Czy na podstawie prognozy pogody można przewidzieć zwiększoną liczbę nagłych zatrzymań krążenia? Wyniki dużego węgierskiego badania wskazują, że zależność pomiędzy warunkami meteorologicznymi a występowaniem pozaszpitalnego nagłego zatrzymania krążenia może być na tyle wyraźna, że dane pogodowe potencjalnie mogłyby być wykorzystywane do przewidywania zwiększonego obciążenia systemu ratownictwa medycznego.
Badacze przeanalizowali aż 114 830 przypadków pozaszpitalnego nagłego zatrzymania krążenia (OHCA) zarejestrowanych przez Hungarian National Ambulance Service.
Wyniki wskazują przede wszystkim na znaczenie niskiej temperatury oraz prędkości wiatru, a okresy ekstremalnych warunków pogodowych wiązały się ze znacznym zwiększeniem liczby OHCA.
Co szczególnie interesujące, zastosowany model pozwalał przewidywać okresy zwiększonej liczby zatrzymań krążenia nawet 1–3 dni wcześniej.
Duże ogólnokrajowe badanie
Praca:
Pál-Jakab Á., Pesti P., Horti-Maricza Z. i wsp. „Meteorological associations with out-of-hospital cardiac arrest: A national population-based time-series analysis”
została opublikowana w czasopiśmie Public Health, tom 252, 2026, artykuł 106145.
DOI: 10.1016/j.puhe.2026.106145
Badanie zostało przeprowadzone przez naukowców związanych m.in. z Semmelweis University, Budapest University of Technology and Economics oraz Hungarian National Ambulance Service.
Autorzy wykorzystali dane dotyczące OHCA z okresu od listopada 2018 r. do grudnia 2023 r. Ze względu na zakłócenia związane z pandemią COVID-19 odpowiedni okres został wyłączony z analizy.
Ostatecznie przeanalizowano:
114 830 przypadków OHCA z 1584 dni.
Dzięki temu możliwe było zestawienie dziennej liczby interwencji związanych z zatrzymaniem krążenia z warunkami meteorologicznymi występującymi w tym samym okresie.
Jakie elementy pogody analizowano?
Badacze nie ograniczyli się do temperatury.
W modelach uwzględniono m.in.:
- temperaturę,
- prędkość wiatru,
- ciśnienie atmosferyczne,
- wilgotność,
- parametry jakości powietrza.
Celem było sprawdzenie, czy poszczególne czynniki meteorologiczne oraz ich kombinacje są związane ze zmianą dziennej częstości występowania OHCA.
Było to zatem badanie dotyczące nie ryzyka pojedynczego pacjenta, lecz zmiany liczby zatrzymań krążenia na poziomie całej populacji.
To bardzo ważne rozróżnienie przy interpretacji wyników.
Spadek temperatury o 1°C – wzrost liczby OHCA o około 1,4%
Jednym z najważniejszych wyników badania była zależność pomiędzy temperaturą a liczbą zatrzymań krążenia.
Każdy spadek temperatury o 1°C wiązał się ze wzrostem dziennej częstości występowania OHCA o około 1,4%.
W analizie uzyskano:
IRR = 0,986; 95% CI: 0,984–0,987; p < 0,001.
Oczywiście nie oznacza to, że obniżenie temperatury o jeden stopień powoduje zatrzymanie krążenia u konkretnej osoby. Jest to zależność obserwowana na poziomie populacyjnym. Jeżeli jednak niewielka zmiana ryzyka występuje w populacji liczącej miliony osób, jej konsekwencją może być zauważalna zmiana liczby interwencji systemu ratownictwa medycznego.
Zimą prawie 18% więcej zatrzymań krążenia
Różnice sezonowe były jeszcze bardziej czytelne.
W miesiącach zimowych liczba OHCA była o około:
17,8% większa
niż w okresach odniesienia.
Wynik potwierdza, że sezonowość zatrzymania krążenia nie jest wyłącznie przypadkową obserwacją.
Niska temperatura może współwystępować z szeregiem zmian fizjologicznych i środowiskowych potencjalnie zwiększających ryzyko zdarzeń sercowo-naczyniowych. Interpretując te wyniki, należy jednak pamiętać, że badanie miało charakter obserwacyjny i nie pozwala przypisać całego wzrostu liczby OHCA wyłącznie bezpośredniemu działaniu zimna.
