氣象條件對攀枝花地區主要傳染病的影響研究

胡孟然, 尹 立, 趙婉露, 雷應朝, 李永軍, 楊 燕, 王式功

(1.成都信息工程大學大氣科學學院環境氣象與健康研究院,四川 成都 610225;2.攀枝花市中心醫院,四川 攀枝花 617000;3.攀枝花學院,四川 攀枝花 617000;4.攀枝花市氣象臺,四川 攀枝花 617000)

0 引言

IPCC第五次特別報告指出,如果氣候以目前的速度持續變暖,世界將面臨前所未有的挑戰[1]。氣候變化預計會增加不穩定天氣條件的發生頻率[2],到2030年因氣候變化引起腹瀉、流感等疾病死亡數將明顯增加[3]。氣候環境和人類傳染病病原體之間復雜的關系可引起新疾病的出現或原有疾病的再度出現[1],如2019年新發傳染病——新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)。

氣候變化對傳染病的影響是目前國內外研究的重點和熱點[4]。研究指出日平均氣溫、相對濕度、風速等氣象要素與傳染病發病率呈一定的相關性[5-14],如手足口病發病數與日均溫度和相對濕度呈顯著正相關,與氣壓呈負相關關系[14]。值得注意的是,氣溫對傳染病發病的影響存在一定的滯后效應[15-18]。以往的研究多是對氣象條件與傳染病之間關系的定性分析,未曾提出氣象要素對傳染病是否存在康養效應以及傳染病與常見病之間是否存在某種聯系,而且不同地區傳染病的敏感性氣象指標不同,有針對性地進行氣象因素分析,才能進行有效預測和預警。

在全球氣候變化加劇以及新世紀重大疫情的時代背景下,人們對自身健康的重視程度越來越高,對疾病預防需求更加迫切。最早提出康養一詞的攀枝花市關于氣候條件對當地傳染病康養效應方面的研究也尚未進行。因此本文通過攀枝花地區醫學資料與同期氣象要素分析其相關性,利用分布滯后非線性模型和廣義相加模型研究傳染病發病數與氣象要素之間的暴露-響應關系,從“趨利避害”的角度挖掘氣象要素可抑制傳染病發病的情況,為當地公共衛生干預、傳染病防控、康養產業全面發展提供科學依據,具有重要的社會意義。

1 資料和方法

1.1 資料

疾病資料:攀枝花市疾控中心提供的2010年1月1日至2019年12月31日手足口病、流感、痢疾、其他感染性腹瀉(下文簡稱腹瀉)、結核性胸膜炎5種主要傳染病發病記錄,其中流感數據時間長度為2018年12月至2019年12月,數據共27046例。

氣象資料:攀枝花市氣象臺提供的2010年1月1日至2019年12月31日常規地面氣象觀測資料,包括氣溫、氣壓、相對濕度、風速等氣象要素。

1.2 研究方法

Spearman相關分析是秩相關系數的一種,主要用于描述兩個連續或等級/秩變量之間的相關程度,也是衡量兩個變量的依賴性的非參數指標:

其中:σ表示相關系數;n是觀測值的總數量;di表示二列成對變量的等級差數。

分布滯后非線性模型 (distributed lag non-linear models,DLNM)由Gasparrini等[19]提出,其核心思想為構建交叉基函數,用其二維空間來同時描述預測值及其發生的滯后維度的關系。同時考慮暴露因素的滯后效應和暴露-反應的非線性關系。

廣義相加模型(generalized additive models,GAM)是對傳統廣義線性模型的非參數拓展,可有效處理解釋變量與效應變量間復雜的非線性關系,表達特定暴露事件后風險的時間變化[20]。GAM目前已廣泛應用于流行病學研究中,主要用于分析氣象因素對人群健康事件(如發病、住院和死亡)的急性損害效應。

本文使用DLNM模型構造交叉基,然后在GAM中擬合暴露-響應關系,定量計算出氣象因素(自變量)對發病數(因變量)的影響程度——相對危險度(RR)。當RR＞1,暴露會造成額外的發病;RR=1,暴露于疾病無聯系;RR＜1,暴露造成疾病發病的減少。這里RR只作為發病與氣象要素關系的線索,而不是因果推斷的直接證據[21]。檢驗不同自由度下模型的優度(AIC準則),并在GAM中加入時間趨勢項和啞變量以去除時間序列本身的趨勢、星期和節假日的影響,調節交叉基的各項自由度,選定具有最小AIC值的最優模型:

lg[E(Y)]=s(time,df)+basis.T+basis.RH+basis.V+weekend+holiday+α

式中:Y為患病人數;E(Y)為人數期望值;s()是自然立方樣條函數;time即時間序列變量;df為自由度;basis.T、basis.RH、basis.V分別為氣溫、相對濕度、風速的交叉基;weekend和holiday分別指星期幾和節假日;α為殘差。

