**塞拉·N·克拉克 | 加里·亚当基维奇 | 蒂芙尼·C·杨 | 罗丝玛丽·R·C·麦克伊坎**
**伦敦大学圣乔治城学院健康与医学科学系人口健康与政策系，英国伦敦**
**摘要**
潮湿和霉菌会损害数百万欧洲家庭的室内空气质量（IAQ）。流行病学证据表明，接触潮湿和霉菌会增加儿童患呼吸系统疾病的风险和症状。然而，尽管英国的住房老旧且气候潮湿，相关纵向研究仍然有限。我们研究了布拉德福德出生队列（Bradford, UK）中2594名3-5岁儿童接触潮湿和霉菌与呼吸健康之间的关联，并在7-11岁时对新的疾病发生情况进行了随访（n = 1543）。我们根据家庭因素和贫困水平对潮湿和/或霉菌的情况进行了描述性分析。使用逻辑回归和泊松回归方法，估算了未调整和调整后的比值比（OR）以及发病率比（IRR，仅限纵向分析），以评估多种潮湿和霉菌指标与哮喘、花粉症（过敏的指标）、喘息以及反映症状严重程度的次要结果之间的关系。模型控制了个体、家庭和社区层面的混杂因素，包括社会经济地位和空气污染。此外，还对那些在调查期间未搬家过的儿童进行了额外分析。
**结果**
四分之一的儿童在幼儿时期生活在潮湿和/或霉菌环境中，3%的儿童卧室中有霉菌。横断面分析显示，卧室中的霉菌与幼儿期喘息的调整后OR显著升高。早期接触所有类型的潮湿和霉菌与后期儿童期新发花粉症的调整后IRR显著增加有关（未搬家儿童的IRR范围为1.42–1.96）。哮喘的调整后IRR显示与潮湿/霉菌存在正相关，但由于样本量有限，统计显著性不高。
**结论**
我们的研究结果与现有文献一致，表明潮湿，尤其是霉菌，是儿童呼吸系统疾病和过敏的风险因素。旨在减少潮湿和霉菌暴露的住房及公共卫生干预措施可能有助于改善儿童的健康和福祉。
**1. 引言**
潮湿和霉菌是欧洲普遍存在的住房问题，估计有12-19%的住房受到潮湿影响，10-14%的住房受到霉菌影响（Norbäck等人，2017；Haverinen-Shaughnessy，2012），每年因此导致的儿童呼吸系统疾病损失了13,000个伤残调整生命年（DALYs）（Rojas-Rueda等人，2019）。英格兰拥有欧洲最古老的住房之一，其中许多房屋的保温性能较差。特别是在英格兰，潮湿和霉菌问题日益严重，给个人、医疗保健和住房服务带来了巨大压力（Balogun等人，2023）。虽然一些全国性调查显示3-6%的住房存在严重的潮湿和/或霉菌问题（DLUHC，2023；威尔士政府，2020），但其他研究认为多达四分之一的住房可能存在一定程度的潮湿或霉菌（BEIS和DESNZ，2021），这给儿童和成人带来了沉重的呼吸系统疾病负担（Clark等人，2023）。潮湿和霉菌是相互关联的危害因素，会影响室内空气质量（IAQ）（医学研究所，2004；WHO，2009）。过多的水分或水损会导致微生物生长、尘螨滋生以及建筑材料中挥发性有机化合物（VOCs）的释放（WHO，2009；Casset等人，2006）。潮湿是霉菌生长的关键因素，会导致孢子、细胞和微生物VOCs释放到室内空气中（Choi等人，2017；WHO，2009；DHSC，UKHSA，DLUHC，2023）。并非所有真菌种类都会引起呼吸系统过敏和症状，但在室内环境中常见的如曲霉菌、枝孢菌和青霉菌等已知会通过呼吸道定植引发过敏反应（Reboux等人，2019；Goode和Marczylo，2023；Caillaud等人，2018）。
在基于人群的流行病学研究中，潮湿和霉菌通常被归为一类通用指标，代表可能影响室内空气质量和呼吸健康的多种危害因素。大规模的人群研究通常通过自我报告的方式收集这些数据。全球范围内的流行病学研究表明，居住在潮湿或霉菌环境中可能会增加患哮喘的风险、加重哮喘症状（包括喘息），并与过敏性鼻炎相关（Kang等人，2023；Jaakkola等人，2013；Quansah等人，2012；Jaakkola等人，2022；Mendell，2015；Wang等人，2019；Caillaud等人，2018；医学研究所，2004）。然而，大多数此类证据来自美国、北欧（如荷兰和斯堪的纳维亚）以及东亚（中国、台湾、新加坡）的研究，而来自英国的证据仍然有限（例如Moses等人，2019；Sharpe等人，2025），英国具有独特的环境条件和住房状况。此外，关于早期暴露如何影响后期疾病发展的证据仍然不足（Lu等人，2022a；Lu等人，2022b）。
**1.1. 研究目的**
本研究的主要目的是探讨英国布拉德福德地区儿童在幼儿时期居住在潮湿和/或霉菌环境中是否与呼吸系统疾病的患病率（3-5岁）和发病率（7-11岁随访）有关，特别是哮喘、喘息和过敏（类似花粉症的症状）。同时，我们也研究了不同类型的潮湿/霉菌暴露是否具有相同的关联。
**2. 方法**
**2.1. 研究地点（英国布拉德福德）**
布拉德福德是英格兰第五大都市区，人口超过56万。该城市种族多样且年轻人较多，57%的人口为白英裔，25%为巴基斯坦裔；28%的人口年龄在20岁以下（布拉德福德都市区议会，2025）。三分之一的家庭位于贫困程度最高的地区（MHCLG，2019）；这些家庭通常也位于空气污染严重、绿地较少的地区（Mueller等人，2018）。该市的健康问题普遍，包括哮喘发病率较高（每年有330名19岁以下儿童因哮喘住院）（OHID，2024），其中279-612例儿童哮喘病例可归因于交通相关的空气污染（Khreis等人，2019）。布拉德福德的住房类型多样，其中大部分是能源效率低下的老旧房屋，建于工业革命时期（占住房总量的三分之一）。此外，约有15,000名当地居民生活在过度拥挤的住房中。2015年，6%的社会住房、14%的自住住房和26%的私人租赁住房被评定为存在一级危险（过度寒冷和跌倒危险）。燃料贫困加剧了这些问题，影响了15%-28%的人口（布拉德福德都市区议会）。
