Анализ сезонности завершённых суицидов с учётом таких факторов внешней среды как температура и длина светового дня



Сезонность самоубийств в различных странах, географических регионахзонах, странах и отдельных городах (регионах) является предметом постоянного интереса в суицидологии. Как показывают исследования, сезонные колебания выявляются далеко не всегда. Если в Западном мире (где этот феномен был замечен достаточно давно, и, где ему посвящено самое большое число исследований), сезонность выявляется практически во всех странах и регионах, то в Латинской Америке, Австралии и в Юго-Восточной Азии такой однозначной картины нет. Так, в Финляндии и Швеции (обе страны расположены в Северном полушарии, выше 600 северной широты) многолетние наблюдения однозначно указывают на весеннелетний и осенний подъём суицидов [1, 2], в то время, как в Тасмании (Южное полушарие, уровень 400 южной широты) сезонности суицидов не наблюдается [3].

Анализ большого числа опубликованных работ свидетельствует о том, что, несмотря на высказываемые предположения об ослаблении сезонности в связи с цивилизационными сдвигами, это явление не потеряло своей актуальности [4-6]. Несмотря на свою власть над природой, человек как биологический вид и как социум продолжает испытывать разнообразные влияния со стороны геоклиматических факторов. Тем не менее, относительно того, какие факторы внешней среды (инсоляция, длительность светового дня, температурный фактор) являются триггерами активности лиц, склонных к самоубийству, в течение года, единой точки зрения нет. Одни авторы особое внимание уделяют циклу «сон-бодрствование» в связи с сезонностью и обсуждают роль длины светового дня и динамику серотонина и мелатонина в эпифизе [7]. Другие считают основным действующим началом внешнюю температуру, и увязывают изменения в суицидальной активности с состоянием жировой ткани (бурого жира) и потребностью в термоадаптации организма дважды в году, при похолодании осенью-зимой и потеплении весной-летом [8]. При этом, вероятно, имеет значение широта (степень естественной контрастности летних и зимних температур) и наличие их резких колебаний.

Исходя из этого, нами проведен анализ сезонности завершённых суицидов в г. Одессе и Одесской области (лежит в вытянутом с севера на юг направлении в пределах 45-48 параллели северного полушария), в регионе с влажным умеренно-континентальным климатом, но достаточно контрастным климатом (мягкая ма- лоснежная и неустойчивая зима и жаркое сухое лето).

Данные о смертности от самоубийств сопоставляли с показателями длительности светового дня и температурой внешней среды, тем самым пытались выявить преимущественное влияние этих факторов (разумеется, скоррелированных между собой, но, тем не менее, имеющих самостоятельную динамику в течение каждого года наблюдения). Наш анализ базируется на данных ежесуточного мониторинга самоубийств в г. Одессе и Одесской области за период с 2000 по 2016 г., то есть в течение 17 лет, что, по аналогии с многими исследованиями, вполне достаточно для обоснованных выводов при условии использования адекватных методов статистической обработки [9].

Материалы и методы.

В работе использованы данные о вскрытиях Одесского областного судебно - медицинского бюро за период с 2000 по 2016 г. Формат данных следующий: пол, возраст, способ само-повреждения (причина смерти), дата вскрытия. Всего в базе данных обработано 11220 завершённых суицидов. Полнота охвата обеспечивается тем обстоятельством, что все случаи в городе и области, квалифицируемые как самоубийства, подлежат судебно-медицинскому патологоанатомическому исследованию, вследствие чего вся информация сводится в областное судебно-медицинское бюро. Данные о длительности светового дня на широте г. Одессы взяты из источника [10], данные о температуре за период наблюдения - из источника [11].

Кратко характеризуя контекст, следует отметить, что общая численность населения в г. Одессе и Одесской области за период исследования составляет соответственно 1016-1008 и 1280-1290 тысяч человек, то есть отличается стабильностью. Одесская область по площади относится к крупнейшим на Украине, г. Одесса по экологическому состоянию и социальноэкономическому развитию характеризуется относительно благополучными показателями.

Результаты и обсуждение.

