基于分布滯后非線性模型評估氣溫對缺血性腦卒中發病的影響

董意麟,何芬芬,呂 恒,肖莉萍,施恒遠,許 娟,朋文佳,于 影,賈賢杰

(蚌埠醫科大學 1.公共衛生學院流行病學與衛生統計學教研室,2.基礎醫學院生理教研室,安徽 蚌埠 233030;3.山東省平邑縣疾病預防控制中心 慢性病非傳染性疾病控制科,273300;4.復旦大學 公共衛生學院,上海 200000)

異常的環境溫度對健康的影響已成為全球性健康問題。近年流行病學證據[1-2]表明,腦卒中的發病或死亡與異常的環境溫度具有一定相關性。其中,缺血性腦卒中約占所有卒中發病病例的70%,為我國經濟和醫療發展帶來較大壓力[3]。環境溫度與缺血性腦卒中發病之間的研究目前尚為數不多,且結果不一,并未充分未體現環境溫度對缺血性腦卒中發病影響的滯后效應,且研究地區多集中于經濟較為發達的地區[4-5]。因此,有必要探討欠發達地區環境溫度對缺血性腦卒中發病的影響。本研究旨在通過分布滯后非線性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)評估2013-2020年山東生態隊列平邑縣子隊列日均氣溫與居民缺血性腦卒中發病之間的關系,以期為氣溫與腦卒中發病之間的關系提供一定的理論支持。

1 對象與方法

1.1 數據采集

從中國科學院資源環境科學與數據中心收集山東生態隊列平邑縣子隊列2013-2020年氣象資料,包括日均氣溫、日均相對濕度、日均氣壓、降水量、日照時數和風速。缺血性腦卒中(ICD10)發病數據來源于平邑縣疾病預防控制中心數據庫,收集信息包括2013-2020年山東生態隊列平邑縣子隊列缺血性腦卒中病人的發病日期、性別、年齡和家庭住址等信息。共觀察缺血性卒中病人50 427例,納入缺血性腦卒中發病病人42 014例。

1.2 統計分析

由于每天缺血性腦卒中發病人數是服從泊松分布的小概率事件,類似的研究[6]發現環境溫度與中風發病率之間存在非線性關系。DLNM框架以交叉基函數為基礎,同時評估暴露-反應關系的非線性和延遲影響。利用Spearman秩相關分析氣象因子間的相關性控制日均相對濕度、降水量、日照時數和風速等混雜因素,相關系數r>0.8的變量不能同時包含在同一模型中,以避免共線性[5]。本研究采用類泊松(quasi-poisson)與交叉基結合的方法擬合氣溫與缺血性腦卒中發病人數的模型?；灸Ｐ腿缦?

Log[E(Yt)]=α+βTempt.l+ns(time,df)+ns(RHU,df)+ns(WIN,df)+ns(SSD,df)+ns(PRE,df)+DOW+holiday

模型的擬合度和自由度根據赤池信息準則(AIC)的評價進行選擇。模型中Yt為缺血性腦卒中日發病人數;α為截距;β為Tempt.l系數;Tempt.l為日均氣溫與滯后時間的交叉基?；谇捌谘芯?使用具有3個df的自然三次樣條來表示相對濕度(RHT)、日照時數(SSD)、風速(WIN)以及降雨量(PRE),模型中的DOW與holiday分別為星期幾效應和節假日效應。其中時間趨勢變量每年的自由度為7[5,7-8]。

研究中暴露-反應維度擬合采用自然三次樣條函數,其中3個內部節點放置在氣溫分布的第10、75和90個百分位數;暴露-滯后維度進行擬合同樣采用自然三次樣條函數,滯后期選擇10 d,其中3個內部節點在對數比例中以等間距的值放置[8-9],滯后效果的最大滯后時間為10 d[5,10]。以中位數氣溫作為參比氣溫[6,9],計算研究期間的RR和95%可信區間(CI);繪制表達氣溫處于不同滯后時間下對缺血性腦卒中發病影響的3D效果圖。根據氣溫與缺血性腦卒中發病的劑量反應曲線,選取不同的滯后天數,以日均氣溫的P0.1、P25、P75、P99.9作為低溫、較低溫、較高溫、高溫估計其對缺血性腦卒中發病的效應。計算相應的氣溫對缺血性腦卒中發病影響的滯后效應值,并按照性別、年齡進行分層,分析氣溫對缺血性腦卒中發病的影響。

