目的 分析上海市宝山区近年高温中暑病例的发生情况,探究其与气象因素的关联性.方法 收集2013-2022年每年6月15日—9月30日逐日的高温中暑病例信息和对应时间的相关气象信息,使用等级logistic回归模型估计中暑发生与气象因素的关联强度,并计算用于中暑预警的气温参考值.结果 2013-2022年宝山区中暑病例共计173例,男女比例6.2∶1,中暑病例的平均年龄为(45.08±17.85)岁,有114例(占65.9％)中暑病例发生在7月.等级logistic回归分析结果显示:相对湿度每升高1％,出现中暑的风险降低至原来的0.901倍;相较于不发生降雨,发生降雨时出现中暑的风险降低至0.340倍;日平均气温、日最高气温和日最低气温每升高1℃,出现中暑的风险分别升高至原来的2.005倍、1.736倍和1.906倍;热浪和高温日时发生中暑的风险相较于非热浪和非高温日分别升高至11.896倍和15.819倍;移动3 d平均气温(即当日和前两日气温均值)中,日平均气温、日最高气温、日最低气温每升高1℃,出现中暑的风险分别升高至原来的1.926倍、1.699倍和1.957倍;以上差异均有统计学意义(P＜0.001).中暑超高风险气温预警值的日平均气温、日最高气温、日最低气温3种气温分别为35.55 ℃、40.58℃、31.07 ℃,中暑高风险气温预警值的3种气温气象条件分别为28.87℃、33.31℃、25.21℃.结论 宝山区每年7月是高温中暑的高发时期,日平均气温、日最高气温和日最低气温的升高均会增加高温中暑发生的可能性,持续3 d的相对较高的日最低气温更易发生中暑.

随着全球气候变暖及热浪频发，热相关疾病发生率逐渐上升，中暑为最严重的病况，具有高病死率、高后遗症发生率的特点。有效的中暑预警可通过监测某些指标预测中暑发生的可能，以降低中暑发生率，减轻危害，但当前对中暑预警体系尚无统一总结。中暑的发生涉及气候环境和个体易感性两个关键方面，而个体易感性又表现为热耐受能力差异。本文将从气候环境的炎热指数、热指数、湿球黑球温度（WBGT）指数、体感温度等指标，以及个体易感性和综合分析方面来综述当前中暑的预警体系，以供相关领域的研究参考。

目的 描述2010-2016年安徽省高温中暑流行病学特征,为制定高温季节中暑预防策略和控制措施提供参考依据.方法 收集中国疾病预防控制信息系统—高温中暑病例报告信息系统中2010-2016年安徽省高温中暑病例信息,对数据进行整理与分析.结果 2010-2016年安徽省共报告高温中暑病例3 149例,其中轻症中暑占68.82％(2 167/3 149).中暑死亡86例,均为重症中暑,病死率为2.73％ (86/3 149),其中热射病占54.65％(47/86).轻症中暑和重症中暑病例中男性均高于女性,性别差异有统计学意义(x2=13.856,P=0.001).中暑病例平均年龄为(50.07±19.45)岁,男性(48.84±18.36)岁低于女性(52.62±21.33)岁,不同性别中暑病例的年龄差异有统计学意义(t=-4.858,P=0.001).中暑病例以40～岁年龄组占比最多(37.31％,1 175/3 149),60～岁及以下年龄组男性中暑病例占比多于女性(69.58％,1 995/2 867),80～岁年龄组女性中暑病例占比多于男性(53.90％,152/282).安徽省高温中暑集中发生在6-9月,占98.98％(3 117/3 149);其中7、8月占93.39％(2 941/3 149).2010-2016年安徽省中暑平均发病率为0.74/10万,其中合肥市发病率最高(3.56/10万),宣城市病死率最高(25.00％,2/8).结论 安徽省高温中暑多发生在7、8月,以轻症中暑为主,中年男性和老年女性为高温中暑易发人群,应加强高温中暑预警和重症中暑病例的救治.

