基于分布滞后非线性模型分析江阴市气温对居民死亡数的影响*

江阴市疾病预防控制中心(214434)

张燕茹△ 章 剑 刘 娟 洪 琪 曹恒富 汤海波 李 莹 王敏洁 朱爱萍

【提 要】 目的 研究江阴市日均气温对死亡的影响。方法 采用时间序列的分布滞后非线性模型分析2012-2017年江阴市气温对人群死亡的累积效应和滞后效应。结果 高温和低温均会引起死亡效应增强，高温对每日居民非意外死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统死亡的影响主要是短期即时效应，低温对居民非意外死亡、心脑血管和呼吸系统疾病死亡的效应均具有滞后性，滞后效应长达14天。非意外死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡人群对冷热效应的气温风险最低点分别为25℃、19℃和25℃。低温时非意外死亡和心脑血管疾病死因14天累积RR值分别为2.05(95%CI：1.51,2.79)、1.52(95%CI：1.04,2.21)。高温对呼吸系统疾病死亡14天累积RR值为1.52(95%CI：1.08,2.14)。结论 高温和低温均可导致死亡风险增加，应针对脆弱人群和危重患者加强防护措施降低死亡风险。

近年来，气象因素的健康效应成为国内外研究的热点，尤其是气温的变化对人体健康的影响得到了重点关注[1]。文献报道极端恶劣天气(高温、低温)引起人群死亡数的增加，尤其是对温度较为敏感的心脑血管疾病及呼吸系统疾病。此外，相关研究显示，寒潮结束之后心脑血管疾病死亡人数并没有立即下降，而是呈现缓慢下降的趋势[2]。目前，国内外研究逐日气温与相关死因的死亡人数的关系的温度-死亡曲线一般呈现U形、V形或J形，可见气温与死亡的关系并非简单的线性相关。基于以上情况，我们采用时间序列的分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)[3]来定量评估江阴市气温对不同死因的影响。

资料与方法

1.资料来源

(1)居民死亡资料：江阴市疾控中心的死因登记报告信息系统收集2012年1月1日到2017年12月31日的江阴市居民日死亡资料，对非意外死亡(ICD-10：A00～R99)、心脑血管疾病(ICD-10：I00～I99)和呼吸系统疾病(ICD-10：J00～J98)的死亡病例进行统计整理。资料由江阴市疾病预防控制中心提供。

(2)气象参数资料：同期日均气温、日均相对湿度和日均气压来源于中国气象科学数据共享服务网。

2.统计学分析

(1)温度指标

以往的研究中将日均气温与日最低气温、日最高气温、热指数(HI)等温度指标进行比较，发现日均气温是目前反映每日温度暴露的最佳指标，可用来预测死亡效应。因此，本研究选择日均气温进行江阴市非意外死亡、心脑血管疾病和呼吸系统疾病的冷、热温度效应分析。

(2)统计描述

定量资料采用均数±标准差、百分位数(P25、P50、P75)、最大值和最小值进行描述,通过SPSS 16.0软件实现。

(3)DLNM建模

以广义线性模型为基础，利用交叉基函数分析气象因素与健康效应的非线性关系及气象因素的滞后效应[4]。利用R 3.4.4软件对DLNM模型进行分析。基本过程分为：①建立交叉基函数；②拟合模型；③对模型进行预测。

非意外死亡、心脑血管疾病和呼吸系统疾病的死亡属于小概率事件，均近似泊松分布，lg[E(Yt)]=α+βTt,l+NS(RHt,df)+NS(presst,df)+NS(time,df)+ γDOWt。公式中变量名及其含义：Yt为第t天的日死亡人数实测值，α为模型的常数，Tt,l为日均温度矩阵，其中l为滞后日，本研究最大滞后时间设定为14天，β为系数，NS为自然样条函数，df为自由度，建模考虑的混杂因素包括平均相对湿度(RH)，平均大气压力(press)，长期趋势(time)及星期几效应(DOW)。

