在寒冷气候天气条件和COVID-19发病率:一个时间序列在芬兰学习gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

在芬兰,第一种情况的COVID-19被确认在赫尔辛基市区1月29日,2020年。从那时起,SARS-CoV-2疫情已蔓延至其他地区通过赫尔辛基或外国国家的游客。补充其他主要机制促进公共安全在大流行期间,3月12日芬兰政府宣布紧急权力法案,国会批准,3月16日生效。这种行为使得政府决定一些建议和命令针对控制SARS-CoV-2大流行。在行动中,学校和日托中心被关闭,省有所包括赫尔辛基市区,是独立于其他的国家和一些限制和建议都是不必要的旅行。gydF4y2Ba

一些流行病学研究在早期阶段的流行表明天气可能影响SARS-CoV-2病毒感染的发病率(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)。第一个结果从武汉报道协会COVID-19死亡率与昼夜温度范围和低湿度(gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)。在中国17个城市的一项研究中,COVID-19发病率呈负相关,增加温度和昼夜温度范围(gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)。两个巴西在亚热带城市研究提供证据表明,温度的增加与减少COVID-19发病率(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba,gydF4y2Ba3gydF4y2Ba)。这与先前的证据是一致的天气和温度之间的关系gydF4y2Ba本身gydF4y2Ba几个其他病毒性疾病,包括冠(gydF4y2Ba5gydF4y2Ba),gydF4y2Bah .流感gydF4y2Ba(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba),gydF4y2Ba犀牛gydF4y2Ba病毒(gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)。中国研究基础数据从武汉、孝感从1月26日到2月29日报道,积极与每日空气质量指数COVID-19发病率的相关性,点gydF4y2Ba_{2。5gydF4y2Ba},没有gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba浓度,但与温度负相关(gydF4y2Ba8gydF4y2Ba)。还有最近的证据从美国全国性调查,长期暴露在空气污染物的风险增加有关COVID-19感染在社区层面,表明空气污染可能会增加易感性COVID-19感染(gydF4y2Ba8gydF4y2Ba,gydF4y2Ba9gydF4y2Ba)。环境因素可能会影响功能的病毒本身,但它也可能是这些因素使个人容易感染病理生理学和免疫学反应环境的挑战(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)。然而,独立自主的环境因素影响的发病率在芬兰COVID-19尚未研究。gydF4y2Ba

基于先前的证据COVID-19 (gydF4y2Ba1gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)和其他病毒性病原体(gydF4y2Ba5gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)和实质性的证据在寒冷的天气对人类健康的影响和免疫学(gydF4y2Ba10gydF4y2Ba,gydF4y2Ba11gydF4y2Ba),我们假设冷温度和低相对湿度增加COVID-19感染的发病率在寒冷的气候。我们测试这个假说通过评估气象因素之间的关系,包括日常环境温度(T)和相对湿度(RH)和日常项COVID-19病例在芬兰调整空气污染物(PMgydF4y2Ba_10gydF4y2Ba也没有gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba)的第一个5个月大流行期间。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

研究区域gydF4y2Ba

研究区占整个芬兰,位于纬度60°和70°N,经度20°和32°E,拥有550万人口的(gydF4y2Ba图1一个gydF4y2Ba)。首都赫尔辛基和周围城市组成的赫尔辛基市区110万居民。芬兰位于波罗的海之间和欧亚大陆和海洋和大陆气候的特点。年平均温度为6.6°C和7月的月度和年度平均降雨量655 - 63毫米,分别(芬兰气象研究所;gydF4y2Bahttp://ilmatieteenlaitos.fi/gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

COVID-19数据gydF4y2Ba

芬兰的国家健康和福利研究所(gydF4y2Bahttps://thl.fi/en/web/thlfi-engydF4y2Ba)维护注册中心传染病在芬兰,和卫生保健人员的法律要求所有选定的传染病病例包括COVID-19报告。因此,选择性偏差的漏报是最小的。我们检索的日常统计数据证实冠状病毒病例(COVID-19)从1月1日到5月31日,2020年国家健康研究所的官方网站和芬兰的福利(gydF4y2Bahttps://experience.arcgis.com/experience/92e9bb33fac744c9a084381fc35aa3c7gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