目的 在中暑危险预警气候条件下,研究军人超大强度军事训练时生理指标变化,为部队预防中暑提供参考.方法 选择中国东部(293人)、南部(208人)、中部地区(601人),热指数≥40气候条件下,按照训练计划分别进行轻装5、10 km跑、20 km奔袭考核训练.每个地区从训练人群中以班为单位抽取50人左右为试验对象.测量训练前及训练后即刻心率、核心体温、体质量,其他参训人员可自愿测量上述指标,规定当发生身体不适时申请测量上述指标.训练前由医师进行防中暑宣讲,并统一饮水400 ml.结果 参训人员训练中测心率>170次/min,属于超大强度训练.在热指数≥40时,中暑及先兆中暑发生率0.91%.训练前后体质量变化、核心温度变化差异有统计学意义(P<0.05).中暑人员核心温度>38.5 ℃,训练后心率恢复慢, 发生中暑人员均有诱因.结论 良好的保障措施可使中暑发生率降低.身体不适是炎热季节发生中暑的诱因.

目的 描述南通市2016—2017年高温中暑流行病学特征,为制定高温中暑的预防和控制措施提供参考依据.方法 收集中国疾病预防控制信息系统中2016—2017年南通市高温中暑病例报告,采用SPSS 20.0对数据进行整理和分析.结果 南通市2016—2017年共报告高温中暑145例,其中轻症中暑占53.79％(78/145),重症中暑占46.21％(67/145);死亡4例,均为重症中暑,病死率为2.76％(4/145),死亡病例3例为农民(户外作业),1例为居家老人(99岁).男性高温中暑73例(50.34％),女性72例(49.66％);男性重症中暑35例(47.95％),女性32例(44.44％);不同性别高温中暑程度的差异无统计学意义(χ2 = 0.179, P = 0.672).高温中暑平均年龄为(68.25 ± 18.08)岁,男性(67.01 ± 16.77)岁低于女性(69.50 ± 19.34)岁,不同性别高温中暑年龄差异无统计学意义(t = - 0.827, P = 0.409).70岁～、80岁～年龄组高温中暑占比最多,占49.66％;其中男性80～岁年龄组占比最多(27.40％, 20/73),女性80～岁年龄组占比最多(25.0％, 18/72).按年龄组分层分析,40～岁年龄组的不同性别高温中暑程度的差异有统计学意义(P < 0.05).南通市高温中暑病例集中发生在7—8月,占97.93％ (142/145);其中7月占82.76％ (120/145).结论 南通市高温中暑好发于7月,轻症中暑比重症中暑病例稍多,性别与高温中暑关系不大,相比其他年龄段,80～岁年龄组的老年人为高温中暑易发人群,应加强对老年人高温中暑的预警和急救.

目的:设计一种基于无线传输的体温监测预警系统,对高强度训练和执勤官兵体温进行监测和预警,以应对在南部战区气候环境下训练和执勤官兵中暑的发病情况,降低中暑风险和概率.方法:回顾性分析军内外中暑预防的研究,结合临床调研数据,分析中暑患者体温与中暑危重程度的对应关系,确定体温阈值设置的关键因素和大致范围,分模块对系统进行设计.结果:将系统分解为单兵体温监测单元和系统监控单元,选用2.4 GHz频段传输技术作为数据传输的方式,除将单个监测端体温超过38.5℃作为触发报警的阈值之外,还将单个监测端体温上升过快(5 min内体温升高2℃)和多个监测端体温异常(超出20％监测端体温偏离正常值)作为预警依据.结论:系统数据传输稳定,中暑预警更为灵敏、准确和真实,系统设计既可满足重点单元的监测需求,又能够适应群体的监测需要.

