《The Journal of Climate Change and Health》：Linking precipitation-driven flooding events to acute respiratory illness in New York city
编辑推荐：
背景：人为气候变化正导致极端降水事件增加，可能通过霉菌暴露、基础设施破坏及交通中断影响城市人群呼吸道健康并阻碍医疗服务可及性，既往少有研究关注短时降水驱动洪水对高度城市化地区呼吸系统相关疾病急诊科(ED)利用的影响。方法：研究人员开展了一项回顾性生态学研究，覆
背景：人为气候变化正导致极端降水事件增加，可能通过霉菌暴露、基础设施破坏及交通中断影响城市人群呼吸道健康并阻碍医疗服务可及性，既往少有研究关注短时降水驱动洪水对高度城市化地区呼吸系统相关疾病急诊科(ED)利用的影响。方法：研究人员开展了一项回顾性生态学研究，覆盖2020年10月至2022年11月纽约市五个行政区14个邮政ZIP编码区域，利用NYC Micronet传感器网络数据，分析流感样疾病及肺炎ED就诊(n=53,534)，将洪水事件按日降水量分为轻度洪水(<1.5英寸)、中度洪水(1.5–2.5英寸)及重度洪水(>2.5英寸)，采用含6天滞后(lag)的泊松(Poisson)广义线性混合效应模型分析洪水暴露与ED就诊的关联，校正社会经济地位及社区层面每周COVID?19发病率。结果：降水驱动洪水事件与洪水发生后第6天呼吸道ED就诊平均下降2.8%相关(IRR 0.972, 95% CI 0.955–0.989)；轻度洪水致就诊减少2.4%，中度和重度洪水分别致减少17.9%和12.9%，校正混杂因素后关联仍显著。结论：急性城市洪水事件与呼吸道ED就诊减少相关，提示可能存在医疗服务可及性中断或就医延迟(deferred care)，该发现对气候变化适应及基础设施规划以保障极端天气期间持续医疗可及性具有重要意义。
《Linking precipitation-driven flooding events to acute respiratory illness in New York city》论文解读
本文由Laura T. Cabrera-Rivera、Andrew Delgado、Andrew Maroko、Suresh A. Sethi、Vishal Midya、Maanal Chowdhury、Brett F. Branco、Ilias Kavouras及Ismail Nabeel共同完成，发表于The Journal of Climate Change and Health。人为气候变化正加剧极端降水事件的频率与强度，洪水可通过霉菌滋生、人群拥挤、基础设施损毁及原有基础疾病加重等途径与不良呼吸道结局（如流感、肺炎）相关联，同时洪水可破坏交通网络并阻碍居民前往医疗机构，造成关键医疗照护延迟甚至改变急诊科（Emergency Department, ED）利用模式。纽约市（New York City, NYC）作为高密度建成区，不透水面广、排水系统老化，对降水驱动洪水高度敏感，既往研究多关注大尺度洪灾与传染病关系，缺乏针对短时降水驱动洪水如何影响超大城市呼吸系统相关ED利用的实证分析。为此，研究人员以NYC为研究现场，探讨降水驱动洪水事件与流感样疾病及肺炎ED就诊之间的时空关联，以揭示洪水期间可能存在的医疗服务可及性中断现象，为气候适应及医疗连续性规划提供依据。
研究人员选取NYC五个行政区14个配有Micronet气象传感器的ZIP编码（ZIP Code Tabulation Area, ZCTA）区域，提取2020年10月18日至2022年11月30日NYC卫生部监测数据库中按患者居住ZIP聚合的每日呼吸系统相关ED就诊数（含流感样疾病及肺炎，依据主诉文本及ICD?10诊断编码分类，n=53,534）。降水数据来自Micronet站点的5分钟分辨率日累计降水量，依日降水量定义洪水等级：轻度洪水（<1.5英寸）、中度洪水（1.5–2.5英寸）、重度洪水（>2.5英寸）；无洪水与之对照。收集美国社区调查（American Community Survey, ACS）2021年五年估计值获取ZIP层面社会经济变量（家庭收入中位数、西班牙裔比例、未高中毕业比例），结合FEMA 100年洪水区及NYC暴雨洪水区，经dasymetric disaggregation由普查街区重新分配至税地块再汇总得到ZIP层面洪水暴露风险指标（洪水区面积占比及人口占比）。