吉林省基于免疫规划信息管理系统的常规免疫接种率报告研究

目的评价基于吉林省免疫规划信息管理系统的国家免疫规划(NIP)疫苗常规免疫接种率监测质量。方法通过吉林省免疫规划信息管理系统收集2016-2017年全省报告的儿童NIP疫苗接种个案数据,采用描述流行病学方法进行分析。结果 2016年、2017年吉林省上传适龄儿童预防接种个案信息的预防接种单位比例分别为99.52%、99.90%;儿童22剂次NIP疫苗的接种率范围分别为77.42%-99.85%、80.82%-98.95%;乙型肝炎疫苗首剂及时率分别为93.43%、92.69%;百白破联合疫苗脱漏率分别为11.02%、2.83%。结论吉林省免疫规划信息管理系统可保证常规免疫接种率监测的完整性和质量,全省NIP疫苗接种率处于较高水平。     

吉林省2006-2013年麻疹流行病学特征分析

目的分析吉林省2006-2013年麻疹流行病学特征,为科学指导全省麻疹控制工作提供参考。方法对吉林省2006-2013年麻疹发病情况进行描述流行病学分析,同时分析麻疹病例含麻疹类疫苗(measles-containing vaccine,MCV)接种情况。结果 2006年麻疹暴发流行,通过强化免疫和应急接种,疫情迅速得到控制。但是经过两年低发病后,又出现反弹现象。2010年全省强化免疫后,2011-2012年麻疹发病率下降到1/100万以下,2013年略有升高。结论 MCV强化免疫可以有效控制麻疹疫情,但随着易感人群的积累,麻疹还会出现暴发流行;吉林省麻疹发病主要以局部高发为主,病例多发生在散居儿童;因此麻疹控制中需要科学地实施强化免疫,采取有针对性的措施解决麻疹防控工作中的薄弱环节。     

吉林省2013年麻疹病毒核蛋白基因推导的氨基酸位点变异分析

目的 研究吉林省2013年麻疹病毒核蛋白（Nucleoprotein,NP）氨基酸位点的变异.方法 对吉林省2013年麻疹病例咽拭子标本用逆转录-聚合酶链反应（RT-PCR）扩增NP基因片段,将麻疹病毒RT-PCR阳性产物进行测序,分析其NP基因推导的氨基酸序列变异情况.结果 吉林省2013年麻疹病毒均为H1a基因亚型.以吉林省2001年麻疹病毒NP基因推导的氨基酸序列为基准,2013年50份麻疹病毒RT-PCR阳性标本中有部分标本在4个氨基酸位点出现变异;在其中3个出现变异的氨基酸位点422位点（G→S）、457位点（S→G）、497位点（R→K）上,2001-2008年33株麻疹病毒中仅有个别毒株出现该3个位点的变异,而2009年、2010年、2013年在该3个位点发生如上变异的麻疹毒株所占比例分别为100％、76.9％以及32.0％ ～32.6％;在第430位点,仅2013年有44.0％的麻疹病毒阳性标本出现P→S的变异.结论 吉林省2013年麻疹病毒呈现NP的氨基酸位点变异多样化,提示要关注NP的氨基酸变异趋势.     

2004-2007年吉林省流行性腮腺炎流行病学特征分析

目的分析吉林省流行性腮腺炎（简称腮腺炎）流行病学特征,为制定预防、控制腮腺炎措施提供依据。方法用描述流行病学方法对吉林省疾病监测信息报告管理系统报告的2004-2007年腮腺炎病例进行分析。结果吉林省2004-2007年腮腺炎总发病率在4.31/10万～15.89/10万之间;4-6月为发病高峰期;2004-2007年〈15岁儿童发病率为76.17%～84.27%,其中4～9岁儿童发病率为27.04%～41.02%。结论应制定控制腮腺炎规划和免疫策略,重点对儿童采取接种腮腺炎减毒活疫苗或含其成分的联合疫苗等干预措施。     

吉林省2009-2012年肠道病毒71型VP1编码区氨基酸位点的变异分析

目的分析2009--2012年引起吉林省手足口病（handfootandmouthdisease,HFMD）流行的肠道病毒71型（EV—A71）的VP1区氨基酸位点的特征性变异位点。方法对2009--2012年分离于吉林省HFMD病例的70株EV—A71分离株的VPl编码区进行逆转录．聚合酶链反应,然后对扩增产物进行核苷酸序列测定,使用Bioedit软件和MEGA4．0软件分析VPl区氨基酸位点的变异特征以及基因亲缘关系。结果2009--2012年在吉林省分离到的70株EV—A71均属于C4a基因亚型,其中69株与2008年安徽阜阳的分离株亲缘关系最近,并且这69株病毒在VPl编码区第22位氨基酸位点均由谷氨酰胺转变为组氨酸（Q—H）,与2008年安徽阜阳株一致。结论引起2009-2012年吉林省HFMD流行的EV-A71可能：来源于安徽阜阳流行株延续传播。     