**2.2. 布拉德福德出生队列和调查波**
布拉德福德出生队列（BiB）是一项基于布拉德福德的前瞻性妊娠和出生队列研究。该队列成立于2007年，2007年至2010年间招募了12,453名妇女，她们共经历了13,776次妊娠和13,858次分娩，以及她们的3,353名伴侣。最初招募的母亲中，49%具有南亚血统（其中87%为巴基斯坦血统），40%为白英裔，约6%为混合血统或黑人及其他血统（McEachan等人，2024）。队列特征、招募策略和随访详情已在先前研究中详细描述（McEachan等人，2024；Bird等人，2019）。
本次分析使用了两次特定的随访调查和数据收集。具体来说，当儿童年龄在3-5岁时进行了第一次调查，约五年后（7-11岁时）进行了第二次调查。在3-5岁时，从BiB队列中选取了一部分儿童进行名为“过敏发展机制”（MeDALL）的研究（Petherick等人，2016），该研究包含了关于儿童住所潮湿和/或霉菌的额外问题。随后在“成长”（Growing Up）研究中对这些儿童进行了随访，共招募了5,318名母亲。在这次儿童晚期随访调查中，有1,543名儿童在3-5岁时也参与了MeDALL调查（表1）。
**表1. 布拉德福德出生队列的调查波、样本量和时间范围**
| 调查时期 | 幼儿期（3-5岁） | 儿童晚期（7-11岁） | 调查名称 | MeDALL样本量 | MeDALL样本量a |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2012-2014 | 2594 | 1543 | MeDALL样本a |
**2.3. 暴露数据收集（潮湿和霉菌）**
在3-5岁儿童的调查中，通过以下问题收集了父母报告的潮湿和霉菌暴露情况：
• “您认为您的房子潮湿吗？”（是/否）
• “房屋内是否有霉菌？”（是/否）
• 如果回答“是”，再问“孩子的房间里是否有霉菌？”（是/否）
在分析阶段，我们综合这些信息得出一个表示房屋内是否存在潮湿和/或霉菌的变量（是/否）。
**2.4. 呼吸健康数据收集**
父母或法定监护人代表儿童在早期和晚期儿童调查中回答了与呼吸健康相关的问题。我们的主要关注点包括以下问题：
• “您的孩子是否曾经患过哮喘？”（是/否）
• “孩子在过去的12个月内是否有喘息或胸部呼啸声？”（是/否）
• “您的孩子是否曾经患过花粉症？”（是/否）
潮湿和霉菌引起的过敏反应可能表现为类似花粉症的症状（由过敏反应引起的鼻黏膜炎症）。虽然花粉症是一种特定类型的过敏性鼻炎，但我们将其纳入分析，因为这是父母自我报告的结果，因此过敏反应的具体原因尚未确认，可能是由房屋中的潮湿/霉菌引起的。此外，对潮湿/霉菌的过敏反应可能具有季节性，受多种因素影响，如霉菌产生或通风变化。为了验证报告花粉症的儿童是否与过敏反应相关，我们进一步分析了皮肤点刺试验（尘螨（d. farinae；d. pteronyssinus）、狗、猫、草）过敏反应的分布情况。结果显示，报告花粉症的儿童中至少有一个风团≥2毫米的比例更高（40%），而未报告花粉症的儿童中这一比例为20%；同样，报告花粉症的儿童中至少有一个风团≥3毫米的比例更高（26%），而未报告花粉症的儿童中这一比例为17%）。
**2.5. 协变量数据（混杂因素和效应修饰因素）**
BiB研究在每次调查中收集了广泛的协变量数据，包括个人人口统计信息、家庭特征以及相关区域和家庭数据。在本分析中，特定的感兴趣的协变量是通过构建有向无环图（DAG，见附录A1）预先确定的，包括：家庭社会经济状况（SES）（“家庭财务状况如何？”编码为1-6，以及作为二元变量（管理良好 vs 管理不佳））、区域层面的SES（多重贫困指数（IMD）表示为十分位数和五分位数，并重新缩放到布拉德福德地区）、家庭所在地附近的室外PM2.5和NO2空气污染浓度（ug/m3）基于DEFRA 1公里网格地图（2018年）、二手烟（SHS）暴露（“家庭中有人吸烟吗？”（是/否））、卧室占用率（根据家庭中居住的人数除以家庭中的卧室数量得出）、儿童年龄（岁）、儿童性别（女/男）和儿童种族（白人英国人、南亚人、其他）。我们还考虑了潜在的影响修饰因素，如父母的哮喘史、儿童年龄、家庭财务状况的管理方式，以及家庭是否使用燃气烹饪。在某些情况下，需要采用插补方法来处理数据集中协变量的缺失值（详细信息见附录A2-A4）。在3-5岁和7-11岁的儿童调查中，2-4.5%的儿童在空气污染变量和区域层面IMD的数据上存在缺失，这些缺失值使用特定于调查的样本均值和IMD十分位数的中位数进行了插补。卧室占用率的缺失值非常少（<1% - 1.7%），也使用特定于调查的样本均值进行了插补。在第二次随访调查中，关于家庭财务状况的缺失数据（1.5%）是通过为第一次调查中记录的儿童分配值来插补的，而二手烟暴露的缺失数据（<0.5%）被赋予了“不知道”的值。
2.6 统计分析
我们首先检查了数据的单变量分布，并且还检查了按居住在有潮湿或霉菌环境中的儿童分组后的健康结果与协变量之间的未调整的双变量关联（表2），包括连续变量的平均值和标准差，以及二元和分类变量的数量和百分比（%）。
表2. 按照在第一次调查时报告有潮湿或霉菌的家庭分层，3-5岁儿童出生在布拉德福德调查中的健康结果和协变量的描述性双变量总结。
| 调查波次 | 早期童年（3-5岁） | 晚期童年（7-11岁） | 潮湿或霉菌（是） | 潮湿或霉菌（否） | 潮湿或霉菌（来自3-5岁调查） | 潮湿或霉菌（来自3-5岁调查） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 样本量（n/N（%） | 595/2594（23%） | 1999/2594（77%） | 357/1543（23%） | 1186/1543（77%） |
