| 浙江省2005-2020年肾综合征出血热流行趋势分析 |
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| 引用本文： | 张蓉,张宁,凌锋,刘营,郭颂,施旭光,任江萍,孙继民.浙江省2005-2020年肾综合征出血热流行趋势分析[J].中华流行病学杂志,2021,42(11):2030-2036. |
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| 作者姓名： | 张蓉 张宁 凌锋 刘营 郭颂 施旭光 任江萍 孙继民 |
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| 作者单位： | 浙江省疾病预防控制中心传染病预防控制所/浙江省传染病疫苗与预防控制研究重点实验室, 杭州 310051;杭州市滨江区浦沿街道社区卫生服务中心 310013 |
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| 基金项目： | 浙江省医药卫生面上项目（2019KY358） |
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| 摘 要： | 目的 了解浙江省2005-2020年肾综合征出血热（HFRS）流行特征和时空分布特征，为其精准防控提供科学依据。方法 从中国疾病预防控制传染病报告信息管理系统获取疫情数据，通过描述性研究了解浙江省HFRS的三间分布特征；采用ArcGIS 10.2软件进行全局自相关和局部自相关分析；采用SaTScan 9.4.4软件进行时空聚集区扫描分析，ArcGIS 10.2软件完成疾病时空分布的可视化。结果 浙江省2005-2020年共报告7 724例HFRS病例，其中死亡25例。每年有2个发病高峰，分别在5-6月（春末夏初）和11月至次年1月（冬季）。累计病例在前三位的地市分别是宁波市24.27%（1 875/7 724）、台州市21.25%（1 642/7 724）和绍兴市14.54%（1 123/7 724）。男女性别比为2.73：1（5 656：2 068）。病例主要以中老年为主，41~70岁的病例占60.95%。职业主要是农民，占69.89%（5 398/7 724）。大多数年份HFRS的空间分布存在相关性，回顾性时空扫描结果显示，探测到3个聚集区：一类聚集区集中在浙江省东部和中部地区的21个县（市、区），其中宁波市、绍兴市和金华市各有4个县（市、区）、台州市8个县（市、区）和丽水市1个县（RR=13.69，LLR=5 522.60，P<0.001）；二类聚集区集中在浙江省西部地区丽水市的龙泉市和庆元县（RR=31.20，LLR=1 232.46，P<0.001）；三类聚集区集中在浙江省北部地区湖州市的长兴县和安吉县（RR=3.42，LLR=23.93，P<0.001）。结论 2005-2020年浙江省HFRS病例以中老年、男性和农民为主，在春末夏初和冬季的东部地区疫情高发，建议重点地区在流行季节来临前针对重点人群采取精准防控措施。
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| 关 键 词： | 肾综合征出血热 全局自相关 局部自相关 时空聚集 |
| 收稿时间： | 2021/5/28 0:00:00 |
Study on epidemic trend of hemorrhagic fever with renal syndrome in Zhejiang province, 2005-2020 |
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| Zhang Rong,Zhang Ning,Ling Feng,Liu Ying,Guo Song,Shi Xuguang,Ren Jiangping,Sun Jimin.Study on epidemic trend of hemorrhagic fever with renal syndrome in Zhejiang province, 2005-2020[J].Chinese Journal of Epidemiology,2021,42(11):2030-2036. |
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| Authors: | Zhang Rong Zhang Ning Ling Feng Liu Ying Guo Song Shi Xuguang Ren Jiangping Sun Jimin |
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| Institution: | Department of Communicable Disease Control and Prevention, Zhejiang Provincial Center for Disease Control and Prevention/Key Laboratory of Vaccine, Prevention and Control of Infectious Disease of Zhejiang Province, Hangzhou 310051, China;Puyan Street Community Health Service Center of Binjiang District, Hangzhou 310013, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Hemorrhagic fever with renal syndrome Global autocorrelation Local autocorrelation Spatiotemporal clustering |
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