研究人员构建有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）确定混杂因素集，采用带log链接函数的Poisson广义线性混合效应模型（Generalized Linear Mixed?Effects Model, GLMM），固定效应含洪水状态（二分类"有无洪水"及三分类"轻度/中度/重度洪水"）、季节（夏/秋/冬/Spring）、周度ZIP层面COVID?19发病率（时变协变量）、上述社会经济与洪水风险变量；随机截距纳入ZIP编码以容许各区基线ED率差异。先行探索0、1、3、6、9、12天滞后(lag)下发病比（Incidence Rate Ratio, IRR），据时间模式与生物学合理性选定6天滞后进行主分析，并以反事实方法估算被抑制或延迟的ED就诊绝对数。
3. Results（结果）
研究人员首先描述14个ZCTAs的人口学及洪水暴露特征，如ZIP 11368（Corona, Queens）西班牙裔比例最高（75.62%）、无高中毕业比例最高（35.62%），ZIP 10009（East Village, Manhattan）洪水风险区面积占比（26.00%）与人口占比（27.82%）最高，ZIP 10462（Bronx）及11230（Brooklyn）无洪水区居住人口。滞后分析显示IRR于6天左右趋于稳定下降，故选定6天滞后为主模型。总体"任何洪水"相对于"无洪水"使呼吸系ED就诊平均降低2.8%（IRR 0.972, 95% CI 0.955–0.989, p=0.002）。按洪水严重程度细分：轻度洪水关联ED就诊降低2.4%（IRR 0.976, 95% CI 0.959–0.993, p=0.007），中度洪水降低17.9%（IRR 0.821, 95% CI 0.730–0.923, p=0.002），重度洪水降低12.9%（IRR 0.871, 95% CI 0.763–0.994, p=0.04）。基于均值每日每ZIP 4.61次ED就诊，研究期内4387个洪水ZIP?日若未发生洪水则预计额外产生约583例呼吸系ED就诊（约每月23例），其中中度洪水每ZIP?日约抑制1例就诊，提示洪水引起就医延迟或放弃而非真实呼吸道疾病负担下降。
4. Discussion（讨论）
讨论部分指出，NYC超高密度城市环境中降水驱动洪水与呼吸系ED利用下降相关，此现象不同于洪水直接致病效应报道，更符合交通阻断、公共交通停运（NYC仅约45%家庭拥有汽车）、医院运营受影响导致的医疗服务可及性暂时中断。即便轻度洪水亦可见ED利用降低，为文献中新发现。减少的ED就诊被解释为deferred or forgone care（延迟或放弃就医），尤其中重度洪水影响更显著，若延误可致病情恶化及后续更高医疗成本。研究受限于生态设计无个体人口学信息、ZIP聚合数据无法校正个体合并症、Micronet空间覆盖有限及用降水量近似本地洪水存在误分类可能、研究期处COVID?19大流行背景限制外推性。未来需结合个体临床资料、更广地理范围及改进城市洪水探测系统（如FloodNet）深化机制研究与脆弱人群差异分析。
6. Conclusion（结论）
本试点研究证实，在NYC这类高密度城市地区，降水驱动洪水事件与急性呼吸道疾患ED就诊减少存在关联。虽属初步发现，但凸显了在极端及非极端降水事件中保障医疗可及性以防健康问题恶化的必要性，结果强调需通过基础设施改造及制定策略来维持随气候变化加剧时的医疗连续性（healthcare continuity）。
（注：原文结论部分原文翻译——This pilot study demonstrates an association between decreased respiratory ED visits and precipitation-driven flooding in dense urban areas like NYC. While preliminary, these findings uniquely identify the importance of ensuring healthcare access during extreme and non-extreme precipitation events to prevent exacerbated health issues. The results underscore the need for infrastructure adaptations and strategies to maintain healthcare continuity in response to intensifying climate change impacts on public health.）
