期刊：Global Transitions
DOI：10.1016/j.glt.2023.11.002
引言
2019年，全球有近6.5亿人患有焦虑、抑郁、精神分裂症和双相情感障碍等精神障碍类疾病，约占全球疾病负担的6%。除遗传、心理、合并症等常见危险因素外，极端温度（过冷、过热）的短期影响也会影响到精神障碍。在气候变化的背景下，一天之内气温随时间变异性的改变已导致了更多的可能影响全球人类健康的极端气温情况。尤其是夜间温度上升更快，热不适强度更高，严重影响个体的生理和心理健康状况。首先，此前无研究比较昼夜冷热与精神障碍发病率的风险，尤其是夜晚的冷热情况。其次，先前的研究表明炎热会增加患痴呆等精神疾病的风险，这可能是由于患者中枢神经和体温调节系统功能障碍，但热夜是否与精神障碍相关的证据有限，仅一项研究发现热夜对精神分裂症住院情况有不利影响，其机制可能是夜间的持续高温会扰乱睡眠节奏、加重心理和认知损伤。第三，以往的研究多以一天中某时刻的极端温度（最高或最低温度）表示热日和热夜暴露，未能体现白天和夜晚热暴露的强度。最后，寒冷是导致精神障碍的危险因素，美、中研究都表明与寒冷有关的精神疾病住院风险增加，但以往的研究仅调查了全天寒冷的影响，未区分昼夜，且寒冷的昼夜对心理健康的影响机制也可能不同。因此，本文在中国开展全国性入院情况调查，研究热日、热夜、冷日、冷夜对精神障碍的影响，并按性别、年龄、有无中央供暖和不同空调普及率城市对脆弱人群进行调查研究。
方法
数据收集
2011年1月1日至2015年12月31日，从中国全国范围内15个城市（这些城市能代表我国气候和地理特征）的三甲医院获取精神障碍门诊电子数据。依据ICD-10代码确定就诊记录，同时收集患者的性别和年龄（分为<40岁、41–60岁、≥61岁三组）信息。考虑到中国的供暖方式的差异（北方主集中供暖、南方主个体供暖，以秦岭淮河线为界），空调普及率数据参考2011–2015年《中国人民生活统计年鉴》（按百户家庭空调拥有量均值计算，分两组）。利用ERA5-Land数据集（9km×9km分辨率全球逐时格点气象数据）和WorldPop数据集（1km分辨率网格化人口数据）估算人口加权温度，PM2.5数据来自中国空气污染追踪（TAP）。将城市日相对湿度（由日平均温度和露点温度计算）、每日温度范围（日最高与最低温度差）和PM2.5作为潜在混杂因素纳入模型。根据研究区域人口加权平均温度月的分布，数据分析分别限定在温暖月份（5–9月）和寒冷月份（11–3月）以捕捉冷热的影响。
测量白天和夜间的温度暴露
（1）人口加权温度：考虑到人口和环境温度的空间差异，采用人口加权温度来衡量城市内部的暴露程度。
式中Tj为第j小时人口加权温度；i表示每个城市的第i个网格；n表示每个城市的网格总数；使用日最高、最低和平均温度来计算它们对应的人口加权温度。
（2）热日、热夜过剩：与先前的研究一致，采用热夜过剩（HNE）指数来评估夜间热应激的强度。该指数的计算方法是将夜间（日落至日出之间）温度等于或大于某个温度阈值的温度度数相加。同样，使用热日过剩（HDE）指数来表征白天热应激的强度。方程如下：
式中h为一天中白天或夜晚的总时数。Tmax，95th和Tmin，95th分别是HDE和HNE的阈值。参考以往的研究，将2011–2015年各城市日间最高人口加权温度的第95百分位定义为HDE阈值，将夜间最低人口加权温度的第95百分位定义为HNE阈值。HDE和HNE表示每小时温度超过指定阈值时的热日和热夜的强度。
（3）冷日、冷夜过剩：同样，冷日的计算，称为冷日过剩（CDE）。公式如下：
白天最高人口加权温度的第5个百分位数为CDE的阈值；夜间最低人口加权温度的第5个百分位数为CNE的阈值。CDE和CNE的绝对值越大，表明冷强度越大。
统计分析
本研究采用三阶段时间序列分析。在第一阶段，估计每个城市的精神障碍门诊就诊与四种不同暴露（热日、热夜、冷日和冷夜）之间的暴露-反应关系；在第二阶段，对特定城市的关联进行Meta分析，以获得不同暴露因素汇总后的全国性关联；在第三阶段，对全中国不同年龄、性别的人群，以及取暖方式和空调普及率不同的地区进行了评估，以确定精神障碍在多大程度上可归因于不同的暴露因素。
（1）第一阶段：使用泊松广义加性模型结合分布滞后非线性模型来评估热日、热夜、冷日和冷夜对精神障碍门诊就诊的影响。方程如下：
