2004-2005年内蒙古自治区布鲁氏菌病发病的空间自相关分析

目的分析近年内蒙古自治区布鲁氏菌病的空间自相关性及其流行蔓延趋势。方法运用空间自相关分析方法,采用SPSS 13.0、R软件和GeoDA对布鲁氏菌病发病资料进行分析,再用Map Info进行专属地图表达。结果2004和2005年内蒙古布鲁氏菌病的发病率分别为19.63/10万和38.23/10万;全局Moran’sⅠ系数分别为0.240 4和0.478 6;局域系数统计分析显示2004年布鲁氏菌病在内蒙古存在一个高值聚集区,2005年存在两个高值聚集区,同时出现低值聚集区;局域Moran’sⅠ系数显示2004和2005年Moran’sⅠ小于0的地区分别有27和26个,主要集中在发病率较高地区,Moran’sⅠ大于0的地区主要集中在发病率较低地区。结论布鲁氏菌病发病率和空间自相关系数大小的分布存在一定空间统一性和差异性,利用空间自相关分析方法探讨布鲁氏菌病空间分布模式有助于加深对内蒙古地区布鲁氏菌病流行蔓延趋势的认识。     

2004—2005年内蒙古自治区布鲁氏菌病发病的空间自相关分析

目的分析近年内蒙古自治区布鲁氏菌病的空间自相关性及其流行蔓延趋势。方法运用空间自相关分析方法,采用SPSS13．0、R软件和GeoDA对布鲁氏菌病发病资料进行分析,再用MapInfo进行专属地图表达。结果2004和2005年内蒙古布鲁氏菌病的发病率分别为19．63／10万和38．23／10万;全局Moran’SⅠ系数分别为0．2404和0．4786;局域系数统计分析显示2004年布鲁氏菌病在内蒙古存在一个高值聚集区,2005年存在两个高值聚集区,同时出现低值聚集区;局域Moran’SⅠ系数显示2004和2005年Moran’SⅠ小于0的地区分别有27和26个,主要集中在发病率较高地区,Moran’SⅠ大于0的地区主要集中在发病率较低地区。结论布鲁氏菌病发病率和空间自相关系数大小的分布存在一定空间统一性和差异性,利用空间自相关分析方法探讨布鲁氏菌病空间分布模式有助于加深对内蒙古地区布鲁氏菌病流行蔓延趋势的认识。     

甘肃省2013－2018年布鲁氏菌病空间分布特征分析

目的 分析甘肃省2013－2018年布鲁氏菌病（布病）空间分布特征,探索热点、冷点聚集区域,为本地区布病防控提供参考依据。方法 以中国疾病预防控制信息系统为基础,采用ArcGIS 10.5和GeoDa 1.6软件对甘肃省2013－2018年布病发病情况进行分析,探索其空间分布规律和发病热点区域。结果 三维趋势分析显示,甘肃省布病发病由北向南逐渐降低,西部略高于东部地区;全局自相关结果显示,2013－2018年布病报告发病率全局Moran’s I指数分别为0.242、0.487、0.424、0.460、0.427和0.468（P<0.01）,提示布病发病呈聚集性分布;局部自相关结果显示热点县（区）数有下降趋势,主要分布在东、中部以北地区;河西地区（武威市、张掖市、金昌市和酒泉市）热点县（区）数有上升趋势。冷点区域主要在甘肃省东部、东南部和中部以南地区。结论 2013－2018年甘肃省布病报告发病率存在空间聚集性,东、中部地区热点县（区）数有下降趋势,河西地区热点县（区）数有上升趋势,应成为今后布病防控的重点区域。     

2012-2014年山东省济南市布鲁氏菌病流行病学分析

摘要:目的　分析山东省济南市2012-2014年人间布鲁氏菌病疫情变化趋势、流行病学特征,为有效控制人间布病疫情提供科学依据。方法　对2012-2014年的布病确诊病例进行流行病学调查。结果　2012-2014年该市共报告布病病例395例,发病率从2012年的0.78/10万上升到2014年的3.11/10万。济南市10个县市区均有病例,主要集中在章丘市、商河县、历城区、长清区、济阳县。贫困山区呈片状流行,病人症状典型,有明显的接触史,通过消化道感染途径增多。全年都有发病,有明显的夏季高峰。流行菌型为羊种3型;3～86岁均有发病,以30～59岁年龄段发病最多,共284例,占总数的71.90％（284/395）。男女发病比例为2.56∶1。农民发病343例,占总数的86.84％（343/395）。结论　济南市布病疫情呈上升趋势,以夏秋季发病增长为主,患者以中老年男性农民居多,感染途径呈多样化,传染源没有彻底清除,外来家畜未得到有效检疫,从业人员自我防护意识淡薄等是疫情上升的主要原因。     

