泰国农业社区地下水中的氢源性氟化物和氟斑牙:患病率调查和病例对照研究

背景

氟牙症可能是在获得安全饮用水方面社会不平等的一种疾病。这一牙科公共卫生问题在氟化物流行地区的社会弱势农业社区变得突出，这些地区没有标准的灌溉系统，含有天然氟化物的地下水是主要的饮用水来源。本研究旨在确定儿童氟斑牙的患病率和严重程度，并评估其与泰国上述环境中地下水中的氟化物的关系。

方法

2015年对那空病病省289名儿童进行了横断面调查。在随后的病例对照研究中，非常轻微到严重氟中毒的儿童被视为“病例”，而他们的同龄儿童则被视为“对照”。检索了2008-2015年期间与居民和每个儿童年龄相对应的家庭供水地下水中的氟浓度记录。其他暴露变量用问卷测量。患病率(PR)是一种衡量不同水平氟化物对氟斑牙的相对影响的指标，由具有稳健标准误差的泊松回归得到。

结果

157例儿童患极轻至中度氟牙症(患病率54.3%)。单变量分析显示，在水源氟浓度为0.7-1.49(指数类别1)和≥1.5 ppm(指数类别2)的儿童中，氟斑牙患病率为1.62(95%置信区间;0.78, 3.34)和2.75 (95% CI;1.42、5.31)倍于氟化物浓度< 0.7 PPM的人群(参照类别)。在对所有协变量进行调整后，两个指数类别的调整患病率为1.64 (95% CI;0.24, 11.24)和2.85 (95% CI;0.44, 18.52)，接近他们相应的粗略估计。由于混淆的大小，用(PR_原油公关_调整) /公关_调整，在这两个指数类别中都不到10%;这表明所有协变量的混杂效应有限。

结论

在氟流行地区，用于家庭消费的含有天然氟的地下水导致氟斑牙患病率很高，特别是在氟浓度≥1.5 ppm的地下水中。

氟斑牙的病因学模式在不同人群和环境中不同。为了解释口腔疾病病因机制的变异，以前曾应用流行病学模型，包括流行病学三联征模型和充分成分原因模型[1，2，3.］．

流行病学三位一体的经典模型考虑了宿主、病原和环境在疾病病因中的相互关系[4］．在非氟流行地区，环境对氟斑牙病因学的影响有限，因为易感人群——牙釉质发育的6-8岁儿童接触氟斑牙[5-仅限于制造氟化物产品，即，含氟牙膏[6］．相反，在氟化物流行地区，宿主-媒介相互作用的可能性增加。由于地下水可作为天然环境氟的丰富来源，接触过量氟的风险会增加，患氟斑牙的可能性也会增加[7，8］．然而，仅仅居住在地质氟化物带并不足以引起氟斑牙。需要多种因素来促进必要的主机-代理交互。在社会处境不利的农村农业社区的独特环境中，健康的社会决定因素，包括在获得安全饮用水来源方面的低社会经济地位和社会不平等，可增加通过使用自然水源而在环境中过度接触氟的可能性[9］．

由于这种病因模式不仅需要环境氟在地理上的存在，而且需要其他因果因素，因此可以应用充分成分原因模型进一步阐述因果机制[10］．模型中的充分原因是指不可避免地产生疾病的最少一组因果因素或"组成原因" [10，11］．在氟化物流行地区，可能有若干充分原因引起氟斑牙，它们的成分各不相同，尽管某些成分可能在各种充分原因中共同存在[12］．在一个人身上产生氟斑牙的充分原因可能包括三个组成部分的原因，包括:(1)环境来源中存在高氟，(2)缺乏安全饮用水来源，以及(3)社会经济地位低，迫使主人使用自然水源[13］．另一个人的充分病因可能包括五成分病因，包括(1)吞食含氟牙膏，(2)使用当地水源生产配方奶粉而不是母乳，以及(3-5)与第一个人的病因相似的三成分病因[14，15］．尽管如此，在具有相同充分病因成分的个体中，氟牙症的严重程度仍然不同。这表明需要一种概率因果关系方法[16]以进一步描述在特定暴露水平下产生影响的可能性[16］．此外，因果有向无环图(DAGs)是一种可视化因果结构的图形工具，可以用于更好地理解变量的作用。氟斑牙的病因学研究[17，18］．

