2. 重庆市疾病预防控制中心
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JIN Yinlong1 本研究所用数据为重庆市沙坪坝区、渝中区和綦江区三个城区2011—2013年的脑血管疾病和心血管病死亡数据，由研究地区疾病预防控制中心提供。死亡资料包含死者性别、年龄、常住地址编码、地级市、县区、根本死因、国际疾病分类(ICD-10)编码和死亡日期等。死因资料的统计按照ICD-10编码的脑血管疾病(I60- I69)和心血管疾病(I20-I25)进行，其中心血管病以缺血性心脏病为主。
1.2 气象和空气质量数据来源气象数据包括逐日平均、最高和最低温度(℃)以及日平均相对湿度(RH, %)，由地方气象局提供；空气质量数据包括逐日PM10(24 h平均浓度，μg/m3)、SO2(24 h平均浓度，μg/m3)和NO2(24 h平均浓度，μg/m3)，由地方环保局提供。
1.3 统计学分析在控制空气污染、相对湿度、长期趋势和星期几效应等可能混杂因素的基础上，采用分布滞后非线性模型(DLNM)，分析日平均温度与脑血管病和心血管病死亡之间的关系。以研究期间日平均温度的中位数17℃作为参考温度。日平均温度的最小值、第1和第5百分位数的近似整数值为本研究的极端低温，分别为2℃、3℃和5℃；日平均温度的最大值、第99和第95百分位数的近似整数值为极端高温，分别为34℃、33℃和31℃。首先分析极端温度对死亡影响的滞后效应，滞后天数采用30 d，计算每个极端温度下不同滞后天的相对危险度(RR)，然后计算每个极端温度下具有显著影响滞后期内的累积效应。
DLNM的基本模型公式为：
| $ \begin{array}{l} E({Y_t}) = {\rm{exp}}\{ \alpha + \beta {T_{t,l}} + NS\left( {hum,df} \right) + \\ NS\left( {AIR,df} \right) + NS\left( {time,df} \right) + \lambda DO{W_t} + \varepsilon \} \end{array} $ |
式中：E(Yt)—t天时的心(脑)血管疾病日死亡数；
α—截距，人；
Tt, l—日最高温度的变量矩阵，℃；
β—Tt, l的系数；
l—滞后天数，d；
NS(hum, df)—时间的自然立方样条函数，自由度(df)为3；
NS(AIR, df)—空气污染物的立方样条函数，自由度(df)为3；
NS(time, df)—时间的自然立方样条函数，表示时间长期趋势，自由度(df)为7/a；
DOWt和λ分别代表星期几及其相对应的系数，DOWt为哑变量；
ε—误差项。
PM10、SO2和NO2两两之间的Pearson相关系数为0.36~0.46，因此，本研究中空气污染物共线性问题不是主要问题[21]，对不同污染物进行控制后的结果基本一致。
上述统计分析利用R软件(version 3.2.2, R Foundation for Statistical Computing Platform 2015)进行，分布滞后非线性模型采用DLNM工具包予以建立[21]，分析极端气温变化对心脑血管疾病的影响。
2 结果 2.1 一般情况分析研究地区2011—2013年逐日脑血管病和心血管病死亡人数、温度和相对湿度分别为(6.67±3.02)人、(2.56±2.42)人、17.7℃±9.6℃、73.7%±16.2%，PM10、SO2和NO2日平均浓度分别为100.7±53.3、36.3±17.2和(37.1±13.3)μg/m3(表 1)。在研究期间，研究地区的年均粗死亡率为6.20‰，脑血管病和心血管病总死亡数分别为7 304和2 803人。
| 变量 | 均数±SD | 最大值 | 中位数 | 最小值 |
| 脑血管病日死亡数/人 | 6.67±3.02 | 22 | 6 | 0 |
| 心血管病日死亡数/人 | 2.56±2.42 | 15 | 2 | 0 |
| 日平均温度/℃ | 17.7±9.6 | 34.8 | 17.6 | 1.2 |
| 日平均相对湿度/% | 73.7±16.2 | 100 | 76 | 26.1 |
| 日平均PM10/(μg/m3) | 100.7±53.3 | 311 | 89.7 | 12.5 |
| 日平均SO2/(μg/m3) | 36.3±17.2 | 121.8 | 33.2 | 4.8 |
| 日平均NO2/(μg/m3) | 37.1±13.3 | 88.5 | 36.3 | 9 |
2.2 日平均温度与心脑血管病死亡的关系
图 1为日平均温度及滞后时间与脑血管病和心血管病死亡风险之间的关系。由图可见，高温和低温都会增加脑血管病和心血管病的死亡风险，且存在一定的滞后效应和持续效应。
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| 图 1 日平均气温及滞后时间与脑血管病和心血管病死亡风险之间的关系 |
2.3 极端温度对心脑血管疾病死亡影响的滞后效应
图 2显示高温对脑血管病死亡的影响在高温当天最大，其效应会持续到第2天(lag 1)，如日平均温度为34℃、33℃和31℃时，当天脑血管病死亡的RR值最大，分别为1.66(95%CI: 1.19~2.33)、1.47(95%CI: 1.12~1.93)和1.26(95%CI: 1.01~1.56)。高温对心血管病死亡的影响也基本在高温当天最大，其效应持续7 d，日平均温度为34℃和33℃时，当天心血管病死亡的RR值最大，分别为1.88(95%CI: 1.12~3.15)和1.62(95%CI: 1.06~2.48)；日平均温度为31℃时，第2天(lag 1)的影响最大，RR值为1.22(95%CI: 1.09~1.37)。
|
| 图 2 极端温度对脑血管病(A)和心血管病(B)死亡影响的滞后效应(参考温度：17℃) |
