氣象因素對腦血管疾病急性發病影響的病例交叉研究

王克英，崔甍甍，張進軍

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·論著·

氣象因素對腦血管疾病急性發病影響的病例交叉研究

王克英，崔甍甍，張進軍

目的 了解腦血管疾病急性發病例數的季、月、日分布情況，并探討氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響。方法 收集2006年1月—2010年12月，北京急救中心經120電話出診院前急救且被診斷為急性腦血管疾病的院前急救病歷8 886份，以及同時期北京觀象臺觀測的北京市氣象資料。分析腦血管疾病急性發病例數的季、月、日分布情況；采用時間分層的病例交叉設計，探討氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響。結果 (1)腦血管疾病急性發病例數冬、春季高于夏、秋季；高發月(1月最高，11月次之)和低發月(9月最低，6月次之)均呈雙峰單月型分布；日變化有明顯的晝夜規律，8:00～10:00為高發期，22:00～次日7:00為低發期。(2)不同季節最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、相對濕度、極大風速及平均風速及日較差比較，差異有統計學意義(P<0.05)；平均海平面氣壓、低溫日變化、高溫日變化、平均氣溫日變化及日較差變化比較，差異無統計學意義(P>0.05)。(3)COX回歸分析顯示：春季，最高氣溫(滯后時間為1 d)、平均海平面氣壓(滯后時間為1 d)及平均風速(滯后時間為3 d)對腦血管疾病急性發病的影響有統計學意義(P<0.05)；夏季，平均氣溫日變化對腦血管疾病急性發病的影響有統計學意義(P<0.05)；秋季，最低氣溫和平均海平面氣壓(滯后時間為3 d)對腦血管疾病急性發病的影響有統計學意義(P<0.05)；冬季，平均風速(滯后時間為3 d)、高溫日變化及日較差變化對腦血管疾病急性發病的影響有統計學意義(P<0.05)。結論 腦血管疾病急性發病存在季節性、月分布、日變化規律。不同季節氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響不同：春季，最高氣溫、平均海平面氣壓及平均風速是其影響因素；夏季，平均氣溫日變化是其影響因素；秋季，最低氣溫和平均海平面氣壓是其影響因素；冬季，平均風速、日較差變化及高溫日變化是其影響因素。氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響存在一定滯后效應，且不同氣象因素的滯后效應時間不同。

腦血管障礙；氣象學概念；病例交叉研究

王克英，崔甍甍，張進軍.氣象因素對腦血管疾病急性發病影響的病例交叉研究[J].中國全科醫學，2015，18(22)：2662-2666.[www.chinagp.net]

Wang KY,Cui MM,Zhang JJ.Case-crossover study of the influence of meteorological factors on the acute onset of cerebrovascular diseases[J].Chinese General Practice，2015，18(22)：2662-2666.

2012年腦血管疾病排在北京市居民全死因的第三位，嚴重危害著居民的身體健康和生命安全[1]。影響腦血管疾病發生、發展的因素有很多，除心理、生理、社會環境及個人行為等因素外，氣象條件和大氣環境等也與腦血管疾病關系密切[2-4]?，F有的研究大多是圍繞疾病住院率和死亡率來探討氣象因素對疾病的影響[5]，而氣象因素對疾病最直接的影響是促成或導致其急性發作，如果能利用院前急救數據來進行研究，則能更好地反映出氣象因素對疾病發病的短期健康效應[6]。本研究以北京急救中心出診院前急救的急性腦血管病發病例數為健康效應終點，選取氣溫、氣壓、濕度及風速等12個氣象因素，采用時間分層的病例交叉設計，探討不同季節氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響，以期為疾病的預防和治療提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究資料 (1)病歷資料：來源于北京急救中心2006年1月—2010年12月經120電話出診院前急救且被診斷為急性腦血管疾病(腦出血、腦梗死等)的8 886例院前急救病歷。病歷資料由專人錄入和管理，所有數據均進行嚴格的質量控制。(2)氣象資料：來源于北京觀象臺2006年1月—2010年12月的觀測數據，包括逐日最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、海平面氣壓、相對濕度、極大風速、平均風速、日較差、低溫日變化、高溫日變化、平均氣溫日變化、日較差變化。數據完整，無缺測。

