О некоторых подходах к вычислению рисков температурных волн для здоровья

Рассматриваются методы оценки влияния факторов окружающей среды на здоровье населения, которые за последние несколько лет стали общепринятыми в мировой практике. Основное внимание уделено современным подходам к вычислению рисков дополнительной смертности в больших группах населения во время волн холода и жары. Обсуждаются основные этапы прямого эпидемиологического исследования: определение температурных волн; формулировка статистических гипотез; спецификация моделей; чувствительность статистических критериев и статистическая достоверность полученных результатов. По результатам многолетних исследований авторов в различных городах России построены логистические кривые вероятности получения значимых результатов оценки риска на малых выборках. В качестве температурных порогов для идентификации температурных волн рекомендуется использовать процентили многолетних распределений среднесуточных температур воздуха, поскольку такие пороги соответствуют представлению об экстремальных (для данной местности) температурах и дают сопоставимые результаты по ожидаемому количеству волн в различных климатических зонах. Показано, что Пуассоновская обобщенная линейная модель ежедневной смертности является наиболее распространенным методом вычисления рисков, обусловленных неблагоприятными факторами окружающей среды. В регрессионной модели рекомендуется учитывать явную зависимость смертности от времени и загрязнения воздуха. Учет метеорологических условий, влияющих на тепловой баланс (влажность воздуха и скорость ветра) достигается либо включением их в модель в явном виде, либо использованием биоклиматических индексов; исследования в этом направлении продолжаются. При вычислении рисков необходимо учитывать временные лаги между волнами экстремальных температур и откликом смертности. Выявлено, что минимальная численность населения типичного города, для которого еще возможно получить статистически значимые оценки риска ансамблей волн жары, приближается к 200 тысячам человек.