亳州市疟疾发病与气象因素关系的研究

目的研究安徽省亳州市气象因素与疟疾发病的关系。方法收集亳州市2005—2011年疟疾发病数据及同期气象数据,拟合准泊松quasipoisson分布滞后非线性模型(DLNM),研究周平均温度、周平均湿度、周平均降雨量对疟疾发病的即时效应、滞后效应和累积效应。结果对周平均温度的即时效应分析显示,随着温度的升高(-5~30℃),疟疾的发病风险逐渐升高;温度越高,滞后效应的强度越大,最佳滞后时间约为1~3周;当温度为26℃且滞后时间为10周时疟疾发病的累积危险度最高,RR值为228.9(95%CI:8.0~6 547.9)。以降雨量0 mm为参照,降雨量的即时效应无统计学意义(P0.05);但随着滞后天数的增加,累积效应先增加后减小,降雨量越大,最长滞后天数越短;当降雨量为30 mm且累积时间为6周时,疟疾发病的累积危险度最大,RR值为3.79(95%CI:1.38~8.49)。以最低相对湿度31%为参照,周平均相对湿度的即时效应无统计学意义(P0.05);随着滞后时间的增加,疟疾发病的相对危险度呈先增加后减少的趋势,最长滞后期为10周,当滞后时间为4周时疟疾发病的相对危险度最大;随着相对湿度的增加,疟疾发病的累积相对危险度先增加后减少,当相对湿度为62%且滞后10周时的累积效应最大,累积相对危险度为513.58(95%CI:14.70~17 943.94)。结论气象因素如温度、湿度和降雨量对疟疾的发生均有影响,且有一定的滞后作用。     

海南省儋州市不同按蚊分布区与疟疾发病关系的分析

1997～2001年我们对儋州市的南丰镇、兰洋镇等7个地区进行按蚊调查,并对不同按蚊分布区疟疾的发病情况进行系统观察分析,旨在发现不同按蚊对疟疾发病率的影响及规律,为制定防疟措施提供科学依据.     

智能神经网络模型用于气象因素对疟疾发病影响的初步研究

目的 建立气象因素与疟疾的智能神经网络预测模型。方法 利用Matlab6．1软件中的神经网络工具箱，根据预实验结果，利用云南省红河地区1994～1999年月平均气压、月平均气温、月最高气温、月最低气温、月降水量、月降水日数、月平均相对湿度、月蒸发量、月日照时数等气象数据与疟疾发病率等级数据建立反向传播网络(BP网络)预测模型，并对模型进行验证。结果 神经网络经100次学习和训练，训练误差从3．23608下降至0．035862，通过建立的智能神经网络模型对未来疟疾发病率进行预测，其预测符合率为84．85％。结论 智能神经网络在气象因素与疟疾之间建模是可行的，其预测符合率达80％以上。智能神经网络具有综合能力强，对数据的要求不高，适时学习等突出优点，且操作简便，节省时间，易于掌握和应用。研究中数据的应用、纳入、排出等问题有待于进一步研究。智能神经网络模型可以作为疟疾预测的一种新方法。     

气象因子与流行性腮腺炎发病关联的时间序列研究

目的研究气象因子与流行性腮腺炎（流腮）发病的关联性。方法采用时间序列方法,利用广州市2005-2012年全人群每日流腮发病人数的数据和同期的气温、相对湿度和气压、风速等主要气象资料,应用分布滞后非线性模型分析气象因子与流腮发病的关联性。结果广州市2005-2012年共报告流腮49760例,日最高、日平均、日最低气温中位数分别为28．3、24．2和21．2℃;日平均相对湿度中位数为75．0％;日平均日照时间中位数为3．9h;日平均风速中位数为1．5m／s;日平均气压中位数为1007．1hPa。Spearman等级相关分析结果,气温（日最高、日平均、日最低气温）、日平均相对湿度、日平均风速与流腮的发病呈正相关（r=0．305、0．314、0．321、0．207、0．215．均P〈0．01）,日平均气压与流腮的发病呈负相关（r=-0．460,P〈0．01）。日平均气温为34．2℃,滞后0d时相对危险度（RR）最大,为1．05（95％CI：1．02—1．10）。日平均相对湿度为99％,滞后24d时RR值最大,为1．39（95％CI：1．03～1．89）。以各气象因子自身的中位数为参照值,日平均气温、日平均相对湿度的第99百分位数（31．7℃、95％）在总滞后时间30、24d对流腮发病的RR分别为1．81（1．41-2．32）、1．28（1．02—1．59）。气温对流腮发病的效应中,女性所受的热效应和冷效应均大于男性,热效应随着年龄的增长而增大。结论平均气温、相对湿度等气象因子可能是流腮发病的重要影响因素,夏季应对易感人群给予更多的关注。     