1.2 研究方法 采用時間分層的病例交叉設計，選取與疾病發作當日處于同一年、同一月、同一星期幾的氣象因素為對照，一個病例期前后匹配多個對照期進行比較，探討氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響。考慮到氣象因素對疾病發病存在滯后效應，分析氣象因素滯后0～3 d和平均累積滯后0～3 d對疾病發病的影響，平均累積滯后0～3 d是指疾病急性發作當日至滯后3 d氣象因素的平均值。

1.3 季節分層 采用季節分層分析氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響，可有效控制氣象因子在不同季節的聚集效應。按照國家氣象局氣候統計學上的劃分，以3、4、5月為春季，6、7、8月為夏季，9、10、11月為秋季，12、1、2月為冬季。

1.4 統計學方法 采用SPSS 17.0統計軟件進行數據分析。計量資料以中位數表示，組間比較采用秩和檢驗；計數資料以率表示，組間比較采用χ2檢驗；氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響分析采用COX回歸分析。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 腦血管疾病急性發病例數的季節分布情況 2006—2010年春、夏、秋、冬4個季節的腦血管疾病急性發病總例數分別為2 285、2 003、2 161、2 437例，日平均例數分別為4.96、4.35、4.74、5.40例。各年腦血管疾病急性發病例數的季節分布比較，差異有統計學意義(χ2=72.14，P<0.01，見表1)。

2.2 腦血管疾病急性發病例數的月變化趨勢 高發期和低發期均呈雙峰單月型，發病例數最高的月份為1月，其次為11月，平均發病例數為169例；發病例數最低的月份為9月，其次為6月，平均發病例數為126例。高發月的平均發病例數是低發月平均發病例數的1.34倍。

2.3 腦血管疾病急性發病例數的日變化趨勢 腦血管疾病急性發病例數有明顯的晝夜變化規律。高發期為8:00～10:00，9點為最高峰；低發期為22:00～次日7:00；其他時間段基線變化不大(見圖1)。

2.4 不同季節各項氣象因素比較 不同季節最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、相對濕度、極大風速、平均風速、日較差比較，差異有統計學意義(P<0.05)；平均海平面氣壓、低溫日變化、高溫日變化、平均氣溫日變化及日較差變化比較，差異無統計學意義(P>0.05，見表2)。

表1 2006—2010年腦血管疾病急性發病例數的季節分布情況〔n(%)〕

Table 1 Seasonal distribution of the number of cases of acute onset of cerebrovascular diseases from 2006 to 2010

年份例數春季夏季秋季冬季2006年1847494(267)404(219)431(233)518(281)2007年1826457(250)397(218)468(256)504(276)2008年1682438(261)326(194)406(241)512(304)2009年1376352(256)381(277)257(187)386(280)2010年2155544(252)495(230)599(278)517(240)合計88862285(257)2003(226)2161(243)2437(274)

圖1 2006—2010年腦血管疾病急性發病例數日變化趨勢

Figure 1 Daily changing trend of the number of cases of acute onset of cerebrovascular diseases from 2006 to 2010

