基于前瞻性时空重排扫描统计量的传染病早期预警系统

目的探索前瞻性时空重排扫描统计量在传染病早期预警中的应用。方法模拟实时监测系统,采用前瞻性时空重排扫描统计量对成都市2005年麻疹病例数据进行逐日前瞻性分析。结果前瞻性时空重排扫描统计量能早期探测到传染病的爆发。结论利用前瞻性时空重排扫描统计量结合地理信息软件建立的早期预警系统,能有效地对传染病爆发做出早期预警。  

传染病监测数据的统计分析方法

有效的传染病控制,依赖于有效的传染病监测[1].传染病监测是对人群传染病的发生、流行及影响因素进行有计划的、系统的长期观察,以达到控制传染源,切断传播途径,保护易感人群的目的.以上每一步的实现都需要建立在对监测数据合理分析的基础上.  

2005年成都市麻疹模拟实时监测与预警研究

目的探索前瞻性时空重排扫描统计量在麻疹早期预警中的应用。方法模拟实时监测,采用前瞻性时空重排扫描统计量,对成都市2005年麻疹数据进行逐日前瞻性分析。结果以6月份预警结果为例,6月10日发出预警信号,该预警信号包括的天数为2 d,所包括的乡镇街道为武侯区的簇桥街道和金花桥街道。结论前瞻性时空重排扫描统计量能充分利用数据信息,及时探测到传染病的聚集性发病。  

基于网络直报的传染病爆发早期预警信息系统架构与应用模式

目的 规划与设计基于网络直报的动态探测传染病爆发早期预警的信息系统架构与应用模式.方法 时间系列的控制图法和基于空间热点探测的时空模型.结果 设计参数配置平台,规划预警信息系统架构,提出应用工作模式.结论 利用时间系列的控制图法和基于空间热点探测的时空模型应用相结合,建立传染病爆发早期预警系统,能有效地对传染病爆发做出早期预警.  

2004-2012年全国肺结核流行特征及时空聚集性分析

目的描述全国肺结核病的流行病学特征及空间分布规律,为决策者制定防治策略及防范重点、合理分配卫生资源等提供科学依据。方法从中国CDC法定报告传染病数据库获取全国2004-2012年肺结核病的疫情资料,采用描述性流行病学、季节指数法以及时空重排扫描统计方法对数据进行分析。结果累计报告肺结核病9 663 729例,年均报告率为81.46/10万,其中2005年最高,为96.88/10万。10岁以下的婴幼儿及儿童肺结核发病水平最低,年均报告率为5.12/10万;60岁以后迅速上升,年均报告率>150/10万。结核病流行期为1-6月(季节指数均>1),高峰期为1月和3月。全国共检测到7个时空聚集区,且均发生在2005-2008年,其中重症一类聚集覆盖地区为重庆、贵州及广西。结论中老年为结核病重点防治人群;东部、中部、西部地区肺结核病流行强度不同,但各地区该病季节性变化规律基本相同。  

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。  

2017-2019年江西省流行性感冒时空聚集性分析

目的分析江西省流行性感冒的流行病学特点和时空聚集性,为流感暴发和流行预警提供依据。方法对"中国传染病监测管理信息系统"中2017-2019年江西省报告的流感病例个案信息进行描述性分析和时空聚集性分析。结果 2017-2019年江西省存在流感冬春季季节性流行高峰;以赣南地区高发,年发病率均在全省平均发病率的2倍以上;15岁以下人群占比逐年升高,自2017年的53.90%升至2019年的72.24%。探测到四类时空聚集区域:一类聚集区域为2018年12月19日至2019年4月25日赣南地区的16个县区(RR=9.72,LLR=15 061.27,P<0.001),二类聚集区域为2019年12月18日至2019年12月31日赣北地区的13个县区(RR=20.68,LLR=3 867.86,P<0.001),三类聚集区域为2019年1月9日至2019年3月27日赣东北地区的18个县区(RR=3.13,LLR=1 297.439,P<0.001),四类聚集区域为2019年12月2日至2019年12月31日赣西地区的17个县区(RR=5.09,LLR=1 233.47,P<0.001)。结论 2017-2019年江西省流感发病呈现较明显的时空聚集性,但是不同地区的聚集时段有差异,聚集时段主要集中在冬末和春季。  