引起敦化市手足口病流行的肠道病毒71型氨基酸位点变异分析

目的分析2009-2011年引起吉林省敦化市手足口病(HFMD)流行的肠道病毒71型(EV-A71) VP1编码区氨基酸位点的变异。方法对2009-2011年分离于敦化市HFMD病例的3株EV-A71分离株的VP1编码区进行逆转录-聚合酶链反应、核苷酸序列测定,使用MEGA 4.0软件和Bioedit软件分析VP1编码区基因亲缘关系及氨基酸位点的变异。结果 2009-2011年敦化市3株EV-A71均属于C4a基因亚型,并且这3株病毒在VP1编码区第22位氨基酸位点均由谷氨酰胺转变为组氨酸(Q-H),与本研究中比对的2009-2011年吉林省代表株变异一致,也与2008年安徽阜阳的分离株变异一致。结论致敦化市2009-2011年HFMD流行的EV-A71已在全省其他县市传播流行,敦化市流行株有可能是从安徽阜阳直接或辗转传播所致。     

吉林省免疫规划信息管理系统本地与流动儿童接种率比较

目的比较吉林省本地和流动儿童免疫规划(EPI)疫苗的接种率。方法通过吉林省免疫规划信息管理系统收集2010年出生儿童疫苗接种数据,比较本地和流动儿童EPI疫苗的接种率和合格接种率;采用全局和局部空间自相关分析本地与流动儿童接种率差值的地理分布特点。结果 2010年出生儿童中本地和流动儿童卡介苗(BCG)、无细胞百白破疫苗(DTaP)、含麻疹成分疫苗(MCV)、A群脑膜炎球菌多糖疫苗(MPV-A)和乙型脑炎疫苗(JEV)接种率均达到100%;本地儿童乙型肝炎疫苗(HepB)、脊髓灰质炎减毒活疫苗(OPV)、白喉破伤风联合疫苗(DT)、A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗(MPV-AC)和甲型肝炎疫苗(HepA)接种率明显高于流动儿童。本地儿童各EPI疫苗合格接种率明显高于流动儿童。全局空间自相关分析显示,各县区本地与流动儿童HepB接种率差值和OPV接种率差值呈聚集性;Getis-Ord Gi~*指数分析显示,OPV接种率差值和HepB接种率差值分别呈现两个热点区域;Local Moran's I指数分析显示,OPV接种率差值有4个高-高(HH)聚集县区;HepB接种率差值有6个HH聚集县区、1个低-低(LL)聚集县区。结论吉林省本地和流动儿童接种率存在地区差异,本地儿童接种率高于流动儿童。     

中国麻疹野病毒基因型快速诊断方法的建立

研究建立了一种适用于中国现流行麻疹野病毒基因型的基因型别筛查、定型的分析方法,即逆转录-聚合酶链反应-限制性内切酶片段长度多态性分析(RT-PCR-RFLP).首先对RT-PCR方法的敏感性和特异性进行了实验证明,对11株麻疹病毒提取核糖核酸(RNA),逆转录套式PCR扩增后全部出现阳性特异条带.在同样的反应条件下,扩增6种不同基因型麻疹病毒9株,同时又扩增其它非麻疹病毒.结果9株6种基因型麻疹病毒RT-PCR均呈现阳性条带,说明本研究采用的RT-PCR方法敏感.而非麻疹病毒RT-PCR结果为阴性,均未见阳性条带,说明该RT-PCR方法特异.根据H1和H2基因型麻疹病毒分别被不同的限制性内切酶SalⅠ和BamHⅠ切割成不同大小的基因片段,建立RFLP快速基因定型方法.之后,对建立的RFLP方法的特异性和敏感性进行了实验证明.利用该方法对吉林省连续两年分离到的9株麻疹野病毒[已经过中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所国家麻疹实验室脱氧核糖核酸(DNA)序列分析证实为H1基因型]进行验证,结果均为H1基因型麻疹病毒,证实该PCR-RFLP结果与序列分析结果一致,也说明该方法敏感.同时,又对7种不同基因型麻疹病毒应用PCR-RFLP方法进行实验,结果只有H1和H2基因型麻疹病毒被限制性内切酶SalⅠ和BamHⅠ分别切成2个不同大小的基因片段,其它基因型麻疹病毒由于无SalⅠ和BamHⅠ酶的切位点,所以未被切开,说明所建立的PCR-RFLP方法特异,只针对中国流行的麻疹病毒基因型.研究证明,RFLP是一种快速、简便又经济实用的麻疹病毒基因定型筛查方法.     

应用时间序列模型预测麻疹疫情

目的 应用时间序列模型中的自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),分析麻疹发病,为麻疹的预警预测提供科学依据.方法 利用吉林省麻疹监测系统3年来麻疹月发病数,采用SPSS统计软件中ARIMA数学模型,通过残差分析方法建立麻疹疫情ARIMA预测模型.结果 吉林省麻疹时间序列(经Ljung-Box检验,P=0.96)符合ARIMA(1,0,1)模型,且模型检查自相关系数在±0.5之间,预测值与观测值具有较高的吻合度.结论 麻疹ARIMA模型对麻疹疫情预测有较好效果.     

流行性腮腺炎疫情时间序列模型建立与应用

时间序列是指观察或记录到的一组按时间顺序排列的数据。由于时间序列展示了研究对象在一定时期内的发展变化过程,因此可以从中分析寻找出其变化特征、趋势和发展规律的需要信息。时间序列预测实质上就是根据现在与过去的随机序列的样本取值,对未来某一个时刻的随机变量进行估计〔1〕。时间序列分析是专门用于分析这种时间序列资料的统计模型,它主要分析的是变量间的因果关系,重点观察变量随时间变化的发展规律〔2〕。