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。     

河南省新型冠状病毒肺炎时空聚集性

  目的   利用地理信息系统(geographic information systems, GIS)探索河南省新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019, COVID-19)空间分布规律。   方法   收集河南省新型冠状病毒肺炎报告数据, 建立GIS数据库, 应用空间相关分析软件(GeoDa 1.8.12)和时空扫描软件(SaTScan 9.4)对数据进行空间自相关分析和时空扫描统计分析。   结果   河南省COVID-19存在空间聚集性; 5个时段共探测到50个高-高聚集区; 时空扫描统计分析共识别到5个时空聚集区。   结论   河南省COVID-19传播风险经历了弱-强-弱的变化过程, 采取的应急防控策略不但阻止了疫情在时间上的增长, 还有效遏止了其在空间上的扩散。     

河南省2009-2019年风疹流行特征和时空聚集性北大核心

目的分析河南省2009-2019年风疹流行特征和时空聚集性。方法采用中国传染病报告信息管理系统和麻疹监测信息报告管理系统收集河南省2009-2019年风疹病例数据,进行描述性流行病学分析;应用全局和局部空间自相关、时空扫描统计分析风疹聚集性。结果河南省2009-2019年风疹年均发病率为0.71/10万,发病率从2009年的2.78/10万下降至2019年的0.42/10万;3-6月份为发病高峰;0-9岁、10-19岁、≥20岁病例构成比从2009年的55.23%、37.22%、7.55%变化至2019年的7.11%、77.20%、15.69%。局部空间自相关分析显示,2009-2012年、2016年和2019年存在30个高-高聚集县区;时空扫描统计分析识别到3个时空聚集区。结论2009-2019年河南省风疹发病呈显著下降趋势,但存在时空聚集性;应加强省内地区和省际相邻地区的风疹联合防控。     

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。     

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。     

甘肃省2005-2019年流行性乙型脑炎时空分布特征北大核心

目的分析2005-2019年甘肃省流行性乙型脑炎(乙脑)发病的时空聚集性。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集2005-2019年甘肃省乙脑发病率数据,进行描述性流行病学分析、三维趋势分析、空间自相关分析和时空扫描分析。结果甘肃省2005-2019年共报告乙脑1525例,年均发病率为0.39/10万。三维趋势分析显示,甘肃省乙脑发病呈现由北向南、由西向东逐渐升高。全局自相关分析显示,2005-2012年、2013-2019年乙脑发病率Moran’s I值分别为0.589、0.652。局部自相关分析显示,2005-2012年、2013-2019年乙脑发病率分别有18个、31个高值聚集县区。时空扫描分析显示,2005-2012年和2013-2019年乙脑发病各扫描到1个一类时空聚集区,聚集时间分别为2006-2007年和2017-2018年,聚集区半径分别为189.05km、244.37km。结论甘肃省2005-2019年乙脑发病存在明显的时空聚集性,高发病区域和有病例报告地区有所扩大;应施行分区域、有重点、综合性的乙脑防控策略。     

2010—2019年重庆市风疹时空聚集性分析

目的 分析2010—2019年重庆市风疹发病的时空分布特点。方法 风疹报告病例数据来源于重庆市疾病预防控制中心，以区/县为空间单位，分别采用空间自相关分析与时空扫描分析方法探究其空间分布特征及时空聚集性。结果 2010—2019年重庆市风疹发病趋势不稳定，年均发病率为4.57/10万，发病高峰为4—6月。期间共检测到7个高高聚集区，主要分布在西南部主城区及周边部分区县；2010—2019年时空扫描分析共扫描出2个有统计学意义的时空聚集区，2019年4—12月以垫江区为中心的一类聚集区，2011年4—7月以永川为中心的二类聚集区，且聚集区域存在向东转移的趋势。结论 重庆市风疹发病存在时空聚集性，风疹的疫情防控工作依然面临严峻挑战，卫生部门应针对性地提早做好预案，以有效控制疫情的发生和扩散。     

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。     

2010-2019年中国艾滋病流行时空分布特征

  目的  分析2010-2019年中国AIDS发病数据的时空分布特征。  方法  AIDS发病数据来源于中国卫生年鉴和公共卫生科学数据中心,人口学数据来源于国家统计局。使用线性趋势χ2检验和分级地图分析AIDS流行趋势,运用GeoDa 1.18软件进行全局和局部空间自相关分析,运用SaTScan 9.7软件进行时空扫描分析。  结果  中国AIDS发病率线性趋势χ2检验值为30.432(P＜0.001);分级地图显示中国发病率地理分布差异较大,表现出“南重北轻、西高东低”的空间格局。全局空间自相关分析得到Moran’s I值从2010年的0.196上升至2019年的0.383,表明存在空间正自相关性,且相关程度不断增强。局部空间自相关分析结果表明,广西壮族自治区和云南省一直为高-高聚集模式,2012年贵州省由低-高聚集转变成高-高聚集,2014年河南省由高-低聚集转变为低-低聚集,2016-2019年高-高聚集模式新增湖南省、四川省和重庆市。时空扫描分析共探测出3个聚集区域,在时间和空间上具有一定的聚集性。  结论  中国AIDS疫情在空间上具有地域差异性,空间聚集性逐年增强,且西南地区高-高聚齐区域不断扩大,根据时空特征分析制定针对性防控策略,可达到区域协作和合理分配资源的作用。     

2008-2019年浙江省流行性腮腺炎时空分布特征

目的 分析2008-2019年浙江省流行性腮腺炎的时空分布特征,为疫情精准防控提供依据.方法 通过中国疾病预防控制信息系统收集2008-2019年浙江省流行性腮腺炎报告病例资料,描述性分析不同时间和地区流行性腮腺炎病例的发病率分布;采用全局和局部空间自相关分析、时空扫描分析流行性腮腺炎发病的时间和空间聚集性特征.结果 ...     

