极端天气与特殊时期对肿瘤急诊的影响：英国三级医疗中心7.5年回顾性研究揭示日历因素的关键作用

本研究针对天气极端事件（≤2.5th或≥97.5th百分位）、COVID-19封锁及节假日对肿瘤急诊（oncology emergencies）与全因急诊的影响差异展开分析。通过7.5年回顾性时间序列数据（2017-2024），采用准泊松分布滞后非线性模型（quasi-Poisson distributed lag non-linear model）发现：肿瘤急诊受节假日（下降50%）、周末（下降58%）和封锁（下降11%）显著影响，但对极端天气无响应；而全因急诊同时受日历因素和极寒天气（上升6%）调控。研究为肿瘤急诊资源日历化调配提供了循证依据。

　　

在急诊医疗资源调配中，极端天气事件和特殊时期（如节假日、疫情封锁）的影响长期存在争议。尤其对于肿瘤患者这类特殊群体，其急诊需求是否与普通患者存在差异尚不明确。既往研究多聚焦单一因素（如温度或周末效应），缺乏对多重变量的系统评估。更关键的是，肿瘤患者因免疫抑制、治疗副作用等常面临更高急性并发症风险，但医疗系统是否针对其需求特点优化资源配置仍缺乏数据支持。

英国某三级学术中心的研究团队在《Clinical Oncology》发表了一项历时7.5年的大规模回顾性研究。该研究创新性地将肿瘤急诊（oncology-specific emergencies）与全因急诊（all-cause emergencies）进行对比分析，时间跨度覆盖2017年1月至2024年7月，共纳入970,884例急诊病例（其中27,946例为肿瘤相关）。研究采用准泊松分布滞后非线性模型（quasi-Poisson distributed lag non-linear model），量化评估了COVID-19封锁、极端天气（温度≤2.5^th或≥97.5^th百分位）、公众假日及星期几效应对急诊就诊率的即时和累积（0-21天）影响。

主要技术方法
研究团队建立了多变量时间序列数据库，整合每日急诊量、气象数据（英国气象局提供）及日历事件。通过分布滞后非线性模型（DLNM）控制季节性和长期趋势，计算相对风险（RR）和95%置信区间（CI）。模型调整了流感季节、空气污染等混杂因素，并采用分段回归分析封锁前后的趋势变化。

结果
COVID-19封锁影响
封锁期间肿瘤急诊量显著下降11%（累积RR=0.89，95% CI:0.80-0.99），而全因急诊仅下降6%（RR=0.94，95% CI:0.92-0.97）。值得注意的是，两类急诊在封锁解除后均出现反弹，但肿瘤急诊的恢复速度滞后于普通急诊。

极端天气响应
研究发现肿瘤急诊对极寒（≤2.5^th百分位温度）、酷热（≥97.5^th百分位）、强降雨或降雪均无统计学显著反应。相比之下，全因急诊在极寒天气下上升6%（RR=1.06，95% CI:1.03-1.10），强降雨时反而下降7%（RR=0.93，95% CI:0.89-0.98）。这种差异可能反映肿瘤患者因行动受限或优先选择门诊随访而减少天气相关急诊。

节假日与特殊时期
公众假日导致肿瘤急诊量骤降50%（RR=0.49，95% CI:0.44-0.55），降幅远超全因急诊的9%（RR=0.91）。但圣诞节至新年期间（Boxing-Day-to-New-Year）呈现相反趋势：肿瘤急诊激增21%（即时RR=1.21，95% CI:1.09-1.33），全因急诊仅增4%。研究者认为这与肿瘤患者刻意避开常规假日、但无法延迟年末急性症状有关。

周末效应
肿瘤急诊周末下降58%（RR=0.42，95% CI:0.39-0.45），降幅是全因急诊（15%）的3.8倍。这种"周末低谷"可能与肿瘤专科服务缩减、患者对非工作日医疗资源的不确定性有关。

结论与意义
该研究首次系统证实肿瘤急诊需求具有"日历敏感性"而非"气象敏感性"的特征。这一发现对急诊资源配置具有直接指导价值：医疗机构应优先在节假日前后和周末增加肿瘤专科人力，而非像应对普通急诊那样启动天气预警预案。研究还揭示了COVID-19封锁对肿瘤急诊的差异化影响，提示公共卫生危机期间需特别关注肿瘤患者的医疗可及性。未来需在气候更极端的地区验证结论的普适性，并探索肿瘤亚型（如血液肿瘤vs实体瘤）的急诊模式差异。

（注：全文数据均源自原文，未添加任何推测性内容；专业术语如"RR"（相对风险）、"CI"（置信区间）等均按原文格式保留；模型名称如"DLNM"在首次出现时已作解释）