日本湿热指数与流感发病率的短期关联：一项全国性时间分层病例交叉研究

《Journal of Epidemiology and Global Health》：Association between Short-Term Exposure to Humidex and Influenza Incidence in Japan: A Nationwide Time-Stratified Case-Crossover Study

本研究针对气象因素对流感传播的综合影响机制尚不明确的问题，开展了全国性湿热指数(Humidex)与流感发病率的关联分析。通过分析2010-2019年日本47个都道府县的1,452万流感病例数据，采用时间分层病例交叉设计和分布式滞后非线性模型(DLNM)，发现低温低湿环境（Humidex第5百分位）使流感风险显著升高（RR=10.75, 95%CI:8.35-13.82），风险在暴露后第1周达到峰值（RR=3.31）。研究首次证实Humidex可作为流感预警的有效指标，为气候适应性公共卫生策略提供科学依据。

　　

当冬季来临，流感病毒便开始在全球范围内肆虐。根据世界卫生组织估计，流感每年导致全球约500万重症病例和65万人死亡。在日本这样的温带地区，流感通常表现为冬季流行病，最常见于11月至次年2月。虽然大量研究探讨了气温或湿度对流感发病的独立影响，但关于二者综合效应的研究相对缺乏。

传统上，公共卫生领域主要关注单一气象因素的影响，但人体对环境的感知是多种因素共同作用的结果。相同的环境温度在不同湿度条件下可能引发截然不同的生理反应或病原体动态变化。为解决这一问题，加拿大气象学家J.M. Masterton和F.A. Richardson开发了湿热指数(Humidex)，该指数能定量评估环境温度和相对湿度对人体舒适度和健康的综合影响。

为了填补这一研究空白，新潟大学医学系研究科国际保健学领域的Keita Wagatsuma博士开展了一项大规模研究，分析了2010-2019年间日本全国47个都道府县的流感监测数据。研究团队从日本厚生劳动省(MHLW)的传染病周报中收集了每周流感病例数据，同时从日本气象厅获取了各都道府县首府的气象数据，包括平均温度(°C)、相对湿度(%)、降水量(mm)、风速(m/s)和日照时数(hours)。

研究采用扩展的两阶段时间序列设计。第一阶段，研究人员在每个都道府县层面实施时间分层病例交叉设计，使用条件拟泊松回归结合分布式滞后非线性模型(DLNM)来表征湿热指数与流感之间的关联。该设计通过固定、不重叠的时间层（年和月的交互项）自动控制季节性和长期趋势，同时调整了降水量、风速、日照时数和每周公共假日数量等潜在混杂因素。

第二阶段，通过仅含截距项的多变量meta分析，使用限制性最大似然法合并从第一阶段DLNM模型获得的都道府县特异性系数及其相关（协）方差矩阵。这种方法能够同时模拟暴露-反应和滞后反应两个维度，并保留不同滞后时期和暴露水平系数之间的关联，从而得出全国总体关系的稳健合并估计。

主要研究结果

描述性统计

研究期间共报告了14,526,346例流感病例。汇总的每周流感病例数中位数为46例（第5百分位数为1例，第95百分位数为3,338例）。汇总的每周湿热指数值中位数为1.0（第5百分位数为-17.7，第95百分位数为38.8）。流感病例的时间序列图显示季节性高峰每年变化但通常出现在冬季月份，而湿热指数在夏季呈现明显高峰。

湿热指数与流感发病率的关联

研究发现湿热指数与流感发病率之间存在明显的非线性关系，呈现倒J型暴露-反应曲线。随着湿热指数的降低，流感的累积相对危险度(RR)逐渐升高，在湿热指数为-2.1（第一百分位数）时达到最大值10.75（95%置信区间[CI]：8.35-13.82）。

低湿热指数（第5百分位数）的效应在暴露当周（周0）开始显现，持续到第4周，并在约第1周达到峰值（RR=3.31，95%CI：2.89-4.31）。而高湿热指数（第95百分位数）的效应在0-3周滞后期内无统计学意义。

地理异质性

研究检测到不同都道府县之间流感发病率存在显著的地理异质性（Cochran's Q=343.4，p值<0.001；I2=46.4%）。低湿热指数和高湿热指数水平下的RR空间分布图显示，各都道府县的RR模式存在明显差异，未发现一致的趋势。

讨论与结论

本研究首次在日本全国范围内调查了湿热指数（综合环境温度和相对湿度）与流感发病率之间的关联。研究发现湿热指数与流感发病率之间存在倒J型暴露-反应关系，低湿热指数值显著增加流感风险。

从生物学机制角度，低温低湿环境可能通过多种途径增加流感风险：一方面，同时暴露于低温和低湿度已被证明比单独暴露于任一因素更能增强流感病毒的气溶胶稳定性，通过保护病毒包膜的完整性延长感染性；另一方面，吸入冷干空气可能冷却鼻上皮，损害黏液纤毛清除等关键气道防御功能。

研究的敏感性分析表明，不同的模型设定对估计结果影响很小，增强了研究结果的稳健性。尽管研究采用了稳健的统计方法和全面的数据集，但仍观察到湿热指数与流感关联的空间异质性。这可能与各地区气象特征（如温湿度范围变异性）、不利天气事件持续时间以及人类暴露模式差异有关。

该研究存在一些局限性：作为生态学研究，无法确定湿热指数与流感发病率之间的因果关系；基于每周而非每日的数据分析可能掩盖重要的日间变化；未测量的人类行为、病毒变异、疫苗接种覆盖率和人群免疫状态等混杂因素可能影响流行模式。

尽管如此，这项全国性研究提供了重要证据，表明综合温度和相对湿度的湿热指数比单独使用温度或相对湿度更能全面捕捉日本不同气候区域人群对流感的脆弱性。这一综合指标有助于更精细地理解气象因素对疾病传播的影响，为建立结合温度和湿度参数的早期预警系统奠定基础。

通过将湿热指数 informed的风险评估纳入现有监测框架，公共卫生当局可以在气候变异性增加的背景下，提高对未来流感流行的准备和响应能力。研究结果强调了针对持续低湿热指数特征区域制定定制化公共卫生干预措施的紧迫性，为优化国家监测系统和制定适应性公共卫生策略提供了宝贵指导。

该研究论文发表在《Journal of Epidemiology and Global Health》2025年第15卷第123页，为理解全球变暖背景下综合气象条件如何影响流感传播提供了重要见解，对完善流感预警系统和公共卫生应对策略具有重要价值。