在环境中，氟化物自然存在于岩石、土壤、水、植物、动物和人类中[8］．含氟岩石，如萤石(CaF₂)和氟磷灰石(Ca₅(PO₄）_3.F]通过风化作用和在水中溶解，将氟化物释放到土壤和水中，形成氟化物暴露的环境来源[19］．河流等地表水中的氟化物浓度通常低于每升0.1毫克或百万分之一(ppm) [20.］．尽管如此，地下水中的氟化物浓度变化很大，可能会高得多，这取决于寄主岩石的成分、气候和水文地质[21］．由于人体中的氟主要来自饮用水，不适当的饮用水来源会导致氟的过量摄入。饮用水中氟的最佳浓度建议不超过0.7毫克/升[20.，22］．在牙器官发育过程中过度接触氟化物会导致矿化缺陷，从而导致氟斑牙[5］．恒牙氟斑牙发展的关键期为出生至8岁[23］．因此，避免八岁以下儿童摄取过量的氟化物，可预防氟牙症[24］．调查饮用的天然水源及其与氟斑牙患病率的关系，将为切实管理家庭供水的天然水源，在社区内控制和预防氟斑牙提供证据。

在泰国，主要在北部和西部有大量氟化物流行地区[21，25］．泰国那空病武省邦伦县的几个村庄在当地饮用水水源中发现氟超标，当地公共卫生专业人员观察到儿童氟斑牙症的普遍发生。然而，与不同氟浓度的饮用水水源相对应的氟斑牙的程度和分布尚未得到研究。省牙科公共卫生工作人员在氟病流行地区建立了氟斑牙监测系统，以识别、控制和预防氟斑牙。本研究的目的是利用该监测数据确定儿童氟牙症的患病率和严重程度，并进一步评估一项假设，即在泰国这些社会弱势的农村农业社区，用于家庭供水的地下水中的天然氟化物浓度超过0.7 ppm，将增加儿童患氟牙症的风险。

研究设计

本研究包括两个阶段的调查:一项横断面调查，以确定氟斑牙的患病率和严重程度;另一项病例对照研究，以检查用于家庭消费的地下水中环境氟化物与氟斑牙发生之间的合理关联。在一项研究中应用两种流行病学设计——在使用病例对照研究评估疾病相关因素之前，先通过横断面调查估计疾病流行率——之前已在若干研究中得到说明[26，27，28］．

研究环境和参与者

该研究于2015年在泰国那空病武省邦莲区进行。邦伦五个街道;包括邦琅、欣门、邦西坝、赛昂和年碧;之所以从总共15个街道中选择这些街道，是因为(a)是氟化物流行地区，其村庄水源的氟浓度已有超过百万分之0.7的记录，(b)是种植水稻为主要经济活动的农村农业社区，(c)在社会上处于不利地位，平均收入低于省平均收入，没有省水务管理局(PWA)提供的标准化灌溉系统，(d)使用社区水井中的地下水，用于农村饮用水和烹饪用水，但对水中的氟化物进行了不适当的处理(即煮沸)，(e)根据氟斑牙的报告，成为当地公共卫生办公室倡议建立氟斑牙监测系统的目标地区。这项研究最初的目的是包括位于5个分区的所有12所小学。只有一所学校拒绝作为研究网站。最终有11所学校提供了许可并参与了本研究。参与本研究的合格标准为:(1)提供许可并参与本研究的学校一、二年级学生; (2) have resided within the five subdistricts since birth; (3) their caregivers provided written consent for the participation in this research and (4) were present at schools on the day of an oral examination. After assessing their eligibility, all the first and second-grade students in all 11 schools were eligible and included, and none of them declined to participate.

研究规模

根据两个研究目标估算研究规模。首先，为了测量氟斑牙的患病率，根据Daniel [2995%的置信水平和5%的精度[30.］．计算中氟牙症预期患病率的值来自泰国先前一项研究报告的15.6% [20.］．其次，为了评估地下水中的氟化物与氟斑牙之间的关联，假定该社区中预期病例和对照组的暴露比例未知，根据之前在氟化社区中进行的病例-对照研究中描述的方法估计了研究规模[31］．34例病例和34例对照的研究规模估计有95%的置信水平，80%的统计效力，5%的对照暴露，估计风险比为5.4 [31］．