低温对脑血管病死亡的影响在低温发生后的第4天开始具有显著影响，并持续12 d左右，在第6天或第7天其死亡风险达到最大，如日平均温度为2℃和3℃时，第6天的RR值最大，分别为1.22(95%CI: 1.06~1.41)和1.14(95%CI: 1.05~1.25)；日平均温度为5℃时，RR值在第7天最大，为1.07(95%CI: 1.02~1.12)。低温对心血管病死亡的影响在低温发生后的第1天(lag 1)开始具有显著影响，并持续到第27天(lag 27)左右，在第2天(lag 2)其死亡风险达到最大，如日平均温度为2℃、3℃和5℃时，第2天(lag 2)的RR值分别为2.05(95%CI: 1.32~3.20)、1.61(95%CI: 1.19~2.16)和1.21(95%CI: 1.01~1.46)。
2.4 极端温度对心脑血管疾病死亡的累积效应根据高温和低温对脑血管病和心血管病死亡影响的滞后效应，分别计算极端高温和低温对两者的累积效应，结果如表 2所示。极端低温的累积效应高于极端高温的累积效应，尤其是对心血管病的影响。
| RR脑(95%，CI) | RR心(95%，CI) | ||
| lag 0-1 | lag 0-6 | ||
| 极端高温 累积效应 |
|||
| 34℃ | 2.08(1.49, 2.90) | 2.63(1.27, 5.42) | |
| 33℃ | 1.73(1.33, 2.24) | 2.52(1.54, 4.15) | |
| 31℃ | 1.35(1.09, 1.67) | 2.16(1.45, 3.21) | |
| lag 4-15 | lag 1-27 | ||
| 极端低温 累积效应 |
|||
| 2℃ | 4.61(1.85, 11.5) | 120.00 (3.72, 463) | |
| 3℃ | 2.88(1.58, 5.27) | 28.30(3.56, 224) | |
| 5℃ | 1.67(1.16, 2.40) | 5.05(1.69, 15.1) | |
| 注：以17℃为参考温度 | |||
3 讨论
本研究通过时间序列分析方法评价了处于亚热带的重庆市极端高温和低温对心血管病和脑血管病死亡的影响及滞后效应，并在此基础上进一步分析了极端温度的累积效应。
本研究表明极端高温对心脑血管疾病死亡的影响急促且短暂，而极端低温的影响滞后且持续时间较长，极端低温对死亡的累积效应相对较大。有研究者对北京市、天津市、上海市、武汉市和广州市的研究有类似的结果，对5个城市结果的Meta分析发现，极端低温可使心血管病的死亡风险增加48%，而极端高温可使心血管病的死亡风险增加18%[8]。Bunker等[12]的Meta分析结果发现高温每升高1℃心血管疾病和脑血管疾病死亡分别增加3.44%(95%CI：3.10~3.78)和1.04%(95%CI：0.06~2.75)；低温每降低1℃，心血管疾病死亡增加1.66%(95%CI：1.19~2.14)，高温的效应更加显著。这些研究结果的差异可能与当地气候类型、居民对气候的适应性及数据分析所用的方法等不同有关。
此外，本研究还发现，在重庆市，无论极端高温还是极端低温均对心血管病死亡的影响更加显著且持续时间较长；而且极端低温对心血管病死亡影响的反应时间更加快速。该结果与哈尔滨市[19]和上海市[22]的研究结果相似。上述研究结果可为应对极端温度条件下针对不同疾病制定适宜的早期防控措施提供重要的科学依据。
滞后效应具有城市差异。哈尔滨的研究发现高温当天增加心脑血管疾病死亡且持续(0~6)d[19]，与本研究的极端高温对心血管疾病死亡影响的分析结果类似。Guo等[8]的研究发现北京市、天津市和广州市的极端冷效应有滞后现象，而上海市和武汉市的极端冷效应较早产生。由此可见，应对极端温度事件保护居民健康应考虑城市差异，以便根据不同城市的滞后效应时间规律制定因地制宜的应急措施。
极端温度对心脑血管疾病的影响主要受体内相关因子的调控而诱导。Ruan等[23]的研究表明冷空气活动会影响人体内的儿茶酚胺水平(如多巴胺、去甲肾上腺素等)，可能在心脑血管疾病发生中起着重要作用。Zheng等[14]的研究发现大气温度与急性脑出血病人的脑水肿容量呈正向联系。动物实验表明，高温会导致体内5-羟色胺水平增高，促进前列腺素生成增多而导致局部血管舒张和cAMP增加，从而导致血脑屏障通透性增加[24-25]。血脑屏障的破坏促进了血清蛋白和水分向脑实质的运输[26]，从而加重脑水肿，进一步引起组织损伤或更坏的结局。
本研究亦有不足之处，如因样本量有限，未能进一步细化分析对不同种类心脑血管病死亡的影响。但是本研究结果仍能增加极端温度可增加心脑血管病死亡的科学依据。
| [1] |
Intergovernmental Panel on Climate Change.Climate Change 2013: The Physical Science Basis[C].Cambridge, UK and New York, NY, USA: Cambridge University Press, 2013.
|
| [2] |
Basagaña X, Sartini C, Barrera-Gómez J, et al. Heat waves and cause-specific mortality at all ages[J]. Epidemiology, 2011, 22(6): 765-772. DOI:10.1097/EDE.0b013e31823031c5 |
| [3] |
Turner LR, Barnett AG, Connell D, et al. Ambient temperature and cardiorespiratory morbidity:a systematic review and meta-analysis[J]. Epidemiology, 2012, 23(4): 594-606. DOI:10.1097/EDE.0b013e3182572795 |
| [4] |
