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Hitzebedingte Übersterblichkeit unter in Nordrhein-Westfalen Krebserkrankten im fortgeschrittenen Stadium
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Published: | September 6, 2024 |
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Einleitung: Hitzeperioden sind mit einem Anstieg der Mortalität in der Bevölkerung in Deutschland verbunden. In der Subgruppe der schwer Krebserkrankten könnten spezifische Mortalitätsrisiken eine Rolle spielen. Daher soll für diese Untergruppe die Übersterblichkeit von Hitzeperioden geschätzt werden.
Methoden: Eine Risikoperiode beginnt mit einem Tag mit Tagesmitteltemperatur von 23°C oder höher, gemittelt unter allen 45 Wetterstationen des Deutschen Wetterdienstes in Nordrhein-Westfalen. Zu jeder Risikoperiode wurde eine Referenzperiode mit denselben Kalenderdaten, aber zu einem anderen Kalenderjahr ausgewählt. Eine Referenzperiode enthält nur Tage mit einer Tagesmitteltemperatur von unter 23°C. Alle Risikoperioden in den Jahren 2015 bis 2019 wurden ausgewählt. Referenzperioden stammen aus den Jahren 2014 bis 2019. Zu jeder dieser Perioden wurden aus dem Krebsregister Nordrhein-Westfalen alle Todesfälle von Patienten mit soliden Tumoren im Stadium IV oder TNM-Status M1 ausgewählt, bei denen die Erstdiagnose höchstens zehn Jahre zurückliegt. Die Beobachtungseinheit ist der Tag, folgend einer Matched-Pair-Analyse ist die Zugehörigkeit zu einer Periode als zufälliger Effekt, die Art der Periode (Risiko- oder Referenz-) als fester Effekt modelliert. Zielvariable ist die Anzahl Todesfälle an dem Tag unter Beobachtung in einem Poisson-Modell mit logarithmischer Linkfunktion. Die Übersterblichkeit ist das relative Risiko der Art der Periode minus 1. Die Ordnungszahl des Tages innerhalb einer Periode wird als linearer Einfluss modelliert. Alle Analysen folgen einem vor Zugriff auf die Registerdaten aufgesetzten statistischen Analyseplan. Ein informiertes Einverständnis war für die Extraktion der Mortalitätsdaten aus dem Register nicht erforderlich.
Ergebnisse: Eine Untersuchung der Tagesmitteltemperaturen ergab eine Gesamtzahl von 15 Risikoperioden mit einer Länge von 7 bis 18 Tagen mit einer Gesamtzahl von 96 Tagen. An diesen Tagen wurden insgesamt 2356 Todesfälle gezählt, in den entsprechenden Referenzperioden 2132.
Die Zugehörigkeit zu einer Risiko- im Verhältnis zu einer Referenzperiode geht mit einer Übersterblichkeit von 11 (95%-KI: [4; 17]) Prozent einher. Während einer Risikoperiode sinkt das Sterberisiko auf 99 [98; 100] Prozent pro Tag.
In einer explorativen Sensitivitätsanalyse, in der der Ordnungstag als nominaler Faktor eingeht, korrespondierte der 12. Tag mit einer Untersterblichkeit von 43 Prozent.
Diskussion: Die fortschreitende Erwärmung der Erdoberfläche wird vermutlich mit einer erhöhten Sterblichkeit auch in der Population der schwer von Krebserkrankungen Betroffenen einhergehen. Das relative Sterberisiko unter Risikoperioden liegt in derselben Größenordnung wie laut der EuroHEAT-Studie bei >65-jährigen in Nord- und Mitteleuropa. Ein besonderes Risikoprofil schwer Krebserkrankter lässt sich nicht ausmachen. Die Auswahl von kalendergleichen Referenzperioden verhindert eine Überlagerung des Hitzeperiodeneffekts mit saisonalen Effekten wie Grippewellen. Durch die Wahl des Tages als Beobachtungseinheit können keine individualspezifischen Merkmale wie Alter in das Modell eingehen. Epidemiologische Krebsregister eignen sich gut, um den Effekt kalenderabhängiger Einflüsse zu bestimmen.
Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.
Literatur
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- Robert-Koch-Institut. Wochenbericht zur hitzebedingten Mortalität. Stand Kalenderwoche 38/2023. Berlin; 2023.
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- Kyselý J. Mortality and displaced mortality during heat waves in the Czech Republic. Int J Biometeorol. 2004 Nov;49(2):91-7. DOI: 10.1007/s00484-004-0218-2
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- D'Ippoliti D, Michelozzi P, Marino C, de'Donato F, Menne B, Katsouyanni K et al. The impact of heat waves on mortality in 9 European cities: results from the EuroHEAT project. Environ Health. 2010 Jul 16;9:37. DOI: 10.1186/1476-069X-9-37
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- Estrada F, Perron P, Yamamoto Y. Anthropogenic influence on extremes and risk hotspots. Sci Rep. 2023 Jan 2;13(1):35. DOI: 10.1038/s41598-022-27220-9