应用地理信息系统分析中国肾综合征出血热的空间分布

目的　利用地理信息系统 (GIS)技术分析中国大陆肾综合征出血热 (HFRS)的空间区域分布 ,建立HFRS危险区域分布图。方法　收集中国 41个HFRS监测点 1 995～ 1 998年的人群发病资料建立数据库 ,以中国省级、县级、一级河流数字地图为背景 ,在ArcGIS软件的支持下 ,与建立的数据库关联并对监测点人群发病资料进行反距离权重插值分析 ;收集 1 998年 6月SPOT4卫星覆盖东南亚地区的植被影像 ,逐一提取出各监测点监测区域的归一化植被指数 (NDVI) ,与 1 995～ 1 998年HFRS监测点人群平均发病率进行相关分析 ;根据不同流行强度监测区域的NDVI值 ,对遥感影像使用不同的颜色进行密度分割。结果　HFRS监测点人群发病资料的空间分析预测模型显示 ,中国HFRS主要分布于黑龙江流域、黄河中下游地区、长江中下游地区及京杭大运河 淮河流域地区 ,与1 995～ 1 998年全国各县HFRS平均发病率分布图进行比较 ,发现两者基本一致 ;相关分析显示HFRS发病率与NDVI之间呈现正相关 (r=0 .41 7,P <0 .0 1 ) ,根据各监测点NDVI的差异建立了中国HFRS危险区域分布图。结论　根据监测点数据采用GIS技术建立的预测模型对预测全国HFRS的分布情况有重要意义  

间接免疫荧光抗体试验在传染性非典型肺炎诊断中的应用

目的：评价应用间接免疫荧光抗体试验(IFA)在传染性非典型肺炎[严重急性呼吸综合征(SARS)]诊断中的可靠性，探讨SARS患者发病后血清抗体在体内的产生规律。方法：采用IFA方法检测不同发病时间的临床确诊SARS病例、疑似病例和其他人群的血清SARS病毒抗体，同时对每一个研究对象采用调查表进行一般情况调查。结果：在发病10天内，SARS患者血清IgG阳性率为55.1％，IgM阳性率为16．3％；发病10天后SARS患者IgG阳性率达89．8％，IgM阳性率达65．3％；发病25天以后SARS患者IgG、IgM阳性率均为90．9％。对发病时间与抗体阳性率采用趋势x^2检验，结果：显示SARS患者血清IgG、IgM抗体阳性率随着发病时间而上升(IgG趋势检验x^2＝16．376，P＝0．00005；IgM趋势检验x^2＝28．736，P＝0．000 00)。IFA法用于检测SARS患者发病10天后血清抗体，结果：显示灵敏度、特异度及与临床诊断的符合率均在90％以上。结论：IFA法适于SARS发病10天后作为实验室辅助诊断方法。  

地理信息系统应用于中国大陆高致病性禽流感的空间分布及环境因素分析

目的应用地理信息系统(GIS)技术分析中国大陆高致病性禽流感的空间分布特征和探讨疫情发生的相关环境因素。方法收集中国2004年1、2月份高致病性禽流感疫情资料建立数据库,在ArcGIS 8.3软件中与省级、县级行政区划数字地图建立关联,对禽流感疫情的分布进行空间聚类分析、空间统计分析和追踪分析;收集中国气象资料、植被遥感影像及候鸟迁移数据,分析禽流感疫情发生的相关环境因素。结果空间聚类分析显示中国大陆2004年1、2月份禽流感高发区聚集在圆心为东经113.261°、北纬23.119°、半径为1090.52 km的区域内(RR=2.646,P=0.001);空间统计分析显示中国大陆禽流感疫情大都发生在各省(自治区、直辖市)的省会城市及周边地区,并主要分布于一级河流、湖泊周边及沿海区域;环境因素分析显示禽流感疫情发生的当天气温较低、相对湿度和平均气压较高,疫区与中国东、中部候鸟迁徙区的联系密切,疫区1—2月份平均归一化差值植被指数(NDVI)为0 36±0.11。结论中国大陆高致病性禽流感的空间分布为非随机分布,且具有明显的地域聚集性。  

