柳叶刀子刊发文：中国年度热射病死亡率位列第三

刚刚来源：医咖会

2026年3月，《Lancet Public Health》发表了一篇多国观察性研究，使用来自多国多城市合作研究网络（MCC）2000–2022年的数据，评估了不同国家报告的热射病死亡率。研究发现：各国热射病死亡率差异显著，中国年度热射病死亡率位列第三。

原文链接：https://www.thelancet.com/journals/lanpub/article/PIIS2468-2667(25)00322-6/fulltext

研究背景

热射病是热暴露最严重的临床结局，由持续热应激导致体温调节衰竭引发。临床诊断标准为核心体温通常超过40.5℃，伴随中枢神经系统功能障碍，进展为多器官衰竭是其主要致死途径。

目前热相关健康风险的研究多基于全因死亡率分析估算高温归因超额死亡，热射病仅占热相关总死亡的小部分，且既往仅有不足15项研究提供了基于人群的热射病死亡率与气温关联的分析，几乎均为单国家、短周期或特定热浪事件研究，国际层面的系统证据极为有限。

本研究旨在分析MCC网络中34个国家的热射病死亡报告模式、地理分布与时间趋势，并量化其在热归因全因死亡中的占比。

研究方法

研究设计与数据来源

本研究为基于登记数据的多国观察性研究，依托MCC合作研究网络框架开展，纳入2000–2022年34个参与国家的热射病死亡数据。

死亡判定采用ICD-10编码：除德国使用医院层面T67编码（热和光效应）外，其余国家均使用X30编码（暴露于过度自然热）；意大利数据为拉齐奥大区，中国数据为上海与苏州地区。

各国年度人口估计来自世界银行世界发展指标数据库，暖季气温采用ERA5再分析数据集的年度最热3个月平均气温，北半球为6–8月，南半球为12–2月。

统计学分析方法

采用过离散泊松回归估算各国年度热射病死亡率（每100万人），以年度死亡数为结局，人口数的对数为偏移项，估算均值及95%CI。

通过年份作为分类变量计算年度死亡率，作为连续变量评估时间趋势。并分析各国年度热射病死亡率与暖季平均气温的关联。

热归因全因死亡采用两阶段时间序列模型估算：第一阶段用拟泊松回归结合分布滞后非线性模型估算各地温度-死亡关联，第二阶段用多元Meta回归在国家层面汇总，总体热归因死亡通过对最低死亡率温度至日最高温度之间的超额风险进行积分。极端高温归因死亡则定义为与当地温度分布中超过第97.5百分位数的温度相关的死亡，该定义与既往极端天气的定义保持一致。

研究结果

热射病死亡率的跨国差异

各国年度热射病死亡率差异显著：日本报告率最高，为5.81/100万人口，塞浦路斯第二（2.51/100万），中国位居第三（2.42/100万）；多数欧洲、南美及东南亚国家报告率不足1/100万人口。

图.部分国家死亡率

时间趋势与气温关联

2000–2022年，部分国家热射病死亡率呈上升趋势，多数上升出现在近几年，尤其是2018年后：北美、中美洲、南美西北部、欧洲多数地区呈上升态势，罗马尼亚、西班牙等少数欧洲国家无上升；东南亚多数国家及日本呈上升态势，但中国、韩国、西亚国家及澳大利亚未见上升趋势。暖季气温与热射病死亡率的正相关关联在大多数国家存在，南美与东欧无显著关联。

热射病在热归因死亡中的占比

热射病占总体热归因全因死亡的比例各国差异显著：日本最高（23.9%），其次为澳大利亚（18.6%）、法国（12.4%）、美国（108%）；多数欧洲、南美及其他亚洲国家占比不足1%，部分国家接近0或为负值。限制为极端高温归因死亡时，热射病占比大幅升高：日本达54.1%，美国23.0%，法国20.8%，澳大利亚20.5%。

讨论

本研究首次报告热射病死亡的国际评估，结果显示热射病报告实践与疾病负担存在显著异质性：年度死亡率范围为不足1/100万至近6/100万，占热归因全因死亡的比例为不足1%至近25%。

这些地理差异需谨慎解读，很可能反映的是热射病识别与报告能力的差异，而非热相关风险的真实流行病学差异；但从人群健康角度看，这种差异仍有提示意义，凸显了不同环境下热射病在归因死亡中的可见度的差异。

研究期间多个国家热射病死亡率呈上升趋势，最明显的升高出现在美国、日本、中美洲、南美西北部、欧洲大部及东南亚，且多集中于2018年之后，与气温上升时段重合，可能既反映极端高温事件暴露的真实增加，也与人口老龄化、监测体系完善、临床认知与诊断及死亡认证能力提升有关。中国、南非等国因近年数据不完整，未能观察到明确趋势；澳大利亚、西班牙等国的趋势更多受历史重大热浪年份的孤立峰值驱动，而非持续长期上升，提示热射病死亡率趋势对极端事件和数据时间覆盖较为敏感，需持续开展标准化监测才能可靠评估长期变化。

研究局限性

1. 热射病本身存在低诊断率与报告不一致的问题，无法完全校正各国报告实践的差异，观察到的区域模式可能同时包含真实流行病学差异与数据捕获差异。

2. 多数国家仅能提供年度死亡计数，因病例数少受保密限制，无法获取个体层面数据，不能识别高危亚群，也无法区分经典型与劳力型热射病。

3. 部分国家数据仅为地区层面（意大利为拉齐奥大区，中国为上海与苏州），不能代表全国水平。

4. 数据集未能代表非洲、西南亚、中东等频繁经历极端高温的关键区域。