蘭州市氣象因素對心腦血管疾病就診人次的影響研究

崔秀云，邢銀花，張彩霞，程 蓉

(1.甘肅省氣象局，蘭州 730020；2.甘肅省人民醫(yī)院，蘭州 730020；3.定西市人民醫(yī)院，定西 743000；4.蘭州中心氣象臺，蘭州 730020)

引 言

心腦血管疾病包括心臟疾病、血管疾病及腦血管疾病等。我國心血管疾病總死亡率從 2004年的240人/(10萬人)上升至2010年的269人/(10萬人)。從2009年起，中國心血管疾病死亡率的上升趨勢明顯趨緩。眾多研究表明，氣象因素與人類的很多疾病息息相關(guān)[1-4]，當(dāng)然心腦血管疾病也不例外。近年來無論是氣象學(xué)者還是醫(yī)學(xué)研究者，對氣象因素與心腦血管疾病的關(guān)系開展了不少研究[5-10]。有的研究著重就單一氣象因素對心腦血管疾病的聯(lián)系進(jìn)行分析，如氣壓、氣溫、濕度等氣象要素；有的針對天氣現(xiàn)象、天氣過程對心腦血管疾病影響進(jìn)行了調(diào)查研究。但其機(jī)制最終歸結(jié)于氣壓、濕度、氣溫等氣象因素變化對疾病產(chǎn)生的影響。

國內(nèi)外關(guān)于氣象因素與心腦血管疾病相關(guān)研究結(jié)果大致可以歸納為某一種氣象因素的劇變與心腦血管疾病發(fā)病率或病死率之間的相關(guān)關(guān)系，即當(dāng)氣溫、氣壓或相對濕度等氣象因素低于或高于某一臨界值時，隨著其降低或升高，心腦血管疾病的發(fā)病率和病死率逐漸升高。有研究表明，心腦血管疾病發(fā)病與平均氣壓、平均氣溫、最低氣溫、水汽壓、降水量、日照時數(shù)等氣象因子都存在相關(guān)性[11]。同時在控制相對濕度、平均氣壓和平均風(fēng)速的條件下，春季、夏季日最高氣溫每升高1 ℃，心腦血管疾病死亡病例分別增加17.3%和4.2%；而秋季日最高氣溫每升高1 ℃，心腦血管疾病死亡病例反而下降25%[12]。冷暖交替的冬季、春季對心腦血管疾病影響較大，冬季是心腦血管疾病的多發(fā)期[13]。低壓悶熱、明顯降溫、陰雨天和高溫等天氣容易引起心腦血管疾病的復(fù)發(fā)和加重。不同天氣狀況對不同疾病的影響也不同。陰天、悶熱、潮濕和高溫天氣對冠心病的影響最大，降溫對高血壓、腦卒中和冠心病有顯著影響，寒冷天氣對高血壓影響最大。此外近期的研究[14-15]還發(fā)現(xiàn)，心血管疾病發(fā)作率與日均氣壓呈正相關(guān)關(guān)系，而氣溫與心血管疾病發(fā)作率之間存在“U”“V”或“J”形關(guān)系。氣溫下降導(dǎo)致外周血管收縮，血流阻力紊亂，兒茶酚胺分泌升高，出現(xiàn)血管痙攣、斑塊破裂，血小板聚集血栓形成，從而引起心血管疾病發(fā)生。

雖然目前國內(nèi)有不少關(guān)于氣象因素與心腦血管疾病關(guān)系的研究，但關(guān)于蘭州市的氣象因素與心腦血管疾病關(guān)系的研究并不多見，特別是在氣候變暖背景下，各種氣象要素也在發(fā)生變化[16-23]。因此，本文利用2016-2020年甘肅省第一人民醫(yī)院的心腦血管疾病患者資料，探究心腦血管疾病與氣象要素之間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立心腦血管疾病就診人數(shù)的氣象因子預(yù)測模型，以期對心腦血管疾病的預(yù)測服務(wù)和公眾有效防范方法提供參考。