山东省2004-2012年布鲁氏菌病时空分布特征分析

目的 探索山东省布鲁氏菌病（布病）的时空分布特征。方法 以2004-2012年山东省疾病报告信息系统中收集的1 802例实验室确诊布病患者为研究对象。运用空间专题制图、空间聚集性分析及时间聚集性分析,探讨其时空分布特征。结果 2004-2012年山东省布病发病率由0.038 2/10万（35例）上升至0.620 5/10万（598例）,年均发病率为0.211 1/10万。集中度分布M=0.375 3,3-6月高发（56.27%,1 014/1 802）。布病发病率的全局Moran’s I指数值为0.198 901（P=0.000 120）,表明布病发病率在全省范围内存在空间正相关性。2006、2007、2009-2012年山东省布病发病率为空间正相关。局部空间自相关分析（LISA）发现8个县（区）为“高高”（HH）聚集,经LISA可视化显示,山东省西南部和北部为高发区,与发病率较高地区空间分布一致。一类聚集区是以鄄城县为中心点、辐射半径为33.83 km,RR=9.78;二类聚集区是以滨州市滨城区为中心点、辐射半径为62.78 km,RR=4.99,8处HH区均在两类聚集区域内。结论 2004-2012年山东省布病发病率上升明显,3-6月为流行高峰期,各县（区）发病率水平的空间分布非完全随机性,存在空间正相关,具有明显聚集性。     

福建省2011-2016年人间布鲁氏菌病流行病学分析和时空聚集探测

目的 分析2011-2016年福建省人间布鲁氏菌病（布病）流行病学和时空特征,为制定预防控制策略提供依据。方法 采用R 3.3.1、ArcGIS 10.3.1、GeoDa 1.8.8、SaTScan 9.4.3等软件对福建省2011-2016年布病监测数据进行流行病学分析。结果 2011-2016年福建省共报告布病319例,年均发病率为0.14/10万,年度间发病率呈上升趋势（F=11.838,P=0.026）。男女性发病率比为2.50：1。农民和牧民占比为57.37%。漳州市和南平市发病率居前,分别为0.40/10万和0.32/10万。发病区（县）数呈增加趋势（F=13.447,P=0.021）,由2011年的12个增加到2016年的28个。福建省2011-2016年布病发病全局Moran''s I为正值（0.045）,提示有高值或者低值聚集区的存在。局部空间自相关分析得出,高-高（热点）聚集区域分布在漳浦、龙海、龙文等地,高-低聚集区域分布在南安和蕉城等地。时空扫描显示,高发病率区存在3个聚集区,最大可能聚集区以漳浦县为中心,覆盖了云霄、平和、龙海等6个区（县）,聚集时间为2013年1月1日至2015年12月31日（RR=7.96,LLR=92.62,P<0.001）。结论 福建省布病疫情趋于严峻,并向非疫区和一般人群蔓延;重点区域的布病防控工作应进一步加强。     

青海省2014-2016年肺结核空间分布特征及可视化分析

目的 分析青海省2014－2016年肺结核的空间分布模式,识别聚集区域,为防控策略和措施的制定提供参考依据。方法 从中国疾病预防控制信息系统收集2014－2016年青海省报告的临床诊断和实验室确诊肺结核病例,采用ArcGIS 10.2.2软件进行肺结核年报告发病率地图可视化展示、三维趋势分析和局部Getis-Ord G_i^*空间自相关分析,运用OpenGeoDa 1.2.0软件计算全局Moran’s I空间自相关统计量,描述和分析2014－2016年青海省肺结核的空间分布规律以及高发病率热点地区。结果 2014－2016年青海省肺结核年报告发病率分别为101.16/10万、123.26/10万和128.70/10万,呈上升趋势（趋势χ²=187.21,P<0.001）。三维趋势分析显示青海省肺结核年报告发病率由北向南逐渐升高,东西方向呈明显的中间高两边低的弧形变化趋势。全局Moran’s I空间自相关分析显示各地区间肺结核年报告发病率呈中等强度的空间聚集性（Moran’s I值分别为0.631 3、0.605 4和0.587 3,P<0.001）。局部Gi*分析显示高发病率聚集区域主要集中在青海省西南部的玉树藏族自治州（玉树州）与果洛藏族自治州（果洛州）所辖的部分县（区）,低发病率聚集区域集中在西宁市的湟中县、城东区和城北区以及海西蒙古族藏族自治州（海西州）的大柴旦行委,其余地区年报告发病率处于中等水平。结论 2014－2016年青海省肺结核疫情呈现上升趋势;地区间年报告发病率并非随机分布,呈明显的空间聚集性,玉树州和果洛州为高发病率重点防控区域;空间聚集性分析为全省肺结核防控措施的制定提供了重要线索和依据。     

