Zukünftige Temperatur

npj Climate and Atmospheric Science Band 6, Artikelnummer: 112 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Zukünftige Klimaveränderungen werden sich voraussichtlich negativ auf das Sterblichkeitsrisiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen (CVD) in urbanisierten Regionen auswirken. Es ist jedoch nicht ausreichend geklärt, inwieweit es bei ländlichen Bewohnern mit schlechterem sozioökonomischem Status zu künftigen temperaturbedingten übermäßigen Krankenhauseinweisungen wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen kommen wird. Darüber hinaus werden die Auswirkungen der Alterung und des Rückgangs der ländlichen Bevölkerung kaum berücksichtigt. Anhand von CVD-Krankenhausaufenthalten bei Landbewohnern im Zeitraum 2010–2016 in acht Regionen im Südosten Chinas wurden die regionsspezifischen Temperatur-CVD-Assoziationen durch verallgemeinerte additive Modelle geschätzt, die durch eine Meta-Regression kombiniert wurden. Wir prognostizierten überhöhte temperaturbedingte CVD-Krankenhauseinweisungen mithilfe regionaler Assoziationen für 27 Klimamodelle unter Klimaszenarien für den Zeitraum 2010–2099. Um die Einflüsse der Alterung und des Rückgangs der ländlichen Bevölkerung aufzuzeigen, wurden altersspezifische Zusammenhänge und das zukünftige Bevölkerungsveränderungsverhältnis verwendet, um die altersspezifische Anzahl temperaturbedingter Krankenhauseinweisungen abzuschätzen. Wir haben herausgefunden, dass hitzebedingte Krankenhauseinweisungen bei Landbewohnern aufgrund von ischämischem Schlaganfall, ischämischer Herzkrankheit und zerebrovaskulärer Erkrankung in den 2090er Jahren voraussichtlich zunehmen werden, obwohl die Zahl der Krankenhauseinweisungen aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen im Zusammenhang mit der künftigen Temperatur bei Landbewohnern in den 2090er Jahren zurückgehen wird. Die Alterung der ländlichen Bevölkerung erhöht die temperaturbedingte Belastung durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen in den 2050er-Jahren unter SSPs um das >2,34-Fache im Vergleich zu Szenarien, in denen nur die Bevölkerung zurückgeht, obwohl eine Verringerung der ländlichen Bevölkerung die temperaturbedingten Herz-Kreislauf-Krankenhauseinweisungen in den 2090er-Jahren verringern wird. Ältere Menschen, Männer und die Bewohner von Longyan und Sanming könnten stärker betroffen sein. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die zukünftige Hitze voraussichtlich zu einem Anstieg der Krankenhauseinweisungen einiger CVD-Unterkategorien führen wird. Es sind Richtlinien erforderlich, um den Temperaturanstieg und die Grundrate der Krankenhauseinweisungen einzudämmen. Die Auswirkungen der Bevölkerungsalterung sind bemerkenswert.

Weltweit gab es im Jahr 2016 17,9 Millionen Todesfälle aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, was 32 % aller Todesfälle ausmacht1. Schätzungen zufolge wird Herz-Kreislauf-Erkrankung im Jahr 2030 die Ursache für mehr als 23,0 Millionen Todesfälle sein2. Mittlerweile machten Herz-Kreislauf-Erkrankungen 24 % aller Krankenhauseinweisungen bei Menschen mittleren Alters aus 21 Ländern aus, in den Entwicklungsländern waren es 59 %3. In China ist die Prävalenz von Herz-Kreislauf-Erkrankungen schwerwiegend und steigt weiter an, und die Sterblichkeitsrate ist in ländlichen Regionen höher als in städtischen Regionen4.

Dem anhaltenden Klimawandel, der durch steigende Oberflächentemperaturen gekennzeichnet ist, wird zunehmend Aufmerksamkeit geschenkt5. Frühere Studien sammelten und analysierten historische Daten und legten nahe, dass wärmere Temperaturen die Krankenhauseinweisungen aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und ihren Unterkategorien erhöhen könnten6. Darüber hinaus wird prognostiziert, dass die globale Oberflächentemperatur zwischen 1986–2005 und 2081–2100 unter Hochemissionsszenarien zwischen 2,6 °C und 4,8 °C ansteigen wird, was in Zukunft zu einer erhöhten Inzidenz von Herz-Kreislauf-Erkrankungen führen könnte. Daher ist es für politische Entscheidungsträger von entscheidender Bedeutung, den potenziellen Einfluss einer anhaltenden Erwärmung in der Zukunft zu prognostizieren, um Minderungsinitiativen zu entwickeln, um die künftige Belastung durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu minimieren.

Aktuelle Studien konzentrieren sich auf Prognosen zu Todesfällen durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen im Zusammenhang mit zukünftigen nicht optimalen Temperaturen in hochentwickelten Stadtgebieten7,8, was zu erheblichen Unsicherheiten bei der Verallgemeinerung der Beweise auf Morbidität (z. B. Krankenhauseinweisungen) oder auf Regionen mit unterschiedlichem sozioökonomischem Niveau führt. Im Zusammenhang mit der globalen Erwärmung und häufigen Hitzeereignissen wird die hitzebedingte Übersterblichkeit in China voraussichtlich zunehmen, insbesondere bei der Bevölkerung in der südöstlichen Region, die an Herz-Kreislauf-Erkrankungen leidet oder über ein geringeres Bildungsniveau verfügt7,9. Allerdings mangelt es an Belegen für die Prognosen, dass bei Landbewohnern, Menschen mit einem schlechteren sozioökonomischen Niveau und einem niedrigeren Bildungsniveau aufgrund der künftigen Temperatur häufiger Krankenhauseinweisungen wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen durchgeführt werden. Darüber hinaus beschränkten sich frühere Studien auf die Prognose des potenziellen Einflusses steigender Temperatur auf die gesamte Herz-Kreislauf-Erkrankung7,8,10 und lieferten nur sehr begrenzte Belege für häufige Unterkategorien wie ischämische Herzkrankheit und Schlaganfall11. Weitere Studien sind erforderlich, um temperaturbedingte Krankenhauseinweisungen aufgrund verschiedener ursachenspezifischer Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu prognostizieren. Drittens haben die aktuellen Studien hauptsächlich über die übermäßige CVD im Zusammenhang mit der zukünftigen Temperatur in einem kurzen Zeitraum zwischen 2010 und 2070 berichtet10,11,12, aber nur wenige Studien haben den Trend über einen längeren Zeitraum klar gezeigt. Es ist bekannt, dass ältere Menschen mit schlechter physiologischer und sozialer Verfassung besonders anfällig für den Klimawandel sind. Obwohl sich die Bevölkerungsalterung aufgrund niedrigerer Geburtenraten und längerer Lebenserwartungen weltweit beschleunigt13, wurde die Veränderung der ländlichen Bevölkerungsstruktur und -größe bei der Prognose der temperaturbedingten Gesundheitsbelastung nicht ausreichend berücksichtigt14.

