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2005-2014年江苏省盐城市沿海滩涂地区肾综合征出血热时空分布特征及影响因素研究
目的 探讨江苏省盐城市沿海滩涂地区肾综合征出血热(HFRS)时空分布特征,研究该病时空聚集性与气象因素、鼠类生物学特点等影响因素的相关性.方法 收集整理盐城市沿海滩涂地区2005-2014年HFRS疫情、人口学和气象学资料,于2011年4月至2014年12月对上述地区鼠密度进行监测.用统计学方法分析HFRS疫情流行特征和时空聚集性.Pearson相关分析方法分析HFRS时空分布、鼠密度消长、气象参数变化的相关性.结果 2005-2014年盐城市沿海滩涂地区HFRS发病呈间歇性逐步升高,高发病年份为2014年,发病率为2.83/10万,且呈现冬季高峰.HFRS发病地区以大丰、东台两个区域为主,大丰区域的海丰农场、上海农场、川东农场和东台区域的新曹农场为高发乡镇.10年间可能存在两个HFRS发病聚集区域,分别为2010年12月至2014年12月东台区域的新曹农场和2009年11月至2011年12月的大丰区域的上海农场、海丰农场.盐城市沿海滩涂地区优势鼠种为黑线姬鼠,构成比为89.19％.2011-2013年HFRS发病高峰与鼠密度高峰具有一致性,且发病高峰前均有一个气温、降雨量高峰.由Pearson相关分析可知,气温与HFRS发病率具有统计学相关性,其他气象因素及鼠密度与HFRS发病率无统计学相关.结论 盐城市沿海滩涂地区存在HFRS疫区,且有时空聚集性,这与该地区存在传播HFRS的流行因素有关,应继续加强监测并采取有效措施予以防控.
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四川省成都市甲型H1N1流行性感冒时空分布特征分析
目的 分析成都市甲型H1N1流行性感冒的时空分布特征.方法 利用传染病报告信息管理系统中2009年5月9日至12月31日成都市甲型H1N1流感数据以及相关流调报告资料,对疫情流行规律进行时空描述分析和空间自相关分析.结果 早期甲型H1N1病例以输入为主,国外输入病例主要来自美国、新加坡、澳大利亚等,省外输入病例主要来自中国香港、广东省、上海市等.发病数呈中心城区(主城6区)、中层城区、外层城区逐渐递减趋势,其中主城6区累计发病数占总发病数的68.86％.成都市甲型H1N1流感在空间分布上呈正自相关(Moran'sI=0.410,P=0.001),其中“高-高(H-H)”区域主要集中在主城6区,即青羊区(其局部自相关系数“I”,I=1.195,P=0.001)、锦江区(I=0.773,P=0.003)、成华区(I=0.495,P=0.026)、金牛区(I=0.658,P=0.004)、高新区(I=0.842,P=0.001)、武侯区(I=0.530,P=0.004),“低-高(L-H)”区域位于中层城区的新都区(I=-0.650,P=0.029),其他区域的局部空间自相关差异无统计学意义.结论 在甲型H1N1流感传播、聚集风险上,主城区高于中层城区,中层城区高于外层城区,因此在防控措施上应因地制宜,分别对不同层的城区给予不同的防控措施.
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长沙市辖区甲型H1N1流行性感冒流行病学与时空分布研究
2009年甲型H1N1流行性感冒(简称甲流)引发的全球性流感大流行给世界各国造成了巨大损失[1],截止到2010年我国内地共确诊甲流患者12万多例,死亡800多例[2].在这种复杂的情况下,如何大限度地减轻疫情的不良影响和造成的损失已经成为值得研究的重要课题.笔者基于地理信息系统技术对长沙市辖区甲流患者进行流行病学分析,研究其时空分布特征,以为甲流的防控提供决策依据.
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河南省流行性乙型脑炎时空分布特征及影响因素研究
目的 分析河南省2006-2010年流行性乙型脑炎(乙脑)时空分布特征,研究地理环境因子对乙脑发病情况的影响.方法 对2006-2010年河南省乙脑发病数据分市县进行流行病学及空间自相关分析,利用相关分析及多元线性回归研究气象因子、地表因子、社会经济条件等地理环境因素对乙脑发病的影响.结果 河南省5年共报告2 729例,年平均发病率为0.547 4/10万,死亡119例,平均病死率为4.36％.年内7-9月发病集中,占全年发病数的97.08％,年际变化呈“U”形.疾病发病“热点”呈现明显的西南多、东北少的空间分布特征,洛阳、南阳、信阳3市发病热点现象显著.气象因子中,降雨量、降雨日数、＞80％湿度天数及＞25℃积温与发病率正向作用显著,而＞30℃温度的累积天数、高温度＞30℃的累积温度将有效降低乙脑发病;地表因子中,省内水网密度低、耕地面积高的地方易致乙脑发病,两者与发病率在置信度为99％水平均呈显著相关;社会经济类因子中,农民人均收入的提升可有效降低疾病暴发,医疗卫生从业人数增加可降低乙脑暴发的可能性.多元线性回归拟合地理环境因素对疾病发病率影响,预测模型中R2=0.643,调整后R2=0.414,拟合效果良好.结论 河南省西南地区属于乙脑防控重点区域,关注地理环境因素的动态变化对乙脑防控有前瞻性作用.
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基于时空大数据的甲型肝炎发病率分布特征分析及预测模型
目的 了解我国甲型病毒性肝炎(以下简称甲肝)发病率在时间和空间上的分布特征,探讨乘积季节模型在甲肝发病率预测中的可行性.方法 收集我国2006-2017年甲肝发病数据和人口学资料,利用MapInfo 11.0绘制甲肝发病率时空分布柱状图;并采用SPSS 23.0对2006-2016年数据建立自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),选取2017年数据评价模型的预测效果.结果 2006-2016年,全国共报告甲肝病例430 962例,发病率逐年递减,且西部地区明显高于东部地区.经数据平稳化处理、定阶、参数估计与模型检验后建立了优模型ARIMA(0,2,2)(0,1,1)12.且对2017年1～12月的预测值和实际发病率基本吻合,相对误差在2.0％～39.7％之间.结论 我国甲肝发病率逐年递减且东西部地区甲肝发病率表现出明显差异.ARIMA乘积季节模型对我国甲肝发病率具有很好的短期预测能力.
关键词： 甲肝 发病率 时空分布特征 ARIMA乘积季节模型
