PAGEPAGE9氣象要素對呼吸系統(tǒng)疾病急性健康效應(yīng)的影響目的已成為我國國民健康的巨大威脅。了解氣溫變化對呼吸系統(tǒng)疾病門、急診人次的健康效應(yīng)后，將有助于控制呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)生和發(fā)展，具有非常重要的公共衛(wèi)生的意義。就我們所知，在氣溫變化對健康效應(yīng)的研究中，絕大多數(shù)的研究者選擇死亡率或者住院率作為健康效應(yīng)指標(biāo)，在北京，許多醫(yī)院尤其是三甲醫(yī)院的病床往往處于飽和狀態(tài)，住院情況不能反映氣溫對人群的真實(shí)效應(yīng)；死亡率反映的病情較重的人群的健康狀況，并不適合反映氣溫對人群的健康效應(yīng)。醫(yī)院的門診基本能滿意居可以有效評價氣候變化對疾病發(fā)作的效應(yīng)。方法:基于廣義相加模型，控制時間的長期趨勢，短期波動、氣壓、相對濕度、風(fēng)速、降水、大氣污染物PM10

、S02

和N02

的影響，排除“星期幾效應(yīng)”、節(jié)假日效應(yīng)及其他混雜因素的影響，擬合日均氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病門、急診人次的暴露反應(yīng)關(guān)系模型，并探討對不同特征人群的影響差異。結(jié)果11-2月份。日均氣溫對于全人群、男性和女性滯后0d651654“V”字型。最適日均溫度在12℃左右13℃左右）。日均氣溫低于最適溫度時，日均氣溫每降低1℃，因氣溫1.70％(95％CIof1.50％(95％CIof1.96％(95％CIof1.46%(95％CIof—0．9866)，651.37%(95％CIofRR：0．9827—0．9910)。日均氣1℃，急診人數(shù)總?cè)巳簽?.14％(95％CIof男性為0.04％(95％ofRR：1．0004～1．0018)，女性為0.17(95％ CIof1．0025)。65歲以下人群為0.19%(95％CIofRR：1.0014—1.0025)，65歲以上人群為0.09%(95％CIofRR：0．9990—1.0027)。結(jié)論：2009-2011呈“V12℃左右。日均氣溫在低于最適溫度時降低以及日關(guān)鍵詞:呼吸系統(tǒng)疾??；氣溫；北京地區(qū)；相關(guān)分析；滯后效應(yīng)；廣義相加模型第一章前言研究背景及問題的提出近百年來，由于自然的氣候波動規(guī)律和人類大量排放溫室氣體、大量化石燃料的燃燒破壞碳循環(huán)、全球森林及濕地銳減及其他因素的影響，全球氣候正在經(jīng)歷一場以變暖和極端事件頻發(fā)為顯著特征的變化。1996年世界衛(wèi)生組織、世界氣象組織(WMO)和聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署(UNEP)聯(lián)合發(fā)表了有關(guān)氣候變化與人類健康問題的報(bào)告[1]，明確指出各種天氣氣候的變化都會引起相關(guān)人群的生理與病理反應(yīng),直接學(xué)術(shù)界和廣大民眾廣泛關(guān)注的問題。大量研究表明:季節(jié)性的基本因素，而呼吸系統(tǒng)疾病和循環(huán)系統(tǒng)疾病的死亡與溫度變化的聯(lián)系最強(qiáng)[3]。呼吸系統(tǒng)疾病是一種常見病、多發(fā)病，主要病變集中在肺部、氣管、支氣管及胸腔，病變輕者多胸痛、咳嗽、呼吸受影響，重者呼吸困難、缺氧，甚至?xí)粑ソ叨滤?。呼吸?1位。醫(yī)療氣象學(xué)家研究證實(shí)]]氣壓、降水、風(fēng)、濕度等氣象要素由于“鋒面”天氣系統(tǒng)帶來的“天氣突變”，最容易誘發(fā)人體呼吸道疾病及其他病癥。尤其是冬季和早春季節(jié)，北方冷空氣不時南下，鋒面活動頻繁，呼吸系統(tǒng)疾病更容易發(fā)生。呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)病率高，對肺功能逐漸損害，最終使患者變殘甚至危及生命[6]?？梢?，呼吸系統(tǒng)疾病對人類的危害十分嚴(yán)重，其防治任務(wù)依然艱巨。人類生活在氣象條件下，氣溫是我們最直接接觸的氣象因素。氣溫變化對人類健康的影響也越來越受到重視。國內(nèi)外大量流行病學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，氣溫和大氣污染與許多人類健康效應(yīng)終點(diǎn)事件相關(guān)。