二十四節氣的溫濕指數與抑郁癥的相關性研究

張文靜，葛旭峰，歐茜文，蔡雨陽，楊玲，劉芳*

1.200092 上海市，上海交通大學醫學院附屬新華醫院老年科

2.201822 上海市嘉定區精神衛生中心精神科

3.200025 上海市，上海交通大學醫學院公共衛生學院

4.200434 上海市，同濟大學附屬上海市第四人民醫院老年科

近年來抑郁癥患者明顯增多［1］。據估計全球約3.22 億抑郁癥患者，占總人口比例的4.4%，其致殘生活時間遠高于心血管疾病致殘生活時間，引起了廣泛關注［2］。2021 年中國精神衛生調查顯示，我國抑郁癥患病率為3.4%，患病人數為9 500 萬人，每年大約有28萬人自殺，其中40%患有抑郁癥［3］。多項研究顯示神經精神疾病與溫度、濕度、氣壓、日照時間等氣象元素有關［4-6］。中國的二十四節氣“春雨驚春清谷天，夏滿芒夏暑相連，秋初露秋寒霜降，冬雪雪冬小大寒”，是智慧的祖先對一年自然節律變化進行的精煉總結［7］。目前關于二十四節氣的溫濕指數（Humidex）與抑郁癥關系的研究相對較少。既往研究多關注單一指標如平均氣溫、濕度、日照時長等［3-6］，忽略多個因素間相互作用對抑郁癥患者產生的影響。本研究通過分析上海市嘉定區精神衛生中心2016-10-08—2019-10-07 抑郁癥患者的數據和嘉定區氣象數據，全面系統研究二十四節氣的Humidex 與抑郁癥的關系，得出抑郁癥患者人數隨二十四節氣變化的趨勢，為減少抑郁癥患病率、采取相應的預防措施提供理論依據。

1 資料與方法

1.1 資料收集

收集上海市嘉定區精神衛生中心精神科2016-10-08—2019-10-07 抑郁癥患者的就診資料，包括性別、年齡、就診時間、就診門診及專家門診數量。納入標準：抑郁癥患者符合《國際疾病分類（第10 版）》抑郁癥（ICD-10 編碼為F32）的診斷標準。排除標準：（1）雙相情感障礙抑郁發作；（2）既往診有除抑郁癥外的其他精神病者；（3）器質性病變導致的抑郁癥；（4）嚴重頭創傷史。通過上海市氣象局公布數據收集嘉定區2016-10-08—2019-10-07 日均溫度、相對濕度、降雨量、氣壓和平均風速數據。Humidex 計算公式：-10］，其中tem 為日均溫度，hum 為相對濕度。納入的樣本量估算采用描述性研究樣本量的計算公式N=Z2×P×（1-P）/ε2，其中N 為樣本量；Z 為統計量，置信區間（CI）為95%時，Z=1.96；ε為誤差值；P為概率值。中國精神障礙患病率橫斷面流行病學研究［1］顯示抑郁癥終生患病率為3.4%。N=11 364.7，考慮人數為整數得出N=11 365。最終實際納入樣本18 289 人次。二十四節氣從寒露節氣開始，到秋分節氣結束，繪制二十四節氣與Humidex、Humidex 和抑郁癥患者數的關系圖。

1.2 分組

共納入患者18 289 人次，根據參考文獻，將患者依據不同年齡分為≤18 歲組（n=157）、19～44 歲組（n=3 099）、45～59 歲組（n=4 848）、60～74 歲組（n=6 270）和≥75 歲組（n=3 915）［8-9］。

1.3 統計學方法

采用SPSS 16.0 與R 4.2.0 軟件進行數據分析，符合正態分布的計量資料以（±s）表示。通過結合類Poisson 分布和分布滯后非線性模型估計二十四節氣的Humidex 與抑郁癥之間的關系。運用Pearson 相關性分析計算Humidex 和氣象變量之間的相關性。當Humidex 與單一氣象變量的相關系數（r）＞0.7，被認為是強相關，模型需排除此變量。模型如下：Log［E（Yt）］=α+βXt，l+ns（Wind speedt，df=3）+ns（Time，df=5/year）+DOWt+Holidayt+Expertst，其中E（Yt）表示第t 天抑郁癥患者的預期計數，α為回歸模型截距，X 表示Humidex，l 表示最大滯后天數；β表示Humidex 的系數；Wind speedt表示第t 天的風速；Time 表示時間的變量；ns 是自然三次樣條函數。ns（Time，df）指的是利用自然樣條函數控制季節和長期趨勢的效果，包括星期幾（Dow），節假日（Holiday）和專家門診（Experts）在內的分類變量也被控制。參考相關文獻，對于風速指標，使用具有3 df 的自然三次樣條曲線，使用自然三次樣條曲線以每年5 df 的時間控制長期趨勢和季節性分布［10-12］。每個節氣平均時間為15 d，并且根據赤池信息準則（AIC），本研究選擇最大滯后天數為15 d。以中位Humidex 作為對照，計算二十四節氣的Humidex 和抑郁癥的相對風險度（RR）。同時，探討性別與年齡分組對效應的修飾作用，計算不同人群效應值差的95%CI。以P＜0.05 為差異有統計學意義。95%CI 檢驗差異的顯著性。以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 資料統計描述

