中华预防医学杂志    2015年12期 中国六个城市大气中SO2和NO2对人群死亡的急性效应研究    PDF     文章点击量:16805    
中华预防医学杂志2015年12期
中华医学会主办。
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曾强 李国星 张磊 田霖 潘小川
ZengQiang,LiGuoxing,ZhangLei,TianLin,PanXiaochuan
中国六个城市大气中SO2和NO2对人群死亡的急性效应研究
Acute effects of SO2 and NO2 on mortality in the six cities of China
中华预防医学杂志, 2015,49(12)
http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2015.12.013
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投稿日期: 2015-04-08
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中国六个城市大气中SO2和NO2对人群死亡的急性效应研究
曾强 李国星 张磊 田霖 潘小川     
曾强 300011 天津市疾病预防控制中心环境与健康所
李国星 北京大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学系
张磊 300011 天津市疾病预防控制中心环境与健康所
田霖 北京大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学系
潘小川 北京大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学系
摘要: 目的  研究中国6个城市大气气态污染物SO2和NO2对人群死亡的急性效应。方法  收集北京、天津、西安、上海、广州和武汉市2007年1月1日至2009年12月31日的每日空气质量监测数据、同期气象监测数据及死因监测数据资料。采用广义相加模型,控制长期和季节趋势以及气象因素的影响,分析SO2和NO2日平均浓度与每日不同病因别死亡的相关性。结果  北京、天津、西安、上海、广州和武汉市等6个城市SO2日均浓度范围为39.8~ 59.5 μg/m3,NO2日均浓度范围为41.4~60.1 μg/m3;每日非意外死亡平均人数分别为174.5、101.4、27.7、108.4、50.6、17.8例;循环系统死亡平均人数分别为86.9、53.3、12.8、34.8、16.3、8.1例;呼吸系统死亡平均人数分别为18.3、8.6、2.6、18.6、9.0、1.8例。北京、天津、西安、武汉市SO2日均浓度与日均温度呈负相关,相关系数分别为-0.66、-0.73、-0.67、-0.39,P值均<0.05;天津、上海、武汉市SO2日均浓度与相对湿度呈负相关,相关系数分别为-0.26、-0.46、-0.28,P值均<0.05;北京、天津、西安、武汉市NO2日均浓度与日均温度呈负相关,相关系数分别为-0.27、-0.49、-0.45、-0.38,P值均<0.05。SO2当日浓度每升高10 μg/m3,天津和武汉市非意外死亡率分别增加0.44%(95%CI:0.11%~0.78%)和0.96%(95%CI:0.22%~1.72%)。SO2滞后1 d的浓度每升高10 μg/m3,上海、广州和武汉市非意外死亡率分别增加0.28%(95%CI:0.02%~0.54%)、0.41%(95%CI:0.04%~0.79%)和1.14%(95%CI:0.44%~1.84%)。在6个城市水平上,SO2监测当日和前1天的平均浓度每升高10 μg/m3,非意外死亡和循环系统疾病死亡率分别增加0.40%(95%CI:0.13%~ 0.67%)、0.48%(95%CI:0.11%~0.85%)。NO2当日浓度每升高10 μg/m3,北京、天津、上海、广州和武汉市的非意外死亡分别增加0.60%(95%CI:0.26%~0.95%)、0.96%(95%CI:0.29%~1.64%)、0.43%(95%CI:0.09%~0.78%)、1.17%(95%CI:0.69%~1.66%)和1.23%(95%CI:0.19%~2.28%),北京、天津、西安、广州和武汉市的循环系统死亡分别增加0.83%(95%CI:0.34%~1.32%)、1.09%(95%CI:0.25%~1.94%)、1.98%(95%CI:0.00%~4.01 %)、1.52%(95%CI:0.70%~2.36%)和2.04%(95%CI:0.54%~3.56%)。NO2滞后1 d浓度每升高10 μg/m3,广州、武汉市的非意外死亡分别增加0.97%(95%CI:0.49%~1.46%)、1.67%(95%CI:0.66%~2.70%),广州、武汉市的循环系统分别增加1.06%(95%CI:0.24%~1.89%)和2.42%(95%CI:0.97%~3.89%)。在6个城市水平上,NO2监测当日和前1天的平均浓度每升高10 μg/m3,非意外死亡和循环系统疾病死亡率分别增加0.81%(95% CI:0.35%~1.28%)、1.03%(95% CI:0.40%~1.66%)。结论  城市大气气态污染物SO2和NO2浓度的升高导致居民每日非意外死亡和循环系统疾病死亡增加。
关键词 :空气污染物;二氧化硫;二氧化氮;广义相加模型
Acute effects of SO2 and NO2 on mortality in the six cities of China
ZengQiang,LiGuoxing,ZhangLei,TianLin,PanXiaochuan     
Institute of Environment and Health, Tianjin Centers for Disease Control and Prevention, Tianjin 300011, China
Corresponding author: Pan Xiaochuan, Email: xcpan@bjmu. edu.cn
