2007-2012年北京市流感样病例和流感病原学监测

目的 阐明2007-2012年北京市流行性感冒(流感)流行特征和病原学监测结果.方法 使用“北京市医疗机构传染病监测预警系统”中二级以上医院流感样病例数和百分比的周数据以及流感病原学监测周数据,分析流感样病例发病趋势和流感病毒构成情况.结果 2007-2012年,北京市二级以上医院共监测流感样病例3,045,527例,其中流感样病例百分比2.11％.期间共检测标本49,868件,检出阳性标本8,289件,其中甲型H1N1亚型573件(6.91％)、甲型H3N2亚型2,578件(31.10％)、甲型H1N1流感2,021件(24.38％)、B型Victoria系945件(11.40％)、B型Yamagada系681件(8.22％).各年度流感病毒亚型构成不同:2007-2008年度主要为B型Yamagada系(60.36％)和甲型H3N2亚型(23.68％),2008-2009年度为甲型H1N1亚型(78.63％),2009-2010年度为甲型H1N1流感(40.28％)和甲型H3N2亚型(20.29％),2010-2011年度为甲型H3N2亚型(64.34％)和甲型H1N1流感(23.44％),2011-2012年度为B型Victoria系(57.28％)、B型Yamagada系(20.80％)和甲型H3N2亚型(18.66％),2012-2013年度为甲型H3N2亚型(77.40％)和甲型H1N1流感(20.36％).结论 近年来,甲型H1N1亚型、甲型H3N2亚型、甲型H1N1流感、B型Victoria系和B型Yamagada系均有流行,且各年度优势毒株不一.     

北京市2015—2020年流感流行季流感样病例和流感病原学分析

目的:了解2015—2020年流感流行季北京市流感流行特征。方法:使用北京市2015—2020年流感样病例(influenza-like illness,ILI)和流感病原学监测数据,分析流感流行趋势和流感病毒流行特征。结果:2015年第27周至2020年第26周共涉及5个流感流行季,流感样病例百分比(percenta...     

北京市东城区2014年度流感样病例病原学检测结果分析

目的 通过分析北京市东城区2014年流感病原学检测结果,掌握该年度东城区流感病毒优势株的变化,为突发疫情提供有价值的参考.方法 收集2014年1月至12月期间流感样病例的咽拭子标本共1520件,采用实时荧光RT-PCR方法进行流感病毒的病原学检测.结果 在1520件样本中,1-3月份H3 N2的平均阳性率为8.33％,H1N1的平均阳性率为12.50％,乙型Yamagata 系(BY)的平均阳性率为16.11％.4-8月份H3N2的平均阳性率为3.06％,BY的平均阳性率为1.22％,无H1N1亚型流感检出.9-12月份H3N2平均阳性率达到21.81％.全年的聚集性疫情中,检出的毒株与相应时间段日常监测标本检出的毒株类型相一致.结论 1-3月份的流感病毒的流行株为H3N2、H1N1和BY三种亚型并存,4-8月份为流感病毒流行的低谷期,9-12月份H3N2成为优势株.流感监测是辖区流感防控重要措施,可以为流感疫情防控提供有价值的数据参考.     

2011-2015年北京市海淀区流感监测结果分析

目的 分析2011-2015年北京市海淀区流感病例的流行病学特征,为海淀区流感防控措施调整提供科学依据.方法 对2011-2015年北京市海淀区63家哨点医院流感样病例(Influenza-like illness,ILI)报告数据和2011年9月-2015年8月一家国家级流感监测医院病原学监测标本检测结果进行分析.结果 2011-2015年海淀区63家哨点医院共监测门急诊就诊病例49 228815例,其中ILI 362 410例(占0.74％).5年的流感样病例占门急诊就诊总数的比例(ILI％)不同(x2=1 103.798,P＜0.05).2011-2015年各年龄组中的ILI构成情况每年与其他年份比较均不相同(P ＜0.005).2011年9月-2015年8月四个流感病原学监测季,共采集ILI咽拭子样本4 183件,检出阳性标本766件,总阳性率为18.31％.2013-2014年监测季与2014-2015年监测季流感病毒核酸检测阳性率不同(x2 =6.955,P=0.008),2011-2015年各个监测季中流感病毒型别的构成情况均不相同(P＜0.05),周流感病毒核酸检测阳性率与周ILI数和周ILI％均呈正相关(r=0.579,P＜0.05;r=0.602,P＜0.05).结论 海淀区流感流行特征有一定规律,每年第50周(12月)至第二年第16周(4月)为季节性流感的发病高峰.2014-2015年流感流行较往年相比更为活跃,优势毒株为甲型H3N2型流感病毒.各年度流感优势毒株型别均不相同,具有当年度中此消彼长的流行特点.     