中国大陆2009年早期确诊的420例甲型H1N1流感病例流行病学特征分析

目的 了解中国大陆2009年早期(5月11日至6月22日)确诊的甲型H1N1流感病例的流行病学特征.方法 应用描述性流行病学方法对中国大陆2009年早期确诊的420例甲型H1N1流感病例的年龄、性别、来源、主要症状、潜伏期等流行病学特征进行分析.结果 中国大陆早期诊断的甲型H1N1流感病例中输入性病例占总病例数的77.8%,主要由美国、加拿大、澳大利亚三个国家输入,占中国大陆总输入性病例的90%;所有患者中男性占53%,平均年龄22岁(22.2岁±14.9岁);早期确诊的甲型H1N1病例以发热(81%)、咳嗽(40%)、咽痛(35%)等症状为主;输入性病例从入境到发病平均2.5 d±1.9 d(1～11 d),二代甲型H1N1流感病例的平均潜伏期为4.3 d±1.7 d(1～8 d).结论 中国早期确诊的甲型H1N1流感病例以输入性病例为主;其性别构成与输入国相类似,而年龄构成不同;早期确诊患者以上呼吸道感染症状为主;输入性病例从入境到发病平均2.5 d±1.9 d(1～11 d),二代病例平均潜伏期为4.3 d±1.7 d(1～8 d).  

中国内地法定报告传染病预测和监测的ARIMA模型

目的通过对1995年1月～2004年4月中国大陆法定报告传染病逐月发病率数据的分析,研究其变化规律,建立预测与监测的ARIMA时间序列模型。方法利用时间序列模型中的自回归滑动平均混合模型ARIMA,考虑非季节效应和季节效应,分析中国法定报告传染病发病率的变化趋势和周期性,模型参数估计采用非线性最小二乘法,应用残差和赤池信息量准则（AIC）评价模型的优劣。1995～2004年我国内地法定报告传染病逐月发病率的数据用于建立模型,2005年1月～2006年4相应数据用于模型检验。结果分析结果显示,法定报告传染病发病以年为周期,一年中6～9月为高发月,尤其是8月和7月最为严重。ARIMA（0,1,0）（0,1,0）12模型是法定报告传染病拟合的最佳模型,其拟合残差的方差为2.28,外推预测的平均绝对误差为0.34。利用预测值的95%置信区间建立了我国内地法定报告传染病发病率变化的监测控制线,用于其发病情况的预测与预报。结论对传染病发病率历史数据进行时间序列分析是用于传染病监测的一个重要的工具。所建立的ARIMA模型适用于对中国大陆法定报告传染病发病率预测与监测。该模型具有一定的实用价值,并可以应用于其他传染病的监测和异常变化的检测。  

1990~2006年安徽疟疾疫情时空分布特点研究

目的探讨1990~2006年安徽疟疾疫情的时空分布特征。方法收集整理1990~2006年安徽省各县区疟疾疫情监测数据,采用ArcGIS9.0软件建立地理信息数据库,后导入SaTScan7.0软件对病例进行空间扫描聚类分析,确定疟疾发生的时空热点区域。结果1990~2006年安徽省疟疾病例时空上呈现明显聚集性分布。一级聚类区位于2004~2006年的安徽省北部地区;二级聚类区包含两个区域,一个区域位于1990~1992年的安徽省中西部地区,另一个区域位于1990~1991年的安徽省中东部地区。结论1990~2006年间安徽省疟疾疫情向北部移动,提示应重点研究近年来安徽北部地区疟疾疫情高发的原因,以进一步采取有针对性的预防控制措施。  

应用地理信息系统研究我国肾综合征出血热疫区类型与主要宿主动物构成的关系

目的 分析中国肾综合征出血热(HFRS)疫区的性质与主要宿主动物种群构成的关系。方法 收集中国122个地区1991～1999年HFRS病例血清分型资料和41个监测点的宿主动物种类及数量资料,在ArcGIS 8.1软件的支持下,建立中国HFRS病例分型地理信息系统(GIS)和监测点宿主动物构成GIS,并以此为基础通过反距离加权插值法(IDW)建立中国HFRS主要疫区分型地图,叠合监测点宿主动物构成图;对各监测点的宿主动物构成进行分层聚类分析。结果 中国HFRS不同类型疫区呈现明显的区域性分布,总体表现为从东北至西南方向Ⅰ型汉坦病毒(HV)为主的混合型疫区与Ⅱ型HV为主的混合型疫区交替分布的特征;监测点野外宿主动物种类较多且各地区鼠种构成差异较大,居民区宿主动物种类相对较少,且优势鼠种大多局限于2～3种宿主动物;监测点宿主动物构成的聚类分析结果显示其疫区类型与所在疫区病例血清型基本一致。结论 以空间数据库为基础的GIS及其空间分析能根据HFRS样点信息很好地预测各主要疫区的分型特征。  