气象和空气质量数据gydF4y2Ba

每日的气象数据,包括每日平均温度(T)°C),平均相对湿度(RH, %),露点(°C),风速(米/秒)和压力(KPa)从芬兰气象研究所检索(gydF4y2Bahttps://en.ilmatieteenlaitos.fi/gydF4y2Ba)。这些数据是基于全国各地气象站的连续测量。对于每个医院区,我们计算平均值从最近的站到省级医院。我们计算每日每日最高温度范围作为区别和每日最低温度。在每天的空气污染物的浓度数据,包括没有gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba(μg /米gydF4y2Ba^3gydF4y2Ba),点gydF4y2Ba_10gydF4y2Ba(μg /米gydF4y2Ba^3gydF4y2Ba),也从芬兰气象研究所和检索被视为潜在的混杂因素敏感性分析。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

时间序列方法被用来评估日常气象因素之间的关联和日常COVID-19病例数。标准的两阶段方法用于获取特定区域和全国发病率比(irr)措施的效果。在第一阶段,一个广义附加准泊松模型(GAM)适合估计区域气象因素之间的关系COVID-19发病率(IR)。考虑到模型的可靠性,只有地区> 100例(gydF4y2BaNgydF4y2Ba= 9)包含在分析和其它12个地区被排除在研究之外。九个地区产生COVID-19病例的93%。斯皮尔曼相关系数矩阵是计算每个区域气象因素,和相关矩阵集中区域的相关系数的平均值。为了避免多重共线性,相关系数的阈值设置为0.6。我们应用反向淘汰算法选择的变量在各地最终的模型。瓦尔德测试用于测试统计意义。气象因素的影响,表达了一个14天指数移动平均线(EMA) (gydF4y2Ba12gydF4y2Ba)。控制短期时间趋势,自然样条函数的时间与2自由度应用。的模型是:gydF4y2Ba

在那里,gydF4y2BaygydF4y2Ba_tgydF4y2Ba在一天的日常计数COVID-19吗gydF4y2BatgydF4y2Ba,μgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba在一天的期望值是每日数吗gydF4y2BatgydF4y2Ba,βgydF4y2Ba_0gydF4y2Ba是拦截,βgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba和βgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba表示移动平均的温度和相对湿度的影响,和βgydF4y2Ba_3gydF4y2Ba和βgydF4y2Ba_4gydF4y2Ba自然样条函数的回归系数的时间有两个自由度。gydF4y2Ba

在第二阶段中,多元回归模型与随机效应被用来获得全国平均效应估计COVID-19和气象因素之间的关系。gydF4y2Ba我gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba统计和科克伦问测试被用来量化区域空间异质性。估计整个气象因素之间的关联关系和COVID-19,我们与自然样条曲线绘制使用GAM结设置的值(gydF4y2BadfgydF4y2Ba= 2)。gydF4y2Ba

敏感性分析gydF4y2Ba

通过修改参数的敏感性分析EMA从14天到10到12天,分别包括两个空气污染物(PMgydF4y2Ba_10gydF4y2Ba,没有gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba)到上述模型作为潜在混杂因素评估其可能影响气象因素和COVID-19发病率之间的关系。R4.0.1软件(R统计计算的基础,维也纳,奥地利)被用来执行所有分析。ArcGIS10.1软件(环境系统研究所有限公司、雷德兰兹、钙、美国)被用来绘制地理地图。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

在芬兰COVID-19大流行的特征gydF4y2Ba

总共6831例COVID-19被证实在芬兰在研究期间1月1日至5月31日,2020年。累计确诊病例的数量似乎从南到北逐渐递减的趋势(gydF4y2Ba图1一个gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

