2026年2月18日，北京大学医学部薛涛副教授团队联合北京协和医学院团队在国际心血管领域顶级期刊《美国心脏病学会杂志》（Journal of the American College of Cardiology，JACC）发表题为“Short-Term PM2.5 Exposure and Cardiovascular Mortality: A Global Exposure-Response Analysis to Inform Alert Thresholds”的研究成果。

该研究提出了一种新的证据荟萃方法，构建了短期PM2.5暴露与心血管死亡之间的“非线性”暴露反应函数。研究团队进一步估算了全球疾病负担，并从“成本收益权衡”视角出发，提出了最优空气污染预警值的概念，为公共卫生政策的制定提供了兼顾健康收益与社会成本的可解释量化依据。

该成果一经发表，即引发国际学术界广泛关注。《美国心脏病学会杂志》同期配发了两篇重磅专家述评，分别由世界卫生组织（WHO）官员及国内权威环境流行病学专家撰写，对该研究的科学价值与政策指导意义给予了高度评价。

短期PM2.5暴露是诱发急性心血管事件并导致死亡的重要危险因素。通过发布空气污染预警，引导公众减少暴露，是公共卫生风险管理的核心手段。然而，现实中的预警系统常常陷入两难困境。一方面，如果预警阈值过高，预警触发少，社会扰动小，但可能在污染高风险时段对公众“保护不足”。另一方面，如果阈值过低，好处是健康保护覆盖更充分，但会导致预警过于频繁，引发公众的“预警疲劳（Alert Fatigue）”，响应度随之下降。

如何科学评估并设定一个“最优预警值”？这在很大程度上取决于能否精确刻画PM2.5与健康风险之间的非线性暴露反应曲线。为此，研究团队提出了一种全新的评估框架。

重建全球非线性暴露反应曲线。空气污染等环境暴露的往往具有“非线性”的健康效应。然而，由于样本量有限等现实原因，既往流行病学研究往往依赖“线性模型”估计健康效应。为了解决上述矛盾，研究团队从“非线性”的因果模型出发，将文献中的效应估计值视为非线性暴露反应函数的数学变换，并基于这种定量数据关系设计荟萃回归模型，最终实现了从线性估计值“重构”非线性暴露反应函数。研究系统检索了2000—2023年间来自全球28个国家的100项研究，采用创新的三阶段荟萃回归模型，突破了传统荟萃分析的线性假设。结果表明，PM2.5与心血管死亡风险呈现显著的“超线性”特征——在极高暴露段（约150μg/m3以上），风险加速上升。

基于全球定量风险评估，提出PM2.5最佳预警值。研究量化了全球归因于PM2.5短期暴露的心血管死亡负担：2000年至2023年间，全球每年相关死亡人数从约18.5万例激增至34.5万例。中国华北平原与南亚印度河-恒河平原为主要热点区域。

针对预警疲惫问题，团队借鉴了“成本效益权衡”思想，构建了“可避免死亡比例”与“预警干扰人日比例”的权衡曲线。针对全球污染分布，研究测算得出，全球最优预警值为136μg/m3。在此阈值下，可避免约73.2%的高污染事件归因死亡，同时将预警干扰的人群日控制在约32%，实现了健康收益与社会扰动之间的最佳平衡。

该研究的过程、方法与核心发现

针对此项研究，世界卫生组织（WHO）环境、气候变化与健康司司长María Neira博士在《美国心脏病学会杂志》同期发表了题为《PM2.5峰值与心血管死亡：空气质量预警的政策优先事项》的长篇述评。

“空气污染是新的烟草。”Neira博士在文中直言，并强调该研究提供了本研究是短期PM2.5影响心脑血管疾病“迄今为止最强有力的证据”。她指出，目前全球公共卫生政策面临的痛点是“非线性的现实与线性的政策之间的脱节”。薛涛团队的研究不仅揭示了这一非线性特征，更打破了传统的线性政策思维。此外，她进一步指出未来环境政策的两个方向：一是重新审视WHO指南。WHO的过渡时期目标（如IT-1的75μg/m3）是政策基石，而非安全上限，即使在低于这些阈值的水平下，心血管风险依然存在并在此后急剧攀升。二是终结预警疲劳。该研究所提出的最优预警值（136μg/m3）及权衡曲线，为各国政府提供了一个量化的、可适应本地特征的政策工具。这有助于终结盲目设定阈值导致的“预警疲劳”，让各国能够用科学数据来平衡健康收益与社会成本。

与此同时，西安交通大学公共卫生学院吴少伟教授团队也在《美国心脏病学会杂志》发表了专题述评，从流行病学和方法学角度对该研究进行了深入剖析。

吴少伟团队指出，以往的全球荟萃分析大多假设空气污染与健康结果之间是线性关系，这忽视了全球不同国家巨大的浓度差异，导致健康负担评估存在不确定性。他指出，薛涛团队将结构因果模型与三阶段荟萃回归相结合，巧妙地利用现有的线性研究估计值，成功构建了具有全球代表性的非线性暴露反应曲线，这是一项方法学突破。述评特别强调，该研究所提出的“预警权衡曲线”对于缺乏本地流行病学数据的广大发展中国家具有极高的应用价值。各国只需代入本地的PM2.5暴露数据、人口和基线死亡率，即可计算出最适合本国国情的预警阈值。同时，吴少伟呼吁，未来研究可在此基础上进一步探索特定颗粒物成分（如黑碳）的健康效应，并将经济成本等多维因素纳入最优预警阈值的考量中。

致谢与论文信息本研究是北京市自然科学基金杰青项目“大气污染复合暴露健康风险预警模型”（JQ24052）的主要成果，同时受到国家四大慢病项目（2024ZD0524102）和西藏重大科技项目（XZ202501ZY0072）的资助。北京大学公共卫生学院硕士研究生杨永康、邓建宇是共同第一作者；薛涛，中国医学科学院北京协和医学院关天嘉研究员是共同通讯作者；北京大学环境科学与工程学院朱彤院士是最后资深作者。