Данные о погоде могут предупредить об риске остановки сердца за несколько дней до события

Данные о погоде могут помочь спрогнозировать за три дня до события, когда количество случаев внебольничной остановки сердца вероятно превысит среднее значение, согласно общенациональному исследованию более 114 000 случаев, проведенному исследователями из Университета Земмельвейса, Будапештского университета технологий и экономики и Венгерской национальной скорой помощи.

Исследование, опубликованное в журнале Public Health, выявило, что более низкие температуры являются одним из наиболее важных исследованных метеорологических факторов риска. В будущем модели, основанные на прогнозах погоды, могут помочь людям с сердечно-сосудистыми заболеваниями и их семьям подготовиться к периодам повышенного риска, а также помочь скорой помощи и больницам управлять ожидаемым увеличением спроса.

Исследователи сравнили данные о внебольничной остановке сердца, произошедшей с ноября 2018 по декабрь 2023 года, с ежедневными метеорологическими показателями, включая температуру, скорость ветра, атмосферное давление, влажность и качество воздуха.

Внебольничная остановка сердца (ВБОС) является одной из основных причин смертности в развитых странах. В Европе ежегодно регистрируется примерно 67–170 случаев на 100 000 человек, при этом выживаемость остается ниже 10%. Выявление факторов, которые могут предсказать ожидаемый рост числа случаев, может помочь службам скорой медицинской помощи подготовиться, повысить осведомленность общественности о важности быстрого вмешательства и реанимации и в долгосрочной перспективе способствовать улучшению показателей выживаемости.

Анализ показал, что падение температуры было одним из наиболее важных метеорологических факторов риска остановки сердца: каждое снижение средней температуры на 1°C было связано с увеличением на 1,4% ежедневного количества случаев внебольничной остановки сердца. Сезонное сравнение также показало, что зимой такие события происходят на 18% чаще, чем летом.

Полученные данные свидетельствуют о том, что риск представляют не только внезапные падения температуры, но и низкие температуры в целом. Тем не менее быстрые изменения могут быть особенно важны: суточное падение температуры более чем на 5°C может служить сигналом предупреждения в системе раннего предупреждения.

Одним из ключевых выводов исследования было то, что влияние изменений погоды может быть не немедленным: количество случаев внебольничной остановки сердца может увеличиться через несколько дней. Это может позволить разработать системы раннего предупреждения, способные прогнозировать увеличение спроса на услуги здравоохранения за несколько дней до события.

«В предыдущем исследовании мы изучали, как экстремальный холод и жара влияют на заболеваемость внебольничной остановкой сердца. На этот раз мы пошли еще дальше и исследовали, могут ли погодные условия использоваться для прогнозирования того, когда вероятно возникновение большего, чем среднее, количества случаев. Если это окажется возможным, службы скорой помощи и больницы смогут подготовиться к увеличению спроса за несколько дней до события», – сказал д-р Эндре Зима, профессор Центра сердечно-сосудистой системы Университета Земмельвейса и ведущий исследователь исследования.

Исследователи разработали прогностическую модель, которая использовала метеорологические данные для оценки ожидаемого ежедневного количества случаев внебольничной остановки сердца.

«Объединив метеорологические данные и данные скорой помощи, модель может прогнозировать за один-три дня, когда количество случаев внебольничной остановки сердца вероятно превысит среднее значение. Она не оценивает риск для отдельного человека, а скорее количество случаев, ожидаемых в масштабах страны», – сказал д-р Ádám Pál-Jakab, ординатор и аспирант Центра сердечно-сосудистой системы Университета Земмельвейса и первый автор исследования.

Исследователям пришлось определить не только то, какие атмосферные параметры оказывают наибольшее влияние на количество случаев остановки сердца, но и как их использовать для построения надежной прогностической модели.

«Одной из самых больших проблем при разработке модели было определение того, какие дни можно действительно считать выбросами, а затем проверка того, были ли они связаны с метеорологическими факторами. На основе этого мы смогли создать модель, которая использует предыдущие данные для оценки ожидаемого количества случаев», – добавила д-р Brigitta Szilágyi, доцент Будапештского университета технологий и экономики и Университета Корвина Будапешта, соавтор исследования.

Следующий шаг может заключаться в разработке системы раннего предупреждения, которая использует прогнозы погоды, чтобы помочь службам скорой помощи и больницам планировать мощности и управлять ожидаемым увеличением спроса. В будущем такая система могла бы также предупреждать людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями и их семьи о периодах повышенного риска, помогая им более внимательно следить за предупреждающими симптомами и своевременно обращаться за медицинской помощью при необходимости.