兰州市气温和相对湿度对慢性阻塞性肺疾病患者门诊就诊人次的影响及其交互效应

Abstract

Objective

To understand the relationships of daily average temperature and relative humi-dity with outpatient visit frequency of patients with chronic obstructive pulmonary disease, and whether temperature and relative humidity have a lag effect.

Methods

The effects of daily average temperature, relative humidity, and their interaction in Lanzhou between January 2013 and December 2017 on the outpatient visit frequency of chronic obstructive pulmonary disease patients were analyzed using Poisson generalized linear regression model combined with distributed lag non-linear model.

Results

There was a non-linear relationship between the daily average temperature and the outpatient visit frequency of chronic obstructive pulmonary disease patients. Between -12 ℃ and -8 ℃, the outpatient visit frequency increased gradually with the decrease of the daily average temperature, and the outpatient visit frequency of chronic obstructive pulmonary disease patients increased by 11.60% per 1 ℃ of temperature drop. The daily average relative humidity also presented a non-linear effect on the outpatient visit frequency chronic obstructive pulmonary disease patients. When the daily average relative humidity was in the range of 15%-28%, the outpatient visit frequency increased gradually with the decrease of relative humidity, and the outpatient visit frequency of COPD patients increased by 37.05% for every 1% decrease of relative humidity. A synergistic effect was found between air temperature and relative humidity on chronic obstructive pulmonary disease, that is, under different relative humidity, the effect of air temperature was different. When the daily average relative humidity ≤ 50% and the daily average temperature≤11 ℃, the effect of air temperature was the most obvious. For every 1 ℃ drop in temperature, the daily out-patient visit frequency of the whole population increased by 12.68% (5.62% in males and 7.56% in females; 5.24% in population < 65 years and 14.74% in population ≥ 65 years). When the daily average relative humidity > 50% and the daily average temperature ≤ 11 ℃, the daily outpatient visit frequency of the whole population increased by 9.00% for every 1 ℃ drop in temperature (< 65 years, 7.11%; ≥65 years, 10.93%). When the daily average temperature > 11 ℃, the temperature had no effect on the daily outpatient visit frequency of chronic obstructive pulmonary disease patients under different relative humidity.

Conclusion

The presence of a certain extent of interaction is observed between daily average temperature and relative humidity. Low-temperature and dry environment (relative humidity ≤50%, temperature ≤11 ℃) as well as low-temperature and high-humidity environment (relative humidity > 50%, temperature ≤11 ℃) can both increase the risk of outpatient visit in chro-nic obstructive pulmonary disease patients.

慢性阻塞性肺疾病是一种呼吸系统疾病中的常见病,多发病,以持续性气流受限为特征,且呈进行性发展,严重影响患者的劳动能力和生活质量,为患者,家庭及社会带来巨大的负担,是当今备受关注的公共卫生问题.国内外许多研究表明:慢性阻塞性肺疾病的发生与天气变化关系非常密切^{[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]},国内的研究主要集中在医疗气象学方面,研究成果主要集中在慢性阻塞性肺疾病与单项气象因素的相关分析,仅针对疾病发病率(人次)的时间分布或与气象因素的相关性这一现象进行描述,多为一些定性结论^[1,2,3,4],国外的研究主要来自一些小规模研究,仅证明季节气温变化是慢性阻塞性肺疾病发生的危险因素之一^{[5-6,8-10,12]},并没有考虑到气象因素间的相关性以及多种气象因素对慢性阻塞性肺疾病发病的影响^[9-10,12],慢性阻塞性肺疾病的发病与多种气象因素变化密切相关,其中气温和相对湿度被认为是影响该疾病的关键气象因素^[13,14],目前关于气温和相对湿度联合效应的研究主要集中在职业卫生领域,比如高温高湿作业环境对职工健康的影响,不同气温和相对湿度环境对运动员的影响等.针对气温,相对湿度对呼吸系统疾病影响的研究在我国尚处于起步阶段,且前期的研究以定性研究居多,而基于医院门诊的定量研究相对较少^[15,16].兰州地处我国西北内陆半干旱区,气候干燥,温差较大,降水少,冬春季节受冷高压控制,冷空气活动频繁,冬季暖气供应使户内外温差变大,更易引发呼吸道疾病,慢性阻塞性肺疾病患病率远大于我国其他地区^[13],有关兰州气温和相对湿度交互作用对不同人群慢性阻塞性肺疾病影响差异的研究未见报道.为此,本研究采用时间序列研究方法,结合泊松广义线性回归模型和分布滞后非线性模型,探讨气温,相对湿度,以及相对湿度和气温的交互作用对慢性阻塞性肺疾病患者门诊就诊的影响^{[16,17,18,19,20,21,22,23]},同时针对不同的人群属性给予分层分析,为今后开展医疗气象预报及呼吸系统疾病的防治提供科学依据.

