腦血管病的氣象危險(xiǎn)指數(shù)預(yù)報(bào)研究

張 楠，尚可政，劉繼鋒，喬 麗

(1.西安市氣象局，西安 710016；2.蘭州大學(xué)，蘭州 730000；3.西安市疾病預(yù)防控制中心，西安 710054)

腦血管病(cerebrovascular disease)指由于腦部血管病變所引起的腦部疾病，包括腦動(dòng)脈粥樣硬化、血栓形成、狹窄、閉塞、腦動(dòng)脈損傷、血管畸形等，其共同特點(diǎn)是引起腦組織的缺血或出血性意外，所以通常可分為缺血性和出血性腦血管病，導(dǎo)致患者殘疾或死亡，又稱腦血管意外。在我國(guó), 每年有新發(fā)腦血管病患者約270萬(wàn)人, 每年死于腦血管病的患者約130萬(wàn)人, 腦血管病已經(jīng)成為我國(guó)居民的“第一殺手”[1]。數(shù)據(jù)顯示，2010—2014年，西安地區(qū)腦血管疾病死亡人數(shù)逐年增加，2014年，因腦血管病死亡的人數(shù)占西安地區(qū)總死亡人數(shù)的26.0%。已有研究顯示[2],氣壓、氣溫等氣象因素的異常變化是誘發(fā)腦血管病發(fā)病的危險(xiǎn)因素之一。本研究通過(guò)分析氣象因素與腦血管病死亡的相關(guān)關(guān)系，建立腦血管病日死亡人數(shù)的預(yù)報(bào)模型，并依據(jù)模型建立相應(yīng)的氣象危險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，為預(yù)防腦血管意外的發(fā)生，提高人群自我保健意識(shí)提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料選取

2010—2014年腦血管病日死亡數(shù)據(jù)來(lái)自西安市疾病預(yù)防控制中心，數(shù)據(jù)選取西安市11個(gè)區(qū)、2個(gè)縣的日死亡人數(shù)數(shù)據(jù)中的腦血管病部分；同期氣象數(shù)據(jù)來(lái)自西安市氣象局，包括：日平均氣溫，日平均最高氣溫、最低氣溫，日平均氣壓，日平均相對(duì)濕度，日照時(shí)數(shù)，日平均風(fēng)速，降水量及氣溫日較差。

1.2 研究方法

國(guó)內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，氣象因素與腦血管病死亡具有一定相關(guān)關(guān)系，且氣象因素對(duì)腦血管病死亡的影響存在明顯的滯后和累積效應(yīng)[3-4]。選取當(dāng)天、前1～10 d單日氣象要素及2～7 d累積平均后的氣象要素，逐一與腦血管病日死亡人數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，研究氣象因素對(duì)腦血管病死亡的滯后影響和累積效應(yīng)。

腦血管病發(fā)病總體呈夏季發(fā)病率低、冬季發(fā)病率高的季節(jié)變化特征，但同一季節(jié)各月的發(fā)病率也存在較大差異[5]。為到達(dá)更好的預(yù)測(cè)效果，故在建立模型及等級(jí)劃分時(shí)按月進(jìn)行。應(yīng)用多元逐步回歸法，利用2010—2013年腦血管病及氣象資料按月建立腦血管病日死亡人數(shù)回歸預(yù)報(bào)模型，并根據(jù)預(yù)報(bào)模型建立相應(yīng)的氣象危險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)預(yù)報(bào)標(biāo)準(zhǔn)。利用2014年腦血管病及氣象資料對(duì)預(yù)報(bào)模型及等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行檢驗(yàn)。

回歸分析方程表達(dá)式[6]為

(1)

其中，Si(i=1，2，…，12)表示各月腦血管病日死亡人數(shù)，b為回歸方程的常數(shù)項(xiàng)，αj為回歸系數(shù)，kj為氣象因子，j=1，2，…，m，m為入選因子的個(gè)數(shù)，顯著水平取5%。