结果测量

在横断面调查的第一阶段，将氟斑牙的结果作为所有学生在校例行口腔健康检查的一部分进行评估。那空茂省公共卫生办公室的一名获授权的公共卫生官员负责该省的学校口腔卫生方案并担任作者(as)，他与邦兰区当地公共卫生官员合作，将牙科检查方案通知学校校长，并获得许可。一年级和二年级学生的老师被告知该项目，并被要求向学生的看护人分发知情同意书。公共卫生官员在获得签署的知情同意书后，安排了与学校的检查日期。考试当天，教师将学生带到组织的考区，对考试进行指导和监督。口腔检查方案基于全国口腔健康调查的标准化方法[32］．对氟牙症进行检查的只有一名来自那空病病省公共卫生局的授权牙医，他也是一名作者(PN)。在Nakhon Pathom省公共卫生办公室进行口腔健康检查培训和全国口腔健康调查数据记录期间，进行了检查员内部校准。使用Kappa统计，评估了内部审查员的一致性，得到的结果是0.9，表明几乎完全一致[33］．前牙目视检查是世界卫生组织(世卫组织)基于实际原因而建议采用的一种检查方法[33］．采用迪恩指数(Dean’s index, 1942)对氟斑牙的严重程度进行分类。分为正常、可疑、极轻微、轻微、中度和严重六个级别[34］．从调查结果来看，非常轻微到严重氟中毒的儿童被视为“病例”，而他们的对应者则是后续病例对照研究的“对照”。

曝光测量

在病例对照研究中，每个儿童的暴露和行为因素追溯至出生。主要暴露是用于家庭供水的地下水中的氟浓度。自从泰国公共卫生部牙科卫生局自1999年以来将Bang Len区指定为氟斑牙监测区以来，每年都从饮用水来源(即自流井、乡村供水)收集水样，这些水样覆盖了在牙科卫生局实验室使用离子选择电极技术检测氟含量的所有居民地址。氟化物浓度已根据采样水的位置和来源记录下来。氟浓度数据库随后与省公共卫生办公室共享。在本研究中，从Nakhon Pathom省公共卫生局的数据库中检索了2008年至2015年每个儿童住所对应的家庭供水地下水中氟浓度的年度记录。这些记录由负责数据库日常管理的公共卫生官员核实。

其他解释变量包括孩子的性别和年龄、照顾者的教育程度、家庭每月收入、母乳喂养、2岁前后刷牙频率、牙膏类型、牙膏大小和氟化物补充剂。孩子的性别被划分为男性或女性，年龄从出生到2015年，以年为单位。每月家庭收入是以泰铢表示的所有家庭成员每月总收入估计数。在分析过程中，对家庭每月收入进行了二分分类，使用的是那空岛(Nakhon Pathom) 2015年的平均家庭每月支出26025泰铢(THB)。我们将家庭收入充足(≥临界值)和不足(<临界值)进行了分类。母乳喂养是一个二分变量(是/否)，表示孩子是否至少母乳喂养了6个月。根据儿童刷牙能力的差异，确定2岁前后的刷牙频率[6，35，36］．牙膏的大小分为豌豆大小和大于豌豆大小[6］．这些解释性变量是通过访谈问卷确定的1)．通过现有的社区公共卫生网络对护理人员进行了面对面的访谈。地区公共卫生官员就如何进行面对面访谈以收集数据对乡村卫生志愿人员进行了培训，并提供了他们所在村庄要联系的学生名单。每个村庄的卫生志愿者都联系了被指派学生的护理人员，向他们介绍了这个研究项目、相关程序，以及他们提供的数据在后续研究和当地卫生系统发展中的预期用途。在获得知情同意后，志愿者与照顾者面谈，并将信息记录在纸质问卷中。

数据管理和统计分析

本研究的因变量为儿童氟斑牙患病率。患病率的计算方法为患非常轻微至严重氟斑牙的儿童人数除以受调查儿童总数[37］．主要暴露的是用于家庭供水的地下水中的氟化物浓度。对每一名儿童，对其住所饮用水源的地下水氟化物浓度的现有测量值在出生至调查期间进行了时间平均。时间平均氟化物浓度分为三个水平，分别为< 0.7、0.7 - 1.49和≥1.5 ppm。这些分界点是根据当地建议的饮用水氟化物浓度计算的，该浓度低于百万分之0.7 [20.]以及世卫组织建议的氟化物浓度低于百万分之1.5 [7］．在分析阶段被认为是潜在混杂因素的其他解释变量包括儿童的人口统计学因素(年龄和性别)、照顾者因素(教育和家庭收入)、母乳喂养史、补充氟化物和儿童的口腔健康行为(刷牙频率、使用含氟牙膏和牙膏大小)。

