2011-2018年兰州市 HIV/AIDS流行特征及时空聚集性

  目的  探测2011-2018年兰州市艾滋病（aquired immunodeficiency syndrom,AIDS）流行特征及县区级人类免疫缺陷病毒（human immunodeficiency virus,HIV）感染者和AIDS病人分布的时空聚集性,为兰州市HIV/AIDS的防控提供科学参考。  方法  采用时空扫描计量法对HIV/AIDS报告数时空聚集性进行探测、检验、分析,获得艾滋病疫情在时间和空间分布上的聚集特征,并用ArcGIS 10.3实现探测结果的可视化。  结果  2011-2018年,兰州市HIV/AIDS分布共存在4个有统计学意义的时空聚集区。其中一类聚集区为城关区、安宁区和皋兰县,聚集时间为2015-2018年（LLR=108.63,RR=2.02,P < 0.001）;二类聚集区为七里河区,聚集时间为2015-2018年（LLR=60.93,RR=2.11,P < 0.001）。探测到七里河区在2014-2017年出现了异性传播的一类聚集,皋兰县、安宁区和城关区在2015-2018年出现了异性传播二类聚集;探测到皋兰县、安宁区和城关区在2015-2018年出现了同性传播一类聚集;七里河区在2017-2018年出现了同性传播二类聚集。  结论  兰州市HIV/AIDS疫情无论是病例报告数还是不同传播途径均存在时空聚集性,防控形势依然严峻,应该引起当地相关部门的高度重视。     

福建省人感染H7N9禽流感空间流行病学

  目的  分析福建省人感染H7N9禽流感疫情和时空特征,为制定和调整防控策略提供依据。  方法  采用SAS 9.2、ArcGIS 10.3、SaTScan 9.4等软件对福建省2013-2017年人感染H7N9禽流感病例进行空间流行病学分析。  结果  截止到2017年12月31日,福建省共报告108例人感染H7N9禽流感确诊病例,死亡28人,病死率25.93%。疫情以散发为主,占96.30%,冬春季病例多,农村病例占比多于城市。县级层面病例主要聚集在沿海,全局自相关（Z=3.74,P < 0.001）和高/低聚类分析（Z=5.26,P < 0.001）结果提示存在空间聚集性。长乐区、福清市、晋江市和思明区是高-高聚集区和局部热点。2014年12月-2015年3月,存在2个时空聚集区域,最大可能集聚区是以漳浦县为圆心,63.04 km为半径（RR=4.72,LLR=11.41,P < 0.001）的区域;二级可能聚集区是以福清市为圆心,81.98 km为半径（RR=4.07,LLR=7.96,P=0.037）的区域。  结论  福建省人感染H7N9禽流感疫情存在时间和空间聚集性,防控措施应向高发季节、重点区域倾斜,并加强病原学监测。     

河北省2015―2020年其他感染性腹泻流行特征及时空聚集性

  目的  探讨2015―2020年河北省其他感染性腹泻时空流行特点。  方法  从中国疾病预防控制信息系统收集河北省2015―2020年其他感染性腹泻监测数据,采用描述性流行病学方法分析三间分布特征,应用GeoDa 1.18软件进行全局及局部空间自相关分析。应用SaTScan 9.7软件进行时间-空间聚集性分析,结果由ArcGIS 10.2软件进行可视化展示。  结果  河北省2015―2020年累计报告其他感染性腹泻病例337 281例,年均报告发病率75.03/10万,呈现夏季(6―8月)大高峰,秋冬季(12月―次年1月)小高峰的特点。地区分布差异较大,全局及局部空间自相关分析显示,Moran’s I系数均>0.26(P=0.001),局部自相关系数(local indicators of spatial association, LISA)聚集图显示高-高聚集区主要分布于省会及周边13~15个县区,低聚集区主要集中在张家口市、邢台市东部和衡水市南部交界县区及秦皇岛市部分县区。时空扫描结果跟空间相关分析基本一致,一级高发聚集区一直以井陉县或井陉矿区为中心,覆盖周边12~18个区县,该区域发病风险均在3.61以上(RR=3.61~4.92),聚集时间均出现在夏季高峰时段。二级高发病聚集区主要集中在河北省中部,呈现逐步扩大趋势。  结论  2015―2020年河北省其他感染性腹泻发病时空聚集区主要分布在省会及周边县区和河北省中部地区,并且有逐步扩大的趋势,应加强这些重点地区防控,制定新的疾病控制策略。     