大量研究證實(shí)，氣溫與人類健康關(guān)系密切[7-17]。健康的人體具有完善的體溫調(diào)節(jié)機(jī)制。在外界環(huán)境的溫度發(fā)生改變時，體溫調(diào)節(jié)機(jī)制通過調(diào)節(jié)產(chǎn)熱過程和散熱過程，維持人體體溫的相對穩(wěn)定。但當(dāng)外界氣溫變化幅降低酶的活性，不能維持產(chǎn)熱和散熱過程相對保持平衡，引起生命活動出現(xiàn)異常，導(dǎo)致增加人群發(fā)病和死亡的風(fēng)險[18-19]。氣溫的變化會引起相關(guān)人群的生理與病理反應(yīng)，直接或間接的對相關(guān)人群的健康產(chǎn)生不良的影響[20]。大量研究分析了氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病死亡和發(fā)病的關(guān)系。近些年，國內(nèi)外關(guān)于氣溫對呼吸系統(tǒng)疾病的影響做了很多分析和研究。但是由于多種不同因素的影響，不同國家、不同地區(qū)、不同人群、尤其不同研究方法所得到的結(jié)果也不盡相同甚至差別較大。在氣溫變化對健康效應(yīng)的研究中，針對呼吸系急診人次作為疾病指標(biāo)。在北京，許多醫(yī)院尤其是三甲醫(yī)院的病床往往處于飽和狀態(tài)，住院情況不能反映氣溫改變對疾病的真實(shí)效應(yīng)；死亡率反映的病情較重的人群的健康狀況，并不適合反映氣溫對普通人群的健康效應(yīng)。因此，相對于住院資料，GAM模型以及R軟件分析探討氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病門、急診的關(guān)系，為國內(nèi)在這一方面的研究提供更多依據(jù)。研究目的及意義氣候的改變對人類健康的影響已經(jīng)成為一個全球關(guān)注的問題。近年來，隨著一些高、低溫現(xiàn)象的頻發(fā)以及人們對健康的重視程度不斷提高，使得研究者越來越關(guān)注與氣候相關(guān)的健康效應(yīng)。由于呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)病率和死亡率逐年不斷上升，正成為我國國民健康的巨大威脅，基于溫度對呼吸系統(tǒng)疾病影響的研究，具有重要的理論、現(xiàn)實(shí)意義。3了解氣溫變化對呼吸系統(tǒng)疾病門診人次的健康效應(yīng)，區(qū)分高溫低溫分析溫度對呼吸系統(tǒng)疾病的門、急診效應(yīng)，將有助于控制呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)生和發(fā)展，為溫度預(yù)警體系的建立做出貢獻(xiàn)，從而為此類研究提供相關(guān)依據(jù)，具有非常重要的公共衛(wèi)生的意義。理論意義GAM模型進(jìn)行研究,對比高溫、低溫對門、急診的不同影響，并從滯后效應(yīng)對門、急診人數(shù)的影響變化GAM模型中加入年齡、性別變量，然后研究溫度因素對不同年齡、性別分層的不同風(fēng)險影響?，F(xiàn)實(shí)意義在當(dāng)前溫度變化日益明顯的情形下，考察溫度對人口呼吸系統(tǒng)疾病的影響，從醫(yī)療資源配置的角度上來講，根據(jù)醫(yī)院每天的門、急診人次的范圍配置醫(yī)務(wù)人員和調(diào)整醫(yī)療結(jié)構(gòu)設(shè)置；從人群角度考慮每天的溫度波動范圍，預(yù)先做好各種安排，預(yù)防呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)生發(fā)展。因此，本研究希望能夠?yàn)轭A(yù)估和減少溫度導(dǎo)致的呼吸系統(tǒng)疾病提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)，并為建立預(yù)警體系、政策制定和防災(zāi)減損做出貢獻(xiàn)。第二章資料與方法資料及處理疾病資料200911-20111231日北京市某三級甲246,872例。其中男335例，652,1147例。氣象資料收集疾病資料的同時收集同期北京市地面氣象觀測資料和空氣污染監(jiān)測資料。