山东省平邑县日均气温对心脑血管疾病每日死亡影响的时间序列研究

何芬芬,董意麟,吕 恒,肖莉萍 ,施恒远,许 娟,朋文佳,贾贤杰

作为全球范围内首要死亡原因的心脑血管疾病,已成为公共卫生领域重点关注的问题之一。2019年,全球估计约1 860万人死于心脑血管疾病,占总死亡的1/3,其中以中国最高[1],约509万人因该病死亡,占国内总死亡的近1/2,且仍在持续上升[2]。为了减轻由此造成的严重疾病负担,识别可改变危险因素具有显著的公共卫生意义[3],除了个体风险外,流行病学证据强调环境因素对心脑血管病发病或死亡起决定作用,如环境温度[4-5]。

国内外许多文献[6-9]指出,暴露在极端气温条件下会加速心脑血管疾病发病或死亡,但在地理区域与气候类型等环境因素影响下不同国家和地区气温对心脑血管死亡影响模式存在差异,暴露反应关系可能表现为J形、V形或U形等,此外,环境温度对心脑血管死亡的影响可能因性别、年龄、社会经济地位等个体特征而异。我国以往关于温度与心脑血管死亡关系的证据一方面主要来自北京、广州、上海等大城市中心区的整体研究[10-11],以农村为主的欠发达地区报道较少;另一方面此前大多研究忽略了暴露于冷热环境对人口亚群的风险,特别是按性别、年龄及城乡分列的最敏感人群,所知甚少[12]。本研究旨在探讨欠发达地区温度变化对心脑血管疾病和人群亚组死亡的影响及其时间规律,以增加更多的城市研究谱,并为相关部门采取针对性预防举措提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究地区 平邑县,面积1 825 km2,位于山东省东南部。四季分明,夏季温度高、湿度大,冬季寒冷且干燥期长,属温带大陆性季风气候。2019年常住人口96.8万人,位居临沂市第4位,以农村居民为主。

1.2 资料来源 2015-2019年心脑血管病每日死亡资料来源于平邑县疾病预防控制中心,包括死因、死亡日期和基本人口学特征(性别、年龄、常住详细地址)等,死因采用国际疾病分类ICD-10编码为心血管病(I00-I99)和脑血管病(I60-I69),常住地址依据国家统计局提供的城乡分类代码划分为城市(121-122)和农村(220)。同时,由中国科学院资源环境科学与数据中心提供了研究期间的气象数据,包括日均气温、降水量、平均风速等。

1.3 统计学分析方法 因每日心脑血管死亡人数是一个近似服从泊松分布的小概率事件,且类似研究显示温度对死亡具有滞后与非线性作用,因此在建立时间序列泊松回归模型基础上,结合以交叉基函数为核心的分布滞后非线性模型(DLNM)评估日均气温对心脑血管疾病死亡的影响。近年来,国内主要以移动平均滞后模型(DLM)分析温度死亡效应,事实上此模型较简单且无法准确评估气温与死亡关系[13],而DLNM是对DLM的延伸与完善,其优势在于能够将非线性关系同滞后效应相结合,准确灵活地展示在不同滞后时间温度的死亡效应[14]。选择日均气温而非其他温度指标作为暴露指数,因为其是反映每日温度暴露及预测死因的最佳指标[15]。将21 d作为最大滞后期[16],以捕捉较为完整的效应,基本模型为:

Yt～Poisson(μt)

Log(μt)=α+βTt,1+ns(Weather,df)+ns(Timet,df×5)+λDowt+vHolidayt

T是观察日,Yt为因CVD与CBD当日死亡数,α为截距,Tt,l为日均气温的交叉基矩阵,β为其系数,l表示滞后日,Weather代表其他气象因素(平均相对湿度、平均风速、降水量、日照时数),Timet是时间变量表示季节性与长期趋势,Dowt是控制星期数影响的分类变量,Holidayt是控制节假日混杂效应的二元变量,ns是模型中控制Weather和Timet混杂影响的自然三次样条函数,并根据赤池信息量准则确定(AIC)[17]相应的自由度df。最终季节性长期趋势的df定为8,其他气象参数的df定为3,因为此时AIC值相对较小,模型建立最佳。