Несмотря на то, что это не входило в задачи непосредственно данного исследования, мы посчитали необходимым прокомментировать динамику суицидов в г. Одессе и Одесской области (суммарно) за весь период наблюдений. Как видно из представленных данных (рис. 1), с 2000 по 2016 г. в регионе наблюдается устойчивое снижение числа самоубийств, примерно на 4,71% в год.

Рис. 1. Динамика случаев самоубийств по г. Одессе и области за период наблюдения. По оси абсцисс отложены годы, по оси ординат - абсолютные количества завершённых суицидов.

Рис. 2. Динамика индексов самоубийств по г. Одессе и области за период наблюдения. По оси абсцисс отложены годы, по оси ординат - относительные показатели завершённых суицидов (на 100000 населения).

Наиболее выраженное снижение наблюдалось с 2002 по 2006 г (на 9% в год), после чего темп снижения уменьшился. Интересно, что по итогам 2014-2016 гг. также наблюдается отчётливое снижение числа суицидов. Исходя из демографических данных (получены из источника [12]), индексы суицидов в Одесском регионе за весь период колеблются в пределах 34,8-20,1 на 100000 населения, и причём кривые абсолютных значений и рассчитанных индексов почти полностью повторяют друг друга (рис. 2).

Далее мы приводим средние значения самоубийств по месяцам года, на данном этапе предварительно, без учёта числа дней в месяцах (рис. 3). Из графика следует, что случаев самоубийств больше всего с апреля по август, при этом подъёма осенью не наблюдается. Эта достаточно очевидная тенденция вполне соответствует той, которую мы наблюдали ранее на меньшем числе случаев (с некоторыми отличиями, в частности по осеннему периоду - ранее был заметен подъём в октябре) [13]. Следует отметить, что многие авторы в различных регионах мира также не всегда наблюдают осенний подъём.

Рис. 3. Среднее число суицидов в одесском регионе помесячно. По оси абсцисс – месяцы года. По оси ординат – абсолютное число случаев завершённых суицидов.

Обычно осенний подъём, ассоциируемый с сезонной депрессией, является не столь постоянным, как весенний [6]. Анализируя рис. 3, можно высказать предположение о зависимости суицидального поведения от температуры или продолжительности светового дня, поскольку количество суицидов примерно одинаково в сентябре и марте, как и длина светового дня, в то время, как температура в Одессе и области всегда выше в сентябре. Однако если выразить все данные не в абсолютных значениях, а в процентах в месяц от общего числа суицидов в каждом году (что нивелирует неравно цам в разные годы), то осенний подъём в октябре становится более заметным (рис. 3). В то же время, он наблюдается не во все годы наблюдения. Можно предположить, что это связано с различным паттерном температуры или освещённости осенью в различные годы.

Все данные были обработаны статистически, перед этим предварительно приведены к единому масштабу с учётом различного числа суток в месяцах года (табл. 1). Для исследования нулевой статистической гипотезы о равенстве долей суицидов, приходящихся на каждый месяц года, применяли биномиальный критерий с двусторонней критической областью.

Рис. 4. Распределение по месяцам числа суицидов (в % от общего числа в году) за весь период наблюдения (2000 – 2016 гг.). По оси абсцисс – месяцы года. По оси ординат – относительное число суицидов в месяц с учётом количества суток в месяце.

Таблица 1

Расчёты долей распределения самоубийств по месяцам года и статистическая значимость различий между ожидаемой теоретической и эмпирической частотами суицидов

