气象因素对脑血管疾病急性发病影响的病例交叉研究

王克英，崔甍甍，张进军



·论著·

气象因素对脑血管疾病急性发病影响的病例交叉研究

王克英，崔甍甍，张进军

目的 了解脑血管疾病急性发病例数的季、月、日分布情况，并探讨气象因素对脑血管疾病急性发病的影响。方法 收集2006年1月—2010年12月，北京急救中心经120电话出诊院前急救且被诊断为急性脑血管疾病的院前急救病历8 886份，以及同时期北京观象台观测的北京市气象资料。分析脑血管疾病急性发病例数的季、月、日分布情况；采用时间分层的病例交叉设计，探讨气象因素对脑血管疾病急性发病的影响。结果 (1)脑血管疾病急性发病例数冬、春季高于夏、秋季；高发月(1月最高，11月次之)和低发月(9月最低，6月次之)均呈双峰单月型分布；日变化有明显的昼夜规律，8:00～10:00为高发期，22:00～次日7:00为低发期。(2)不同季节最低气温、最高气温、平均气温、相对湿度、极大风速及平均风速及日较差比较，差异有统计学意义(P<0.05)；平均海平面气压、低温日变化、高温日变化、平均气温日变化及日较差变化比较，差异无统计学意义(P>0.05)。(3)COX回归分析显示：春季，最高气温(滞后时间为1 d)、平均海平面气压(滞后时间为1 d)及平均风速(滞后时间为3 d)对脑血管疾病急性发病的影响有统计学意义(P<0.05)；夏季，平均气温日变化对脑血管疾病急性发病的影响有统计学意义(P<0.05)；秋季，最低气温和平均海平面气压(滞后时间为3 d)对脑血管疾病急性发病的影响有统计学意义(P<0.05)；冬季，平均风速(滞后时间为3 d)、高温日变化及日较差变化对脑血管疾病急性发病的影响有统计学意义(P<0.05)。结论 脑血管疾病急性发病存在季节性、月分布、日变化规律。不同季节气象因素对脑血管疾病急性发病的影响不同：春季，最高气温、平均海平面气压及平均风速是其影响因素；夏季，平均气温日变化是其影响因素；秋季，最低气温和平均海平面气压是其影响因素；冬季，平均风速、日较差变化及高温日变化是其影响因素。气象因素对脑血管疾病急性发病的影响存在一定滞后效应，且不同气象因素的滞后效应时间不同。

脑血管障碍；气象学概念；病例交叉研究

王克英，崔甍甍，张进军.气象因素对脑血管疾病急性发病影响的病例交叉研究[J].中国全科医学，2015，18(22)：2662-2666.[www.chinagp.net]

Wang KY,Cui MM,Zhang JJ.Case-crossover study of the influence of meteorological factors on the acute onset of cerebrovascular diseases[J].Chinese General Practice，2015，18(22)：2662-2666.

2012年脑血管疾病排在北京市居民全死因的第三位，严重危害着居民的身体健康和生命安全[1]。影响脑血管疾病发生、发展的因素有很多，除心理、生理、社会环境及个人行为等因素外，气象条件和大气环境等也与脑血管疾病关系密切[2-4]。现有的研究大多是围绕疾病住院率和死亡率来探讨气象因素对疾病的影响[5]，而气象因素对疾病最直接的影响是促成或导致其急性发作，如果能利用院前急救数据来进行研究，则能更好地反映出气象因素对疾病发病的短期健康效应[6]。本研究以北京急救中心出诊院前急救的急性脑血管病发病例数为健康效应终点，选取气温、气压、湿度及风速等12个气象因素，采用时间分层的病例交叉设计，探讨不同季节气象因素对脑血管疾病急性发病的影响，以期为疾病的预防和治疗提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究资料 (1)病历资料：来源于北京急救中心2006年1月—2010年12月经120电话出诊院前急救且被诊断为急性脑血管疾病(脑出血、脑梗死等)的8 886例院前急救病历。病历资料由专人录入和管理，所有数据均进行严格的质量控制。(2)气象资料：来源于北京观象台2006年1月—2010年12月的观测数据，包括逐日最低气温、最高气温、平均气温、海平面气压、相对湿度、极大风速、平均风速、日较差、低温日变化、高温日变化、平均气温日变化、日较差变化。数据完整，无缺测。

1.2 研究方法 采用时间分层的病例交叉设计，选取与疾病发作当日处于同一年、同一月、同一星期几的气象因素为对照，一个病例期前后匹配多个对照期进行比较，探讨气象因素对脑血管疾病急性发病的影响。考虑到气象因素对疾病发病存在滞后效应，分析气象因素滞后0～3 d和平均累积滞后0～3 d对疾病发病的影响，平均累积滞后0～3 d是指疾病急性发作当日至滞后3 d气象因素的平均值。