Die vorhandenen Erkenntnisse, die auf der künftigen Temperatur basieren und nur aus wenigen Klimamodellen stammen, haben die Folgen eines künftigen Temperaturanstiegs nicht ausreichend beschrieben15. Obwohl Klimamodellprojektionen in Phase 5 des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) eine wichtige Rolle in der Klimaforschung spielen, hat das CMIP6 Klimaprojektionen mit mehreren Modellen bereitgestellt und mit SSP1-2.6, SSP4-3.4 und SSP3 drei neue Emissionspfade hinzugefügt -7,0-Szenarien, um die Lücke zwischen den typischen Pfaden des CMIP5 zu schließen, die den Forschungsbedarf zu den Auswirkungen künftiger globaler Temperaturanstiege von 1,5 °C und 2,0 °C decken können16. Es gibt jedoch kaum Belege für die Prognose des Gesundheitsrisikos zukünftiger Temperaturen mithilfe der Klimamodelle des Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP), einer Hauptaktivität des CMIP6.

In dieser Studie prognostizieren wir die Zahl der Krankenhauseinweisungen aufgrund zukünftiger Temperaturschwankungen unter vier verschiedenen zukünftigen Klimaszenarien. Wir verwenden Krankenhausdaten für die ländliche Bevölkerung in acht Regionen im Südosten Chinas und zukünftige Temperaturen, die von 27 allgemeinen Klimamodellen (GCMs) projiziert werden. siehe Ergänzungstabelle 1. Darüber hinaus prognostizierten wir kälte- und hitzebedingte Krankenhausaufenthalte nach Ursache der Herz-Kreislauf-Erkrankung, individuellen Merkmalen und Region. Zuletzt wollten wir die künftige Belastung durch temperaturbedingte Krankenhauseinweisungen aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen abschätzen und dabei sowohl die alternde als auch die schrumpfende Landbevölkerung berücksichtigen. Diese Studie kann dazu beitragen, gefährdete Gruppen zu identifizieren, die Auswirkungen der Alterung und des Rückgangs der Landbevölkerung zu untersuchen und bei der Entwicklung einer Strategie zur Verhinderung möglicher Auswirkungen künftiger Temperaturen zu helfen.

Von 2010 bis 2016 wurden 2.016.904 Krankenhauseinweisungen wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen unter der Landbevölkerung aus den acht Regionen im Süden Chinas registriert, und zerebrovaskuläre Erkrankungen, Schlaganfall und ischämische Herzkrankheit machten jeweils 34,84 %, 21,47 % und 16,85 % der gesamten Krankenhauseinweisungen wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen aus. Ergänzende Tabelle 2 zeigt auch zusammenfassende Statistiken für andere Umweltfaktoren sowie Krankenhauseinweisungen nach Ursache, individuellen Merkmalen und Regionen. Abbildung 1 zeigt, dass die niedrigste CVD-Krankenhauseinweisungsrate pro Million in Zhangzhou bei 12.397 lag und die höchste bei 32.759 in Sanming. Die niedrigste durchschnittliche Tagestemperatur betrug im Basiszeitraum 17,87 °C in Fuzhou und die höchste 21,82 °C in Zhangzhou.

Die Farben stellen unterschiedliche Bereiche der jährlichen Durchschnittstemperaturen (links) und der Krankenhauseinweisungsraten (rechts) dar. Die Punkte und Kreuze stellen jeweils Wetter- und Luftverschmutzungsüberwachungsstationen dar. Xiamen ohne Krankenhausaufenthalte von Landbewohnern wurde ausgeschlossen.

Abbildung 2 und ergänzende Abbildung. 1 zeigt zeitliche Trends der projizierten Temperaturen unter den vier Szenarien in der Provinz Fujian und in den acht Regionen. Die projizierte Temperatur in den Szenarien SSP3-7.0 und SSP5-8.5 wird im Laufe des 21. Jahrhunderts weiterhin schnell ansteigen, während die projizierte Temperatur nach der Mitte dieses Jahrhunderts im Szenario SSP2-4.5 leicht ansteigen und im Szenario SSP2-4.5 leicht sinken wird SSP1-2.6-Szenario. Im Vergleich zum Basiszeitraum (2010 s) wird die durchschnittliche Temperatur im Jahr 2090 unter den Bedingungen SSP5-8.5, SSP3-7.0, SSP2-4.5 und SSP1 um 4,8 °C, 3,7 °C, 2,4 °C und 1,2 °C ansteigen. 2,6 Szenarien (Ergänzungstabelle 3). Die acht Regionen werden in den 2090er Jahren ähnliche absolute Temperaturen, zunehmende Größenordnungen und Temperaturschwankungen aufweisen.

SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 und SSP5-8.5 repräsentieren die Szenarien mit geringer, mittlerer, relativ hoher und hoher sozialer Verwundbarkeit bzw. Emissionen. Durchgezogene Linien bezeichnen die mittlere Jahrestemperatur, die über die 27 allgemeinen Zirkulationsmodelle (GCM) geschätzt wird, und halbtransparente Linien bezeichnen GCM-spezifische Temperaturen für jedes Jahr. Die vier vertikalen Balken auf der rechten Seite zeigen das durchschnittliche jährliche Minimum und Maximum für jede projizierte Temperaturreihe. Die Quelldaten finden Sie in der Ergänzungstabelle 3.

Ergänzende Abbildung. 2 zeigt die über 28 Verzögerungstage akkumulierten Basistemperatur-Krankenhauseinweisungs-Zusammenhänge nach Krankenhauseinweisungsursachen, Geschlecht und Altersgruppen, mit acht regionalspezifischen Zusammenhängen in gestrichelten Kurven. Die nichtlinearen Temperatur-Krankenhausaufenthalts-Zusammenhänge legten nahe, dass sowohl Kälte als auch Hitze das Krankenhausaufenthaltsrisiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen erhöhten. Unterdessen wurde beobachtet, dass das Risiko ungünstiger Krankenhauseinweisungen bei extrem hohen Temperaturen abnimmt. Die minimale Krankenhausaufenthaltstemperatur für Herz-Kreislauf-Erkrankungen betrug 10,6 °C, ähnlich wie bei Unterkategorien und Untergruppen.