| 潮湿：是（n（%） | 398（15%） | - | 225（7.5%） | - |
| 霉菌：是（n（%） | 490（19%） | - | 305（20%） | - |
| 儿童卧室有霉菌：是（n（%） | 79（3%） | - | 44（3%） | - |
| 曾经患哮喘：是（n（%） | 74（12.4%） | 235（11.8%） | 76（21%） | 220（18.5%） |
| 新诊断哮喘：是（n（%） | ---- | 41（11.5%） | 113（9.5%） |
| 过去12个月内喘息：是（n（%） | 135（22.7%） | 410（20.5%） | 61（17%） | 180（15%） |
| 曾经患花粉症：是（n（%） | 62（10.4%） | 202（10.1%） | 101（28%） | 280（24%） |
| 新诊断花粉症：是（n（%） | ---- | 71（20%） | 194（16%） |
| 过敏筛查（皮肤点刺试验），至少有一个风团≥2毫米： | 是（n（%） | 141（24%） | 440（22%） | ---- |
| 过敏筛查（皮肤点刺试验），至少有一个风团≥3毫米： | 是（n（%） | 122（21%） | 375（19%） | ---- |
| 对尘螨的过敏反应（皮肤点刺试验） | 尘螨1：是（n（%） | 118（20%） | 335（17%） | ---- |
| 对尘螨的过敏反应（皮肤点刺试验） | 尘螨2：是（n（%） | 127（21%） | 383（19%） | ---- |
| 性别：女（n（%） | 305（51%） | 988（49%） | 185（52%） | 570（48%） |
| 种族（n（%） | 白人英国人 | 166（28%） | 561（28%） | 85（24%） | 283（24%） |
| 南亚人 | 365（61%） | 1262（63%） | 237（66%） | 798（67%） | 其他 | 64（2%） | 176（1%） | 35（<1%） | 105（1%） |
| 年龄（岁）（平均值（范围） | 4（3-5） | 4（3-5） | 9（7-11） | 9（7-11） |
| 父母哮喘史：是（n（%） | 164（27%） | 488（24%） | 96（27%） | 283（24%） |
| 家庭财务状况管理情况（n（%） | 管理良好 | 338（57%） | 1437（72%） | 234（66%） | 841（71%） | 管理不佳 | 257（43%） | 562（28%） | 123（34%） | 345（29%） |
| 家庭是否使用燃气烹饪： | 是（n（%） | 543（91%） | 1849（92.5%） | ---- |
| 卧室占用指数（家庭中人数/卧室数量）（平均值（标准差） | 1.66（0.52） | 1.52（0.48） | 1.55（0.48） | 1.54（0.47） |
| 每个卧室有两人或更多人： | 是（n（%） | 196（33%） | 435（22%） | 78（22%） | 264（22%） |
| 家庭中有人当前吸烟（SHS）： | 是（n（%） | 194（33%） | 631（32%） | 61（17%） | 195（16%） |
| 家庭所在地500米范围内的环境PM2.5空气污染浓度（平均值（标准差） | d | 9.05（0.74） | 9.01（0.72） | 9.01（0.79） | 9.0（0.74） |
| 家庭所在地500米范围内的环境NO2空气污染浓度（平均值（标准差） | d | 16.6（2.89） | 16.4（2.83） | 16.5（3.1） | 16.3（3.0） |
| 多重贫困指数（IMD）五分位数（1=最贫困，5=最不贫困）（n（%） | c | 1186（31%） | 574（29%） | 110（31%） | 318（27%） |
| 2225（38%） | 679（34%） | 135（38%） | 378（32%） | 311（19%） | 464（23%） | 62（17%） | 290（25%） | 450（8%） | 220（11%） | 31（9%） | 148（12%） |
| 523（4%） | 62（3%） | 19（5%） | 52（4%） | a | 包括一些变量的插补值。 |
| b | 潮湿和霉菌暴露大约在MeDALL调查中5年前捕获，并分配给Growing Up表中的儿童进行分层。Growing Up中的73%的儿童与MeDALL调查中的地址相同。 |
| c | IMD在2019年得出，并重新缩放到布拉德福德地区。 |
| d | Defra空气污染估计最初基于2018年的1公里网格（ug/m3）。 |
为了探索潮湿、霉菌以及潮湿或霉菌暴露与早期生活（3-5岁）中哮喘、花粉症和喘息的关联，我们进行了横断面分析。我们还探讨了与我们的次要结果（医生诊断的哮喘；医生诊断的花粉症；儿童使用吸入性类固醇；过去12个月内喘息发作次数）的横断面关联。我们使用逻辑回归模型来估计潮湿和霉菌指标与我们主要和次要健康结果之间的比值比（OR）。对于“过去12个月内喘息发作次数”（次要结果）的模型，我们使用了原始逻辑回归。