1.3 季节分层 采用季节分层分析气象因素对脑血管疾病急性发病的影响，可有效控制气象因子在不同季节的聚集效应。按照国家气象局气候统计学上的划分，以3、4、5月为春季，6、7、8月为夏季，9、10、11月为秋季，12、1、2月为冬季。

1.4 统计学方法 采用SPSS 17.0统计软件进行数据分析。计量资料以中位数表示，组间比较采用秩和检验；计数资料以率表示，组间比较采用χ2检验；气象因素对脑血管疾病急性发病的影响分析采用COX回归分析。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 脑血管疾病急性发病例数的季节分布情况 2006—2010年春、夏、秋、冬4个季节的脑血管疾病急性发病总例数分别为2 285、2 003、2 161、2 437例，日平均例数分别为4.96、4.35、4.74、5.40例。各年脑血管疾病急性发病例数的季节分布比较，差异有统计学意义(χ2=72.14，P<0.01，见表1)。

2.2 脑血管疾病急性发病例数的月变化趋势 高发期和低发期均呈双峰单月型，发病例数最高的月份为1月，其次为11月，平均发病例数为169例；发病例数最低的月份为9月，其次为6月，平均发病例数为126例。高发月的平均发病例数是低发月平均发病例数的1.34倍。

2.3 脑血管疾病急性发病例数的日变化趋势 脑血管疾病急性发病例数有明显的昼夜变化规律。高发期为8:00～10:00，9点为最高峰；低发期为22:00～次日7:00；其他时间段基线变化不大(见图1)。

2.4 不同季节各项气象因素比较 不同季节最低气温、最高气温、平均气温、相对湿度、极大风速、平均风速、日较差比较，差异有统计学意义(P<0.05)；平均海平面气压、低温日变化、高温日变化、平均气温日变化及日较差变化比较，差异无统计学意义(P>0.05，见表2)。

表1 2006—2010年脑血管疾病急性发病例数的季节分布情况〔n(%)〕

Table 1 Seasonal distribution of the number of cases of acute onset of cerebrovascular diseases from 2006 to 2010

年份例数春季夏季秋季冬季2006年1847494(267)404(219)431(233)518(281)2007年1826457(250)397(218)468(256)504(276)2008年1682438(261)326(194)406(241)512(304)2009年1376352(256)381(277)257(187)386(280)2010年2155544(252)495(230)599(278)517(240)合计88862285(257)2003(226)2161(243)2437(274)

图1 2006—2010年脑血管疾病急性发病例数日变化趋势

Figure 1 Daily changing trend of the number of cases of acute onset of cerebrovascular diseases from 2006 to 2010

2.5 不同季节脑血管疾病急性发病的影响因素分析 以脑血管疾病急性发病日平均例数为应变量，以各项气象因素为自变量，将滞后0～3 d和平均累积滞后0～3 d的气象因素引入COX回归模型进行拟合。结果显示：(1)春季，最高气温、平均海平面气压及平均风速对脑血管疾病急性发病的影响有统计学意义(P<0.05)；(2)夏季，平均气温日变化对脑血管疾病急性发病的影响有统计学意义(P<0.05)；(3)秋季，最低气温和平均海平面气压对脑血管疾病急性发病的影响有统计学意义(P<0.05)；(4)冬季，平均风速、高温日变化及日较差变化对脑血管疾病急性发病的影响有统计学意义(P<0.05，见表3)。不同季节各项气象因素影响脑血管疾病急性发作的最佳滞后效应时间结果显示：春季最高气温和平均海平面气压滞后效应时间为1 d，平均风速滞后效应时间为3 d；秋季平均海平面气压滞后效应时间为3 d；冬季平均风速滞后效应时间为3 d(见表3)。

表3 不同季节脑血管疾病急性发病的影响因素分析

Table 3 Influencing factor analysis of the acute onset of cerebrovascular diseases of four seasons

季节气象因素滞后天数(d)OR值(95%CI)P值春季最高气温10980(0967，0993)0003平均海平面气压10991(0981，1000)0049平均风速30995(0990，0999)0025夏季平均气温日变化00960(0937，0984)0001秋季最低气温00980(0967，0993)0020平均海平面气压30990(0981，0999)0037冬季平均风速31005(1001，1010)0017高温日变化00974(0958，0990)0002日较差变化01016(1002，1030)0029

3 讨论

北京市属于温带大陆性季风气候，春季气温多变，夏季湿热多雨，秋季降温迅速，冬季寒冷干燥，脑血管疾病急性发病在一年内的各个季节均有发生。本研究结果表明，北京市脑血管疾病急性发病例数冬春季高于夏秋季，1月为发病最高月、9月为最低月，这与以往研究结果基本一致[3，5]。冬季低温严寒、多风少雨，春季气温多变、天气复杂，在冷空气和气温骤变的作用下，容易发生血管不通，血流供应中断，从而诱发脑血管疾病的急性发作。

