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期刊：Lancet Planet Health
DOI：10.1016/S2542-5196(24)00242-0
1.前言
根据联合国政府间气候变化专门委员会的最新报告，全球变暖是长期区域温度变化的主要驱动力，而温室气体排放则是导致高温强度、频率和持续时间增加以及寒冷强度减弱的关键因素。自19世纪以来，人类在能源、工业、交通、建筑、农业和土地利用等领域的活动已成为温室气体排放的主要来源，也是气候变化的根本原因。虽然气候变化的影响是全球性的，但低收入和中等收入国家（LMIC）往往最为脆弱，也承受着最沉重的负担。
由于生理特性，孕妇尤其容易受到温度变化的影响。怀孕期间暴露于高温和低温可能对胎儿生长产生不利影响，导致出生体重下降。高温会引发孕妇脱水，并损害细胞、胎盘和血管系统，从而影响胎儿发育所需的子宫血流和胎盘交换。相似地，寒冷条件会引起静脉和动脉收缩，增加心血管压力，加重心脏负担。这些温度变化还与氧化损伤和全身炎症有关，进一步导致胎儿生长迟缓。此外，在气候变化背景下，LMIC 的孕妇通常面临复杂的社会不平等，包括缺乏适应温度变化所需的基本知识、资源和产前服务。
在 LMIC 背景下，人类活动导致的气候变化与温度相关出生体重下降的流行病学关联仍未得到充分探索。因此，本研究旨在探讨不同地区孕妇在怀孕期间暴露于温度变化（包括高温和低温）与出生体重之间的关系。此外，利用气候模拟数据，量化人为气候变化所导致的低出生体重负担，以填补现有研究空白。
2.方法
// 1.人口数据：
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本研究选择了 1990 年至 2018 年期间在南亚（包括 3 个国家）和撒哈拉以南非洲（包括 28 个国家）进行的所有人口与健康调查（DHS）数据。获得了 1,839,959 名 15 至 49 岁女性的相关数据。其中，423,946 名女性至少有一次分娩记录，每名女性的最近分娩记录最多包含六次。提取了每个新生儿的人口统计特征和详细信息。排除了死产（n=3,598）、多胎妊娠（n=5,421）以及出生体重异常（即 <500 克或 >6,000 克；n=491）的记录。
一些调查已获得调查单位（即村庄或住宅区）的 GPS 信息。这些集群通常对应于人口普查区域，航点位于集群或其部分地理中心。GPS 坐标是在现场通过精度约为 15 米的 GPS 接收器收集的。为确保隐私，所有地理坐标均随机偏移 2 至 10 公里。《数据收集手册》提供了关于 GPS 数据收集的更多信息。对于缺失 GPS 或暴露信息的个体（n=6,856），进一步排除了这些数据，最终分析了来自 407,200 名母亲的 511,449 名婴儿数据。
// 2.暴露评估：
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对于每例分娩，本研究使用 DHS 生殖日历估算妊娠期，这一方法与之前的研究类似。DHS 生殖日历记录了调查前约 5 至 7 年的女性生殖事件，包括怀孕、流产和分娩等。本研究提取了每位女性的所有可用怀孕和分娩事件，并按月计算了妊娠周龄。通过这种方式，获得了 410,274 例分娩的妊娠周龄。
对于未使用日历的 DHS 调查中的出生（n=4,303），根据早产信息分配了相应的值，极度早产被编码为 7，早产编码为 8，足月出生编码为 9。剩余的 96,872 例出生的确切孕周数据无法获得，因此参考以往的研究，将其默认分配为 9 个月。
从气候研究中心网格时间序列（版本 4.05）数据集中获得了每月平均 2 米气温，其水平分辨率为 0.5° × 0.5°（约 50 公里）。每月平均 2 米相对湿度数据则来自最新的全球大气再分析——欧洲中期天气预报中心再分析，其空间分辨率为 0.25° × 0.25°（约 25 公里）。对 2 米气温和相对湿度数据进行了双线性插值，以与 DHS 地理编码的住宅集群保持一致。整个妊娠期的平均温度被视为妊娠期间的温度暴露，而相对湿度也以同样的方式处理。
// 3.DAMIP 数据 ：
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DAMIP（检测归因模式比较计划）是第六次国际耦合模式比较计划一个子项目，旨在更好地估计人为和自然强迫变化对全球变暖及其他气候变量变化的贡献，无论是在国际还是区域范围内。为了评估人类引起的气候变化对温度相关低出生体重的影响，使用 DAMIP 构建了两种情景：事实情景（即历史气候模拟 [hist]，其中气候变化由人类活动和自然强迫共同驱动）和反事实情景（即 hist-nat 气候模拟，其中气候变化仅由自然强迫驱动）。历史气候模拟的温度数据可追溯至 2014 年，因此使用 2015 年至 2018 年的共享社会经济路径 3-7.0（SSP 3-7.0）模拟作为历史情景的代理。获得了 1990 年至 2018 年每月 2 米空气温度和相对湿度的配对事实与反事实情景的平均值，并将其双线性插值到 DHS 集群的 GPS 坐标位置。