Abstract:Objective  To explore acute effects of SO2 and NO2 on mortality in the six cities of China.Methods  Surveillance data on daily air quality, meteorology and the cause of death were collected from January 1, 2007 to December 31, 2009 in Beijing, Tianjin, Xi'an, Shanghai, Guangzhou and Wuhan. Generalized additive model was used to explore the relationship between the daily average concentration of SO2 and NO2 and daily mortality, after adjusting the effects of long-term and seasonal trend and weather conditions.Results  In Beijing, Tianjin, Xi'an, Shanghai, Guangzhou and Wuhan, the daily average concentration of SO2 and NO2 were in the range of 39.8-59.5 μg/m3 and 41.4-60.1 μg/m3 respectively; the daily mortality for non-accidental were 174.5, 101.4, 27.7, 108.4, 50.6, 17.8, cardiovascular were 86.9, 53.3, 12.8, 34.8, 16.3, 8.1 and respiratory were 18.3, 8.6, 2.6, 18.6, 9.0, 1.8 respectively. The daily average concentration of SO2 were negatively correlated with daily average temperature in Beijing, Tianjin, Xi'an and Wuhan (the correlation coefficients were-0.66, -0.73, -0.67 and-0.39 respectively, P<0.05). The daily average concentration of SO2 were negativeiy correlated with relative humidity in Tianjin, Shanghai and Wuhan (the correlation coefficients were -0.26, -0.46 and -0.28 respectively, P<0.05). The daily average concentration of NO2 were negative correlated with daily average temperature in Beijing, Tianjin, Xi'an and Wuhan (the correlation coefficients were-0.27, -0.49, -0.45 and-0.38 respectively, P<0.05). When the day concentration of SO2 increased every 10 μg/m3, the non-accidental mortality in Tianjin and Wuhan raised 0.44%(95%CI: 0.11%-0.78%) and 0.96%(95%CI: 0.22%-1.72%) respectively. When the 1 day-lag concentration of SO2 increased every 10 μg/m3, the non-accidental mortality in Shanghai, Guangzhou and Wuhan raised 0.28% (95% CI: 0.02%-0.54% ), 0.41% (95% CI: 0.04%-0.79% ) and 1.14% (95% CI: 0.44%-1.84%) respectively. When the day and 1 day-lag concentration of SO2 increased every 10 μg/m3, the non-accidental mortality and the cardiovascular mortality at the six cities scale raised 0.40% (95% CI: 0.13%-0.67%) and 0.48% (95% CI: 0.11%-0.85%) respectively. When the day concentration of NO2 increased every 10 μg/m3, the non-accidental mortality in Beijing, Tianjin, Shanghai, Guangzhou and Wuhan raised 0.60% (95% CI: 0.26%-0.95%), 0.96% (95% CI: 0.29%-1.64%), 0.43% (95% CI: 0.09%-0.78%), 1.17%(95%CI: 0.69%-1.66%) and 1.23%(95%CI: 0.19%-2.28%) respectively; the cardiovascular mortality in Beijing, Tianjin, Xi'an, Guangzhou and Wuhan raised 0.83% (95% CI: 0.34%-1.32%), 1.09% (95% CI: 0.25%-1.94%), 1.98% (95% CI: 0.00%-4.01%), 1.52% (95% CI: 0.70%-2.36%) and 2.04% (95% CI: 0.54%-3.56%) respectively. When the 1 day-lag concentration of NO2 increased every 10 μg/m3, the non-accidental mortality in Guangzhou and Wuhan raised 0.97% (95% CI: 0.49% -1.46%) and 1.67% (95% CI: 0.66%-2.70%)respectively; the cardiovascular mortality in Guangzhou and Wuhan raised 1.06% (95% CI: 0.24%-1.89%)and 2.42% (95% CI: 0.97%-3.89%) respectively. When the day and 1 day-lag concentration of NO2 increased every 10 μg/m3, the non-accidental mortality and the cardiovascular mortality at the six cities scale raised 0.81% (95% CI: 0.35%-1.28%), 1.03% (95% CI: 0.40%-1.66%) respectively.Conclusion  Exposure to SO2 and NO2 was significantly associated with daily non-accidental morality and cardiovascular morality at the multi-city scale in China.
Key words :Air pollutants;Sulfur dioxide;Nitrogen dioxide;Generalized additive model
全文

