Болезни органов системы кровообращения являются основной причиной наступления летальных исходов, в том числе, среди трудоспособного населения [1, 2]. Ежегодная смертность от инсульта в России — одна из самых высоких в мире [3, 4]. Последствия заболеваемости ишемическим инсультом (ИИ) характеризуются колоссальными показателями временной нетрудоспособности и стойкой инвалидизации [5, 6].

Внедрение в клиническую практику современных методов диагностики, применение унифицированной тактики ведения больного с острым инсультом обеспечивают повышение точности диагностики типа инсульта, а также улучшение прогноза заболевания [7]. Вместе с тем исключительно актуальным является вопрос профилактики развития И.И. Мероприятия первичной профилактики ИИ включают снижение влияния модифицируемых факторов риска — контроль артериального давления, нормализацию липидного и углеводного обмена, устранение гиподинамии и избыточной массы тела, отказ от курения [2—4, 8]. На сегодняшний день опубликованы результаты исследований, которые подтвердили влияние на состояние организма человека и показатели функционирования сердечно-сосудистой системы таких климатических характеристик, как ритм солнечной активности, температура, влажность воздуха, атмосферное давление, [9, 10]. В целом ряде исследований продемонстрирована связь изменения метеорологических условий и риска развития ИИ, при этом их значимость в качестве факторов, предрасполагающих к развитию расстройств мозгового кровообращения, различна, и существенно отличается в разных популяциях [11, 12]. В частности, установлено, что изменения атмосферного давления и температуры окружающей среды оказывают влияние на вариабельность ритма сердца и частоту сердечно-сосудистых событий в целом, тогда как влажность воздуха — преимущественно на тонус сосудистой стенки [13]. Представляет интерес связь цирканнуальных паттернов развития ИИ с метеорологическими условиями. Такого рода информация позволила бы более направленно, с учетом региональных особенностей, построить систему организации мероприятий предупреждения острых расстройств мозгового кровообращения.

Цель исследования — изучить влияние метеорологических факторов на сезонную заболеваемость ИИ.

Ретроспективно было проанализировано 1144 истории болезни пациентов, находившихся на стационарном лечении в отделении для больных с острыми нарушениями мозгового кровообращения БУЗ ОО «БСМП им. Н.А. Семашко» за период 01.01.18—31.12.18. Средний возраст пациентов составил 73,5±14,6 года, соотношение мужчин и женщин — 1:1,9. Характер И.И. был подтвержден результатами рентгеновской и/или магнитно-резонансной томографии (рентгеновская компьютерная томография или магнитно-резонансная томография). Расчет цирканнуальных паттернов заболеваемости осуществлен по соответствующим каждому сезону года ежемесячным показателям больничной базы данных, результаты измерения атмосферного давления и температуры влажности воздуха в Орле были представлены на сайте http://weatherarchive.ru [14].

Полученные результаты занесены в электронную таблицу и подвергнуты статистическому анализу с использованием программы Microsoft Office Excel 2007. Для подтверждения гипотезы о нормальности распределения ежемесячной заболеваемости ИИ использовали критерий Шапиро—Уилка [15]. Рассчитывали коэффициенты простой (r) и множественной (R) корреляции с проведением регрессионного анализа [16]. Сила корреляционной связи определялась по Чеддоку. За достоверные принимали различия при p<0,05.

Сводные ежемесячные данные по заболеваемости, средним показателям температуры, атмосферному давлению и влажности воздуха представлены в табл. 1.

Значение критерия Шапиро—Уилка для ежемесячной заболеваемости ИИ (W_расч) составило 2,21 (табличное значение W_табл=0,905), что свидетельствует о нормальном характере распределения рассматриваемого показателя.

Расчет сезонных паттернов как среднего арифметического показателя за каждые три месяца по соответствующим временам года осуществлен в программе Microsoft Office Excel 2007. Сезоны классифицированы следующим образом: зима (декабрь, январь, февраль), весна (март, апрель, май), лето (июнь, июль, август), осень (сентябрь, октябрь, ноябрь) (табл. 2).