2 結(jié)果分析

2.1 腦血管病死亡分布特征

2010—2014年西安腦血管疾病死亡人數(shù)男女比例為1∶0.84，年齡<25歲、25～<45歲、45～<60歲、≥60歲的人數(shù)，分別占腦血管病死亡人數(shù)的0.2%、2.6%、13.5%、83.7%。腦血管病月平均死亡人數(shù)統(tǒng)計(jì)分析表明，腦血管疾病死亡人數(shù)冬半年多(占55.4%)，夏半年少(占44.5%)，死亡人數(shù)最多的月份依次為1月、12月、2月；死亡人數(shù)最少的月份依次為7月、6月、5月。12月、1月是腦血管疾病的死亡的高峰，而8月份是腦血管疾病在夏半年的一個(gè)死亡小高峰，可能與西安地區(qū)冬季寒冷、多霧霾，8月酷暑炎熱、高溫?zé)崂祟l發(fā)，體感不適有關(guān)(圖1)。

圖1 2010—2014年西安地區(qū)腦血管疾病月平均死亡人數(shù)

2.2 氣象要素與腦血管病的相關(guān)分析

應(yīng)用SPSS17.0對(duì)各氣象要素與腦血管病逐日死亡人數(shù)進(jìn)行單因素相關(guān)性分析，結(jié)果表明各月份與腦血管死亡人數(shù)具有顯著相關(guān)的氣象要素不同；同一氣象要素各月份與腦血管死亡人數(shù)的正負(fù)相關(guān)關(guān)系不同；同一氣象要素不同滯后時(shí)間與日死亡人數(shù)的相關(guān)程度也存在明顯差異。總體來(lái)說(shuō)，各月氣象要素在某一滯后時(shí)間或經(jīng)過(guò)累加平均后與腦血管病日死亡人數(shù)相關(guān)關(guān)系不同，其中風(fēng)速與之正相關(guān)最顯著，相對(duì)濕度與之負(fù)相關(guān)最為顯著。前6～8 d風(fēng)速與腦血管死亡人數(shù)正相關(guān)系數(shù)較高，風(fēng)速在4～7 d累加平均后與腦血管病日死亡人數(shù)相關(guān)系數(shù)較高；相對(duì)濕度2～3 d累加平均后與之相關(guān)系數(shù)較高；其他氣象要素與腦血管死亡的相關(guān)關(guān)系及關(guān)系強(qiáng)弱趨勢(shì)各月差異較大。這說(shuō)明氣象要素對(duì)腦血管死亡確實(shí)存在滯后和累積效應(yīng)。

2.3 預(yù)報(bào)模型的建立

相關(guān)分析和已有研究證實(shí)，氣溫、氣壓、風(fēng)速、相對(duì)濕度等氣象要素對(duì)腦血管病存在明顯的滯后和累積效應(yīng)[7]。目前，多數(shù)研究選取3～5 d累加平均的氣象因子進(jìn)行相關(guān)分析和建立模型，為了更充分的研究氣象因素對(duì)腦血管病死亡的累積及滯后效應(yīng)，在建立預(yù)報(bào)模型時(shí)，將2010—2013年氣溫、氣壓、風(fēng)速、濕度等當(dāng)天、前1～10 d單日氣象要素及2～7 d累加平均后的氣象要素均作為自變量因子，2010—2013年腦血管疾病日死亡人數(shù)作為因變量，自變量因子共693個(gè)，各預(yù)報(bào)因子的意義如表1。

表1 預(yù)報(bào)因子及意義

693個(gè)自變量因子共包含9種氣象要素。每種氣象要素包含77個(gè)因子，每11個(gè)因子為一組、共7組。每種氣象要素的77個(gè)因子依次按照表2中類似的累加平均順序排列定義。

采用多元逐步回歸分析法，將自變量因子逐步剔除，選取最佳擬合模型，分別建立1—12月西安腦血管病日死亡人數(shù)的多元逐步回歸預(yù)報(bào)模型，并對(duì)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，12個(gè)預(yù)報(bào)模型均通過(guò)P<0.000 1顯著性水平檢驗(yàn)(表3)。