2011—2020年中山市HIV/AIDS时空聚集性分析

目的分析中山市2011―2020年新报告艾滋病病毒(HIV)感染者及艾滋病(AIDS)病例的时空分布特征,为精准防控提供科学依据。方法从中国疾病预防控制信息系统获取HIV/AIDS新报告病例数据和人口数据,利用Satscan 10.0.2对其进行时空聚集性分析。结果2011―2020年中山市新报告HIV/AIDS病例平均报告发病率为11.1/10万,具有线性增长趋势(P<0.01);异性传播感染病例所占比例为62.4%~72.6%,呈现逐年下降趋势(P<0.01);同性传播感染病例所占比例为18.8%~34.6%,呈上升趋势(P<0.01)。报告病例地区分布不均衡,时空扫描结果探测到2015—2019年在中山市西北部出现一级聚集区,包括横栏镇、沙溪镇、大涌镇、东升镇、古镇镇、小榄镇、西区街道、南区街道共8个镇街(LLR=63.53,RR=1.54,P<0.01);异性传播感染病例出现2类聚集区,一级聚集区的聚集时间和区域范围与总体病例的情况一致(LLR=35.93,RR=1.50,P<0.01),次级聚集区2018—2020年出现在的民众镇(LLR=8.94,RR=2.09,P<0.05);同性传播感染病例2015―2019年出现聚集区,包括西区街道与沙溪镇(LLR=45.37,RR=2.91,P<0.01)。结论2011―2020年中山市新报告HIV/AIDS病例存在时空聚集性,主要集中在西北部,对于聚集区域的防控应予以重点关注。     

2013―2018年中山市手足口病时空聚集性分析

  目的  分析2013―2018年中山市手足口病(hand-foot-and-mouth disease, HFMD)发病的时空聚集性,为防控工作提供理论依据。  方法  收集中山市2013―2018年HFMD流行病学数据,结合空间自相关分析与时空扫描实现时空聚集分析,并对分析结果进行可视化处理。  结果  2013―2018年中山市共报告HFMD病例97 214例,年均发病率为493.40/10万。发病人群主要为5岁及以下儿童,占发病总数的95.38%,时间上呈现双峰分布。空间自相关分析结果显示,2015―2016年HFMD发病存在空间正相关。逐年时空扫描结果显示,2013―2018年之间均存在高风险聚集区域,主要是位于中心城区西侧的市郊边缘乡镇,聚集时段与发病曲线变化趋势基本一致。  结论  2013―2018年中山市HFMD发病存在一定的时空聚集性,在春夏、夏秋交替之际聚集程度更高,今后的防控工作应有所侧重。     

温州市2008—2017年学生肺结核病时空流行病学分析

探讨2008—2017年温州市学生肺结核病时空分布特征,为学生结核病防控提供依据.方法 利用Arc GIS 10.1和Sa TScan 9.3软件对温州市2008—2017年以乡镇级为单位的学生肺结核病进行时空聚集性分析,呈现学生肺结核病时空聚集区域.结果 2008—2017年温州市学生肺结核病登记率总体呈现下降趋势.全局空间自相关和时空扫描分析发现,学生结核病存在明显聚集现象,温州大学城所在地茶山街道为学生肺结核病主要聚集区域,单纯空间扫描分析实际病例数83例(RR=4.67,LLR=61.77,P<0.01);永嘉中部以及北部、乐清市南部3个区域较其他地区高发,为次要聚集区域,单纯空间扫描分析实际病例数分别为139,159,179例(RR值分别为2.31,1.49,1.43,LLR值分别为36.14,10.48,9.49,P值均<0.01).时间聚集性扫描发现,每年4—5月为学生肺结核病例高发时段,时间扫描分析实际病例数688例(RR=2.12,LLR=121.48,P<0.01).结论 时空扫描分析方法可以较好地应用于学生肺结核病高发重点区域分析,结合地理信息系统,能够更加直观、全面地展示发病聚集区域.     

