住家附近噪音大?不只影響睡眠 罹患2種疾病風險增加

▲▼人為噪音影響生態系統。(圖/取自免費圖庫pixabay)

出處/康健雜誌

文/羅真 圖/pixabay

車流量大的道路、鐵路或機場、樓下市集、隔壁工廠,生活中有的聲響嘈雜,可能讓人心煩、影響聽力健康,近來國內外研究更注意到,長期暴露在噪音環境中,還會增加代謝症候群風險。

代謝症候群是心血管疾病的生理危險因子的總稱,包括腹部肥胖、血壓偏高、空腹血糖偏高、空腹三酸甘油酯偏高、高密度脂蛋白膽固醇偏低等,符合這當中的3項就屬代謝症候群。代謝症候群的發生,約有一半來自不良的生活型態,像是飲食高糖、高油、低纖維、龐大壓力,噪音也可能是其一。

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住家附近噪音愈大,糖尿病、高血壓風險愈高


今年3月,美國心臟協會期刊(JAHA)刊登一篇加拿大多倫多的大型研究,這項研究回溯追蹤35~100歲原本沒有糖尿病、高血壓的人口,在過去15年間(2001~2015年),是否因住家附近交通噪音而增加這兩種疾病的風險。

分析顯示,長期暴露的交通噪音每增加10分貝,罹患糖尿病的風險就增加8%、罹患高血壓風險增加2%;尤其在夜間,環境噪音愈大,糖尿病罹病風險愈高。研究團隊校正交通空氣污染帶來的影響,結果仍顯示,長期居住於交通噪音大的環境,無論空氣品質好壞,都會增加糖尿病、高血壓風險。

研究團隊根據過去文獻解釋生理方面的可能原因。噪音會引起人體的壓力反應,活化交感神經、增加血壓、心跳與血管收縮;長期活化壓力應變系統(也就是下視丘-腦下垂體-腎上腺軸),可能導致代謝異常、胰島素阻抗及血糖增加等。

夜間受到噪音干擾可能影響睡眠,牽動代謝、內分泌以及免疫功能,同時可能引起發炎反應、血管內皮功能異常以及氧化壓力,這些因子都會提高心血管代謝疾病風險。

中度噪音暴露,就會提升代謝症候群風險

本土研究也有類似發現。中央研究院地理資訊科學研究專題中心、陽明大學公共衛生學院研究團隊使用某健檢中心資料,找出四萬兩千多名在2003~2015年間持續接受健檢的民眾資料,將這群人的健康狀況、對住家附近的噪音感知程度以及行政院環保署噪音監測站數據進行綜合分析。

(資料來源:詹大千博士,製圖:羅真)


結果顯示,長期暴露於中度噪音(60~70分貝,像是大聲交談、唱KTV),罹患代謝症候群的風險將增加13%,長期暴露於高度噪音(70分貝以上,像是各式交通工具噪音、放鞭炮),風險更顯著增加24%。其中,噪音與腹部肥胖、高血糖的關聯最顯著。

這篇研究今年6月刊登於《國際環境研究與公共衛生期刊(IJERPH)》。

環境噪音可能有害時,國家有陳情管道


研究成員之一、中央研究院地理資訊科學研究專題中心副研究員詹大千指出,這份研究初步呈現,噪音較高的地方,多在都會區、機場、重工業區,顯示交通工具與工廠運作噪音是重要來源。因此,居住在噪音較高地區的民眾,可加裝氣密窗或其他有助隔音的設備,以降低對健康的危害。

如果感受到居家附近的噪音異常大,例如工廠、娛樂場所、婚喪喜慶、民俗活動、動物吠叫,或是勞工感到工作環境噪音可能有害時,可向各權責機關陳情、撥打全國公害免付費陳情專線:0800-066666,或利用公害陳情App投訴。更多噪音陳情管道可至環保署官網了解。

運動,有效降低罹病風險


運動鍛練有助降低噪音帶來的危害。詹大千說,這份本土研究雖然看見噪音可能拉高代謝症候群的風險,但同時發現,每週運動達到一定程度(每週進行1小時「代謝當量」為7.5的運動,如慢跑、游泳),罹病風險會降低20%;運動量減半(每週進行1小時代謝當量為3.75的運動,如快步走、騎單車),罹病風險也能降低7%。

代謝當量(METs)用於表達運動強度,是指進行一項活動相對於休息時的代謝速率。舉例來說,與安靜坐著相比,進行代謝當量6的運動時,人體的熱量消耗就達6倍。

衛福部國健署建議,一般成人每週需要累積至少150分鐘的中等費力活動(3~5.9 METs),或是75分鐘的費力身體活動(>6METs);體能比較好的人可增加累積至每週300分鐘的中等費力身體活動,或是150分鐘的費力身體活動。

除了有氧活動,肌肉與柔軟度活動也需同步進行。每週宜進行至少2~3次的肌力強化活動,而每次應間隔有1天以上的休息;柔軟度方面,每天有空時就可進行伸展,特別是有氧或肌力活動後,一定要作伸展運動。

(身體活動強度一覽。圖片來源:衛福部國健署《全民身體活動指引》)


中研院發展「聲音盒子」,即時測量各地噪音


詹大千與研究團隊在研究過程中注意到,國內的噪音監測系統覆蓋率不足且監測不連續,以台北市為例,24個據點,一季僅選兩個晴天進行監測,因此利用這樣的數據進行大型研究可能會有偏誤,在國家的公害監測管制上也可能無法即時掌握與因應。

有鑑於此,中研院正著手發展輕巧、便於攜帶的聲音盒子(sound box),盼未來讓國人有好工具即時掌握環境的噪音;同時,大眾收集到的噪音資訊可上傳雲端集結成大數據,可提供學術研究或管制政策作參考。

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