Ekstremalne dni – prawie 32% więcej OHCA
Jeszcze bardziej interesujące wyniki uzyskano dla dni określonych jako ekstremalne pod względem liczby zatrzymań krążenia.
W okresach związanych z ekstremalnymi warunkami meteorologicznymi obserwowano wzrost liczby OHCA o około:
31,9%.
W praktyce oznaczało to około 19 dodatkowych zatrzymań krążenia w ciągu dnia w skali kraju w porównaniu z oczekiwaną liczbą zdarzeń.
Największa liczba OHCA występowała szczególnie w okresach charakteryzujących się niską temperaturą i niewielką prędkością wiatru.
Nie tylko temperatura – znaczenie prędkości wiatru
Analiza wykazała, że ważnym czynnikiem była również prędkość wiatru.
Wykorzystany przez autorów model XGBoost wskazał właśnie:
temperaturę oraz prędkość wiatru
jako najważniejsze predyktory meteorologiczne liczby OHCA.
Jest to interesujące, ponieważ pokazuje, że próba przewidywania obciążenia systemu wyłącznie na podstawie temperatury może być zbyt dużym uproszczeniem.
Znaczenie może mieć określona kombinacja warunków atmosferycznych.
Pogoda może wpływać na liczbę NZK przez kilka dni
Autorzy analizowali również tzw. efekt opóźniony.
Okazało się, że zależności pomiędzy warunkami meteorologicznymi a występowaniem OHCA nie muszą ograniczać się wyłącznie do tego samego dnia.
Wpływ niektórych parametrów pogodowych obserwowano w przedziale sięgającym około trzech dni.
To właśnie ten element badania otwiera interesującą możliwość wykorzystania danych meteorologicznych do prognozowania obciążenia systemu ratownictwa medycznego.
Czy można przewidzieć zwiększoną liczbę zatrzymań krążenia?
Autorzy wykorzystali modele predykcyjne do identyfikowania dni, podczas których liczba OHCA może przekroczyć wartości oczekiwane.
Według badaczy połączenie danych meteorologicznych i danych systemu ratownictwa umożliwiało prognozowanie z wyprzedzeniem od jednego do trzech dni, kiedy liczba pozaszpitalnych zatrzymań krążenia może wzrosnąć powyżej przeciętnej.
Nie jest to jednak kalkulator ryzyka dla pojedynczego pacjenta.
Model nie odpowiada na pytanie:
„Czy ta osoba dozna jutro NZK?”
Może natomiast potencjalnie odpowiadać na zupełnie inne pytanie:
„Czy jutro system ratownictwa medycznego powinien spodziewać się większej niż zwykle liczby przypadków OHCA?”
To zasadnicza różnica.
Potencjalne znaczenie dla systemu ratownictwa medycznego
Jeżeli wyniki udałoby się potwierdzić i zwalidować w innych państwach, dane pogodowe mogłyby stać się jednym z elementów systemów prognozujących obciążenie ZRM.
System mógłby uwzględniać:
prognozę temperatury + wiatr + inne parametry meteorologiczne + historyczną liczbę OHCA + sezonowość + dzień tygodnia + charakterystykę regionu.
Na tej podstawie można byłoby szacować prawdopodobne zapotrzebowanie na zespoły ratownictwa medycznego w kolejnych dniach.
Nie chodzi przy tym o prognozowanie konkretnego przypadku NZK, lecz o zarządzanie zasobami na poziomie populacyjnym.
Czy takie rozwiązanie miałoby sens w Polsce?
To szczególnie interesujące pytanie.
Polska – podobnie jak Węgry – charakteryzuje się wyraźną sezonowością warunków atmosferycznych. Jednocześnie dysponujemy dużym systemem Państwowego Ratownictwa Medycznego, w którym liczba interwencji zmienia się w zależności od regionu, pory roku, dnia tygodnia czy pory dnia.