有针对性的分析gydF4y2Ba

地区> 100例赫尔辛基和有所(胡),芬兰西南部(SF)、毕卡(π)Lansi-Pohja (LP),北部Ostrobothnia(没有)的北有些(NS),芬兰(CF)、中部Kanta-Hame (KH)和Paijat-Hame (PH)地区在我们的分析中所示gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba。露点被排除在相关系数矩阵(gydF4y2Ba图1 bgydF4y2Ba)和温度范围内,风速和压力被排除在单变量GAM模型。只有平均温度和相对湿度选择在最后的模型,它包括−8.03 - 15.70°C),分别从45.31到95.16% (gydF4y2Ba图1 cgydF4y2Ba)。COVID-19发病率逐渐增加,直到在4月6日达到顶峰,然后下降到5月31日(gydF4y2Ba图1 cgydF4y2Ba一),而温度有明显上升趋势(gydF4y2Ba图1 cgydF4y2Ba,b)和相对湿度下降的趋势在同一时期内(gydF4y2Ba图1 cgydF4y2Bac)。gydF4y2Ba

总的来说,没有温度或相对湿度和全国发病率之间的联系COVID-19,尽管显示趋势的负面协会(gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba)。然而,有一个空间异质性相对湿度之间的关系和跨区域(COVID-19gydF4y2Ba我gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba65.11%)。芬兰(CF)和中部的北有些(NS),相对湿度与COVID-19负相关,但在其他地区却并非如此。温度与COVID-19无关的任何区域(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

我们的曲线gydF4y2Ba

我们曲线描绘了稍微减少线性趋势协会与COVID-19发病率相对湿度(gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

敏感性分析gydF4y2Ba

灵敏度分析表明结果是强劲的情况下改变EMA参数或包括空气污染物作为潜在混杂因素(gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要发现gydF4y2Ba

基于之前的天气和COVID-19发病率(知识gydF4y2Ba1gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)和其他病毒性疾病,包括冠(gydF4y2Ba5gydF4y2Ba),gydF4y2Bah .流感gydF4y2Ba(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba),gydF4y2Ba犀牛gydF4y2Ba病毒(gydF4y2Ba7gydF4y2Ba),我们测试的假设低温和低相对湿度增加COVID-19的发病率。我们评估天气条件之间的关系和日常COVID-19病例数在芬兰期间的第一个5个月大流行。在全国范围内分析、温度和相对湿度不与COVID-19的发病率有关。然而,在两个医院地区位于内陆有一个消极的相对湿度和COVID-19发病率即之间的联系。与我们的假设一致,COVID-19的发病率是更大的在干燥的空气。gydF4y2Ba

结果的有效性gydF4y2Ba

我们使用气象监测站的数据与省医院位于同一个城市。这种方法假定接触的空间分布是均匀的。这种假设是合理的温度和相对湿度,但结果在空气污染浓度的测量误差。暴露评估是在群体,这意味着没有信息方面的个人接触。gydF4y2Ba

传染病法律要求所有COVID-19病例的报告芬兰的国家健康和福利。严重病例的识别COVID-19可能完成,但non-diagnosed温和的百分比情况下是未知的。此外,比例随着时间的推移可能会改变。诊断实践是改变的大流行性流感发病率估计生产的不确定性。然而,误分类或underdiagnosis COVID-19不是可能的天气有关,因此任何系统误差是不可能的。有可能某些情况下被首次发现自己的医院外区。这将导致偏差如果敞口是基于本土地区的条件。由于公众患者信息数据库,信息可以在大多数情况下,看到医院的地区,这将减少了潜在的偏见。gydF4y2Ba

人口生产COVID-19情况下保持相对恒定。空气污染是最明显的潜在的糊涂,因为天气,特别是温度是有几个原因与空气污染浓度有关。我们能够调整点gydF4y2Ba_10gydF4y2Ba也没有gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba如前所述,但监测站的浓度可能并不代表整个医院的地区。然而,浓度在监测站提供合理估计的相对水平的空气污染。包含点gydF4y2Ba_10gydF4y2Ba也没有gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba不影响气象参数和COVID-19发病率之间的关系。gydF4y2Ba

