我国炭疽的流行动态及其相关影响因素研究

发布时间：2017-07-16 06:24

  本文关键词：我国炭疽的流行动态及其相关影响因素研究

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【摘要】：背景:炭疽(Anthrax)是由炭疽芽孢杆菌(Bacillus anthracis)引起的一种人畜共患病,该细菌归属于需氧芽胞杆菌属,有繁殖体和芽孢两种形式。草食性动物是其最主要的受感染者,人感染炭疽通常是因为直接或间接接触了患病动物或者是被炭疽芽孢杆菌污染的农畜产品。皮肤炭疽、胃肠道炭疽和肺炭疽是该病的三种主要表现形式。炭疽流行的地域非常广泛,主要包括非洲、亚洲中部、南部的发展中国家。近些年,关于其暴发流行的报道也频繁出现,世界卫生组织估计全球每年大概有2万 10万新感染的炭疽病例发生。除了自然发生的炭疽疫情外,2001年美国发生了炭疽粉末通过信件传播的人为生物危害事件,以及近年来欧洲报道的炭疽新感染途径注射型炭疽也时有发生,因此,公众广泛认为炭疽仍是影响全球公共卫生的一大威胁。近二三十年来,现代信息技术在公共卫生领域得到了较为广泛的应用,为疾病时空分布的可视化分析及其相关生态、环境和气象影响因素的研究提供了有效的技术支撑。目前,国外关于炭疽流行病学的研究提示炭疽的分布可能受土壤参数、气象因素等地理环境因素的影响。我国已对炭疽疫情的流行病学特征及暴发疫情的流行病学调查开展了较多的研究,但在炭疽地理流行病学研究方面尚处于起步阶段,仅见到皮肤型炭疽的时空分布分析的报道,尚未阐明本病在我国的时空动态变化及特征、相关的影响因素及其发生与流行的可能地域等。因此,有必要在我国小尺度上开展有关人感染炭疽和家畜感染炭疽的流行动态、高发聚集区、相关影响因素及其风险预测研究,为该病的科学防控提供指导。目的:(1)明确2005 2013年间我国人感染炭疽和家畜感染炭疽疫情的流行动态,从时间分布、空间分布、人群(家畜)分布三方面全景描述炭疽的流行病学特征;(2)识别我国人感染炭疽的高发聚集区,为重点防控区域的划定提供依据;(3)明确气象因素对人感染炭疽疫情的驱动作用,另外,定量分析生态、环境和气象相关因素对人感染炭疽空间分布异质性的影响,建立生态学模型预测炭疽传播风险区域的范围。方法:(1)收集2005 2013年人感染炭疽和家畜感染炭疽的疫情报告数据,根据地理编码将病例数据与全国县区级、省级基础数字地图相关联,结合空间分析和统计学分析方法,描述人感染炭疽和家畜感染炭疽疫情的流行病学分布特征,比较区域间炭疽疫情在时间分布、空间分布格局及人群(家畜)分布三方面的异质性;此外,开展研究期间炭疽的时空聚类扫描分析,并针对每年的发病情况开展了空间聚类扫描分析。(2)收集我国炭疽主要疫源地西部三省(四川、甘肃和青海)2012 2013年人感染炭疽疫情的报告卡信息,根据地理编码将病例数据与三省乡镇级基础数字地图相关联,比较分析人感染炭疽的分布在三个省份之间的差异,并逐年分析该区域人感染炭疽的空间聚集区的分布范围及其动态变化。(3)以全国县区尺度时空聚类分析扫描得到的主要聚集区为研究对象,收集研究期间内该区域各气象指标的月值数据(月平均温度、相对湿度以及月累积降雨量、日照时数),利用箱式图和连续小波变换分析评价主要聚集区内人感染炭疽月发病率的季节性和周期性,利用spearman秩相关探讨人感染炭疽月发病率与各月值气象数据之间的相关性和滞后性效应,确定影响疫情时间动态的气象因素。以全国层面各县区为研究对象,收集与人感染炭疽流行的生态、环境和气象等潜在相关影响因素(牲畜密度、人口密度、土地利用、海拔、表层土壤参数、气象指标),利用增强回归树(boostedregressiontrees,brt)模型识别对人感染炭疽空间分布异质性产生作用的影响因素,并以此为基础,开展传播风险预测研究,绘制我国人感染炭疽传播风险预测地图。本研究中用到的软件有microsoftoffice2010,arcgis9.2,sas9.3,satscan9.3,stata11.1,matlab,r语言。