根据时间序列分布图观察日均气温和心脑血管死亡的变化趋势。以心脑血管死亡最低风险阈值(MMT)为参考,绘制3D效果图、热图、剂量反应关系图及累积效应图,观察日均气温每变化1 ℃对心脑血管总死亡的影响及在不同滞后期的累积效应比较。以日均气温的第2.5百分位(-3 ℃)与第97.5百分位(30 ℃)分别作为极端低温(冷)效应与极端高温(热)效应的温度截点,计算两者在滞后(lag)0、0～3、0～7、0～14、0～21 d对总死亡和亚组死亡影响的累积相对风险(RR)及95%置信区间(95%CI)。

通过改变Timet的df(6～8)和 Weather的df(3～6);改变最大lag(30、27、21);并观察残差分布图是否近似呈正态分布3种方式进行敏感性分析。所有统计分析在R软件(4.0.4)中进行,模型建立主要调用“splines”和“dlnm”程序包。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 基本情况 2015-2019年平邑县心脑血管病总死亡14 942人,日均8.18人,其中因心血管病死亡6 185人,日均3.39人,脑血管病死亡8 757人,日均4.80人;男女死亡比为1.12∶1,基本均衡,以老年人(≥65岁)死亡为主,日均6.47人,<65岁1.72人;农村日均死亡6.10人,城市2.08人。同期日均气温、相对湿度的均值分别为14.7 ℃与62.63%,其他具体信息见表1。日均气温具有年周期性,但没有明显变化趋势;心脑血管死亡在研究期间持续上升,具有显著的季节性变化趋势,冬季为高峰期,夏季为低峰期(见图1)。

表1 2015-2019年平邑县每日心脑血管病死亡和每日气象指标

2.2 各气象因素间的Spearman相关性分析 日均气温除了与平均气压存在高度负相关(rs=-0.892,P<0.01)外,与其他气象指标均呈低度正相关(rs<0.3,P<0.01)。因此,为避免共线性关系,平均气压不纳入模型,其他均纳入模型进行控制(见表2)。

表2 各气象因素间的相关性分析结果(rs)

2.3 日均气温对心脑血管疾病的死亡效应

2.3.1 日均气温的总体死亡效应 低于或高于最适温度均会增加心脑血管总死亡风险,且存在一定滞后,低温大概从lag2 d开始出现死亡效应,在lag5～6 d左右达到最强后下降;而高温从lag0 d出现最大风险后急速降低(见图2)。在非最适宜温度下,随着死亡风险的增加,曲线始终呈倒“J”型,低温效应较强,此时心脑血管总死亡对高温似乎不敏感(见图3)。低温在lag0～21 d累积效应明显高于其它滞后期,在当天似乎是保护因素;而高温在lag0～7 d累积影响略高于其他滞后期,在当天依旧是危险效应(见图4)。

2.3.2 特定温度在不同滞后对总死亡的效应 极端低温(-3 ℃)死亡风险从lag2 d开始产生,在lag5 d出现高峰后下降延续至lag10 d,共持续一周之余;极端高温(30 ℃)以lag0 d最高,随后急剧下降至lag4 d;极端低温的死亡效应延续时间较久,而极端高温以急性影响为主,持续时间较短(见图5)。极端低温随着滞后期的延长对心脑血管总死亡的累积效应逐渐增加,在lag0～21 d达到最高(RR=2.565,95%CI:1.300～5.061),而极端高温在lag0～7 d累积影响最强(RR=1.775,95%CI:1.409～2.237),随后开始下降;在最大滞后期内与热效应相比,冷效应累积影响更强(见表3)。

2.3.3 特定温度在不同滞后对亚组死亡的效应 极端低温(-3 ℃)在不同滞后日对不同死因、性别、年龄及城乡人群的影响相似,基本从lag2～4 d开始出现有意义的效应持续至lag7～12 d左右,而城市居民在lag19 d似乎又出现了冷效应反弹;极端高温(30 ℃)对各组的影响均是在当天(lag0 d)效应最强后开始下降,在lag3～4 d达到最低。可见冷效应滞后时间依旧比热效应更久(见图6)。依据极端低温与极端高温的累积影响分别在lag0～21 d和lag0～7 d达到最强时进行分层分析。按照死因别分组时发现,与脑血管死亡相比,心血管死亡对极端低温或极端高温更敏感(RR极冷=2.993,95%CI:1.164～7.695,RR极热=1.870,95%CI:1.360～2.570);性别分层显示,女性比男性更易受冷、热影响(RR极冷=2.753,95%CI:1.027～7.383;RR极热=2.102,95%CI:1.506～2.935)。对年龄进行亚组分析时,<65岁人群承受更多低温有害影响(RR=8.216,95%CI:2.001～33.742),而≥65岁人群收获更多高温危害效应(RR=1.866,95%CI:1.444～2.412);最后根据居住地分层时,发现城市居民似乎对极端低温更敏感(RR=7.476,95%CI:2.028～27.561),而农村居民相反更易被高温影响(RR=1.805,95%CI:1.386～2.351)(见表4)。