數(shù)據(jù)包括逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均氣壓、相對濕度、降水量、平8所以在選取氣溫時不僅考慮了當(dāng)天氣溫對疾病的影響，也考慮了氣溫的滯后性對疾病發(fā)病的影響。因此選取了平均氣溫滯后六天的值。資料質(zhì)量控制本研究疾病資料來源為北京市某三級甲等醫(yī)院。采用呼吸系統(tǒng)疾病門、急診人規(guī)范，數(shù)據(jù)較準(zhǔn)確。急診醫(yī)生職業(yè)水平較高，對疾病的確診準(zhǔn)確性高，均有利于研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。證了研究的準(zhǔn)確性。研究方法描述統(tǒng)計(jì)分析描述統(tǒng)計(jì)分析通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤、最大值、最小值、四分位當(dāng)數(shù)據(jù)分布呈正態(tài)分布時,,數(shù)，四分位數(shù)則是反映數(shù)據(jù)平均水平較好的指標(biāo)。通過采用描述統(tǒng)計(jì)分析方法,可以了解研究期間氣象數(shù)據(jù)和呼吸系統(tǒng)疾病數(shù)據(jù)的分布特征，以便進(jìn)一步處理數(shù)據(jù)和確定分析方法。相關(guān)性分析Spearman相關(guān)分析。不同氣象要素之間以及氣象要素與大氣污染物之間是相互影響的，對疾病發(fā)病也有協(xié)同作用。通過描述統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)所研究的疾病資料和氣象資料均為非正態(tài)Spearman秩相關(guān)分析方法分析溫度和疾病之間0.05，相關(guān)系數(shù)的值范圍在-1~1之間，絕對值越大，表明相關(guān)性越強(qiáng)。時間序列分析時間序列指研究變量的觀測值按照時間順序排列成一個數(shù)值序列，展示其在一定時期內(nèi)的變化過程。時間序列分析是根據(jù)已有數(shù)據(jù)，研究分析數(shù)據(jù)的分布特征和發(fā)展規(guī)律，通過圖形揭示研究事物和其他事物之間的關(guān)系及其變化規(guī)律。本研究收集的氣象資料和疾病資料都是按時間順序記錄而形成的時間序列資料。廣義相加模型（GAM）時間序列分析中最常用的統(tǒng)計(jì)方法是廣義相加模型(GeneralizedAdditiveModels,GAM)，GAM可控制混雜因素對研究對象的影響，處理因變量之間復(fù)雜的非線性關(guān)GAM線性關(guān)系的自變量同時擬合進(jìn)入模型里] 因此該模型更靈活，適用范圍更廣。本研究收集的氣象資料和疾病資料都是按時間順序記錄而形成的時間序列資料。除氣象因素外，影響疾病就診人數(shù)還有很多混雜因素，造成疾病資料序列自身往往存在隨時間變化而變化的趨勢，如果忽略這種變化趨勢，則對評估氣象要素對就診人數(shù)的影響產(chǎn)生混雜性偏倚，因此在分析時首先應(yīng)控制時間趨勢和其他可能的混雜影響因素。此外氣象要素對疾病就診人數(shù)的影響可能并不是簡單的線性關(guān)系，不同氣象要素之間也互相影響，存在相關(guān)性。GAM時間序列資料中的長期趨勢、短期波動、“星期幾效應(yīng)”、節(jié)假日效應(yīng)等，并根據(jù)不同氣象要素與疾病就診人數(shù)之間的關(guān)系，以線性或非線性形式建立氣象要素與疾病人數(shù)之間的研究模型，從而正確評價氣象要素對疾病的影響效應(yīng)。2.2.5 R3.1.3軟件包R3.1.3gacv軟件包計(jì)算出空氣污染物的回歸系數(shù)βSE1(Relativerisk,RR)RR95%可信區(qū)間(95%CI)的計(jì)算公式為:RR=exp(β)RR95%CI=exp(β±1.96*SE)ER%=(RR-1)*100%第三章結(jié)果與分析分析表1北京市2009-2011年呼吸系統(tǒng)門、急診人數(shù)、氣象因素及大氣污染物描述性分析指標(biāo)x±sMaxP25MP75Min氣溫(℃)最低氣溫8.45±11.4029.20-2.209.4019.20-16.70最高氣溫18.30±11.7440.607.5020.5029.10-8.50平均氣溫13.15±11.5434.501.8014.9024.20-12.50氣壓（hPa)1012.38±10.251037.301004.101011.801020.60989.70相對濕度(%)50.38±19.7992.0033.0051.0067.009.00風(fēng)速（m/s）2.23±0.946.401.502.102.700.50PM10(g/m3)0.11±0.060.540.060.100.150.01SO2(g/m3)0.03±0.030.230.010.020.040.01NO2(g/m3)0.05±0.020.240.040.050.620.01日照時間（h)6.74±3.9914.003．