Potential impacts of weather and climate slow variations on human health and wellness. Current perspectives.pdf Введение Биометеорология - наука о реакции организма человека на действие факторов погоды - насчитывает много столетий. Еще в Древней Греции Гиппократ впервые отметил сезонное чередование обострений различных недугов. В своих книгах об эпидемических заболеваниях описание каждой болезни он начинает с влияния на нее метеорологических условий. В середине XX в. Д. Ассман [Ассман, 1966] сформулировал основную проблему биоклиматологии того времени: между многочисленными метеорологическими явлениями и определенными биологическими реакциями обнаруживаются статистически достоверные временные связи, но истинные действующие факторы и механизмы их влияния на организм до сих пор еще не выяснены, поскольку многочисленные факты не укладываются ни в одну из умозрительных схем. За прошедшие с момента появления этой книги 60 лет существенно улучшились скорость и возможности получения самой свежей информации о результатах коллег, значительно расширился математический аппарат для многопараметрического анализа больших объемов данных, выросли вычислительные мощности и возможности компьютерного моделирования. Однако при всех перечисленных качественных прорывах задача построения глобальной рабочей модели метеочувствительности остается далекой от разрешения. Основной проблемой является значительная вариабельность эффекта: даже при видимой близости начальных условий задачи и применяемых методов анализа результаты разных групп исследователей оказываются зачастую качественно различными. © Зенченко Т.А., Бреус Т.К., 2020 DOI: 10.17223/25421379/16/7 В 70-е гг. XX в. перечень внешних факторов, традиционно рассматриваемых как биотропные, был расширен: к числу атмосферных добавились факторы космической погоды, что еще более усложнило изучаемую систему. В дальнейшем было показано [Бреус и др., 2010, 2016; Ожередов и др., 2010; Зенченко, 2012; Gurfinkel et al., 2012], что изучение отдельно эффектов солнечной и геомагнитной активности (без учета метеоэффектов) методологически некорректно, поскольку влияние этих двух групп факторов имеет мишенью одни и те же системы организма и оказывает сочетанное действие. Однако в данной работе мы поставили целью проанализировать исследования, посвященные влиянию только метеорологических факторов, но оставили за границами рассмотрения исследования, посвященные действию факторов космической погоды. Такую постановку задачи можно допустить из-за различий частотного профиля реакции организма человека на действие атмосферных и гелиогеофизи-ческих факторов. В работах [Бреус и др., 2010, 2016; Ожередов и др., 2010; Зенченко, 2012; Gurfinkel et al., 2012] было показано, что метеоэффект является «медленным» относительно магнитоэффекта: в первом случае мы наблюдаем синхронизацию волн длительностью от нескольких дней до двух недель, а во втором - резкие пикообразные всплески в течение 1-2 сут. Следовательно, вклад этих двух групп внешних факторов оказывается несимметричным, и воздействие метеофакторов на организм может рассматриваться без учета влияния магнитоэффекта, но не наоборот. Таким образом, целью данной работы было проанализировать и систематизировать известные на настоящий момент причины, влияющие на выраженность метеоэффекта, а также обосновать возможные изменения методологического подхода, позволяющие, на наш взгляд, в перспективе преодолеть системный кризис, существующий в биометеорологии. 1. Популяционные статистические исследования 1.1. Основные направления исследования метеоэффекта Сформулируем основные известные на настоящий момент характеристики метеоэффекта по данным публикаций в основном за последние 20 лет. Метеотропность (чувствительность организма к погодным факторам) рассматривается в биометеорологии как универсальное свойство всех без исключения биосистем, включающее в себя различные их состояния: от нормы - через напряжение (адаптацию) до патологии и смерти [Андронова и др., 1982]. В настоящее время в биометеорологии существует три основных подхода к сбору и анализу медико-биологических данных: популяционные исследования, лабораторные клинические исследования и индивидуальный мониторинг. У каждого из этих подходов есть свои преимущества и недостатки. Все работы в области исследования метеоэффекта можно разделить на четыре направления по сочетанию двух критериев: типу метеотропной реакции (адаптационная реакция с возвратом к норме или срыв адаптации) и степени экстремальности действующих внешних факторов (сверхвысокие значения или близкие к среднестатистическим). К экстремальным значениям метеопараметров принято относить очень высокие или очень низкие значения, как правило, 1 или 5 % от общего распределения значений, характерных для данного региона (волны жары и холода). Остальная часть выборки наблюдаемых значений, за исключением экстремальных, рассматривается как фоновые, привычные для организма. Подавляющее число работ и в прошлом, и в настоящее время относится к исследованию метеопатологического эффекта, т.