表2 不同季节各项气象因素比较(中位数)

本研究结果显示，北京市脑血管疾病急性发病例数的日变化有明显的昼夜变化规律，8：00～10：00为高发期，22：00～次日7：00为低发期，这与Rufca等[7]的研究结果较为相似。其原因可能是：(1)机体在清晨时较缺水，血液黏度大，交感神经兴奋性增强，血液循环外周阻力增加，血压升高，从而引起粥样动脉硬化沉积物增加和结构变化，导致脑卒中发作；(2)老年人在晨练时，剧烈运动使血液重新分配，脑部血管供血不足，诱发脑卒中发作；(3)夜间人们往往处于睡眠状态，即使出现症状也不易被发现，患者经常选择清晨在有家属陪同的情况下呼叫救护车前往医院就诊。

本研究结果显示，气温、气压及风速对北京市脑血管疾病急性发病都有一定影响。随着春季的到来，最高气温上升，疾病发病例数减少；夏季平均气温日变化较大，疾病发病例数减少；秋季最低气温下降，疾病发病例数增多；冬季气温波动明显，日较差变化较大，疾病发病例数增多。日本脑卒中社区调查显示，脑梗死和脑出血的发病例数均与气温呈负相关[8]。黄仁发[9]通过研究表明，极端低温可显著增加脑出血的发病风险，冬季极端降温可显著增加脑梗死的发病风险。气温下降时，肾上腺素水平上升，交感神经兴奋，血液黏度、红细胞数量及纤维蛋白原水平增加，心输出量增加，血管阻力增大，血压升高，引起脑卒中。同时，儿茶酚胺分泌增多，促使脑血管收缩，动脉粥样斑块炎性反应诱发腔内血栓形成和缺血事件发生，侧支循环供血量减少，不能有效发挥其保护作用，容易形成梗死病灶。解龙昌等[10]的研究结果表明，气温波动，尤其是气温骤降，可使易卒中型肾血管性高血压大鼠血压升高、波动加大，出现卒中，甚至死亡。研究结果显示，在春季和秋季，平均海平面气压对脑血管疾病急性发病有影响。在气温变化大、气压压力低的情况下，脑血管疾病的发病例数增多，这与Feigin等[11]的研究结果一致。Jimenez-Conde等[12]的研究结果表明，脑卒中的发病例数随气压增大而升高。刘佳俊等[13]研究发现，当日气压差≥3 hPa时，脑梗死的发病例数明显增多；风速与疾病发病例数在春季呈负相关，在冬季呈正相关。董蕙青等[14]的研究结果表明，风速与脑梗死死亡人数呈正相关。李相猛等[15]认为，风速对脑血管疾病发作没有显著影响。一年四季中相对湿度与疾病发病均无明显相关性，这与徐钧陶等[16]的部分研究结果一致。Petrov等[17]的研究结果表明，在较低的气温和湿度下，脑卒中发病率有所增加。黄明北等[18]通过研究发现，脑血管病发病例数与湿度呈显著正相关，湿度>74%时发病例数明显增加。可见，不同的研究结果不同，甚至会出现相反的结果，这可能与研究地域、气候环境、影响因素及疾病类型等有关，还可能与样本的代表性、研究设计方法及统计分析方法等有一定关系。

与Ballester等[19]的研究结果一致，本研究发现最高气温、平均海平面气压及平均风速等气象因素对脑血管疾病急性发病的影响存在一定滞后效应，说明脑血管疾病的急性发病不仅受当天气象因素的影响，还与前几天的气象因素有一定关系。王祖承等[20]的研究结果表明，冷空气对脑梗死发病的影响存在1～4 d的滞后效应。高霞等[21]的研究结果也表明，脑血管疾病发病例数与前3 d的气温日较差、最高气温、气压等气象因素关系密切。另外，本研究结果还表明，相同气象因素在不同季节的滞后效应时间可能不同，对脑血管疾病急性发病的影响也可能不同。

本研究对气象因素对脑血管疾病急性发病的影响进行了初步探索，进一步的研究应针对以下几个方面：(1)人体健康受气象因素和大气环境的综合影响，各项气象因素间、气象因素与大气污染物间可能存在一定共线性和交叉联合作用，应进一步收集更多气象资料，建立综合气象参数，探讨疾病发病与气象参数的最佳关系；(2)气象因素对人类健康的影响可能是非线性的，存在一个最适范围，应采用更多的研究设计和统计方法，探索不同范围气象因素对疾病发病的影响；(3)脑血管疾病是造成脑组织损害的一组疾病，并未特指某种疾病，气象因素对疾病各亚病种发病的影响既有共通性也有各自的特点，应针对同一组疾病不同亚病种做单独或对比分析。