结 果

1.资料统计描述

2012年1月1日至2017年12月31日，观察日数为2192天，江阴市共监测到非意外死亡40826人，其中男性21927人，女性18899人，心脑血管疾病死亡12520人，其中男性6742，女性5778人，呼吸系统疾病死亡6507人，其中男性3435人,女性3072人。非意外死亡、心脑血管疾病和呼吸系统疾病日均死亡人数分别为18.62人、5.71人和2.97人，同期气温、大气压和相对湿度的日均值分别为17.01℃、1015.80 hPa和71.39%(表1)。

表1 2012-2017年江阴市居民每日主要疾病死亡数、气象指标分布

2.DLNM拟合

(1)日均气温对日死亡人数的影响

将2012-2017年日均气温与江阴市每日居民非意外死亡人数、心脑血管疾病死亡人数和呼吸系统死亡人数进行DLNM建模拟合，最大滞后时间设定为14天，观察每一个滞后日对每日居民心脑血管疾病死亡人数的影响，得到不同滞后气温效应的三维图(图1)。由图1可知，高温和低温均会引起死亡效应增强，高温对每日居民非意外死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统死亡的影响主要是短期即时效应，以死亡当天效应最强，低温对居民非意外死亡、心脑血管和呼吸系统疾病死亡的效应均具有滞后性，滞后效应长达14天。

图1 江阴市不同滞后天数日均气温对死亡人数的影响

(2)江阴市日均气温对日死亡数的总效应

图2为2012-2017年江阴市滞后14天日均气温对非意外死亡、心脑血管和呼吸系统疾病日死亡的效应曲线图。曲线与X轴的交点为最适宜温度(MMT)，不同温度相对于MMT计算得到的RR值分别代表该疾病的累积相对危险度，即该疾病死亡的冷热效应。非意外死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡人群对冷热效应的气温风险最低点分别为25℃、19℃和25℃，气温高于或低于此温度，死亡人数均呈上升趋势。

(3)不同滞后天数高温和低温对死亡的效应

以江阴市2012-2017年日均气温的P2.5(1.00℃)和P97.5(33.00℃)作为低温效应和热效应的温度截点，绘制14天滞后曲线图(图3)。相对危险度(RR)随着温度与滞后时间(lag)的变化呈现一致的趋势，即高温对死亡的影响迅速、强烈，其影响通常持续1～2天左右消失，而低温对死亡的影响相对缓慢，在第4天达到最大，但其影响可持续长达两周。

图2 各死因日均气温与累积相对危险度的剂量反应关系(lag0～14)

针对非意外死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡三种不同死因，温度的影响有一定差异性。高温对非意外死亡的效应以当天最强，约2天后消失；而高温对呼吸系统疾病的死亡效应在1天后即消失。低温对非意外死亡的效应在1天后开始出现，约第4天达到高峰后开始下降；而低温对心血管疾病死亡的效应在第2天开始出现，同样在第4天达到高峰后开始下降。

图3 江阴33.00℃和1.00℃不同滞后对死亡的影响

(4)冷、热对死亡的累积效应

根据DLNM得到滞后14天冷、热效应对非意外死亡、心脑血管疾病、呼吸系统疾病死亡的累积效应。由表2低温14天累积相对危险度的估计显示，非意外死亡为2.05(95%CI：1.51,2.79)，即日均气温达到25℃的最适宜温度时，气温每下降1℃，造成14天内非意外死亡率累积上升105%；心脑血管疾病死因受低温影响相对较弱(RR=1.52)，呼吸系统疾病死因受低温影响无统计学意义。高温对呼吸系统疾病死亡14天累积相对危险度为1.52(95%CI：1.08,2.14)，即日均气温达到25℃的最适宜温度时，气温每上升1℃，造成14天内呼吸系统疾病死亡率累积上升52%；未观察到高温对非意外死亡和心脑血管疾病的影响。