1. 资料与方法

1.1. 资料来源

根据兰州市综合医院门诊量及地理位置,选择电子病历系统完善的3所三级甲等综合医院作为数据来源,我们研究选择的3所医院位于兰州市区东部和西部,交通便利,附近均为兰州市人口密集居住区,三所医院设备先进,医疗科室齐全,业务技术力量雄厚,是兰州市规模最大的综合医院,在治疗呼吸道疾病方面享有良好的声誉,超过80%的当地居民选择这些医院进行治疗,我们选取3所综合医院2013 年 1 月至2017 年 12月每日慢性阻塞性肺疾病患者门诊就诊数据,慢性阻塞性肺疾病患者是诊断编码为《疾病和有关健康问题的国际统计分类(ICD-10)》中J40-J44的病例.同时根据电子病历记录的患者身份证号前四位号地区编码结合就诊患者登记的家庭住址信息,筛选出户籍地或家庭常住地为兰州的慢性阻塞性肺疾病患者,纳入本研究模型计算中.2013年1月至2017年12月每日气象数据由中国气象局提供,包括气压,气温,相对湿度,风速的日均值.2013年 1 月至2017年12月兰州市大气环境监测资料来源于兰州市环境保护局,包括城区各监测站点逐日细颗粒物(particulate matter with aerodynamic diameter<2.5 μm,PM_2.5),可吸入颗粒物(particulate matter with aerodynamic diameter<10 μm,PM₁₀),二氧化硫(SO₂),二氧化氮(NO₂),每日最大连续 8 h臭氧浓度(O₃maximum 8 h average,O₃8h)以及一氧化碳(CO)的平均浓度.采用线性内插法对缺失数据进行填补从而得到完整的日污染物浓度.

1.2. 统计学分析

本研究使用均数±标准差对描述慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次,气象因素和空气污染物浓度变化趋势.

慢性阻塞性肺疾病每天的门诊就诊人次呈现出泊松分布,故本研究采用泊松广义线性回归模型结合分布滞后非线性模型定量评估日均气温对慢性阻塞性肺疾病的影响.首先使用Spearman等级相关分析兰州市各气象因素与慢性阻塞性肺疾病每天门诊就诊人次的相关性及各气象因素之间的相关程度,与慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次相关的气象因素共同纳入分布滞后非线性模型,检验水准为0.05,经过相关性分析,慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次与气温,相对湿度呈显著负相关,其中气温对慢性阻塞性肺疾病就诊人次影响最显著 (r=-0.282,P<0.01),而与气压,风速相关性均呈正相关,但差异无统计学意义,故我们没有将气压,风速作为混杂因素纳入分布滞后非线性模型.由于空气污染物间可能存在共线性,为降低多重共线性对研究结果的影响,对6种空气污染物PM_2.5,PM₁₀,SO₂,NO₂,O₃8h以及CO进行Spearman相关性检验,根据Mukaka^[24]的建议,相关系数小于0.5时两变量为低相关,相关系数大于0.5时为中或高相关,因此本研究仅将与气温和相对湿度的相关系数均小于0.5的空气污染物,同时污染物之间相关系数也小于0.5的PM₁₀,SO₂,NO₂纳入分布滞后非线性模型分析中.此外在分析气温与人群发病的关系时,长期趋势,季节性和星期几效应可能起到混杂作用,故在本次研究中这些混杂因素全部纳入到分布滞后非线性模型中进行控制^[25,26,27].基本模型如下^{[16,17,18,19,20,21,22,23]}:

$\mathrm{Log}\left(Y_t\right)=\alpha +\mathrm{\beta MeanTe}{m}_{t,l}+\mathrm{ns}(\mathrm{P}{\mathrm{M}}_{10t},4)+\mathrm{ns}(\mathrm{S}{\mathrm{O}}_{2t},4)+\mathrm{ns}(\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{2t},4)+\mathrm{ns}(R{H}_t,4)+\mathrm{ns}(\mathrm{Tim}{e}_t,7)+\mathrm{\gamma Do}{w}_t$式1

其中,t 为本研究观察的时间,Y_t 为在 t 时间内发生的慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次,α为该模型的截距;MeanTe ${{m_t}_{,}}_l$是利用分布滞后非线性模型中的"cross-basis"函数获得的关于每日日均气温的二维矩阵,β为该矩阵的系数,l 是滞后天数;PM_10t,SO_2t,NO_2t为第t天大气污染物浓度,RH_t为第t天相对湿度, Time_t为时间变量,DOW_t为星期几效应变量.ns为自然立方样条函数,用来控制时间的长期趋势,季节性,星期几效应,PM₁₀,SO₂,NO₂的影响.据相关文献^{[16,17,18,19,20,21,22,23]}和赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)值确定参数自由度,根据已有研究^[28],选择自然立方样条函数作为气温和滞后的基函数,在交叉基矩阵中,气温及其滞后天数的自由度为4,PM₁₀,SO₂,NO₂,湿度自由度为 4,时间变量Time_t的自由度为 7/年.由于慢性阻塞性肺疾病发病存在 3~7 d滞后期,在"cross-basis"函数中以 7 d作为最大滞后天数^[15,19].

日均相对湿度模型的建立方法与日均气温类似,基本模型如下^{[16,17,18,19,20,21,22,23]}:

$\mathrm{Log}\left(Y_t\right)=\alpha +\mathrm{\beta R}{H}_{t,l}+\mathrm{ns}(\mathrm{P}{\mathrm{M}}_{10t},4)+\mathrm{ns}(\mathrm{S}{\mathrm{O}}_{2t},4)+\mathrm{ns}(\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{2t},4)+\mathrm{ns}(\mathrm{Meante}{m}_t,4)+\mathrm{ns}(\mathrm{Tim}{e}_t,7)+\mathrm{\gamma Do}{w}_t$式2

其中,R ${{H_t}_{,}}_l$是利用分布滞后非线性模型中的"cross-basis"函数获得的关于每日日均相对湿度的二维矩阵,β为该矩阵的系数,l 是滞后天数.Meantem_t为第t天气温,其余变量含义与式1的相同.根据已有研究^[28],选择自然立方样条函数作为相对湿度和滞后的基函数,在交叉基矩阵中,日均相对湿度及其滞后天数的自由度为4,PM₁₀,SO₂,NO₂,日均气温自由度为 4,时间变量Time_t的自由度为 7/年.由于慢性阻塞性肺疾病发病存在3~7 d滞后期,在"cross-basis"函数中以 7 d作为最大滞后天数^[15,19].

为确定大气污染物与日均气温,日均相对湿度间是否存在交互作用,本研究在泊松广义线性回归模型中加入二者的交互作用项,用df=4的自然三次样条函数表达气温,湿度的效应,由于O₃8h的浓度峰值与慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次成反向变化,故本研究只选择PM_2.5,PM₁₀,SO₂,NO₂,CO,用线性函数表达上述污染物的效应,采用F检验判断交互作用的有效性,检验水平为P<0.05^[29].