С целью количественного определения силы связи между оцениваемыми признаками был применен корреляционный анализ, для этого на первом этапе была рассчитана простая корреляция (r) между уровнем заболеваемости и отдельными метеорологическими показателями. На втором этапе вычислена множественная корреляция между результатами и набором из двух факторных признаков по формуле, за результативный признак принимали заболеваемость ИИ, за факторные признаки — метеорологические параметры соответственно (табл. 3).

При изучении показателей простой корреляции выявлена слабая связь (0,095; –0,162; –0,315) между показателями заболеваемости, температуры, влажности (1-я совокупность); заболеваемости, давления и влажности (2-я совокупность) выявлена высокая прямая связь по Чеддоку (R=0,764 для 1-й и R=0,701 для 2-й совокупности).

Определение связи между всеми исследуемыми параметрами предусматривает построение уравнения регрессии, по которому можно рассчитать теоретически ожидаемую текущую и предполагаемую заболеваемость. Уравнение регрессии представляет собой линейную функцию зависимости результативного признака, в которой каждый факторный признак имеет тот или иной коэффициент. Изменение какого-либо метеорологического показателя приводит к закономерному изменению частоты заболеваемости на определенное значение. Нашей задачей являлось нахождение вектора оценок коэффициентов регрессии, получаемых путем перемножения матриц (X^TX)^–1 и X^TY, где X₁ — температура воздуха, X₂ — атмосферное давление, X₃ — влажность, Y — вероятность развития ИИ.

Полученное уравнение регрессии выглядит следующим образом: Y= –3237,132–3,975X₁+4,974X₂–4,857X₃.

Наиболее высокие показатели заболеваемости ИИ характерны для весенне-осеннего периода. Влияние метеорологических факторов на частоту заболеваемости ИИ доказано, что подтверждается показателями множественной корреляции между результативным и факторными признаками в двух совокупностях из трех возможных: выявлена сильная связь по Чеддоку (0,701; 0,764). Изменение частоты развития ИИ, по данным уравнения регрессии, можно интерпретировать следующим образом: увеличение температуры на 1 единицу измерения (°С) приводит к уменьшению заболеваемости в среднем на 3,975 ед. изм.; увеличение атмосферного давления на 1 ед. изм. (мм рт.ст.) приводит к увеличению заболеваемости в среднем на 4,974 ед. изм.; увеличение влажности на 1 ед. изм. (отн. ед.) приводит к уменьшению заболеваемости в среднем на 4,857 ед. изм. Описанный в исследовании порядок расчета показателей корреляции может быть использован для прогнозирования эпидемиологической ситуации по заболеваемости в конкретном регионе в течение календарного года. Полученные данные способствуют более полноценному и рациональному обеспечению превентивных мер (прежде всего снижение воздействия факторов риска) при наличии теоретической вероятности возрастания случаев возникновения ИИ.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The authors declare no conflicts of interest.

Сведения об авторах

Евзельман М.А. — https://orcid.org/0000-0002-0578-3329

Орлова А.Д. — https://orcid.org/0000-0002-5048-6745; е-mail: nastorl.orlova@yandex.ru

Митяева Е.В. — https://orcid.org/0000-0003-0503-9353; e-mail: orel_rel@mail.ru

Камчатнов П.Р. — https://orcid.org/0000-0001-6747-3476; e-mail:pavkam7@gmail.com

Как цитировать:

Евзельман М.А., Орлова А.Д., Митяева Е.В., Камчатнов П.Р. Метеорологические факторы риска развития ишемического инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2019;119(8 вып. 2):35-38. https://doi.org/10.17116/jnevro201911908235

Автор, ответственный за переписку: Орлова Анастасия Дмитриевна — e-mail: nastorl.orlova@yandex.ru