The relationship between ambient air pollution and life expectancy – an ecological fallacy revisted
Authors: Kocot K , Zejda J E 
Published: July 2022

<p><strong>ABSTRACT</strong><br /><strong>INTRODUCTION</strong>. The results of multiple studies indicate the negative impact of exposure to air pollution on human life expectancy. Epidemiological evidence on this relation is in large proportion provided by ecological studies, what causes interpretation difficulties. Poland is a country characterized by large territorial differences in ambient air pollution and in life expectancy. This promotes analyses of the mentioned relationship based on ecological model. <br /><strong>AIM</strong>. The aim of the study was to analyse the results of a simple ecological study concerning the relationship between life expectancy and air pollution with the focus on the difficulties in interpretation of the results.<br /><strong>MATERIAL AND METHODS</strong>. The study used a simple ecological study approach. We used the official data on sex-specific life expectancy for year 2018 and annual average ambient air concentrations of PM2.5 in years 2010-2018 for 10 large metropolitan areas in Poland. The data was used as a marker of long-term air pollution levels in particular areas. Associations between life expectancy and air pollution levels were assessed using Spearman correlation analysis.<br /><strong>RESULTS</strong>. The analysis concerning exposure to air pollution and life-expectancy in several Polish large agglomerations did not show statistically significant associations.<br /><strong>CONCLUSIONS</strong>. Our ecological study did not show statistically significant associations between life expectancy and ambient air pollution levels measured by means of PM2.5 concentrations. Ecological nature of the population’s exposure marker, without considering many important factors influencing length of life, may explain the negative results of the correlation analysis. This is an example of so called ecological fallacy, affecting the used model of epidemiological study.</p>
<p><strong>STRESZCZENIE</strong><br /><strong>WPROWADZENIE</strong>. Wyniki wielu badań wskazują na negatywny wpływ narażenia na zanieczyszczenia powietrza na przewidywany czas trwania życia ludzkiego. Dowody epidemiologiczne odnośnie tej relacji są w dużym stopniu generowane przez badania typu ekologicznego, co stwarza trudności interpretacyjne. Polska charakteryzuje się dużym zróżnicowaniem terytorialnym w zakresie przewidywanego czasu trwania życia oraz poziomu zanieczyszczenia powietrza, co sprzyja analizom omawianej zależności w oparciu o model badania ekologicznego.<br /><strong>CEL</strong>. Celem badania była analiza wyników prostego badania ekologicznego dotyczącego zależności pomiędzy przewidywanym czasem trwania życia, a zanieczyszczeniem powietrza atmosferycznego, z jednoczesnym zwróceniem uwagi na trudności interpretacyjne uzyskanych wyników.<br /><strong>MATERIAŁ I METODY</strong>. W pracy posłużono się prostym modelem badania ekologicznego. Wykorzystano oficjalne dane dotyczące przewidywanego czasu trwania życia kobiet i mężczyzn w roku 2018 oraz średniorocznych stężeń pyłu zawieszonego PM2,5 w latach 2010-2018 dla 10 dużych ośrodków miejskich w Polsce. Dane te wykorzystano jako marker wieloletniego poziomu zanieczyszczenia powietrza na danym obszarze. Zależność pomiędzy przewidywanym czasem trwania życia, a poziomem zanieczyszczenia powietrza atmosferycznego oceniono wykorzystując analizę korelacji Spearmana.<br /><strong>WYNIKI</strong>. Analiza dotycząca narażenia na zanieczyszczenia powietrza i przewidywanego czasu trwania życia w szeregu polskich aglomeracji nie wykazała istotnych statystycznie zależności.<br /><strong>WNIOSKI</strong>. Wyniki przeprowadzonej analizy nie wykazały zależności pomiędzy przewidywanym czasem trwania życia, a poziomem zanieczyszczenia powietrza atmosferycznego, wyrażonym jako średnie stężenia PM2,5. Ekologiczny wymiar wskaźnika narażenia populacji, przy nieuwzględnieniu wielu istotnych czynników kształtujących czas trwania życia, może tłumaczyć negatywny wynik analizy korelacyjnej i jest czytelnym przykładem tzw. pułapki ekologicznej, obciążającej zastosowany model badania epidemiologicznego.</p>