相对湿度与气温的交互作用分析包括3 部分,首先,建立不分层模型,探讨相对湿度和气温的交互作用对慢性阻塞性肺疾病的影响,根据模型计算的 Z 值和 P 值检验交互作用的有效性,检验标准为P<0.05;其次,当交互作用存在时,建立非参数二元响应模型,拟合相对湿度与气温交互作用对慢性阻塞性肺疾病影响的三维立体图,描述相对湿度和气温对慢性阻塞性肺疾病交互作用的分布特征;最后,建立相对湿度分层模型,从而探讨在不同相对湿度分层条件下,气温对慢性阻塞性肺疾病的影响是否有所不同.将MeanTe ${{m_t}_{,}}_l$和R ${{H_t}_{,}}_l$放入基本模型,基于分布滞后非线性模型可获得慢性阻塞性肺疾病每日门诊就诊人次的暴露-反应关系曲线,观察曲线特点,找到临界值,临界值即为相对湿度或气温对门诊就诊人次影响风险最小时所对应的值,对应的湿度和气温数值为50%和11 ℃,故选择上述数值作为相对湿度和气温的阈值,构建相应的二分类变量Humidity_K和Temperature_K,即小于等于阈值为0,当大于阈值为1.最后,将相对湿度和气温的乘积项引入泊松广义线性回归模型,从而评价相对湿度与气温的交互作用^{[16,17,18,19,20,21,22,23]}.

本研究使用多种敏感性分析方法探讨分布滞后非线性模型的稳定性:(1) 在分析气温对慢性阻塞性肺疾病的影响时,改变相对湿度的自由度(df=4~6)来比较气温对慢性阻塞性肺疾病的影响是否有变化,在分析相对湿度对慢性阻塞性肺疾病的影响时,改变气温的自由度(df=4~6)来比较相对湿度对慢性阻塞性肺疾病的影响是否有变化;(2)分析气温或湿度对慢性阻塞性肺疾病的影响时,添加交互作用项来比较气温或相对湿度对慢性阻塞性肺疾病的影响是否发生变化.

采用R 3.4.4软件中的"splines","mgcv","dlnm"软件包进行数据的统计分析.

2. 结果

2.1. 一般情况

兰州市3 所医院慢性阻塞性肺疾病患者平均日门诊就诊量为(37.42±18.59)人次,其中男性(21.46±10.90)人次, 女性(15.96±8.72)人次,<65 岁为(27.97±14.53)人次,≥65 岁 (9.45±7.17)人次.同期日均气压为(84.87±0.57) kPa,日均气温为(11.41±9.83) ℃,日均风速为 (1.54±0.78) m/s,日均相对湿度为50.16%±15.42%.PM_2.5,PM₁₀,SO₂,NO₂,O₃8h,CO日均值分别为(56.49±30.94) μg/m³,(127.69±84.17) μg/m³,(24.14±15.72) μg/m³,(43.69±16.78) μg/m³,(82.96±45.37) μg/m³和(1.25±0.73) mg/m³.参考国家《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级浓度限值(PM_2.5=75 μg/m³,PM₁₀=150 μg/m³,SO₂=150 μg/m³,NO₂=80 μg/m³,O₃8h=160 μg/m³, CO=4 mg/m³), 6种污染物日均浓度均未超标.

对兰州市慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次和日均气温,日均相对湿度做时间序列图(图1)发现,在研究期间内的慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次呈现出明显的季节性,当日均气温和日均相对湿度在较低水平时,慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次呈现出一个较高水平.

1.

日均气温(A),日均相对湿度(B)与每日慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次的时间序列图

Time series plot of daily average temperature(A), relative humidity(B) and outpatient visits with chronic obstructive pulmonary disease

2.2. 日均气温,日均相对湿度与慢性阻塞性肺疾病的暴露反应关系

通过分布滞后非线性模型拟合得到的日均气温,相对湿度经过滞后7 d对慢性阻塞性肺疾病发病的总体效应见图2,可见日均气温与慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次呈非线性关系,-12 ℃~-8 ℃时,慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次随着气温的下降而逐渐升高, 日均气温每下降1 ℃,慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次增加11.60%;当日均气温为-12 ℃时,慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次最多,RR 值为 1.17(95%CI:1.07~1.28, P<0.05), 差异有统计学意义.

2.

日均气温(A),日均相对湿度(B)与慢性阻塞性肺疾病每日日门诊就诊人次的暴露反应关系(滞后 7 d)

The associations between daily average temperature(A), relative humidity(B) and outpatient visits with chronic obstructive pulmonary disease for Lag 7 d

由图2 可见日均相对湿度与慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次也呈非线性影响,日均相对湿度在15%~28%范围时,慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次随着相对湿度的降低而逐渐增加,日均相对湿度每下降1%慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次增加 37.05%.日均相对湿度为16%时,慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次最多,RR 值为 1.730(95%CI:1.450~2.050, P<0.05), 差异有统计学意义.日均相对湿度>28%时,慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次随着日均相对湿度增加表现出先上升后下降再上升再下降趋势.