Tabelle 1 veranschaulicht die künftigen Trends bei der Überzahl an Krankenhausaufenthalten, die auf Hitze und Kälte zurückzuführen sind, nach Krankenhausaufenthaltsursachen und individuellen Merkmalen in den vier Szenarien. Für die Herz-Kreislauf-Erkrankung haben wir prognostiziert, dass der Anteil der übermäßigen Krankenhauseinweisungen, die sowohl auf Hitze als auch auf Kälte zurückzuführen sind, in Zukunft abnehmen wird. Der hitzebedingte Anteil wird von 17,1 % (95 % eCI: 6,7–25,3) in den 2010er Jahren auf 13,4 % (95 % eCI: -13,0–27,5) in den 2090er Jahren unter SSP5-8,5 sinken, während der kältebedingte Anteil sinkt. Der entsprechende zurechenbare Anteil wird von 0,4 % auf 0,1 % sinken. Darüber hinaus werden sich die temperaturbedingten überschüssigen kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen am Ende des 21. Jahrhunderts im Vergleich zu den 2010er Jahren unter allen Klimaszenarien und den Änderungsgradienten um 0,1 %, -0,7 %, -2,5 % und -4,0 % ändern erhöht in der Reihenfolge der Szenarien SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 und SSP5-8.5.

Die Trends bei hitzebedingten Krankenhauseinweisungen variierten je nach Unterkategorie, obwohl es bei den kältebedingten Krankenhauseinweisungen durchgängig abnehmende Trends gab (Tabelle 1). Beispielsweise wird für einige CVD-Unterkategorien wie ischämischer Schlaganfall, ischämische Herzkrankheit und chronische ischämische Herzkrankheit ein zunehmender Trend bei hitzebedingten Krankenhauseinweisungen prognostiziert. Im Vergleich zu den 2010er Jahren wird die temperaturbedingte Überzahl an Krankenhauseinweisungen im Jahr 2090 in vier Szenarien für ischämischen Schlaganfall, ischämische Herzkrankheit und chronische ischämische Erkrankung um 1,3–2,0 %, 0,6–0,8 %, 1,0–2,8 % und 0,1–0,8 % zunehmen Herzerkrankungen bzw. zerebrovaskuläre Erkrankungen. Darüber hinaus ist der Anteil der überzähligen Krankenhauseinweisungen aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, die auf Kälte und Hitze zurückzuführen sind, bei Männern und älteren Menschen auch in Zukunft höher als bei Frauen und jungen Menschen. Darüber hinaus waren die Trends bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen in allen Regionen ähnlich, in Longyan, Ningde und Sanming wurden jedoch stärkere Hitzeauswirkungen beobachtet (Ergänzungstabelle 4).

Tabelle 2 und Ergänzungstabelle 5 zeigen die auf Kälte und Hitze zurückzuführende Anzahl übermäßiger Krankenhausaufenthalte für verschiedene CVD-Unterkategorien in den Jahrzehnten der 2050er und 2090er Jahre unter verschiedenen Kombinationsszenarien aus Temperaturanstieg, Veränderung der ländlichen Bevölkerung und Alterung. Unter dem Szenario „keine Bevölkerungsveränderung“ wird prognostiziert, dass die hitze- und kältebedingte Zahl der übermäßigen Krankenhauseinweisungen in den 2090er Jahren zurückgehen wird, mit Ausnahme eines leichten Anstiegs der hitzebedingten Krankenhauseinweisungen im Rahmen des SSP1. Darüber hinaus wird der Rückgang der ländlichen Bevölkerung die temperaturbedingten übermäßigen Krankenhauseinweisungen wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen in den 2090er Jahren im Rahmen von vier SSPs erheblich verringern, die 6 %, 30 %, 65 % und 6 % des Szenarios ohne Bevölkerungsveränderung ausmachen. Trotz des anhaltenden Rückgangs der Landbevölkerung wird die Bevölkerungsalterung in den 2050er Jahren zu einem Höhepunkt der Zahl älterer Menschen und dann zu einem deutlichen Anstieg der hitze- und kältebedingten kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen führen, die bei 2,82, 2,64, 2,34 und liegen 2,87-mal höher als diejenigen unter den vier SSPs, wobei nur die Bevölkerung zurückgeht. Ähnliche durch die Bevölkerungsalterung bedingte Trends wurden für verschiedene Unterkategorien beobachtet. Die Alterung der Bevölkerung wird in den 2050er Jahren in den SSP2- und SSP3-Szenarien die Belastung durch Krankenhauseinweisungen wegen chronischer ischämischer Herzkrankheit, ischämischem Schlaganfall und zerebrovaskulärer Erkrankung stärker erhöhen als in anderen Unterkategorien und Szenarien, sodass die Belastung durch Krankenhauseinweisungen sogar die der Nr. 1 übersteigt Szenario eines Bevölkerungsrückgangs.

Die Temperatur-Krankenhauseinweisungsbeziehungen und die Prognosen temperaturbedingter Krankenhauseinweisungen waren im Allgemeinen robust gegenüber Schwankungen der dfs im Bereich von 10 bis 12 pro Jahr für zeitliche Trends und der \({df}\)s im Bereich von 4 bis 6 für Verzögerungstage. Die prognostizierten Ergebnisse bleiben robust, nachdem sie separat um Umweltfaktoren bereinigt oder PM10 ausgeschlossen wurden (Ergänzungstabelle 6).

Diese Studie soll Belege für die Prognosen überzähliger Krankenhausaufenthalte liefern, die auf zukünftige Temperaturen zurückzuführen sind, und zwar aus einer Reihe von CVD-Unterkategorien für die ländliche Bevölkerung in China. Dabei werden 27 GCMs in vier Szenarien verwendet, die die Konsistenz zwischen SSP und RCP betonen. Wir haben herausgefunden, dass die Zahl der Krankenhauseinweisungen aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, die auf Hitze und Kälte zurückzuführen sind, in der Zukunft in verschiedenen Szenarien allgemein abnimmt, wobei der Nettorückgang der temperaturbedingten Krankenhauseinweisungen im SSP5-8,5-Szenario in den 2090er-Jahren im Vergleich zu den 2010er-Jahren um 4,0 % betrug. Für bestimmte Unterkategorien gab es konsistent sinkende Trends bei kältebedingten Krankenhauseinweisungen, jedoch unterschiedliche Trends bei hitzebedingten Krankenhauseinweisungen. Es wird prognostiziert, dass der Nettoanstieg der temperaturbedingten Krankenhauseinweisungen in den 2090er Jahren in den vier Szenarien um 1,3–2,0 % für ischämischen Schlaganfall, für ischämische Herzerkrankungen um 0,6–0,8 %, für chronische ischämische Herzerkrankungen um 1,0–2,8 % und um 0,1–2,8 % für ischämische Herzerkrankungen zunehmen wird. 1,0 % für zerebrovaskuläre Erkrankungen. Darüber hinaus wird die hohe Temperatur in Zukunft zu einem größeren Anteil der kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen bei Männern, älteren Menschen und Menschen in Longyan und Sanming führen. Im Allgemeinen wird die Alterung der Landbevölkerung in den 2050er Jahren zu einem Anstieg der temperaturbedingten Zahl übermäßiger Krankenhauseinweisungen aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen führen, insbesondere in den SSP2- und SSP3-Szenarien, und dann wird ein drastischer Rückgang der Größe der Landbevölkerung in den 2090er-Jahren die künftige Belastung durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen verringern Temperatur.

