好文推荐｜Nature Medicine：热浪期间中国65岁以上人群死亡危险因素研究

       近年来，全球热浪事件的频率和强度显著增加，主要受到城市化进程和气候变化的影响。热浪不仅增加了死亡风险和疾病发生率，还加重了公共卫生系统的负担，成为对人类健康的严重威胁。一项跨国多城市的研究表明，在43个国家中，37%的冬季热浪相关死亡可以归因于人类活动，突显了气候变化对公共健康的深远影响。

       人口老龄化是热浪期间死亡的重要危险因素。中国作为全球人口最多的中高收入国家，正面临着严峻的老龄化问题，预计老年人因高温死亡的数量将大幅增加。估计到本世纪90年代，75岁及以上老年人的死亡人数将增加约913,986人。而除了与年龄相关的风险外，关于热浪易感性因素的研究仍然不足。尽管年龄和慢性疾病等生理因素是已知的风险因素，公共卫生建议强调在热浪期间通过行为改变来减轻健康影响。常见的应对措施包括保持水分、穿轻便衣物、洗冷水澡、待在空调环境中，或与邻里朋友保持联系。然而，关于实施这些行为改变所需的功能能力（特别是老年人的身体和认知能力）的研究仍然缺乏。

       热浪易感性的主要证据来源是大规模时间序列研究，部分研究显示，年龄和性别是重要的调节因素。然而，时间序列分析主要集中在生态层面，无法充分考虑个体特征，尤其是关键的功能衰老因素（如身体和认知状态）。先前的回顾性研究和病例对照研究提供了一些关于行为改变有效性的证据，但这些研究的样本量通常较小，且多局限于地方性环境，难以将其结果推广到更广泛的人群。此外，关于认知功能对热浪死亡风险影响的流行病学研究仍然相对匮乏。

      为评估功能性老龄化对热浪易感性的影响，并为气候变化带来的健康风险制定量身定制的适应措施，该研究利用了2008至2018年中国纵向健康寿命调查（CLHLS）数据。CLHLS是一个涵盖23个省份、基于人口的队列研究。该研究通过结合温度、阈值和持续时间等标准，评估热浪是否构成死亡风险的一个危险因素。此外，研究还利用了基于社区的老年人健康与福祉调查数据，分析功能性衰老因素如何改变老龄化人群中热浪死亡风险的关系。通过整合每个研究参与者的日常温度数据，该研究旨在提供个人层面的证据，探索与功能衰老相关的因素如何影响对热浪的易感性。

01 研究人群

       研究利用中国纵向健康寿命调查（CLHLS）数据库，这是一项具有全国代表性的老年参与者前瞻性队列研究。CLHLS的地理代表性覆盖了中国31个省中23个省的农村和城市地区。这项研究在631个随机选择的城市和县进行了多阶段、分层的集群调查，参与者约占中国人口的85%。CLHLS收集65岁及以上人群的健康状况、生活质量和健康老龄化因素的数据。它特别关注很大一部分年龄最大的人群，包括百岁老人和九旬老人。

02 温度指标的计算

     研究使用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）ERA5陆地雷达35收集了10公里地理分辨率的每小时气候暴露数据。使用最初的每小时气温，计算了每日最高气温。RH表示相对湿度，定义为在给定温度下水蒸汽分压与饱和蒸汽压的比值。

03 热浪识别

       “热浪”一词是指特定地区长期的异常高温，通常持续数天，温度超过当地特定的气候阈值。一些组织对热浪给出了不同的定义。该研究根据CMA、WMO和NOAA的标准构建了十个热浪定义。利用现有气象组织的这些定义，目标是在分析中实现现实世界的适用性、一致性和可比性。CMA根据每日最高气温确定热浪。黄色警报表示温度连续三天超过35°C，橙色警报表示温度超过37°C，红色高温警报表示温度攀升超过40°C。世界气象组织根据5年暴露窗口内超过温度百分位数的情况对热浪进行分类。例如，WMO_90TH_1D、WMO_90TH_2D和WMO_90TH_3D的定义分别表示连续一天、两天和三天超过第90百分位的温度。类似地，WMO_95TH_1D、WMO_95TH_2D和WMO_95TH_3D的定义分别精确定位连续一天、两天和三天超过第95百分位的温度。