2 結果

2.1 缺血性腦卒中病人概況

2013-2020年共納入平邑子隊列缺血性腦卒中發病42 014例,其中男22 023例(52.42%),女19 991例(47.58%),男/女比例約為1.1,平均每天有缺血性腦卒中發病病人14.4例(見表1)。

表1 平邑子隊列2013-2020年缺血性腦卒中每天發病數基本信息

2.2 氣溫和發病人數時間序列分布

2013-2019年平邑子隊列腦卒中發病人數持續上升,2019年達到近年高峰,2020年發病人數有所下降。日平均氣溫的波動有明顯的年周期,但未見明顯的變化趨勢(見圖1)。

2.3 各氣象因素間的Spearman相關分析

日均氣溫與相對濕度、降水量、日照時數、風速均呈正相關關系(P<0.05～P<0.01),日均氣溫與日均氣壓呈負相關關系(r>0.8,P<0.01),因此日均氣壓未納入最終模型(見表2)。

表2 氣象因素間的Spearman相關分析(r)

2.4 氣溫對總人群缺血性腦卒中發病的影響

氣溫和缺血性腦卒中發病之間呈非線性關系。與中位數氣溫(16 ℃)相比,低溫對缺血性腦卒中發病具有一定保護效應,且保護作用隨滯后時間的延長而減弱;相反,高溫增加缺血性腦卒中發病風險,且高溫對缺血性腦卒中發病的影響具有即時效應和滯后效應(見圖2)。

2.5 不同累積滯后時間下氣溫對缺血性腦卒中發病的累積效應

與中位數氣溫相比,低溫(-9 ℃)和較低溫(6 ℃)在累積滯后10 d時,對于全人群的缺血性腦卒中發病都顯示出保護作用。較高氣溫(24 ℃)與中位數氣溫(16 ℃)相比,滯后10 d內缺血性腦卒中的發病風險隨滯后時間先增加、后降低,但其結果只有滯后時間為1 d和2 d時有統計學意義,結果分別為RR1.107(95%CI:1.030～1.191)和1.102(95%CI:1.021～1.191)。高溫明顯增加缺血性腦卒中的發病風險,且有滯后效應和即刻效應,累積相對危險度(RR)在滯后0 d時達到最大,隨滯后時間的增加,累積相對危險度先降低后增加(見表3)。

表3 不同滯后時間下氣溫對缺血性腦卒中發病人數的累積效應

2.6 氣溫對不同性別、年齡人群缺血性腦卒中發病的影響

性別分層分析結果表明,較低溫對于女性在累積滯后0～10 d時均為保護作用。高溫與較高溫對女性缺血性腦卒中發病人數有影響,滯后效應較短。與中位數氣溫相比,高溫(32 ℃)對于女性人群的影響時間較短,只出現在高溫當天,RR為1.489(95%CI:1.144～1.939)。在男性組人群中,累積滯后10 d內,隨滯后時間增加,高溫對缺血性腦卒中發病的累積風險先降低后逐漸增大,在0～10 d時RR為1.678(95%CI:1.193～2.361 )。因此,男性人群的缺血腦卒中發病較女性更易受到高溫影響。年齡分層分析結果表明,低溫與較低溫對于<65歲人群累積滯后4～10 d時均為保護作用;較低溫對于≥65歲人群累積滯后0～10 d時均表現為保護效應。高溫對≥65歲人群的缺血性腦卒中發病的影響發生急促,在高溫當天累積風險值就達到最大,RR值為1.523(95%CI:1.203～1.928);在<65歲組人群中,隨著累積滯后時間增加,人群發病風險先降低后逐漸增高,但其結果除滯后0 d時RR值外均無統計學意義。因此,相對于<65歲人群,≥65歲的人群在高溫影響下缺血性腦卒中的發病風險更高(見表4)。

表4 各滯后時間下氣溫對不同性別人群缺血性腦卒中發病人數的累積效應

3 討論

本研究基于DLNM模型與2013-2020年山東生態隊列平邑子隊列42 014例腦卒中發病病人的數據,按總人群、性別和年齡組對腦卒中發病風險進行了最新評估。結果表明,高溫暴露與缺血性腦卒中發病風險的增加顯著相關,二者存在非線性關系,并且高溫對缺血性腦卒中發病的影響存在著顯著的即刻效應和滯后效應。以往研究[10-11]表明高溫對缺血性腦卒中發病影響迅速,但并未充分體現其滯后效應,與本研究結果有所不同。