In dieser Studie wird prognostiziert, dass die Zahl der Krankenhauseinweisungen aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen aufgrund von Kälte und Hitze in der ländlichen Bevölkerung in den meisten zukünftigen Klimawandelszenarien zurückgehen wird. Auf regionaler Ebene wird der hitze- und kältebedingte Anteil der kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen im SSP5-8.5-Szenario in den Jahren 2010–2090 von 17,1 % auf 13,4 % bzw. von 0,4 % auf 0,1 % sinken. Die Trends variierten je nach Szenario leicht. Es gab jedoch keine relevanten Belege für die Prognose der temperaturbedingten Überzahl an kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen in der ländlichen Bevölkerung. Die Hitzeeffekte bei extrem hohen Temperaturen wurden in Fujian gemildert, da die Menschen dazu neigen, sich an extrem heißen Tagen drinnen oder in klimatisierten Räumen aufzuhalten, um die Hitzeeffekte teilweise abzumildern globale Erwärmung. Dieses Ergebnis unterstreicht die Bedeutung von Maßnahmen und Maßnahmen zur Verbesserung der Anpassung der Bevölkerung an die globale Erwärmung. Frühere Studien haben gezeigt, dass Hitze die Sterblichkeit aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen im Zuge des Klimawandels erhöht, während Kälte die Belastung verringert7,8, und ähnliche Trends wurden bei verlorenen Lebensjahren (YLL) und Herzstillstand außerhalb des Krankenhauses gemeldet10,17. Es ist jedoch immer noch unklar, ob der kältebedingte Rückgangstrend den hitzebedingten Anstiegstrend bei Sterblichkeit und YLL ausgleichen kann. Daher müssen die gesundheitlichen Auswirkungen von Herz-Kreislauf-Erkrankungen (Morbidität und Mortalität) im Zusammenhang mit zukünftiger Kälte und Hitze in weiteren Untersuchungen bestätigt werden.

Wir haben herausgefunden, dass sowohl der Rückgang als auch die Alterung der ländlichen Bevölkerung in Zukunft die Belastung durch kardiovaskuläre Krankenhauseinweisungen im Zusammenhang mit zukünftigen steigenden Temperaturen erheblich beeinflussen können. Der Rückgang der ländlichen Bevölkerung würde die temperaturbedingten Krankenhauseinweisungen wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen erheblich verringern. Dies könnte der Grund dafür sein, dass die rasche Urbanisierung die ländliche Bevölkerungszahl im Rahmen der vier SSPs in der Provinz Fujian monoton und erheblich verringern wird. Obwohl ein erheblicher Rückgang der gesamten Landbevölkerung die prognostizierte übermäßige Zahl an kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen im Zusammenhang mit der künftigen Temperatur in ländlichen Regionen abmildern wird, wird die Alterung der ländlichen Bevölkerung in den 2050er Jahren immer noch zu einem Anstieg der temperaturbedingten Herz-Kreislauf-Krankenhauseinweisungen um das 2,82-, 2,64-, 2,34- und 2,87-fache führen vier SSPs mit Bevölkerungsrückgang und Alterung im Vergleich zu denen, in denen nur die Bevölkerung zurückgeht. Yang und Co-Autoren fanden ähnliche Ergebnisse, dass die Bevölkerungsalterung nachweislich zu einem raschen Anstieg der hitzebedingten Übersterblichkeit in der nordöstlichen Region Chinas führt, was wahrscheinlich sowohl mit einer hohen Abwanderung der Bevölkerung als auch mit einer langen Lebenserwartung verbunden ist7,18. Angesichts der gravierenden Herausforderungen einer alternden Bevölkerung können unsere Erkenntnisse bei der Verbesserung der relevanten Gesundheitsplanung und öffentlichen Gesundheitsaktivitäten von Nutzen sein, um der künftigen Kälte und Hitze entgegenzuwirken und ältere Menschen zu schützen.

Für ischämische Herzerkrankungen, zerebrovaskuläre und ischämische Schlaganfälle wird ein zunehmender Trend bei hitzebedingten Krankenhauseinweisungen prognostiziert. Aufgrund unterschiedlicher physiologischer Mechanismen variierten die Formen des Temperatur-Krankenhauseinweisungs-Zusammenhangs je nach Unterkategorie, was zu Inkonsistenzen bei der prognostizierten Belastung durch Krankenhauseinweisungen aus verschiedenen CVD-Unterkategorien im Zusammenhang mit der Temperatur führen könnte. Frühere Studien bestätigten, dass zukünftige hohe Temperaturen in Ningbo, China, in den 2010er bis 2090er Jahren wahrscheinlich zu einem Anstieg der Sterblichkeit durch ischämische Herzkrankheit und zerebrovaskuläre Erkrankungen führen werden19 und in den Jahrzehnten der 1980er bis 2080er Jahre unter RCP4 zu einem Anstieg der Sterblichkeit durch akute ischämische Herzkrankheit und ischämischen Schlaganfall .5- und RCP8.5-Szenarien11. Die prognostizierte Zahl der zusätzlichen Krankenhauseinweisungen aufgrund von hitzebedingten zerebrovaskulären Erkrankungen ist größer als die aus anderen Unterkategorien unserer Studie, mit mindestens 226.776 zusätzlichen Krankenhauseinweisungen in den 2090er Jahren gemäß den Szenarien, was wahrscheinlich mit einer höheren Krankenhauseinweisungsrate verbunden ist. Daher ist eine kontinuierliche Aufmerksamkeit und epidemische Überwachung der Krankheit erforderlich, um die Gesundheitsbelastung zu verringern.

Wir fanden heraus, dass ältere Menschen und Männer anfälliger für den zukünftigen Klimawandel sind als junge Menschen und Frauen. Die schlechteren kardiorespiratorischen und Kreislaufbedingungen der meisten älteren Menschen können ihre thermoregulatorischen Fähigkeiten schwächen und ihre Anfälligkeit erhöhen. Für die ländliche Bevölkerung liegen nur begrenzte Belege für gefährdete Bevölkerungsgruppen vor, die künftig Auswirkungen der Temperatur auf kardiovaskuläre Krankenhauseinweisungen haben werden. Frühere Studien berichteten, dass die Auswirkungen der Temperaturänderung auf Krankenhauseinweisungen aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen nach Alter und Geschlecht bei der ländlichen Bevölkerung in den westlichen und südöstlichen Vororten Chinas uneinheitlich waren6,20. Wir fanden auch räumliche Heterogenität in der zukünftigen Temperaturauswirkung auf CVD-Krankenhauseinweisungen. Der Anteil, der auf die zukünftige Temperatur zurückzuführen ist, war in den Regionen Longyan, Ningde und Sanming mit einem relativ niedrigeren sozioökonomischen Status höher. Frühere Studien berichteten auch, dass die Armut die kälte- und hitzebedingte kardiorespiratorische Mortalität21 und Krankenhausaufenthalte6 verschlimmerte. Die vorhandenen Belege zur Effektmodifikation basierten jedoch auf historischen Daten, und es sind weitere Untersuchungen erforderlich, um relevante Belege für künftige Auswirkungen der Temperatur auf Krankenhausaufenthalte wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu liefern.

