Цель. Оценить влияние температуры, влажности, загрязнения воздуха на смертность населения г. Москвы в 2007-2014гг, определить возможность прогнозирования последней с помощью метода математического моделирования.Материал и методы. За каждые сутки 2007-2014гг проанализированы данные о смертности населения г. Москвы, температуре, влажности и загрязнении (РМ10) воздуха. Число случаев смерти составило 956436 (48,1% мужчин и 51,9% женщин), из них от БСК — 536625. Использовался метод многофакторного регрессионного анализа с применением обобщенной логистической регрессии, оценкой отношения рисков (ОР), 95% доверительного интервала. Применены прогностические модели, разработанные на основании нелинейного многофакторного анализа.Результаты. Фактор “волна жары” повышал ОР смерти от всех причин и от БСК в 1,43 и 1,65 раза. Волны жары в большей степени повышали риск смерти от всех причин, от БСК у женщин (р<0,005), увеличение загрязненности воздуха (РМ10) — у мужчин (р<0,005). Наибольшее возрастание риска смерти при аномально высокой температуре и загрязнении воздуха выявлено у лиц возраста 70 лет и старше, дополнительно увеличивало риск смерти повышение влажности воздуха. Точность прогнозирования смертности была выше для лета 2010г, чем для такового 2014г (корреляция 90,1% и 45,1%), т. е. периода с большей выраженностью аномальных отклонений температуры и загрязнения воздуха. При применении многофакторной прогностической модели для периода 2007-2014гг с дополнительной оценкой влияния факторов погоды за последние 4 суток и смертности от всех причин за предыдущий месяц корреляция была выше для прогнозирования смертности на 1-3 суток (88,0%), чем на месяц (45,2%).Заключение. Волны жары, возрастание температуры и загрязнения воздуха повышают риск смерти населения от всех причин, особенно от БСК, у лиц возрастной группы 70 лет и старше. Аномальное повышение температуры воздуха в большей степени увеличивает риск смерти у женщин, возрастание загрязненности воздуха — у мужчин. Прогнозирование смертности населения на 1-3 суток с использованием многофакторной модели характеризуется более высокой корреляцией, чем прогнозирование на месяц
1. United Nations Framework Convention on Climate Change. 12.12.2015. http://unfccc.int/resource/docs/2015/cop21/rus/l09r.pdf.
2. Implementing the European regional framework for action to protect health from climate change. World Health organization. Regional office for Europe. 2015. http://www.euro.who.int/ru/health-topics/environment-and-health/Climate-change/publications/2015/implementing-the-european-regional-framework-for-action-to-protect-health-fromclimate-change.
3. Revich BA. Climate Changes and Russian Population Health. Problems of Forecasting 2010: 3: 140-50. Russian (Ревич Б.А. Изменение здоровья населения России в условиях меняющегося климата. Проблемы прогнозирования”, 2010: 3: 140-50).
4. Kontsevaya AV, Lukyanov MM, Khudyakov MB, et al. Seasonal and monthly changes of mortality in Russian Federation regions with different climate and geographic variables. Russ J Cardiol 2014,11(115): 25-30. Russian (Концевая А.В., Лукьянов М. М., Худяков М.Б. Сезонные и помесячные изменения смертности в регионах Российской Федерации с различными климато-географическими характеристиками. Российский кардиологический журнал 2014,11(115): 25-30).
5. Revich BА. Heat-wave, air quality and mortality in European Russia in summer 2010: preliminary assessment. Journal Human Ecology Russian 2011, 7: 3-9. Russian (Ревич Б.А. Волны жары, качество атмосферного воздуха и смертность населения европейской части России летом 2010 года: результаты предварительной оценки. Экология человека 2011, 7: 3-9).
6. Boytsov SA, Kuznetsov AS, Lukyanov MM, et al. The impact of abnormally high temperatures and ambient air pollution during summer months on mortality rates in the Moscow population and possibilities of death prediction using linear regression analysis models. Profilakticheskaya Meditsina Journal 2013, 6: 63-70. Russian (Бойцов С.А., Кузнецов А.С., Лукьянов М.М. с соавт. Влияние аномально высоких температур и загрязненности воздуха в летние месяцы на смертность населения г.Москвы и возможности прогнозирования с помощью моделей линейного регрессионного анализа. Профилактическая медицина 2013, 6: 63-70).
7. Shaposhnikov D, Revich B, Bellander T, et al. Mortality related to air pollution with the Moscow heat wave and wildfire of 2010. Epidemiology 2014, N3, May 2014: 359-64.
8. Gasparrini A, Armstrong B, Kovats S, et al. The effect of high temperatures on causespecific mortality in England and Wales. Occup Environ Med 2012; 69: 56-61.
9. Hajat S, Kovats RS, Lachowycz K. Heat-related and cold-related deaths in England and Wales: who is at risk? Occupational and Environmental Medicine, 2007, 64: 93-100.
10. Baccini M, Kosatsky T, Analitis A, et al. Impact of heat on mortality in 15 European cities: attributable deaths under different weather scenarios. J Epidemiol Community Health2011; 65: 64-70.
11. Peng RD, Bobb JF, Tebaldi C, et al. Toward a quantitative estimate of future heat wave mortality under global climate change. Environ Health Perspect 2011; 119: 701-06.
12. Basagana X, Sartini C, Barrera-Gomez J, et al. Heat waves and cause-specific mortality at all ages. Epidemiology 2011; 22: 765-72.
13. Marti-Soler Н, Gubelmann С, Aeschbacher S, et al. Seasonality of cardiovascular risk factors: an analysis including over 230000 participants in 15 countries. Heart 2014; 100: 1517-23 doi:10.1136/heartjnl-2014-305623.
14. Gasparrini A, Guo Y, Hashizume M, et al. Mortality risk attributable to high and low ambient temperature: a multicountry observational study. www.thelancet.com Published online May 21, 2015 http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(14)62114-0.
15. Gasparrini A. Modeling exposure-lag-response associations with distributed lag nonlinear models. Stat Med 2014; 33: 881-99.