Teoretycznie możliwe byłoby stworzenie polskiego modelu wykorzystującego:
dane KCMRM/ZRM + dane IMGW + dane demograficzne + historyczne lokalizacje OHCA + czas dotarcia ZRM + charakterystykę populacji.
Taki model wymagałby oczywiście niezależnego opracowania i walidacji. Nie można po prostu przenieść współczynników uzyskanych na Węgrzech do Polski.
Sama koncepcja jest jednak interesująca z punktu widzenia planowania zasobów systemu PRM.
Co wyniki oznaczają dla pojedynczego pacjenta?
Tutaj potrzebna jest ostrożność.
Wynik mówiący, że spadek temperatury o 1°C wiązał się z około 1,4-procentowym wzrostem dziennej częstości OHCA, nie oznacza wzrostu indywidualnego ryzyka zatrzymania krążenia o dokładnie 1,4% u każdego człowieka.
Badanie ma charakter ekologiczny/populacyjny.
Nie pozwala również stwierdzić, że niska temperatura była bezpośrednią przyczyną wszystkich dodatkowych zatrzymań krążenia.
Na liczbę OHCA wpływają jednocześnie m.in. wiek populacji, choroby sercowo-naczyniowe, aktywność fizyczna, infekcje, zachowania ludzi, ekspozycja na zimno, zanieczyszczenie powietrza i wiele innych czynników.
Mocne strony badania
Największą zaletą pracy jest przede wszystkim jej skala.
114 830 przypadków OHCA i 1584 analizowane dni zapewniają znacznie większą podstawę do oceny zależności populacyjnych niż niewielkie analizy regionalne.
Dodatkowym atutem jest wykorzystanie danych obejmujących praktycznie cały kraj oraz połączenie informacji systemu ratownictwa medycznego z wieloma parametrami meteorologicznymi.
Autorzy zastosowali również bardziej zaawansowane metody modelowania, w tym XGBoost, zamiast ograniczać się do prostych korelacji pomiędzy temperaturą a liczbą interwencji.
O czym trzeba pamiętać?
Badanie jest retrospektywną, nieinterwencyjną analizą szeregu czasowego.
Pokazuje związek statystyczny, ale samo w sobie nie dowodzi związku przyczynowego.
Dodatkowo wyniki uzyskano na Węgrzech. Struktura populacji, klimat, organizacja systemu ratownictwa, częstość chorób układu krążenia czy zachowania mieszkańców mogą różnić się pomiędzy państwami.
Dlatego przed wykorzystaniem podobnego modelu w Polsce konieczna byłaby jego walidacja na krajowych danych.
Najważniejszy wniosek
Najciekawszym elementem badania nie jest samo potwierdzenie, że zimą występuje więcej pozaszpitalnych zatrzymań krążenia.
Znacznie ważniejsza jest możliwość wykorzystania tych zależności do prognozowania obciążenia systemu ratownictwa medycznego.
W analizie ponad 114 tysięcy OHCA:
spadek temperatury o 1°C → około 1,4% większa dzienna częstość OHCA,
miesiące zimowe → około 17,8% więcej przypadków,
ekstremalne warunki → około 31,9% więcej przypadków,
a zależności pogodowe pozwalały na przewidywanie okresów zwiększonej liczby OHCA z wyprzedzeniem 1–3 dni.
Jeżeli podobne modele zostaną potwierdzone w innych krajach, prognoza pogody może w przyszłości służyć nie tylko do przewidywania temperatury czy opadów.
Może stać się jednym z elementów prognozowania zapotrzebowania na ratownictwo medyczne – tutaj więcej na temat metodologii badań w zakresie prognozowania.
Źródło
Pál-Jakab Á., Pesti P., Horti-Maricza Z., Nagy B., Kiss B., Biebel B., Pápai G., Csató G., Boussoussou N., Merkely B., Gelencsér A., Sótonyi P., Szilágyi B., Zima E.
Meteorological associations with out-of-hospital cardiac arrest: A national population-based time-series analysis.
Public Health. 2026;252:106145.
DOI: 10.1016/j.puhe.2026.106145
PMID: 41546983
Publikacja online: 16 stycznia 2026 r.
Badanie obejmowało dane Hungarian National Ambulance Service z lat 2018–2023 oraz 114 830 przypadków OHCA.