流行性乙型脑炎发病率的气象影响因子分析

目的探讨山西省运城地区流行性乙型脑炎(乙脑)发病率与气象因子之间的关系。方法收集2000-2009年7-9月运城地区乙脑发病率及同期气象资料,用SPSS17.0软件分析两者相关性,并用逐步回归分析建立乙脑发病率的气象因子拟合模型。结果运城地区乙脑病例多在6月开始出现,7月增多,8月达到高峰,9月减少,10月偶有发生。乙脑发病率与月平均温度、月平均气压等相关,与月温差、月日照、相对湿度、月降雨量无关。逐步回归分析得出乙脑发病率的气压回归方程,ap1(提前1个月的平均气压)有良好的拟合效果。结论气象因子对乙脑发病有重要影响,可以利用气压拟合模型预测乙脑发病率变化趋势。     

株洲市气象因子对手足口病发病的滞后效应研究

目的 分析株洲市气象因子对手足口病发病的影响,为手足口病预防控制工作提供科学依据。 方法 收集2010-2016年株洲市手足口病日发病数据及日气象数据,在描述其数据特征的基础上,采用分布滞后非线性模型,分析气象因子与手足口病发病的关系及其滞后效应。 结果 2010-2016年株洲市共报告手足口病病例53 877例,其中2016年报告病例最多,为12 355例;发病呈现双高峰状态。株洲市气温、风速和日照时数与手足口病发病呈正相关(P<0.05),气压、相对湿度与手足口病发病呈负相关(P<0.05)。以气温18.18 ℃为参照,日平均气温在30.6 ℃,滞后0 d时相对危险度(relative risk,RR)值最高,为1.28(95%CI:1.12~1.46),且有统计学意义(P<0.05);以最低气压1 003.58 hpa为参照,日最低气压在1 032.2 hpa,滞后25 d时RR值最高,为1.68(95%CI:0.97~2.93);以风速3.8 m/s为参照,日均最大风速在0 m/s,滞后0 d时RR值最高,为1.17(95%CI:0.92~1.49);以相对湿度74.8%为参照,日均相对湿度在28%,滞后2 d时RR值最高,为1.61(95%CI:0.81~3.17);以日照时数4.18 h为参照,日均日照时数在13 h,滞后0 d时RR值最高,为1.06(95%CI:0.97~1.17),以上四项均无统计学意义(P>0.05)。 结论 气象因子是影响株洲市手足口病发病的重要因素,对手足口病发病的影响呈非线性且具有滞后性。     

上消化道出血发病与气象因子的关系分析

天气变化能诱发多种疾病，本文对阜宁地区的上消化道出血与气象因于的关联性作初步分析：1资料来源和方法1、巨资料来源：我县5家主要医院1992年元月1日～1994年12月31［l’的住院病人病历，按发病日期逐日统计发病人数c气象资料取自我县气象局。jZ分析方法。。JA。．、．。，Ny（All、。；。。（1）M值法（Meteorotrouism）M。才二＊，N为观。“‘，”“““““”““”““”““““”“””xCN’“””“””“察的全部时间（天或小时），n是出现选定的特殊气象条件的时间（天或小时），〔川为观察全过程内出现的某临床现象（例次…     

伊宁市大气可吸入颗粒物浓度及与气象因子的相关性研究

目的了解伊宁市可吸入颗粒物污染状况及与气象因子的相关性,以期为改善空气质量、预防大气污染、制定相关政策提供科学依据。方法 2009-2013年设立三个连续监测点,定点监测,并与气象因子进行相关分析。结果伊宁市秋、冬季节的可吸入颗粒物浓度较高;从月份来看,质量浓度最高的月份集中在1、12月份;可吸入颗粒物与年平均气温、日照时数和平均风速均达到极显著负相关。结论煤烟污染物是造成可吸入颗粒物浓度升高的主要因素,平均气温、日照时数和平均风速对可吸入颗粒物有稀释、扩散的作用。     

气象因素对流行性乙型脑炎发病率影响的研究

分析流行性乙型脑炎（乙脑）发生率与气象条件的关系,并对其预测方法加以研究,为乙脑的预测预防提供科学依据.     