2 結果與分析

2.1 攀枝花地區主要傳染病患病人數統計特征

對2010-2019年攀枝花地區氣象條件與主要傳染病總患病人數及其各年齡段人數占比進行描述性統計(表1、2)發現,攀枝花地區年平均氣溫21.0℃,平均氣壓881.0 hPa,風速平均值1.7 m/s,平均相對濕度56.5%,均處于適宜康養的氣候段,人體感覺舒適[22-24]。在當地高發的5種傳染病中,手足口病患病人數最多,最高可達32人,其次是流感和痢疾,結核性胸膜炎日均就診人數最少。各年齡段占比(0～17歲、18～64歲、65歲及以上)顯示:除結核性胸膜炎主要高發于中青年和老年人群外,其他4類傳染病,少兒是主要敏感群體,這與其他大部分地區一致[25-26],在傳染病高發期應提高警惕,尤其要注意防護手足口病,其老年人群占比最少,可能是由于老年人群的人口較少、就醫意愿低。

表1 2010-2019年攀枝花地區氣象要素與主要傳染病患病人數的描述性統計

圖1為攀枝花2010-2019年氣象要素(氣溫、濕度、風速、氣壓以及日照時數)與主要傳染病患病人數的逐月變化對照圖。由圖1可以看出,結核性胸膜炎和流感屬呼吸系統疾病,均呈現明顯的冬春季高發趨勢[27-28],尤其是1月的患病人數最多,分別為90人和25人,此時攀枝花地區平均氣溫13.0℃,氣溫較低,空氣略干燥,陽光充足,有利于空氣中細菌傳播、存活[29]以及粉塵的堆集,從而引發呼吸道疾病。其中結核性胸膜炎在秋季(9-11月)患病人數較少,此時段攀枝花地區氣溫在16.3℃ ～23.2℃,空氣較溫潤,風速小,氣壓略增,在一定程度上可減輕結核性胸膜炎患者的呼吸負擔,利于其康復[30,31]。而流感在夏季(7-8月)患者少,說明較高的氣溫、適宜的濕度、較低的氣壓以及低日照時數等氣象條件對當地流感的暴發起一定的抑制作用。

圖1 2010-2019年攀枝花地區氣象要素與傳染病患病人數的月際分布對照圖

腹瀉和痢疾屬消化系統疾病,發病規律相似。5-6月攀枝花高溫日數增加,氣溫上升,易造成細菌繁殖[16],導致腹瀉和痢疾高發。這類疾病的患者在發病高峰期間應注意預防,根據自身情況調節飲食。腹瀉人數在初冬(12月)時也較多,這可能與天氣轉涼,未及時添衣有關;在9-10月攀枝花地區氣候舒適,腹瀉患者最少;痢疾在冬季患病人數少,說明冬季有偏低的氣溫、較高的氣壓等,不利于細菌生長繁殖,對痢疾患者有一定的氣候療養效應。

手足口病的發病高峰期在夏季,尤其是6月,在2-3月患病人數最少,表明此病發病與夏季高溫有關。值得注意的是,傳染病患病數在2月有一低谷,這可能是由于春節期間,就診意愿低[32]。

2.2 氣象要素與主要傳染病患病人數的相關關系

從氣象要素與攀枝花5類傳染病的相關系數(表3)可以看出,結核性胸膜炎患病數與氣壓呈負相關關系,這多是基于氣溫與氣壓之間本身的反向變化[21]。結核性胸膜炎伴有胸腔積液體征,會出現胸痛、呼吸困難等癥狀[30-31],當外界氣壓變高時,因人體內外氣壓差可以促進人體呼吸從而減輕病癥,攀枝花地區秋季氣壓升高,且處于不會給人造成負擔的康養氣壓段[23],空氣濕潤舒服,非常適宜該類傳染病患者或易感人群療養。流感患病數與氣溫、風速和雨量呈顯著負相關,與氣壓有正相關關系,其中與最低氣溫的負相關性最強,氣溫越低、風速越小,越有利于流感病毒存活、堆集,使易感人群更易受到影響,導致病毒的傳播甚至暴發[27]。這與上述發病規律的分析結果一致,且與氣溫對呼吸系統疾病就診人數有顯著影響的結果相同[33],存在一定的共性[34]。

