背景
短期暴露于大气细颗粒物（PM_2.5）是心血管疾病发病与死亡的重要危险因素。然而，现有的空气污染预警系统在保护普通人群方面效率欠佳，部分原因在于当前对PM_2.5与心血管死亡之间的非线性暴露-反应关系尚缺乏精准认知。
目的
本研究旨在通过对全球已发表文献进行系统性Meta分析，构建具有全球代表性的短期PM_2.5暴露与心血管死亡的非线性暴露-反应函数。在此基础上，探寻能够平衡健康保护效益与社会运行成本的最佳公共卫生预警阈值。
方法
本研究对截至2025年5月的100项流行病学研究（包含123个效应估计值）进行了系统综述与Meta分析。采用结合样条函数与结构因果模型理论的创新型三阶段Meta回归模型拟合非线性曲线。基于该曲线，并结合全球PM_2.5浓度、人口分布及基线死亡率的网格化数据，量化了2000至2023年间归因于PM_2.5的心血管死亡负担；随后，运用类受试者工作特征（ROC）曲线分析方法确定最佳预警阈值。
结果
Meta分析证实，短期PM_2.5浓度每升高10 μg/m³，心血管死亡的合并相对危险度（RR）为1.0090（95% CI：1.0074-1.0106）。构建的暴露-反应曲线呈现超线性特征：在低浓度区间边际风险较高，中等浓度区间（约75-150 μg/m³）趋于平缓，当浓度超过150 μg/m³时风险再次急剧攀升。2023年，全球因PM_2.5污染事件（即浓度超过世界卫生组织第一阶段过渡时期目标值75 μg/m³）导致的心血管归因死亡人数估计为59,399人（95% CI：38,126-82,413）。推算得出的最佳预警值为136 μg/m³（95% CI：129-148），采用该阈值可预防73.2%（95% CI：71.8%-76.6%）的归因死亡，且仅影响32%的暴露风险人日。
结论
短期PM_2.5暴露与心血管死亡之间存在显著的非线性关联。本研究确立的最佳预警阈值为构建更科学、高效且以健康为导向的空气污染预警系统提供了关键的循证依据，有助于在实现公共卫生效益最大化的同时，将对社会运行的干扰降至最低。

PM2.5,心血管疾病死亡,短期暴露,空气污染预警,非线性效应