随着全球气候的不断变化,我国高温天气持续时间有所延长、范围逐渐扩大,中暑成为全国范围内的公共卫生事件;对于部队官兵,中暑也是影响高温训练的重要因素.中暑的发生受当地局部地理环境因素的影响,而大数据的应用能有效提高对中暑的预测能力.本文总结分析了近年来我国14个城市(地区)及军队的中暑发生情况与预警措施研究.在地方城市(地区)中,中暑患者男性显著多于女性,气候以高温高湿为主,发病构成及多发月份在不同地区间存在差异;在部队官兵中,高温高湿环境中短时间从事高强度体力活动时容易出现批量中暑患者.在中暑的天气预警方面,不同地区的预警指标组成也有显著差异.

目的:探索重症中暑的早期预警因素.方法:收集21例重症中暑患者的临床资料和APACHEⅡ评分数据.根据预后将患者分为好转组(10例)和恶化组(11例).运用Logistic回归分析建立预测重症中暑不良预后的模型.通过描绘ROC曲线,比较预测模型与APACHEⅡ评分在预测重症中暑不良预后的效能.结果:机械通气(P=0.038)和血气pH(P=0.059)与重症中暑的结局独立相关,预测模型方程为:Y=186.976+5.505×机械通气-25.073×pH.预测模型AUC为0.955(95％ CI=0.874～1.000),APACHEⅡ评分AUC0.818 (95％ CI=0.613～1.000).结论:该预测模型在预测重症中暑不良结局上优于APACHEⅡ评分,重症中暑早期需要机械通气,血气pH ＜7.3与不良预后密切相关.

目的 了解某市高温中暑的危害现状,为制定预防控制措施提供依据.方法 收集某市2013至2017年高温中暑报告病例共1 307例,并使用R 3.4.1版本软件对不同类型高温中暑病例的人群及年龄资料进行F检验,对不同性别的不同类型高温中暑病例的构成比资料进行x2检验.结果 2013至2017年该市共发生高温中暑病例1 307例,其中轻症中暑878例(67.18％),重症中暑429例(32.82％),其中死亡15例(病死率1.15％).男性(947例,72.46％)多于女性(360例,27.54％),不同性别发生高温中暑严重程度差异有统计学意义(x2=8.541,P＜0.05);45～55岁年龄段发生高温中暑人数最多,不同年龄组间发生高温中暑严重程度差异有统计学意义(F=8.87,P＜0.05).高温中暑病例成逐年增多趋势,且具有明显的季节性,主要集中在6至9月.结论 该市高温中暑以轻症中暑为主,且中年男性为高发人群,应加强高温中暑病例监测预警,有效预防和控制高温中暑病例的发生.

目的 应用英国早期预警评分(NEWS)、快速序贯器官衰竭评分(qSOFA)和全身炎症反应综合征(SIRS)评分对中暑患者病情及预后进行评估,探讨三种评分系统在评估中暑患者病情严重程度的临床价值.方法 收集2018年7月31日—8月5日就诊于沈阳医学院附属中心医院急诊科和发热门诊中暑患者的临床资料.分别进行NEWS、qSOFA和SIRS评分,比较存活组和死亡组三种评分的区别;根据患者入院去向情况分为门急诊留观组、普通病房组、ICU组,比较三组患者中三种评分的区别.应用受试者工作特征(ROC)曲线下面积预测中暑患者入ICU及死亡的风险.结果 死亡组患者年龄明显高于存活组(P＜0.05);死亡组中NEWS、qSOFA和SIRS评分均高于存活组,均差异有统计学意义(P＜0.05);NEWS、qSOFA、SIRS评分呈正相关;NEWS、qSOFA和SIRS评分对中暑患者预测入ICU的ROC曲线下面积分别为0.884、0.804、0.627;NEWS、qSOFA和SIRS评分对中暑患者预测死亡的ROC曲线下面积分别为0.972、0.898、0.673.结论 NEWS和qSOFA均能较好地预测中暑患者入ICU和死亡风险;虽然NEWS预测中暑患者入ICU的敏感度不及qSOFA,但NEWS对中暑患者预测入ICU及死亡风险的特异度优于qSOFA,更适用于门急诊医务人员临床应用.