表2 2010-2019年攀枝花地區主要傳染病各年齡層患病人數占比 單位:%

表3 2010-2019年攀枝花地區主要傳染病每日患病人數與氣象要素的Spearman相關系數

腹瀉、痢疾患病人數均與平均氣溫、最高氣溫、平均氣壓、最高氣壓呈顯著正相關(α=0.01),與相對濕度呈顯著負相關。攀枝花地區夏季氣溫較高,易促進汗液蒸發,使人體受涼[15-16],患病可能性增大,這與氣溫對消化系統疾病的影響主要體現在“高溫效應”結果相同[35]。痢疾發病與平均氣壓正相關性最顯著,同時還與最低氣壓、氣溫和平均風速顯著正相關。較高的風速帶走人體皮膚表層熱量,從而使痢疾發病風險增大[15]。

手足口病患病人數與氣溫、風速、雨量和平均相對濕度的正相關性顯著,與氣壓負相關性顯著。攀枝花地區夏季氣溫較高,濕度增加,有利于腸道病毒的滋生[18,36],使患病人數增多。

2.3 基于廣義相加模型和分布滯后非線性模型的主要氣象要素對傳染病的影響研究

基于氣溫和氣壓的反向變化的關系[21],攀枝花5種傳染病的主要相關氣象要素為氣溫(表2),考慮到風速能通過空氣流動影響細菌、病毒等微生物的傳播[21],本節采用GAM和DLNM方法分析氣溫、風速與5種傳染病發病的關系。受生理特性和活動習慣影響,不同年齡人群對氣溫變化的適應程度不同,傳染病發病風險存在差異,且在氣溫超出一定范圍時,濕度對人體的熱感覺會產生顯著的放大效應[37]。因此本節進一步探尋溫-濕協同效應對各傳染病不同年齡段主要患病人群的影響,為傳染病預防和康養提供一定的參考。

2.3.1 結核性胸膜炎

圖2為攀枝花平均氣溫與結核性胸膜炎患病數的暴露響應關系,從圖2(a)可以看出,氣溫在22℃ ～30℃、lag1-3 d時,RR在高溫段增幅明顯,lag9-12 d高溫效應明顯較弱。在8℃ ～20℃、lag1-10 d時,該病有弱發病風險;在8℃以下的氣溫對結核性胸膜炎發病的累積影響置信水平低。從圖2(b)可以看出,氣溫在21℃～23℃時,RR在1附近浮動,氣溫對結核性胸膜炎發病的影響最小,即此溫度段對該病易感人群友好,可稱為最適氣溫,在最適氣溫高溫側、氣溫升高以及最適氣溫低溫側、氣溫降低,發病的危險度均增大,影響效應有所不同[38]。結核性胸膜炎發病最長滯后期可視為12 d,受高溫滯后影響顯著。由于攀枝花地區最熱月的月均氣溫也僅27.0℃,相比其他地區的高溫天氣,攀枝花地區氣溫較為溫和,同一時期內,結合性胸膜炎易感人群的發病可能性則相對較低。

圖2 攀枝花地區平均氣溫與結核性胸膜炎患病人數的暴露響應關系及其剖面圖

由風速及其滯后性與結核性胸膜炎發病風險性的關系(圖3)可知,1 m/s以下風速在就診當天和滯后7～12 d時發病可能性較高,在4 m/s以上風速、滯后6～10 d也會增加結核性胸膜炎的發病,而1～4 m/s風速在所有滯后時段對應的相對危險度≤1,具有減小發病風險的作用[39]。近10年來,攀枝花地區風速在1～4 m/s的天氣占比可達75.1%,年均各月風速均在其內,在該風速范圍內,有利于抑制該病發病。

圖3 攀枝花地區平均風速及其滯后效應對結核性胸膜炎患病人數的影響

在調整時間長期趨勢、節假日和星期幾效應后,發現溫濕效應對中青年和老年人發病影響存在著較大的差異(圖4):中青年發病主要響應高溫高濕、高溫低濕、低溫低濕,尤其在低溫低濕下的發病風險更高;而老年人主要在低溫高濕、高溫低濕天氣下發病風險較高。