北京市房山区2014-2015年流感病原学监测结果分析

目的 通过对北京市房山区2014-2015年流感病原学的监测结果进行分析,了解房山区流感病毒的流行特征.方法 采集房山区哨点医院流感样病例的咽拭子标本1 339份,用荧光定量PCR法检测核酸及亚型,同时进行流感病毒分离及血凝实验(HA)检测.结果 2014年1月6日-2015年12月28日,共采集1 339份流感样病例咽拭子,荧光定量PCR法检测核酸阳性数为215例(阳性率为16.06％),其中甲型H1N1流感病毒32株,甲型H3N2流感病毒107株,乙型流感病毒76株.病毒分离阳性数为148例(阳性分离率为11.05％).本年度第2-6周和第48-52周流感阳性率较高,且第2-6周以甲型H1N1和乙型流感病毒为主,第48-52周以甲型H3N2流感病毒为主.结论 房山区2014-2015年流感高发季节为第2-6周和第48-52周,上半年致病病原体以甲型HIN1流感病毒和乙型流感病毒为主,下半年以H3N2流感病毒为主,不同性别之间各亚型流感病毒的阳性率构成比无统计学差异(P＞ 0.05).     

2010—2021年上海市闵行区流感样病例及病原学特征

目的了解2010—2021年上海市闵行区流感样病例(ILI)的流行病学特征及流感病毒的病原学动态变化趋势。方法利用上海市闵行区2010年第1周—2021年第52周共12个监测年度间的流感监测哨点医院和流感网络实验室的监测数据进行统计分析。结果 2010—2021年上海市闵行区国家级流感监测哨点医院共报告122 903例ILI, 年平均流感样病例百分比(ILI%)为0.94%, 总体呈现上升趋势(P<0.001)。ILI中, 0～4岁、5～14岁、15～24岁、25～59岁、≥60岁年龄组病例分别占4.35%、13.30%、14.30%、54.32%、13.73%。ILI%呈现明显的周期性, 12月—次年2月为冬季高峰, 7—9月为夏季高峰, 2013年初的冬季高峰有所推延, 2021年未出现明显就诊高峰。2010—2021年闵行区共检测ILI标本11 625份, 流感病毒阳性率为20.92%(2 432/11 625), 甲型流感病毒阳性率为12.83%(1 492/11 625), 乙型流感病毒阳性率为8.09%(940/11 625), 甲型流感的流行强度高于乙型流感。201...     

2012-2015年北京市顺义区流感监测结果分析

目的 分析顺义区2012-2015年流感病毒核酸的监测结果,掌握流感流行规律.方法 用实时定量PCR法对采集的流感样病例标本进行核酸检测.结果 2012年9月-2013年8月共检测流感样病例标本1040份,核酸检测阳性标本95例,阳性率为9.13％,高峰出现在12月-次年1月,主要以H3N2和新甲型H1N1流感病毒为主;2013年9月-2014年8月共检测流感样病例标本889份,核酸阳性标本138例,阳性率为15.52％,流行高峰出现在1-3月,以H3N2和甲型H1N1流感、乙型流感病毒为主.在2014年9月-2015年8月共检测流感样病例标本798份,核酸阳性标本151例,阳性率为18.92％,流行高峰出现在2014年11月-2015年4月份,以H3N2和乙型流感为主.检测阳性率最高的为60岁以上人群,其次是5-14岁组.结论 2012-2015年,顺义区新甲型H1N1亚型、H3N2亚型、乙型流感均有流行,且各年度优势毒株不一.     