表2 低温和高温对人群死亡的累积滞后效应(lag0～14)

讨 论

本研究采用分布滞后非线性模型得到温度与死亡的关系近似呈现V、U形，与国内外同类研究相似。本研究中非意外死亡、心脑血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡的最适宜温度分别为25℃、19℃和25℃，国内Guoy在天津的研究显示天津地区全死因的最适宜温度为23℃～24℃[5]，杨军等在广州的研究发现广州的全死因最适宜温度为26.4℃，心脑血管疾病最适宜温度为27.3℃，呼吸系统疾病最适宜温度为27℃[6]，江阴地处江苏南部的长江三角洲地带，纬度上高于广州，低于天津，最适宜温度也在两个地区之间，这一特点与高温的南方地区最适宜温度比相对寒冷的北方地区高的观点相一致[2]。这可能与地理环境的差异及不同地区人群对温度的耐受性不同等因素有关[7]。

本研究中冷、热效应对死亡的影响为高温对健康效应的影响强烈、迅速，而低温的影响相对缓慢、持久，这也与同类研究的结论相一致[2,6]。这一点提示应根据高、低温对健康效应的不同影响特征加以不同的防范措施，对于热效应会迅速引起疾病死亡的特征，应加强医疗急救资源的紧急调拨工作，而对低温的防范措施，尤其是针对脆弱人群和危重患者，不可以随着低温的结束而终止，相应的保护措施应持续两周以上，且应在低温出现之前增加门急诊接诊量[6]。此外，根据Guoy等的研究结果，对于冷效应，应关注整个严寒季节低温对健康的影响而非极端冷效应；而对于热效应，考虑到资源的最优分配，可以重点关注极端高温的健康效应[8]。

能够同时对气温与健康效应之间的非线性和不同滞后效应进行分析是DLNM模型的显著优势，在研究中，确定气温与健康效应出现之间的滞后期以及健康效应的持续时间有重要意义。高温的滞后效应很短，低温的滞后效应往往较长，文献报道1995年美国芝加哥极度高温所致人群死亡的高峰滞后气温高峰两天[9]。低温的滞后时间在不同的国家和城市差异较大，Chan EY在香港的研究冷效应的滞后时间设置为7天[10]，Pattendans在伦敦的研究和Guoy在天津的研究中冷效应滞后时间分别设定为14天和18天[3,11]，Wu的关于中国五个大型城市的气温健康效应研究中将冷效应的滞后时间设定为27天[12]。文献研究显示，冷效应的滞后时间较长，为防止其影响被低估，尽量在分析时选择较长的滞后时间[13]。本研究选择滞后时间14天，以消除滞后时间过长所带来的季节效应的干扰，有研究证明14天的滞后期可以兼顾冷、热效应对健康效应影响的特征[14]。

本研究还关注了冷热效应对不同死因的累积效应，本结果与类似研究不尽相同。杨军在广州的研究显示低温对心脑血管疾病和呼吸系统疾病死亡的RR分别为1.03和1.02，高温相应的RR分别为1.03和1.02[6]；而孙庆华等在南京的研究发现循环系统疾病和呼吸系统疾病死亡的冷效应都较大，RR值分别为1.67和1.43，高于广州地区的水平[15]。本研究中低温对非意外死亡的RR为2.05，心脑血管疾病死因受低温影响相对较弱(RR=1.52)；高温对呼吸系统疾病死亡RR为1.52。

目前国内外有大量研究报道了气温与人群健康效应有关，但研究结果各有差异。首先，由于来自不同气象监测点的气温数据存在差异，因此气象数据的来源、定义和标准有待统一；第二，疾控系统的死因监测数据由于漏报、根本死因编码不准确等问题会影响模型拟合结果，针对此问题，应注重死因漏报调查工作及死亡证开具相关医务人员的业务培训；第三，建议加强跨部门合作，充分利用气象及疾病监测数据，统一研究方法，积极开发新的统计方法和模型。