е. срыву адаптации, обусловленного как экстремальными, так и фоновыми вариациями атмосферных факторов, поскольку социальная значимость таких исследований очевидна. В подавляющем большинстве работ материалами для анализа служат данные о показателях смертности и заболеваемости в определенных популяциях. Также значительное внимание уделяется изучению процессов адаптации здоровых лиц к экстремальным условиям высокогорья или полярных зимовок, а также воздействию волн жары или холода на население в целом (например, [Patrikeeva, Basova, 2018] и другие работы). Здесь материалами для анализа являются результаты лабораторных клинических измерений физиологических показателей. В то же время влиянию вариаций неэкстремальных факторов на самочувствие практически здоровых людей уделяется, на наш взгляд, очень мало внимания, поскольку актуальность таких исследований неочевидна. Однако это направление, на наш взгляд, является теоретическим и практическим базисом для первых трех. Поскольку здоровые добровольцы обычно набираются в качестве контрольной группы сравнения в каждом исследовании, неучитываемая метеочувствительность их физиологических показателей может значительно искажать выводы, полученные при исследовании заболеваемости и смертности. В этом направлении исследований данными для анализа служат либо клинические измерения, либо результаты длительного индивидуального мониторинга. 1.2. Экстремальные факторы и госпитализация В последние два десятилетия теме влияния экстремальных факторов погоды на заболеваемость посвящен ряд обзоров, систематизирующих массивы исследований [Turner et al., 2012; Kenney et al., 2014; Casas et al., 2016], а также множество отдельных исследований в разных климатических зонах [Linares, Diaz, 2008; Lin et al., 2009; Wolf et al., 2009; Bayentin et al., 2010; Magalhaes et al., 2011; Williams et al., 2012; Lavigne et al., 2014]. Анализ этих работ позволяет выделить следующие особенности метеоэффекта: - увеличение числа обращений в больницы провоцируют как экстремально высокие, так и экстремально низкие температуры [Linares, Diaz, 2008; Bayentin et al., 2010, Lavigne et al., 2014]; - непосредственной причиной обращения бывает обострение сердечно-сосудистых осложнений [Kenney et al., 2014; Casas et al., 2016] или респираторных заболеваний [Turner et al., 2012]; - дополнительными факторами риска возникновения метеопатологий служат заболеваемость диабетом 2-го типа и пожилой возраст пациентов, поскольку среди этих групп людей метеопатологический эффект выражен сильнее [Casas et al., 2016]; - метеопатологический эффект характерен для разных климатических зон, в том числе и районов с относительно мягким климатом. Так, зависимость заболеваемости и смертности от экстремальных температур обнаруживается от прохладной Канады [Bayentin et al., 2010; Lavigne et al., 2014] до жарких районов Португалии [Magalhaes et al., 2011] и Австралии [Williams et al., 2012]. Географическая широта местности практически не влияет на оценку риска респираторной и сердечно-сосудистой заболеваемости [Turner et al., 2012]; - температурный порог, выше которого кардинально возрастает частота госпитализаций, совпадает с аналогичным порогом по смертности и с 95-м процентилем максимального дневного ряда температур для летних месяцев [Linares, Diaz, 2008]; - время задержки между моментом действия метеофактора и вызванным им ростом заболеваемости может различаться и зависит в том числе и от вида заболевания. Например, при высоких температурах (2936 °С) рост госпитализаций в Нью-Йорке по поводу простуд происходит синхронно с повышением температуры, по поводу сердечно-сосудистых заболеваний отстает в среднем на пять суток [Lin et al., 2009]. Важно отметить, что среди работ по действию экстремальных факторов на здоровье населения все работы посвящены влиянию только одного атмосферного фактора - приземной температуры воздуха, и нет работ по влиянию атмосферного давления. Практически все они посвящены «краям распределения» - очень высоким температурам летом и очень низким - зимой. Удалось найти только одну статью, [Wolf et al., 2009], в которой показана опасность не экстремальных, а аномальных температур, т.е. увеличение риска инфарктов и коронарных смертей при резких понижениях температуры в течение лета, причем эффект был выражен тем сильнее, чем выше была в этот год среднесезонная температура. 