Page 49 - 中国全科医学2022-15

·1838· http://www.chinagp.net E-mail:zgqkyx@chinagp.net.cn

·论著·

日均气温对社区居民脑卒中死亡影响的时间序列研究

3
2
2
2
1*
2
2
陈亦晨 1，2 ，陈华 ，曲晓滨 ，孙良红 ，陈涵一 ，李小攀 ，彭丽 ，徐望红 ，周弋 2* 扫描二维码
查看原文
【摘要】 背景 全球气候变化导致极端天气事件频发，气温对居民脑卒中死亡的影响正愈发受到关注。目的
分析日均气温对浦东新区居民脑卒中死亡的影响。方法 收集 2005—2019 年浦东新区居民脑卒中死亡资料（包括出
血性脑卒中和缺血性脑卒中死亡资料）、气象资料（包括气温、相对湿度、大气压）及大气污染物资料〔包括大气颗
粒物（PM 10 ）、二氧化硫（SO 2 ）与二氧化氮（NO 2 ）〕。利用分布滞后非线性模型分析日均气温对浦东新区居民脑卒
中的影响以及效应的累积性与滞后性。根据年龄及受教育水平开展分层分析，探究敏感人群。结果 2005—2019 年，
浦东新区累计报告居民脑卒中死亡 30 337 人，其中出血性脑卒中与缺血性脑卒中死亡分别为 11 221、15 308 人，分
别占脑卒中死亡总数的 36.99%、50.46%。研究期间浦东新区居民每日脑卒中死亡 5.54 人，出血性脑卒中与缺血性脑
卒中死亡分别为 2.05、2.79 人；气温、相对湿度、大气压的日均值分别为 17.25 ℃、73.75%、1 015.83 hPa，PM 10 、
3
SO 2 、NO 2 浓度日均值分别为 68.87、28.82、44.68 μg/m 。浦东新区以日均温度的中位数（P 50 =18.2 ℃）为参照，低
温（P 5 =3.0 ℃）对脑卒中与出血性脑卒中的效应在滞后 0~14 d（Lag 0~14 d）达到最大〔脑卒中：相对危险度（RR）
=1.34，95%CI（1.15，1.56）；出血性脑卒中：RR=1.61，95%CI（1.25，2.08）〕，低温的影响表现出明显的累积性
与滞后性，缺血性脑卒中对低温的影响不敏感；高温（P 95 =30.1 ℃）对脑卒中与缺血性脑卒中的效应在 Lag 0~1 d 达到
最大〔脑卒中：RR=1.26，95%CI（1.12，1.41）；缺血性脑卒中：RR=1.64，95%CI（1.39，1.93）〕，高温作用较为
短促，出血性脑卒中对高温的影响不敏感。分层分析结果显示，低温对 <75 岁人群脑卒中死亡效应不具有统计学意义，
对≥ 75 岁人群脑卒中死亡效应在 Lag 0~14 d 达到最大；低温对小学及以下、中学及以上文化水平人群脑卒中死亡效
应分别在 Lag 0~21 d、Lag 0~14 d 达到最大。高温对 <75 岁、中学及以上人群脑卒中死亡效应不具有统计学意义，对
≥ 75 岁、小学及以下人群脑卒中死亡效应均在 Lag 0~1 d 达到最大。在 Lag 0~3 d，高温对小学及以下文化水平人群脑
卒中死亡效应高于中学及以上文化水平人群（P<0.05）。结论 低温与高温均导致浦东新区居民脑卒中死亡风险上升，
低温与高温分别增加居民出血性脑卒中与缺血性脑卒中死亡风险，而小学及以下文化水平人群在高温环境下更易发生
脑卒中死亡。
【关键词】 卒中；出血性卒中；缺血性卒中；日均气温；死亡；分布滞后非线性模型；年龄因素；教育程度
【中图分类号】 R 741 【文献标识码】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.02.017
陈亦晨，陈华，曲晓滨，等 . 日均气温对社区居民脑卒中死亡影响的时间序列研究［J］. 中国全科医学，2022，25
（15）：1838-1844. ［www.chinagp.net］
CHEN Y C，CHEN H，QU X B，et al. Impact of average daily temperature on stroke mortality in community：a time-
series analysis［J］. Chinese General Practice，2022，25（15）：1838-1844.

Impact of Average Daily Temperature on Stroke Mortality in Community：a Time-series Analysis CHEN Yichen 1，2 ，
1*
2
2
2
3
2
2
CHEN Hua ，QU Xiaobin ，SUN Lianghong ，CHEN Hanyi ，LI Xiaopan ，PENG Li ，XU Wanghong ，ZHOU Yi 2*
1.Fudan University School of Public Health，Shanghai 200093，China
2.Shanghai Pudong New Area Center for Disease Control and Prevention，Fudan University Pudong Institute of Preventive
Medicine，Pudong New Area，Shanghai 200136，China
3.Department of Health and Meteorology，Yangtze River Delta Center for Environmental Meteorology Prediction and Warning
/Shanghai Key Laboratory of Meteorology and Health，Shanghai 200030，China
*
Corresponding authors：XU Wanghong，Professor；E-mail：wanghong.xu@fudan.edu.cn
基金项目：上海市公共卫生体系建设三年行动计划（2020—2022 年）优秀青年人才培养计划（GWV-10.2-YQ43）；上海市公
共卫生体系建设三年行动计划（2020—2022 年）优秀学科带头人项目（GWV-10.2-XD24）；浦东新区科技发展基金事业单位民生
科研专项（PKJ2021-Y73）；浦东新区疾病预防控制中心卫生科技项目（PDCDC-2021-06）
1.200093 上海市，复旦大学公共卫生学院 2.200136 上海市浦东新区疾病预防控制中心 复旦大学浦东预防医学研究院
3.200030 上海市长三角环境气象预报预警中心健康气象科 上海市气象与健康重点实验室
*
通信作者：徐望红，教授；E-mail：wanghong.xu@fudan.edu.cn 周弋，副主任医师；E-mail：yizhou517@163.com
本文数字出版日期：2022-01-27