2016-10-08—2019-10-07共納入抑郁癥患者18 289人次，男6 900 人次，女11 389 人次；研究期間嘉定區氣象因素分布見表1。2016-10-08—2017-10-07 小寒節氣對應的平均Humidex 最低，抑郁癥患者數最多；大暑節氣對應的平均Humidex 最高，抑郁癥患者數最少。2017-10-08—2018-10-07 大寒節氣對應的平均Humidex 最低，抑郁癥患者數最多；大暑節氣對應的平均Humidex 最高，抑郁癥患者數最少。2018-10-08—2019-10-07 大寒節氣對應的平均Humidex 最低，抑郁癥患者數最多；大暑節氣對應的平均Humidex 最高，抑郁癥患者數最少。2016-10-08—2019-10-07 二十四節氣的平均Humidex 和抑郁癥患者數分布情況見圖1。

表1 2016-10-08—2019-10-07 嘉定區氣象因素分布數據Table 1 Distribution of meteorological factors in Jiading District from 2016-10-08 to 2019-10-07

圖1 2016-10-08—2019-10-07 二十四節氣的平均Humidex 和抑郁癥患者數分布圖Figure 1 Distribution of average Humidex and number of depression patients in 24 solar terms from 2016-10-08 to 2019-10-07

2.2 分布滯后非線性模型變量納入情況

相關性分析結果顯示，Humidex 與日均溫度（r=0.899）、氣壓（r=-0.832）強相關（P＜0.05），故不納入模型；Humidex 與相對濕度（r=0.028）、風速（r=-0.023）、降雨量（r=0.044）無相關性（P＞0.05）。此外，因Humidex 為日均溫度與相對濕度計算得到的指標，故相對濕度不納入模型。因降雨量數據離散性大，故不納入模型。最終模型納入Humidex 和風速2 種變量。

2.3 二十四節氣的Humidex 對抑郁癥的影響

以中位Humidex（21.5）作為比較基準，二十四節氣的Humidex 與總人群抑郁癥風險呈非線性關系。隨著Humidex 逐漸升高，總人群抑郁癥風險分布呈現先下降后上升再下降的趨勢。2016-10-08—2019-10-07 總人群抑郁癥風險分布前2 位Humidex 對應的節氣分別為大寒、立春；總人群抑郁癥風險分布最低Humidex 對應的節氣均為大暑。繪制Humidex 與不同性別和年齡抑郁癥人群的劑量反應圖，可見隨著Humidex 逐漸升高，不同人群抑郁癥風險分布均大致呈現先下降后上升再下降的趨勢。男性、女性、≤18 歲、19～44 歲、45～59歲、60～74 歲和≥75 歲抑郁癥風險分布前2 位Humidex對應的節氣分別為大寒、立春，抑郁癥風險分布最低Humidex 對應的節氣為大暑，見圖2。

圖2 2016-10-08—2019-10-07 二十四節氣的Humidex 與抑郁癥人群的劑量反應圖Figure 2 Dose-response graph of Humidex and depression patients in twenty-four solar terms from 2016-10-08 to 2019-10-07

2.4 Humidex 對抑郁癥的滯后影響

抑郁癥總人群在大寒、立春節氣后第10 天出現最大滯后效應（RR=1.020，95%CI=1.001～1.040），在大暑節氣后第8 天出現滯后效應，持續至第9 天。分析不同人群發現，僅60～74 歲年齡組人群在大寒、立春節氣存在滯后效應，60～74 歲年齡組人群在大寒、立春節氣后第7 天出現滯后效應，第9 天出現最大滯后效應（RR=1.054，95%CI=1.007～1.104），持續至第11 天。僅男性和60～74 歲年齡組人群在大暑節氣存在滯后效應。男性抑郁癥人群在大暑節氣后第1 天和第8 天出現滯后效應，分別持續至第2 天和第10 天，于第10 天出現最大滯后效應（RR=0.952，95%CI=0.911～0.994）；60～74 歲年齡組人群在大暑節氣后第8 天出現滯后效應，持續至第9 天，見圖3。