2.3. 日均气温,日均相对湿度与慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次的定量关系

兰州市日均气温每下降1 ℃对慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次的相对危险度见表1.从全人群来看,日均气温每下降1 ℃在当天产生的相对危险度RR为1.003(95%CI: 0.999~1.007).随着滞后时间的延长,其效应逐渐累积,在滞后0~7 d的相对危险度达到最大值1.033(95%CI:1.023~1.044).当把研究人群按照性别进行分组时,发现日均气温对男性和女性的影响不同,日均气温每下降1 ℃,能够使男性在当天的门诊就诊人次增加 0.50%,而女性在当天并没有受到日均气温变化的影响,从滞后0~6 d开始,日均气温对男性和女性的影响模式类似,均在滞后0~7 d达到最大.日均气温对不同年龄组的影响存在差异,日均气温每下降1 ℃, 能够使<65岁人群在滞后0~2 d的门诊就诊人次增加1.10%,而≥65岁人群在滞后0~2 d并没有受到日均气温变化的影响,从滞后0~4 d开始,日均气温对<65岁人群和≥65岁人群的影响的模式类似,就诊风险均在滞后0~7 d达到最大.

1.

日均气温每降低1 ℃对不同人群不同滞后天数慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次相对危险度(95%CI)

Relative risk (95% CI) of hospital outpatient visits with chronic obstructive pulmonary disease by gender and age groups with per 1 ℃ in decrease in daily average temperature

Items	Total	Male	Female	<65 years	≥65 years
Lag 0 d	1.003(0.999,1.007)	1.005(1.001,1.010)	1.002(0.996,1.008)	1.004(0.999,1.008)	1.003(0.995,1.010)
Lag 0-1 d	1.007(1.001,1.014)	1.011(1.001,1.020)	1.004(0.994,1.014)	1.007(0.999,1.015)	1.006(0.993,1.020)
Lag 0-2 d	1.010(1.002,1.019)	1.016(1.004,1.028)	1.006(0.993,1.02)	1.011(1.001,1.021)	1.012(0.994,1.030)
Lag 0-3 d	1.015(1.004,1.025)	1.021(1.008,1.035)	1.009(0.994,1.024)	1.014(1.002,1.025)	1.018(0.998,1.039)
Lag 0-4 d	1.019(1.008,1.029)	1.026(1.012,1.041)	1.011(0.996,1.041)	1.017(1.005,1.029)	1.026(1.006,1.048)
Lag 0-5 d	1.023(1.013,1.034)	1.032(1.018,1.046)	1.014(0.999,1.030)	1.019(1.007,1.031)	1.036(1.015,1.057)
Lag 0-6 d	1.028(1.018,1.038)	1.037(1.024,1.051)	1.017(1.002,1.033)	1.021(1.010,1.033)	1.047(1.027,1.068)
Lag 0-7 d	1.033(1.023,1.044)	1.043(1.028,1.057)	1.021(1.005,1.037)	1.023(1.011,1.036)	1.060(1.038,1.081)

表2显示了日均相对湿度每降低1%不同滞后天数下慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次相对危险度及(95%CI).从全人群来看,其滞后效应在0~7 d时达到最大,日均相对湿度每降低1%,能够使门诊就诊人次增加 2.30% (95%CI: 0.60%~4.00%).男性和女性,<65岁人群和≥65岁人群则呈现出不同模式.男性在整个滞后期内门诊就诊风险差异无统计学意义,女性随着滞后时间的延长,其效应逐渐累积,到滞后0~7 d时相对危险度达到最大值1.031(95%CI:1.005~1.057).相对湿度对不同年龄组的影响存在差异,相对湿度可以增加<65岁人群门诊就诊风险,其滞后效应在滞后0~7 d时达到最大,此时日均相对湿度每降低1%,使<65岁人群的门诊就诊风险增加 3.60%(95%CI: 1.50%~5.70%),但对≥65岁人群门诊就诊人次没有影响.

2.