1 資料和方法

1.1 資料來源

2016年1月至2020年12月蘭州市心腦血管病例數(shù)據(jù)來源于甘肅省第一人民醫(yī)院，均為臨床醫(yī)生診斷為心腦血管疾病的病例，數(shù)據(jù)包括患者就診日期、性別、年齡。2016年1月至2020年12月的蘭州市逐月氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心，資料包括平均氣壓(hPa)、平均氣溫(℃)、平均最高氣溫(℃)、平均最低氣溫(℃)、平均相對濕度(%)及平均風(fēng)速(m/s)。本文所指的春、夏、秋、冬分別為3-5月、6-8月、9-11月、12月-翌年2月。

1.2 多元逐步回歸方法

線性回歸模型建立時，雖然部分自變量與因變量之間存在很好的相關(guān)關(guān)系，但是由于這些自變量可以用另幾個自變量很好地線性表示，因此這樣的自變量應(yīng)當(dāng)從模型中刪去。本文采用逐步回歸法建立預(yù)報模型[24]。

第一步：選擇兩個F統(tǒng)計量Fin和Fout,且Fin≤Fout。

第二步：擬合僅有常數(shù)項，沒有解釋變量的模型：

y=b0+ε

(1)

式中，y為因變量，b0為常數(shù)項，ε為零均值隨機(jī)變量。

第三步：若解釋變量x1,…,xm-1,xm中xs1,…,xsk-1,xsk是顯著的，則選入回歸模型：

y=b0+b1xs1+…+bkxsk+ε

(2)

對每一個未被選入的解釋變量，計算它的統(tǒng)計量Fi，若Fi>Fin，則將Fi最大的變量選入模型；若無解釋變量被選入，則停止逐步回歸過程，輸出計算結(jié)果。

第四步：若解釋變量xs1,…,xsp-1,xsp已被選入回歸模型:

y=b0+b1xs1+…+bpxsp+ε

(3)

對于xs1,…,xsp-1,xsp中每一個解釋變量，計算將它剔除的Fi。若Fi

2 結(jié)果分析

2.1 心腦血管患者的統(tǒng)計學(xué)特征

據(jù)統(tǒng)計，2016-2020年5年間甘肅省第一人民醫(yī)院心腦血管疾病就診人數(shù)共1206例，從性別來看，男性733例，占60.8%，女性473例，占39.2%。從年齡結(jié)構(gòu)來看(圖1)，明顯呈單峰型，70歲之前隨年齡增大人數(shù)逐漸增多，70歲以后隨年齡增大人數(shù)逐漸減少，而51-80歲的人數(shù)占71.8%。當(dāng)然80歲以后就診人數(shù)減少的一個原因可能與80歲以上的人數(shù)在總?cè)丝谥械恼急绕儆嘘P(guān)系，但總體來說51-80歲是心腦血管疾病的高發(fā)年齡。

圖1 2016-2020年蘭州市心腦血管疾病就診人數(shù)隨年齡的變化

從近5年來心腦血管疾病就診人數(shù)的逐年變化來看(圖2)，雖然2018年的較2017年的偏多，但總體來看，自2016年以來就診人數(shù)呈明顯減少趨勢，減少率為25人/年。其中2020年就診人數(shù)僅占近5年總?cè)藬?shù)的14.4%，而且與2016年就診人數(shù)相比，也僅是2016年的60%。

圖2 2016-2020年蘭州市心腦血管疾病就診人數(shù)逐年變化

另外，從近5年來心腦血管疾病每個月就診人數(shù)的變化來看(圖3)，2月份的最少，3月份的次少，5月份的最多，其他月份的差別不大。從季節(jié)分布來看(圖4)，春、夏、秋三季就診人數(shù)接近，冬季就診人數(shù)明顯偏少。從各月的就診人數(shù)來看，冬季人數(shù)偏少，主要原因是2月份人數(shù)明顯偏少所致。2月份心腦血管就診人數(shù)明顯偏少，而1月份的明顯偏多，可能與春節(jié)多在2月份有關(guān)。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，2016、2017、2018、2019及2020年的春節(jié)分別是2月8日、1月28日、2月16日、2月5日和1月25日。近5年的春節(jié)在1月底和2月份，非急診病人一般不會選擇住院，因此2月份病人明顯比1月份的偏少。但總體來看，冬季就診人數(shù)明顯偏少可能與氣候因素有關(guān)。