2016—2020年湖南省手足口病时空聚集性分析

目的分析2016—2020年湖南省手足口病时空聚集性特点,为手足口病疫情防控提供科学依据。方法在中国疾病预防控制信息系统收集2016—2020年湖南省手足口病数据,以县区为单位采用ArcGIS 10.2软件对手足口病发病数据进行空间自相关分析,采用SaTScan 9.7软件对手足口病发病数据进行时空聚集性分析。结果2016—2020年湖南省累计报告手足口病714157例,年均发病率208.36/10万。全局空间自相关显示,2016—2020年湖南省手足口病在县区尺度上存在空间正相关。局部空间自相关显示,热点区域主要集中在湘中偏北、湘中部偏东和湘西地区。时空扫描分析探测到一类聚集区(RR=6.65,P<0.001)覆盖湘北、湘中34个县区,主要分布在岳阳市、长沙市、株洲市、益阳市和湘潭市,聚集时间为2018年5月至2018年6月;二类聚集区(RR=3.02,P<0.001)覆盖大湘西地区及湘中、湘西南40个县区,聚集时间为2016年4月至2016年6月。结论湖南省手足口病的发病有季节性和地区高发特点,应结合时空聚集性特点,指导手足口病防控工作。  

我国新型冠状病毒肺炎早期时空演变规律分析

目的基于地理信息系统探索我国新型冠状病毒肺炎(COVID-19)起始阶段(疫情出现到武汉市解封)在地级行政区层面的时空聚集性及发展演化规律。方法收集2019年12月8日至2020年4月8日全国367个区域研究单元COVID-19确诊病例的相关信息和数据, 应用GeoDa软件进行空间自相关分析, 并将分析结果通过ArcGIS软件进行可视化;应用Satscan软件对COVID-19确诊情况进行时空扫描分析, 确定疫情热点区域, 并将其可视化。结果 2019年12月8日至2020年3月4日COVID-19发病率具有全局空间正相关性, 局部空间自相关结果显示不同时间点的COVID-19发病率空间分布不同;2020年3月5日至4月8日全局空间自相关系数无统计学意义。时空扫描统计分析识别出2个时空聚集区, 一级聚集区包括10个区域研究单元, 主要聚集于湖北省, 时间跨度为2020年1月13日至2月25日;二级聚集区包括142个区域研究单元, 主要聚集于湖北省以北和以东的其他省份, 时间跨度为2020年1月23日至2月1日。结论全国COVID-19起始阶段早期(2019年12月8日至2020年3月4...  

2014-2019年南京市猩红热流行特征和时空聚集性

目的了解南京市猩红热的流行特征,探寻防控重点地区,指导科学制定防控策略和措施。方法采用描述流行病学方法,分析2014―2019年南京市报告的猩红热病例流行病学特征,利用简单季节指数法、回顾性时空重排扫描,探索病例季节和时空分布特征。结果2014―2019年南京市共报告猩红热病例1578例,中位数为214例(120~596例),报告发病率中位数为2.55/10万(1.47/10万~7.06/10万),2014年以来报告发病水平呈上升趋势。季节分布呈双峰特征,分别为11月至次年1月(季节指数为1.5、2.0、1.0)和4至6月(季节指数1.0、1.9、1.4)。病例年龄中位数为6岁(0~43岁),6~10岁占61.4%,3~5岁占32.1%,0~2岁占4.0%;学生占51.2%,幼托儿童占39.9%,散居儿童占7.1%。江北新区和六合区报告发病水平远高于南京市其他地区,2019年报告发病率分别为37.78/10万(265例)和27.98/10万(212例),江北新区江北人民医院和六合区中医院分别诊断报告了南京市58.8%和12.2%的病例。2014―2018年时空聚集地区为江北新区(RR=19.4,P<0.001),2019年时空聚集地区为江北新区、六合区和栖霞区(RR=9.5,P<0.001)。结论建议加强对猩红热的防控,医疗机构开展猩红热诊治的培训并提高相应的实验室检测能力;开展专题研究,调查医疗机构猩红热诊断质量。