采用描述性统计方法总结儿童和照顾者的特征。采用精确概率检验来检验比例差异[38］．采用wilcoxon型趋势检验来检验氟斑牙在氟化物浓度的有序水平上的发生趋势[39］．由于预计氟斑牙的结果很常见，特别是在泰国氟流行地区[25]，采用稳健标准差泊松回归估计氟斑牙患病率(PR)的影响测度[40］．应用该技术是为了避免在结果发生常见时高估比值比[40，41，42］．采用单变量分析评估各解释变量与氟斑牙之间的粗略相关性。对农村水源氟化物主要暴露和氟斑牙的单变量分析作为粗模型(模型1)，提供未经调整的患病率。根据有向无环图描述的概念模型(图1)，进行多变量分析。1)．模型2估计了主要暴露对氟牙症发生的影响，并根据儿童的人口统计因素进行了调整。模型3包括经照顾者因素调整后的主要暴露情况。在模型4中调整母乳喂养的效果。在模型5中，对包括刷牙频率和牙膏使用在内的口腔健康行为的影响进行控制。模型6包括经所有协变量调整后的主要暴露量。协变量的混杂程度可以通过粗患病率和调整患病率之间的百分比差异来量化。这个计算公式是(PR_原油公关_调整) /公关_调整．还对自变量的方差膨胀因子进行回归估计后分析，以评估多重共线性的存在[43］．

本研究共调查了289名6 - 10岁的儿童。这些孩子的家庭月收入中位数仅为9000泰铢，或约300美元/月，这远远低于整个邦伦区(这5个街道是其子集)的家庭月平均支出26025泰铢。只有4%的孩子来自家庭月收入高于该区平均家庭支出价值的家庭。大部分照顾他们的人没有接受过教育。据护理人员报告，母乳喂养比例很高。研究地区饮用水中氟的时间平均浓度平均值为2.4 ppm，最高为9.4 ppm(表4)1)．

根据表格1，有157名(54.3%)儿童患有氟牙症，其严重程度由极轻至中度不等。未发现有严重氟斑牙。使用超过豌豆量牙膏的儿童氟牙症患病率(65.5%)明显高于同龄儿童50.5%的患病率(精确概率检验;P= 0.029)。非母乳喂养儿童(83.3%)的患病率远远高于母乳喂养儿童(56.9%)的患病率(精确概率检验;P= 0.014)。饮用水中时间平均氟化物浓度与氟斑牙患病率之间存在显著的正趋势(趋势检验;P< 0.001)。氟斑牙患病率分别为23.3%、37.7%和64.1%，对应于饮水中氟的时间平均浓度< 0.7、0.7 - 1.49和≥1.5 ppm(精确概率检验;P< 0.001)。此外，在时间平均氟浓度< 0.7 ppm的所有7例患者中，氟斑牙的严重程度仅限于非常轻微的水平。在时间平均氟浓度≥1.5 ppm的儿童中，轻度(10.6%)和中度(5.1%)氟斑牙的患病率也高于时间平均氟浓度为0.7-1.49 ppm的儿童中轻度(9.8%)和中度(4.9%)氟斑牙的患病率。注意，确切概率检验和趋势卡方检验仅适用于某些变量。因此，在这里解释了测试结果，而不是在表中1．

图中总结了5个街道的时间平均氟化物浓度的平均值和范围以及相应的氟斑牙患病率。2．在Sai Ngam街道观察到的氟浓度范围最大(0.39-9.38 ppm)的平均值最高(3.72 ppm)。相比之下，居住在Nin Phet街道的11名儿童获得的氟浓度最低平均值(0.44 ppm)和最窄范围(0.37-0.51 ppm)。欣门街道的氟斑牙患病率最高，但氟的平均浓度和中位数浓度都不是最高的。尽管如此，欣门街道儿童家庭水源中的几乎所有氟化物浓度(从1.13到5.94 ppm)都高于世卫组织建议的低于1.5 ppm的氟化物水平。