佳木斯市2004-2017年流行性腮腺炎流行特征分析及趋势预测

  目的  分析佳木斯市流行性腮腺炎的流行特点,并对其发病趋势进行预测,为黑龙江省高寒地区采取有针对性的防控方法提供一定依据。  方法  通过传染病报告信息管理系统,收集佳木斯市2004-2017年报告的腮腺炎病例。选用描述流行病学方法,对其流行病学特点进行系统分析,并用自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average,ARIMA）对2018年腮腺炎的发病趋势进行预测。  结果  2004-2017年佳木斯市腮腺炎共报告1 586例,年均发病率达到4.52/10万,近三年腮腺炎发病率出现上升趋势;男女发病率比为1.67∶1;病例主要集中在3~19岁,占全部病例的86.32%,5~9岁,10~14岁儿童发病率较高;发病有明显的季节性,每年的4-7月和11-次年1月为发病高峰;城区年发病率高于外郊县市区;ARIMA（4,1,2）（2,0,0）₁₂模型为相对最佳模型,预测的2018年1~6月腮腺炎发病率和实际值相符,预测2018年7~12月发病率为0.30/10万、0.35/10万、0.38/10万、0.39/10万、0.35/10万、0.33/10万。  结论  ARIMA模型可以较为准确地预测佳木斯市腮腺炎发病趋势,为有效降低儿童发病率,建议在儿童学龄前阶段（3~6岁）或小学阶段开展第二剂次的腮腺炎疫苗接种,同时应继续做好托幼机构等集体单位的疫情监测防控工作。     

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。     

安徽省2008-2017年恙虫病流行特征与重复感染分析

  目的  了解安徽省2008-2017年恙虫病流行特征,为制定防治策略和控制措施提供科学依据。  方法  采用描述流行病学方法对2008-2017年安徽省恙虫病病例进行描述分析。  结果  2008-2017年安徽省恙虫病整体发病呈上升趋势（χ2=3 522.49,P<0.001）,2016年发病率最高为3.98/10万;病例明显集中在9月份~11月份,属于典型的“秋冬型”,10月达到高峰,具有“10月高发”现象;病例主要集中在40~79岁年龄段,占总报告病例数的76.64%,60~69岁年龄段累计病例数最多,发病以农民为主。  结论  近年来,安徽省恙虫病发病整体呈上升趋势,需加强对重点地区恙虫病的日常监测工作和恙虫病病原检测工作,积极开展恙虫病的防治与健康教育工作。     

四川省2008-2018年流行性乙型脑炎流行特征及ARIMA模型应用

  目的  描述四川省2008-2018年流行乙型脑炎（Japanese encephalitis,JE）流行病特征,分析其变化规律,并构建自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型探讨该模型在预测JE发病趋势中的应用。  方法  采用描述流行病学分析2008-2018年四川省JE流行概况,利用2008年1月-2017年12月四川省JE分月监测资料拟合ARIMA模型,并应用2018年1-12月报告发病数进行模型检验。  结果  四川省2008-2018年JE疫情呈下降趋势,全省疫情主要集中于川东和川南,发病高峰为每年7-9月,儿童为高危人群,但近年来青少年及成人发病有上升趋势。ARIMA（1,0,0）（2,1,0）₁₂能较好拟合JE发病时间序列趋势。  结论  构建ARIMA模型可用于四川省JE疫情报告发病数的短期预测。     

2006-2019年中山市丙型病毒性肝炎报告发病率的年龄-时期-队列分析

  目的  掌握广东省中山市丙型病毒性肝炎(简称丙肝)报告发病率在年龄、时期和出生队列三个纬度的变化趋势。  方法  采用广义相加模型分析年龄、时期及出生队列对2006-2019年中山市丙肝报告病例的影响。  结果  2006-2019年中山市丙肝年均报告发病率为28.49/10万。0~＜10岁组的年龄效应值呈下降趋势,10岁以后随年龄增长而升高。男性高危出生队列在1970-1990年,女性在1960-1990年。2000年后男性出生队列效应RR值逐渐升高,女性逐年下降。  结论  中山市丙肝报告发病率较高,需做好高危出生队列人群的健康教育,尤其是加强2000年以后出生男性的行为干预,降低疾病传播风险。     

湖南省2009-2018年百日咳流行特征分析与发病趋势预测

  目的  分析湖南省2009-2018年百日咳发病的流行病学特征,建立自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型,为百日咳疫情防控提供科学依据。  方法  收集传染病监测系统中2009-2019年的百日咳监测数据资料,分析2009-2018年百日咳流行病学特征,基于2009年1月-2018年12月的百日咳月发病率资料建立预测模型,并对2020年百日咳发病趋势进行预测。  结果  2009-2018年湖南省共报告百日咳病例2 530例,年均报告发病率为0.371/10万;5-9月为百日咳报告的高发月份,10月-次年4月为低发月份;高发地区为娄底市、益阳市、长沙市、郴州市;男性发病率高于女性,报告病例主要为散居儿童、幼托儿童和学生。ARIMA(0, 1, 1) × (0, 1, 0)₁₂为最优预测模型,2019年的发病与模型预测结果基本一致,预测2020年发病率为7.642/10万,高于2019年。  结论  湖南省2018年开始出现百日咳暴发流行,且发病率有持续走高趋势,可能存在“百日咳重现”现象。ARIMA模型在百日咳短期发病趋势预测中效果较好,预测2020年发病水平将继续升高,应结合湖南省百日咳流行病学特征及实际情况进行疫情防控策略调整。