1.3. Фоновые вариации погоды и госпитализации Исследования роли неэкстремальных вариаций атмосферных факторов на показатели госпитализации, заболеваемости и смертности наиболее широко представлены в литературе. Условно всю выборку статей можно разбить на три группы по критерию исследуемых метеофакторов: - только температуры воздуха (Татм) и ее производных (максимальная, перепад в течение суток, средняя за сутки) [Berginer et al., 1989; Armstrong, 2006; Basu, 2009; Bhaskaran et al., 2009; Ye et al., 2012; Basu et al., 2012; Hong et al., 2012; Zhang et al., 2018; Zhao & Cheng, 2019; Davis et al., 2020; Madaniyazi et al., 2020]; - только атмосферного давления (Ратм) и его изменчивости, но без учета влияния температуры [Dockery et al., 1999; Houck et al., 2005; Azcarate, Mendoza, 2017]; - весь комплекс атмосферных факторов или некоторое их сочетание (Татм, Ратм, относительная влажность воздуха (Relative Humidity, RH), сила ветра и их вариации) [Danet et al., 1999; Feigin et al., 2000; Ebi et al., 2004; Kulakov, Nasonova, 2004; Culic et al., 2004; Gluszak et al., 2008; Jie et al., 2014; Comelli et al., 2014; Shaposhnikov et al. 2014; Vencloviene et al., 2015; 2018; Ozheredov et al., 2017]. Основные выводы существующих обзорных исследований влияния фоновых вариаций температуры близки к описанным выше выводам для эффектов экстремальных температур: - как относительно жаркая, так и относительно холодная погода оказывают пагубное влияние на риск возникновения осложнений здоровья [Bhaskaran et al., 2009]; - повышенная температура увеличивает риск смертности в основном от сердечно-сосудистых, респираторных и цереброваскулярных заболеваний [Basu, 2009]; - характеристики эффекта зависят от расы, пола, возраста, места проживания пациента [Ye et al., 2012]; - при попытках сопоставления направления и величины нелинейных эффектов запаздывания авторы работы [Ye et al., 2012] делают вывод, что создать общую картину не удается в силу расхождений результатов в разных работах. Таким образом, авторы обзоров утверждают мно-гопараметричность эффекта метеочувствительности, систематизировать которую в настоящее время не удается. Анализ отдельных исследований позволяет добавить еще ряд важных особенностей, характерных для температурного метеоэффекта: - географическая универсальность эффекта: Израиль [Berginer et al., 1989], Китай [Jie et al., 2014; Zhao, Cheng, 2019], Калифорния [Ebi et al., 2004; Basu et al., 2012], Англия и Уэльс [Armstrong, 2006; Zhang et al., 2018]; - разнонаправленность эффекта в разных исследованиях. В одних работах сообщается о положительной корреляции между значениями температуры и показателями заболеваемости инфарктами [Schwartz et al., 2004; Ebi et al., 2004], инсультами [Berginer et al., 1989], ишемической болезнью сердца, ишемическим инсультом, сердечной аритмией, гипотонией, диабетом [Basu et al., 2012]. В других работах корреляция отрицательна [Danet et al., 1999; Shaposhnikov et al., 2014, Zhao, Cheng, 2019]; - немонотонность зависимости относительного риска сердечно-сосудистых заболеваний (всех в совокупности) от Татм. В работе [Jie et al., 2014] сообщается, что кривая зависимости заболеваемости имеет не минимум, а максимум, расположенный при 10 °С, т.е. авторы фиксируют снижение риска заболеваемости при очень высоких и низких температурах; - важность не только самих значений, но и внутри- и межсуточной вариабельности параметра температуры. В работе [Davis et al., 2020] сделан вывод об опасности очень холодных дней, которые сочетаются с высокой внутрисуточной вариабельностью температуры. Исследование [Zhang et al., 2018] также подтверждает важную роль изменчивости Татм в динамике смертности (в 10 районах Англии и Уэльса); - важность относительных величин Татм в распределениях значений, характерных для данной местности. Так, при сравнении влияния температуры на смертность в шести городах Японии авторы [Ng et al., 2014] делают вывод, что эффекты конкретных городов, основанные на абсолютных изменениях температуры, были более разнородными, чем оценки, основанные на относительных изменениях; - сезонность выраженности эффекта и его изменчивость во времени на масштабах в несколько лет [Zhang et al., 2018]. Так, доля смертей, обусловленных вариабельностью температуры, в среднем составляет, по оценкам авторов, около 2,5 %, и имеет сезонные колебания от 3,08 % летом до 2,00 % зимой; - чувствительность к изменениям Татм биохимических показателей крови, таких как сердечнососудистые маркеры и липопротеины [Hong et al., 2012; Madaniyazi et al., 2020]. Hong и соавт. [Hong et al., 2012] утверждают, что изменение знака производной происходит