日均相对湿度每下降 1%对不同人群不同滞后天数慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次相对危险度 (95%CI)

Relative risk (95%CI) of hospital outpatient visits with chronic obstructive pulmonary disease by gender and age groups with per 1% in decrease in daily average relative humidity

Items	Total	Male	Female	<65 years	≥65 years
Lag 0 d	0.999(0.990,1.002)	0.999(0.996,1.002)	1.001(0.997,1.004)	1.001(0.998,1.003)	0.999(0.995,1.003)
Lag 0-1 d	0.999(0.995,1.003)	0.997(0.992,1.003)	1.002(0.995,1.008)	1.001(0.996, 1.006)	0.998(0.991,1.006)
Lag 0-2 d	0.999(0.992,1.007)	0.996(0.987,1.007)	1.004(0.992,1.016)	1.003(0.994, 1.013)	0.997(0.983,1.010)
Lag 0-3 d	1.001(0.991,1.011)	0.997(0.984,1.010)	1.007(0.991,1.023)	1.007(0.994,1.019)	0.996(0.978,1.013)
Lag 0-4 d	1.004(0.992,1.016)	0.999(0.983,1.015)	1.011(0.993,1.015)	1.011(0.996,1.026)	0.995(0.974,1.016)
Lag 0-5 d	1.010(0.996,1.024)	1.005(0.987,1.023)	1.018(0.997,1.040)	1.020(1.003,1.037)	0.994(0.971,1.018)
Lag 0-6 d	1.019(1.003,1.035)	1.014(0.993,1.035)	1.027(1.003,1.052)	1.031(1.012,1.051)	0.994(0.967,1.021)
Lag 0-7 d	1.023(1.006,1.040)	1.018(0.996,1.040)	1.031(1.005,1.057)	1.036(1.015,1.057)	0.994(0.966,1.023)

2.4. 空气污染物与日均气温,相对湿度对慢性阻塞性肺疾病就诊风险的交互作用

PM_2.5和气温对全人群(F=0.918,P=0.346), PM₁₀和气温对全人群(F=0.785,P=0.554),SO₂和气温对全人群(F=1.413,P =0.174),NO₂和气温对全人群(F=1.621,P=0.154), CO和气温对全人群(F=0.679,P=0.263)的交互作用差异无统计学意义.PM_2.5和湿度对全人群(F=1.154,P=0.347),PM₁₀和湿度对全人群(F=1.642,P=0.354), SO₂和湿度对全人群(F=2.413,P =0.874), NO₂和湿度对全人群(F=1.821,P =0.254), CO和湿度对全人群(F=0.704,P=0.307)的交互作用差异无统计学意义.研究期间PM_2.5,PM₁₀,SO₂,NO₂,CO浓度的日均值均未超标,空气污染物与气温,湿度对慢性阻塞性肺疾病就诊风险的交互作用影响不大.

2.5. 日均气温与日均相对湿度的交互作用对慢性阻塞性肺疾病的影响

首先,采用不分层模型,检验日均气温和日均相对湿度对慢性阻塞性肺疾病的影响是否存在交互作用,结果显示两者存在交互作用,P<0.05.随后, 采用非参数二元响应模型评估日均气温与日均相对湿度对慢性阻塞性肺疾病就诊人次的交互作用,如图3所示,以全人群为例,气温越低,相对湿度越小,慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次越多,即低温干燥环境对慢性阻塞性肺疾病的影响最为显著.

3.

日均气温与日均相对湿度的交互作用对慢性阻塞性肺疾病的影响的 3D 效果图

Bivariate response surface of daily average temperature and relative humidity for chronic obstructive pulmonary disease

按照日均相对湿度和日均气温的作用阈值(50%,11℃)将其划分为二层,分析不同相对湿度水平下,日均气温对慢性阻塞性肺疾病的影响见表3.当相对湿度≤50%,平均气温≤11 ℃时,气温的效应最为显著,气温每下降1 ℃,全人群,男性,女性,<65岁人群,≥65岁人群门诊就诊人次分别增加12.68%,5.62%,7.56%, 5.24%,14.74%.当相对湿度>50%,气温≤11 ℃时差异有统计学意义,气温每下降1 ℃,全人群,<65岁人群,≥65岁人群门诊就诊人次分别增加9.00%, 7.11%,10.93%.当气温>11 ℃时,不同相对湿度水平下,气温对慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次的作用差异均无统计学意义.

