本文關鍵詞：極端溫度對北京地區(qū)居民心血管病發(fā)生的時間序列分析　出處：《北京協(xié)和醫(yī)學院》2016年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：背景隨著近年全球氣候的劇烈變化,環(huán)境健康這一領域受到了更多關注。近些年氣象因素,尤其是溫度與健康的關系成為研究熱點。大量證據(jù)顯示,氣溫的升高或下降都可以增加心血管事件的發(fā)生率。氣溫較低時交感神經(jīng)興奮性增強,導致血壓、心率、左心室舒張末壓升高,增加心肌耗氧量,降低缺血閾值,改變血流動力學和凝血系統(tǒng)功能,從而使心血管發(fā)病增加。氣溫增高時,血液循環(huán)加快,散熱增加,水分流失最終導致血液濃縮、電解質(zhì)紊亂的出現(xiàn)。全球疾病負擔將缺血性心臟病和卒中列為全球疾病負擔的前二位,而《中國心血管病報告2014》中指出,我國每年死于心血管系統(tǒng)疾病的人數(shù)高達350萬,占總死亡原因的41%,每5例死亡中就有2例死于心血管病,居各種死因的首位。中國地區(qū)隨著空氣污染的日益加重,越來越多研究的關注點傾向于關注空氣污染的健康效應,而對于氣象條件導致的健康效應的研究鮮有人關注。中國是人口大國,地勢廣闊,氣候多變,同時心血管病高發(fā)。北京市是中國的首都,在這里居住了約2000萬人口,且北京市建立了良好的疾病上報系統(tǒng),在北京市進行環(huán)境健康的研究方便易行,且研究環(huán)境溫度的健康效應可幫助我們判斷溫度變化對北京市民的影響以及鎖定易感人群,也可為政府的預警系統(tǒng)提供流行病學指導。目的本研究首次在北京市進行,以不同溫度衡量標準(平均溫度(Tmean)、日最大溫度(Tmax)、日最小溫度(Tmin)、表觀溫度)作為暴露指標,以人群急性心肌梗死的發(fā)病作為結局指標,用分布滯后非線性模型進行統(tǒng)計分析,進行暴露-反應關系及滯后-反應關系的評估。旨在提醒大眾在極端溫度情況下提高警覺,通過合理的防護,減少心血管不良事件的發(fā)生,也減少家庭和政府的經(jīng)濟負擔,為政府和相關部門制定預警和預防政策提供合理的建議。方法以北京市戶籍人群為研究對象,收集2012年1月1日至2014年12月31日三年的氣象資料、大氣污染資料及急性心肌梗死發(fā)病資料,其中在氣象和大氣數(shù)據(jù)中將Tmea、 Tmax、 Tmin、表觀溫度、氣壓、相對濕度、風速及大氣污染數(shù)據(jù)按日期列出,建立時間序列分析的數(shù)據(jù)庫,另外按照性別、年齡以及城區(qū)分別計算出每日人群的急性心肌梗死發(fā)病人數(shù)。建立分布滯后非線性模型,調(diào)整“星期幾效應”(Day Of the Week, DOW)、時間長期趨勢、空氣質(zhì)量指數(shù)(Air Quility Index, AQI)、氣壓、相對濕度、風速,對暴露和發(fā)病以及滯后發(fā)病的關系進行生態(tài)學研究和分析,從立體空間的角度直觀反映暴露(滯后)-反應關系。同時分別分析不同溫度的測量方式對不同性別、年齡以及不同城區(qū)居民的影響。結果在研究時段內(nèi),北京市三年的Tmean的均值為12.42℃,Tmax均值為18.44℃,Tmin的均值為6.75℃,AT的均值為5.2℃,AP的均值為101.6kPa,RH的均值為53.1%,WS的均值為9.48m/s。研究時段內(nèi)北京市常住人口為1961.2萬人。其中,東城區(qū)91.9萬人,西城區(qū)124.3萬人,朝陽區(qū)354.5萬人,豐臺區(qū)211.2萬人,石景山區(qū)61.6萬人,海淀區(qū)328.1萬人,門頭溝區(qū)29.0萬人,房山區(qū)94.5萬人,通州區(qū)118.4萬人,順義區(qū)87.7萬人,昌平區(qū)166.1萬人,大興區(qū)136.5萬人,懷柔區(qū)37.3萬人,平谷區(qū)41.6萬人,密云縣46.8萬人,延慶縣31.7萬人。北京市常住人口中,男性為1012.6萬人,占常住人口的51.6%,女性948.6萬人,占常住人口的48.4%。18-64歲人口為1621.6萬人,占常住人口的82.7%,65歲及以上人口為170.9萬人,占常住人口的8.7%。三年中,心肌梗死發(fā)病的總人數(shù)為69927人,男性49546人,女性20380人,年齡≥65歲34164人,年齡18-64歲35757人,城六區(qū)26192人,其中東城區(qū)2654人,西城區(qū)4372人,朝陽區(qū)8702人,海淀區(qū)4046人,石景山區(qū)2217人,豐臺區(qū)4201人。近三年,每天AMI發(fā)病的平均人數(shù)為63.8人,最多一日發(fā)病人數(shù)為124人。