영유아 신경인지발달에 대한 임신 중 초미세먼지 노출과 거주지 주변 녹지의 영향

Abstract

선행 연구를 통해 초미세먼지는 부정적 건강 영향과 연관성을 가지며 녹지는 반대로 보호 효과를 가질 수 있다는 근거가 축적되어 왔다. 그러나 산모 노출이 생후 영유아에게 미치는 영향에 대해서 확인한 연구는 소수이며, 대부분 인과 추론을 사용하지 않고 노출과 건강 영향의 연관성을 확인하는 선에서 그쳤다. 따라서 본 연구는 산모의 초미세먼지와 녹지 노출, 그리고 생후 6개월 영유아의 초기 신경인지발달의 연관성을 인과 추론을 사용하여 확인하고자 하였다. 모든 데이터는 출생 코호트 연구에서 산모-영유아 쌍 정보를 전향적으로 수집하여 사용하였다. 영유아 신경인지발달 정보는 추적 관찰 6개월 때 시행한 베일리 발달 검사에서 정신발달지수(MDI)와 운동발달지수(PDI)를 사용하였다. 산모의 초미세먼지(PM2.5) 노출은 CMAQ으로 모델링하여 정의하였다. 또한, 산모의 녹지 노출은 환경부에서 제공하는 토지피복지도에서 반경 100m, 300m, 500m 크기마다 녹지 밀도(%)를 계산하여 정의하였다. 첫 번째로, 산모의 초미세먼지 노출이 영유아 신경인지발달에 미치는 영향을 확인하기 위해 인과 매개 분석을 수행하였다. PM2.5 노출이 신경인지발달에 미치는 총 효과와, 이를 출생 체중과 임신 주수를 통해 매개된 간접효과, 매개하지 않은 PM2.5의 직접효과로 나누어 확인하였다. 그 결과, 산모의 PM2.5 노출은 출생체중과 임신 주수의 매개 없이 생후 6개월 아이의 MDI에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다: PM2.5의 10μg/m3 증가 당 총 효과 –3.27 (95% 신뢰구간[CI]: –4.49, –2.05), 간접효과 0.26 (95% CI: –0.01, 0.53), 직접효과 –3.53 (95% CI: –4.73, –2.33). 그러나, PDI에 대한 초미세먼지의 총 효과는 나타나지 않았다. 다음으로 일반화 성향 점수(GPS)를 활용하여 영유아 신경인지발달에 대한 산모의 녹지의 영향을 확인하였다. 라쏘와 랜덤포레스트 알고리즘으로 GPS를 추정하였으며, 보정했을 때 거주지 500 m 반경 이내 녹지 노출의 1% 증가는 17.02 (95% CI: 8.96, 25.07) 증가된 MDI와 관련이 있었다. GPS를 가중치로 주었을 때에도 녹지 노출의 1% 증가는 15.25 (95% CI: 5.8, 24.69) 향상된 MDI와 관련을 보였다. 다른 반경 크기에서도 동일한 패턴이 확인되었으나, 100 m 반경 크기에서는 나타나지 않았다. 또한, 500 m 반경 내 녹지의 1% 증가는 13.23 (95% CI: 2.99, 23.47) 향상된 PDI와 연관을 보였으나 반경 크기와 접근법에 따라 혼합된 결과가 발견되었다. 마지막으로 녹지 수준에 따라 산모의 PM2.5 노출이 영유아 신경인지발달에 미치는 직접 효과가 수정되는지 확인하였다. 그 결과, 500 m 반경 크기를 제외하고 신경인지발달에 대한 PM2.5의 직접적인 영향은 녹지 수준에 따라 차이를 보였다. 녹지 수준이 낮은 산모에게 PM2.5 노출 10 μg/m3 증가가 MDI에 미치는 영향은 반경 크기에 따라 최소 –4.67 (95% CI: –6.16, –3.18)에서 최대 –4.99 (95% CI: –6.48, –3.50) 만큼 감소하는 것으로 나타났다. 그리고 PDI에 미치는 영향은 최소 -2.23 (95% CI: –4.37, –0.09)에서 최대 –3.36 (95% CI: –5.61, –1.11) 이었다. 그러나 녹지 수준이 높은 산모 그룹에서는 PM2.5의 직접적인 영향이 대부분 나타나지 않았다. 본 연구는 영유아 신경인지발달에 대해서 임신 중 녹지가 초미세먼지로 인한 부정적 영향을 완화시킬 잠재력을 보여준다. 지속적인 연구를 통해 임신부와 영유아의 건강을 보호하기 위한 공원 설립, 산림 치유 등 식생을 이용한 예방 전략을 고려할 필요가 있다.;Backgrounds Through research on environmental exposure around the residence, accumulated evidence insists that air pollution is related to adverse health effects, and green space can have a protective effect on the contrary. However, most studies mainly stopped short of confirming the association rather than the causality. Studies investigating an association between prenatal exposure and children's health based on causal inference are still insufficient. Therefore, based on the prospective birth cohort study and causal inference, this study attempted to confirm the association of prenatal exposure to air pollution and green space with an infant’s neurodevelopment. Methods All data were prospectively collected and used mother-child pairs of information in the MOCEH birth cohort study. The child's neurodevelopment was defined from a six-month follow-up assessment: Mental development index (MDI) and psychomotor development index (PDI). PM2.5 was estimated based on the mother's residence address and the Community Multiscale Air Quality model. Green space was defined as the green density (%) at a buffer of 100m, 300m, and 500m through land cover maps provided by the Ministry of Environment. A directed acyclic graph (DAG) was drawn to