3.

不同相对湿度水平下日平均气温每下降1 ℃慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次增加百分比 (95%CI)

Change (95%CI) in outpatient visits for chronic obstructive pulmonary disease per 1 ℃ decrease in temperature by relative humidity level

Relative humidity stratification	Temperature stratification	Group	Change /%	95%CI/%
Relative humidity >50 ℃	Temperature≤11 ℃	Total	12.68	5.30, 20.57
		Male	5.62	0.40, 1.42
		Female	7.56	1.27, 14.24
		<65 years	5.24	-2.63, 13.75
		≥65 years	14.74	6.76, 23.32
	Temperature >11 ℃	Total	3.33	-1.97, 8.92
		Male	9.95	-0.89, 21.97
		Female	11.86	-0.21, 24.88
		<65 years	4.12	-4.06, 12.99
		≥65 years	5.93	-3.33, 16.07
Relative humidity >50%	Temperature ≤11 ℃	Total	9.00	3.57, 14.73
		Male	2.16	-1.88, 6.37
		Female	3.97	-0.66, 8.82
		<65 years	7.11	1.40, 16.36
		≥65 years	10.93	5.05, 17.14
	Temperature >11 ℃	Total	10.29	-3.97, 16.99
		Male	-2.05	-6.77, 7.16
		Female	-1.79	-7.67, 4.45
		<65 years	5.88	-2.75, 6.73
		≥65 years	11.85	-5.04, 19.11

2.6. 敏感性分析

如图4所示,通过改变气温的自由度df(4~6)和相对湿度的自由度df(4~6),本研究主要结果亦较为稳定,RR值变化幅度较小,如改变气温的自由度,慢性阻塞性肺疾病就诊人次的RR值变化范围为1.015~1.017,改变相对湿度的自由度,慢性阻塞性肺疾病就诊人次的RR值变化范围为 1.029~1.031.将交互作用项添加到泊松广义线性回归模型中后,对结果仍有影响,且与调整前变化不大,模型结果基本稳定.

4.

不同气温(A)和相对湿度(B)改变对发病风险影响的敏感性分析

Sensitivity analysis of risk of different temperature(A) and relative humidity(B)

3. 讨论

本研究采用泊松广义线性回归模型结合分布滞后非线性模型定量评估日均气温对慢性阻塞性肺疾病的影响,发现日均气温与慢性阻塞性肺疾病呈非线性相关:当日均气温在-12 ℃~-8 ℃时,门诊就诊人次随着气温的下降而逐渐增加,气温每下降1 ℃慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次增加11.60%.长春市的一项研究显示,秋季日均气温每下降1 ℃,慢性阻塞性肺疾病急性加重患者住院人次增加9.70%^[4].周先锋等^[15]运用广义相加模型,探索了气象因素与慢性阻塞性肺疾病患者门诊就诊的关系后发现:日均气温在 0~10 ℃波动时,慢性阻塞性肺疾病门诊量随着日均气温升高缓慢降低;在 10 ℃以上时,日均气温上升致慢性阻塞性肺疾病门诊量降幅增大.低温时,兰州市慢性阻塞性肺疾病患者就诊人数较多,就诊风险高于上述文献报道的结果^[4,15],这可能与兰州市冬季呼吸道病毒感染率较高有关^[13],此外,寒冷季节冷空气的侵袭会促使人体支气管黏液分泌增加,支气管纤毛运动减弱,局部抵抗力降低,导致肌体易受细菌侵袭而发病,出现反复咳嗽,咯痰,气促等慢性阻塞性肺疾病的症状^[15].

本研究表明,日均气温对不同性别,不同年龄段慢性阻塞性肺疾病患者的影响存在一定的差异.气温对男性的影响大于女性,这主要是因为男性的户外活动较女性要频繁^[30],暴露于低温的机会较多.另外,气温对≥65岁组人群的影响比较大,这主要是因为老年人的体温调节能力和机体免疫功能会随着衰老而日益降低.当天气剧变尤其是吸入过冷空气时,老年人免疫功能降低,更易患病^[19].