圖4 年齡分層的結核性胸膜炎患病人數對溫-濕協同效應的響應曲面

2.3.2 流感

氣溫對流感發病的影響如圖5所示。流感對氣溫的響應呈倒“V”型。14℃以下、lag1-10d時,流感發病風險較高,即低溫是流感患者多的主要原因,這與上兩節結果對應。而攀枝花地區2018-2019年來最低日平均氣溫僅為9.8℃,非常適宜國內其他寒冷地區的流感易感或患感人群前來攀枝花利用相對溫和的氣溫進行療養。“舒適閾值”[39]內(21℃ ～28℃),RR約為1,流感發病風險低,在該最適氣溫段內,有利于抑制流感發病。而在高溫天氣下,就診當天該病有弱的發病風險,但置信水平低,未通過顯著性檢驗。可認為,攀枝花地區流感發病具有低溫滯后性(1～10 d),發病最長滯后期10 d。流感在冬季易發,但攀枝花地區冬季的日均日照時數比全國其他地區多出0.7～5.8 h,“暖冬”特點在全國范圍內僅次于海南、臺灣省和西雙版納州[40],非常適宜全國大部分地區在冬季最冷的時間來攀枝花規避流感發病的風險。

圖5 攀枝花地區平均氣溫與流感患病人數的暴露響應關系及其剖面圖

考慮到氣溫影響下流感發病的最長滯后期以及滯后期長模型易過擬合,在滯后10 d后的高濕天氣條件下的高流感發病風險不作主要分析(圖6)。風速在2.7 m/s以上,lag0.5-3 d時對流感發病的影響是最高的,隨時間后延1 d,風速對流感發病的影響逐漸降低至消失。同樣,在風速小于2.7 m/s時,其對流感發病無影響,即為可抑制該病發病的風速條件。

圖6 攀枝花地區平均風速及其滯后效應對流感患病人數的影響

不同年齡分層的流感主要患病人群(少兒和中青年)均在低溫低濕天氣易患流感(圖7),且少兒的發病風險最高。

圖7 年齡分層的流感患病人數對溫-濕協同效應的響應曲面

2.3.3 腹瀉

腹瀉患病人數與氣溫的暴露-響應關系如圖8所示,可以看出,該病發病響應25℃以上的高溫,溫度越高,越易發病,在lag1-4 d高溫側(30℃以上)腹瀉發病可能性高,且通過了95%的置信水平檢驗;而低溫(10℃以下)、lag2-3 d時,腹瀉發病風險相對較低,lag4d以后所有氣溫段的效應不顯著。在人體感覺較為舒適的氣溫段(15℃ ～25℃)時,RR在1附近浮動,腹瀉易感人群發病可能性低。因此可認為氣溫對腹瀉作用的最長滯后期為4 d,高溫危害性大。而攀枝花地區最熱月在5月,月均氣溫僅27.0℃,在全國大部分地區處于炎熱的“三伏天”時,攀枝花地區則溫暖舒適,該病脆弱人群可借助其“夏無酷暑”的獨特氣溫條件進行療養。

圖8 攀枝花地區氣溫效應對腹瀉患病人數影響及其剖面圖

不同水平風速其效應在之后維度上的變化差異較大,風速偏高或偏低均能顯著增大發病風險[21]。就診當天高風速側(4 m/s以上)立刻體現出高的發病風險,隨著時間后延到2 d后開始衰減,在 lag4-12 d,3 m/s以上的風速開始影響腹瀉患者發病,但發病風險弱于 lag0-2 d的高風險;在1 m/s以下的低風速側,lag1 d以后有腹瀉發病風險,且滯后時間較長,但由于攀枝花地區3 m/s以上風速出現頻次低,僅為3.8%,因此更需要防護低風速的不良影響。而1～3 m/s的風速對腹瀉發病影響不大,且在10年內占比很大,因此攀枝花地區其得天獨厚的風速條件對腹瀉患者有利。

圖9 攀枝花地區平均風速及其滯后效應對腹瀉患病人數的影響

另外,腹瀉主要患感人群(少兒和中青年腹瀉患者)對溫濕協同作用的響應也不同(圖10)。少兒在低溫高濕和高溫低濕情況下腹瀉發病可能性相對較大,而中青年主要在高溫高濕天氣發病風險偏高。