2004―2018年中国流行性感冒发病率的时空分析及其预测模型研究

  目的  分析2004―2018年中国流行性感冒(简称流感)发病的时空特征和预测发病率，为流感防控提供数据参考。  方法  获取2004―2018年全国流感发病率资料，采用Arcgis 10.8、Geoda和SaTScan 10.01软件分别进行流感发病率可视化分级地图绘制、空间自相关以及时空扫描分析，同时使用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)模型、指数平滑(exponentialsmoothing, ETS)模型、指数平滑空间状态(trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, TBATS)模型和神经网络自回归(neural network autoregression, NNAR)模型分别预测1年、2年、5年的发病率并比较准确度。  结果  2004―2018年全国流感的发病率逐年升高，北京市、华东和华南地区发病率明显高于全国平均水平。全国流感基本不存在全局相关但存在局部聚集。北京市和天津市长期呈现高-高或低-高聚集，2014―2016年福建省和江西省呈现高-高聚集。2014―2018年的时空扫描分析与空间相关分析结果基本一致，一类聚集区以江西省为中心、二类聚集区以北京市为中心。1年、2年和5年的最佳预测模型分别为NNAR、ETS和ARIMA模型。  结论  2004―2018年全国流感发病率逐年升高，北京市、华东和华南大部分地区成为流感的高发地区，各地可根据本地区流感的时空特征制定相应防控措施。     

2015-2019年北京市肺结核时空聚集性分析

  目的  探讨2015-2019年北京市肺结核发病时空分布特征,掌握高发重点区域,为预防控制肺结核提供理论依据。  方法  分析2015-2019年北京市报告的肺结核病例流行病学特征,利用回顾性时空重排扫描,探索病例的时空分布特征。  结果  2015-2019年期间北京市共报告了34 271例肺结核,年均报告发病率为31.67/10万。每年3-9月为高发期,11-12月又出现一个小的高峰后迅速下降,至次年2月达到最低水平。报告发病率最高的地区为门头沟区,其次为通州区。时空扫描分析探测到了时空聚集区域,扫描半径为5 km时候最易发生聚集的区域均为朝阳区(RR值分别为5.96、5.86、5.88、6.12和7.17,均有P＜0.001)。随着扫描半径的增加,聚集性区域往西南方向发展,扩展至东城区、西城区、丰台区和石景山区。  结论  北京市肺结核有明显的时空簇,高发地区为朝阳区、西城区、东城区、丰台区和石景山区,有向临区扩散的趋势。应加强重点地区的监测,开展有针对性的防控措施。     

江西省2013-2017年人感染H7N9禽流感病例流行特征及时空聚集性分析

目的分析不同流行期江西省人感染H7N9禽流感病例的流行病学特点,为疫情防控提供依据。方法采用流行病学个案调查表对我省2013-2017年报告的人感染H7N9禽流感确诊病例进行流行病学调查,所得数据进行描述性流行病学分析和时空聚集性分析。结果52例病例主要发生在冬春季节,其中2017年发病数的73.08%;男女性别比例为1.47∶1,2017年前后病例的性别分布差异无统计意义(χ^2=0.049,P=0.82);2017年前后40岁以下和40岁以上病例分布差异有统计学意义(χ^2=4.17,P=0.041);前瞻性时空聚集性分析共探测到2个时空聚集区域,2016年12月至2017年3月赣东北地区存在聚集性(RR=26.43,LLR=37.88,P<0.01),2017年1月至2017年3月,聚集地为赣西北地区(RR=28.07,LLR=20.52,P<0.01)。结论尽管病例的大部分流行性别学相关指标未发生明显的变化,但2017年1-3月人感染H7N9禽流感发病存在较强的时空聚集性。     