4.统计分析：
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我们首先按国家和地区建立暴露-反应关系，使用具有自然样条函数的广义线性模型（GLM）来控制妊娠期间的平均温度对出生体重的影响。该模型调整了多个协变量，包括母亲教育、居住地（城市或农村）、家庭财富、母亲体重指数（BMI）、婴儿性别、生育次数、母亲年龄、出生月份以及怀孕期间的相对湿度。协变量的选择通过有向无环图（DAG）进行了识别。基本模型构建如式（1）所示：
其中 g 是链接函数（当结果是出生体重时使用高斯链接，而当结果是低出生体重时使用 logit链接），Y 是结果（出生体重或低出生体重），ns 是自然样条。
接下来，本研究估计了怀孕期间的温度暴露与出生体重之间的关联。由于温度与出生体重之间的非线性关系，将怀孕期间的平均温度分为 10 个十分位数，其中低于第 10 个百分位数定义为低温暴露，大于第 90 个百分位数定义为高温暴露。最佳温度范围（即出生体重降低或低出生体重的最低风险区间）是通过已建立的暴露-反应关系确定的，并作为参考。随后，使用广义估计方程（GEE）来估计极端温度暴露与出生体重或低出生体重之间的关系。回归系数（β）或比值比（OR）及其 95%可信区间用于表示与最佳温度范围相比于热暴露和冷暴露引起的出生体重变化（以克为单位）和低出生体重的几率。
本研究还计算了与热相关和与冷相关的低出生体重人口归因风险比例（PARP），以及人为气候变化的贡献。人口归因风险比例是一个综合指标，既考虑暴露比例，又考虑暴露效应，评估温度变化对总体人口的影响。为了确定暴露比例，计算了六个 DAMIP 模型在事实情景和反事实情景下怀孕期间暴露于高温和低温的人口百分比。对于暴露效应，假设广义估计方程模型的效应系数服从正态分布，并通过蒙特卡洛模拟生成 1000 个模型系数样本。然后，使用方程（2）计算与热相关和与冷相关的低出生体重人口归因风险比例，并从 1000 次模拟的经验分布中得出 2.5% 和 97.5% 的经验置信区间。
其中PARP是人群归因风险比例，Pe是暴露比例。
人为气候变化的贡献被定义为事实情景下与高温和低温相关的低出生体重人口归因风险比例与反事实情景下人口归因风险比例之间的差值。此外，使用公式（3）计算了人类活动引起的气候变化的归因比例，表示人为气候变化对温度相关低出生体重的影响程度。考虑到气候模型和效应估计的不确定性，进行了 Sobel 敏感性分析，以评估广义估计方程模型和 DAMIP 气候模型中的不确定性：
其中 AP 为归因比例，PARP 为人口归因风险比例。
最后，通过汇总 2000 年至 2018 年间所有研究国家中可归因于人为气候变化的高温和低温相关低出生体重病例，结合 Lanscan 人口数据和世界卫生组织（WHO）国家出生率数据，估算出可归因于人为气候变化的温度相关低出生体重病例的净数量。使用与之前相同的方法估算 95% 可信区间。
鉴于大量婴儿生活在农村地区，贫困对低出生体重风险的重要性，以及出生季节作为重要调节因素的潜在作用，进行了亚组分析，按城市与农村居住地、家庭财富以及温暖季节与寒冷季节分层。此外，假设海拔可能是驱动估计关联和归因空间变化的关键因素。根据所包括地区的海拔，将研究样本分为高海拔（>1000 m）组和中低海拔（≤1000 m）组，并在每个海拔亚组中进行了上述分析。
3. 结果与讨论
在1990年至2018年期间，来自31个国家的511,449名新生儿中，有119,480名（23.4%）为低出生体重儿。母亲较年轻、受教育程度较低、BMI较低、家庭财富较少或居住在农村地区的母亲所生婴儿更容易是低出生体重儿（见表格）。
暴露-反应曲线显示，温度与出生体重（或低出生体重）之间的关系因国家而异。我们发现了三种不同的模式：倒U型，通常在埃塞俄比亚、坦桑尼亚和肯尼亚观察到，在这些国家中，过高或过低的妊娠温度均与出生体重降低或低出生体重的风险增加相关；上升型，通常在纳米比亚、赞比亚和津巴布韦出现，在这些国家中，随着妊娠温度的升高，出生体重增加（低出生体重风险降低）；下降型，通常在加纳、几内亚和科特迪瓦发现，在这些国家中，随着妊娠温度升高，出生体重减少（低出生体重风险增加）。这些模式在五个地理区域中表现一致（图1）。因此，本研究将这些关联划分为热风险类型（适用于南亚和西非）、寒冷风险类型（适用于中非和南非）以及冷热风险类型（适用于东非）。