04 死亡率结果确定

      研究结果是2008年至2018年记录的全因死亡率，每3年进行一次随访。通过与参与者的家庭成员和亲属的访谈，确认了死亡率状况和各自的日期。

  05功能性老龄化评估

       该研究构建了包含身体功能、认知功能、社会参与和心理健康四个维度的功能性老龄化评估框架。评估指标包括身体功能：包括日常活动能力（如走路、上下楼梯）、自理能力（如穿衣、洗漱）、慢性疾病情况（如高血压、糖尿病等）；认知功能：采用简易智能状态检查量表（MMSE）或蒙特利尔认知评估量表（MoCA）评估老年人的记忆力、注意力、语言能力等；社会参与：通过问卷调查了解老年人的社交活动频率、社区参与度、家庭支持情况等；心理健康：采用抑郁自评量表（SDS）或焦虑自评量表（SAS）评估老年人的抑郁症状和焦虑水平。

06 统计分析

       该研究采用纵向队列设计分析热浪对老年人死亡风险的影响。研究使用随时间变化的Cox比例风险模型，考虑了环境协变量随时间变化的动态特性：

     在该模型中，Z_i(t)表示个体i的时变热浪事件，X_i表示基线时的时间固定协变量，包括人口统计学因素（年龄、性别、城乡居住、同居和婚姻状况）、社会经济地位（教育和职业）、吸烟和饮酒状况、身体功能（ADL和IADL状态）以及认知功能（MMSE状态）。H表示在给定协变量Z_i(t)和X_i的情况下，时刻t的危害函数。h_0,prov代表居住省份的基线危害函数，分层Cox模型允许对居住省份进行单独的基线危险函数分析。β和γ为时变协变量X和Z_i(t)对死亡率影响的系数。

       在分层时变Cox模型中，研究通过指定个体的唯一ID，合理地解释每个个体内每日观测值的相关性。为了揭示热浪脆弱性的潜在修改因素，并识别最脆弱的群体，研究根据与功能衰老相关的危险因素进行了全面的分层分析。研究还进行了系列敏感性分析，以确保结果的稳定性和可靠性。在主分析中，非夏季死亡（5月至9月以外）被认为是适当审查的，研究使用了替代的时间限制（6月至8月外、4月至10月外）以及不限制死亡时间进行敏感性分析。此外，研究还调整了额外的环境协变量，并实施了仅限夏季死亡的分析（n=3249），将存活至随访期结束的参与者和夏季以外死亡的参与者排除在分析之外。最后，研究通过控制行政区域的地理影响进行评估，行政区域由多个省组成。

      此外，研究计算了总体人群中热浪天数的PAF（人口归因危险度），使用下列公式，其中P为热浪暴露率，RR为死亡率的相对风险（RR）。

       研究还进行了四分频相关性分析，帮助构建相关矩阵，揭示潜在变量与观察到的二分类变量之间的关系。随后，研究应用主成分分析法识别相关矩阵中的特征向量，这些特征向量代表了未观察到的因素，解释了数据中的方差。为了专注于保留那些提供最多信息的特征向量，研究遵循了保留特征值大于等于1的常规做法。共性通过平方因子负载的累积和进行量化，说明每个未观察到的成分解释单一测量变量的程度。最后，研究通过加权计算了每个个体风险因素的PAF，并采用相应公式计算总加权PAF。

研究样本量

       该研究分析了来自13,527名CLHLS参与者的数据，覆盖2008年至2018年的62,984.2人年，涵盖中国23个省份。初始队列为16,954人，排除了379名年龄在65岁以下的个体和105名缺失关键变量数据的个体，以及2,931名在首次调查后失去随访的参与者。最终分析的数据来自13,527名参与者，其中2,341人在研究结束时仍然存活。夏季（5月至9月）有3,249人死亡，6,131例死亡发生在夏季之外。

脆弱性协变量分布

      研究关注身体和认知状态的功能下降，分析了人口特征、社会经济地位、吸烟和饮酒习惯以及居住省份等因素。基线时参与者的平均年龄为87.1岁（标准差11.3岁）。其中，27%的人年龄在65-79岁之间，大部分参与者（73.0%）年龄在80岁及以上，包括3542名80多岁老人、3708名90多岁老人和2627名百岁老人。大部分参与者（63.6%）为农村居民，83.4%与他人同住，31.0%已婚。63.7%的参与者没有接受过正规教育，70.3%曾从事农业、林业、畜牧业或渔业工作。大部分参与者不吸烟（82.1%）且不饮酒（82.2%）。使用ADL和IADL量表评估身体功能，尽管大多数参与者在ADL上功能良好（79.1%），但IADL功能的完全性较低（34.7%）。认知功能评估显示69.9%的参与者整体认知功能正常。