圖10 年齡分層的腹瀉患病人數對溫-濕協同效應的響應曲面

2.3.4 痢疾

圖11為氣溫與痢疾患病人數的暴露響應關系,可以看出,痢疾在23℃以上就診當天有即時發病的風險,且風險較高,隨時間后延,lag1-20 d發病風險有所減弱,但發病人數仍較多,說明此溫度最能增加發病危險性,效應顯著且影響持久。低溫段(10℃以下)在滯后4-20 d有弱發病風,但置信水平低。低溫對痢疾的影響明顯低于高溫效應,lag20 d后的弱發病風險,考慮到滯后日數較長或模型存在過擬合等因素后[37],暫不作分析。在最適氣溫范圍內 (20℃ ～23℃),氣溫對痢疾發病的影響低。痢疾發病最長滯后期可視為20 d,高溫即時效應(23℃以上)最強,置信水平高。同理,攀枝花地區也適合全國大部分地區痢疾易感人群在炎熱的夏季前來規避風險。

圖11 攀枝花地區平均氣溫與痢疾患病人數的暴露響應關系及其等值線圖

由平均風速及其滯后性與痢疾發病的關系(圖12)可知,在小于1.3 m/s的風速就診當天即出現危險性,隨時間后延,RR＜1,但在lag10-20 d,低風速效應再次出現,痢疾發病人數隨之增加。在20 d后的風速效應置信水平低,不作主要分析。另外,在1.6～2 m/s風速、lag5-10 d的時段具有一定的危險性。值得注意的是,1.3～1.6 m/s和2～3 m/s風速的RR在整個滯后時段始終在1附近,置信度較高,說明適度的風速對痢疾發病并無影響[35],適宜該病康養。在較大的風速(＞4 m/s)對痢疾的影響很低,但攀枝花地區出現頻次極低,結論僅供參考。

圖12 攀枝花地區平均風速及其滯后效應對痢疾患病人數的影響

從主要患感人群對溫濕效應的響應可以看出(圖13),少兒在高溫中濕(40-60%)、高溫高濕時痢疾發病風險高,而中青年在高濕側的整個溫度段內痢疾發病風險很高,尤其是高溫高濕天氣條件下發病風險更高。

圖13 年齡分層的痢疾患病人數對溫-濕協同效應的響應曲面

2.3.5 手足口病

平均氣溫與手足口病患病數的影響如圖14所示,在15℃～23℃最適氣溫段內,氣溫對手足口病的發病影響低。23℃以上,RR隨日平均氣溫升高而增大,手足口病發病具有即時性且在高溫段增幅明顯,在lag4-8 d時,患病人數也有所增加。而lag13后高溫效應的出現因考慮到較長的滯后期,不作分析。低溫效應未通過顯著性檢驗。手足口病發病最長滯后期為8 d,易受高溫影響,符合病種發病規律。

圖14 攀枝花地區平均氣溫與手足口病患病人數的暴露響應關系及其剖面圖

風速對手足口病發病的影響見圖15,在0.5～3 m/s風速危險度較小,在整個滯后期RR=1,說明適度或較低的風速對手足口病發病無影響。鑒于攀枝花地區0.5 m/s以下和3 m/s以上風速出現頻次極低以及較長滯后期內混雜因素的影響,極端風速對手足口病發病的影響幾乎可以忽略不計,則攀枝花地區的風速條件整體上是適合手足口病易感或患感人群康養的。由圖16可知,主要易感人群(少兒)手足口病發病響應高溫高濕天氣,在此天氣下,需提高警惕。

圖15 攀枝花地區平均風速及其滯后效應對手足口病患病人數的影響

圖16 少兒手足口病患病人數對溫-濕協同效應的響應曲面

2.3.6 滯后效應與協同作用小結

根據2010-2019年攀枝花地區氣溫、風速及溫-濕協同作用對當地5種傳染病的影響(表4)。結果發現:結核性胸膜炎和流感(呼吸系統疾病類)在21℃ ～23℃時發病風險低,兩者氣溫最長滯后期相近,這與常見病發病特征有共性[21,27];1～2.7 m/s是最不利于該類傳染病發病的風速條件;中青年在低溫低濕條件下易患感此類傳染病。呼吸系統疾病類傳染病發病響應低溫,攀枝花“冬暖”突出,適宜人們在冬季來攀枝花規避健康風險。腹瀉發病的最長滯后期相對痢疾短。在20℃～23℃時不易感腹瀉和痢疾(消化系統疾病類),但當氣溫高于25℃時,其危險度隨氣溫升高而增加[35];在1.3～1.6 m/s或2～3 m/s的風速對該類傳染病發病無影響;少兒和中青年均在高溫高濕結合時患這兩種傳染病的可能性高,這與其高發期在夏季的結果一致。少兒手足口病發病主要具有即時效應且響應高溫高濕的天氣條件。消化系統類傳染病和手足口病發病響應高溫,而攀枝花地區“夏無酷暑”,適宜人們在夏季來攀枝花規避高溫帶來的傳染病發病風險。