2.5 不同季節腦血管疾病急性發病的影響因素分析 以腦血管疾病急性發病日平均例數為應變量，以各項氣象因素為自變量，將滯后0～3 d和平均累積滯后0～3 d的氣象因素引入COX回歸模型進行擬合。結果顯示：(1)春季，最高氣溫、平均海平面氣壓及平均風速對腦血管疾病急性發病的影響有統計學意義(P<0.05)；(2)夏季，平均氣溫日變化對腦血管疾病急性發病的影響有統計學意義(P<0.05)；(3)秋季，最低氣溫和平均海平面氣壓對腦血管疾病急性發病的影響有統計學意義(P<0.05)；(4)冬季，平均風速、高溫日變化及日較差變化對腦血管疾病急性發病的影響有統計學意義(P<0.05，見表3)。不同季節各項氣象因素影響腦血管疾病急性發作的最佳滯后效應時間結果顯示：春季最高氣溫和平均海平面氣壓滯后效應時間為1 d，平均風速滯后效應時間為3 d；秋季平均海平面氣壓滯后效應時間為3 d；冬季平均風速滯后效應時間為3 d(見表3)。

表3 不同季節腦血管疾病急性發病的影響因素分析

Table 3 Influencing factor analysis of the acute onset of cerebrovascular diseases of four seasons

季節氣象因素滯后天數(d)OR值(95%CI)P值春季最高氣溫10980(0967，0993)0003平均海平面氣壓10991(0981，1000)0049平均風速30995(0990，0999)0025夏季平均氣溫日變化00960(0937，0984)0001秋季最低氣溫00980(0967，0993)0020平均海平面氣壓30990(0981，0999)0037冬季平均風速31005(1001，1010)0017高溫日變化00974(0958，0990)0002日較差變化01016(1002，1030)0029

3 討論

北京市屬于溫帶大陸性季風氣候，春季氣溫多變，夏季濕熱多雨，秋季降溫迅速，冬季寒冷干燥，腦血管疾病急性發病在一年內的各個季節均有發生。本研究結果表明，北京市腦血管疾病急性發病例數冬春季高于夏秋季，1月為發病最高月、9月為最低月，這與以往研究結果基本一致[3，5]。冬季低溫嚴寒、多風少雨，春季氣溫多變、天氣復雜，在冷空氣和氣溫驟變的作用下，容易發生血管不通，血流供應中斷，從而誘發腦血管疾病的急性發作。

表2 不同季節各項氣象因素比較(中位數)

本研究結果顯示，北京市腦血管疾病急性發病例數的日變化有明顯的晝夜變化規律，8：00～10：00為高發期，22：00～次日7：00為低發期，這與Rufca等[7]的研究結果較為相似。其原因可能是：(1)機體在清晨時較缺水，血液黏度大，交感神經興奮性增強，血液循環外周阻力增加，血壓升高，從而引起粥樣動脈硬化沉積物增加和結構變化，導致腦卒中發作；(2)老年人在晨練時，劇烈運動使血液重新分配，腦部血管供血不足，誘發腦卒中發作；(3)夜間人們往往處于睡眠狀態，即使出現癥狀也不易被發現，患者經常選擇清晨在有家屬陪同的情況下呼叫救護車前往醫院就診。