疟疾与气象因素关系不同模型预测效果比较

目的 分析气象因素与海南省万宁市疟疾发病率的相关性,比较BP神经网络模型和逐步回归模型对疟疾发病率的预测效果。方法 收集1995年1月-2007年12月万宁市每月气象数据和疟疾发病率数据,应用Spearman等级相关分析方法分析气象因素与疟疾发病率之间的相关性,分别用BP人工神经网络方法和逐步回归方法建立疟疾发病率的气象因子拟合模型,预测2008年各月的疟疾发病率。结果 万宁市疟疾月发病率与前1个月的平均气温、最高气温、最低气温、降雨量、日照时间均呈正相关（均P<0.05）,与前1个月的平均相对湿度、平均气压均呈负相关（均P<0.01）;将7种气象因素作为输入变量,疟疾发病率作为输出变量,构建内含1个隐含层的BP神经网络模型,在隐单元数为16时拟合效果最优,经过300次训练达到设定的最小训练误差为0.001,模型的均方误差和决定系数R²分别为0.002 7和0.99;将7种气象因素作为自变量,疟疾发病率作为因变量构建逐步回归模型,进入模型的变量为平均气温和平均相对湿度,模型的决定系数R²为0.40;应用2种模型对2008年各月疟疾发病率进行预测,平均绝对误差分别为1.24/10 000和0.44/10 000。结论 万宁市疟疾发病率与气象因素明显相关,利用气象因素构建的BP神经网络模型较逐步回归模型具有更好的发病率拟合效果,但逐步回归模型的预测效果更好,BP神经网络模型的泛化能力需要进一步提高。     

海南省东方市上山黎族人群疟疾相关KAP分析

目的 了解海南省东方市上山人群疟疾相关知识、态度及行为(KAP)情况,为相关干预提供依据。方法 随机选择东方市2008-2010年疟疾发病较多且历年上山人群较多的农场和乡镇各1个,对上山人群进行疟疾相关KAP问卷调查。结果 共调查379人,年龄16～50岁,青壮年占73.88%,均为黎族,其中男性181人,占47.76%,女性198人,占52.24%,平时交流用海南语6人,占1.58%,黎族语373人,占98.42%;知晓疟疾传播途径人员占77.84%,知晓疟疾症状人员占84.17%;上山过夜不防蚊咬占62.90%;不同文化水平组间知晓疟疾主要症状率差异无统计学意义(χ²=0.825,P=0.662),知晓疟疾传播途径率差异有统计学意义(χ²=16.663,P<0.001)。结论 东方市上山人群对疟疾的预防重视程度不足,缺乏良好的疟防态度及行为,控制和改变上山人群的危险因素及行为应为以后工作重点。     

江苏省气象因素对猩红热发病影响

目的探讨江苏省气象因素对猩红热发病的影响,为猩红热的防制工作提供理论依据。方法以江苏省2010年1月1日—2015年12月31日猩红热日发病数据及同期气象数据为基础,采用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气象因素对猩红热发病的影响。结果江苏省2010—2015年共报告猩红热新发病例10 886例,年均发病率为2.29/10万;其中男性新发病例6 748例,女性4 138例,男女性别比为1.63:1。相关分析结果显示,平均气温和相对湿度与猩红热发病均呈负相关(r_s=–0.140、–0.132,均P<0.05);平均气压和温差与猩红热发病均呈正相关(r_s=0.051、0.172,均P<0.05)。DLNM结果显示,温度较低时猩红热发病增多,且对猩红热发病的影响时间较长,其效应在滞后10 d时依然呈正效应,而后随着温度升高,猩红热发病风险降低;气温变化较小时猩红热发病风险相对较小,呈持续时间较长的保护效应,随着气温变化加大,猩红热的发病人数不断增加,且温差越大,猩红热发病风险持续时间越长;干燥气象条件下猩红热发病风险较高且影响时间较长,当相对湿度较为舒适时猩红热的发病数减少,在环境非常潮湿时相对湿度对猩红热发病呈保护效应,且在滞后5 d时仍存在。结论气象因素对猩红热流行的影响呈非线性关系,且具有一定的滞后作用。     

