We wcześniejszym badaniu opublikowanym w czasopiśmie „Nature Medicine” w lipcu 2023 r. ten sam zespół wykorzystał modele epidemiologiczne, zastosowane do tygodniowych danych dotyczących temperatury i śmiertelności w 823 regionach w 35 krajach europejskich i oszacował liczbę przedwczesnych zgonów związanych z upałami w 2022 r. na 62 862. W badaniu tym autorzy przyznali, że można oczekiwać, że wykorzystanie danych tygodniowych spowoduje niedoszacowanie śmiertelności związanej z upałem, i wskazali, że do dokładnego oszacowania wpływu wysokich temperatur na śmiertelność potrzebne są dzienne dane w postaci szeregów czasowych.
W najnowszym badaniu zespół zebrał dzienne dane dotyczące temperatur i śmiertelności ze 147 regionów w 16 krajach europejskich. Następnie naukowcy przeanalizowali i porównali szacunki śmiertelności związanej z upałem i zimnem na różnych poziomach agregacji: dziennym, tygodniowym, dwutygodniowym i miesięcznym.
Analiza ujawniła różnice w szacunkach epidemiologicznych w zależności od skali czasowej.
W szczególności stwierdzono, że modele tygodniowe, dwutygodniowe i miesięczne nie doszacowały wpływu ciepła i chłodu w porównaniu z modelem dziennym, a stopień niedoszacowania wzrastał wraz z długością okresu agregacji.
Z obliczeń dokonanych z wykorzystaniem danych dobowych wynika, że w poprzednim badaniu zaniżono współczynnik umieralności z powodu upałów o 10,28 proc. Oznacza to, że z powodu upałów w 2022 r. zmarło 70 066 ludzi, a nie - jak pierwotnie szacowano - 62 862.
Mimo tej różnicy w obliczeniach, naukowcy uważają, że modele śmiertelności oparte na danych tygodniowych ciągle są bardzo pożyteczne z punktu widzenia tworzenia epidemiologicznych planów awaryjnych. Dane tygodniowe są też łatwiej dostępne niż dane dzienne.
„Możliwość wykorzystania danych tygodniowych jest zaletą w tym obszarze badań, ponieważ badacze często napotykają przeszkody biurokratyczne, które utrudniają lub uniemożliwiają zaprojektowanie badań epidemiologicznych na dużą skalę w oparciu o dane dzienne” - napisali naukowcy.
