• 評估了PM2.5組分與認知能力下降的關聯。
• 使用雙/去偏機器學習處理高維多污染物模型。
• 使用外部驗證數據校正暴露測量誤差。
• 較高的溴（Br）、錳（Mn）、鉛（Pb）和矽（Si）與更快的認知能力下降相關。
• 測量誤差校正加強了關聯性，突顯其重要性。
摘要
越來越多的證據表明，細顆粒物（PM2.5）暴露可能會加速認知能力下降並增加失智症風險，但單個PM2.5組分的作用，特別是考慮暴露測量誤差時，仍不清楚。 我們追蹤了12,824名護士健康研究認知子研究的參與者（2000-2008年）。 根據住宅位址分配了每位參與者首次認知評估前一年平均PM2.5組分濃度。 全域認知評分計算為六個測試z分數的平均值，使用帶隨機截距和斜率的線性混合模型估計個體認知能力下降率。 利用先前驗證研究中個人暴露與最近監測站PM2.5組分關係的信息，我們採用雙/去偏機器學習（DML）方法來估計PM2.5組分與認知能力下降之間的關聯，同時處理高維多污染物暴露並校正暴露測量誤差。 較高暴露於多種PM2.5組分與認知能力下降率的變化相關。 在未經測量誤差校正的多污染物模型中，氯化物（Cl）濃度每增加一倍，與年認知能力下降率減緩0.0003（95% CI： 0.0000， 0.0005）標準單位相關，而矽（Si）濃度每增加一倍，與-0.0025（95% CI： -0.0050， 0.0000）更快的下降率相關。 測量誤差校正後，關聯通常增強：較高濃度的溴（Br）、錳（Mn）和鉛（Pb）與更快的認知能力下降顯著相關。 相比之下，較高濃度的鍶（Sr）和釩（V）與較慢的下降相關。 我們的研究結果表明，長期暴露於某些PM2.5組分及其來源可能比其他組分對認知衰老更有害，並強調了在評估PM2.5及其組分的健康影響時校正測量誤差的必要性。 需要更多研究來確認這些發現，最好能獲得更大規模的組分暴露驗證
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關鍵詞
PM2.5組分
認知能力下降
雙/去偏機器學習
暴露測量誤差校正
數據可用性
作者無權共享數據。