2017—2022年济南市中暑流行特征及与热浪的潜在关联

来源：环境与职业医学杂志 2024年第4期北京时间：

作者：常会云, 单冰, 彭秀苗, 李湉湉, 崔亮亮,

摘要：背景近年来中国夏季区域性高温天气频繁出现，中暑是高温所导致的代表性气象病。分析中暑流行特征及热浪暴露对其影响，对做好中暑的监测、预警和防控工作具有重要意义。目的了解济南市中暑病例的流行病学特征，探讨热浪暴露对中暑的影响。方法收集2017—2022年济南市中暑病例的个案信息以及同期逐日的气象因素数据，描述济南市中暑病例的发生时间、人群和地区分布特征，采用时间分层的病例交叉设计并结合条件logistic回归模型，探索12种热浪定义（不同强度和持续时间组合）下热浪暴露对中暑的影响。其中，热浪强度分别使用研究期间日均温度的第90百分位数（P90）和P95、P97.5、P99表示，持续时间包括≥2 d、≥3 d、≥4 d，记为Pi(k)，i为温度阈值，k为持续时间，如P90(2)即表示连续至少2 d的日均温度大于等于研究期间日均温度的第90百分位数对应的温度值。以lag01表示滞后1 d的累积滞后效应，以此类推。结果2017—2022年济南市共报告中暑病例1394例，轻症患者581例，重症患者813例；累积报告死亡85例，累积病死率为6.10%。流行特征分析结果显示：研究期间报告的中暑病例集中分布于6—8月，且在7月出现高峰（665例，47.70%）；中暑病例中男女性别比为2.02∶1，病例的高发年龄段为50~89岁，且在70~79岁组和50~59岁组出现两次高峰，但最高峰出现在70~79岁；病例高发地区分布于济南市西部的中心城区（天桥区，274例，19.66%；槐荫区，223例，16.00%）和周边农村地区（平阴县，254例，18.22%）。热浪暴露影响效应分析结果显示，热浪暴露对中暑的影响具有统计学意义。对中暑影响的最大效应估计值分别出现在P99(2)、P97.5(3)和P97.5(4)定义下的lag04、lag03、lag04，OR（95%CI）分别为9.27（4.71 ~ 14.24）、8.95（6.17 ~ 12.98）和8.22（4.91 ~ 13.78）。暴露−反应关系曲线提示，随着日均温度的升高，中暑风险呈上升趋势。结论每年7月是济南市居民中暑的高发时期，同时以男性病例为主，重症多，年龄集中在50~89岁。热浪的发生可进一步增加中暑的风险，且存在显著的滞后效应。

关键词：高温, 热浪, 中暑, 流行病学特征, 病例交叉, 济南市,