大气污染对健康影响的研究已经引起了学者们的广泛关注。大气污染物的主要成分包括SO2、NO2等气态污染物和可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)等固态污染物,两种类型的污染物对健康影响的定量关系是目前空气污染流行病学领域的研究热点和难点之一。国内,在北京、天津、上海等城市开展过气态污染物对死亡急性效应的时间序列研究,这些研究多为单城市研究[1,2,3]。由于单城市的时间序列研究结果容易受到暴露偏倚、污染物水平和不同统计方法的影响,结果可比性较差,难以适用于其他城市和地区,因此国内外均开展了一些多城市研究,如美国大气污染与发病率和死亡率关系的研究(national morbidity mortality and air pollution study, NMMAPS)[4]、欧洲大气污染与健康关系的研究(air pulltion and health-a european approach,APHEA)[5]、亚洲大气污染与公众健康关系研究(public health and air pollution in asia,PAPA)[6]、中国空气污染对健康影响研究(the china air pollution and health effects study,CAPES)[7]等。本研究采用统一的方法和标准,定量研究中国6个城市气态污染物对人群死亡影响的急性效应,为科学防治大气污染提供新的理论依据。

资料与方法  

一、资料来源  

1.研究地点选择:  选择中国经济相对发达,且具有区域代表性的城市作为研究现场,包括北京、天津、西安、上海、广州和武汉市。

2.空气质量监测资料:  选择2007年1月1日至2009年12月31日的上述6个城市每日空气质量监测数据,均来源于所在城市环境监测中心,监测污染物主要包括SO2和NO2

3.气象监测数据:  同期6个城市气象监测数据来源于国家气象局气象科学数据共享中心,监测指标包括日平均温度、相对湿度等。

4.人群死亡监测资料:  同期6个城市的死因监测资料来源于中国CDC死因登记报告信息系统。各城市死亡人数按照死亡日期和根本死因进行分类汇总。根本死因分类中剔除由于外因和意外伤害造成的死亡,按照国际疾病分类编码(ICD)-10分为:非意外死亡、循环系统疾病死亡、呼吸系统疾病死亡和其他死亡。为保证人群死因监测数据的质量,减小固定监测点空气污染物浓度对人群暴露测量估计的误差,将各城市死因统计数据限定在各城市监测点覆盖区域的城区常住人口。

二、统计学分析  所有统计分析均采用R 3.1.0软件完成,以P< 0.05为差异有统计学意义。

1.描述性统计:  为全面反映各分析指标的特征,研究期间SO2和NO2水平、日平均温度和相对湿度均近似服从正态分布,均以±s表示,同时采用P25P50P75、最小值和最大值等指标进行统计描述。病因别死亡人数近似服从Poisson分布,为便于结果表述,亦采用上述统计指标进行描述。污染物与气象因素之间的相关性采用Spearman相关进行分析,相关系数rs的绝对值越接近1,两者之间的相关性越强。