Vasconcelos J, Freire E, Almendra R, et al. The impact of winter cold weather on acute myocardial infarctions in Portugal[J]. Environ Pollut, 2013, 183: 14-18. DOI:10.1016/j.envpol.2013.01.037 |
| [5] |
Hu SS, Kong LZ, Gao RL, et al. Outline of the report on cardiovascular disease in China, 2010[J]. Biomed Environ Sci, 2012, 25(3): 251-256. |
| [6] |
Zhang XJ, Ma WP, Zhao NQ, et al. Time series analysis of the association between ambient temperature and cerebrovascular morbidity in the elderly in Shanghai, China[J]. Sci Rep, 2016, 6: 19052. DOI:10.1038/srep19052 |
| [7] |
Fukuda T, Ohashi N, Doi K, et al. Impact of seasonal temperature environment on the neurologic prognosis of out-of-hospital cardiac arrest:a nationwide, population-based cohort study[J]. J Crit Care, 2014, 29(5): 840-847. DOI:10.1016/j.jcrc.2014.03.034 |
| [8] |
Guo YM, Li SS, Zhang YS, et al. Extremely cold and hot temperatures increase the risk of ischaemic heart disease mortality:epidemiological evidence from China[J]. Heart, 2013, 99(3): 195-203. DOI:10.1136/heartjnl-2012-302518 |
| [9] |
Tanaka H, Shinjo M, Tsukuma H, et al. Seasonal variation in mortality from ischemic heart disease and cerebrovascular disease in Okinawa and Osaka:the possible role of air temperature[J]. J Epidemiol, 2000, 10(6): 392-398. DOI:10.2188/jea.10.392 |
| [10] |
Zhang YS, Li SS, Pan XC, et al. The effects of ambient temperature on cerebrovascular mortality:an epidemiologic study in four climatic zones in China[J]. Environ Health, 2014, 13(1): 24. DOI:10.1186/1476-069X-13-24 |
| [11] |
Yang CY, Meng X, Chen RJ, et al. Long-term variations in the association between ambient temperature and daily cardiovascular mortality in Shanghai, China[J]. Sci Total Environ, 2015, 538: 524-530. DOI:10.1016/j.scitotenv.2015.08.097 |
| [12] |
Bunker A, Wildenhain J, Vandenbergh A, et al. Effects of air temperature on climate-sensitive mortality and morbidity outcomes in the elderly; a systematic review and meta-analysis of epidemiological evidence[J]. EBioMed, 2016, 6: 258-268. DOI:10.1016/j.ebiom.2016.02.034 |
| [13] |
Takumi I, Mishina M, Kominami S, et al. Ambient temperature change increases in stroke onset:analyses based on the Japanese regional metrological measurements[J]. J Nippon Med Sch, 2015, 82(6): 281-286. DOI:10.1272/jnms.82.281 |
| [14] |
Zheng DN, Arima H, Sato S, et al. Low ambient temperature and intracerebral hemorrhage:the INTERACT2 study[J]. PLoS One, 2016, 11(2): e0149040. DOI:10.1371/journal.pone.0149040 |
| [15] |