热浪暴露的死亡风险与人口归因分数

      研究采用了三个机构的热浪定义标准：CMA（中国气象局）、WMO（世界气象组织）和NOAA（美国国家海洋和大气管理局），共定义了十个热浪标准。热浪暴露在每人年2.6至39.0天之间。结果显示，所有热浪定义的热浪死亡风险都较高，CMA定义的死亡风险与热浪暴露之间有边际关联（风险比HR=1.25）。根据CMA定义的PAF最小（9.46%），而WMO定义的PAF最大（17.92%-23.31%）。基于NOAA定义的PAF介于CMA和WMO之间（12.48%-15.59%）。

身体功能与热浪死亡风险

       研究发现，身体功能（ADL和IADL）下降与热浪期间死亡率增加之间存在显著关联（Fig.2）。例如，在WMO_95TH_1D热浪定义下，总体ADL状态严重受损(HR = 2.87，95%可信区间(CI) = 1.93-4.28)和总体IADL状态(HR = 2.03, 95% CI = 1.73-2.38)，表明在所有ADL和IADL亚量表中需要帮助，与热浪期间的最高死亡风险相对应。ADL和IADL亚量表中的特定残疾与热浪死亡风险增加有关。影响室内和室外活动能力的残疾，如卧床(HR= 3.20, 95% CI = 2.11-4.85)、无法连续步行1公里(HR= 2.09,95% CI = 1.79-2.45)、难以访问邻居(HR= 2.39,95% CI = 1.93-2.96)和使用公共交通工具(HR= 1.94, 95% CI = 1.67-2.24)，都加剧了脆弱性。此外，那些努力保持个人卫生的参与者，包括洗澡(HR= 2.31, 95% CI = 1.81-2.95)和穿衣(HR= 2.66, 95% CI = 1.92-3.69)，更容易受到热浪相关死亡的影响。那些完全无法控制排尿和排便的人(HR= 4.33, 95% CI = 1.53-12.25)和那些在如厕后无法清洁自己的人(HR= 2.89, 95% CI = 1.85-4.50)也显示出明显的风险增加。此外，不能独立做饭的个体(HR= 2.07, 95% CI = 1.74-2.45)或负重小于5公斤的个体(HR= 1.98, 95% CI = 1.68-2.33)风险也显著增加。

认知功能与热浪死亡风险

       认知功能下降与热浪死亡风险密切相关。总体MMSE得分较低的参与者死亡风险较高，例如在WMO_90TH_1D热浪定义下，认知功能下降的参与者更容易受到伤害(HR = 2.22, 95% CI = 1.94-2.54)。特别是在MMSE的注册域（即时记忆）中，表明其即时记忆能力越强;在热浪中表现出更强的恢复能力(表现较好的人HR = 1.75, 95% CI = 1.52-1.93，表现较差的人HR = 2.20, 95% CI = 1.94-2.50)。此外，尽管表现较好的组和表现较差的组之间没有显著差异，但我们一致观察到，在计算和注意力领域得分较低的人(测量注意力和简单算术任务表现，HR = 2.04, 95% CI = 1.83-2.29)的死亡风险较高。取向领域(评估时间和地点的意识，HR = 2.17, 95% CI = 1.90-2.49)和语言领域(评估口语的理解和重复，HR = 1.98, 95% CI = 1.76-2.23)。

社会因素与热浪死亡风险

      社会互动是热浪死亡风险的一个修饰因子。研究发现，与亲密关系互动较多的参与者热浪死亡风险较低(HR = 1.88，95% CI = 1.49-2.37)。而那些缺乏社交互动的参与者（如没有与他人交流、未能在困难时寻求帮助等）热浪死亡风险显著较高。此外，独居老年人与家庭成员同住的老年人在热浪易感性方面没有实质性差异。

敏感性分析

        研究进行了多种敏感性分析，确保结果的稳健性。首先，排除了非夏季死亡数据（5月至9月外的死亡），并使用了不同的死亡时间限制进行敏感性分析。结果表明，死亡时间的限制不会改变热浪暴露与死亡风险之间的关系。此外，研究还测试了是否调整了额外环境协变量，结果表明这些调整对研究结论没有显著影响。在仅限夏季死亡的分析中，研究结果与主分析保持一致，尽管在某些亚组中，热浪脆弱性与死亡风险之间的关联略有减弱。

       该研究结果强调，功能性衰老是增加热浪期间死亡风险的一个潜在因素。评估功能下降和实施护理策略对于有针对性地预防热浪期间的死亡率至关重要。因此，建议加强热浪预警，提升老年人自我保护能力，并优化公共卫生服务以降低风险。

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Risk factors associated with heatwave mortality in Chinese adults over 65 years

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