607.709.800.00降水(mm)1.77±7.1678.900.000.000.000.00門急診總?cè)藬?shù)225.45±89.84882.00169.00208.00255.0070.00男性125.77±49.32524.0095.00115.00142.0046.00女性99.67±42.15358.0073.0092.00115.0024.00兒童63.42±39.37536.0040.0058.0077.006.00成年人142.72±61.63496.00105.00126.00157.0041.00老年人19.31±7.8057.0014.0018．0023.002.0020092011246,872人。其中13,7723例，占呼吸系統(tǒng)就診人數(shù)55.79%。女性急診人數(shù)10,9143例，44.21%。65歲以下（)22,5725例，91.43%。652,1147例，占呼吸系統(tǒng)就診人數(shù)8.57%。50.38%13.1518.308.45℃。日最高溫（夏季）和最低溫（冬季）40.60℃和-16.70℃。33PM10、SO2NO2年均質(zhì)量濃度分別為110，30，50g/m3(表1)，以PM10日平均質(zhì)量濃度最髙。(見表1）Spearman相關(guān)分析3Spearman（R值為（R0.346，0.029），PM10呈正相關(guān)值為-0.086），SO2濃度呈較強(qiáng)負(fù)相關(guān)（R值為-0.586）NO2濃度呈負(fù)相關(guān)（R值為-0.229），與日照時間和降水呈正相關(guān)0.182，0.214）。見表2。提示研究溫度對人群死亡的效應(yīng)需要排除大氣污染物及其他氣象因素帶來的混雜效應(yīng)。表22009-2011年氣溫與主要?dú)庀笠丶按髿馕廴疚镏g的相關(guān)性PAGEPAGE10（Spearman相關(guān)系數(shù)）變量日均氣溫日均氣溫1氣壓相對濕度風(fēng)速PM10SO2NO2日照時間降水氣壓相對濕度-0.858*0.346*1-0.334*1風(fēng)速PM100.0290.086*-0.048-0.231*-0.465*0.305*1-0.243*1SO2-0.586*0.397*-0.108*-0.231*0.517*1NO2-0.229*0.115*0.264*-0.554*0.641*0.665*1日照時間0.182*-0.087*-0.590*0.321*-0.313*-0.250*-0.325*1降水0.214*-0.274*0.4730.031*-0.154*-0.311*-0.180-0.384*1呼吸系統(tǒng)疾病門、急診人數(shù)與日期間的時間序列分析由呼吸系統(tǒng)門、急診日就診人數(shù)與日平均溫度擬合的時間序列(圖1)可以看出，腹痛急診日就診人數(shù)隨時間變化的趨勢與平均氣溫變動相反。日均氣溫存在非常明顯的周期性變化，當(dāng)日均溫度最低時，呼吸系統(tǒng)疾病門、急診人數(shù)最多；當(dāng)日均氣溫升高時，呼吸系統(tǒng)疾病門、急診人次減少。圖1北京市2009-2011年呼吸系統(tǒng)門診人數(shù)與氣溫時間序列圖11廣義相加模型氣溫對居民每日呼吸系統(tǒng)疾病門診人數(shù)的累積效應(yīng)氣溫對健康的影響往往存在延遲效應(yīng),即當(dāng)日的健康事件不僅與當(dāng)日的氣溫有關(guān),0-60d(lag0)的總?cè)巳?、男性、女性呼吸系統(tǒng)門診人數(shù)影響最大，氣溫對滯后1d(lag1）654d(lag4)65歲以上人群呼吸系統(tǒng)門診人數(shù)影響最大。