接下来，我们进行了纵向分析，探讨了早期生活中的潮湿和霉菌暴露与后来生活中新发哮喘和花粉症的发展（7-11岁）之间的关联。对于纵向研究，我们进一步限制了样本，只包括在早期童年（3-5岁）和晚期童年（7-11岁）调查之间没有搬家的儿童。大多数在7-11岁被调查的儿童自3-5岁以来的调查中没有搬家。这73%的儿童可能反映了既经历过早期生活又长期暴露于潮湿和霉菌的亚群。为了在横断面和纵向分析之间保持效应测量的一致性，我们使用逻辑回归模型来估计早期生活中的潮湿和霉菌暴露与后期生活事件结果之间的比值比。我们进一步应用泊松回归来估计事件率的比率（IRR）作为效应的度量，这在潮湿和霉菌的纵向健康研究中已有使用（Groot等人，2024年；Jaakkola等人，2005年）。泊松回归模型指定了稳健的标准误差，以考虑依赖观测值（例如，同一家庭中的兄弟姐妹）。
对于横断面和纵向分析中的主要健康结果，我们构建了三组回归模型：1）未调整的，2）核心调整的，3）完全调整了混杂变量。在开发多变量回归模型之前，我们检查了已识别混杂变量之间的皮尔逊（r）相关性（附录A5-A6）。由于室外PM2.5和NO2空气污染之间的高相关性（r = 0.9），我们只在模型中包括了PM2.5作为混杂变量。核心调整的模型控制了年龄、性别、种族和家庭社会经济状况（SES）（“家庭财务状况如何”）。完全调整的模型控制了年龄、性别、种族、家庭SES、区域层面的IMD、室外空气污染（PM2.5）、家庭中的二手烟（SHS）和卧室占用率。作为敏感性分析，我们运行并比较了来自贝叶斯随机效应模型的逻辑回归模型的比值比，因为样本中有一小部分儿童是兄弟姐妹（详细信息见附录A7），尽管这些相关性在具有稳健标准误差的纵向泊松回归中已经得到考虑。
在以霉菌为主要暴露的核心调整模型中，我们通过应用霉菌与a）父母哮喘史（哮喘模型）、b）儿童年龄、c）燃气灶使用和d）家庭SES（家庭财务状况）之间的交互项来评估潜在的影响修饰，并评估了交互项的统计显著性（p值）。由于样本量较小，这些分析是探索性的。
3. 结果
当儿童年龄在3-5岁时（总样本n = 2594），12%（n = 309）报告曾经患有哮喘，10%（n = 264）曾经患有花粉症，21%（n = 545）在过去12个月内有喘息或胸部鸣声。在7-11岁时，19%（n = 296）报告曾经患有哮喘，25%（n = 381）曾经患有花粉症，16%（n = 241）在过去12个月内有喘息或胸部鸣声。在7-11岁的儿童中，10%和17%分别新报告了哮喘和花粉症（发病率），这些在3-5岁时的调查中并未报告。
当儿童年龄在3-5岁时，15%（n = 398）的家庭报告有潮湿，19%（n = 490）有霉菌，3%（n = 79）的儿童房间有霉菌（表2）。将潮湿和霉菌的回答合并后，23%（n = 595）的家庭有潮湿和/或霉菌。在有潮湿和/或霉菌的家庭中，24%的儿童对过敏筛查（皮肤点刺试验）至少有一个风团（过敏反应），而在没有潮湿或霉菌的家庭中这一比例为22%。此外，在有潮湿和/或霉菌的家庭中生活的儿童中，20%-21%对与尘螨类型相关的过敏筛查呈阳性（潮湿条件会增加尘螨浓度）（表2）。
个体、家庭和社区层面的特征分布可能混淆或修改潮湿、霉菌和呼吸健康之间的关系，对于大多数变量来说是比较平衡的（表2）。然而，反映家庭或社区SES的变量是一个显著的例外。在有潮湿或霉菌的家庭中，43%的家庭财务状况管理不佳。这与没有潮湿或霉菌的家庭中28%的家庭管理不佳形成对比（图1）。此外，在第一次调查波中，有潮湿或霉菌的家庭中有33%的儿童每个卧室有两人或更多人，而在没有潮湿或霉菌的家庭中只有22%的儿童处于类似情况。
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图1. 第一次调查波中报告的潮湿或霉菌暴露相关的家庭社会经济状况变量分布（3-5岁儿童）。
3.1 3-5岁：与普遍呼吸健康结果的横断面关联
父母自我报告的家庭中有潮湿和/或霉菌在未调整的逻辑回归模型中，对于哮喘（曾经）、花粉症（曾经）和过去12个月内喘息的比值比一致升高。在调整了混杂因素后的核心和完全调整模型中，这些OR值对于过去12个月的喘息（核心调整模型的OR范围：0.98 – 1.64）和哮喘（曾经）（核心调整模型的OR范围：1.02 – 1.41）仍然大多高于1（表3）。此外，在核心调整模型中，当报告儿童卧室有霉菌时，医生诊断哮喘的OR为1.42（95% CI 0.69, 2.64），与父母报告哮喘但没有具体提到医生诊断的情况相似。然而，尽管OR值通常高于1且稳定，但在几乎所有模型中，它们在95%的置信水平上并不具有统计显著性，这可能是由于该队列的样本量较小。例外情况是儿童卧室有霉菌与过去12个月内喘息的关联（核心调整模型OR：1.64（95% CI 0.99, 2.65）；完全调整模型OR：1.72（95% CI 1.03, 2.79）。
表3.3-5岁儿童中，潮湿和霉菌暴露与当前（普遍存在）哮喘、花粉症以及过去12个月内出现喘息症状之间的关联的比值比（95%置信区间）：
| 结果 | 普遍存在的哮喘（曾经） | 过去12个月内出现喘息 | 普遍存在的花粉症（曾经） |
|-----------------|-------------|--------------|-----------------|
| 未调整的OR | | | |
| 核心调整后的OR | | | |
| 完全调整后的OR | | | |
| 未调整的OR | | | |
| 核心调整后的OR | | | |
| 完全调整后的OR | | | |
n = 2591 | n = 2592 | n = 2592 |
| 潮湿或霉菌 | 是（参考：否） | 1.07 (0.81, 1.41) | 1.03 (0.77, 1.36) |