при нулевой температуре: уровень высокочувствительного С-реактивного белка повышался с понижением температуры при минимальных температурах ниже 0 °C, но обнаруживал обратную связь выше. Madaniyazi и соавт. [Madaniyazi et al., 2020] также говорят о нелинейности зависимости профиля липопротеинов, таких как триглицериды, липопротеины низкой и высокой плотности, от температуры. Чувствительность уровня сердечных маркеров к изменениям температуры дает авторам этих работ основания предполагать, что данные биохимические факторы задействованы в формировании метеотропного ответа организма; - двумерное соотношение температуры и смертности в Лондоне от величины временного лага является нелинейным и сохраняется (но меняет форму) с увеличением задержки как минимум до 14 сут [Armstrong, 2006]. Риск возрастает при нулевом лаге и сохраняется повышенным вплоть до задержки реакции до пяти суток, а также и при температуре от 17 до 29 °С; - наибольшую метеочувствительность показывают изменения физиологических показателей у пожилых людей как основной группы риска. И хотя в этих работах речь идет еще не о срыве адаптации, как при госпитализациях, но о близком к нему диапазоне напряжения и перенапряжения адаптационных систем организма, границу между которыми обозначить достаточно сложно. Авторы этих исследований сообщают, что при снижении температуры воздуха у пожилых людей наблюдаются значительное повышение показателей артериального давления (АД) [Woodhouse et al., 1993; Alperovitch et al., 2009; Ren et al., 2011; Halonen et al., 2011], а также количества тромбоцитов и концентрации липопротеинов -холестерина в сыворотке крови низкой плотности [Hong et al., 2012]. В зимний период по сравнению с летом доля пациентов с АД большим 160/90 мм рт. ст. увеличилась в четыре раза [Woodhouse et al., 1993]. Сообщается о связи вариаций температуры с длительностью сердечного показателя QT [Mehta et al., 2014]. Вторая группа статей, сравнительно немногочисленная, показывает существование значимых корреляций между суточными вариациями Ратм и числом госпитализаций по поводу острого инфаркта миокарда (ИМ) и инсульта [Houck et al., 2005], а также изменениями АД, частоты сердечных сокращений (ЧСС) и насыщения крови кислородом у больных и пожилых людей [Dockery et al., 1999; Azcarate, Mendoza, 2017]. К сожалению, в двух описанных выше группах исследований рассматривается возможное влияние только одного из атмосферных факторов, либо температуры, либо атмосферного давления. Поэтому из них невозможно однозначно установить, какой из факторов является основным, поскольку их динамика сильно скоррелирована, а характер корреляции кардинально зависит от географической широты точки наблюдения Так, в работе [Зенченко и др., 2009] была изучена динамика парной взаимосвязи показателей атмосферного давления, относительной влажности и температуры воздуха на протяжении 1999-2010 гг. для трех климатических регионов (рис. 1). Из рис. 1, а видно, что параметры Татм и Ратм тесно связаны в южных широтах на протяжении всего года и независимы в средних и высоких широтах. В то же время если летом вариации температуры и относительной влажности отрицательно скоррелированы во всех географических точках, то в зимний период в северных широтах эти параметры имеют положительную корреляцию, а в южных районах статистически значимой связи между ними нет (рис. 1, b). В частности, за рамками описанных выше исследований остается вопрос о соотношении вкладов различных атмосферных факторов в метеотропный эффект, о необходимости их комплексного учета, о поиске многомерных областей значений, в которых метеотропный эффект максимален. Эти вопросы обсуждаются в третьей группе работ, где анализируются возможные медицинские последствия вариаций одновременно нескольких атмосферных факторов либо их комплексов. Наиболее популярный набор параметров включает обычно Татм, Ратм, относительную влажность воздуха, их межсуточную изменчивость и показатели геомагнитной активности [Danet et al., 1999; Feigin et al., 2000; Magalhaes et al., 2011; Jie et al., 2014; Comelli et al., 2014; Shaposhnikov et al., 2014]. В некоторых работах исследуется также влияние силы ветра, осадков, параметров состояния гелиосферы (компоненты меж- al., 2004; Gluszak et al., 2008; Vencloviene et al., 2015, планетного магнитного поля, космических лучей, 2018] или что-то географически специфическое, солнечного ветра) [Kulakov, Nasonova, 2004; Culic et например, влияние Эль-Ниньо [Ebi et al., 2004]. a b r(P -T ) ' anui armr 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 --д2 1 \\ 1 \\ J 1 * * /1 • • \\ / 3 : •• .... 