本研究結果顯示，氣溫、氣壓及風速對北京市腦血管疾病急性發病都有一定影響。隨著春季的到來，最高氣溫上升，疾病發病例數減少；夏季平均氣溫日變化較大，疾病發病例數減少；秋季最低氣溫下降，疾病發病例數增多；冬季氣溫波動明顯，日較差變化較大，疾病發病例數增多。日本腦卒中社區調查顯示，腦梗死和腦出血的發病例數均與氣溫呈負相關[8]。黃仁發[9]通過研究表明，極端低溫可顯著增加腦出血的發病風險，冬季極端降溫可顯著增加腦梗死的發病風險。氣溫下降時，腎上腺素水平上升，交感神經興奮，血液黏度、紅細胞數量及纖維蛋白原水平增加，心輸出量增加，血管阻力增大，血壓升高，引起腦卒中。同時，兒茶酚胺分泌增多，促使腦血管收縮，動脈粥樣斑塊炎性反應誘發腔內血栓形成和缺血事件發生，側支循環供血量減少，不能有效發揮其保護作用，容易形成梗死病灶。解龍昌等[10]的研究結果表明，氣溫波動，尤其是氣溫驟降，可使易卒中型腎血管性高血壓大鼠血壓升高、波動加大，出現卒中，甚至死亡。研究結果顯示，在春季和秋季，平均海平面氣壓對腦血管疾病急性發病有影響。在氣溫變化大、氣壓壓力低的情況下，腦血管疾病的發病例數增多，這與Feigin等[11]的研究結果一致。Jimenez-Conde等[12]的研究結果表明，腦卒中的發病例數隨氣壓增大而升高。劉佳俊等[13]研究發現，當日氣壓差≥3 hPa時，腦梗死的發病例數明顯增多；風速與疾病發病例數在春季呈負相關，在冬季呈正相關。董蕙青等[14]的研究結果表明，風速與腦梗死死亡人數呈正相關。李相猛等[15]認為，風速對腦血管疾病發作沒有顯著影響。一年四季中相對濕度與疾病發病均無明顯相關性，這與徐鈞陶等[16]的部分研究結果一致。Petrov等[17]的研究結果表明，在較低的氣溫和濕度下，腦卒中發病率有所增加。黃明北等[18]通過研究發現，腦血管病發病例數與濕度呈顯著正相關，濕度>74%時發病例數明顯增加。可見，不同的研究結果不同，甚至會出現相反的結果，這可能與研究地域、氣候環境、影響因素及疾病類型等有關，還可能與樣本的代表性、研究設計方法及統計分析方法等有一定關系。

與Ballester等[19]的研究結果一致，本研究發現最高氣溫、平均海平面氣壓及平均風速等氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響存在一定滯后效應，說明腦血管疾病的急性發病不僅受當天氣象因素的影響，還與前幾天的氣象因素有一定關系。王祖承等[20]的研究結果表明，冷空氣對腦梗死發病的影響存在1～4 d的滯后效應。高霞等[21]的研究結果也表明，腦血管疾病發病例數與前3 d的氣溫日較差、最高氣溫、氣壓等氣象因素關系密切。另外，本研究結果還表明，相同氣象因素在不同季節的滯后效應時間可能不同，對腦血管疾病急性發病的影響也可能不同。

本研究對氣象因素對腦血管疾病急性發病的影響進行了初步探索，進一步的研究應針對以下幾個方面：(1)人體健康受氣象因素和大氣環境的綜合影響，各項氣象因素間、氣象因素與大氣污染物間可能存在一定共線性和交叉聯合作用，應進一步收集更多氣象資料，建立綜合氣象參數，探討疾病發病與氣象參數的最佳關系；(2)氣象因素對人類健康的影響可能是非線性的，存在一個最適范圍，應采用更多的研究設計和統計方法，探索不同范圍氣象因素對疾病發病的影響；(3)腦血管疾病是造成腦組織損害的一組疾病，并未特指某種疾病，氣象因素對疾病各亞病種發病的影響既有共通性也有各自的特點，應針對同一組疾病不同亞病種做單獨或對比分析。

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本文鏈接：

病例交叉研究(case-crossover study)由Maclure在1991年首次提出，其定義為：選擇發生某種急性事件的病例，分別調查事件發生時及事件發生前的暴露情況與程度，以判斷暴露危險因子與某事件有無關聯及關聯程度大小的一種觀察性研究方法。