圖3 2016-2020年蘭州市心腦血管疾病就診人數(shù)的逐月變化

圖4 2016-2020年蘭州市心腦血管疾病就診人數(shù)的季變化

2.2 心腦血管患者人數(shù)與主要?dú)庀笠刂g的關(guān)系

為了明確蘭州市心腦血管疾病就診人數(shù)同氣象要素的關(guān)系，表1給出了逐月的主要?dú)庀笠赝哪X血管就診人數(shù)的相關(guān)系數(shù)。從同期的相關(guān)系數(shù)來看，只有平均氣壓與就診人數(shù)呈負(fù)相關(guān)，而平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均水汽壓、平均相對濕度及平均風(fēng)速6個氣象要素與就診人數(shù)均呈正相關(guān)，但只有平均水汽壓的相關(guān)性通過了0.1的顯著性檢驗(yàn)。

為了進(jìn)一步明確蘭州市氣象要素同心腦血管疾病就診人數(shù)的滯后相關(guān)性，表1給出了主要?dú)庀笠赝瑴?個月和2個月就診人數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，除了平均相對濕度外，其他氣象要素滯后2個月的相關(guān)性均小于滯后1個月的，而且比同期的相關(guān)性也小，而滯后1個月的相關(guān)性明顯偏大，且均通過了0.1的顯著性檢驗(yàn)，特別是平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫與心腦血管疾病就診人數(shù)的相關(guān)性均通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，因此蘭州市心腦血管就診人數(shù)與主要?dú)庀笠卮嬖跍?個月的顯著相關(guān)性。具體來說，平均氣壓越低，氣溫、水汽壓及風(fēng)速越大(高)，越有利于心腦血管疾病的發(fā)作；從氣溫的相關(guān)性來看，最高氣溫比平均氣溫及最低氣溫與就診人數(shù)的相關(guān)系數(shù)更大。平均相對濕度與同期的就診人數(shù)存在正相關(guān)，但同滯后1個月的就診人數(shù)相關(guān)性較差。

表1 2016-2020年蘭州市氣象要素同心腦血管疾病就診人數(shù)的逐月相關(guān)系數(shù)

盡管蘭州市平均氣壓、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均水汽壓及平均風(fēng)速6個氣象要素與滯后1個月的心腦血管疾病就診人數(shù)具有較好的相關(guān)性，但由于氣象要素本身之間存在一定的相關(guān)性，因此哪些氣象要素的影響最大，僅僅從二者的相關(guān)系數(shù)很難看出。表2給出了平均氣壓、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均水汽壓及平均風(fēng)速相互之間的相關(guān)系數(shù)。由表2可以看出，以上6個氣象要素之間均存在很高的相關(guān)性，特別是平均氣溫、最高氣溫及最低氣溫之間的相關(guān)系數(shù)幾乎為1，因此想要確定哪些氣象要素是影響心腦血管的主要因子，還需進(jìn)一步的分析。

表2 2016-2020年蘭州市各類氣象要素相關(guān)系數(shù)

2.3 氣象要素與心腦血管患者人數(shù)的回歸模型檢驗(yàn)

多元逐步回歸在氣象環(huán)境與健康領(lǐng)域的研究中得到了廣泛的應(yīng)用 ，多用于預(yù)測不同氣象環(huán)境因子水平下疾病的發(fā)生情況 ，通過建立一個影響疾病發(fā)生或者預(yù)測疾病的自變量最優(yōu)回歸方程預(yù)測疾病發(fā)生的人數(shù)或等級[25-28]。前面的相關(guān)分析表明，蘭州市2016-2020年平均氣壓、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均水汽壓及平均風(fēng)速與滯后1個月的心腦血管就診人數(shù)之間存在較好的相關(guān)性，因此本文首先利用2016年1月至2019年12月的氣象資料與2016年2月至2020年1月的心腦血管就診人數(shù)的資料，通過逐步回歸方法建立模型，并利用2020年1月至2020年11月的氣象資料對2020年2月至2020年12月的心腦血管就診人數(shù)進(jìn)行回歸模型檢驗(yàn)。