1 ■ 1 . I 1 1 ■ XII VI IX Месяцы XII r(RII-T j y aimr Месяцы in Рис. 1. Усредненная годовая динамика функций корреляции, вычисленных в скользящем окне, для пар показателей Ратм-Татм (а) и Татм-КИ (b) для Сыктывкара (1), Москвы (2) и Симферополя (3) Пунктирами показаны границы 5% уровня статистической значимости Fig. 1. Annual dynamics of atmospheric factors correlation - (a) Patm and Tatm; (b) RH and Tatm: Syktyvkar (1), Moscow (2) and Simferopol (3) The dotted lines show the boundaries of the 5% level of statistical significance Основным медицинским показателем являются данные обращений в больницы по поводу обострения сердечно-сосудистых заболеваний: гипертонической болезни, инфарктов и инсультов. В некоторых работах рассматриваются более специфические нозологии, такие как случаи острой фибрилляции предсердий [Comelli et al., 2014], желудочковой тахикардии [Culic et al., 2004], мерцательной аритмии [Gluszak et al., 2008]. Большинство исследований формулирует цель работы традиционно: выявить случаи и характеристики статистической зависимости распределения эпидемиологических данных от вариаций атмосферных факторов. Однако при ответе на этот вопрос наблюдаются существенные расхождения полученных результатов. Например, работы [Danet et al., 1999; Shaposhnikov et al., 2014] можно рассматривать как близкие по исходным данным и ряду входных параметров. Их авторы исследуют заболеваемость в достаточно близких по климату географических районах: на севере Франции (50' с.ш.) и в Москве (56' с.ш.) соответственно. Выводы этих работ согласуются в ключевых положениях: снижение числа инфарктов миокарда с возрастанием температуры (во всем диапазоне исследованных значений Татм) и U-образной (немонотонной) зависимости от значений РаТм. Однако в деталях обнаруживаются различия. Во-первых, различается положение минимума на кривой зависимости заболеваемости от Ратм. В первой работе положение минимума указывается при Ратм = 1 016 мбар, во второй - приблизительно 995 мбар. Однако данное расхождение конкретных величин может быть обусловлено различием средне-сезонных распределений атмосферного давления в этих географических локализациях (Лилль - высота над уровнем моря 17-27 м, Москва - около 130 м). Во-вторых, качественно различается форма зависимости числа ИМ от изменений температуры. Так, в работе [Danet et al., 1999] говорят о линейном снижении, однако необходимо заметить, что на соответствующем рисунке (см. рис. 1), виден излом примерно на 17°С: выше этой температуры значения числа ИМ начинают расти. Линейное снижение получается у авторов только в результате ограниченности степени выбранного уравнения регрессии. В работе [Shaposhnikov et al., 2014] кривая зависимости числа инфарктов от Татм монотонна, однако имеется отчетливый излом, отмеченный авторами: практически горизонтальная линия при отрицательных температурах и значительное снижение при положительных. Инсульты в работе [Danet et al., 1999] не рассматривались. В статье [Shaposhnikov et al., 2014] авторы сообщают о линейном характере роста числа инсультов с возрастанием температуры во всем диапазоне исследованных температур, но также о двукратном возрастании риска во время холодовых волн. В других работах встречаются выводы о возрастании числа инсультов как при понижении температуры воздуха [Feigin et al., 2000; Magalhaes et al., 2011], так и при ее возрастании [Ebi et al., 2004; Feigin et al., 2000; Magalhaes et al., 2011; Mostofsky et al., 2014] также отмечают наибольшую опасность именно низких температур для развития инсультов. Таким образом, при относительной близости ряда входных параметров разных исследований их результаты различаются как количественно, так и в некоторых аспектах - качественно. В целом же мнение о доминировании роли приземной температуры воздуха как наиболее биотропном факторе преобладают над другими заключениями. Можно отдельно выделить ряд работ, посвященных метеообусловленности серьезных нарушений сердечного ритма [Comelli et al., 2014] свидетельствует о линейной корреляции числа случаев острой фибрилляции предсердий и температуры воздуха; [Gluszak et al., 2008] при исследовании случаев мерцательной аритмии выделяют значительное влияние холодного фронта и окклюзии типа холодного фронта [Culic et al., 2004]; в качестве предикторов случаев желудочковой тахикардии называют U-образный паттерн скорости ветра (очень слабый или очень сильный), относительную влажность воздуха, атмосферное давление и эмоциональное расстройство. Таким образом, в этой группе исследований наблюдается многообразие комбинаций метеофакторов, однако с преобладающей ролью Татм. В ряде работ (пока немногочисленных) ставится более сложная задача: при каких значениях комбинаций атмосферных параметров наиболее выражен эффект