圖3 二十四節氣Humidex 對抑郁癥人群影響的3D 圖Figure 3 3D figure of the effect of Humidex in twenty-four solar terms on depression in the total population

3 討論

本研究結果顯示，二十四節氣的Humidex 與抑郁癥呈非線性相關關系，總人群抑郁癥風險分布前2 位Humidex 對應的節氣分別為大寒、立春，抑郁癥風險分布最低Humidex 對應的節氣為大暑。二十四節氣具有重要的科學價值與文化價值，也體現了中國獨具特色的生產方式和生活態度［13］。1961—2014 年華北地區二十四節氣氣溫數據顯示，大暑節氣平均氣溫最高（30.4 ℃），在大寒節氣最低（-7.5 ℃）［14］。本研究發現在大寒、立春節氣的Humidex 低，大暑節氣Humidex 高，Humidex 受溫度影響更大。本研究結果與光照治療抑郁癥的研究結果具有相同點，抑郁癥在冬季加重，夏季減輕［15］。中醫認為肝陽乃春生少陽之氣，始萌未盛，易受戕伐。如寒邪正盛，肝陽受損，肝失升發、暢達之性而處于瘀滯狀態［16］。在冬季抑郁癥患者的肝疏泄功能降低，更容易導致抑郁癥。

相關研究發現抑郁癥高發的原因可能與冬季日照時間改變和褪黑素水平變化有關［17］。有研究表明冬季抑郁癥高發［18］，本研究結果與之一致。有關臨床試驗發現，季節性抑郁癥在使用光療時療效顯著［19］。神經影像學研究表明光療具有抗抑郁作用，可通過視網膜的雙突觸回路影響抑郁樣行為，神經回路受光照劑量多少、波長長短影響。研究發現，情緒受環境光照時間長短、光照溫度高低和波長長短的影響，光照效果也與不同個體及主觀感受有關［20］。褪黑素通過多種途徑改善抑郁癥，對于治療抑郁癥起著非常重要的作用。褪黑素來源于腦松果體，可以調節晝夜節律，同時具有抗抑郁功能，其作用機制可能與單胺神經遞質，下丘腦-垂體-腎上腺軸等有關［21］。

本研究通過對不同性別和各年齡組進行分層分析發現，男性和女性抑郁癥患者在二十四節氣的風險分布趨勢相同，大寒、立春為其風險分布最高的2 個節氣，大暑為其風險分布最低的節氣。不同年齡組抑郁癥患者在二十四節氣的風險分布趨勢相同，表現為大寒、立春節氣的風險分布最高，大暑節氣的風險分布最低。不同性別、年齡組抑郁癥患者最大滯后風險不同，滯后時間也不同。

本研究存在以下不足：（1）本研究針對上海市嘉定區精神衛生中心抑郁癥患者門診就診數據進行分析，而上海市屬于亞熱帶季風性氣候，與中國其他地區結果可能存在地區差異，后續需要進行全國范圍抑郁癥人群數據分析。（2）本研究探討二十四節氣的Humidex 的短期影響而非長期影響；有必要在更長時間范圍探討二十四節氣的Humidex 與抑郁癥人群的關系。（3）研究納入模型的抑郁癥患者可能存在定期前往嘉定區精神衛生中心門診就診情況，就診原因可能與二十四節氣的Humidex 因素無關，但由于數據限制，無法對此種抑郁癥患者數據進行排除，后續研究將會收集更多與個體特征有關數據進行更全面分析，也需要收集更長時間樣本數據進行檢驗。

綜上所述，大寒、立春節氣的Humidex 是抑郁癥的危險因素，大暑節氣的高Humidex 是抑郁癥的保護因素，提示臨床上應根據不同節氣的Humidex，對抑郁癥患者人群做到精準診療，制定個體化的干預方案。

作者貢獻：張文靜、葛旭峰負責論文撰寫、數據收集、調查研究；歐茜文、蔡雨陽負責統計分析；楊玲、劉芳對研究進行監督管理，對本文負責。

本文無利益沖突。