illustrate the relationship between exposure, outcome, and covariates. Finally, the following covariates were adjusted to all the models based on the DAG: Green density, PM2.5, mother's age, body mass index, income level, educational background, smoking, secondhand smoke, alcohol consumption, physical activity level, type of residential building, neighborhood residential infrastructure, moving out information, parity, gestational weeks, child's birth weight and sex, and pregnancy or birth occurred during the year when green space was measured. Results First, a causal mediation analysis was conducted to confirm the effect of prenatal exposure to PM2.5 on infant neurodevelopment. We calculated the total effect of air pollution with meditators (i.e., birth weight and gestational week) on neurodevelopment, the natural indirect effect of the mediators, and the natural direct effect of air pollution, which was our primary concern: Total effect -3.27 (95% Confidence Interval (CI): -4.49, -2.05), natural indirect effect 0.26 (95% CI: -0.01, 0.53), and natural direct effect -3.53 (95% CI: -4.73, -2.33) per a 10 μg/m3 increase of PM2.5. However, there was no effect of air pollution on the PDI. The results showed a consistent pattern even if we change the buffer distance as a covariate with 100 m or 500 m. Second, the generalization propensity score (GPS) was used for the adjustment and weighting approach to confirm the association of a mother's exposure to green space with infant neurodevelopment. Since the Lasso algorithm in the 100m buffer and the Randomforest algorithm in the 300m and 500m buffers showed the best predictive performance, we used them for the final GPS estimation. We found that exposure to green density during pregnancy was robustly associated with mental development. For example, a 1% increase in % green space within 300m increased the MDI by 14.32 (95% CI: 3.44, 25.2) in the weighting approach and by 15.71 (95% CI: 7.61, 23.81) in the adjustment approach. The level of green space around residences differently contributed to the effects of prenatal exposure to air pollution on infant mental-psychomotor development. In residences with insufficient greenness, the natural direct effect of a 10 ug/m3 increase in PM2.5 on the mental development index was at least -4.67 (95% CI: -6.16, -3.18) up to -4.99 (95% CI: -6.48, -3.5). A 10 ug/m3 increase in PM2.5 was associated with an increase in psychomotor development by at least -2.23 (95% CI: -4.37, -0.09) up to -3.36 (95% CI: -5.61, -1.11). In contrast, we found no effect of prenatal exposure to air pollution on the neurodevelopment of infants in residences with sufficient green infrastructure. Conclusion This study suggested that exposure to air pollution during pregnancy affects the mental development of infants, and residential greenness could be a mitigation measure against this adverse impact. In future studies, we should consider various definitions for greenness and different air pollutants to establish robust evidence in the context of urbanization. These attempts can be a basis for sensitive and effective prevention strategies for vulnerable populations such as pregnant women and infants.