中国2009—2014年疟疾疫情流行特征分析

目的 了解中国2009—2014年疟疾疫情流行特征,为今后开展疟疾消除工作提供参考依据。方法 收集2009年1月—2014年12月公共卫生科学数据中心（除港、澳、台地区）和全国疟疾疫情报告数据,应用Excel 2010和SPSS 19.0统计软件分析疟疾疫情的流行特征。结果 中国2009—2014年共报告疟疾病例34 843例,年均发病率为0.43/10万,其中2009、2010、2011、2012、2013、2014年疟疾发病率分别为1.06/10万、0.55/10万、0.30/10万、0.18/10万、0.29/10万、0.22/10万,疟疾发病率总体上呈下降趋势（χ²_趋势=3.012,P=0.003）;疟疾多发于夏季,发病高峰为6—8月,3个月的疟疾发病例数占总发病例数的42.05%;报告疟疾总发病数居于前5位的地区分别为安徽（8 868例,占25.45%）、云南（7 546例,占21.66%）、河南（3 390例,占9.73%）、江苏（1 975例,占5.67%）和广西（1 888例,占4.88%）,5个地区的疟疾报告病例数占总报告病例数的67.92%;病例类型分为间日疟（20 758例,占59.57%）、恶性疟（9 769例,占28.04%）和未分型疟疾（4 316例,占12.39%）;2009—2014年本地感染病例所占比例逐年下降,从2009年的90.57%下降至2014年的1.92%,而境外输入病例所占比例逐年上升,从2009年的9.43%上升至2014年的98.08%。结论 中国疟疾疫情有明显的季节性和地区特征,境外输入性疟疾已成为疟疾感染的主要来源。     

海口市1951—2019年疟疾疫情特征分析

目的 分析海口市1951—2019年疟疾疫情特征,为评价控制疟疾效果和制订消除疟疾后防控策略和措施提供科学依据。 方法 采用描述性方法,对海口市1951—2019年疟疾疫情和流行病学调查资料进行分析。 结果 1951—2019年报告疟疾病例34 408例,疫情经历了快速上升转为快速下降的过程。1951—1955年为疫情快速上升期,年发病率从273.08/10万上升至1 746.70/10万;1956年起疫情快速下降,至1965年疫情得到有效控制,年发病率从860.70/10万下降至7.92/10万;1966—2019年年发病率在0~14.70/10万。1991—2019年共报告病例441例。其中间日疟、恶性疟、卵型疟、未分型疟所占比例分别为70.07%、14.74%、0.45%、14.74%;疟疾发病高峰期主要集中在夏秋季,占79.59%;患者中男女比例为5.21∶1,职业分布前4位分别为民工、工人、农民和学生,占比分别为36.05%、12.02%、10.43%、10.43%。 结论 海口市疟疾疫情已得到有效控制。病例分型以间日疟为主,6—10月为发病高峰期,发病以20~40岁男性青壮年为主,加强输入性病例监测和重点人群健康教育是今后工作重点。     

Coping with time and space in modelling malaria incidence: a comparison of survival and count regression models

To study the effect of a mega hydropower dam in southwest Ethiopia on malaria incidence, we have set up a longitudinal study. To gain insight in temporal and spatial aspects, that is, in time (period = year–season combination) and location (village), we need models that account for these effects. The frailty model with periodwise constant baseline hazard (a constant value for each period) and a frailty term that models the clustering in villages provides an appropriate tool for the analysis of such incidence data. Count data can be obtained by aggregating for each period events at the village level. The mixed Poisson regression model can be used to model the count data. We show the similarities between the two models. The risk factor in both models is the distance to the dam, and we study the effect of the risk factor on malaria incidence. In the frailty model, each subject has its own risk factor, whereas in the Poisson regression model, we also need to average the risk factors of all subjects contributing to a particular count. The power loss caused by using village averaged distance instead of individual distance is studied and quantified. The loss in the malaria data example is rather small. In such a setting, it might be advantageous to use less labor‐intensive sampling schemes than the weekly individual follow‐up scheme used in this study; the proposed alternative sampling schemes might also avoid community fatigue, a typical problem in such research projects. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