郑州市2014—2020年布鲁氏菌病流行病学特征

目的 分析郑州市布鲁氏菌病(布病)流行病学特征,为制定针对性防控措施提供科学依据。方法 采用描述性流行病学方法,对郑州市2014—2020年报告的布病病例进行分析。结果 2014—2020年共报告布病709例,无死亡病例,年均发病率为0.82/10万～1.56/10万,各年差异有统计学意义(P<0.01),2014—2017年报告发病数逐年下降,2018年后呈明显上升趋势,尤其是2020年报告病例较2019年增长率达57.40%。病例以农民(占70.38%)、男性(占74.05%)、40～69岁(占70.24%)为主;有明显季节特征,4—9月为发病高峰;发病至诊断时间间隔中位数为14 d,间隔时间≤7 d的占32.58%,≤30 d的占70.66%。结论 郑州市布鲁氏菌病防控形势严峻,应加强联防联控,持续做好防控工作。     

中国大陆2006—2012年人和牲畜布鲁氏菌病空间分布特征及相关性

目的探讨中国大陆地区2006—2012年人和牲畜布鲁氏菌病(布病)疫情的空间分布特征及相关性, 为采取相应的防制措施提供参考依据。方法收集公共卫生科学数据中心2006—2012年中国法定报告传染病数据库中人布病疫情资料和农业部《兽医公报》中牲畜布病疫情资料, 采用全局、局部空间自相关分析方法对2006—2012年人畜布病疫情数据进行分析。结果中国大陆地区2006—2012年人间布病发病率由1.45/10万上升到2.93/10万, 年发病率全局Moran's I指数为0.179 0~0.345 8, 且均呈正相关(均P<0.01), 有明显的聚集性;牲畜布病发病数在这一时期迅猛增加, 由2 032头上升到82 071头, 其中2010、2011、2012年全局Moran's I指数分别为0.164 3、-0.072 8、-0.0833(均P<0.05);单变量和双变量局部空间自相关结果均显示人畜布病疫情存在正相关关系, 高聚集区集中在北方农牧区, 低聚集区集中在南方非农牧区, 疫情不断由北方向南方扩散。结论人畜布病疫情均存在不同程度的聚集性, 人间布病疫情聚集程度逐年上升, 而牲畜布病发病数与空间自相关指数大小分布存在一定的差异性。     

探索性空间数据分析在中国北方6省(区)布鲁氏菌病地区分布研究中的应用

以2004-2007年中国北方6省(区)(内蒙古、山西、黑龙江、陕西、吉林和辽宁)布鲁氏菌病(布病)疫情数据为例,探讨探索性空间数据分析方法在疾病空间分布中的应用价值.文中以校正年龄和性别的标准化发病比(SMR)作为布病发病危险指标,采用直方图、箱式图和箱式地图,以及全局和局域Moran’s I统计量等方法,在县级空间尺度下,对该数据进行探索性空间数据分析.结果表明,2004-2007年全局Moran’sI值分别为0.2581、0.4574、0.4457和0.4841,且均有统计学意义.局域Moran’s I空间自相关分析结果显示:2004-2007年北方6省(区)县级布病SMR主要表现为空间正相关.高高聚集区主要在东北部,地区类型主要是牧区,但半农半牧区、农区/城镇区县逐渐增加.低低聚集区主要在西部和南部,大部分区县为农区/城镇.低高聚集区很少,主要分布在布病SMR高发区县周围,地区类型主要是农区/城镇.2004-2007年中国北方6省(区)县级布病疫情呈扩散趋势,具体表现为自东向西、自南向北的扩散趋势,且正由牧区向半农半牧区、农区/城镇扩散.     