表2 K1～K77排列順序及意義

表3 腦血管病日死亡人數(shù)預(yù)報(bào)模型及檢驗(yàn)結(jié)果

2.4 預(yù)報(bào)等級(jí)的劃分

利用2010—2014年腦血管病日死亡人數(shù)資料，按月統(tǒng)計(jì)得出腦血管病日死亡人數(shù)的平均值, 即樣本平均值設(shè)為X，樣本標(biāo)準(zhǔn)差為SX，S為日死亡人數(shù)，將日死亡人數(shù)劃分為五個(gè)等級(jí)，分級(jí)預(yù)報(bào)稱為氣象危險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)[8](表4)。

表4 腦血管病氣象危險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)劃分及含義

按表4統(tǒng)計(jì)計(jì)算2010—2014年西安腦血管病日死亡人數(shù)的氣象危險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)，發(fā)現(xiàn)1—12月均以III級(jí)最多、I級(jí)最少，各等級(jí)所占比例依次為III級(jí)71.0%，IV級(jí)14.2%、II級(jí)11.8%、V級(jí)2.9%、I級(jí)0.1%。

2.5 預(yù)報(bào)效果的檢驗(yàn)

2.5.1 模型預(yù)報(bào)檢驗(yàn) 將2014年的氣象實(shí)況數(shù)據(jù)代入預(yù)報(bào)方程，計(jì)算出腦血管病死亡人數(shù)，并與實(shí)際死亡人數(shù)進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)。對(duì)比檢驗(yàn)分析采用誤差ε來(lái)完成，計(jì)算公式[9]為

(2)

結(jié)果顯示，2014年日死亡人數(shù)預(yù)報(bào)誤差≤30%的概率為81.9%，1—12月日死亡人數(shù)預(yù)報(bào)的月平均誤差分別為：16.4%、14.0%、15.3%、15.0%、20.3%、18.0%、15.9%、46.8%、17.3%、20.6%、14.9%，除8月外其他各月的平均誤差均小于21%，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均在79%以上，預(yù)報(bào)效果較好(圖2)。

圖2 2014年西安地區(qū)腦血管病日死亡人數(shù)預(yù)報(bào)相對(duì)誤差

從2014年各月的日死亡人數(shù)預(yù)報(bào)誤差可見，8月的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較其它月份低，可能與西安地區(qū)2014年入夏后氣候異常，導(dǎo)致的非氣象因素對(duì)腦血管病患者個(gè)體帶來(lái)的差異增大有關(guān)。氣象資料顯示，2014年6月至8月初西安持續(xù)高溫少雨，出現(xiàn)了1977年以來(lái)最嚴(yán)重的氣象干旱。居民頻繁使用空調(diào)，室內(nèi)外溫差增大，如果不能及時(shí)適應(yīng)這種溫度急劇變化，就容易誘發(fā)腦血管病；8月西安還出現(xiàn)3 d大霧天氣，個(gè)體的體感舒適度差，這時(shí)個(gè)人防護(hù)措施尤為重要，如若個(gè)體自身防護(hù)不當(dāng)，也易誘發(fā)腦血管病，而這些因氣候異常所致的非氣象因素對(duì)疾病的影響在研究時(shí)較難把握。

2.5.2 等級(jí)預(yù)報(bào)檢驗(yàn) 將2010—2013年氣象實(shí)況數(shù)據(jù)代入各預(yù)報(bào)方程進(jìn)行回代檢驗(yàn)，并將 2014 年的氣象實(shí)況數(shù)據(jù)代入各預(yù)報(bào)方程對(duì)日死亡人數(shù)進(jìn)行預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)，并根據(jù)表4對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行等級(jí)劃分，比較其與實(shí)際等級(jí)的一致率。由表5可見，除7、8、11月外，其它月份的回代檢驗(yàn)等級(jí)預(yù)報(bào)一致率均在70%以上，未出現(xiàn)等級(jí)相差3～4級(jí)的現(xiàn)象。若將等級(jí)完全相同或相差 1 級(jí)均視為預(yù)報(bào)正確，則預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均達(dá)到90%以上。7、8、11月回代檢驗(yàn)等級(jí)一致率較低，可能與西安當(dāng)?shù)貧夂蛱卣鲗?duì)腦血管患者個(gè)體影響差異較大有關(guān)。7、8月正值西安的夏季，不僅炎熱多雨，且雷暴大風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣多發(fā)；而11月西安正值深秋，秋冬交替，霧霾頻發(fā)，氣溫逐漸下降。應(yīng)對(duì)多變天氣和秋冬季節(jié)轉(zhuǎn)換時(shí)，患者自身的耐受和防護(hù)能力有較大的差異，使得非氣象因素對(duì)疾病的影響加大，導(dǎo)致預(yù)報(bào)等級(jí)與實(shí)際等級(jí)一致率較低。

