Przewlekłe choroby związane z ograniczeniami zdolności radzenia sobie ze wzrostem temperatury: badanie obserwacyjne (CLIMATE)

Badanie obserwacyjne CLIMATE ma na celu przeanalizowanie, w jakim stopniu przewlekle chorzy pacjenci doświadczają niekorzystnych skutków zdrowotnych z powodu ciepła i czy specyficzne wysiłki pacjentów, poczucie własnej skuteczności lub inne czynniki są związane z tymi skutkami. Niniejsze badanie kohortowe opiera się na ankiecie internetowej przeprowadzonej wśród pacjentów z chorobami przewlekłymi, którzy są rekrutowani w przychodniach lekarskich we wszystkich regionach Niemiec. Po ocenie wyjściowej uczestnicy wypełniają dzienniki objawów jednego określonego dnia obserwacji w tygodniu przez maksymalny okres 12 tygodni. Konkretne dni obserwacji w okresie od 29 lipca do 8 września są wybierane na podstawie maksymalnej temperatury, jakiej można się spodziewać w poszczególnych tygodniach. Prognoza pogody będzie sprawdzana w każdy piątek. Jeśli w ciągu najbliższych 4 dni maksymalna temperatura przekroczy 30°C, wybrany zostanie najcieplejszy dzień w tym przedziale czasowym. W przeciwnym razie prognoza pogody zostanie ponownie sprawdzona we wtorek, aby wybrać najcieplejszy z pozostałych dni tygodnia. Konkretne dni obserwacji w przedziale czasowym od 9 września do 27 października są wybierane losowo. W każdym dniu obserwacji pacjenci są powiadamiani mailowo o godzinie 18:00.

Ocena wyjściowa obejmuje dane socjodemograficzne, wysiłki na rzecz przeciwdziałania niekorzystnym skutkom upałów, wzmocnienie somatosensoryczne, poczucie własnej skuteczności, wiedzę na temat zdrowia i zaangażowanie w lekarza pierwszego kontaktu. Lokalne dane dotyczące temperatur i wilgotności będą oceniane przez stacje pomiarowe niemieckiej Narodowej Służby Meteorologicznej. Stopień urbanizacji okręgów administracyjnych podaje Niemiecki Federalny Instytut Badań nad Budownictwem, Urbanistyką i Zagospodarowaniem Przestrzennym. Ponadto niemieckie urzędy statystyczne dostarczają dane na małą skalę dotyczące gęstości zaludnienia, liczby jednoosobowych gospodarstw domowych, stopy bezrobocia i innych cech sąsiedztwa. Dane będą analizowane za pomocą wielowymiarowych, wielopoziomowych analiz regresji skorygowanych o możliwe czynniki zakłócające i przypadkowe skutki dla okręgu administracyjnego i praktyki na poziomie okręgu administracyjnego.