图2展示了不同地区怀孕期间冷热暴露与出生体重（或低出生体重）之间的关联。在被划分为高温风险类型的地区，高温暴露是导致出生体重下降或低出生体重的主要风险因素。与参考温度范围（低于第10百分位数）相比，高温暴露（高于第90百分位数）导致南亚的出生体重平均下降137.39克（95% CI：-150.58至-124.21），西非的出生体重平均下降70.93克（-96.70至-45.16），并且导致低出生体重的风险增加（南亚 OR 1.41，95% CI：1.34至1.48；西非 OR 1.12，95% CI：1.02至1.24）。在寒冷风险类型的地区，低温暴露是导致出生体重下降或低出生体重的主要风险因素。中非的寒冷暴露与出生体重下降相关，平均下降为-84.62克（95% CI：-137.91至-31.32），南非的寒冷暴露也与出生体重下降相关，平均下降为-40.19克（-72.27至-8.10），相应的低出生体重风险分别为 OR 1.31（95% CI：1.10至1.56）和 OR 1.18（95% CI：1.02至1.36）。东非被确定为同时具有热和冷风险的地区，结果表明，无论是热暴露还是冷暴露，都与出生体重的下降相关（高温：-116.73克 [95% CI：-140.89至-92.57]，寒冷：-107.02克 [-130.20至-83.84]），且低出生体重的风险较高（高温 OR 1.40 [95% CI：1.27至1.55]，寒冷 OR 1.14 [95% CI：1.02至1.26]），以50-60°C的温度范围为参考。
1990年至2018年，南亚和西非的气候平均气温较高，而其他三个地区的气温相对较低（图3）。在此期间，所有研究地点的年平均气温均呈上升趋势。事实情景（基于DAMIP的历史气候模拟）下的模拟温度与观测温度非常吻合。相比之下，反事实情景（基于DAMIP的没有人类强迫的历史-自然气候模拟）显示温度较低且没有上升趋势，突显了人类活动在研究区域气候变化中的主导作用。
低体重出生率在不同国家之间差异显著，从卢旺达的8.7%到印度的37.4%不等（图4）。总体而言，人类活动引起的气候变化是与温度相关的低体重出生的一个显著原因，尽管其影响在不同地区差异较大。在高温风险类型地区（即南亚和西非），产前高温暴露分别导致2.4%（95% CI 1.7-3.6）和1.1%（0.2-2.6）的低体重出生儿，其中59.2%（6052例中的3583例，95% CI 16.6-94.3）和89.0%（1103例中的982例，51.0-100.0）的高温相关低体重出生儿归因于人类气候变化（附录第15-16页）。在寒冷风险类型地区（中非和南非），产前寒冷暴露分别导致2.7%（95% CI 0.8–5.5）和1.3%（0.1–2.9）的低体重出生儿，其中53.3%（5625例中的2998例，21.5–88.8）和63.1%（1693例中的1068例，34.0–88.7）的寒冷相关低体重出生儿可归因于人类气候变化。对于东非这一热与冷风险交替的地区，产前暴露于热和冷分别导致3.9%（95% CI 2.1–8.1）和1.0%（0.2–2.0）的低体重出生儿（附录第17页）。人类引起的气候变化导致77.3%（3750例中的2899例，27.0–100.0）的热相关低体重出生儿，同时预防了64.5%（1645例中的1061例，36.4–90.0）的寒冷相关低体重出生儿。
气候变化导致的寒冷相关低体重出生儿的不确定性主要来源于hist-nat模型和广义估计方程模型，而hist模型的影响较小。对于与高温相关的低体重出生儿，不确定性因地区而异：在南亚和东非，由于持续的高温效应，这些地区表现出较低的不确定性；而在西非，hist模型和广义估计方程模型则显著增加了不确定性（附录第18页）。在南亚、西非和东非沿海的大部分地区，人类活动引起的气候变化增加了低体重出生儿的负担，尤其在南亚的恒河平原影响最为显著，那里每2500平方公里内因人为气候变化导致的低体重出生儿数量超过250例（图5）。相反，在中部和南部非洲的大部分地区以及东非内陆地区，人类活动引起的气候变化减少了低体重出生儿的负担，尤其在埃塞俄比亚和东非高原地区的减少最为显著，那里每2500平方公里内因气候变化导致的低体重出生儿数量降至250人以下。
4小结
本研究探讨了南亚和撒哈拉以南非洲31个国家中，人类气候变化、怀孕期间的温度暴露与出生体重之间的关系。分析结果表明，怀孕期间母亲的高温和低温暴露与出生体重下降以及低出生体重风险增加之间存在显著联系。此外，我们量化了人为气候变化对与高温和低温暴露相关的低出生体重的贡献。研究发现，这些关联和贡献在空间上存在差异，具体表现取决于不同地区的气候特征（即平均气温）。本研究为理解人类气候变化对出生体重的影响提供了新的视角，为制定中低收入国家的气候缓解与适应策略，以及减少全球健康不平等提供了重要的科学依据。
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