辽宁省丹东市两例间日疟病例报告疫情分析

目的 对辽宁省丹东市2015年8月发生的2例间日疟疫情调查处置进行描述和分析,指导继续开展消除疟疾工作。方法 收集病例基本信息、流行病学资料、疫点自然情况、媒介监测情况等;收集本次疫情及既往间日疟病例全血,针对间日疟裂殖子表面蛋白基因进行套式PCR扩增并对产物测序分析。结果 2例病例为间日疟病例,主动病例搜索快速检测试验（RDT）检测病例周围居民467人,PCR检测103人,结果均为阴性;表面蛋白基因测序分析显示本次2例病例病原体间日疟裂殖子核酸序列高度同源,而与本省前几年本地病例则同源性不高,感染来源难以确定。结论 2例病例为本地感染病例,丹东地区存在传疟媒介,下一步应加大监测力度,继续调查感染来源;同时密切关注输入性病例,防止二代传播。     

深圳市龙岗区疟疾流行特点及防治对策

目的：分析龙岗区几年来疟疾流行病学特点，评价现行疟疾防治措施。方法：采用回顾性调查方法，收集1993－2001年深圳龙岗区疟疾流行、控制措施及防治效果等资料以分析疟疾流行特点，评价疟疾防治效果。结果：深圳市龙岗区疟疾流行有如下特点：（1）疟疾发病率高低受流动人口多少的影响；（2）疟疾发病集中在每年4－10月份；（3）疟疾发病多数发生在中青年，由于采集各项措施，疟疾发病率从1993年的158．43／10万下降至2001年的1．75／10万。结论：深圳市龙岗区疟疾流行主要受流动人口的影响，目前采取的措施可行而有效。     

农村居民疟疾防治知识调查

目的了解辽宁省农村居民疟疾防治知识掌握情况,为疟疾综合防治和科学干预提供依据。方法在辽宁省丹东市振兴区、振安区、宽甸县、东港市4县随机抽取农村居民1 680人进行疟疾防治知识问卷调查,并对数据进行统计分析。结果辽宁省丹东市4个县农村居民疟防知识知晓率为18.57%（312/1 680）,其中成年居民知晓率为16.55%（141/852）,中小学生知晓率为20.65%（171/828）,差异有统计学意义（χ²=4.674,P<0.05）。文盲、小学、初中、高中及以上文化程度居民知晓率分别为6.15%、14.77%、19.39%、23.57%,差异有统计学意义（χ²=11.753,P<0.05）;不同年龄、性别、职业居民疟疾防治知识知晓率差异无统计学意义（P>0.05）。结论辽宁省丹东市农村居民缺乏疟疾传播、治疗、预防和国家防治政策等方面知识,应开展有针对性的干预活动降低疟疾发病率。     

河南省永城市快速回升的疟疾疫情分析

目的了解并分析河南省永城市2003-2005年的疟疾疫情,为当地的疟疾防治提供依据。方法收集永城市2003-2005年的疟疾疫情、传播媒介监测、发热病人血检、血清学调查等数据进行统计分析。结果永城市2003-2005年共报告疟疾病例890例,年平均发病率为2.17/万;2004年疟疾发病数比2003年增加13.00倍,2005年比2004年增加3.23倍。位于东部地区的10个乡(镇)发病数占疟疾病例总数的80.22%,学生和农民为主要发病人群。2005年发热病人血检阳性率为5.82%,而间接免疫荧光试验检测学生血清抗体阳性率15.31%,媒介按蚊监测捕获中华按蚊154只,未发现嗜人按蚊。结论永城市疟疾疫情明显回升,形势十分严峻,应加强疟疾防治,尽快遏制疫情上升势头。