Die Veränderungen bei den Krankenhauseinweisungen, die auf die zukünftige Temperatur zurückzuführen sind, variierten je nach Klimaszenario, was den bestehenden Erkenntnissen zur Sterblichkeit ähnelt7. Aus allen Gründen sind die Anstiege der Veränderungen im SSP5-8.5-Szenario steiler. Obwohl die künftigen Risiken für einige Unterkategorien im Rahmen von SSP5-8.5 geringer zu sein scheinen, ist es insbesondere noch nicht möglich, Schlussfolgerungen über die Auswirkungen steigender Temperaturen auf die öffentliche Gesundheit zu ziehen. Aus verschiedenen Regionen mit unterschiedlichem Klima liegen nur begrenzte Belege für die Prognose temperaturbedingter häufiger kardiovaskulärer Krankenhauseinweisungen vor, die diese Schlussfolgerung, insbesondere in der ländlichen Bevölkerung, bestätigen. Darüber hinaus wurde in einer Studie, die an 451 Standorten in Ländern weltweit durchgeführt wurde, prognostiziert, dass die temperaturbedingte Übersterblichkeit bei Szenarios mit hohen Emissionen im Durchschnitt zunehmen wird, wenn auch mit offensichtlicher Heterogenität zwischen den Standorten14.

Diese Studie schätzt die künftigen temperaturbedingten übermäßigen Krankenhauseinweisungen wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen unter Berücksichtigung von Unsicherheiten aus 27 Klimamodellen, vier Emissionsszenarien, der künftigen Alterung und dem Rückgang der ländlichen Bevölkerung sowie der Ungenauigkeit des geschätzten Zusammenhangs. Allerdings verdienen noch weitere Unsicherheitsquellen Beachtung, darunter Veränderungen der Bevölkerungsstruktur, Anpassung und Akklimatisierung der Bevölkerung. Die Ergebnisse dieser Studie sollten als potenzielle Auswirkungen zukünftiger Temperaturen auf kardiovaskuläre Krankenhauseinweisungen in hypothetischen Szenarien betrachtet werden, da wir davon ausgegangen sind, dass die Form der Temperatur-Krankenhauseinweisungskurve während des gesamten Untersuchungszeitraums unverändert auf dem Niveau der 2010er Jahre bleibt, und die möglichen Änderungen ignoriert haben in der Fähigkeit zur Klimaanpassung. Das Ausmaß der Bevölkerungsanpassung ist jedoch noch unklar. Darüber hinaus berücksichtigte diese Studie nicht die Akklimatisierung der Bevölkerung an steigende Temperaturen, was das Risiko künftiger Temperaturen bei Krankenhausaufenthalten wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen überschätzen könnte. Es gibt jedoch nur begrenzte und inkonsistente Beweise für den Einfluss der Akklimatisierung der Bevölkerung auf das Gesundheitsrisiko7,22. Obwohl in dieser Studie die Bevölkerungsstruktur durch die Verwendung altersspezifischer Risiken berücksichtigt wurde, können potenzielle Veränderungen im Krankheitsspektrum und den demografischen Merkmalen (z. B. Bildungsstand und soziale Stellung) die Anfälligkeit der Bevölkerung gegenüber künftigen Temperaturen verändern, indem sie die Bevölkerungszahl erhöhen Risiko oder mit höheren Risiken. Zukünftige Studien sind erforderlich, um diese Unsicherheitsquellen bei der Beurteilung der Gesundheitsbelastung im Zusammenhang mit der zukünftigen Temperatur angemessen zu berücksichtigen.

Diese Studie hatte einige Einschränkungen. Erstens kann die Basistemperatur an festen Überwachungsstandorten, ähnlich wie in vielen früheren Studien, die individuelle Exposition nicht angemessen widerspiegeln, obwohl diese Messfehler wahrscheinlich zufällig verteilt sind. Zweitens können die aktuellen SSP-Szenarien das regionalspezifische Verhältnis von älteren Menschen und Bevölkerungsgröße nicht vollständig abbilden, was wahrscheinlich zu einer konservativen Schätzung der übermäßigen Krankenhauseinweisungen wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen im Zusammenhang mit der zukünftigen Temperatur führt. Weitere Studien sind erforderlich, um künftige Bevölkerungsveränderungen auf einer feineren Skala genauer zu quantifizieren. Drittens gingen wir davon aus, dass das Krankheitsspektrum gemäß der vorherigen Studie7,19 konstant bleibt, was die Prognosen zu kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen möglicherweise unterschätzt. Der zunehmende Trend der weltweiten älteren und fettleibigen Bevölkerung23 wird die Zahl der Hochrisikogruppen erhöhen. Darüber hinaus erhöhte die Temperatur das Risiko in fast allen Unterkategorien6, und Veränderungen im Krankheitsspektrum erhöhen wahrscheinlich die kleinen Unterkategorien mit höheren Temperatureffekten. Viertens sollte man vorsichtig sein, diese Erkenntnisse auf andere Regionen zu übertragen, insbesondere auf Regionen mit unterschiedlichen klimatischen Bedingungen, unterschiedlichem Urbanisierungsgrad und Bevölkerungsveränderungen. Obwohl der analysierte Datensatz nicht erkennen konnte, ob die Krankenhauseinweisungen im Voraus geplant waren oder nicht, ist der Einfluss vorgeplanter Krankenhauseinweisungen auf die Ergebnisse begrenzt, da die ländliche Bevölkerung Chinas im untersuchten Zeitraum im Allgemeinen kein Bewusstsein für das Gesundheitsmanagement bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen hatte24.

Diese Studie wurde in acht Regionen entlang der chinesischen Südostküste durchgeführt, darunter in den Regionen Fuzhou, Longyan, Nanping, Ningde, Putian, Quanzhou, Sanming und Zhangzhou, wo ein subtropisches Meeresmonsunklima herrscht, das durch lang anhaltend hohe Temperaturen im Sommer gekennzeichnet ist. Die detaillierten Informationen wurden in unserer vorherigen Studie6 beschrieben.