2.广义相加模型:  本研究使用Poisson广义相加模型(generalized additive model,GAM)进行统计建模,采用惩罚样条函数控制每日死亡人数时间序列中的长期趋势、季节趋势以及其他与时间长期变异有关的混杂因素的影响,并用哑变量的形式控制星期效应和节日效应。时间趋势的自由度在4~6之间。当模型残差滞后1~2 d且偏相关系数绝对值之和小于0.1时,满足模型的基本条件;如果没有满足该项条件,则加入自相关项来降低其绝对值之和,滞后时间最长为7 d。建立核心模型之后,在对SO2和NO2效应的研究中,模型的一般形式如下:log[E(Yt)] =α +s(time,df.Time) + ns(Tempt,df.Temp) + ns (Humit,df.Humi) + Pt
        模型中Yt为观察日t当天的死亡人数;E(Yt)为观察日t日死亡数的期望值;α为截距;s为惩罚样条函数;df.Timedf.Tempdf.Humi分别为时间趋势、日平均温度和相对湿度样条平滑函数的自由度;Ptt日空气污染物日平均浓度。
        评价气态污染物对不同病因别当天(lag 0 d)死亡影响的同时,对气态污染物单日滞后1 d(lag 1 d)、累积滞后2 d (lag 0/1 d)的死亡效应也进行了分析,效应的影响主要以超额危险度(excess risk,ER)来表示。其中,lag 0/1 d为调查当日和前1 d污染物的平均浓度。
        对于缺失数据,考虑到污染物数据随着季节的规律变化,并且受到气象因素的影响,广义相加模型可以用于对于污染物浓度的预测。与此同时,本研究也观察到滞后1 d的污染物数据和当天的污染物数据自相关性较强,因此将滞后1 d的污染物数据引入预测模型。模型方程如下:
        air.pollutantt = air.pollutantt-1+ s(time)+ f1(Tempt)+ f2 (Humit) + error
        模型中, air.pollutantt为观察日t当天的污染物浓度;air.pollutantt-1为观察日t前1天的污染物浓度;s为惩罚样条函数;TemptHumit分别t日平均温度和相对湿度。对于多城市的数据,采用Meta分析的方法进行合并[8]。为了减少极端值对于结果的影响,本研究选择浓度在当时国家《环境空气质量标准》(GB 3095–1996)[9]日平均浓度三级标准限值以下,即SO2低于250 μg/m3,NO2低于120 μg/m3。上述所有广义相加模型的构建均使用mgcv 1.6.2软件进行拟合。

结果  

一、基本情况  

1.日均气态污染物浓度情况:  6个城市SO2日均浓度范围为39.8~ 59.5 μg/m3,其中天津、西安、武汉市的SO2日均浓度超过国家《环境空气质量标准》(GB3095–2012)[10]的一级限值(50 μg/m3);NO2日均浓度范围为41.4~ 60.1 μg/m3,各城市NO2日均浓度均未超过国家标准一级限值(80 μg/m3)。详见表1

表12007–2009年中国6个城市日均SO2和NO2浓度(μg/m3

2.气象因素情况:  北京、天津、西安、上海、广州和武汉市日平均温度分别为13.6 ℃、13.3 ℃、18.0 ℃、17.6 ℃、22.8 ℃和14.4 ℃;日平均相对湿度分别为52.5 %、58.3%、69.6%、69.7%、70.6%和64.9%。详见表2

表22007–2009年中国6个城市日平均温度和相对湿度

3.居民每日死亡情况:  各城市每日平均死亡人数主要包括总人群非意外死亡人数、循环系统疾病死亡人数和呼吸系统疾病死亡人数,其中循环系统死亡和呼吸系统死亡人数均低于非意外死亡人数。详见表3

表32007–2009年中国6个城市居民非意外死亡、循环系统死亡、呼吸系统死亡情况(例/d)

二、大气污染物日均浓度与气象因素之间的相关分析  Spearman相关分析结果表明,SO2、NO2日均浓度间均存在正相关。除广州市SO2日均浓度与日均温度、相对湿度呈正相关外,其他城市SO2日均浓度与日均温度、相对湿度均呈负相关;除北京市NO2日均浓度与相对湿度呈正相关外,其他城市NO2日均浓度与日均温度、相对湿度均呈负相关。详见表4

表42007–2009年中国6个城市SO2和NO2日均浓度与日均温度、相对湿度的Spearman相关分析(r值)