在逐步回歸建立模型中發(fā)現(xiàn)，篩選的最優(yōu)氣象因子為平均氣壓、最高氣溫及平均風(fēng)速，其他3個與心腦血管疾病就診人數(shù)呈顯著相關(guān)的平均氣溫、最低氣溫及平均水汽壓均被剔除，建立的回歸模型如下：

y=-741.05924+0.86784x1+0.49087x3+14.48923x6

(4)

式中，y為心腦血管疾病就診人數(shù)(個)，x1為平均氣壓(hPa),x3為最高氣溫(℃),x6為平均風(fēng)速(m/s)。

通過比較2016年1月與2019年12月心腦血管就診人數(shù)擬合值與實(shí)況值，發(fā)現(xiàn)二者之間的相關(guān)系數(shù)為0.44，而2020年1月至2020年12月的預(yù)測值與實(shí)況值的相關(guān)系數(shù)為0.66，預(yù)測與實(shí)況值的相關(guān)性較高，因此具有一定的預(yù)測性(圖5)。當(dāng)然，氣象因素僅僅是影響心腦血管發(fā)病的一個因素。

圖5 2016-2020年蘭州市心腦血管疾病就診人數(shù)擬合值、預(yù)測值與實(shí)際值對比

3 結(jié)論與討論

本研究采用2016-2020年甘肅省第一人民醫(yī)院心腦血管疾病就診人數(shù)和同期蘭州市氣象資料，分析了主要?dú)庀笠嘏c心腦血管疾病就診人數(shù)的關(guān)聯(lián)性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，近5年心腦血管疾病就診人數(shù)男性(60.8%)多于女性(39.2%)，以中老年人群為主 (51-80歲占71．8%)。夏季為心腦血管疾病的高發(fā)季節(jié) ，其中以5-9月和11月份發(fā)病人數(shù)較多?？赡苁切哪X血管疾病發(fā)作與氣溫偏高有關(guān)，5-9月是蘭州市一年氣溫較高的月份，當(dāng)然11月份就診人數(shù)偏多可能與冬季供暖有關(guān)，11月份蘭州市開始供暖，同時溫度不算太低，因此導(dǎo)致人的體感溫度仍然較高。此外，2月份就診人數(shù)最少，其主要原因是每年的春節(jié)都在2月份前后，春節(jié)作為中國的傳統(tǒng)佳節(jié)，非急診病人一般不會選擇住院，致使2月心腦血管疾病就診人數(shù)最少。

從2016年至2020年蘭州市心腦血管疾病就診人數(shù)的變化趨勢來看，近5年呈明顯減少趨勢，可能是因?yàn)殡S著社會的發(fā)展與進(jìn)步，人們對心腦血管疾病的認(rèn)知程度及平時注意與防護(hù)的意識不斷增強(qiáng)。

平均氣壓、平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、平均水汽壓及平均風(fēng)速與滯后1個月的心腦血管疾病就診人數(shù)在統(tǒng)計學(xué)上都具有較好的相關(guān)性，這也與趙云亮[6]的研究結(jié)論基本一致。但由于以上6個氣象要素相互之間存在較好的相關(guān)性，因此通過逐步回歸方法建立的心腦血管就診人數(shù)的回歸模型，僅保留了月平均氣壓、最高氣溫及平均風(fēng)速3個因子，而且回歸模型的原始值與擬合值趨勢比較一致，也就是說平均氣壓、最高氣溫及平均風(fēng)速是影響心腦血管就診人數(shù)的最主要的氣象因子。因此，有心腦血管疾病史，或有心腦血管疾病征兆的人，特別是中老年人一定要關(guān)注氣壓、最高氣溫及風(fēng)速的變化情況，適當(dāng)做好防護(hù)，以免該疾病的發(fā)作。