Wir haben die Daten zu Krankenhausaufenthalten und Temperatur während des Basiszeitraums gesammelt. Aufzeichnungen über individuelle Krankenhauseinweisungen für die Landbevölkerung in den Regionen im Zeitraum 2010–2016 wurden vom New Rural Cooperative Medical Scheme gesammelt, das seit 2007 mehr als 85 % der Landbevölkerung abdeckte25. Basierend auf der zehnten Version der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD- 10) haben wir die Krankenhausaufzeichnungen ausgewählt und in die Gesamtheit der Herz-Kreislauf-Erkrankungen (I00–I99) und fünf Unterkategorien mit ausreichendem Vorkommen kategorisiert (Ergänzungstabelle 2). Wir haben die Gesamtzahl der Krankenhauseinweisungen wegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen pro Tag zusammengefasst, aufgeschlüsselt nach Ursache der Krankenhauseinweisungen, Altersgruppen (0–64, 65–74 und ≥75 Jahre) und Geschlechtsgruppen. Die Raten extremer Ausreißer, die den Median um mehr als das Dreifache des Interquartilbereichs übertrafen, betrugen <0,22 % für die analysierten Variablen, die durch den Durchschnitt der Zählungen zweier benachbarter Tage ersetzt wurden. Während des Basiszeitraums haben wir außerdem das tägliche Wetter (Temperatur und relative Luftfeuchtigkeit) vom China Meteorological Data Service Center sowie Luftverschmutzungsdaten (Feinstaub mit Durchmessern unter 10 μm, Stickstoffdioxid und Schwefeldioxid) vom China National Environmental Monitoring Center erfasst . Alle Variablen wiesen keine fehlenden Werte auf, mit Ausnahme der PM10-Konzentration mit einer geringen fehlenden Rate von 2,38 %, und die fehlenden Werte wurden nicht verarbeitet. Die detaillierten Informationen finden Sie in der Ergänzungstabelle 2 und unserer vorherigen Studie6.

Der ScenarioMIP-Entwurf ist die Hauptaktivität innerhalb des CMIP-Projekts6, das Klimaprojektionen mit mehreren Modellen auf der Grundlage verschiedener Szenarien im Zusammenhang mit gesellschaftlichen Belangen der Eindämmung, Anpassung oder Auswirkungen des Klimawandels bereitstellt26. Es hat zukünftige Temperaturen von 1961 bis 2100 unter Berücksichtigung der Landnutzung und der Treibhausgaskonzentrationen prognostiziert. Im Rahmen des Kerntests haben wir herunterskalierte zukünftige Temperaturprognosen erhalten, darunter 4 Szenarien und unter Verwendung von 27 allgemeinen Zirkulationsmodellen. Diese Szenarien (d. h. SSPx-y) haben darauf hingewiesen, dass die Einführung von Klimaanpassungs- und -minderungsmaßnahmen im Rahmen spezifischer gemeinsamer sozioökonomischer Pfade (SSPs, x) zu den entsprechenden Ergebnissen der repräsentativen Konzentrationspfade (RCPs, y) führen wird27. Das SSP1-2.6-Szenario weist auf eine Kombination aus geringer sozialer Verwundbarkeit und einem Strahlungsantrieb von 2,6 W/m2 mit einem Temperaturanstieg unter 2 °C im Jahr 2100 hin, was die umweltbezogene Forschung zum Ziel eines Temperaturanstiegs von 2 °C unterstützen kann . Die Szenarien SSP2-4.5, SSP3-7.0 und SSP5-8.5 veranschaulichen eine moderate, relativ hohe und hohe soziale Verwundbarkeit und einen Strahlungsantrieb von 4,5 W/m2, 7,0 W/m2 und 8,5 W/m2, wovon die Temperatur um etwa 3,07 °C ansteigen wird C, 4,06 °C bzw. 5,17 °C bis 210028. Darüber hinaus haben wir die monatlichen Rasterdaten der GCMs für die Regionen in dieser Studie mithilfe des statistischen Downscaling-Modells NWAI-WG29 auf den Tagesmaßstab herunterskaliert. Erstens umfasste die räumliche Verkleinerung eine inverse abstandsgewichtete Interpolation basierend auf der Mitte der nächsten vier Gitterpunkte in den GCMs. Zweitens wurde eine Bias-Korrektur der vom GCM projizierten Monatswerte und der historisch beobachteten Temperaturen mithilfe einer äquidistanten Quantilmethode durchgeführt. Schließlich wurden die täglichen Zeitreihen der Temperatur mithilfe einer modifizierten Version eines stochastischen Wettergenerators30 von den voreingenommenen monatlichen GCM-Projektionen herunterskaliert. Bisher wurden die herunterskalierten NWAI-WG-Daten in vielen früheren Studien zur Gesundheitsrisikobewertung des Klimawandels verwendet7,31,32,33,34.

Wir haben die gerasterten ländlichen Bevölkerungsprognosen für die acht Regionen von 2010 bis 2099 als veröffentlichte Studie aus der Datenbank für räumliche Bevölkerungsszenarien gesammelt7. Die Population von 1 km × 1 km großen Gitterzellen innerhalb jeder Region wurde summiert, um die prognostizierte regionalspezifische und SSP-spezifische ländliche Bevölkerung zu erhalten, die durch die als konstant angenommenen und berechneten regionalspezifischen Korrekturfaktoren weiter angepasst wurden Vergleich der prognostizierten Bevölkerung der SSPs für 2010 mit der Volkszählung 2010. Wir haben die vier zukünftigen Bevölkerungswachstumsszenarien ausgewählt, darunter SSP1, SSP2, SSP3 und SSP5, die den oben genannten zukünftigen Klimaszenarien entsprechen und unterschiedliche Niveaus von Fruchtbarkeit, Migration, Bildung und Sterblichkeit darstellen35. Als Referenzgruppe wurde auch ein Szenario ohne Bevölkerungsveränderung berücksichtigt. Aufgrund der fortschreitenden Urbanisierung strömte die Landbevölkerung weiterhin in die Städte, insbesondere junge Menschen, so dass die Größe der Landbevölkerung in Zukunft anders als die Gesamtbevölkerung monoton abnehmen wird, was zur kleinsten Landbevölkerung von 7459 in Ningde im Rahmen des SSP1 mit führt niedrige Geburtenrate und moderate Migrationsrate (Ergänzende Abbildung. 3). Um die Auswirkungen dramatischer Veränderungen in der Größe und Struktur der ländlichen Bevölkerung zu berücksichtigen, haben wir daher die regionalspezifische Größe der ländlichen Bevölkerung für die Altersgruppen im Zeitraum 2010–2099 prognostiziert18. In Übereinstimmung mit der veröffentlichten Studie7 wurden aufgrund der Datenverfügbarkeit die provinziellen Anteile zwischen den Altersgruppen für die lokalen Stadtregionen verwendet. Dargestellt wird die zukünftige ländliche Bevölkerung in den acht Regionen im Südosten Chinas nach Altersgruppen (ergänzende Abbildung 3). Die Alterung der Bevölkerung wird die Zahl älterer Menschen erhöhen, insbesondere in der Region mit einer großen Gesamtbevölkerung. Die künftige Bevölkerungsgröße wird im SSP3 mit hoher Geburtenrate und niedriger Migrationsrate langsamer abnehmen als in anderen Szenarien, insbesondere in Quanzhou, das über eine große Bevölkerungsbasis und einen entwickelten Handel verfügt.