表3 不同滞后时间日极冷、极热对心脑血管死亡的累积效应[RR(95%CI)]

表4 不同滞后时间冷、热对亚组死亡的累积效应[RR(95%CI)]

2.4 敏感性分析 分别改变模型中控制变量的df和最大滞后天数发现模拟的结果变化较小;模型残差也基本符合时间上的随机性与正态性,因此,在结合AIC准则基础上模型拟合较稳定。

3 讨论

温度对总死亡的影响:平邑县日均气温与心脑血管疾病总死亡的关系曲线表现为倒“J”形,两者之间存在非线性关系,即低于或高于最适宜温度均会增加心脑血管死亡风险。CHEN等[18]对中国272个城市研究显示日均气温-死亡曲线呈J形,与本研究类似,有研究发现济南四城市温度死亡效应呈W型[19],长沙为V型[20]等。关于研究结果的差异性除了受纬度的影响,与地区特异性也密切相关[21]。当然,不同地区社会经济发展状况与卫生服务水平等特征同样发挥不可忽视的作用。相关部门应结合当地实际情况及人群疾病谱制定有针对性的防治策略。

-3 ℃与30 ℃对总死亡的影响:本研究发现极端低温(-3 ℃)的死亡效应延续时间比极端高温(30 ℃)长,伴有明显滞后。相关证据[22]表明对多数地区而言,热效应即时而显著,冷效应持久而缓慢。此外,许多流行病学研究显示不同地区冷效应似乎要强于热效应[23],这在本研究也发现相似结果,即与极端高温相比,极端低温累积影响更强,在冷季心脑血管死亡人数更多。至于环境温度对心脑血管死亡影响的机制目前为止尚未完全阐明,可能与低温环境下心脑血管易收缩、血液黏稠度增加、氧化应激和血液炎症标志物的释放等有关[24]。总之人们应该警惕低温的不利影响,尤其极低气温。

-3 ℃与30 ℃对亚组死亡的影响:与脑血管死亡相比,心血管死亡对极低与极高气温更敏感,这与李永红等[25]发现重庆市极端温度对心血管死亡影响比脑血管更显著结果一致。与男性相比,女性对极高、极低温更敏感,这可能由于女性自身抵抗能力较差,与男性身体构造不同,更加畏热与寒,导致其承受更多的冷、热影响[26]。关于<65岁年龄组对更易被极端低温影响,这与多数研究认为低温环境下老年人更敏感[27]结果不同,分析其原因,除了本研究样本量少及上述的区域差异外,可能解释为中青年由于工作等原因常暴露在室外低温环境中,而老年人极冷时一般待在室内,有暖气或空调调节气温,在一定程度上避免了接触更多极端低温的不利影响;至于65岁以上人群承受更多极端高温的不利影响,可能解释为老年人体质较弱,温度调节能力较差,而在高温时大量汗液丢失导致脱水,血液越来越黏稠,使循环受阻,血管压力上升,容易诱发心、脑梗死等事件发生[28];此外,多数老人存在长期依赖药物现象可能影响体温调节加速死亡。迄今为止,在有限的文献参考下,关于温度对城市与农村居民影响的研究结果并不完全一致,先前研究假设认为受热岛效应影响,生活在城市的居民会受更多热效应影响[29]。但本研究发现平邑县城市人群收获更多冷效应,农村人群承受更多热影响,与CHEN等[30]发现浙江地区农村人群热效应风险高于城市人群结果一致,这似乎挑战了先前假设。这种不一致性同时提示未来需要更多涉及城乡分层的研究提供相关证据。

本研究也有一定局限,如未获得空气污染资料纳入混杂,但有研究[31]称空气污染属于中介变量而非混杂因素;受监测点分布的影响,实际气温与监测值存在一定差异可能会影响结果;此外,本研究推广性可能相对较差,有条件将进一步扩大研究范围。但笔者主要致力于研究非中心城市,并将疾病更细化,人群亚组多元化,除了疾病分层的重要性外,农村与城市分层尤为突出,因为近几年农村人群心脑血管死亡迅速增加,预防任务艰巨,并且以往研究结果异质性大。