влияния факторов космической погоды на уровни заболеваемости и смертности. Текущие значения метеопоказателей здесь рассматриваются как параметры, а значения геомагнитных индексов - как входные переменные, подлежащие анализу. Правомочность такой постановки задачи обсуждалась выше во введении к данной статье и обусловлена различием скоростей ответа организма на вариации атмосферных и геомагнитных факторов. К работам с такой постановкой вопроса относятся [Vencloviene et al., 2015; Ozheredov et al., 2017], в которых показано, что выраженность эффекта магниточувствительности (в данном случае - зависимость показателей АД от геомагнитной активности) зависит от текущих значений атмосферных факторов. 1.4. Выводы и обсуждение Таким образом, популяционные исследования влияния вариаций атмосферных факторов на заболеваемость, проведенные на больших статистических выборках случаев (до нескольких миллионов) с использованием многопараметрических подходов, показали относительность, нелинейность, немонотонность метеоэффекта, существование значительного временного лага в его развитии, а также зависимость степени его проявления от сезона года и от географической локализации места проживания. Деление выборки пациентов на группы по разным признакам показало, что выраженность метеоэффекта зависит от возраста и пола человека, а также расы, питания, социального статуса, образа жизни (активный или малоподвижный). Большинство авторов приходит к заключению, что наиболее биотропным фактором является приземная температура воздуха, ее текущие значения и амплитуда вариаций. Однако ежедневные вариации разных метеопараметров сильно скоррелированы, что необходимо учитывать при анализе. Изучать характеристики метеоэффекта по отношению к «сердечно-сосудистым заболеваниям в целом» методологически неправомерно, поскольку кривые риска развития различных заболеваний в зависимости от метеофакторов имеют кардинально отличающиеся профили. Можно экспериментально выделить области значений метеопараметров, в которых существенно возрастает чувствительность организма к действию других внешних факторов, например геомагнитной активности. В развитии метеотропной реакции организма задействованы биохимические показатели крови, внезапное изменение которых может служить как индикатором метеотропной реакции пациента, так и непосредственной причиной резкого ухудшения самочувствия или даже смерти. Результаты, полученные в разных исследованиях, значительно различаются по особенностям и даже знаку эффекта, величине временного лага развития реакции и ее амплитуде. При сопоставлении результатов близких по дизайну исследований, проведенных разными научными группами, всегда существует ряд неучтенных причин, которыми можно предположительно объяснить расхождение полученных результатов, если оно обнаруживается. В то же время экспериментально проверить справедливость данных предположений крайне сложно. Сегодня, учитывая перечисленные выше уже установленные свойства метеоэффекта, а также его вариабельность по нескольким классам параметров, можно сделать вывод, что конечный результат исследования в значительной степени зависит от параметров усреднения эффекта, выбранных его авторами. Так, если с ростом температуры риск развития инфарктов возрастает, а инсультов - снижается, то объединение в исследовании этих двух заболеваний в усредненный класс «сердечно-сосудистых осложнений» может привести к отсутствию зависимости. Однако существует еще один принципиально важный аспект проблемы метеочувствительности, а именно значительная межиндивидуальная вариабельность. Суть ее в том, что отдельные участники экспериментальной группы, однородной по всем известным критериям включения, на действие одного и того же метеофактора могут реагировать противоположным образом, например часть пациентов -ростом, а другая часть - снижением показателей АД. О возможном пути преодоления данной проблемы пойдет речь во второй части данной работы. 2. Индивидуальный мониторинг физиологических параметров 2.1. История вопроса В 1992 г. российские физиологи В.Н. Шеповаль-ников и С.