Abstract

This study was designed to explore the impact of meteorological factors (air temperature, relative and absolute humidity, wind, cloudiness and precipitation) on influenza morbidity in four selected big cities in Poland – Cracow, Poznań, Warsaw and Wrocław. Atmospheric data obtained from four meteorological stations spread over six years (2013‑2018) were compared to influenza-like illnesses (ILI) reports, obtained from the Voivodship Units of the State Sanitary Inspection for the same locations and period. Data were analysed using Spearman correlation and negative binomial regressions to capture the nonlinear relationship between exposure to environmental conditions and influenza morbidity. Our study found a strong negative association of absolute air humidity with influenza infections (RR = 0.738) and positive relationship with minimal temperature (RR = 1.148). The effect of wind speed, cloudiness and precipitation on ILI was less evident. Proposed model is valid for all age groups in Polish cities, but suits the best to elderly citizens (65+). The model is also appropriate for different seasons, however only absolute humidity, minimal temperature and wind speed are considered significant variables all year round. Furthermore, we observed 6 to 9-days delay between particular adverse weather conditions and ILI morbidity increase, as 1-week lag model proved to have the highest predictive power (AIC = 8644.97). Although meteorological variables have statistically significant contribution to explain influenza morbidity, there are also other non-climatic factors, that can possibly influence the seasonality and complexity of influenza epidemiology in Polish cities.

Highlights

  • Our study found a strong negative association of absolute air humidity with influenza infec‐ tions (RR = 0.738) and positive relationship with minimal temperature (RR = 1.148)

  • Meteorological variables have statistically significant contribu‐ tion to explain influenza morbidity, there are other non-climatic factors, that can pos‐ sibly influence the seasonality and complexity of influenza epidemiology in Polish cities

Read more

Summary

Materiały i metody

W niniejszym opracowaniu analizą objęto 4 duże miasta wojewódzkie: Kraków (1,05 mln), Poznań (927 tys.), Warszawę (1,72 mln) oraz Wrocław (787 tys.) Dane epidemiologicz‐ ne, w postaci tygodniowych sprawozdań o zachorowaniach i podejrzeniach zachorowań na grypę, uzyskano z wojewódzkich stacji sanitarno-epidemiologicznych (małopolskiej, wielkopolskiej, mazowieckiej i dolnośląskiej). Aby przezwyciężyć dysproporcję w długości trwania okresów sprawozdawczych, jak również nierówną liczeb‐ ność populacji zamieszkujących poszczególne miasta, dla każdego tygodnia (n) i każdej lokalizacji (X) wyliczono wskaźnik średniej dobowej zachorowalności na ILI w przeliczeniu na 100 tys. W związku z tym obliczono modele regresji uwzględniające warunki meteorologiczne pa‐ nujące na tydzień i dwa tygodnie przed stwierdzeniem zachorowania na grypę lub choro‐ bę grypopodobną. Mieszkańców w Krakowie, Poznaniu, Warszawie i Wrocławiu: a) ogółem, b) w podziale na grupy wiekowe, c) przebieg 6-letni Mean daily ILI morbidity in years 2013‐2018 per 100 thousand citizens in Cracow, Poznań, Warsaw and Wrocław: a) in total, b) divided into age groups, c) 6-year course najwyższa średnia temperatura powietrza występowała w Krakowie (11,0°C), natomiast najwyższa średnia temperatura maksymalna (15,4°C) była we Wrocławiu. Statystyki opisowe tygodniowych wartości zmiennych meteorologicznych dla Krakowa, Poznania, Warszawy i Wrocławia (2013‐2018) Descriptive statistics for weekly meteorological variables in Cracow, Poznań, Warsaw and Wrocław (2013‐2018)

Poznań Warszawa
Zima a
Summary
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call