Высокие температуры могли стать причиной более 70 000 дополнительных смертей в Европе в 2022 году

По данным исследования, проведенного Барселонским институтом глобального здравоохранения (ISGlobal), бремя смертности, связанной с жарой, летом 2022 года в Европе могло превысить 70 000 смертей.

Авторы исследования, пересмотрели в сторону повышения первоначальные оценки смертности, связанной с рекордными температурами в 2022 году на европейском континенте. Исследование называется «Эффект временного агрегирования данных для оценки воздействия изменения температуры в Европе: исследование эпидемиологического моделирования».

В более раннем исследовании, опубликованном в журнале Nature Medicine, та же группа использовала эпидемиологические модели, примененные к еженедельным данным о температуре и смертности в 823 регионах 35 европейских стран, и оценила количество преждевременных смертей, связанных с жарой, в 2022 году в 62 862 человека.

В этом исследовании авторы признали, что использование еженедельных данных, как ожидается, приведет к недооценке смертности, связанной с жарой, и отметили, что для точной оценки воздействия высоких температур на смертность необходимы ежедневные данные.

Цель нового исследования заключалась в разработке теоретической основы, позволяющей количественно оценить ошибки, возникающие в результате использования агрегированных данных, таких как еженедельные и ежемесячные временные показатели температуры и смертности. Модели, основанные на агрегированных по времени данных, полезны, поскольку агрегированные данные доступны в режиме реального времени от таких учреждений, как Евростат, что облегчает количественную оценку опасности для здоровья в течение нескольких дней с момента ее возникновения.

Чтобы разработать теоретическую основу, исследовательская группа собрала данные о суточной температуре и смертности из 147 регионов 16 европейских стран. Затем они проанализировали и сравнили оценки смертности, связанной с жарой и холодом, по разным уровням агрегирования: ежедневно, еженедельно, двухнедельно и ежемесячно.
Анализ выявил различия в эпидемиологических оценках в зависимости от временной шкалы агрегирования. В частности, было обнаружено, что недельные, двухнедельные и месячные модели недооценивают влияние жары и холода по сравнению с суточной моделью и что степень недооценки увеличивается с увеличением продолжительности периода агрегирования.

В своем более раннем исследовании команда использовала эту теоретическую основу для пересмотра бремени смертности, связанного с рекордными температурами, наблюдавшимися в 2022 году. Согласно расчетам, выполненным с использованием нового методологического подхода, в этом исследовании смертность от жары занижена на 10,28%, что означает, что фактическое бремя смертности от жары в 2022 году, оцененное с использованием модели ежедневных данных, составило 70 066 смертей, а не по первоначальной оценке, погибло 62 862 человека.

Использование еженедельных данных для анализа воздействия температур в краткосрочной перспективе «В целом мы не считаем модели, основанные на ежемесячных агрегированных данных, полезными для оценки краткосрочного воздействия температуры окружающей среды», — объясняет Баллестер.

«Однако модели, основанные на еженедельных данных, действительно обеспечивают достаточную точность оценок смертности, чтобы быть полезными в практике эпидемиологического надзора в реальном времени и для информирования государственной политики, такой как, например, активация планов действий в чрезвычайных ситуациях для уменьшения воздействия волн жары и холодные периоды».

Преимуществом этой области исследований является возможность использовать еженедельные данные, поскольку исследователи часто сталкиваются с бюрократическими препятствиями, которые затрудняют или делают невозможным разработку крупномасштабных эпидемиологических исследований на основе ежедневных данных.

По словам Баллестера, когда ежедневные данные недоступны, использование еженедельных данных, которые легко доступны для Европы в режиме реального времени, является решением, которое может предложить «хорошее приближение оценок, полученных с использованием модели ежедневных данных».