2017—2022年乐山市流感流行特征及时空聚集性分析

目的 分析乐山市2017—2022年流感时空流行特征，探讨流感发病的时空聚集点，识别潜在的聚集风险，为流感聚集风险研判、预警和防控提供科学依据。方法 通过国家传染病监测系统和流感监测系统获取乐山市2017—2022年流感病例、流感样病例和流感暴发疫情，运用ArcGIS 10.8进行空间聚集性分析，使用SATSCAN 9.5进行时空扫描分析，以P<0.05为差异有统计学意义。结果 2017—2022年乐山市流感发病主要集中在15岁以下人群，存在流感秋、冬季流行高峰，以市中区高发；流感病毒已转变为季节性H3型甲流和Victoria型流感病毒共同流行；回顾性时空扫描分析县区共探测到5类时空聚集区域，主要集中在五通桥区、犍为县、夹江县和沐川县等区（县、市）。全局自相关分析显示2017年乐山市各区县流感发病率空间有显著的聚类和空间负相关性，局部自相关分析显示县区级沙湾区、井研县、沐川县和夹江县存在聚集性。结论 2017—2022年乐山市流感发病存在较明显的季节高发、地区高发和人群高发。且有时空聚集性，但是不同地区的聚集时段有差异，聚集时段主要集中在秋、冬季，聚集区县集中在夹江县。     

江西省2011-2017年人间布鲁氏菌病疫情分析

  目的  掌握江西省2011-2017年人间布鲁氏菌病疫情特征,为今后的防控工作提供参考依据。  方法  结合省内监测资料,对江西省2011-2017年在传染病报告信息管理系统中报告的布病病例进行分析。  结果  2011-2017年江西省共报告布病239例,年均发病率为0.08/10万。病例和聚集性疫情集中在南昌市地区(48例/4起)。地市分布由2011年的1个地级市至2016年全覆盖,涉及县(区)数由2011年的1个增长至2017年的68个,扩增趋势明显(χ_趋势2=94.31,P < 0.001)。男女性别比为3.12:1(181:58)。年龄集中在40~65岁年龄组。职业分布以农牧民为主,占59.83%(143/239)。5~9月为发病高峰(5~6月大高峰和9月小高峰)。2012-2017年共采集血清样本7 160份,阳性率1.33%(95/7 160)。2013-2017年从193例病例血液中分离出布病菌株62株,羊Ⅰ 4株,羊Ⅲ 54株,猪Ⅰ 4株。  结论  江西省人间布病疫情呈上升势态,流行范围在不断扩大。有关部门加强监管力度、扩充监测内容可能为今后的布病防控重点。     

河南省2015-2019年1岁以下婴儿麻疹流行特征与时空聚集性分析

  目的  分析河南省2015-2019年1岁以下婴儿麻疹的时空分布特征,识别高危聚集区,为麻疹防控提供理论依据。  方法  基于中国传染病监测信息报告管理系统和麻疹监测信息报告管理系统,通过描述性流行病学方法分析河南省2015-2019年1岁以下婴儿麻疹三间分布特征。采用SaTScan 9.4软件和ArcGIS 10.7软件对2015-2019年1岁以下婴儿麻疹发病情况进行分析,探索其时空分布规律和高危聚集区。  结果  2015-2019年1岁以下婴儿麻疹累计报告2 757例,年平均报告发病率为42.82/10万;病例主要集中在6~8月龄婴儿,占病例总数的49.40%;每年1-5月为发病高峰。三维趋势分析显示,河南省2015-2019年1岁以下婴儿麻疹发病由南向北逐渐降低,由东向西先升高后降低,呈轻微的倒U型分布;时空扫描统计结果显示,共识别到3个时空聚集区,主要聚集区位于南部平顶山市和南阳市的县(区),包含28个县(区)聚集,时间为2015年。  结论  2015-2019年河南省1岁以下婴儿麻疹发病率整体呈逐年下降趋势,且高发年份存在明显季节性规律,6~8月龄为其主要发病人群,2015-2019年河南省1岁以下婴儿麻疹发病存在时空聚集性,主要聚集区位于河南中南部,应重点关注。     