（3）表3 平均氣溫滯后6天與呼吸系統(tǒng)疾病門診的相關(guān)性滯后（day）總?cè)藬?shù)男性女性≤65歲＞65歲0-0.185*-0.169*-0.196*-0.230*-0.211*1-0.190*-0.175*-0.201*-0.228*-0.220*2-0.188*-0.175*-0.197*-0.225*-0.220*3-0.181*-0.170*-0.189*-0.223*-0.220*4-0.175*-0.165*-0.181*-0.219*-0.221*5-0.168*-0.158*-0.175*-0.214*-0.219*6-0.160*-0.150*-0.167*-0.204*-0.213*廣義相加模型建模結(jié)果在控制了長期趨勢、短期波動，調(diào)整了“星期幾效應(yīng)”、氣象因素、大氣污染(2）。從圖中可以看出，總?cè)巳阂约案餍?2℃（6513℃左右），β在氣溫高于最適溫度時均比氣溫低于最適溫度時低，提示高溫的效應(yīng)比低溫的小。PAGEPAGE12為了方便描述，后文日均氣溫在最適溫度以下時稱為低溫，在最適溫度以上時稱為高溫。為了方便描述，后文日均氣溫在最適溫度以下時稱為低溫，在最適溫度以上時稱為高溫。PAGEPAGE16圖2 日均氣溫與醫(yī)院呼吸系統(tǒng)疾病日急診人次的暴反應(yīng)關(guān)系根據(jù)最適溫度將數(shù)據(jù)拆分為了低溫和高溫兩段，線性擬合日均氣溫對日門、急β（β，標(biāo)準(zhǔn)誤，95(ER，ER=RR1)及超額危險95%可信區(qū)間。對于總?cè)巳簛碚f，在低溫（氣溫≤12℃）1℃時，就診人數(shù)增1.70%；高溫時（10.14%。對于男性來說，在低溫（時，溫度每降低11.50%（氣溫＞12℃）時，溫度每升高1℃，就診人數(shù)增加0.04%。對于女性來說，在低溫（氣溫≤12℃）11.96%；高溫（氣溫＞12℃）10.17%65歲以下人群來說，在低溫（氣溫≤12℃）11.46%；高溫（氣溫＞13℃）時，10.19%65歲以上人群來說，在低溫（氣溫≤13℃）時，溫度每降低1（時，溫度10.09%。2，總結(jié)得出，對于總?cè)巳杭案鱾€年齡、性別分層，氣溫在低溫時降低會導(dǎo)致危險度增大以及氣溫在高溫時升高會導(dǎo)致危險度增大且前者的效應(yīng)比后者的大。且對性別進(jìn)行分層，氣溫對呼吸系統(tǒng)門診人數(shù)的效應(yīng)從大到小依次為：低溫對女性＞低溫對男性＞高溫對男性＞高溫對女性，表明氣溫對呼吸系統(tǒng)急診的影響存在較大的性別差異。對年齡進(jìn)行分層，氣溫對呼吸系統(tǒng)門診人數(shù)的效應(yīng)從大到小依65656565歲以下人群，表明氣溫對呼吸系統(tǒng)急診的影響存在較大的年齡差異。表4日均氣溫平均值變化的RR值性別、年齡組分層分析指標(biāo)β值標(biāo)準(zhǔn)誤RR95%可信區(qū)間ER%ER95%可信區(qū)間總?cè)巳骸?2℃-0.01720.00060.98300.9818~0.9841-1.70370.0159~0.0182＞12℃0.00140.00031.00141.0009~1.00200.1420-0.0020~-0.0009男性≤12℃-0.01510.00080.98500.9835~0.9865-1.50030.0135~0.0165＞12℃0.00110.00041.00111.0004~1.00180.0409-0.0018~-0.0004女性≤12℃-0.01980.00090.98040.9787~0.9821-1.95650.0179~0.0213＞12℃0.00170.00041.00171.0009~1.00250.1733-0.0025~-0.0009≤65歲≤12℃-0.01470.00060.98540.9843~0.9866-1.45730.0134~0.0157＞12℃0.00190.00031.00191.0014~1.00250.1934-0.0025~-0.0014＞65歲≤13℃-0.01380.00190.98630.9827~0.9910-1.36880.0100~0.0173＞13℃0.00090.00091.00090.9990~1.00270.0863-0.0027~0.0010第四章討論日均氣溫對醫(yī)院呼吸系統(tǒng)疾病急診人次的影響本研究以醫(yī)院呼吸系統(tǒng)疾病日門、急診人次為因變量建立時間序列廣義相加模型，在調(diào)整了大氣污染物及其他氣象因素的影響后，發(fā)現(xiàn)日均氣溫與呼吸系統(tǒng)日門、急診人次的關(guān)系曲線大致呈“V”字型，最適溫度在12℃左右，氣溫在低于最適溫度時降低以及高于最適溫度時升高，均會導(dǎo)致發(fā)生呼吸系統(tǒng)急診的危險度增（1（，溫度每升高1℃，0.14%。不同年齡組