| | | 1.05 (0.79, 1.40) | 1.14 (0.91, 1.42) |
| | | 1.08 (0.86, 1.35) | 1.10 (0.88, 1.38) |
| | | 1.04 (0.76, 1.39) | 0.94 (0.69, 1.28) |
| | | 0.97 (0.70, 1.31) | |
| 潮湿 | 是（参考：否） | 1.08 (0.78, 1.47) | 1.02 (0.73, 1.41) |
| | | 1.04 (0.74, 1.43) | 1.05 (0.80, 1.35) |
| | | 0.98 (0.74, 1.26) | 0.99 (0.75, 1.28) |
| | | 1.02 (0.70, 1.42) | 0.91 (0.63, 1.29) |
| | | 0.93 (0.63, 1.31) | |
| 霉菌 | 是（参考：否） | 1.09 (0.81, 1.46) | 1.05 (0.77, 1.41) |
| | | 1.07 (0.78, 1.45) | 1.13 (0.89, 1.43) |
| | | 1.06 (0.82, 1.33) | 1.09 (0.84, 1.37) |
| | | 1.09 (0.78, 1.42) | 0.99 (0.71, 1.36) |
| | | 1.01 (0.72, 1.39) | |
| 霉菌（儿童房间） | 是（参考：否） | 1.48 (0.77, 2.62) | 1.41 (0.73, 2.54) |
| | | 1.53 (0.79, 2.76) | 1.78 (1.08, 2.84) |
| | | 1.64 (0.99, 2.65) | 1.72 (1.03, 2.79) |
| | | 1.09 (0.79, 1.49) | 1.01 (0.46, 1.97) |
| | | 1.04 (0.47, 2.02) | |
核心调整后的模型考虑了年龄、性别、种族和家庭社会经济地位（SES）因素。完全调整后的模型还考虑了年龄、性别、种族、家庭SES、地区SES（IMD）、室外空气污染（PM2.5）、二手烟（SHS）和卧室居住情况。
在95%置信区间水平上具有统计显著性。
关于反映呼吸系统症状加重的次要结果，在序数逻辑回归模型中，霉菌暴露与过去12个月内喘息发作次数呈正相关，尽管不具有统计显著性（霉菌OR：1.05，95% CI：0.83, 1.33）；儿童房间内的霉菌OR：1.58，95% CI：0.96, 2.53）。此外，在核心调整后的逻辑回归模型中，我们发现使用类固醇吸入器的OR值升高但无统计学意义（是/否：OR 1.02，95% CI 0.69, 1.46；霉菌：OR 1.17，95% CI 0.83, 1.62；儿童房间内的霉菌：OR 1.25，95% CI 0.57, 2.42）。在核心调整后的逻辑回归模型中，医生诊断的过敏性鼻炎与潮湿或霉菌暴露无关，且OR值通常小于1。
3.2. 7-11岁：与呼吸系统健康结果之间的纵向关联
在7-11岁儿童中进行随访后，我们发现早期生活中的潮湿和霉菌暴露与新报告的哮喘和花粉症的发生率之间存在正相关（图2）。在核心调整后的模型中，潮湿和霉菌暴露的比值比范围为1.12至1.40，但在95%置信水平上不具有统计显著性。在核心调整后的逻辑回归模型中，潮湿和霉菌暴露的新报告花粉症的比值比范围为1.26至2.59，当儿童房间内有霉菌时具有统计显著性（OR 2.59，95% CI 1.33 - 4.87）（表4）。
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**图2.** 核心调整后的逻辑回归模型中的比值比和95%置信区间，以潮湿或霉菌、潮湿、霉菌或儿童房间内的霉菌作为暴露变量。
**表4.** 早期生活中的潮湿和霉菌暴露与儿童后期（7-11岁）新发哮喘和花粉症病例之间的关联的比值比（95%置信区间），通过逻辑回归模型估计。
| 结果 | 新发哮喘（新） | 新发花粉症（新） |
|-----------------|-------------|--------------|
| 全样本 | | |
| 减少样本（未搬家） | |
| 全样本 | | |
| 减少样本（未搬家） | |
| 未调整的OR | | |
| 核心调整后的OR | | |
| 完全调整后的OR | | |
| 未调整的OR | | |
| 核心调整后的OR | | |
| 完全调整后的OR | | |
n = 1540 | n = 1129 | n = 1540 |
| 潮湿或霉菌 | 是（参考：否） | 1.23 (0.84, 1.79) | 1.23 (0.83, 1.78) |
| | | 1.21 (0.82, 1.77) | 1.21 (0.42, 3.75) |
| | | 1.20 (0.74, 1.89) | 1.19 (0.73, 1.87) |
| | | 1.28 (0.94, 1.72) | 1.26 (0.92, 1.69) |
| | | 1.26 (0.93, 1.70) | 1.57 (1.10, 2.22) |
| | | 1.58 (1.10, 2.24) | |
| | | 1.57 (1.09, 2.23) | |
| 潮湿 | 是（参考：否） | 1.28 (0.81, 1.96) | 1.26 (0.79, 1.94) |
| | | 1.26 (0.79, 1.94) | 1.26 (0.72, 2.11) |
| | | 1.27 (0.72, 2.12) | 1.25 (0.70, 2.09) |
