二十四节气的温湿指数与抑郁症的相关性研究

背景全球抑郁症患者已突破3亿人次,其高致残率引起世界广泛关注。目前温湿指数(Humidex)与抑郁症之间关系的研究较少。目的探讨二十四节气的Humidex与抑郁症之间的关系。方法收集上海市嘉定区精神卫生中心精神科2016-10-08—2019-10-07抑郁症患者的就诊资料(n=18289),包括性别、年龄、就诊时间、就诊门诊及专家门诊数量。通过上海市气象局公布数据收集嘉定区2016-10-08—2019-10-07日均温度、相对湿度、降雨量、气压和平均风速数据,计算Humidex。将患者依据不同年龄分为≤18岁组(n=157)、19~44岁组(n=3099)、45~59岁组(n=4848)、60~74岁组(n=6270)和≥75岁组(n=3915)。通过结合类Poisson分布和分布滞后非线性模型估计二十四节气的Humidex与抑郁症之间的关系。运用Pearson相关性分析计算Humidex和气象变量之间的相关性。以中位Humidex作为对照,计算二十四节气的Humidex和抑郁症的相对风险度(RR)。结果2016-10-08—2019-10-07共纳入抑郁症患者18289人次,男6900人次,女11389人次。2016-10-08—2017-10-07小寒节气对应的平均Humidex最低,抑郁症患者数最多;大暑节气对应的平均Humidex最高,抑郁症患者数最少。2017-10-08—2018-10-07大寒节气对应的平均Humidex最低,抑郁症患者数最多;大暑节气对应的平均Humidex最高,抑郁症患者数最少。2018-10-08—2019-10-07大寒节气对应的平均Humidex最低,抑郁症患者数最多;大暑节气对应的平均Humidex最高,抑郁症患者数最少。二十四节气的Humidex与总人群抑郁症风险呈非线性关系。2016-10-08—2019-10-07总人群、男性、女性、≤18岁、19~44岁、45~59岁、60~74岁和≥75岁抑郁症风险分布前2位Humidex对应的节气分别为大寒、立春,抑郁症风险分布最低Humidex对应的节气为大暑。抑郁症总人群在大寒、立春节气后第10天出现最大滞后效应(RR=1.020,95%CI=1.001~1.040),在大暑节气后第8天出现滞后效应,持续至第9天。60~74岁年龄组人群在大寒、立春节气后第7天出现滞后效应,第9天出现最大滞后效应(RR=1.054,95%CI=1.007~1.104),持续至第11天。男性抑郁症人群在大暑节气后第1天和第8天出现滞后效应,分别持续至第2天和第10天,于第10天出现最大滞后效应(RR=0.952,95%CI=0.911~0.994);60~74岁年龄组人群在大暑节气后第8天出现滞后效应,持续至第9天。结论大寒、立春节气的Humidex是抑郁症的危险因素,临床上应根据不同节气的Humidex,对抑郁症患者人群做到精准诊疗,制订个体化的干预方案。

北半球人体不舒适天数归因分析及其未来预估

基于NCEP/NCAR再分析资料及6个CMIP6全球气候模式模拟资料,对1961—2014年北半球湿热指数表征的热不舒适天数与风寒指数表征的冷不舒适天数历史变化进行归因分析,并预估未来(2015—2100年)4种不同情景下不舒适天数的变化趋势。结果表明:历史时期北半球中低(中高)纬度地区热(冷)不舒适天数偏多且不舒适天数显著增加(减少)。其中,高纬度(中纬度)地区能够检测到历史全强迫,人为强迫和温室气体强迫的影响,且温室气体强迫主导了冷(热)不舒适天数变化。低纬度地区,热不舒适天数显著增加可归因于人为温室气体强迫作用,气溶胶强迫能够产生相反的作用降低热不舒适的发生率,冷不舒适天数则受气候系统内部的调控作用。未来热(冷)不舒适天数将持续增加(减少),其中ssp585与ssp370情景下舒适度变化显著,ssp126与ssp245情景下,2080年后北半球人类遭受的冷热不舒适感将维持在稳定的水平。

马鞍山市2007~2017年温湿指数对交通伤影响的时间序列研究

目的探讨温湿指数与交通伤的关系。方法采用Poisson广义分布滞后非线性模型分析温湿指数与交通伤的关系,并按性别、年龄进行亚组分析。结果交通伤与温湿指数呈非线性关系,危险效应随温湿指数的变化,呈先增加后降低趋势,但总体危险效应均具有统计学意义。温湿指数(P(25)分位数)对交通伤的危害效应于暴露当天达到最大[P(25):相对危险度(RR)=1.102(1.010~1.201)],在滞后第5天结束。亚组分析发现滞后0~5 d内,温湿指数对男性和>14~<65岁组人群均有影响,但对≤14岁和≥65岁人群的影响差异无统计学意义。结论温湿指数与交通伤的发病风险存在关联,且存在滞后效应。