单变量分析的结果，采用稳健标准误差泊松回归估计粗患病率的结果见表2．饮水中氟的时间平均浓度≥1.5 ppm的儿童氟斑牙患病率是氟浓度< 0.7 ppm儿童的2.75倍(95%可信区间;1.42, 5.31)。在非母乳喂养的儿童中，氟斑牙的患病率明显高于母乳喂养的儿童。使用豌豆大小牙膏的儿童氟斑牙患病率是使用豌豆大小牙膏组的1.3倍(95%可信区间;1.03, 1.63)。

采用泊松回归对氟牙症患病率进行多变量分析，并对协变量进行稳健的标准误差调整，见表3.．未经调整的分析(模型1)提供了两种指数类别(饮水中时间平均氟化物浓度0.7 - 1.49和≥1.5 ppm)与饮水中时间平均氟化物浓度< 0.7 ppm的同一参照类别的患病率的粗略估计值。比较氟浓度为0.7-1.49 ppm的第一个指标类别与参照类别之间的氟斑牙患病率，模型2和3中调整后的患病率与模型1中的粗略估计值相似。相比之下，模型4和模型5中调整后的流行率大大高于粗略估计。然而，这些粗略的和调整后的患病率都没有统计学意义。第二类指标的时间平均氟化物浓度≥1.5 ppm与参考值的比较;模型2中调整后的患病率为2.78 (P= 0.003)，略高于模型1中的粗患病率2.75。在模型3-5中，调整后的患病率分别进一步增加到2.81、5.30和6.46。尽管如此，在随后的三个模型中，统计显著性不再保持。在对所有协变量(模型6)进行调整后，两个指数类别的调整患病率接近于相应的粗略估计(模型1)。将第一个指数类别(0.7-1.49 ppm)与参照类别进行比较的调整患病率略微增加到1.64，具有更大的置信区间(95% CI;0.24, 11.24)。将第二指标类别(≥1.5 ppm)与参照类别进行比较的调整患病率增加到2.85，但在统计学上不显著，并获得了相当宽的置信区间(95% CI;0.44, 18.52)。通过计算各指标类别患病率的粗估计(模型1)和调整估计(模型6)之间的差值百分比，可以量化混杂程度。对于第一类氟浓度为0.7-1.49 ppm的指标，混叠幅度为- 1.2%，计算公式为[(1.62-1.64)/1.64]× 100%。对于氟化物浓度≥1.5 ppm的第二类指标，混杂幅度为−3.5%，其计算方法为[(2.75-2.85)/2.85]× 100%。

生活在氟流行地区的儿童氟斑牙患病率已被证明在类似农村研究环境中进行的研究中存在很大差异。氟牙症的患病率从埃塞俄比亚大裂谷的28%到墨西哥瓦哈卡的98%不等[7，44］．在中国、印度和印度尼西亚的流行病学调查中;氟斑牙的总体患病率(不论其严重程度)分别为38.2%、69.4%和96.0% [45，46，47］．在泰国Chachoengsao省Panomsarakham区，氟牙症的总体患病率为5%(非常轻微至严重)[20.]，至清迈省的70.9% (Thylstrup和Fejerskov指数，1-4级)[25］．在全球范围内，特别是与目前研究地点以东仅150公里的Chachoengsao省5%的患病率相比，本研究中54.3%的患病率被认为是相对较高的。Chachoengsao省的患病率低得多，可能与87.5%的儿童生活在供水氟化物含量低于百万分之0.7的地区有关。然而，在这项研究中，89.6%的儿童拥有氟含量≥7 ppm的家庭水源。泰国这两个可比性环境中患病率的巨大差异表明，地方性氟化物对人群氟斑牙的发生具有至关重要的影响。

此外，本研究中用于家庭消费的地下水中天然氟化物对总体和特定严重程度患病率的这种似是而非的影响也与在巴西SP州Birigui观察到的情况类似。该研究的社会环境背景和暴露和结果测量方法与目前的研究相似;总体患病率为58.9%，重度氟牙症患病率为44.4%，轻度为11.9%，中度为2.4%，重度为0.2% [37］．这一证据进一步表明，在不同时间和不同地点的不同儿童群体中观察到的地方性氟化物对氟斑牙患病率的影响是一致的[48，49］．

