大量数据分析的结果表明，PM2.5和PM10与肺癌的发生率和死亡率有统计学关联。研究者利用随机效应Cox回归模型，对不同城市、类别的人群进行了深入分析，对暴露时间窗及大城市之间的结果差异也做了进一步的分析，研究发现，纽约与洛杉矶两个城市的结果不尽相同，研究者认为这与地理因素、城市属性的不同有关，但全国数据分析及城市数据结果分析均确证了PM2.5与死亡率的关联。
很多研究针对室外空气污染物尤其是颗粒物的质量浓度进行了评估分析，并校正了烟草烟雾等混杂因素。上述ACS队列研究中，美国科学家Pope等对188699个调查对象进行了26年的随访，这些调查对象均不吸烟。研究人员对PM2.5浓度数据及人群肺癌死亡数据进行了统计，利用Cox比例风险回归模型进行多变量分析。
研究结果显示，在严格的不吸烟人群中，同样观察到室外空气污染相关的患病风险升高：PM2.5浓度每升高10μg/m3，将导致15%-27%的肺癌死亡率增加。正是基于ACS的大型研究队列，众多科学家得以对不同污染物类别及各种污染物毒性组分进行全面分析，除宏观上的大气污染与疾病关联结果外，还获得了大量的污染物毒性评价资料，初步识别出大气污染物中的主要毒性成分及其可能的作用方式，为机制研究提供了流行病学证据支持。
由于缺少大规模的流行病学调查研究，我国的大气污染致癌风险难以评价和估计。与国外相比，我国大气污染控制的任务十分艰巨。