中国大陆甲型H1N1流感扩散模式及预防控制效果定量评价

目的 探讨取消边境体温筛查或其他预防控制措施,以及入境人员居家隔离环节这三种场景下中国大陆甲型H1N1流感传播模式.方法 根据已有研究资料和数据估计出各传播环节的相关参数,采用蒙特卡罗(Monte Carlo)方法模拟流感的传播过程.结果 边境体温筛查在一定程度上能够抑制疫情在国内的传播速度,使3个月后全国累计病例数降低约21.5%(1718例);疫情的蔓延速度将被延迟约4d.对甲型H1N1患者采取积极防控措施能有效控制疫情的传播和蔓延,使3个月后全国累计病例数比不采取防控措施时降低约93.4%(9万余例);疫情蔓延至全国的时间被延迟约15 d.如果入境者能够自觉采取居家隔离措施,则控制效果将更为明显,若分别有30%、60%和90%的入境者自觉采取居家隔离措施,则3个月后全国累计病例数分别可降低约15%(940例)、34%(2230例)和64%(4180例);且疫情蔓延至全国的时间分别延迟了约4、10、25 d.现有防控措施能够减轻疫情的严重程度,但难以遏制疫情的蔓延.结论 中国现有的甲型H1N1流感预防控制措施效果有效且必要.  

应用地理信息系统分析北京市海淀区肾综合征出血热的空间分布

目的 分析北京市海淀区肾综合征出血热(HFRS)的空间分布。方法 以北京市海淀区1：10万地形图为背景，在AxcInfo8．1软件中建立行政边界图层，在地图上标出海淀区1997～2002年HFRS患者的住址；应用SaTScan3．0软件对各乡(镇)、街道HFRS的发病情况进行空间聚类分析，确定高流行区域范围，并在地理信息系统(GIS)中通过空间分析对不同的发病情况采用不同的颜色和等值线显示。结果 空间聚类分析显示北京市海淀区HFRS病例呈聚集性分布，高发区聚集在苏家坨乡、永丰乡、上庄乡、温泉镇及聂各庄乡所属区域(RR=4，43，P=0．001．)；建立北京市海淀区HFRS空间分布专题地图。结论 北京市海淀区HFRS的空间分布为非随机分布，其分布特征与地理环境因素密切相关。  

安徽省2004-2006年疟疾环境影响因素研究

目的 研究安徽省2004-2006年疟疾传播的相关环境影响因素.方法 采用空间分析技术建立安徽省乡镇尺度疟疾疫情环境影响因素空间数据库,综合应用主成分分析和logistic回归分析方法对数据进行统计学处理.结果 2004-2006年安徽省疟疾疫情呈现地区聚集性,淮北地区疫情逐年加重.乡镇尺度疟疾疫情主要与当地温度、降雨量、归一化差值植被指数和海拔等因素有关."年最低气温(温度系列指标的第4主成分)"每升高1个单位,疟疾发生的可能性减少33%;"年降雨总量(降雨量系列指标的第1主成分)"每增加1个单位,疟疾发生的可能性将减少27%;"海拔"每升高10m,疟疾发生的可能性减少2%;而归一化差值植被指数与疟疾发生可能性的关系与前3个因素不同,每增加1个单位,疟疾发生的可能性将增加3.28倍.结论 2004-2006年安徽省淮北地区是该省2000年以来疟疾疫情回升后出现的新时空聚集区,淮北地区的地形地貌、温度、降雨量等自然环境因素影响其疟疾发病水平,这将为进一步探索研究2000年后以安徽省为代表的中国中部地区疟疾回升的主要原因提供重要参考.