我们应用统计方法,广义附加准泊松模型,常用于慢性疾病流行病学个人观察的独立的假设是合理的。COVID-19大流行的动态是新的和未知的不确定性的来源在评估天气对发病率的影响。例如,COVID-19大流行发生的出现从初冬到春末期间有充足的时间参数的温度和相对湿度。仍然有一些,我们认为这是非常重要的一个快速尝试模型主要气象参数之间的关联和COVID-19地区和全国的发病率。事实上,COVID-19的发生率下降快速强化干预后3月16日,在减少无疑扮演了一个角色。这种干预可能掩盖了增加的影响过程中环境温度变化的季节从冬季到夏季。此外,我们不能考虑任何有关旅游和移民人口流动,可能会影响COVID-19发病率。gydF4y2Ba

合成与现有的知识gydF4y2Ba

我们确定了几个以前的研究,评估了角色的天气COVID-19发病率(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba12gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba23gydF4y2Ba),但只进行了一些研究在寒冷气候温度变化大。现在和以前的合成研究面临着几个挑战。在不同的气候区域进行了研究,气象参数之间的关系和COVID-19发病率估计在不同的温度和相对或绝对湿度范围,并在统计建模方法存在很大差异。gydF4y2Ba

其中一项研究由巴希尔et al。(gydF4y2Ba15gydF4y2Ba)是在纽约进行的气候和温度范围接近芬兰,两名中国研究覆盖几个气候区域(gydF4y2Ba16gydF4y2Ba,gydF4y2Ba18gydF4y2Ba),巴西研究草丛et al。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba)包括所有27个州的首府的亚热带和热带气候和研究在新南威尔士,澳大利亚在病房等人是在亚热带气候进行(gydF4y2Ba12gydF4y2Ba)。Pramanik等人进行的另一项研究俄罗斯气候地区相似的气候和温度范围在芬兰,总共包括101个主要选择城市分为两个气候区(79个城市在潮湿的大陆被回归线和22个城市气候)(gydF4y2Ba19gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

我们没有找到任何整体或区域的日常温度和发病率之间的联系在研究期间COVID-19温度范围从−8.0到15.7°C。巴希尔et al。(gydF4y2Ba15gydF4y2Ba)报道重要的日常和最小平均温度之间的相关性和COVID-19的日常计数在纽约市。温度的范围从1.8−15.7°C,这部分与本研究的温度范围内。统计分析是基于计算肯德尔和枪兵的每日空气质量参数之间的相关性和项COVID-19例在3月1日- 4月12日,2020年。在俄罗斯的研究中,温度季节性(29.2±0.9%)对发病率的影响最强烈的COVID-19潮湿大陆地区。作者报道,昼夜温度范围(26.8±0.4%)和温度季节性(14.6±0.8%)的发病率有最大的贡献被回归线区域(gydF4y2Ba19gydF4y2Ba)。另一方面,昼夜温度范围的影响,风速和相对湿度的强度COVID-19发生率观察被回归线区域。温度是相对较低(< 2°C)与温度范围在我们的研究中。Pramanik et al。(gydF4y2Ba19gydF4y2Ba)报道,COVID-19风险较低的在温带和亚热带地区的温度仍然小于10°C。gydF4y2Ba

