g/m 3 area (ha) Porti Superficie costruita Area urbana Ambienti semi-naturali Superficie Impervia, 1km raster superfice impervia percentuale Strade 1 Aree coperte da zone alberate copertura da albero percentuale Eurostreets (1:5.000) strade principali lunghezza strade secondarie Continente distanza dal mare km Popolazione 1 Risoluzione 100m su base censuaria (2001) Densità di popolazione pop/100m 2 Topografia Database CGIAR-CSA SRTM 90m Altitudine altezza (m) 1.Buffers: 100,200,300,400,600,800,1000,1200,1500,2000,2500,3000,3500,4000,5000,6000,7000,8000,10000m

18 LUR: Validazione Modello Finale Inquinante/anno Variabili Modello (n=1612) Validazione (n=398) NO NO da Dati satellitari (ppb) Strade secndarie Ambienti semi-naturali Strade principali Superficie costruita PM PM (ug/m 3 ) Y_COORD Strade secondarie Altitudine Strade principali Copertura Adj R 2 SEE Adj R 2 SEE (ug/m3) O Altitudine Strade locali Esposizione Topografica (on a collina or in valle) Temperatura estiva Velocitàdel vento annuale Alta densitàabitativa Bassa densitàabitativa Distanza da mare Densità di popolazione Terreno agricolo

19 Analisi statistica (1/3) Regressione logistica condizionata - Outcome: Leucemia - Esposizione: Distanza da strade principali Quartile Majorroadlength Quartile Trend lineare per 400 m (5-95 pct) range - Matching: Data di nascita, sesso e regione di residenza - Confondenti: livello di istruzione dei genitori

20 Analisi statistica (2/3) Regressione logistica condizionata - Outcome: Leucemia - Esposizione: Quartile PM 2.5 Trend lineare per 35.9 µg/m 3 (5-95 pct) NO 2 Quartile Trend lineare per 20.6 μg/m 3 (5-95 pct) PM 10 Quartile Trend lineare per 32.7 μg/m 3 (5-95 pct) Quartile O 3 Trend lineare per 40.7 μg/m 3 (5-95 pct)

21 Analisi statistica (3/3) Regressione logistica condizionata - Outcome: Leucemia - Esposizione: Distributori benzina SI / NO / NON SO Incroci entro 100m SI / NO / NON SO Semafori entro 100m Traffico entro 100m SI / NO / NON SO SI / NO / NON SO Camion entro 100m MAI / SPORADICO / FREQUENTE / NON SO

22 Risultati: descrizione popolazione in studio Casi di leucemia: 683 Controlli: Geocoding Residenza alla nascita Casi di leucemia: 675 Controlli: Esclusione soggetti con valori di esposizione missing Casi di leucemia: 625 Controlli: 965

23 Risultati: Esposizione con termine lineare ESPOSIZIONE variabili GIS N OR Low Up majorroadleng in un buffer di 100m Media (Sd) (148.1) , Min - Max Modello di dispersione PM 2.5 Media (Sd) 21 (10.8) , Min - Max th - 95th range Regressione logistica condizionata 1 Modello ibrido: LUR + dati satellitari NO 2 Media (Sd) 27.3 (12.0) , Min - Max PM 10 Media (Sd) 33.3 (6.3) , Min - Max O 3 Media (Sd) 48.3 (9.7) , Min - Max matching per data di nascita, sesso e regione; aggiustato per livello di istruzione dei genitori

24 Risultati: Esposizione in quartili ESPOSIZIONE variabili GIS distance from major roads 2 N OR Low Up > ( ) < p-trend majorroadleng in a buffer of 100m ( ) ( ) > p-trend matching per data di nascita, sesso e regione; aggiustato per livello di istruzione dei genitori 2. la categoria di riferimento è distanza >150 metri Regressione logistica condizionata 1 ESPOSIZIONE Modello di dispersione PM 2.5 < Regressione logistica condizionata 1 N OR Low Up ( ) > p-trend 0.32 Modello ibrido: LUR + dati satellitari NO 2 < ( ) ( ) > p-trend PM 10 < ( ) ( ) > p-trend O 3 < ( ) ( ) > p-trend matching per data di nascita, sesso e regione; aggiustato per livello di istruzione dei genitori

25 Risultati: Variabili da questionario

26 Key points Analizzare l'associazione tra tumori infantili e l'inquinamento atmosferico con diversi indici disponibili a livello nazionale. Nessuna traccia di associazione tra le esposizioni stimate di inquinanti e leucemia infantile quando si aggiusta per i fattori di matching e di istruzione dei genitori.

27 Limiti: - Misclassificazione dell esposizione (4x4km) modello di dispersione nazionale - Periodo di esposizione Periodo di diagnosi - Residenza alla nascita