应用Serfling回归模型估计北京市流行性感冒相关超额流感样病例数

目的 构建Serfling回归模型,估计北京市2007-2011年流行性感冒(简称流感)相关的超额流感样病例数.方法 使用“北京市医疗机构传染病监测预警系统”中二级以上医院流感样病例周数据,拟合Seffling回归模型,估计超额流感样病例数.结果 2007/2008、2008/2009、2009/2010和2010/2011年度各有6、3、19和8个流行周,包括有2007/2008年度第524周、2008/2009年度第51-1周、2009/2010年度第37-38周和第42-6周、2010/2011年度第48-3周.2007/2008、2008/2009、2009/2010和2010/2011年度流行周的超额流感样病例数分别为41905(95％ CI:21541～62265)、17936(95％ CI:7747～28124)、226150(95％ CI:162531 ～289768)和40083(95％ CI:13013～67154)人,占同期全部流感样病例数的44.75％ (95％ CI:23.00 ～ 66.49％)、37.93％ (95％ CI:16.38～58.47％)、50.01％ (95％ CI:35.94 ～64.08％)和27.89％ (95％ CI:8.05 ～46.73％).结论 应用本模型估算,北京市每年在流感季节性流行期间和大流行期间,流感病毒均可造成数万至数十万的超额流感样病例和超额门诊就诊量.     

2014-2016年北京市平谷区流感监测及预警分析

目的 分析北京市平谷区2014-2016年流感样病例流行病学特点及流感病原学变化规律,为平谷区做好流感的防控措施调整提供科学依据.方法 用描述流行病学方法对平谷区2014年8月-2016年12月流感样病例和病原学监测结果进行流行病学分析,利用累计和法对数据进行预警分析.结果 2014年8月-2016年12月平谷区19家监测点共报告流感样病例8 171例,占门急诊总数0.25％.病原学监测共采集1 630份咽拭子标本,PCR检出阳性标本235件,阳性率14.42％.结论 流感具有季节性,应加强流感监测,以便及时预警.可以利用累计和法对流感高峰进行预警.     

北京市西城区2009-2012年度乙型流感病毒病原学监测分析

目的 分析北京市西城区2009-2012年乙型流感病毒的病原学监测结果,为制定预防控制措施提供依据.方法 由两家哨点医院每周随机采集流感样病例的咽拭子共30 ～40份,提取病毒RNA,应用real-time RT-PCR方法进行检测.结果 2009-2010年度乙型流感病毒总阳性检出率为29.7％,2010-2011年...     

Comparing the accuracy of syndrome surveillance systems in detecting influenza-like illness: GUARDIAN vs. RODS vs. electronic medical record reports

BackgroundA highly sensitive real-time syndrome surveillance system is critical to detect, monitor, and control infectious disease outbreaks, such as influenza. Direct comparisons of diagnostic accuracy of various surveillance systems are scarce.ObjectiveTo statistically compare sensitivity and specificity of multiple proprietary and open source syndrome surveillance systems to detect influenza-like illness (ILI).MethodsA retrospective, cross-sectional study was conducted utilizing data from 1122 patients seen during November 1–7, 2009 in the emergency department of a single urban academic medical center. The study compared the Geographic Utilization of Artificial Intelligence in Real-time for Disease Identification and Alert Notification (GUARDIAN) system to the Complaint Coder (CoCo) of the Real-time Outbreak Detection System (RODS), the Symptom Coder (SyCo) of RODS, and to a standardized report generated via a proprietary electronic medical record (EMR) system. Sensitivity, specificity, and accuracy of each classifier's ability to identify ILI cases were calculated and compared to a manual review by a board-certified emergency physician. Chi-square and McNemar's tests were used to evaluate the statistical difference between the various surveillance systems.ResultsThe performance of GUARDIAN in detecting ILI in terms of sensitivity, specificity, and accuracy, as compared to a physician chart review, was 95.5%, 97.6%, and 97.1%, respectively. The EMR-generated reports were the next best system at identifying disease activity with a sensitivity, specificity, and accuracy of 36.7%, 99.3%, and 83.2%, respectively. RODS (CoCo and SyCo) had similar sensitivity (35.3%) but slightly different specificity (CoCo = 98.9%; SyCo = 99.3%). The GUARDIAN surveillance system with its multiple data sources performed significantly better compared to CoCo (χ² = 130.6, p < 0.05), SyCo (χ² = 125.2, p < 0.05), and EMR-based reports (χ² = 121.3, p < 0.05). In addition, similar significant improvements in the accuracy (>12%) and sensitivity (>47%) were observed for GUARDIAN with only chief complaint data as compared to RODS (CoCo and SyCo) and EMR-based reports.ConclusionIn our study population, the GUARDIAN surveillance system, with its ability to utilize multiple data sources from patient encounters and real-time automaticity, demonstrated a more robust performance when compared to standard EMR-based reports and the RODS systems in detecting ILI. More large-scale studies are needed to validate the study findings, and to compare the performance of GUARDIAN in detecting other infectious diseases.     