男性發(fā)病人數(shù)明顯多于女性,按照年齡段劃分,差別不大。溫度的不同測量方式包括Tmean、Tmax、Tmin、表觀溫度,他們兩兩之間都有著極強的相關性。相對濕度與溫度測量指標存在中低強度的相關性,而氣壓與其他溫度的測量指標都存在高強度的負相關性,風速與相對濕度存在中高強度的負相關。在21天累積效應的整體分析中,無論哪種測量方式的溫度影響,Tmean、 Tmax、Tmin、表觀溫度中,急性心肌梗死的發(fā)病呈U型曲線,即無論在溫度極高或溫度極低時,急性心肌梗死的發(fā)病均有升高的趨勢。極冷溫度下(第1百分位數(shù)溫度),累計相對危險度(CRR)為2.08[95%置信區(qū)間(CI),1.28-3.39],極熱(第99百分位數(shù)溫度)溫度下,CRR1.12 (95%CI,0.92-1.37)。男性與女性相比,更易受到環(huán)境溫度的影響,AT在不同測量方式中效應最大,極寒條件下CRR2.38(95%CI,1.48-3.83),極熱條件下CRR1.28(95%CI,0.81-2.00)。老年人與年輕人相比,效應更加明顯,Tmean在不同測量方式中效應最大,極寒條件下CRR2.13(95%CI,1.19-3.84),極熱條件下CRR1.11(95%CI,0.89-1.41)。將城六區(qū)居民作為一個整體進行分析提示其效應與整體人群效應相似。在滯后效應的分析中,無論哪種測量方式,溫度對人群發(fā)病的影響呈U型曲線關系,寒冷對發(fā)病影響的持續(xù)時間較長,可達2周左右,而炎熱對發(fā)病的影響時序時間較短,在一周以內(nèi)。在人群整體效應的分析中,可以看到極端溫度的影響相對于其他溫度的影響更顯著,即第1百分位數(shù)、第99百分位數(shù)溫度與第10百分位數(shù)、第90百分位數(shù)溫度相比,影響更大。不同性別的人群中可看到,Tmean的測量中極寒和寒冷溫度對男性AMI發(fā)病的影響在第5天達到最大,極寒1.08(95%CI,1.03-1.12),寒冷(第10百分位數(shù)溫度)1.05(95%CI,1.01-1.09),炎熱(第90百分位數(shù)溫度)的天氣對急性心肌梗死發(fā)病的影響不明顯。而極寒極熱溫度對女性的影響均不顯著。Tmax影響下,極寒溫度在溫度出現(xiàn)后第4天達到最大效應。老年人與中青年人相比,對溫度的變化反應更加敏感。Tmean測量方式下,極寒溫度在溫度出現(xiàn)后第7天達到最大效應,RR1.09 (95%CI, 1.04-1.13)。中青年組在極寒條件下無明顯統(tǒng)計學意義。炎熱條件下,無論何種測量方式,不同年齡組的人群均未表現(xiàn)出統(tǒng)計學意義。對于城六區(qū)居民而言,溫度的影響與全北京人群整體效應相似。結論北京地區(qū)寒冷環(huán)境下可導致急性心肌梗死發(fā)病率增加；寒冷溫度較炎熱溫度的影響時間更長；男性較女性有更大的急性心肌梗死發(fā)病風險；老年人較年輕人受溫度的影響更大；溫度的不同測量方式相比無絕對優(yōu)劣。目的應用meta分析方法探討短期環(huán)境溫度的變化與腦卒中發(fā)病率和死亡率的相關性,闡明兩者間關系。方法在pubmed、EMBASE、Cochrane,中國知網(wǎng)和萬方數(shù)據(jù)庫中檢索2014年12月31日之前所有關于環(huán)境溫度和卒中相關的時間序列研究和病例交叉研究。兩位作者分別按照納入-排除標準對文獻進行篩選,并進行質(zhì)量評估,最后進行數(shù)據(jù)提取,必要時聯(lián)系作者獲取數(shù)據(jù)。在進行數(shù)據(jù)分析時,將每篇文章的效應值轉化為RR值。最后進行meta分析合并RR值。結果最終納入文獻共20篇,meta分析結果顯示：溫度每升高1℃,主要腦血管事件(major adverse cerebrovascular events, MACBE)的發(fā)生率增加1.1%(95% CI,0.6至1.7),而溫度每下降1℃,MACBE事件的發(fā)生增加1.2%(95% CI,0.8至1.6)。環(huán)境溫度升高對于出血性卒中是保護性因素,其發(fā)生率下降1.9%(95% CI。2.8至0.9),而對缺血性卒中,氣溫升高是一個危險因素,其發(fā)生率增加1.2%(95% CI,0.7至1.8)。結論溫度升高或下降均可導致MACBE事件發(fā)生率增加。
【學位授予單位】：北京協(xié)和醫(yī)學院
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R54;R122.21

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