表5 腦血管病氣象危險(xiǎn)指數(shù)回代檢驗(yàn)預(yù)報(bào)等級(jí)與實(shí)際等級(jí)一致率 %

預(yù)測(cè)2014年腦血管病氣象危險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)與實(shí)際等級(jí)完全一致率為57%，實(shí)際與預(yù)報(bào)等級(jí)相差一級(jí)的概率為39%，相差兩級(jí)的概率為4%，未出現(xiàn)等級(jí)級(jí)數(shù)相差3～4級(jí)的現(xiàn)象。2014年等級(jí)預(yù)報(bào)完全一致率較低，與樣本量較少有關(guān)。若等級(jí)完全相同或相差 1 級(jí)均視為預(yù)報(bào)正確，則等級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)96%，建立的腦血管病氣象危險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)預(yù)報(bào)效果較好。

3 結(jié)論與討論

(1)利用西安市2010—2013年腦血管疾病日死亡人數(shù)及同期氣象資料，建立腦血管疾病日死亡人數(shù)的多元逐步回歸預(yù)報(bào)模型及氣象危險(xiǎn)指數(shù)預(yù)報(bào)等級(jí)，并對(duì)預(yù)報(bào)模型及等級(jí)預(yù)報(bào)進(jìn)行回代及預(yù)報(bào)檢驗(yàn)。預(yù)報(bào)模型檢驗(yàn)結(jié)果，除8月外其他各月的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均在79%以上；氣象危險(xiǎn)指數(shù)預(yù)報(bào)等級(jí)檢驗(yàn)結(jié)果，等級(jí)完全相同或相差1級(jí)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)96%。預(yù)報(bào)模型及氣象危險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)預(yù)報(bào)效果較好。

(2)西安市目前業(yè)務(wù)應(yīng)用的健康預(yù)報(bào)模型均為依據(jù)經(jīng)驗(yàn)將其它地區(qū)模型本地化，雖然經(jīng)過(guò)本地化后具有一定適應(yīng)性，但也存在一定局限，且西安市目前沒(méi)有適用于業(yè)務(wù)使用的氣象危險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)預(yù)報(bào)指標(biāo)。本文采用西安市長(zhǎng)期、規(guī)范的氣象及醫(yī)學(xué)資料，充分考慮了氣象因素對(duì)腦血管病的滯后及累積影響，按月建立預(yù)報(bào)模型及等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，符合西安地區(qū)當(dāng)?shù)貧夂蚣叭宋那闆r，更為合理，為健康預(yù)報(bào)進(jìn)一步業(yè)務(wù)應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)，以期對(duì)預(yù)防腦血管意外發(fā)生、腦血管疾病發(fā)展提供合理的引導(dǎo)。

(3)疾病的發(fā)生發(fā)展是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，除了氣象因素影響外，還與很多非氣象因素關(guān)系密切，如疾病本身的病理發(fā)展、病患的自身狀況、治療情況、生活習(xí)慣及個(gè)人養(yǎng)護(hù)等，而本研究由于條件限制目前只考慮了氣象因素對(duì)腦血管病的影響，對(duì)疾病的危險(xiǎn)程度預(yù)測(cè)存在一定局限。另外，資料序列長(zhǎng)度較短，使研究結(jié)果也有一定局限性。因此，導(dǎo)致個(gè)別預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較低，等級(jí)預(yù)報(bào)還存在誤差。

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