Berumen等人分析了温度和湿度的影响COVID-19倍增时间的情况下,在67个国家分组的气候区(gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba)。这项研究表明,生长曲线和倍增时间的行为在第一阶段的流行与环境温度相关,但这种影响的大小是不同国家之间位于温带和热带、亚热带地区(gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba)。两项研究在热带气候提供了有争议的结果的温度和COVID-19风险之间的联系。在巴西的研究中,有4.9%的减少COVID-19风险每增加1°C温度从16.8和27.4°C,即。芬兰的价格相比,在不同的范围(gydF4y2Ba3gydF4y2Ba)。研究在新南威尔士,澳大利亚没有温度之间的联系和COVID-19亚热带气候温度从16到24°C(上午9点)和16 - 34°C(下午3点)(gydF4y2Ba12gydF4y2Ba)。在中国122个城市的研究在不同的气候区域,温度和COVID-19发病率之间的非线性协会报道(gydF4y2Ba21gydF4y2Ba)。COVID-19的发生率增加4.9%每增加1°C到−3°C,但是没有协会在温暖的温度范围。80981年中国其他研究COVID-19例31个省的344个城市,COVID-19的发生率减少了温度增加的范围−22到26°C (gydF4y2Ba22gydF4y2Ba)。温度和COVID-19发病率之间的关系似乎是非线性风险最高的温度在零附近。尽管在芬兰全国分析没有相对湿度和COVID-19之间的联系,有两个内陆省份的负面关联的证据。RH的范围从45.31到95.16%。持续观察,纽约研究报道负面的相对湿度和COVID-19发病率之间的联系(gydF4y2Ba15gydF4y2Ba)。有趣的是,负面报道相对湿度和COVID-19发病率之间的联系也在新南威尔士的亚热带气候,减少6.11%的风险增加1%相对湿度(gydF4y2Ba12gydF4y2Ba)。中国大型研究不同气候区没有发现31个省的相对湿度和COVID-19发病率之间的联系(gydF4y2Ba23gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

总之,似乎有COVID-19传输不同气候区之间的差异(gydF4y2Ba22gydF4y2Ba),这些差异可以部分解释为天气。然而,有几个群体替代解释观察到的差异COVID-19地理区域之间的传播,包括气候区。潜在的决定因素是人口密度、年龄分布、水平和社会经济条件的差异,以及任何文化和行为差异,可以修改实际曝光的天气条件,如住宅的差异,供热基础设施和风险感知。还为时过早阐述季节性的角色本身在这种情况下,不是所有季节都经历了在COVID-19大流行。天气和COVID-19传播之间的关系需要进一步研究。我们自己的结果提供一些初步的证据,低相对湿度可能发挥作用在COVID-19传播。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

这个全国性的时间序列分析的芬兰COVID-19病例早期流行几个月没有提供证据表明,环境空气温度和相对湿度影响COVID-19发病率在北极和亚北极冬天和春天。我们提供启发性的证据,干燥的空气会增加COVID-19的发病率。推理是基于一个相对较少的情况下,限制时间覆盖的第一波大流行在芬兰。大多数以前的研究进行了非常不同的气候和温度和相对湿度的范围。然而,温度和相对湿度的作用的证据是有争议的,即使在研究类似的气候条件。非线性温度和COVID-19风险之间的联系可能部分解释了有争议的观察,而COVD-19大流行的复杂动力学和激进的社会干预可能使推理。还需要进一步的研究来阐述复杂的关系在不同的气候和天气和COVID-19季节。新兴的第二波甲流疫情在芬兰将进一步评估这些关系提供了一个机会。gydF4y2Ba

数据可用性声明gydF4y2Ba

原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。gydF4y2Ba

道德声明gydF4y2Ba

本研究是基于匿名注册表数据。gydF4y2Ba

作者的贡献gydF4y2Ba

BH:数据收集、原创作品草稿,writing-review和编辑。WW:概念、方法和形式分析。NR: writing-review和编辑。广告和FD:审查和编辑。ZZ:审查和编辑和监督。JJ:监督writing-review和编辑。所有作者的文章和批准提交的版本。gydF4y2Ba

资金gydF4y2Ba

黑洞是由Biocenter奥卢。JJ得到了芬兰科学院(批准号310372)。老公在国家重大传染病项目支持的中国科技部(批准号2017 zx10305501002),解放军的关键项目物流科学研究项目(批准号BHJ17J013),中国国家自然科学基金(批准号。81673239,81673239),和支持FD Star-Friedman挑战哈佛大学提供的。gydF4y2Ba

的利益冲突gydF4y2Ba

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。gydF4y2Ba

确认gydF4y2Ba

我们感谢芬兰气象研究所的健康和福利研究所和国家芬兰分享数据。gydF4y2Ba

补充材料gydF4y2Ba

本文的补充材料在网上可以找到:gydF4y2Bahttps://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2020.605128/full补充材料gydF4y2Ba

引用gydF4y2Ba