中国21个地区隔日温差对人群死亡影响的时间序列研究

作者：宋和佳; 黄钰姝; 李永红; 程义斌; 姚孝元^*

来源：环境卫生学杂志, 2022, 12(04): 254-262.

DOI：10.13421/j.cnki.hjwsxzz.2022.04.003

• 隔日温差(TCN)
• 死亡风险
• 分布滞后非线性模型(DLNM)
• 多元Meta分析

目的 探索隔日温差(temperature changes between neighboring days, TCN)对人群死亡的影响。方法 收集我国21个地区2014—2018年的每日气象因素数据、空气污染物数据和死因统计数据。运用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model, DLNM)和多元Meta分析，估计不同季节的TCN对每日总死亡人数的影响。结果 研究显示，不同季节的TCN对每日总死亡人数均有显著影响，且阈值不同。冷季时，P95 TCN(升温)的14天累积相对危险度(CRR)为0.868 (95%CI:0.794,0.948),而P5(降温)对每日总死亡人数的影响没有统计学意义。暖季时，P95 TCN(升温)的7天CRR为1.078 (95%CI:1.009,1.152),而P5(降温)的7天CRR为0.929 (95%CI:0.889,0.971)。冷季时，患有呼吸系统疾病人群更容易受到温度变化的不利影响。暖季时，循环系统疾病人群、女性和≥65岁人群对温度变化更为敏感。南北区域的分析显示，北方城市的人群对P95TCN的影响更加敏感。结论 不同季节的极端TCN与人群死亡的风险存在关联，冷季时升温可降低人群死亡风险，而暖季时升温可增加人群死亡风险，降温可降低人群死亡风险。健康促进策略应该考虑相邻两天之间的温度变化对人群死亡影响。

• 单位
  中国疾病预防控制中心; 中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所