TEMPERATURE-MORTALITY ASSOCIATION: PORTUGUESE EXTREME WEATHER EVENT EARLY WARNING SYSTEM

Abstract

Portugal is one of the European countries with a higher excess of mortality during winter, even though winters are considered relatively mild. There is also an excess of mortality during the summer. This excess mortality is associated with a larger vulnerability of the Portuguese population to non-optimal temperature exposure caused by poor housing conditions, with deficient insulation and weak energy efficiency, and an ageing population. More likely heat waves and cold spells due to climate change could result in excess deaths. Both extremely hot and cold temperatures are considered to have a significant effect on the population’s health. Public health institutions play a crucial role in assessing the impacts of such events and, subsequently, in providing adequate early warnings and suitable mitigation recommendations. The work presented here was developed within the scope of the Research and Development Project RELIABLE - Building occupant risk warning panel during extreme weather events. An update of the heat and cold health early warning systems is proposed for use in Mainland Portugal. The aim was to develop a risk indicator, active throughout the whole year, and easily understood by the entire population, with the highest possible spatial resolution. Daily data of all-cause mortality and maximum, minimum and mean temperatures was gathered from public data sources for the 1995-2020 time period. Districtspecific temperature-mortality associations were estimated using different quasi-Poisson regressions. Linear threshold Distributed Lag Models (DLM) were proposed and estimated for cold and warm semesters, where minimum temperatures were considered in autumn/winter and maximum temperatures in spring/summer, to identify worst case exposure scenarios. Additionally, Distributed Non-linear Lag Models (DLNM) were also estimated using mean temperatures as the exposure. A temperature variability term was introduced to the models to evaluate its significance. Regressions included adjustment for seasonality and long-term trends and yearly population estimates as an offset. Influenza incidence was also included in the models to improve predictive performance. Model specification was selected per district independently based on goodness-of-fit criteria. Models proposed here could serve as updates for heat and cold health early warning systems, as they provide the results to maintain a risk indicator, active throughout the whole year, and easily understood by the entire population, with the highest possible spatial resolution for the data available for Mainland Portugal. Differences between the optimum district-specific models completely justify the need for region-specific warnings.Optimum cold thresholds were found to be relatively mild temperatures when compared to optimum heat thresholds, suggesting the effects of cold temperatures on mortality start at fairly milder temperatures. Minimum mortality temperatures (MMTs) varied somewhat between districts, with the highest MMTs being recorded in the Alentejo region and the lowest in the Vila Real district. Evidence supporting the acclimatisation of the population to their own specific climates hypothesis was found. Temperature variability terms were found to be significant only in a few districts.

Portugal é um dos países europeus com um maior excesso de mortalidade durante o inverno, embora os invernos sejam considerados relativamente amenos. Há também um excesso de mortalidade durante o verão. Este excesso de mortalidade está associado a uma maior vulnerabilidade da população portuguesa a uma exposição não ótima à temperatura, condição agravada por más condições habitacionais, com isolamentos deficientes e fraca eficiência energética, e por uma população envelhecida. Devido às alterações climáticas, ondas de calor e ondas de frio tornar-se-ão mais prováveis e podem resultar em excesso de mortes. Tanto as temperaturas extremamente quentes como as frias têm um efeito significativo na saúde da população. Instituições de saúde pública desempenham um papel crucial na avaliação dos impactos destes eventos e, subsequentemente, no fornecimento de alertas rápidos e adequados acompanhados de recomendações de mitigação corretas. O trabalho aqui apresentado foi desenvolvido no âmbito do Projeto de Investigação e Desenvolvimento RELIABLE - Painel de aviso do risco dos ocupantes de edifícios durante eventos climáticos extremos. Neste trabalho propõe-se uma atualização aos sistemas de aviso prévio de frio e calor para utilização em Portugal Continental. O objetivo era desenvolver um indicador de risco, ativo durante todo o ano, e facilmente compreendido por toda a população, com a mais alta resolução espacial possível. Dados diários de mortalidade por todas as causas e temperaturas máximas, mínimas e médias foram recolhidos de fontes de dados públicos para o período de 1995-2019. As associações temperatura-mortalidade específicas para os distrito foram estimadas utilizando diferentes regressões quasi-Poisson. Distributed Lag Models (DLM) com patamares lineares de temperaturas foram propostos e estimados para semestres frios e quentes, onde temperaturas mínimas foram consideradas no outono/inverno e temperaturas máximas na primavera/verão, de forma a identificar os piores cenários de exposição. Para além disso, Distributed Non-linear Lag Models (DLNM) foram também estimados utilizando temperaturas médias como exposição. Foi introduzido um termo de variabilidade de temperatura nos modelos para avaliar a sua significância. As regressões foram ajustadas por sazonalidade, tendências de longo prazo e estimativas anuais da população. A incidência da gripe foi também incluída nos modelos para melhorar o seu desempenho preditivo. A especificação dos modelos foi escolhida, independentemente por distrito, com base em critérios de ajustamento. Os modelos aqui propostos poderão servir como atualizações para os sistemas de aviso prévio de frio e calor, uma vez que fornecem os resultados para manter um indicador de risco, ativo durante todo o ano, e facilmente compreendido por toda a população, com a maior resolução espacial possível para os dados disponíveis para Portugal Continental. As diferenças entre os modelos ótimos para os diferentes distritos justificam completamente a necessidade de alertas específicos por região. Verificou-se que os patamares ideais de frio são temperaturas relativamente amenas quando comparados com os patamares ideais de calor, sugerindo que os efeitos das temperaturas frias sobre a mortalidade começam a temperaturas mais amenas. As temperaturas mínimas de mortalidade (MMT) variaram entre distritos, sendo as mais elevadas registadas na região do Alentejo e as mais baixas no distrito de Vila Real. Foram encontradas evidências que apoiam a hipótese da aclimatação da população aos seus climas específicos. Verificou-se que os termos de variabilidade de temperatura são significativos apenas em alguns distritos.