Hensel M, Stuhr M, Geppert D, et al. Relationship between ambient temperature and frequency and severity of cardiovascular emergencies:a prospective observational study based on out-of-hospital care data[J]. Int J Cardiol, 2017, 228: 553-557. DOI:10.1016/j.ijcard.2016.11.155 |
| [16] |
Wang QZ, Gao CL, Wang HC, et al. Ischemic stroke hospital admission associated with ambient temperature in Jinan, China[J]. PLoS One, 2013, 8(11): e80381. DOI:10.1371/journal.pone.0080381 |
| [17] |
Matsumoto M, Ishikawa S, Kajii E. Cumulative effects of weather on stroke incidence:a multi-community cohort study in Japan[J]. J Epidemiol, 2010, 20(2): 136-142. DOI:10.2188/jea.JE20090103 |
| [18] |
Grjibovski AM, Nurgaliyeva N, Kosbayeva A, et al. No association between temperature and deaths from cardiovascular and cerebrovascular diseases during the cold season in Astana, Kazakhstan——the second coldest capital in the world[J]. Int J Circumpolar Health, 2012, 71(1): Article:19769. DOI:10.3402/ijch.v71i0.19769 |
| [19] |
Gao HL, Lan L, Yang C, et al. The threshold temperature and lag effects on daily excess mortality in Harbin, China:a time series analysis[J]. Int J Occup Environ Med, 2017, 8(2): 85-95. DOI:10.15171/ijoem.2017.979 |
| [20] |
Williams S, Nitschke M, Sullivan T, et al. Heat and health in Adelaide, South Australia:assessment of heat thresholds and temperature relationships[J]. Sci Total Environ, 2012, 414: 126-133. DOI:10.1016/j.scitotenv.2011.11.038 |
| [21] |
Gasparrini A. Distributed lag linear and non-linear models:the R package dlnm[J]. J Stat Softw, 2011, 43(8): 1-20. |
| [22] |
Wang XY, Li GX, Liu LQ, et al. Effects of extreme temperatures on cause-specific cardiovascular mortality in China[J]. Int J Environ Res Public Health, 2015, 12(12): 16136-16156. DOI:10.3390/ijerph121215042 |
| [23] |
Ruan Y, Zhang L, Niu JP, et al. Effects of cold air activity on serum catecholamine level in patients with cardiovascular or cerebrovascular disease[J]. J Hygiene Res, 2013, 42(4): 561-564. |
| [24] |
Sharma HS, Westman J, Nyberg F, et al.Role of serotonin and prostaglandins in brain edema induced by heat stress: an experimental study in the young rat[C]//Brain Edema IX.Acta Neurochirurgica, vol 60.Vienna: Springer, 1994: 65-70.
|
| [25] |
Sharma HS, Dey PK. Influence of long-term acute heat exposure on regional blood-brain barrier permeability, cerebral blood flow and 5-HT level in conscious normotensive young rats[J]. Brain Res, 1987, 424(1): 153-162. |
| [26] |
Xi GH, Keep RF, Hoff JT. Mechanisms of brain injury after intracerebral haemorrhage[J]. Lancet Neurol, 2006, 5: 53-63. DOI:10.1016/S1474-4422(05)70283-0 |