И. Сороко [Шеповальников, Сороко, 1992] описали результаты длительного наблюдения группы полярников в условиях арктических и антарктических зимовок. По-видимому, это было одно из первых исследований, в котором удалось получить и проанализировать длинные временные ряды индивидуальных измерений параметров АД и ЧСС большой, достаточно однородной группы здоровых мужчин среднего возраста. Результаты, полученные ими на основе одних и тех же данных при общегрупповом и при индивидуальном анализе, показали, что операция усреднения по группе скрывает очень важные особенности эффекта, а иногда и сам эффект. В наших работах начиная с 2009 г. было показано, что синтез всего многообразия возможных индивидуальных реакций и построение на этой основе общей картины метеоэффекта возможны, если изменить и дополнить традиционный алгоритм анализа данных. Предлагаемый нами новый подход, показавший свою эффективность, состоит из нескольких этапов: - получение у максимально широкого круга лиц длинных временных рядов значений физиологических показателей, таких как АД и ЧСС, показателей вариабельности сердечного ритма, позволяющих оценить степень активации различных отделов вегетативной нервной системы; - расчет для каждого человека отдельно численных характеристик его персональной метеотропной реакции на каждый из метеофакторов, таких как амплитуда реакции, ее длительность, временной лаг; - сохранение полученных численных характеристик в единой базе знаний вместе со входными параметрами: пол, возраст, рост, вес, хронические заболевания, время, место и средние значения метеопараметров проведения наблюдений; - анализ не усредненного по группе значения амплитуды метеореакции с определенными процентиля-ми, а самого распределения полученных выборочных значений при каждом наборе входных параметров; - анализ изменения формы и характеристик этого распределения при изменении всех по очереди входных параметров. Использование этого алгоритма позволяет не предполагать а-приори, а определить экспериментально, от каких из входных параметров действительно зависит выраженность метеоэффекта, отсортировать их по важности, сформулировать критерии включения и исключения при клинических исследованиях. 2.2. Анализ результатов, полученных на основе индивидуального подхода к оценке метеочувствительности и проблема поиска наиболее биотропного фактора Ответ на вопрос о том, какой из атмосферных факторов оказывает наиболее сильное влияние, разными исследователями решался и до сих пор решается по-разному. Ряд авторов наиболее биотропным фактором признает атмосферное давление, направление его изменения или интенсивность его высокочастотных вариаций (микробаромов). Так, в работе [Delyukov et al., 2001] продемонстрирована статистическая зависимость основных показателей вариабельности сердечного ритма здорового волонтера от уровня геомагнитной активности (ГМА), температуры воздуха, относительной влажности и силы ветра. Но наиболее тесная зависимость была обнаружена с интенсивностью флук-туаций атмосферного давления в интервале от 0,01 до 0,1 Гц (микробаромами). В работе [Ozheredov et al., 2017] доказано существование определенных областей значений атмосферных факторов, при которых отклик организма на геомагнитные возмущения проявляется наиболее выраженно. Материалами для анализа здесь послужили результаты 7-дневных записей показателей АД и ЧСС у 197 здоровых волонтеров в возрасте от 18 до 27 лет, проживающих в Москве. Атмосферное давление в этом исследовании, также как и в [Ожередов и др., 2010], оказывается основным фактором влияния и обеспечивает магни-тобиотропность для всех рассмотренных физиологических параметров. Из предыдущих работ известно, что основное влияние геомагнитные факторы оказывают на тонус сосудов, как крупных, так и мелких, и специфическая реакция на ГМА аналогична реакции на метеорологические факторы [Зенченко и др., 2009; Бреус и др., 2010; Ожередов и др., 2010; Gurfinkel et al., 2012]. К сожалению, указанные работы являются уникальными в литературе по постановке задачи и методам анализа, поэтому сравнить их с близкими по дизайну исследованиями невозможно. Северные широты. Цикл исследований, объединенный общим подходом к сбору и анализу данных, примененный к результатам наблюдений здоровых жителей разных широт, показал, что для Севера России и средних широт таким наиболее биотропным фактором является температура воздуха. Так, в работах [Зенченко, Варламова, 2015; Варламова и др., 2017] на основе как индивидуального, так и среднегруппового анализа делается вывод, что вариации температуры воздуха являются наиболее биотропным фактором, влияющим на изменение АД и ЧСС здоровых волонтеров, жителей северных широт. В данном случае влияют как сезонные вариации, так и волны длительностью в несколько суток. В результатах, полученных в [Зенченко, Варламова, 2015], можно выделить три отчетливо различающихся уровня зависимости гемодинамических показателей от внешних факторов (рис. 2). Самый высокий уровень (70-80 % случаев) характерен для показателей сиастолического (САД) и диастоличе-ского (ДАД) с Татм и функционально связанными с ним парциальным содержанием кислорода в воздухе Р(О2). Второй уровень - 30-50 % характерен для зависимости показателей ЧСС от Татм и Р(О2), а также всех трех гемодинамических показателей от