在目前的研究中，这些属性之间的单向正相关关系表明，家庭供水地下水中的氟浓度与儿童氟斑牙发生之间存在生物梯度。在时间平均氟化物浓度< 0.7 ppm(参照类别)的儿童中，只有非常轻微的氟斑牙发生率为23.3%，这一发现证明，在本环境和其他环境中，建议的最佳氟化物水平是安全的[20.，37］．当氟化物浓度增加到0.7-1.49 ppm(指数第1类)的范围时，这一群体儿童的患病率也增加到37.7%，并增加了轻度和中度严重程度。虽然这一范围内的氟化物浓度没有超过世卫组织建议的百万分之1.5 [7]，本研究的结果令人担忧，因为患病率超过三分之一的儿童和14.7%的严重程度超过极轻水平。在氟化物≥1.5 ppm(指数第2类)的极端组中，患病率进一步上升到64.1%，约为参照组患病率的2.8倍。非常轻微以上的严重程度也增加到了15.7%。这一生物梯度的发现表明，合理使用家庭水源中的氟浓度作为可能发生氟斑牙及其严重程度的指标。

根据DAGs构建的多变量回归模型显示了关于时间平均氟浓度和氟斑牙之间主要联系的各种假设，每个模型同时考虑了不同的社会行为决定因素，这为在氟流行环境中洞察氟斑牙的病因模式提供了参考(表3.)．当氟化物浓度和氟斑牙之间的相关性测量在调整儿童的人口统计学因素(性别和年龄)和照顾者的因素(教育程度和家庭收入是否充足)前后进行比较时，差异可以忽略不计，表明这些因素造成的混淆最小。儿童性别与氟斑牙缺乏相关性;表中粗PR为1.02并调整了表中1.06(模型2)和1.07(模型6)的PRs3.这将解释它对氟浓度与氟斑牙之间主要联系的微不足道的影响。此前的一项研究一致观察到，泰国8-10岁男性和女性儿童氟牙症发生的差异不显著，且儿童性别与氟牙症之间缺乏相关性(统计学上无显著性的粗比值比和调整后的比值比分别为1.2和0.9)[50］．关于儿童的年龄，在氟流行地区进行的几项研究对比表明，年龄与氟斑牙患病率之间存在线性正相关[12］．这些研究中的关联可能是由于研究参与者的年龄类别更为多样化，从3岁到18岁不等，而且与8岁以下儿童相比，10岁以上儿童氟斑牙更为明显[12］．尽管受教育程度低于中学的看护者所照顾的儿童氟斑牙的患病率比普通看护者高5.1%，但粗略调整后的pr接近1且无统计学意义，不支持看护者受教育程度较低与氟斑牙发生率较高之间的负相关。先前对生活在曼谷的儿童的调查一致显示，有教育程度高于学士学位看护者的儿童氟牙症患病率并不显著低于有教育程度较低看护者的儿童氟牙症患病率(优势比，0.85;95% ci, 0.54-1.33) [50］．照顾者的教育与儿童氟牙症之间缺乏联系，可能是由于泰国的普通教育中从未包括氟牙症及其预防知识。这表明需要以社区为基础的教育努力，以提高牙齿发育儿童的照料者对氟斑牙预防的认识。在这项研究中，假设家庭收入不足与较高的氟斑牙患病率有关，因为假设贫困家庭的儿童可能比那些家庭可能负担得起瓶装水等替代饮用水来源的儿童更有可能接触到地下水中的氟。然而，研究结果并不支持这一假设。这可能是因为所有8名来自收入充足家庭的儿童都有氟浓度≥1.5 ppm的家庭供水。曼谷的另一项研究揭示了较高家庭收入阶层与较高氟斑牙患病率之间的显著关系(优势比为1.77;95% ci, 1.10-2.86) [50］．有人指出，收入较高的家庭可能更有能力购买氟化物产品，而这些家庭的儿童更有可能增加接触氟化物的机会[50，51］．因此，家庭收入对氟斑牙的影响可能因研究背景的不同而有所不同。