其中，Yit表示城市i在第t天精神障碍门诊就诊人数；αi是截距；Cb是针对预测变量和滞后项这两个维度的交叉基函数；ns是自然立方样条函数；HC代表HDE、HNE、CDE和CNE；Tmean是每日人口加权平均温度；气候变量代表相对湿度和DTR；Time代表日期；DOW和Holiday分别是星期几和公共假日的分类变量。基于赤池信息准则（AIC），在构建带有泊松连接函数的交叉基时，针对每种暴露因素（炎热的白天、炎热的夜晚、寒冷的白天和寒冷的夜晚）建立了线性暴露-反应关联模型。鉴于炎热和寒冷对健康的短期影响明显不同（炎热效应通常较为剧烈且持续时间较短，而寒冷效应具有滞后性且大约持续两周），对热日和热夜采用了6天的滞后，对冷日和冷夜采用了13天的滞后。此外，为了对潜在的混杂因素进行调整，将每日人口加权平均温度、相对湿度和日较差（DTR）通过自由度为3的自然立方样条函数纳入模型。此外，对于每个城市特定的模型，使用自由度为3–14（基于最低的AIC值）的自然立方样条函数对日历天进行处理，以调整长期趋势和季节模式。依照以往的研究经验，参考温度被设定为0℃。总体结果和亚组结果均以平均HDE/HNE/CDE/CHE与0℃相比计算的合并RRs表示。
（2）第二阶段：基于第一阶段估计的城市特异性暴露-反应关联，采用多变量随机效应Meta分析来得出每种暴露（HDE、HNE、CDE和CNE）的综合关联。对不同性别、年龄、不同供暖方式和空调普及率的地区进行了亚组分析。评估每次暴露对精神障碍的影响，并以HDE、HNE、CDE和CNE的平均值计算的RR表示。
（3）第三阶段：依照先前的方法学研究，首先通过将时间序列中每一天的贡献相加，计算出可归因于每种暴露因素的精神障碍门诊就诊总次数。然后分别将可归因于精神障碍的门诊就诊总次数除以暖月和冷月期间精神障碍门诊就诊的总次数，从而得到总归因分值（AF）。95%经验置信区间（eCI）通过蒙特卡罗模拟得出。采用双样本Z检验来评估因不同暴露因素导致的AF差异。
（4）敏感性分析：为了检验结果的稳健性，进行了以下敏感性分析：①使用更高的热日和热夜温度阈值（日温度的97.5%）和更低的冷日和冷夜温度阈值（日温度的2.5%）；②在模型中加入PM2.5作为混杂因子；③将HDE和HNE的滞后日改为14天，CDE和CNE的滞后日改为21天。
结果
该研究共纳入了1165360例精神障碍门诊就诊，其中在温暖的月份（5月–9月）就诊620248次（男性：39.66%；女性：60.34%），在寒冷的月份（11月–3月）就诊545112次（男性：39.21%；女性：60.79%）。平均年龄45岁（男性43岁；女性：46岁）。平均而言，热日（即热日过剩）、热夜（即热夜过剩）、冷日（即冷日过剩）和冷夜（即冷夜过剩）的强度分别为6.33℃（3.01℃–10.19℃）、12.31℃（9.54℃–19.02℃）、-17.78℃（-26.71℃–-12.03℃）。和-10.23℃（-22.82℃–-4.48℃）。北方城市寒冷昼夜（昼：-21.1℃，夜：-15.1℃）的强度高于南方城市（昼：-14.9℃，夜：-6.0℃）（P<0.05）。
在全国范围内，发现了显著的热效应，夜间精神障碍的风险增加15%（RR：1.15，95% CI：1.0–91.21），白天增加6%（RR：1.06，95% CI：1.04–1.07）。
亚组分析发现，女性和61岁以上人群易受热日的影响，而男性和40岁以下人群易受热夜的影响；居住在北方城市的人对热日更敏感，而居住在南方城市的人对热夜更敏感。此外，空调普及率低的城市更易受到热日和热夜的影响；且主要使用中央供暖系统及空调普及率较低城市的61岁以上男性更易受冷夜的影响。
图3展示了精神障碍与寒冷日夜之间特定城市以及汇总全国层面的暴露-反应关系。除长春（北方城市）和苏州（南方城市）外，所有城市的冷夜效应都大于冷日效应。在全国范围内，冷夜与精神障碍风险增加19%相关（RR：1.19，95% CI：1.13–1.26），而冷日与精神障碍风险增加14%相关（RR：1.14，95% CI：1.08–1.20）。
表2展示了与白天气温和夜间气温相关的精神障碍的估计AF。炎热的夜晚导致了16.91%（95% CI：10.11%–24.56%）的精神障碍，这一比例是炎热白天（AF：7.24%，95% CI：4.99%–9.59%）的两倍多。此外，寒冷的夜晚在精神障碍中所占比例为25.74%（95% CI：15.84%–37.79%），超过了与寒冷白天相关的比例（AF：19.65%，95% CI：13.77%–26.19%）。
结论
这项在中国开展的全国性研究提供了新的证据，表明炎热的夜晚和寒冷的夜晚都与精神障碍风险的增加有关，尤其是对于生活在北方城市的人群、男性以及61岁以上的老年人而言。不过，使用空调有助于减轻炎热和寒冷夜晚对心理健康造成的负担。
相关主题文献
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