李堅然，邱書奇，葉翠燕，李定波，劉智獻(xiàn)，李一圣，葉麗樺，楊貴

（1.深圳市龍崗區(qū)耳鼻咽喉醫(yī)院，廣東 深圳 518172；2.深圳市龍崗中心醫(yī)院，廣東 深圳 518116）

鼻出血是耳鼻咽喉科最常見的急癥，病因復(fù)雜，輕者僅為涕中帶血，重者可致失血性休克危及生命［1-2］。本課題組在臨床工作中發(fā)現(xiàn)，鼻出血就診人數(shù)在某些時間段會較其他時間段明顯增多，國內(nèi)外一些學(xué)者也關(guān)注到這個問題。早在1973 年就有捷克學(xué)者提出氣象效應(yīng)與鼻出血發(fā)生相關(guān)［3］。多數(shù)學(xué)者分析時間節(jié)點(diǎn)劃分多是按照四季或者按月份，考察的氣象因素指標(biāo)常用平均氣溫、平均濕度、平均氣壓等［4-6］。本課題組認(rèn)為這樣并不能準(zhǔn)確反映氣候變化對鼻出血發(fā)生的影響。研究通過回顧性分析深圳市龍崗區(qū)耳鼻咽喉醫(yī)院鼻出血門診患者的臨床資料與二十四節(jié)氣對應(yīng)的氣象因素指標(biāo)的關(guān)系，探索深圳地區(qū)鼻出血?dú)庀笙嚓P(guān)因素，進(jìn)一步了解本地區(qū)鼻出血患者的發(fā)病規(guī)律，同時對臨床預(yù)防及診治提供更加完善的流行病學(xué)數(shù)據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料

患者信息收集：①從深圳市龍崗區(qū)耳鼻咽喉醫(yī)院信息中心調(diào)取2016 年2 月4 日（乙未年立春）至2019 年2 月4 日（戊戌年立春）三年（本文中記為2016 年至2018 年）每天門急診就診診斷為鼻出血（鼻出血可以不是第一診斷）的患者的就診信息，包括年齡、性別等。②信息分析和整理：一周內(nèi)同一患者重復(fù)就診的計算為1 例次；患者除鼻出血診斷外常伴有其他診斷，如干燥性鼻炎，過敏性鼻炎、鼻前庭炎、慢性鼻炎等，合并炎癥類診斷不排除。③排除標(biāo)準(zhǔn)：合并外傷、腫瘤、心血管及血液系統(tǒng)等全身疾病就診的患者。本研究中鼻出血的納入標(biāo)準(zhǔn)是單側(cè)或者雙側(cè)鼻腔出血，可經(jīng)后鼻孔流至咽部，前鼻鏡或內(nèi)鏡檢查可見到黏膜糜爛、出血點(diǎn)或者活動性出血的患者，確診疾病根據(jù) ICD-10：R04.001 或 ICD-9：784.702［1］。

1.2 氣象環(huán)境數(shù)據(jù)收集

天氣情況從https：//www.wunderground.com 氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)站獲得，包括深圳每日溫度（最大值、平均值、最小值）、露點(diǎn)（最大值、平均值、最小值）、濕度（最大值、平均值、最小值）、風(fēng)速（最大值、平均值、最小值）、氣壓（最大值、平均值、最小值）和沉淀物（平均值）等。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

本研究數(shù)據(jù)通過Microsoft Excel 2010 software和SPSS 22.0 進(jìn)行統(tǒng)計分析。計算鼻出血患者例數(shù)與溫度（最大值、平均值、最小值）、露點(diǎn)（最大值、平均值、最小值）、濕度（最大值、平均值、最小值）、風(fēng)速（最大值、平均值、最小值）、氣壓（最大值、平均值、最小值）和沉淀物（平均值）的Pearson 相關(guān)系數(shù)。以鼻出血病例數(shù)為因變量，利用Enter 法納入上述相關(guān)分析中有統(tǒng)計學(xué)意義的氣候因素，即溫度（平均值）、露點(diǎn)（平均值）、濕度（最大值）、風(fēng)速（平均值）和氣壓（最大值），構(gòu)建線性回歸模型，記錄各自變量的偏回歸系數(shù)和相應(yīng)P值。另外，通過線性模型輸出非標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值，與現(xiàn)實(shí)值相比較，計算平均誤差和標(biāo)準(zhǔn)差。P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 鼻出血患者就診情況

2016 年至2018 年立春期間，每年的鼻出血就診例次分別為3 393、4 112、4 488 例次，三年共計11 993 例次，呈逐年增高趨勢，每年就診情況隨著節(jié)氣變化大體走勢趨于相同，其中有兩個較明顯高峰，分別出現(xiàn)在小滿和霜降節(jié)氣附近，見圖1。本研究中11 993 例鼻出血患者，男7 685例，女4 308 例，在不同年齡階段均表現(xiàn)為男性多于女性，鼻出血就診患者的年齡、性別分布情況見圖2。