Erstens haben wir die Beziehung zwischen Temperatur und Krankenhauseinweisung mithilfe einer herkömmlichen zweistufigen Methode auf der Grundlage der Basisdaten von 2010 bis 2016 ermittelt. Zweitens haben wir durch die Kombination der festgestellten Beziehung, der modellierten Temperatur und der Krankenhauseinweisungsprognosen die tägliche Anzahl der durch die Temperatur verursachten Krankenhauseinweisungen prognostiziert jeden Tag zwischen 2010 und 2099. Schließlich haben wir den Einfluss von Veränderungen in der Landbevölkerung auf die erwartete Belastung durch die Temperatur in der Zukunft untersucht. Einzelheiten zu jedem Schritt finden Sie unten.

Die traditionellen zweistufigen Analysen wurden verwendet, um den Grundzusammenhang von Krankenhauseinweisungen aufgrund verschiedener Ursachen mit der historischen Temperatur abzuschätzen. Zunächst wurde ein Quasi-Poisson-Modell verwendet, um regionsspezifische Temperatur-Hospitalisierungsbeziehungen anzupassen, was eine Überstreuung der Zähldaten ermöglichte, kombiniert mit einem nichtlinearen Modell mit verteilter Verzögerung (DLNM), das den nichtlinearen Temperatureffekt über Verzögerungstage berücksichtigt36. Das Modell wurde wie folgt spezifiziert:

Dabei ist t der Tag der Beobachtung, Yt und E(Yt) die beobachtete bzw. erwartete Anzahl der täglichen Krankenhauseinweisungen. Das DLNM generierte eine zweidimensionale Kreuzbasisfunktion für die Temperatur (Tempt,l), die aus einer natürlichen kubischen Spline-Funktion (ns) mit drei Knoten am 10., 50. und 90. Perzentil der Temperatur bestand, um eine nichtlineare Beziehung zwischen Temperatur und Krankenhausaufenthalt abzuschätzen37. und eine ns-Funktion mit drei Knoten bei gleich logarithmisch beabstandeten Werten von 28 Verzögerungstagen, um die nichtlineare Beziehung zwischen Verzögerung und Krankenhausaufenthalt abzuschätzen. Die ns ermöglicht die logarithmisch lineare Extrapolation der Funktion über den Bereich der überwachten Temperaturreihe hinaus, was zur Prognose des Krankenhausaufenthaltsrisikos zukünftiger Temperaturen erforderlich ist38. Das Modell kontrollierte auch die verwirrenden Auswirkungen langfristiger Trends und Saisonalität unter Verwendung einer ns von Timet mit 12 Freiheitsgraden (\({df}\)) pro Jahr, PM10 unter Verwendung einer ns von PM10t mit 3df, Wochentag (DOWt) und Feiertage. Die Wahl der Parameter für das Kernmodell hing vom am besten passenden Modell ab, mit dem minimalen Akaike-Informationskriterium, das üblicherweise zum Vergleich möglicher Modelle verwendet wird (Ergänzungstabelle 7). Wir haben die Referenz der minimalen Krankenhausaufenthaltstemperatur (MHT) des über Verzögerungstage akkumulierten Temperatur-Krankenhausaufenthalts-Zusammenhangs ausgewählt. α und β sind die Koeffizienten. Zweitens wurden die regionsspezifischen Beziehungen durch eine multivariate Metaanalyse unter Verwendung einer eingeschränkten maximalen Wahrscheinlichkeit zusammengefasst37,39. Um die Stabilität sicherzustellen, werden dann die regionalspezifischen kumulativen Beziehungen zwischen Temperatur und Krankenhauseinweisungen mithilfe der besten linearen unverzerrten Vorhersage (BLUP) neu geschätzt. Das BLUP schätzte die regionalspezifischen Zusammenhänge durch die Kombination der regionalspezifischen und durchschnittlichen Parameter mit Gewichtungen, die umgekehrt proportional zu ihrer Variabilität sind, was präzise Schätzungen in Regionen mit einer geringen Anzahl von Ereignissen liefern könnte. Diese Methodik wurde in früheren Studien ausführlich beschrieben39,40.

Kurz gesagt, basierend auf der modellierten Temperatur, den Prognosen zu Krankenhauseinweisungen und der etablierten Beziehung zwischen Temperatur und Krankenhauseinweisungen haben wir die tägliche Anzahl der temperaturbedingten Krankenhauseinweisungen für alle Basislinien und zukünftige Tage berechnet. Kalte Tage und heiße Tage wurden anhand der Tagestemperaturen unter bzw. über der MHT definiert und gemeinsam als Tage mit nicht optimaler Temperatur bezeichnet. Die Summe der überschüssigen Krankenhauseinweisungen für alle kalten Tage und alle heißen Tage ist die Anzahl der Krankenhauseinweisungen, die auf Kälte bzw. Hitze zurückzuführen sind, und die Summe beider ist die Anzahl der Krankenhauseinweisungen, die auf nicht optimale Temperaturen zurückzuführen sind. Der Anteil der Anzahl der Krankenhauseinweisungen, die auf nicht optimale Temperatur (d. h. Kälte und Hitze) zurückzuführen sind, an der Gesamtzahl der Krankenhauseinweisungen wurde als attributable Fraction (AF) bezeichnet. Der Modellierungsrahmen wurde in einem kürzlich veröffentlichten Artikel38 ausgearbeitet und in anderen Studien7,19 übernommen. Wir haben die dekadischen hitze- und kältebedingten übermäßigen CVD-Krankenhauseinweisungen getrennt nach verschiedenen Regionen, SSPs und GCMs geschätzt. Die zurechenbaren Anteile wurden für verschiedene Regionen, Jahrzehnte und SSP berechnet, indem die GCM-Ensemble-Durchschnittswerte durch die entsprechende Gesamtzahl der Krankenhauseinweisungen dividiert wurden. Die Unsicherheiten der Prognosen zu Krankenhauseinweisungen aufgrund von Hitze und Kälte werden hauptsächlich durch die geschätzten Expositions-Reaktions-Beziehungen und die prognostizierte Temperatur zwischen verschiedenen GCMs verursacht. Um diese Unsicherheiten zu quantifizieren, haben wir das 2,5. und 97,5. Perzentil der Ergebnisse für Kombinationen aus 27 GCMs und 1000 simulierten Stichproben reduzierter BLUP-Koeffizienten als 95 % empirische Konfidenzintervalle (eCI) berechnet, wobei wir die Monte-Carlo-Simulation unter der Annahme einer multivariaten Normalität verwendet haben Verteilung für Koeffizienten des Spline-Modells38.

