2018年深圳和香港地区两起公共场所登革热暴发疫情对比

  目的  对比分析深圳和香港地区两起公共场所登革热疫情流行特征和处置措施,融合优势以更好应对登革热暴发。  方法  收集两地登革热病例信息和蚊媒监测数据进行描述性流行病学分析,并对防蚊灭蚊措施进行对比。  结果  香港地区报告病例19例,疫情持续13 d,分布6个区,男女性别比为1:0.9。深圳20例,持续33 d,分布3个街道,男女性别比为1:0.82。两地年龄差别有统计学意义（Z=-2.855,P=0.004）。香港地区病例从出现症状到实验室确认时间间隔5.5~8.5 d,中位数7 d;深圳为1.5~5.4 d,中位数为2 d,差异有统计学意义（Z=-3.818,P < 0.001）。香港地区疫情第4 d宣布封闭感染场所30 d,灭蚊范围500 m,采用诱蚊诱卵器指数评价灭蚊效果。深圳第2 d宣布"封闭",灭蚊范围400 m,每3 d用布雷图指数、双层叠帐法监测。  结论  两地登革热疫情性质、规模、时间、场所相似,深圳处理措施更灵敏、快速,传染源早发现能力强,蚊媒监测方法更全面、频率更高。香港地区疫情信息公布、媒体风险沟通更主动,灭蚊措施更严格、专业。     

社区蛋糕店一起沙门氏菌食物中毒事件的流行病学调查

目的 对发生在社区蛋糕店的一起食物中毒事件进行流行病学调查分析,查明致病因子、致病食品及其污染来源,为今后预防类似事件的发生提供参考。 方法 采用现场流行病学调查、食品卫生学调查和实验室检验相结合的方法。 结果 本次事件共发现病例14例,病例的临床表现相似,主要为腹泻、腹痛、发热、呕吐。发病潜伏期中位数为9.25 h(3.2~14.6 h)。所有病例发病前均食用过HG糕店制售的三文治,经剂量反应关系分析,认为三文治食用量和疾病严重程度存在相关性 (r=0.583,P=0.029)。病例肛拭子、呕吐物及粪便、剩余三文治和三文治生产原料等标本中均检出肠炎沙门氏菌,不同来源标本中分离到的阳性菌株经脉冲场凝胶电泳(pulsed-field gel electrophoresis,PFGE)分子分型分析具有同源性。 结论 该起事件是一起因食用社区蛋糕店制售的受沙门氏菌污染的三文治引起的食物中毒事件。     

ARIMA模型在梅毒发病预测中的应用

目的：探讨时间序列分析方法ARIMA模型在梅毒发病预测中的应用,为传染病防控提供科学依据。方法2010年1月—2014年5月深圳市盐田区梅毒发病资料建立时间序列分析模型,拟合ARIMA最优模型,根据模型预测2014年6月—12月发病率。结果模型ARIMA（1,1,0）（0,0,0）为本次预测最优模型,预测2014年6月—12月深圳市盐田区梅毒发病率分别为0.23/10万、0.26/10万、0.25/10万、0.26/10万、0.25/10万、0.26/10万、0.26/10万,发病平稳。结论可以用时间序列分析方法ARIMA模型对梅毒发病情况进行预测,预测和预警效果良好。     

2010-2012年深圳市盐田区游泳池水水质卫生监督监测情况分析

目的掌握深圳市盐田区游泳池水质的卫生状况。方法对盐田区2010～2012年各人工游泳场所的卫生管理、基本设施、消毒制度、工作记录等方面进行现场检查,并依据GB9667-1996《游泳场所卫生标准》的要求对池水水质进行检测。结果游泳池水的卫生状况总体良好。在游泳池水质的各项检测指标中,游离性余氯为合格率最低的项目。成人池水质合格率高于儿童池（P〈0．01）。结论盐田区游泳池水质的总体卫生状况良好,但仍存在一些问题需要解决,重点加强儿童游泳池消毒管理。     

2008～2010年深圳市盐田区旅店业卫生监测结果分析

目的为了更好的了解盐田区旅店业卫生管理现状,发现存在的卫生问题并提出解决方法,指导公共场所经营者及时改进,预防疾病在公共场所的传播,保障公众健康,迎接2011年世界大学生运动会在深圳市顺利举行。方法对盐田区50家旅店业的室内空气和公共用品进行监测。结果盐田区旅店业监测份数共5121份,合格4790份,合格率93.5 4%。结论盐田区旅店业卫生总体情况较好;但非星级旅店业的总体卫生质量低于3星以上、1~2星旅店业,杯具的合格率高于毛巾、床上用品。     

Joinpoint模型与ARIMA模型在细菌性痢疾发病趋势分析的应用比较

目的比较Joinpoint模型与ARIMA模型在深圳市盐田区细菌性痢疾(以下简称菌痢)发病趋势分析及预测中的效果。方法对1998—2017年盐田区菌痢发病率进行Joinpoint模型与ARIMA模型分析,同时比较两模型拟合结果的一致性、优劣性、稳健性。结果 Joinpoint模型结果显示, 2013年为趋势变化"折点",将菌痢流行曲线分为2段。1998—2013年变化百分比(APC)为-2.0%(P0.05), 2013—2017年APC为-31.5%(P0.05)。ARIMA最优拟合模型为ARIMA (1, 1, 0)。两模型拟合结果的相关系数ICC为0.74 (95%CI:0.45-0.89)。Joinpoint模型拟合结果的平均绝对误差、平均绝对百分误差分别为9.26%, 17.61%; ARIMA模型分别为11.31%, 24.86%。离群值对Joinpoint模型无影响,对ARIMA影响较大,整体趋势表现为先上升后下降。结论两模型对菌痢发病数据拟合结果的一致性较好, Joinpoint模型比ARIMA (1, 1, 0)模型显示出更好的拟合精度。小样本情况下, Joinpoint模型受离群值影响小,方法更稳健,并能对长期趋势进行分段描述,有较高实际价值。     

ARIMA模型在手足口病预测预警中的应用

目的研究时间序列分析在手足口病预测预警中的应用,并探讨提高模型预测准确性和实用性的思路。方法应用SPSS 18.0软件对深圳市盐田区2008年1月—2014年4月手足口病发病率进行ARIMA模型拟合,预测2014年5月-12月手足口病发病率。结果模型ARIMA（0,1,0）（0,1,1）12的参数估计值为0.761,t=2.552,P=0.013,经检验参数有统计学意义。且BIC=6.066,在拟合比较的模型中最小,故选定为最佳拟合模型。利用2013年10月—2014年4月实际发病数与预测发病数进行比较,实际值与预测值相对误差的中位数为71%。结论用时间序列分析对手足口病发病情况的拟合结果满意,预测和预警效果良好。