уровня геомагнитной активности, выражаемой Кр-индексом. К третьему уровню, практически означающему отсутствие статистической связи, можно отнести зависимость САД, ДАД и ЧСС от Ра™, dP и dT. Важно отметить, что в период наблюдений усредненные по сезонам значения атмосферных показателей находились в границах многолетней нормы для данного региона. В то же время уровень ГМА был близок к максимуму данного солнечного цикла. Вывод о доминирующей роли вариаций температуры в изменениях показателей АД и вариабельности сердечного ритма у здоровых мужчин молодого и среднего возраста в условиях Севера сделан также в работе [Markov et al., 2015]. Во всех проведенных нами исследованиях здоровых волонтеров Севера, мужчин и женщин разного возраста [Зенченко и др., 2011; Markov et al., 2015, Зенченко, Варламова, 2015] во всех статистически значимых случаях знак корреляции между изменениями АД и Татм был отрицательным (от 60 до 85 % волонтеров каждой группы). Средние широты. Аналогичные исследования метеочувствительности показателей АД и ЧСС, а также показателей микроциркуляции крови в периферических сосудах [Зенченко и др., 2009, 2013], проведенные по аналогичной методике, но для жителей средних широт (г. Москвы) в разные годы наблюдений, дали аналогичный вывод. Оказалось, что для климатического пояса Москвы наиболее биотропным для здоровых людей атмосферным фактором являются вариации температуры воздуха. Понижение температуры приводило к повышению как тонуса магистральных сосудов (рост АД), так и мелких сосудов субкапиллярного плетения, и, как следствие, к снижению показателей микроциркуляции крови в мелких сосудах. Однако знак реакции на температуру в средних широтах, в отличие от Севера, варьировал в разных исследованиях. Например, в работе [Зенченко и др., 2011] описана ситуация, когда в двух группах волонтеров г. Москвы, однородных по всем параметрам, кроме года наблюдения, были получены противоположные преобладающие знаки корреляции между АД и Татм. Так, при разбиении более чем трехлетнего ежедневного ряда измерений АД и ЧСС здорового волонтера на 14 неперекрывающихся отрезков, соответствующих календарным сезонам года, было получено, что для 11 из 14 временных интервалов существует статистически значимая (p < 0,05), всегда отрицательная, корреляция показателей АД с Татм [Зенченко и др., 2013]. Однако в другом длительном эксперименте (рис. 3) было обнаружено, что у одного и того же волонтера (мужчина, 67 лет, житель г. Москва) три года подряд в течение летних месяцев с умеренными среднесезонными температурами (2007-2009 гг.) корреляции показателей САД с Татм были отрицательными, однако в течение экстремально жаркого лета 2010 г. знак корреляции поменялся на противоположный. Южные широты. Качественно по-другому выглядит картина реакции здоровых людей на метеофакторы в условиях южных широт (г. Симферополь). Здесь проводился целый ряд исследований [Зенченко и др., 2008; Поскотинова, Григорьев, 2008] результаты которых показывают, что наибольший процент случаев зависимости наблюдается от параметра ГМА, а из атмосферных факторов - от атмосферного давления. При этом внутри каждой из групп наблюдались оба знака реакции на Татм. Таким образом, если обобщить результаты индивидуального анализа здоровых волонтеров различных широт, проведенного по рядам наблюдений длиной порядка 100 точек каждый, получаем, что: - в высоких и средних широтах доминирующим фактором, влияющим на 60-90 % населения, оказывается температура воздуха; в южных широтах -атмосферное давление; - знак корреляции с Татм в северных широтах наблюдался всегда отрицательный, в средних и южных широтах встречались оба знака. 2.3. Выявление типов реакции Эту разнонаправленность наблюдаемых реакций удалось объяснить [Зенченко и др., 2013] в результате анализа формы зависимости показателей АД от Татм в широком диапазоне температур на основании многолетних рядов индивидуальных наблюдений. Оказалось, что эта зависимость является нелинейной и в некоторых случаях немонотонной, однако воспроизводится в основных чертах у разных волонтеров. На основании многолетних ежедневных наблюдений семи волонтеров были выделены два отчетливых типа реакции показателей АД и ЧСС на изменение Татм (рис. 4). Рис. 2. Распределение случаев значимой корреляции физиологических показателей с метеорологическими и геомагнитными параметрами для группы волонтеров Сыктывкара По оси абсцисс перечислены параметры окружающей среды, по оси ординат - исследованные физиологические показатели. Высота столбика по оси аппликат указывает, у какого процента волонтеров наблюдалась значимая (p < 0,05) непараметрическая корреляция между данными пок

Скачать электронную версию публикации