三、SO2对每日死亡影响的急性效应分析  SO2当日浓度每升高10 μg/m3,对天津和武汉市非意外死亡的影响有统计学意义;对北京和西安市循环系统死亡的影响有统计学意义。SO2滞后1 d的浓度每升高10 μg/m3,对上海、广州和武汉市非意外死亡的影响有统计学意义;对武汉市循环系统和呼吸系统死亡的影响有统计学意义。SO2监测当日和前1天的平均浓度每升高10 μg/m3,对广州和武汉市非意外死亡的影响有统计学意义;对武汉市的循环系统死亡的影响有统计学意义;对广州和武汉市的呼吸系统死亡的影响有统计学意义。详见表5

表52007–2009年中国6个城市SO2日平均浓度每升高10 μg/m3对病因别死亡的影响[ER(95%CI)值]
对6个城市调查当日和前1天SO2的平均浓度与每日病因别死亡的效应进行了合并分析,结果显示,总体SO2浓度每增加10 μg/m3,对人群每日非意外死亡和循环系统疾病死亡的影响差异有统计学意义。详见表5

四、NO2对每日死亡影响的急性效应  NO2当日浓度每增加10 μg/m3,对北京、天津、上海、广州和武汉市的非意外死亡的影响有统计学意义;对北京、天津、西安、广州和武汉市的循环系统死亡的影响有统计学意义;对广州市的呼吸系统死亡的影响有统计学意义。NO2滞后1 d浓度每升高10 μg/m3,对广州、武汉市的非意外死亡的影响有统计学意义;对广州、武汉市的循环系统死亡的影响有统计学意义;对广州市的呼吸系统死亡的影响有统计学意义。NO2监测当日和前1天的平均浓度每升高10 μg/m3,对上海、广州和武汉市的非意外死亡的影响有统计学意义;对广州、武汉市的循环系统死亡的影响有统计学意义;对广州市的呼吸系统死亡的影响有统计学意义。详见表6

表62007–2009年中国6个城市NO2日平均浓度每升高10 μg/m3对病因别死亡的影响[ER(95%CI)值]
对6个城市调查当天和前1天NO2的平均浓度与每日病因别死亡的效应进行了合并分析,结果显示,总体NO2平均浓度每增加10 μg/m3,对人群每日非意外死亡和循环系统疾病死亡的影响差异有统计学意义。详见表6

讨论  本研究探讨了SO2和NO2对人群死亡的急性效应。在不同城市、不同滞后天数、病因别死亡方面,两种气态污染物的效应存在一定差异。6个城市水平上,SO2和NO2浓度的升高对非意外和循环系统死亡增加的风险有统计学意义。
        天津[2]、上海[3]、广州市[11]等单城市水平开展气态污染物对死亡的影响高于本研究相应城市的结果。多数大气污染物急性效应主要基于lag 0/1 d进行评价[12,13],本研究表明,lag 0/1 d的危险度相对较高,故基于lag 0/1 d的效应进行了合并分析。国内有关多城市气态污染物与死亡关系的研究较少,Chen等[14,15]研究的17个城市中SO2、NO2对病因别死亡增加的风险均高于本研究6个城市结果,尽管上述17个城市包括了本研究的城市,但17个城市研究时间不一致,而本研究采用统一时间段的数据,同时本研究除了分析当日效应、也分析了lag 1 d和lag 0/1 d效应;另外,两研究的统计模型也不同。不同国家和地区气态污染物对死亡急性效应不同,可能与研究时间不同、污染浓度不同、暴露水平不同、城市间年龄结构和人群易感性存在差别等有关,如易感人群有可能在浓度达到最大值之前就已死亡,高污染物浓度下的死亡风险反而降低;也可能与分析方法及模型参数选择不同有关。
        大气污染物的交互作用是大气环境流行病学研究的难点之一,总的来说,由于各种污染物的特性不同,暴露方式有差异,故较难区分单个污染物的独立效应。因污染物浓度之间存在较高相关性,单污染模型代表性更好,故本研究未进行多污染模型分析。
        本研究提示,气态污染物与非意外和循环系统死亡之间相关,且对循环系统死亡影响更大,可能与气态污染物更易对急性心肌梗死和缺血性心脏病等疾病造成影响有关[16,17,18]
        本研究存在一定的局限性。首先,死亡可能存在漏报和死因分类的错分,这会影响死亡数据的准确性。其次,采用固定监测站点的空气污染浓度代表人群暴露水平,与真实暴露水平可能存在一定差异。这些局限影响了结果的外推,目前,中国大气污染水平发生了变化,但多城市健康效应的研究仍较少,这项研究亟需做好顶层设计,做到信息共享,整合各类资源,建立完善的空气污染监测和健康登记资料,为开展高水平空气污染流行病学奠定基础,最终为促进健康提供科学依据。