辽宁中西部气候干旱周期及降水满足程度研究

采用沈阳、锦州、阜新、葫芦岛、朝阳、赤峰等市18个气象站1960-2015年气候资料,运用气候倾向率、干湿指数和积分湿润指数等气候诊断分析方法,研究4~9月气候干旱变化及降水的农业满足度。结果表明,辽宁中西部地区农作物生长季干湿指数逐年减小,气候干旱化明显。中南部平原沿海区近20年(1996-2015年)气候干旱化程度增加12.5%,西北部低山丘陵区气候干旱化程度增加11.7%。辽宁中西部地区中、重度干旱年存在9~11年的准周期。降水的农业满足程度整体下降,线性下降14.3%;近20年降水的农业满足程度平均下降13.4%,干旱气候年增加7.3%~9.1%。辽宁中西部地区降水减少导致农业需水满足度下降,干旱频率增加,对大田农业生产已构成威胁。因此,应加强水资源管理和应用,提高水资源利用率和保护,适应气候变化调整农业生产结构,以防御干旱灾害所带来的损失。

成都市温湿指数对心血管疾病死亡的影响

目的探讨成都市温湿指数对心血管疾病死亡的影响。方法收集2017—2020年成都市气象因素、PM_(2.5)、O_(3)和心血管疾病死亡病例数据,采用分布滞后非线性模型估算相对危险度和累积危险度,以量化温湿指数对心血管疾病死亡的影响。结果低温湿指数可增加人群心血管疾病死亡的风险,效应从滞后第2天(RR=1.016,95%CI:1.000~1.033)开始出现,持续到第11天(RR=1.021,95%CI:1.004~1.038);累积效应发生在滞后5~16 d,在第14天达到最大值(CRR=1.373,95%CI:1.196~1.577)。男性比女性更易受低温湿指数的影响。≥85岁组人群较其他年龄组更易受滞后效应的影响,最大相对风险值为1.056(95%CI:1.033~1.079),累积风险值为1.465(95%CI:1.160~1.852)。结论低温湿指数可能与成都市人群心血管疾病死亡风险的增加有关。

温湿指数对合肥市细菌性痢疾影响的时间序列研究

目的探讨温度和湿度的共同作用指标——温湿指数对细菌性痢疾发病的影响。方法收集2006年1月1日至2013年12月31日合肥市细菌性痢疾每日发病资料及同期的气象资料，并计算出温湿指数，采用分布滞后非线性模型分析温湿指数与细菌性痢疾发病的关系，调整季节性和长期趋势、星期几效应和其他气象因素的影响。同时，按性别、年龄和居住地进行亚组分析。结果细菌性痢疾的发病风险随着温湿指数增大而增加。高温湿指数（P90）对细菌性痢疾发病影响的危害效应于滞后2d产生，在滞后4d达到最大（舰=1．063，95％CI：1．037～1．090）。亚组分析发现在滞后2～5d，高温湿指数对各组人群均有影响。结论高温湿指数能增加细菌性痢疾发病的风险，并存在滞后效应。

温湿指数对精神分裂症急性发作的影响及个体特征的修饰作用

目的探索高温湿指数暴露与精神分裂症急性发作之间的关系。方法收集2005年1月1日―2014年12月31日合肥每日气象和精神分裂症数据。使用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析温湿指数对精神分裂症急性发作的影响。同时,探讨性别、年龄、婚姻状况和研究时期段对暴露效应所产生的修饰作用。结果高温湿指数与精神分裂症急性发作存在相关,在滞后第2天的效应最大(RR=1.031,95%CI:1.011~1.051,P<0.05)。按个体特征进行亚组分析时,发现年龄21~60岁、男性和已婚患者相对其他人群更易受到高温湿指数暴露的影响。此外,相比第1个五年(2005―2009年),第2个五年(2010―2014年)高温湿指数暴露的危害效应呈现下降趋势。结论高温湿指数是精神分裂症急性发作的危险因素,21~60岁、男性和已婚患者更易受到高温湿指数的影响。

华北地区温湿指数对细菌性痢疾滞后效应及区域异质性分析

目的了解华北地区温湿指数与细菌性痢疾发病的关系,探讨区域间异质性来源。方法收集华北地区各地市2014年1月1日—2016年12月31日细菌性痢疾的发病数据和同期气象资料。应用分布滞后非线性模型评估各地市平均气温、相对湿度、温湿指数与细菌性痢疾发病之间的关系,应用meta分析合并各地市的效应值,再通过meta回归进一步探讨异质性来源。结果平均气温、相对湿度及温湿指数与细菌性痢疾发病数之间均呈"J"形关系。温湿指数对细菌性痢疾发病的危害效应在当天开始出现,滞后3 d时达到最大值(RR=1.07,95%CI=1.05~1.09),持续至第7 d。以温湿指数的中位数为参照,温湿指数为42.4时,细菌性痢疾的累积发病风险最高(RR=1.96,95%CI=1.52~2.53)。高纬度、高经度、人口自然增长率高、人均地区生产总值低的地区,温湿指数对细菌性痢疾发病的效应更强。结论高温湿指数会增加华北地区细菌性痢疾的发病风险,应对脆弱地区采取有效的预防措施以减少细菌性痢疾的发病。