圖1 不同年份鼻出血發(fā)病例數(shù)與節(jié)氣更替關(guān)系

圖2 鼻出血患者年齡、性別分布

2.2 鼻出血與節(jié)氣氣象因素指標(biāo)的關(guān)系

研究2016 年至2018 年各節(jié)氣發(fā)病數(shù)與同期節(jié)氣氣象因素的關(guān)系。表1 可見，通過線性相關(guān)分析初步得出鼻出血發(fā)生與不同節(jié)氣的氣溫、露點(diǎn)和風(fēng)速等值為正相關(guān)（氣溫、露點(diǎn)和風(fēng)速平均值與鼻出血例數(shù)的Pearson 相關(guān)系數(shù)分別為0.393、0.251 和0.250，P值均小于0.05），與濕度、氣壓等值為負(fù)相關(guān)（濕度和氣壓最大值與鼻出血例數(shù)的Pearson 相關(guān)系數(shù)分別為-0.316 和-0.300，P值皆小于0.05），與沉淀物等的相關(guān)關(guān)系無統(tǒng)計學(xué)意義（沉淀物平均值與鼻出血例數(shù)的Pearson 相關(guān)系數(shù)為-0.090,P值為0.450）。

表1 氣象因素與患者鼻出血的相關(guān)系數(shù)

表2 顯示的是鼻出血例數(shù)和氣溫、露點(diǎn)、濕度、風(fēng)速和氣壓建立的多重線性回歸模型，選擇要素系數(shù)最高的氣象組，包括溫度（平均值）、露點(diǎn)（平均值）、濕度（最大值）、風(fēng)速（平均值）和氣壓（最大值）進(jìn)行線性回歸分析。結(jié)果顯示鼻出血發(fā)生與不同節(jié)氣的氣溫和露點(diǎn)值相關(guān)（P 值均小于0.01），其中在多重線性回歸模型中影響最大的因素是氣溫（標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)為1.687），其次為露點(diǎn)（標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)為-1.308）。在此模型中，鼻出血發(fā)生與氣壓、風(fēng)速、濕度，沉淀物等的相關(guān)關(guān)系無統(tǒng)計學(xué)意義。

表2 鼻出血例數(shù)與氣象因素的多重線性回歸模型

2.3 驗證預(yù)測回歸模型

基于上述線性模型的預(yù)測值結(jié)果，與實(shí)際鼻出血進(jìn)行比較，平均誤差率為（16.11±10.90）例，見圖3A。為進(jìn)一步驗證其預(yù)測能力，本課題組收集了農(nóng)歷2019 年前5 個節(jié)氣天氣數(shù)據(jù)和相應(yīng)的臨床數(shù)據(jù)。通過上述線性回歸模型計算出鼻出血例數(shù)預(yù)測值，并和實(shí)際鼻出血例數(shù)比較，結(jié)果相似，平均誤差率17.29±5.45 例，見圖3B。

圖3 應(yīng)用Pearson 回歸模型預(yù)測患者鼻出血病例數(shù)

3 討論

鼻出血是耳鼻咽喉科的常見急癥之一。鼻腔是呼吸道的起始部位，氣候環(huán)境的變化對鼻腔內(nèi)環(huán)境影響較直接。既往有研究探討鼻出血與氣象因素的關(guān)系，但沒有確切的結(jié)論。2014 年SOWERBY 等［7］對加拿大Alberta 地區(qū)成年人特發(fā)性鼻出血的患者進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)特發(fā)性鼻出血發(fā)病情況同氣溫呈負(fù)相關(guān)，部分學(xué)者也得到類似結(jié)論［8］。而2016 年梁潔瓊等［9］對北京地區(qū)兒童鼻出血門診就診情況進(jìn)行研究卻得出相反的結(jié)論，他們發(fā)現(xiàn)鼻出血發(fā)病情況同平均氣溫存在正相關(guān)關(guān)系，同時還與平均濕度呈正相關(guān)，同平均氣壓呈負(fù)相關(guān)，同風(fēng)速、PM2.5 等指標(biāo)無明顯相關(guān)關(guān)系。部分學(xué)者也與之得出類似的結(jié)論［10-11］?？偨Y(jié)既往研究結(jié)果不難看出：首先，平均氣溫雖然作為一個重要的氣象因素指標(biāo)得到廣泛的認(rèn)可，但是出現(xiàn)的結(jié)果卻不盡相同，仔細(xì)分析發(fā)現(xiàn)溫暖潮濕的地區(qū)氣溫升高鼻出血發(fā)生例數(shù)卻減少，而干燥炎熱的地區(qū)氣溫升高則容易導(dǎo)致鼻出血，而其他指標(biāo)如平均濕度，平均氣壓等的研究結(jié)果則差別更大；其次，既往研究對鼻出血與氣象因素的研究都采用的按照月份或四季劃分時間點(diǎn)。這不禁讓筆者思考，是否有更好的氣象因素指標(biāo)適用于更多地區(qū)？是否有更好的時間劃分點(diǎn)更能與氣象因素更加匹配？