在调整了母乳喂养和儿童口腔健康行为的影响后，氟浓度和氟斑牙之间的关联增强了3.)．氟浓度在0.7 - 1.49 ppm(指标类别1)和< 0.7 ppm(参照类别)之间的氟斑牙PR显著增加，从1.62(模型1)增加到3.08(模型4)和3.44(模型5)，表明母乳喂养的混杂量为- 47.4%，儿童口腔健康行为的混杂量为- 52.9%。与参照类别相比，浓度≥1.5 ppm(指数类别2)的氟中毒PR也从2.75(模型1)大幅增加到5.30(模型4)和6.46(模型5)，显示母乳喂养和儿童口腔健康行为的混杂程度分别为48.1%和57.4%。这些因素造成的巨大混杂量突出了它们在氟流行环境中氟斑牙的病因机制中的影响作用，强调了在测量与当前环境类似的环境中消费用水中的天然氟与氟斑牙之间的暴露-结果关系时，需要考虑这些因素。关于母乳喂养的作用，已证明延长母乳喂养时间可预防氟斑牙[52，53，54，55］．结果显示，无论母亲摄入了多少氟化物，母乳中只含有微量的氟化物[56］．在出生后的头两年母乳喂养与牙釉质形成的活跃时期一致，因此似乎可以预防氟斑牙[54］．在目前的研究中，母乳喂养可能会通过使用含有天然氟化物的水来制备奶粉来减少对氟的接触。在儿童口腔健康行为的作用方面，2岁前早期刷牙与轻至中度氟中毒密切相关[6］．这种习惯在这项研究中也很常见，89.8%的儿童每天刷牙一次或更多。在这种情况下，接触氟化物可能会增加，因为94.3%的儿童使用含氟牙膏，51.4%的儿童使用超过豌豆大小的牙膏。在牙釉质发育期间食用牙膏可导致氟斑牙[57]，这可以解释在这种情况下儿童口腔健康行为对氟斑牙的集体影响。最终，在完全控制所有协变量(模型6)后，氟化物浓度和氟斑牙之间的主要关联减弱了，并排除了所有其他协变量信息所提供的可选解释，即所观察到的高级别氟化物浓度(指数类别1和2)对氟斑牙患病率增加的影响超过参照类别的影响。通过比较模型6和模型1中氟化浓度两类指数的流行率，调整后的估计值与相应的粗估计值仅有轻微差异，模型6中同时考虑的所有协变量产生的- 1.2%和- 3.5%的混杂量微不足道。所有协变量的有限混杂效应使我们可以根据粗略估计得出结论[58饮用含天然氟化物浓度超过百万分之0.7的地下水会增加氟斑牙的患病率，特别是含氟化物浓度在百万分之1.5或更高时，其患病率比含氟化物浓度在百万分之0.7以下时增加了2.75倍。

dag为评估暴露-结果关系带来了一个新的视角，它描述了考虑到病因因素相互作用的貌似合理的因果途径[17］．与传统的单变量回归分析不同，传统的单变量回归分析评估每个自变量和结果之间的一对一统计关联，以确定在多变量模型中应包括哪些解释变量;dag描述了自变量(即主要暴露、混杂因素、中介因素)在因果路径中的各种作用，从而简化了潜在混杂因素的选择，并避免了对中介变量的调整[59］．采用上述单变量分析的重要解释变量列表的多变量回归进行统计调整，如果对撞机或中间变量受控，甚至可能产生偏倚或过度调整的估计[60］．此外，同时控制所有外部变量影响的多变量模型不允许测量外部变量的每个子集造成的混淆量，限制了对不同外部变量对兴趣关联的相对影响的了解。dag可以作为进行多变量分析的概念框架，这些分析依次包含不同的无关变量集。这项技术以前曾应用于牙科研究，以阐明儿童早期龋齿病因模式的变化[61，62］．这项研究开创了将该方法应用于氟斑牙研究的先机，说明有必要考虑到母乳喂养和儿童口腔健康行为对地下水中天然氟化物与儿童氟斑牙之间关系的重大混杂影响。

由于在当地公共卫生官员中缺乏训练有素的牙医，本研究在使用外部结果评估员方面受到限制。使用一名合格的牙医作为本研究的共同研究者来进行口腔检查也可能引起对结果评估的偏见的关注。因此，我们验证了本研究中氟斑牙结果与省公共卫生办公室存档的同一地区既往氟斑牙常规检查记录的可比性。回忆偏差可能也是另一个值得关注的问题，因为该研究追踪了每个孩子出生之前的暴露状态。尽管如此，由于氟中毒检查结果直到数据收集阶段结束时才公开，因此不同氟中毒结局儿童的护理人员在回忆时不会有差异。由于无法回忆而造成的回忆错误也是可能的。然而，被回忆的暴露变量是相对持久的(即看护者的教育)或习惯性的(即母乳喂养)，这将缓解有效回忆。