病例交叉研究可以分為單向病例交叉研究和雙向病例交叉研究兩種。(1)單向病例交叉研究，其收集的對照時間僅為事件發生前的時間，是病例交叉研究最初的應用；(2)雙向病例交叉研究，收集的對照信息為事件發生前及發生后的時間，可以避免單向回顧性對照樣本信息因暴露時間趨勢而產生的偏倚。另外，根據對照的數據類型，可將病例交叉研究分為1∶1配對法、1∶M配對法及通常頻率法。(1)1∶1配對法，如在心肌梗死的研究中，將危險期(心肌梗死發生前1 h)的暴露同心肌梗死發生前1 d的同一時間的暴露進行比較；(2)1∶M配對法，如在心肌梗死研究中，將危險期的暴露同心肌梗死發生前許多對照期(1個/h，共25個)的暴露進行比較，這與病例對照研究中的1∶M配對法類似；(3)通常頻率法，該模型以個體事件發生前暴露的通常頻率為基礎，將危險期的暴露同期望暴露進行比較，這與高度分層的回顧性隊列研究相似，每一層有1個病例事件，病例事件在發生前危險期有可能暴露也有可能不暴露，在每一層中，暴露的人時數=通常暴露頻率×通常持續時間，非暴露人時數=總人時數-暴露人時數。

(本文編輯：王鳳微)

Case-crossover Study of the Influence of Meteorological Factors on the Acute Onset of Cerebrovascular Diseases

WANGKe-ying,CUIMeng-meng,ZHANGJin-jun.

BeijingEmergencyMedicalCenter,Beijing100031,China

Objective To investigate the quarterly,monthly and daily distribution of the cases of acute onset of cerebrovascular diseases,and explore the influence of meteorological factors on the acute onset of cerebrovascular diseases.Methods We collected pre-hospital medical records of 8 886 patients who received pre-hospital care after calling Beijing Emergency Medical Center and were diagnosed as acute cerebrovascular diseases from January 2006 to December 2010.We also collected the meterological data of Beijing from Beijing Meterological Bureau in the same period.The quarterly,monthly and daily distributions of the cases of acute onset of cerebrovascular diseases were analyzed.The case-crossover design with time-stratification was employed to investigate the influence of meterological factors on the acute onset of cerebrovascular diseases.Results (1)The number of cases was higher in winter and spring than that in summer and autumn.The months with higher prevalence(lowest in January and second lowest in November) and months with lower prevalence(lowest in September and second lowest in June) form the shape of two peaks.Daily distribution was evidently regular,with 8:00～10:00 as the peak time and 22:00～7:00 as the bottom time.(2)Different seasons were significantly different(P<0.05) in lowest temperature,highest temperature,average temperature,relative humidity,extreme wind speed,average wind speed and daily range;no significant differences(P>0.05) were found in average sea-level pressure,daily change of low temperature,daily change of high temperature,daily change of average temperature and change of daily range.(3)The COX regression analysis showed the following results:in spring,highest temperature(retardation time is one day),average sea-level pressure(retardation time is one day) and average wind speed(retardation time is three days) had significant influence(P<0.05) on the acute onset of cerebrovascular diseases;in summer,the daily change of average temperature had significant influence(P<0.05) on the acute onset of cerebrovascular diseases;in autumn,lowest temperature and average sea-level pressure(retardation time is three days) had significant influence(P<0.05) on the acute onset of cerebrovascular diseases;in winter,average wind speed(retardation time is three days),change of daily range and daily change of high temperature had significant influence(P<0.05) on the acute onset of cerebrovascular diseases.Conclusion The quarterly and monthly distribution and daily change of the acute onset of cerebrovascular diseases are in a regular pattern.In spring,the highest temperature,average sea-level pressure and average wind speed are the influencing factors;in summer,daily change of average temperature is the influencing factor;in autumn,lowest temperature and average sea-level pressure are the influencing factors;in winter,average wind speed,change of daily range and daily change of high temperature are the influencing factors.Hysteresis effect exists in the influence of meterological factors on acute onset of cerebrovascular diseases,and the retardation time varies with different meterological factors.

Cerebrovascular disorders;Meteorological concepts;Case-crossover study

北京市衛生系統高層次衛生技術人才資助項目(2011-3-100)

100031 北京市，北京急救中心黨委(王克英)，中心站(崔甍甍)，科教辦(張進軍)

張進軍，100031 北京市，北京急救中心科教辦；E-mail：zhang92560@163.com

R 743

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2015.22.010

2015-03-02；

2015-06-09)