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病例交叉研究(case-crossover study)由Maclure在1991年首次提出，其定义为：选择发生某种急性事件的病例，分别调查事件发生时及事件发生前的暴露情况与程度，以判断暴露危险因子与某事件有无关联及关联程度大小的一种观察性研究方法。

病例交叉研究可以分为单向病例交叉研究和双向病例交叉研究两种。(1)单向病例交叉研究，其收集的对照时间仅为事件发生前的时间，是病例交叉研究最初的应用；(2)双向病例交叉研究，收集的对照信息为事件发生前及发生后的时间，可以避免单向回顾性对照样本信息因暴露时间趋势而产生的偏倚。另外，根据对照的数据类型，可将病例交叉研究分为1∶1配对法、1∶M配对法及通常频率法。(1)1∶1配对法，如在心肌梗死的研究中，将危险期(心肌梗死发生前1 h)的暴露同心肌梗死发生前1 d的同一时间的暴露进行比较；(2)1∶M配对法，如在心肌梗死研究中，将危险期的暴露同心肌梗死发生前许多对照期(1个/h，共25个)的暴露进行比较，这与病例对照研究中的1∶M配对法类似；(3)通常频率法，该模型以个体事件发生前暴露的通常频率为基础，将危险期的暴露同期望暴露进行比较，这与高度分层的回顾性队列研究相似，每一层有1个病例事件，病例事件在发生前危险期有可能暴露也有可能不暴露，在每一层中，暴露的人时数=通常暴露频率×通常持续时间，非暴露人时数=总人时数-暴露人时数。

(本文编辑：王凤微)

Case-crossover Study of the Influence of Meteorological Factors on the Acute Onset of Cerebrovascular Diseases

WANGKe-ying,CUIMeng-meng,ZHANGJin-jun.

BeijingEmergencyMedicalCenter,Beijing100031,China

Objective To investigate the quarterly,monthly and daily distribution of the cases of acute onset of cerebrovascular diseases,and explore the influence of meteorological factors on the acute onset of cerebrovascular diseases.Methods We collected pre-hospital medical records of 8 886 patients who received pre-hospital care after calling Beijing Emergency Medical Center and were diagnosed as acute cerebrovascular diseases from January 2006 to December 2010.We also collected the meterological data of Beijing from Beijing Meterological Bureau in the same period.The quarterly,monthly and daily distributions of the cases of acute onset of cerebrovascular diseases were analyzed.The case-crossover design with time-stratification was employed to investigate the influence of meterological factors on the acute onset of cerebrovascular diseases.Results (1)The number of cases was higher in winter and spring than that in summer and autumn.The months with higher prevalence(lowest in January and second lowest in November) and months with lower prevalence(lowest in September and second lowest in June) form the shape of two peaks.Daily distribution was evidently regular,with 8:00～10:00 as the peak time and 22:00～7:00 as the bottom time.(2)Different seasons were significantly different(P<0.05) in lowest temperature,highest temperature,average temperature,relative humidity,extreme wind speed,average wind speed and daily range;no significant differences(P>0.05) were found in average sea-level pressure,daily change of low temperature,daily change of high temperature,daily change of average temperature and change of daily range.(3)The COX regression analysis showed the following results:in spring,highest temperature(retardation time is one day),average sea-level pressure(retardation time is one day) and average wind speed(retardation time is three days) had significant influence(P<0.05) on the acute onset of cerebrovascular diseases;in summer,the daily change of average temperature had significant influence(P<0.05) on the acute onset of cerebrovascular diseases;in autumn,lowest temperature and average sea-level pressure(retardation time is three days) had significant influence(P<0.05) on the acute onset of cerebrovascular diseases;in winter,average wind speed(retardation time is three days),change of daily range and daily change of high temperature had significant influence(P<0.05) on the acute onset of cerebrovascular diseases.Conclusion The quarterly and monthly distribution and daily change of the acute onset of cerebrovascular diseases are in a regular pattern.In spring,the highest temperature,average sea-level pressure and average wind speed are the influencing factors;in summer,daily change of average temperature is the influencing factor;in autumn,lowest temperature and average sea-level pressure are the influencing factors;in winter,average wind speed,change of daily range and daily change of high temperature are the influencing factors.Hysteresis effect exists in the influence of meterological factors on acute onset of cerebrovascular diseases,and the retardation time varies with different meterological factors.

Cerebrovascular disorders;Meteorological concepts;Case-crossover study

北京市卫生系统高层次卫生技术人才资助项目(2011-3-100)

100031 北京市，北京急救中心党委(王克英)，中心站(崔甍甍)，科教办(张进军)

张进军，100031 北京市，北京急救中心科教办；E-mail：zhang92560@163.com

R 743

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2015.22.010

2015-03-02；

2015-06-09)