Baseline characteristics and clinical symptoms related to respiratory viruses identified among patients presenting with influenza-like illness in primary care

ObjectivesWe aimed to identify patients' clinical characteristics associated with respiratory viruses identified among patients presenting with influenza-like illness (ILI).MethodsA sample of patients of all ages presenting with ILI was included by physicians of the French Sentinelles network during two seasons (2015/16 and 2016/17). Nasopharyngeal samples were tested for the presence of influenza virus (IV), respiratory syncytial virus (RSV), human rhinovirus (HRV) and human metapneumovirus (HMPV). Patients' characteristics associated with each of the four virus classes were studied using multivariate logistic regressions.ResultsA total of 5859 individuals were included in the study: 48.0% tested positive for IV, 7.9% for HRV, 7.5% for RSV and 4.1% for HMPV. Cough was associated with IV (OR 2.14, 95% CI 1.81–2.52) RSV (OR 2.52, 95% CI 1.75–3.74) and HMPV detection (OR 2.15, 95% CI 1.40–3.45). Rhinorrhoea was associated mainly with HRV detection (OR 1.75, 95% CI 1.34–2.32). Headache was associated with IV detection (OR 1.75, 95% CI 1.34–2.32), whereas absence of headache was associated with RSV and HMPV detection. Dyspnoea was associated with RSV detection (OR 2.33, 95% CI 1.73–3.12) and absence of dyspnoea with IV detection. Conjunctivitis was associated with IV detection (OR 1.27, 95% CI 1.08–1.50). Some associations were observed only in children: dyspnoea and cough with RSV detection (age <5 years), conjunctivitis with IV detection (age <15 years). Period of onset of symptoms differed among aetiological diagnoses. Seasonal influenza vaccination decreased the risk of IV detection (OR, 0.67, 95% CI 0.51–0.86).ConclusionsThis study allowed the identification of symptoms associated with several viral aetiologies in patients with ILI. A proper knowledge and understanding of these clinical signs may improve the medical management of patients.     

北京市2016-2017年流感流行季一起流感暴发疫情分析

目的 对北京市2016-2017年流感流行季首起流感暴发疫情开展流行病学调查,并了解学生流感疫苗接种情况、家长疫苗接种知识知晓率和接种意愿,为相关疫情防控提供参考.方法 通过现场流行病学调查,了解疫情发生过程与学生流感疫苗接种情况.采集病例标本开展流感病毒核酸检测,并对阳性标本开展流感病毒HA基因测定分析.对病例家长开展电话访谈,了解家长对流感及疫苗接种的认知.结果 本起疫情由甲型H3N2亚型流感病毒引起,疫情发生班级学生罹患率41.03％.疫情发生班级整体疫苗接种率10.26％,病例接种率6.25％,非病例接种率13.04％,全校无疫情班级疫苗接种率19.53％.病例家长不能区分普通感冒和流感的占40％,病例未接种疫苗原因主要为:认为接种后无效(占53.33％);接种疫苗后会导致患病(占33.33％);患病能增加抵抗力,不必要接种(占26.67％);对疫苗不信任(占26.67％).结论 应加强流感及疫苗接种知识宣传,提高学生及家长防病意识.流感流行季前,应尽快组织学生接种流感疫苗,提高接种率.