本研究结果显示,相对湿度对慢性阻塞性肺疾病日门诊就诊人次的作用也呈现的非线性关系,日均相对湿度在15%~28%范围时,慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次随着相对湿度的降低而逐渐增加,日均相对湿度每下降1%慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次增加37.05%.一般认为当相对湿度维持在40%~60%之间时人体感觉最舒适,当相对湿度过高或者过低时均对人体的健康产生不利的影响.湿度对兰州市慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次的影响较大,明显不同于以往文献报道的结果^{[7, 9]},这主要与本地的气候特点有关,兰州气候干燥,加之冬季天气寒冷,室内开始供应暖气使得房屋内空气湿度降低.湿度低,空气干燥,使流感病毒和致病力很强的革兰氏阳性病菌繁殖速度加快,粉尘扩散,引起疾病流行.湿度过小,人体呼吸道黏膜功能和纤毛运动能力普遍下降,这使呼吸道抵御疾病的能力降低,增加了患呼吸道感染的可能.

本研究还表明,日均相对湿度对不同性别,不同年龄段慢性阻塞性肺疾病患者的影响亦不同,当相对湿度<28%时,相对湿度对女性的影响大于男性,此时相对湿度每降低1%,女性门诊就诊人次增加31.59%,男性门诊就诊人次增加18.00%.相对湿度对不同年龄患者的作用也存在一定差异,相对湿度对<65岁人群的影响较大.

本研究发现日均气温和日均相对湿度之间存在交互作用,低温干燥和低温高湿环境均增加慢性阻塞性肺疾病的就诊风险,但前者的效应更加显著.

本研究选取我国西北内陆干旱区的城市为研究地点,采用泊松广义线性回归模型结合分布滞后非线性模型定量评估气温对慢性阻塞性肺疾病的影响,发现了其相应的作用阈值.更重要地是本文发现在干旱地区,相对湿度对慢性阻塞性肺疾病影响的程度远远大于既往文献报道的结果,同时确立了相对湿度作用阈值的范围,这将为公众应对天气变化时积极采取预防措施以及为医疗机构提前有针对性地做好防治疾病准备工作提供科学数据支持.同时本研究探讨了气温与相对湿度对慢性阻塞性肺疾病就诊风险的交互作用,同时比较了不同相对湿度水平条件下,气温对慢性阻塞性肺疾病影响的差异,这将为进一步探讨多种气象要素的交互作用对人体健康的影响提供了新的研究思路.

本研究也存在一些局限性,为回顾性研究,采用的气象监测数据均来自于相应观测站点资料,但在实际情况中,个体对气温,相对湿度等环境因素的暴露也受到室内风扇,空调等设备的影响,研究结果不能全面反映气象要素对慢性阻塞性肺疾病的影响,因此在今后的研宄中,应想办法获取更具体的暴露情况,使研究结果更加准确.此外,本研究中亦未考虑普通门诊就诊行为受医保政策等众多混杂因素影响,进一步可尝试用急诊就诊人次作为反映指标.

综上,日均气温与日均相对湿度对慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次的影响均呈现非线性分布特征,当气温在-12 ℃~-8 ℃时,慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次随着气温的下降而逐渐增加,气温每下降1 ℃慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次增加11.60%.相对湿度在15%~28%范围时,慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次随着相对湿度的降低而逐渐增加,相对湿度每下降1%慢性阻塞性肺疾病门诊就诊人次增加37.05%,说明低温,低湿是诱发慢性阻塞性肺疾病的重要气象因素.同时,日均相对湿度与日均气温存在一定交互作用,当相对湿度≤50%,气温≤11℃时,气温的效应最明显,低温干燥和低温高湿环境均可增加慢性阻塞性肺疾病的就诊风险.

Funding Statement

甘肃省自然科学基金（18JR3RA354）; 兰州市科技计划项目（2018-3-74）; 兰州市城关区科技计划项目（2018-7-10）; 兰州市城关区科技计划项目（2018-7-13）

Supports by the Natural Science Foundation of Gansu Province(18JR3RA354); Science and Technology Plan Projects of Lanzhou(2018-3-74); Science and Technology Project of Chengguan District, Lanzhou(2018-7-10); Science and Technology Project of Chengguan District, Lanzhou(2018-7-13)