2011―2020年山东省发热伴血小板减少综合征流行特征及空间聚集性

目的  分析2011―2020年山东省发热伴血小板减少综合征(severe fever with thrombocytopenia syndrome, SFTS)流行特征及空间聚集情况,为SFTS科学防控提供依据。方法  通过中国疾病预防控制信息系统收集数据资料,采用描述性分析、Joinpoint回归模型分析及空间自相关分析方法分析SFTS流行特征及空间聚集性。结果  2011―2020年山东省累计报告SFTS病例4 642例,年均发病率为0.46/10万,累计报告死亡451例,平均病死率为9.72%。每年5―9月为发病高峰,中老年农民为发病的主要人群。Joinpoint回归分析显示,2011―2015年山东省SFTS发病率呈上升趋势,年度变化百分比(annual percentage changes, APC)为38.93%(t=2.91,P=0.033),2016―2020年趋于平稳,APC值为2.71%(t=0.53,P=0.620)。全局空间自相关分析显示,除2011年(Moran’ I=0.011,P=0.168)外,2012―2020年各年SFTS发病率均存在空间聚集性(均有P＜0.05)。局部空间自相关分析显示,“高-高”聚集区主要集中在济南市、淄博市等鲁中内陆和烟台市、威海市等鲁东沿海地区。结论  山东省SFTS发病存在季节性和空间聚集性,应加大对高发季节和高危人群监测管理,加大对鲁中内陆和鲁东沿海地区的防控力度。     

2014—2019年内蒙古包头市人间布鲁氏菌病流行病学特征分析

目的 分析2014—2019年内蒙古自治区包头市人间布鲁氏菌病（简称布病）流行病学特征,为包头市制定布病的防治措施提供数据基础。方法 根据收集的网络直报系统数据和人口学资料,采用描述性统计学方法,对包头市所有旗县区布病病例的流行病学特征进行分析。结果 2014—2019年包头市报告人布病总数为2 940例,年均发病率为17.14/10万,2019年达到23.44/10万;全年每月均有病例报告,其中3—8月为高发期,累计病例报告数为2 013例,占总病例报告数的68.47%。全市10个旗县区均有病例报告,其中达茂旗报告例数最高,占总报告例数40.7%。男性报告例数2 130例,女性报告例数810例,男女性别比为2.6:1。发病人群主要集中在40～59岁年龄组,占总报告数57.7%;农民发病数最多,占总病例报告的75.0%。结论 包头市人间布病疫情总体处于较高发病水平,各部门应加强对高危易感人群的宣传教育和行为干预,以降低包头市人间布病的发病率。     

2010-2016年徐州市人间布鲁氏菌病流行特征分析

目的 分析2010-2016年徐州市布鲁氏菌病(布病)的流行特征和趋势,为科学开展防治工作提供依据。方法 采用描述性流行病学方法,对徐州市2010-2016年布病发病情况进行分析。结果 2010-2016年徐州市共报告布病179例,年均发病率0.293/10万;其中男性和女性的发病率分别为0.454/10万和0.129/10万,男性发病率高于女性且差异用统计学意义(χ2=55.388,P<0.001)。发病年龄以20～59岁为主,占病例总数的77.10%。人群分类以农民为主,占总病例数的83.24%。布病发病高峰为3-8月份,报告病例数占全部病例的74.86%。县(市)区布病发病率高于城区且差异有统计学意义(χ2=10.706,P=0.001)。结论 徐州市布病疫情整体呈快速上升趋势,且具有明显的季节、人群、地区特征。应根据布病流行特征,加强布病监测和分析,适时采取科学有效的防制措施做好布病防控工作。     

应用空间自相关分析研究广西壮族自治区肝癌的空间异质性分布特征

目的 应用空间自相关分析研究广西壮族自治区肝癌的空间分布特征.方法 利用全区2000-2007年肝癌资料,求出各市县肝癌8年平均发病率;应用地理信息系统中的空间统计分析模块进行空间自相关分析;应用Map Info 8.0软件绘制疾病专题图.结果 2000-2007年广西肝癌年均发病率存在空间自相关,全域空间自相关系数Moran's 1=0.34,P＜0.01;全域空间自相关系数G=O.77,P＜0.01;Moran's,系数图上下波动,有四处隆起,主要在微观尺度(空间间隔为1～3,实际尺度45～135 km)及宏观尺度(空间间隔16～18,实际尺度720～800 km)上存在聚集性分布,但在空间间隔为1.4,实际尺度约60km时,空间自相关有波峰,即空间分布有最大的自相关性;疾病专题图显示肝癌高发区主要聚集在桂西南及桂南沿海地区,桂北为低发区.结论 2000-2007年广西肝癌的空间格局非随机分布,存在明显的聚集区.