这项研究的优势主要在于其研究参与者能够反映人口水平的氟斑牙问题，并为在这些氟流行地区的后代儿童中解决这一问题所需的公共卫生举措铺平道路。病例对照研究设计以及因果有向无环图的应用不仅可以评估地下水中天然氟化物与氟斑牙之间的时间联系，而且还提供了考虑各种社会行为决定因素的氟斑牙病因模式的合理解释。有证据表明氟斑牙的高患病率需要多层次的公共卫生措施来管理这个问题。应向受氟斑牙影响的儿童提供获得公共牙科保健的机会，其形式是身体损伤或牙釉质上的明显污渍。应由当地公共卫生官员和村卫生志愿者开展公共宣传，向居民，特别是牙齿发育年龄儿童的家庭，通报和教育氟斑牙及其预防。应利用基于家庭供水地下水中氟化物浓度年度记录的氟化物绘图，以确定氟化物含量≥0.7 ppm的水源，必须避免用于饮用和烹饪。让所有社区利益攸关方参与进来，共同承担责任，制定向所有居民分配安全用水的解决方案。以学校为基础的氟斑牙监测应继续监测氟斑牙的情况，并进一步为相关的公共卫生行动提供信息。

在氟流行地区，用于家庭消费的含有天然氟的地下水导致氟斑牙患病率很高，特别是在氟浓度≥1.5 ppm的地下水中。

在当前研究中使用和/或分析的数据集可根据合理要求从通讯作者处获得。

置信区间:

置信区间

无进取心的人:

有向无环图

mg / L:

毫克/升

ppm:

百万分之一

公关:

比率

公关_原油：

粗患病率

公关_调整：

调整后的患病率

人:

世界卫生组织

本研究是由那空省卫生局发起和支持的。我们感谢马希多大学和西奈山伊坎医学院在研究方案开发过程中的支持。我们感谢所有学校管理人员、公共卫生官员和乡村卫生志愿者在数据收集过程中的协作和支持。我们感谢所有参与者——儿童和他们的照顾者——对这项研究的合作和贡献。

该研究由美国国立卫生研究院福格蒂国际中心资助，资助编号为U2RTW010088。资助机构在研究的设计、收集、分析和解释数据以及撰写手稿方面没有发挥作用。本文内容仅由作者负责，并不代表美国国立卫生研究院的官方观点。

从属关系

1. 美国纽约州亨普斯特德的霍夫斯特拉大学卫生专业和公共服务学院卫生专业系

   Chanapong Rojanaworarit

2. 美国纽约州纽约州西奈山伊坎医学院环境医学和公共卫生系

   Luz克劳迪奥。

3. 泰国曼谷玛希多大学公共卫生学院流行病学

   Nopporn Howteerakul

4. 那空悲悲省公共卫生局，泰国那空悲悲省

   Auamduan Siramahamongkol & Pattraravith Ngernthong

5. 泰国曼谷玛希多大学公共卫生学院职业健康与安全系

   Pornpimol Kongtip

6. 美国麻萨诸塞州洛厄尔大学公共卫生系

   苏珊Woskie

贡献

概念化:CR、AS和PN;方法:CR、LC、NH、AS、PK、SW;数据收集:AS和PN;数据验证:CR、AS和PN。统计分析:CR;写作:铬;监管:LC、NH、PK、SW;项目管理:CR、AS、PN;资金收购:NH, PK和SW。所有作者都已阅读并同意最终版本的手稿。

相应的作者

对应到Chanapong Rojanaworarit．

伦理批准和同意参与

泰国公共卫生部卫生部人体研究伦理委员会(第116号项目)批准了该项目。获得了父母的许可和儿童的同意，并以签署并注明日期的书面同意记录了知情同意。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

作者声明他们没有竞争利益。

出版商的注意

施普林格自然对出版的地图和机构附属的管辖权要求保持中立。

开放获取本文遵循创作共用署名4.0国际许可协议(Creative Commons Attribution 4.0 International License)，该协议允许在任何媒体或格式中使用、分享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的署名，提供创作共用许可协议的链接，并说明是否有更改。本文中的图片或其他第三方材料包含在文章的创作共用许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料不包含在文章的创作共用许可中，并且您的预期用途不被法律法规允许或超出了允许的用途，您将需要直接从版权所有者那里获得许可。欲查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/．创作共用公共领域奉献放弃书(http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)适用于本文提供的数据，除非在数据的信用额度中另有说明。

转载及权限