О’ о S	Самоубийств в месяц (за весь период наблюдений)	Теоретически ожидаемые количества самоубийств	Теоретически ожидаемая доля самоубийств	Эмпирическая доля самоубийств	Разность в процентах реальной и теоретически ожидаемой долями суицидов	Значимость 2-стор. бином. критерия	Коэфф. для построения графика, с учётом количества суток в месяце	Полученные эмпирические частоты для построения графика с учетом неравных весов за месяцы с разными днями
1	812	951,23	0,084863	0,072442	-1,24%	<0,001	1,01836	0,071136
2	755	868,20	0,077456	0,067357	-1,01%	<0,001	0,92947	0,072468
3	901	951,23	0,084863	0,080382	-0,45%	0,090	1,01836	0,078933
4	1073	920,54	0,082126	0,095727	1,36%	<0,001	0,98551	0,097134
5	1130	951,23	0,084863	0,100812	1,59%	<0,001	1,01836	0,098995
6	1095	920,54	0,082126	0,097689	1,56%	<0,001	0,98551	0,099126
7	1095	951,23	0,084863	0,097689	1,28%	<0,001	1,01836	0,095928
8	1084	951,23	0,084863	0,096708	1,18%	<0,001	1,01836	0,094965
9	918	920,54	0,082126	0,081898	-0,02%	0,948	0,98551	0,083103
10	868	951,23	0,084863	0,077438	-0,74%	0,004	1,01836	0,076042
11	763	920,54	0,082126	0,06807	-1,41%	<0,001	0,98551	0,069071
12	715	951,23	0,084863	0,063788	-2,11%	<0,001	1,01836	0,062638

Рис. 5. Кривые распределения суицидов и длительности светового дня помесячно. По оси абсцисс – месяцы года. По левой оси ординат – приведённые доли суицидов в %, приходящиеся на каждый месяц года, от общего числа за год. По правой оси ординат – длина светового дня за каждый месяц, выраженная в долях (сколько времени в % занимает световой день в сутки) и приведённая к значению в %.

Как видно из табл. 1, отличия наблюдаемых помесячных долей суицидов от теоретически ожидаемых (исходя из гипотезы о равномерном распределении всех случаев в течение года), статистически значимы в большую или меньшую стороны во все месяцы года, за исключением марта и сентября. Из этого следует, что средние уровни приходятся на периоды весеннего и осеннего равноденствий.

Рис. 6. Кривые распределения суицидов и средней температуры, помесячно. По оси абсцисс – месяцы года. По левой оси ординат – приведённая доля суицидов в месяц в % от общего числа за год, по правой оси – среднемесячная температура в градусах Цельсия.

Во все остальные месяцы года, когда световой день меньше, доля самоубийств достоверно меньше ожидаемой, когда световой день больше – самоубийств также больше. Данное обстоятельство можно рассматривать как свидетельство в пользу преимущественной роли продолжительности светового дня.

Ниже представлен график приведённых (нормированных) ежемесячных данных по суицидам и длина светового дня по месяцам в Одессе. Как видно из рис. 5, наблюдается по- чти полное соответствие между двумя кривыми, что отражается в очень высокой прямой корреляции между ними, коэффициент линейной корреляции r=0,97 на уровне значимости 1,3·10-7. Однако возникает вопрос, насколько колебания суицидальной активности связаны с температурой внешней среды? В связи с этим кривую распределения частоты суицидов помесячно сопоставили со среднемесячной температурой (рис. 6).

Рис. 7. Кривые распределения суицидов и производной средней температуры, помесячно. По оси абсцисс – месяцы года, по левой оси ординат – приведённые доли суицидов помесячно в % от общего числа за год, по правой оси ординат – разности значений температуры между данным и предыдущим месяцем, выраженные в градусах Цельсия.