| | | 1.38 (0.96, 1.94) | 1.36 (0.95, 1.92) |
| | | 1.36 (0.95, 1.93) | 1.64 (1.08, 2.44) |
| | | 1.67 (1.09, 2.49) | |
| | | 1.64 (1.08, 2.47) | |
| 霉菌 | 是（参考：否） | 1.13 (0.74, 1.67) | 1.12 (0.73, 1.66) |
| | | 1.12 (0.81, 1.52) | 1.13 (0.68, 1.82) |
| | | 1.13 (0.68, 1.82) | 1.13 (0.68, 1.82) |
| | | 1.31 (0.94, 1.79) | 1.29 (0.93, 1.76) |
| | | 1.28 (0.96, 1.69) | 1.56 (1.07, 2.25) |
| | | 1.55 (1.06, 2.48) | |
| | | 1.55 (1.06, 2.24) | |
| 霉菌（儿童房间） | 是（参考：否） | 1.44 (0.54, 3.22) | 1.40 (0.52, 3.15) |
| | | 1.46 (0.54, 3.29) | 1.42 (0.42, 3.75) |
| | | 1.43 (0.41, 3.79) | 1.51 (0.44, 4.05) |
| | | 2.67 (1.37, 5.00) | |
| | 2.59 (1.33, 4.87) | |
| | 2.61 (1.33, 4.92) | |
| | 2.59 (1.14, 5.54) | |
| | 2.49 (1.09, 5.37) | |
| | 2.67 (1.16, 5.89) | |
核心调整后的模型考虑了年龄、性别、种族和家庭SES因素。完全调整后的模型还考虑了年龄、性别、种族、家庭SES、地区SES（IMD）、室外空气污染（PM2.5）、二手烟（SHS）和卧室居住情况。
在95%置信区间水平上具有统计显著性。
**对未搬家儿童的分析：** 限制分析样本为在初次调查和随访期间未搬家的儿童（73%），我们发现潮湿和/或霉菌暴露与新发哮喘和新发花粉症之间的比值比同样高于全样本儿童。此外，在新发花粉症的情况下，比值比的幅度增加（OR范围：1.55 – 2.49），并且在所有潮湿和霉菌暴露类型中都具有统计显著性（p < 0.05）（表4）。我们进一步使用泊松回归模型估计了该样本中的发病率比（IRR）（表5）。泊松回归的IRR和逻辑回归的OR非常相似，尽管IRR的95%置信区间更紧密，显示出效应估计的更高精度。在未搬家儿童中，后期儿童新发花粉症的IRR具有统计显著性，范围为1.42至1.96（表5）。
**表5.** 早期生活中的潮湿和霉菌暴露与后期儿童（7-11岁）新发哮喘和花粉症病例之间的关联的发病率风险比（IRR）（95%置信区间（CI），通过未搬家儿童的泊松回归模型估计。
**空单元格** 新发哮喘（新） 新发花粉症（新）
| 减少样本（未搬家） | 未调整的IRR | 核心调整后的IRR | 完全调整后的IRR |
|-----------------|-------------|--------------|--------------|
| | | | |
| n = 1129 | | |
| 潮湿或霉菌 | 是（参考：否） | 1.19 (0.75, 1.80) | 1.18 (0.79, 1.78) |
| | | 1.17 (0.77, 1.76) | 1.43 (1.09, 1.89) |
| | | 1.44 (1.09, 1.91) | |
| | | 1.24 (0.72, 1.99) | 1.23 (0.77, 1.98) |
| | | 1.22 (0.76, 1.95) | 1.48 (1.08, 2.03) |
| | | 1.50 (1.09, 2.06) | |
| | | 1.48 (1.08, 2.04) | |
| 霉菌 | 是（参考：否） | 1.12 (0.68, 1.75) | 1.12 (0.72, 1.74) |
| | | 1.11 (0.71, 1.75) | 1.43 (1.07, 1.91) |
| | | 1.42 (1.06, 1.91) | 1.42 (1.06, 1.89) |
| | | 1.37 (0.54, 3.47) | 1.37 (0.54, 3.47) |
| | | 1.44 (0.56, 3.68) | 2.04 (1.21, 3.42) |
| | | 1.96 (1.16, 3.33) | |
核心调整后的模型考虑了年龄、性别、种族和家庭SES因素。完全调整后的模型还考虑了年龄、性别、种族、家庭SES、地区SES（IMD）、室外空气污染（PM2.5）、二手烟（SHS）和卧室居住情况。
在95%置信区间水平上具有统计显著性。
**讨论：**
我们的研究考察了3-5岁儿童住房中的潮湿和霉菌与呼吸系统健康之间的关联，并随访以评估后期儿童（7-11岁）的新发疾病情况。在这个队列中，23%的儿童生活在父母报告有潮湿和/或霉菌的家中，3%的儿童卧室内有霉菌。潮湿和霉菌暴露分布不均，经济困难家庭和卧室居住人数较多的家庭中更为普遍。在3-5岁的儿童中，生活在潮湿、霉菌或两者兼有的家庭中，与哮喘、花粉症和喘息症状的患病率增加有关。当儿童房间内有霉菌时，喘息的比值比具有显著性。早期生活中的潮湿或霉菌暴露与后期儿童新发花粉症（即过敏）的OR和IRR显著增加有关，尤其是在调查期间未搬家的儿童中观察到了更显著的关联。在所有暴露类型中，儿童房间内的霉菌始终产生最大和最显著的效应，表明可能存在剂量-反应关系。