節(jié)氣是指太陽歷（干支歷）中表示季節(jié)變遷的二十四個特定節(jié)令。它反映了寒暑變化與農(nóng)時季節(jié)交替的規(guī)律和特點(diǎn)，不僅對古代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有其重要意義和重大影響，而且對人們的起居作息、日常生活、疾病防治、養(yǎng)生保健等諸多方面來說，也同樣有其積極意義和重要影響。深圳雖然地處南方，但是氣候也是一直隨著節(jié)氣變化，研究深圳的節(jié)氣問題是對二十四節(jié)氣文化的傳承與發(fā)展［12］。本課題組認(rèn)為二十四節(jié)氣劃分相對更能反應(yīng)季節(jié)的更替和氣象的變化。所以本課題組選擇用二十四節(jié)氣為時間劃分節(jié)點(diǎn)的來進(jìn)行研究。從立夏到霜降期間的患者就診率較高，小滿和霜降這兩個節(jié)氣前后是鼻出血發(fā)病的高峰時節(jié)，有研究也表明季節(jié)及氣溫變化引起上呼吸道感染增多間接影響鼻出血發(fā)病［13］，天氣的突然變化會引起凝血功能的短暫改變，會影響鼻出血發(fā)病等［14］。這些可能是導(dǎo)致這兩個節(jié)氣前后出現(xiàn)高峰的原因。因深圳屬南亞熱帶季風(fēng)氣候，長夏短冬，這兩個節(jié)氣剛好也是深圳從春季轉(zhuǎn)為夏季和夏季轉(zhuǎn)為秋季的節(jié)點(diǎn)。所以，季節(jié)更替時節(jié)做好預(yù)防鼻出血的工作，應(yīng)結(jié)合當(dāng)?shù)毓?jié)氣變化而不是簡單的春夏秋冬或者月份劃分。

在氣象因素指標(biāo)研究方面，本組結(jié)果顯示平均氣溫同患者鼻出血就診情況呈正相關(guān)，與梁潔瓊等［9］（研究地域為北京）和YU 等［11］（研究地域杭州）的研究結(jié)果一致，而在平均濕度方面深圳，北京和杭州三地得出截然不同的結(jié)論。鼻出血的高峰期都在夏季，三地夏季均天氣炎熱，所以三地均得出平均氣溫同患者鼻出血就診情況呈正相關(guān)。然而，深圳夏季以炎熱天氣為主，高溫多雨。而北京夏季炎熱、相對深圳少雨和氣候干燥，杭州夏季氣候炎熱、濕潤，這可能是濕度結(jié)論反差較大的原因。因此，平均濕度同患者鼻出血就診情況：北京呈正相關(guān)，杭州呈弱負(fù)相關(guān)，深圳則無相關(guān)性。但YU 等也關(guān)注到了露點(diǎn)這一氣象因子，他們認(rèn)為在相對濕度較高的環(huán)境中，露點(diǎn)更接近空氣溫度，因此，露點(diǎn)（平均值、高、低）與兒童鼻出血率之間也存在正相關(guān)。本研究在相關(guān)分析結(jié)果顯示鼻出血例次與露點(diǎn)平均值的相關(guān)存在統(tǒng)計學(xué)意義。露點(diǎn)是在空氣中水汽含量不變，保持氣壓一定的情況下，使空氣冷卻達(dá)到飽和時的溫度。所以露點(diǎn)與相對濕度和環(huán)境溫度均相關(guān)。本課題組認(rèn)為露點(diǎn)可能是一個比較適合多數(shù)地區(qū)與氣候性疾病發(fā)病相關(guān)的氣象因子指標(biāo)。

為了驗證筆者的預(yù)測，本課題組對氣象因素做了回歸模型的預(yù)測分析?；谏鲜鼍€性模型的預(yù)測值結(jié)果，與實(shí)際鼻出血進(jìn)行比較，建立回歸模型。為進(jìn)一步驗證其預(yù)測能力，本課題組收集了農(nóng)歷2019 年前5 個節(jié)氣天氣數(shù)據(jù)和相應(yīng)的臨床數(shù)據(jù)。得出本回歸模型能作出較好的預(yù)測。這樣可以通過天氣預(yù)報做好預(yù)防鼻出血的工作，時間上預(yù)防的重點(diǎn)應(yīng)放在氣溫高、露點(diǎn)高的節(jié)氣。

斗轉(zhuǎn)星移，四時輪替，研究者應(yīng)重視疾病發(fā)生與季節(jié)、氣候的相關(guān)性研究，在找出疾病的高發(fā)時節(jié)的同時，將拓寬研究各種疾病發(fā)生的病因，積極預(yù)防和治療疾病。同時對臨床預(yù)防及診治提供更加完善的流行病學(xué)數(shù)據(jù)。