河南省扩大免疫规划阶段流行性腮腺炎流行特征和时空聚集性

  目的  分析河南省2008-2019年流行性腮腺炎的时空分布特征，识别高危聚集区，为流行性腮腺炎的防控提供科学建议。  方法  基于中国传染病监测信息报告管理系统，通过描述性流行病学方法分析河南省2008-2019年流行性腮腺炎三间分布特征。采用ArcGIS 10.7软件进行三维趋势分析和结果可视化呈现，应用SaTScan 9.4软件进行时空扫描分析。  结果  河南省2008-2019年累计报告223 499例流行性腮腺炎，年平均报告发病率为19.68/10万；病例主要集中在5~10岁儿童和青少年，占病例总数的50.61%；每年的3-7月及11月-次年1月为发病高峰。三维趋势分析显示，河南省流行性腮腺炎发病由南向北逐渐升高，且东部略高于西部；时空扫描统计结果显示:共识别到6个时空聚集区，主要聚集区位于北部安阳地区，包含4个县区，聚集时间为2008-2013年。  结论  2008-2019年河南省流行性腮腺炎发病水平呈平稳的波动趋势，且存在明显季节性规律，5~10岁的儿童和青少年为其主要发病人群，2008-2019年河南省流行性腮腺炎存在时空聚集性，主要聚集区呈动态变化，近两年东南部地区出现聚集区，应重点关注。     

三种模型在江西省流感样病例预测中的应用与比较

  目的  构建江西省流感流行趋势最优预测模型，为流感防控提供科学指导。  方法  从"中国流感监测信息系统"导出江西省2013-2017年每月流感哨点监测数据，并采用自回归（autoregressive，AR）、指数平滑（exponential smoothing，ES）和自回归积分滑动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）等不同预测方法建模，并将2017年1~12月的预测值和实际比较。  结果  三种模型的R2分别为0.731、0.751和0.815；均方根误差（root mean square error，RMSE）分别为0.253、0.243和0.212；平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别为0.189、0.178和0.151；平均绝对百分误差（mean absolute percent error，MAPE）分别为10.092、9.523和8.124；平均相对误差（mean relative error，MRE）分别为11.45%、10.92%和8.96%。  结论  在进行江西省流感样病例就诊百分比趋势建模中，ARIMA是一个较好预测流感样病例就诊百分比的模型。     

山东省2020年1—2月新型冠状病毒肺炎空间聚集性分析

  目的  描述山东省新型冠状病毒肺炎（coronavirus disease 2019,COVID-19）的空间热点,探讨其报告病例的聚集性,为制定区域化COVID-19疫情防控策略提供依据。
  方法  采用地理信息系统对山东省各地级市卫生健康委员会COVID-19公告病例数进行管理,采用全局经验贝叶斯平滑、空间经验贝叶斯平滑、全局自相关和局部自相关分析以及空间扫描统计分析方法对数据进行分析。
  结果  山东省2020年1月21日—2020年2月20日共报告COVID-19病例548人,77.19%的病例集中在15~59岁,男性病例占56.02%;报告病例数呈现空间差异性,其中青岛、威海、济南等市的县区报告发病例数较多,超额危险（ER） > 1的县区有45个;全局空间自相关分析未发现COVID-19存在自相关（Moran's I=-0.027,P > 0.05）,局部空间自相关分析发现1个热点区域（HH地区）,7个冷点区域（LL地区）,4个空间异常点（HL或LH地区）;空间扫描分析得到9个有统计学意义的可能聚集区,其中前3个聚集区分别出现在济南市中区（RR=8.65,P < 0.01）、潍坊奎文区（RR=9.02,P < 0.01）和泰安泰山区（RR=6.41,P < 0.01）。
  结论  山东省COVID-19总体分布呈离散性,有1/3县区存在发病超额风险,存在局部聚集性。