表4 氣溫、風速及溫-濕協同作用對攀枝花地區主要傳染病的影響

受濕度、風速等多種因素的影響,體感最舒適的溫度在四季略有差別(夏季:21℃ ～26℃,冬季:18℃～23℃)[23],溫度為21℃ ～23℃、風速在1.3～1.6 m/s及2～2.7 m/s時,是5類傳染病發病風險低的溫度、風速閾值,也恰是體感最舒適的范圍,人們可在該溫、濕度環境下康養。

3 結論與討論

2010-2019年攀枝花地區5種主要傳染病中,結核性胸膜炎主要高發于中青年和老年人,少兒是腹瀉、流感、痢疾和手足口病的主要敏感人群,其次是中青年。結核性胸膜炎、流感(呼吸系統疾病類)在冬春季患病人數多,而痢疾、腹瀉(消化系統疾病類)以及手足口病均是夏季高發,且腹瀉在初冬時也易發病。

氣象要素與傳染病發病相關性顯著。其中結核性胸膜炎患病人數與氣壓顯著負相關,流感患病人數與氣壓呈正相關關系,與氣溫、風速和雨量顯著負相關,且與最低氣溫的負相關程度最強;腹瀉、痢疾患病人數均與平均氣溫、最高氣溫、平均氣壓、最高氣壓顯著正相關,與相對濕度呈顯著負相關關系,其中痢疾與風速也顯著正相關;手足口病患病人數與氣溫、風速、雨量和相對濕度呈正相關關系,與氣壓負相關性顯著。

綜合氣溫、風速與攀枝花5種傳染病的暴露-響應關系以及溫濕協同作用對不同年齡段主要患感人群的影響發現:

(1)結核性胸膜炎和流感在氣溫為21℃ ～23℃時不易發病,兩種疾病的最長滯后期分別為12 d和10 d,結核性胸膜炎主要在高溫滯后1～3天時發病風險高,而流感主要在低于閾值氣溫、滯后1～10 d時,相對危險度大,發病風險高。1～2.7 m/s是最不利于兩者發病的風速條件。中青年、少兒群體發病均響應低溫低濕效應。

(2)腹瀉和痢疾在氣溫20℃ ～25℃、風速在1.3～1.6 m/s或2～3 m/s時不易發病。腹瀉最長滯后期4 d,在高溫滯后1～4 d或低溫滯后1～3 d的天氣下發病風險高,而痢疾發病主要具有高溫即時效應,在滯后1～20 d的高發病風險同樣需要高度重視。主要患感人群(少兒和中青年)在高溫高濕時發病風險高。

(3)手足口病滯后期最長可達8天,少兒發病響應高溫高濕的天氣條件,在風速為0.5～3 m/s時不易發病。

病原體能否存活和病原體的致病力是致病的關鍵[41-44],氣溫、風速等氣象要素可以通過作用于病原體或易感人群來影響傳染病發病[45-46]。在最舒適氣溫、風速段內(21℃ ～23℃、1.3～1.6 m/s及 2～2.7 m/s),5種傳染病發病風險均最低,說明該時段最有利于人們進行氣候康養和疾病療養。而5種傳染病易感人群可在在傳染病高發期間利用攀枝花地區獨特的氣候條件進行康養,降低傳染病發病可能。此外,當平均氣溫偏離舒適閾值時,由于其冷效應或熱效應[31],傳染病發病風險會顯著增加,這對呼吸、消化系統疾病同樣造成類似的影響[35,47],正面說明了呼吸、消化系統疾病中傳染病與常見慢性病發病機制具有共性。由于不同年齡段的患感人群對傳染病發病的響應存在明顯差異,在疾病高發期和易感人群所敏感的天氣出現時,有關部門應及時告知公眾做好應對措施,并有針對性地實施布控降低傳染病發病可能。

致謝:感謝2020年度第一批攀枝花市市級科技計劃項目(2020ZX-6-2);2020年度第三批攀枝花市市級科技計劃項目(2020CY-S-5)對本文的資助