Aufgrund des starken Rückgangs der ländlichen Bevölkerung und des künftig steigenden Anteils älterer Menschen ist es von entscheidender Bedeutung, die Auswirkungen des ländlichen Bevölkerungswandels auf die künftige temperaturbedingte Belastung zu berücksichtigen. Zunächst wurden mithilfe der oben beschriebenen Zeitreihenanalyse die Temperatur-Hospitalisierungs-Zusammenhänge für verschiedene Altersgruppen geschätzt. Anschließend wurde die Anzahl der Krankenhausaufenthalte, die auf die zukünftige Temperatur zurückzuführen sind, für jede Altersgruppe auf der Grundlage der altersspezifischen Basiszusammenhänge und des altersspezifischen künftigen Bevölkerungsveränderungsverhältnisses im Vergleich zum Jahrzehnt 2010 in vier SSP-Szenarien projiziert.

Wir prognostizierten zukünftige temperaturbedingte übermäßige Krankenhauseinweisungen nach Ursachen, Regionen, Altersgruppen und Geschlechtergruppen, um die anfälligen Bevölkerungsgruppen in der Zukunft zu identifizieren. Die überhöhten Krankenhauseinweisungen aufgrund von Hitze und Kälte unter verschiedenen Klimawandelszenarien wurden für die Jahrzehnte 2010er Jahre von 2010 bis 2019, 2050er Jahre von 2050 bis 2059 und 2090er Jahre von 2090 bis 2099 bereitgestellt.

Darüber hinaus haben wir eine Reihe von Sensitivitätsanalysen durchgeführt, um die Robustheit der Hauptergebnisse zu testen. \({df}\) ist ein wichtiger Parameter in einem natürlichen kubischen Spline, um die Anzahl der Intervalle zu bestimmen, die den Bereich unabhängiger Variablen teilen, und ein Polynom dritter Ordnung wird verwendet, um die nichtlineare Assoziation in jedem Intervall anzupassen. Wir haben aus den häufig verwendeten dfs die geeigneten dfs ausgewählt (Ergänzungstabelle 7), die den zeitlichen Trend und die verzögerten Effekte ausreichend berücksichtigen konnten. Um den Einfluss zu berücksichtigen, führten wir außerdem eine gängige Praxis durch, indem wir alternative DFS neben den ausgewählten verwendeten, einschließlich DFS von 10 und 11 pro Jahr für Zeittrends und alternative DFS von 4 bzw. 6 für Tage mit maximaler Verzögerung. Das Hauptmodell schloss PM10 aus, um den Einfluss fehlender Werte zu berücksichtigen, obwohl die fehlende Rate gering war. Darüber hinaus fügte das Hauptmodell auch separat die ns mit 3 \({df}\) anderer Umweltfaktoren hinzu, wie etwa Niederschlag (mm), Sonnenscheindauer (Stunden), NO2 (μg/m3) und SO2 (μg/m3). ). Zur Durchführung aller statistischen Analysen wurde die Software von R mit der Versionsnummer 4.0.5 verwendet.

Diese Studie wurde von der Ethikkommission der Fujian Medical University genehmigt (Nr. 202182). Es wurden keine Teilnehmer kontaktiert und die Daten wurden auf aggregierter Ebene analysiert.

Die Daten sind auf den Websites für Basiswetterdaten (http://data.cma.cn/), Basisdaten zur Luftverschmutzung (http://www.cnemc.cn/) und prognostizierte Bevölkerung (https://www.cnemc.cn/) öffentlich verfügbar. cgd.ucar.edu/sections/iam/modeling/spatial-population) und projizierte Temperaturen (https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip6/). Rohdaten von Krankenhauseinweisungen wurden im Rahmen einer Datenaustauschvereinbarung gesammelt und die Autoren sind nicht berechtigt, die Daten weiterzugeben.

Der Code ist auf Anfrage erhältlich.

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Die Studie wurde von der Provincial Natural Science Foundation der Provinz Fujian (Nr. 2021J01728), der Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation (Nr. 2020A1515011161), der National Natural Science Foundation of China (Nr. 82003552) und dem Start-up unterstützt Fonds zur Einführung von Talenten an der Fujian Medical University (Nr. XRCZX2020017). Wir danken dem China Meteorological Data Service Center, der Arbeitsgruppe für gekoppelte Modellierung (WGCM) und der IAM-Gruppe des NCAR sowie dem Institut für demografische Forschung der City University of New York sehr für die öffentlich verfügbaren Wetterdaten, zukünftigen Temperaturdaten und die zukünftige räumliche Bevölkerung Daten.

Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Zhi-Ying Zhan, Jun Yang, Xue Zhong.

Abteilung für Epidemiologie und Gesundheitsstatistik, Schlüssellabor für Umweltfaktoren und Krebs der Provinz Fujian, School of Public Health, Medizinische Universität Fujian, Fuzhou, 350122, Provinz Fujian, China

Zhi-Ying Zhan, Xue Zhong, Xiao-Xu Xie und Zhi-Jian Hu

School of Public Health, Medizinische Universität Guangzhou, Guangzhou, 511436, China

Juni Yang

NSW Department of Primary Industries, Wagga Wagga Agricultural Institute, Wagga Wagga, NSW, 2650, Australien

De-Li Liu

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De-Li Liu

Institut für Gesundheitsforschung, Fujian Medical University, Fuzhou, 350122, Provinz Fujian, China

Zhen-Quan Zheng

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Z.-JH, Z.-YZ und JY haben diese Studie initiiert. Z.-JH, Z.-QZ und D.-LL haben die Daten erhoben. Z.-YZ, XZ und D.-LL haben die Daten bereinigt und analysiert. Z.-YZ, JY und XZ verfassten das Manuskript mit wichtigen Beiträgen von Z.-JH, Z.-QZ und X.-XXZ-YZ, JY und

Korrespondenz mit Zhi-Jian Hu.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die Originalautor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Zhan, ZY., Yang, J., Zhong, X. et al. Zukünftige temperaturbedingte Krankenhausaufenthalte aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Landbewohnern im Südosten Chinas angesichts der Bevölkerungsalterung. npj Clim Atmos Sci 6, 112 (2023). https://doi.org/10.1038/s41612-023-00439-7

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Eingegangen: 31. Dezember 2022

Angenommen: 24. Juli 2023

Veröffentlicht: 05. August 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41612-023-00439-7

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