比利时佛兰德斯地区高温与COVID-19对死亡率的叠加影响：时间分层病例交叉研究揭示疫情加剧热相关死亡风险

《Scientific Reports》：The overlapping impacts of heat and COVID-19 on mortality in Flanders, Belgium: a time-stratified case-crossover analysis

本研究针对极端高温与COVID-19大流行叠加对死亡风险的复合效应这一公共卫生难题，通过时间分层病例交叉设计和分布式滞后非线性模型（DLNM），量化了比利时佛兰德斯地区2018-2021年夏季高温与疫情的交互作用。结果表明，疫情期间高温相关死亡风险显著升高（RR=1.55），且随COVID-19传播强度增加而加剧（高强度下RR=3.57）。研究为应对复合型健康危机提供了关键流行病学证据，强调需整合热浪与传染病预警系统。

　　

当极端热浪遇上全球大流行，死亡风险会如何叠加？近年来，气候变化导致高温相关健康威胁日益加剧，而COVID-19大流行的突发更是让公共卫生系统面临双重挑战。尤其在比利时这类温带地区，夏季高温本就对老年人和慢性病患者构成威胁，而疫情防控措施（如居家隔离）可能进一步限制人群采取避暑措施的能力。然而，高温与新冠病毒感染是否存在协同效应，此前缺乏基于人群数据的定量分析。

为此，Endale Alemayehu Ali等人于《Scientific Reports》发表研究，首次在比利时佛兰德斯地区系统评估了高温与COVID-19对死亡率的复合影响。研究团队提出关键假设：疫情期间的社会行为改变（如医疗资源挤占、社交支持减少）可能放大高温的死亡风险。为验证这一假设，他们创新性地将疫情强度作为连续变量纳入模型，揭示了风险随病毒传播动态上升的规律。

研究方法的核心技术框架

研究基于2018-2021年夏季（5-9月）数据，整合了来自INTEGO全科医生数据库的每日全因死亡记录、比利时皇家气象研究所（RMI）的气温数据，以及实验室确诊的COVID-19病例数。采用时间分层病例交叉设计控制长期趋势和季节混杂，结合条件准泊松回归与分布式滞后非线性模型（DLNM）分析温度-死亡的非线性滞后效应（滞后0-14天）。核心创新点包括：（1）用二元交互项（疫情前/疫情期间）比较风险变化；（2）以15日移动平均的COVID-19病例数（低、中、高强度）作为连续修饰因子进行线性交互分析，并调整相对湿度等混杂。

研究结果

高温-死亡关联的疫情期强化

通过比较疫情前（2018-2019）和疫情期间（2020-2021）的温度-死亡曲线，研究发现疫情期间高温风险显著陡升。当最低温度达到P99（22.6°C）时，疫情期间死亡相对风险（RR）为1.55（95% CI: 1.18-2.02），而疫情前RR仅为1.07且不显著。

COVID-19强度驱动风险梯度

线性交互模型进一步显示，高温风险随病毒传播强度加剧：低强度时RR=1.18（95% CI: 0.64-2.18），中强度升至1.95（1.03-3.70），高强度时达3.57（1.10-11.61）。这表明疫情并非单纯背景因素，其传播水平直接修饰热暴露的危害。

滞后模式揭示累积效应差异

滞后响应分析发现，疫情期间高温风险在暴露后数日升高并持续约7天，而疫情前关联微弱且短暂。延长滞后窗口（如滞后0-14天）时，疫情期间风险保持高位，提示累积热应激在医疗压力下更易引发致命后果。

结论与意义

本研究通过严谨的流行病学设计证实，COVID-19大流行不仅直接导致死亡，还通过放大高温等环境风险产生“复合灾难”效应。其意义在于：

1. 1.
   机制阐释：社会隔离、医疗资源挤占及生理应激叠加可能是风险放大的潜在路径；
2. 2.
   政策启示：未来公共卫生计划需整合热浪与传染病应对策略，尤其在疫情反弹期加强高危人群保护；
3. 3.
   方法论贡献：DLNM与交互模型的结合为量化复合暴露效应提供了范式。
   然而，COVID-19病例报告延迟、死因特异性数据缺失等限制仍需后续研究完善。总体而言，该研究为气候与健康交叉领域提供了关键证据，警示在全球化时代需构建更具韧性的健康防护体系。