参考文献
[1]张金艳,张政,孟海英,等.北京市朝阳区户籍居民循环系统疾病死亡与大气污染关系的时间序列研究[J].中华预防医学杂志,2012 46(2):139–142.
[2]张衍桑,周脉耕,贾予平,等.天津市大气气态污染物与居民每日死亡关系的时间序列分析[J].中华流行病学杂志, 2010,31(10): 1158–1162.
[3]宋桂香,江莉莉,陈国海,等.上海市大气气态污染物与居民每日死亡关系的时间序列研究[J].环境与健康杂志, 2006, 23(5): 390–393.
[4]DominiciF, McDermottA, DanielsM, et al.Revised analyses of the national morbidity, mortality, and air pollution study: Mortality among residents of 90 cities[J].J Toxicol Environ Health A, 2005, 68(13-14):1071–1092.
[5]SamoliE, TouloumiG, ZanobettiA, et al. Investigating the dose-response relation between air pollution and total mortality in the APHEA-2 multicity project[J].Occup Environ Med, 2003, 60(12):977–982.
[6]WongCM, Vichit-VadakanN, KanH, et al.Public health and air pollution in Asia (PAPA): A multicity study of short-term effects of air pollution on mortality[J]. Environ Health Perspect, 2008, 116(9):1195–1202.
[7]ChenR, KanH, ChenB, et al. Association of particulate air pollution with daily mortality: the China Air Pollution and Health Effects Study[J]. Am J Epidemiol, 2012, 175: 1173–1181.
[8]SchwartzJ, ZanobettiA. Using meta-smoothing to estimate dose-response trends across multiple studies, with application to air pollution and daily death[J].Epidemiology, 2000, 11(6):666–672.
[9]国家环境保护局.GB3095–1996环境空气质量标准[S].北京:中国环境科学出版社,1996.
[10]中华人民共和国环境保护部.GB3095–2012环境空气质量标准[S].北京:中国环境科学出版社,2012.
[11]黄晓亮,戴灵真,卢萍,等.广州市2004–2008年大气污染对城区居民每日死亡率影响的时间序列分析[J].中华流行病学杂志, 2012, 33(2): 210–214.
[12]KanH, WongCM, Vichit-VadakanN, et al. Short-term association between sulfur dioxide and daily mortality: the Public Health and Air Pollution in Asia (PAPA) study[J]. Environ Res, 2010, 110(3): 258–264.
[13]SchwartzJ.The distributed lag between air pollution and daily deaths[J]. Epidemiology, 2000, 11(3): 320–326.
[14]ChenR, HuangW, WongCM, et al. Short-term exposure to sulfur dioxide and daily mortality in 17 Chinese cities: The China air pollution and health effects study (CAPES) [J]. Environ Res, 2012, 118(10): 101–106.
[15]ChenR, SamoliE, WongCM, et al. Associations between short-term exposure to nitrogen dioxide and mortality in 17 Chinese cities: the China Air Pollution and Health Effects Study (CAPES)[J]. Environ Int, 2012, 45: 32–38.
[16]LinH, AnQ, LuoC, et al.Gaseous air pollution and acute myocardial infarction mortality in Hong Kong:A time-stratified case-crossover study[J]. Atmos Environ, 2013, 76: 68–73.
[17]王德征,江国虹,张辉,等.天津市2001–2009年空气污染物二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物对冠心病死亡影响的时间序列分析[J].中华流行病学杂志, 2013, 34(5): 478–483.
[18]ChiusoloM, CadumE, StafoggiaM, et al.Short-term effects of nitrogen dioxide on mortality and susceptibility factors in 10 Italian cities: the Epi Air study[J].Environ Health Persp, 2011, 119(9): 1233–1238.