Как видно из рис. 6, неравномерность суицидальной активности и среднемесячной температуры в Одесском регионе также прямо коррелируют между собой, однако коэффициент корреляции несколько ниже (r=0,81 на уровне значимости 0,0011). Кроме того, визуально температурная кривая как бы запаздывает по отношению к кривой суицидов. Иными словами, вначале растёт число самоубийств, а потом температура. В то же время, нужно иметь в виду, что среднемесячная температура - слишком усредненный показатель, намного важнее, судя по всему, момент перехода из одного температурного режима в другой, что может происходить по-разному в разные годы наблюдения, резко или постепенно. В связи с этим целесообразно использовать вместо абсолютной температуры её изменения (разности между значением в данный месяц и предыдущий - производную), что будет в некоторой степени отражать резкость смены температурного режима в каждом данном случае в сторону потепления или похолодания. При сопоставлении кривых (рис. 7) видно, что кривая производной опережает кривую самоубийств, коэффициент корреляции при этом составляет r=0,75 на уровне значимости 0,0053. Видно также, что график производной оказывается смещённым относительно числа самоубийств на месяц вперед. Действительно, сместив кривую производной температуры на месяц назад во времени, получим коэффициент корреляции уже r=0,96 на уровне значимости 1,3-10-6. Таким образом, создается впечатление, что большое значение имеет фактор, связанный именно с резкостью изменения температуры, и именно он влияет на суицидальную активность. При этом можно полагать, что он действует преимущественно за месяц до того, как происходит активизация суицидальности. Таким образом, не сама по себе температура, а именно величина её изменения, причём с учётом знака, может определять динамику суицидов с запаздыванием последней на месяц. Иными словами, чем более резко температура растёт - тем больше число суицидов, чем резче падает - тем меньше суицидов. Поскольку реакция в виде роста суицидальной активности запаздывает на месяц относительно предполагаемого действующего фактора, можно думать о процессах, связанных с адаптацией организма, требующих некоего времени для своей реализации.

Таким образом, применённый нами относительно простой метод, основанный на корреляционном анализе, в котором устанавливается взаимосвязь между корректно обработанными данными суицидальной активности населения с экологическими факторами, в сочетании с визуальной оценкой сдвига кривых, оказался информативным. Используя этот метод, удалось выявить две интересных с нашей точки зрения закономерности: самая высокая корреляция и почти полное совпадение кривых наблюдается в отношении длительности светового дня. При этом переходными месяцами (в которых число случаев суицида не отличается от среднегодовых) являются март и сентябрь -месяцы, на которые приходятся соответственно весеннее (20 марта) и осеннее равноденствие (22 или 23 сентября). Это наблюдение поддерживает гипотезу о первостепенной роли длительности светового дня и инсоляции, и о вовлечённости системы серотонин-мелатонин, состояние которой может быть связано с депрессией и суицидальностью. Серотонин и мелатонин колеблются в противофазах, как в течение суток, так и в течение годового цикла, и это может иметь отношение к импульсивности, циклу «сон-бодрствование», депрессии и суициду [14]. Однако на популяционном уровне в связи с сезонностью эта логическая схема часто не работает, особенно если непосредственно учитывается интенсивность инсоляции, например, число последовательно идущих друг за другом солнечных дней [15, 16].

Относительно температурного фактора и гипотезы о роли бурого жира, запускающего систему адаптационных перестроек в организме при потеплении и похолодании дважды в году, что провоцирует повышение тревожности, импульсивности и рискового поведения [8], то и эта гипотеза получает подкрепление в наших наблюдениях, однако только применительно к потеплению (что может быть связано с относительно теплой зимой в одесском регионе). Особенно интересным, на наш взгляд, является то, что кривая температурной производной опережает (со сдвигом в 1 мес.) кривую суицидов. Исходя из этого, вполне вероятно, что обе гипотезы равноценны, причём не только формально (статистически), но и патофизиологически. Каждая из них, возможно, описывает поведение разных подгрупп суициден-тов, в бòльшей или меньшей степени зависящих от действующих факторов, например, в силу индивидуально-личностных особенностей, стресс-уязвимости, склонности к нарушениям сна или способности к термоадаптации. В рамках данного исследования установить преобладание той или иной гипотезы не представляется возможным, скорее можно говорить о применимости обеих гипотез для объяснения сезонности суицидального поведения.

Заключение.

Исследование сезонности суицидального поведения представляет как теоретический, так и практический интерес. С точки зрения патофизиологии суицидальности, вопрос о роли света и температуры может помочь в понимании как центральных, связанных с системой серотонина-мелатонина и нейрокинуренинов, так и периферических нейрогуморальных и обменных механизмов, связанных с системой терморегуляции. В связи с этим, было бы весьма целесообразно сопоставить полученные нами данные с данными по регионам с резко отличающимися характеристиками, например, с одной стороны, – Тюменью, Санкт-Петербургом, Мурманском, и, с другой, – каким-либо более южным регионом с меньшими