潮湿和霉菌影响呼吸系统健康的机制途径很复杂。机制研究表明，真菌过敏原可以通过其蛋白酶活性刺激特定的细胞表面受体（Schiffers等人，2020；Gao等人，2014）。这还会促进气道中的氧化应激（Zaidman等人，2017）。因此，免疫细胞会在气道中聚集（Stehle等人，2018），导致黏液产生增加、上皮屏障破坏和气道高反应性（Goode和Marczylo，2023）。此外，潮湿本身还会导致尘螨增多，并增加建筑材料和家具释放的VOCs（WHO，2009；Mendell，2015；Casset等人，2006），如甲醛，这是一种已知的呼吸道刺激物，也与哮喘加重和发展有关（Lam等人，2021）。
我们发现的哮喘患病率（3-5岁）的比值比升高，尽管不具有统计显著性，以及哮喘发病率的OR和IRR（7-11岁）与先前文献中的发现一致。一项主要来自美国和斯堪的纳维亚国家的纵向队列研究的荟萃分析报告称，家中潮湿或霉菌的儿童新发哮喘的 odds 增加了50%（合并OR：1.50，95% CI：1.25–1.80）（Quansah等人，2012）。最近，在北欧国家进行的一项大型多中心队列研究跟踪了儿童10年前的哮喘发病情况，发现10岁后的OR更高（OR 1.71，95% CI：1.35–2.17，对于“两个随访期间都有潮湿/霉菌”），而10岁前的OR为1.18，95% CI：1.01–1.39（Wang等人，2022）。年轻儿童（<10岁）观察到的较低OR可能反映了我们的哮喘发病率发现，因为我们的样本群体大多数年龄在10岁以下，未来调查中可能会发现更强的关联。
Caillaud等人（2018）回顾了九项研究证据，这些研究调查了霉菌暴露与儿童哮喘加重之间的关联，评估了哮喘严重程度评分、峰值呼气流速、喘息和无症状或无住院天数等结果。总体而言，这些研究提供了支持因果关系的有力证据。这一模式反映在我们的结果中，因为我们发现儿童房间内有霉菌与过去12个月内出现喘息的比值比升高且具有统计显著性（1.72，95% CI 1.03, 2.79 - 完全调整后的模型）。我们还在核心调整后的模型中发现，使用类固醇吸入器与房屋内的霉菌（OR 1.17，95% CI：0.83, 1.62）和儿童房间内的霉菌（OR 1.25，95% CI：0.57, 2.42）相关，尽管这些关联不具有统计显著性且置信区间较宽。
花粉症是一种过敏性鼻炎，虽然它通常与季节性花粉有关，但我们将其作为过敏反应的代理指标，因为它是父母报告的儿童症状，可能表明更一般的过敏反应，这些反应可能是由潮湿和霉菌引起的，或者由潮湿/霉菌加剧的（参见方法部分，与过敏皮肤点刺试验的比较）。几项先前的荟萃分析涵盖了潮湿和霉菌暴露与鼻炎的研究，尽管大多数研究是横断面的。Jaakola等人（2013）的荟萃分析发现，16岁以下儿童的过敏性鼻炎效应估计显著增加。在中国、波士顿和斯德哥尔摩进行的纵向研究（Behbod等人，2015；Thacher等人，2017；Lu等人，2022b）发现，早期生活中的潮湿和霉菌暴露与后期鼻炎的发展有关。这反映了我们的发现，即早期生活中的潮湿和霉菌暴露与7-11岁儿童新报告的花粉症IRR具有统计显著性，尤其是在调查期间未搬家的儿童样本中，效应最大（显著OR范围：1.55至2.49）。Lu等人的研究还发现，早期生活暴露（包括出生前）与后期哮喘的发病有关（Lu等人，2022a）和COVID后的结果有关（Lu等人，2025），强调了在早期发展关键时期暴露的潜在重要作用。
我们总体上发现，与儿童房间内的霉菌相关的OR和IRR的幅度最大，其次是房屋内的任何地方的霉菌，然后是潮湿。这些趋势表明，真菌暴露的强度与呼吸系统结果之间存在可能的暴露-反应关系，这在之前的研究和综述中也有体现（Jaakkola等人，2013；Cai等人，2024）。例如，先前对流行病学研究的系统评价和荟萃分析通过汇总不同研究的结果发现，霉菌气味和可见霉菌的存在通常与哮喘诊断、过敏性鼻炎和喘息的风险增加有关，这种关联比其他潮湿指标（如“潮湿污渍”、“水损”和“潮湿”）更为显著（Jaakkola等人，2013年；Cai等人，2024年）。在我们的核心模型和完全调整后的模型中，我们根据潮湿和霉菌相关文献控制了一系列混杂因素，并通过开发DAGs（Directed Acyclic Graphs）进一步进行了控制。尽管如此，我们的描述性分析（表2）清楚地表明，家庭的经济管理状况与潮湿和/或霉菌的存在有关，这反映了住房质量的社会差异。我们在布拉德福德的研究结果进一步证实了英格兰各地住房问题的趋势（DLUHC，2023年；Clark等人，2023年），即社会经济劣势与可能危害健康的住房质量和条件相吻合并加剧了这些问题，从而加剧了健康不平等。此外，一项针对全国代表性儿童群体的新研究也指出，家庭中的潮湿状况存在社会经济等级差异，并通过缺课和教育成就对儿童发展产生负面影响（Baryani等人，2025年）。
我们的研究是英国首批跟踪居住在潮湿和发霉房屋中的儿童并评估其对儿童关键时期呼吸系统影响的研究之一。该研究还在一个住房质量较差且潮湿和发霉风险较高的城市地区进行。我们在模型中控制了一系列混杂因素，并考虑了效应修饰因素，包括家庭和社区的SES（社会经济地位）以及室外空气污染。更广泛的“Born in Bradford”研究为继续探索英国住房与健康之间的关系提供了丰富的基础，未来的分析计划将关注过敏性皮肤反应（湿疹）（Cai等人，2024年）以及非常年幼（1-2岁）儿童的呼吸系统健康状况。