目前國內外大多數研究都集中于日均氣溫與腦卒中死亡率的關系。張云權等[12]研究表明,高溫對腦卒中死亡效應則發生急促,持續時間較短,高溫累積滯后0～2 d合并風險RR為1.114(95%CI:1.012～1.227)。PHUNG等[13]使用Meta分析合并以往研究,結果表明,寒冷和炎熱的氣溫都與中風死亡風險的增加有關。李永紅等[14]研究發現,極端高溫和極端低溫對腦血管病死亡的累積風險分別為2.08(95%CI:1.49～2.90)和4.61(95%CI:1.85～11.5)。此外,很少有研究探討氣溫對腦卒中發病的影響。其中,洪斌等[15]研究表明,安徽巢湖地區缺血性腦卒中在夏季及秋季發病較多,夏季天氣炎熱,居民缺血性腦卒中發病率較高。LI等[5]研究發現,深圳地區高溫對于缺血性腦卒中發病的即刻熱效應顯著,低溫對于男性組人群有微弱的保護效應。然而德國一項研究[4]卻表明,環境溫度的迅速下降會使中風發病的風險逐漸升高。本研究發現,高溫對缺血性腦卒中發病的影響存在即刻效應和明顯的滯后效應,低溫對全人群缺血性腦卒中發病的影響在特定累積時段呈現出一定的保護作用。在目前的研究中,我們觀察到不同城市的分析之間存在一些差異,這些差異可能部分歸因于研究地點的特點,如氣候條件、地理特性、人口脆弱性和住房類型等。

本研究進一步按性別、年齡進行分層分析。研究發現,在高溫環境下,滯后2～10 d內,滯后時間越長,缺血性腦卒中的發病率越高,特別是在老年組(≥65歲)和男性組中。這一發現與VODONOS等[16]研究結果相近,但其研究并未展示出高溫對缺血性腦卒中影響的滯后效應。有研究[17]表明,較長的滯后期可能反映了當地人口對炎熱條件的適應,這可能導致需要更長時間的熱應激來觸發生理反應。雖然高溫與缺血性腦卒中風險之間的聯系機制尚不完全清楚,但據推測,一方面當暴露在高溫環境下時,身體需要通過提高心率、血管擴張和出汗等體溫調節手段增加熱量擴散,因此,對大腦的血液供應可能會減少,現有的缺血可能會加重;另一方面,高溫可能使人體失水和脫水使血液濃縮和黏稠度增高,從而導致血栓栓塞,增加缺血性腦卒中發作的風險[5,17-18]。關于各年齡段的爭議結果,大多數現有研究[8,19]顯示,老年人似乎比年輕人更容易受到影響。有研究[18]顯示,就缺血性腦卒中而言,老年人在高溫下比年輕人更容易發病,這可能是因為老年人經?；加新院屯嘶约膊?他們的生理功能隨著年齡的增長而下降。在性別差異方面的解釋為男女對熱應激的生理反應不同,如性激素、體溫調節能力、免疫力等[5]。此外,男性體力勞動相對較多、勞動強度和精神壓力相對較大,以及吸煙、飲酒和高脂飲食等一些不受控制的生活和社會條件,都可能導致男性發病風險高于女性[6,18]。

本研究存在一定局限性,首先,山東生態隊列平邑縣子隊列所屬地區地質構造復雜有明顯的山區特征,山區面積占85%,其氣候條件、地理特性獨特,因此研究結果無法代表大部分地區。其次,有研究[20]稱空氣污染屬于中介變量而非混雜因素,因此未將空氣污染資料納入混雜。氣象數據是從固定的監測點提取的,而不是從單個的暴露中獲取的,暴露量測量誤差難以避免。第三,缺血性腦卒中分類按照ICD10進行,可能不完全準確,可能出現編碼錯誤,導致錯誤分類和信息偏差,特別是病人有多個亞型的腦卒中。因此,未來的研究還需要進一步研究環境溫度對不同經濟和氣候地區缺血性腦卒中發病的影響,同時納入更多的協變量,更加全面地分析不同因素對缺血性腦卒中發病的影響。