我们的研究有几个局限性。虽然效应测量的大小和方向总体上表明潮湿和霉菌对这一儿童群体的呼吸系统有负面影响，并且与现有文献一致（Quansah等人，2012年；Jaakkola等人，2013年；Jaakkola等人，2022年；Cai等人，2024年），但由于样本量较小，大多数估计的关联在统计上并不显著，置信区间缺乏精确性。未来应在更大规模的英国队列中进行研究，以获得更大的统计功效来验证我们的发现。此外，如果研究方案能够统一，就可以在基于英国的荟萃分析中汇总效应估计值，从而提高不确定性区间的精确度。尽管我们控制了一系列重要的混杂因素，但仍可能存在一定程度的残余混杂，因为我们无法控制包括家庭通风习惯在内的关键行为变量。未来的研究应在英国进行，涵盖更多关于影响室内空气质量的行为因素的信息。我们的健康结果数据是由父母或法定监护人根据他们孩子的状况自我报告的，这可能会引入回忆偏差。在横断面分析中，当孩子年龄在3-5岁时，如果父母的孩子也患有他们怀疑相关的呼吸系统疾病，他们可能更倾向于报告家中潮湿或发霉的情况，从而导致回忆偏差。这些潜在的差异性影响如果存在，可能会使效应测量的大小偏离零值。虽然纵向分析也可能受到回忆偏差的影响，但我们预计这种偏差在暴露和结果数据方面不会存在差异，因为在第一次调查后大约5年进行的后续调查中没有询问潮湿和霉菌的情况。因此，对于与普遍存在的疾病相关的横断面分析应比纵向结果更为谨慎地解读。当儿童卧室中有霉菌时，自我报告的医生诊断的哮喘的OR值与没有具体提及医生诊断的哮喘结果几乎相同，这表明这种潜在的偏差可能很小。尽管在3-5岁儿童阶段通过调查确定的医生诊断的哮喘也应谨慎解读。虽然所有年龄段的儿童都可能患有哮喘，但在英国，5岁以下儿童的诊断更具挑战性，因为主要依据他们对药物的反应来进行诊断（Asthma+ Lung UK，2025年）。未来的工作将使用链接的医疗记录数据进行比较分析。
此外，潮湿和霉菌暴露数据是由父母报告的。虽然我们能够区分潮湿、霉菌以及儿童卧室中霉菌的影响，但我们仍然缺乏关于暴露强度的具体信息（例如，在家中的持续时间、损坏程度、是否有气味等）（Li等人，2024年），以及关于存在的真菌种类和数量的更详细信息，这些因素对健康有不同的影响（Reboux等人，2019年；Goode和Marczylo，2023年；Caillaud等人，2018年），这可能导致我们的估计存在一些分类错误。因此，我们建议未来的大规模流行病学研究应在英国住房中进行，采用嵌套研究设计，结合基于调查的方法来捕捉更大的人群群体，并进行更详细的室内霉菌数量、持续时间和类型的监测评估。此外，还需要考虑影响潮湿和霉菌的室内条件，如温度、湿度和通风等因素。作者们参与了正在进行的研究，以推进这一领域的发展，包括利用“Born In Bradford”队列的INGENIOUS项目，该项目在300户家庭中测量了室内空气质量、潮湿和霉菌情况（RM，TY）（https://ingenious.york.ac.uk/about）（Ikeda等人，2023年；Cheung等人，2025年），以及Air Hub网络（Air Hub: Engineering Healthier Indoor Environments，SC）（https://www.air-hub.org.uk/home）。
鉴于英格兰和整个英国的潮湿和霉菌问题严重（住房、社区和地方政府部，2024年），针对这些住房质量特征的国家和地方公共卫生及住房政策可以改善儿童的健康状况并缩小健康不平等差距。这可能会为NHS节省成本，据估计NHS每年花费8.95亿英镑治疗与潮湿房屋相关的健康问题，而社会成本高达154亿英镑（Balogun等人，2023年）。虽然修复许多潮湿房屋可能具有挑战性，但我们的研究表明，在儿童睡眠的房间中发现霉菌可能是优先进行干预和修复工作的标准，以防止进一步的健康损害。然而，需要进一步的更大规模的研究来验证这些研究结果。在英国实现净零目标的背景下，提高房屋的气密性而不适当通风可能会增加湿气和霉菌的积累，从而加剧潮湿和霉菌带来的公共卫生负担（Dimitroulopoulou等人，2023年）。因此，关于潮湿和霉菌健康影响的证据至关重要，以确保充分了解干预措施的意外后果，并在规划和风险评估中加以考虑。然而，最近的国家政策变化旨在赋予租户更多权利和保护，以改善健康结果（例如，2025年10月生效的Awaab法案为房东和住房提供者设定了在特定时间内处理潮湿和霉菌的新法律要求）。我们还建议未来的研究应利用这些政策变化，跟踪并评估它们对住房中潮湿和霉菌以及相关健康结果和NHS影响的影响。
**结论**
我们的研究发现，即使在控制了混杂因素后，潮湿和/或发霉的住房仍与英国布拉德福德儿童在关键发育阶段的普遍和新的不良呼吸系统健康影响有关。然而，由于样本量较小，我们的分析统计功效较低，因此在解释比值比和发病率比时应谨慎，特别是对于横断面分析中的OR值。我们的发现与现有文献一致，这些文献强调改善住房条件，特别是减少儿童卧室中的霉菌，是一种可以促进儿童健康和福祉的公共卫生干预措施。展望未来，英国的流行病学研究应优先进行大规模、具有全国代表性的研究来验证这些发现，同时采用嵌套设计，对潮湿和霉菌暴露强度及特定真菌种类的数量进行更详细的调查，并提供有关家庭行为（如通风习惯）的额外细节。
**作者贡献声明**
Sierra N. Clark：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、项目管理、方法学、调查、正式分析、概念化。
Gary Adamkiewicz：撰写——审阅与编辑、监督、方法学。
Tiffany C. Yang：撰写——审阅与编辑、监督、方法学、资金获取、数据管理。
Rosemary R.C. McEachan：撰写——审阅与编辑、监督、方法学、资金获取、数据管理。
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