结果:(1)2005 2013年间我国大陆共报告3,115例人感染炭疽病例,分布于我国19个省份的299个县区,以皮肤炭疽为主,占所有病例的97.72%(3044例)。该病全年各月都有发生,大多数病例(72.2%)发生在夏季和秋季,高峰月份为7 8月。人群分布上,30 49岁的男性发病率最高,牧民和农民是主要的发病人群,2010 2013年占88.7%。同期,我国大陆共报告家畜感染炭疽暴发疫情209起,一共2,261例家畜发病,分布于我国大陆的17个省份。家畜感染炭疽疫情的时间分布表现出较明显的波动,但总体上呈现下降的趋势(趋势卡方检验,p0.01)。每个月人感染炭疽发病数和家畜感染炭疽发病数之间具有显著相关性(r=0.38,p0.05)。我国家畜炭疽以牛、绵羊、山羊和猪的感染为主。空间分布上,56.34%的人感染炭疽病例分布在牧区和半农半牧区。各县区人感染炭疽的年均发病率为0.39/10万(范围:0.01/10万 1.98/10万),82%炭疽患者分布于我国西部和东北部的6个省/自治区,即四川、新疆、甘肃、青海、贵州和内蒙古。尽管全国总体上报告的人感染炭疽病例数表现为下降趋势,但近几年甘肃、青海、云南和内蒙古的人感染炭疽发病数出现反弹趋势。研究期内,我国青海省的家畜感染炭疽疫情发生数最多;我国人感染炭疽和家畜感染炭疽疫情的空间分布趋势大致相同,但少数省份如四川省的人感染炭疽疫情远比家畜感染炭疽疫情严重。研究期内我国各县区的时空聚类扫描方法探测确定一个主要聚集区和四个二级聚集区,共包括分布于71个县区的1529例病例,是全国总病例数的49.09%,该区域对应的人口数仅占全国人口数的1.02%。其中主要聚集区包括四川、青海、甘肃和西藏四省区交界处的34个县区,聚集时间为2005年1月到2013年1月,其相对危险度为424.3。4个二级聚集区,其中一个位于我国西南地区,其余三个位于我国东北地区。逐年空间聚类分析显示主要聚集区均位于青藏高原的东部,但每年的二级聚集区范围有变化。(2)2012 2013年我国西部三省(四川、甘肃和青海)共报告人感染炭疽247例,其中1例死亡,三省的年平均发病率为0.11/10万,累计病死率为0.40%。两年内四川报告病例127例、甘肃64例、青海56例。皮肤型炭疽为主要的感染类型,占总数的98.38%。报告病例以临床诊断为主(97.57%,241/247)。三省炭疽发病主要集中在夏秋季(68.42%,169/247)。2012 2013年间,病例分布于三省份的40个县区115个乡镇内(1例地址不详),患者全部分布于乡、镇区域,街道办事处无病例报告,其在乡、镇的分布比为210:37。空间分布图显示病例集中分布于四川、甘肃和青海三省交界处,各乡镇的年均发病率为18.84/10万(范围:2.07/10万 112.71/10万)。发病率排在前三的乡镇均位于四川省,即德格县然姑乡、若尔盖县唐克乡和阿坝县德格乡,分别为112.71/10万、107.82/10万、106.44/10万。三省炭疽病例年龄分布无统计学差异(秩和检验,p=0.24),均主要发生于20 49岁的青壮年,且都以男性为主,职业分布均以牧民为主。逐年的空间聚类分析显示:两年间聚集区虽然有小幅度的向西移动趋势,但总体上四川、甘肃和青海三省交界区域仍是这两年疫情的高发聚集区。2012年的空间聚集性扫描分析识别出覆盖258个乡镇的三个炭疽高发聚集区,报告了86.15%的病例数,其人口仅占三省份总人口1.02%。主要聚集区包含248个乡镇,位于四川西北部、甘肃西南部和青海东南部三省交界处,报告病例104例,相对危险度为411.99。2013年则探测到两个聚集区,覆盖256个乡镇,报告了79.31%的病例数,其人口仅占三省份总人口1.25%。主要聚集区含221个乡镇,报告病例85例,相对危险度为290.81。聚集区内秩相关结果显示,发病率的高低与土地利用类型相关,发病率与草地覆盖百分比呈正相关,与森林、农田覆盖百分比呈负相关。(3)以全国县区尺度时空聚类分析扫描得到的主要聚集区为研究对象,箱式图显示该区域炭疽发病率病例表现为明显的季节性,连续小波变换分析显示该区域在2006 2012年间存在有较为显著的1年振荡周期。聚集区内的炭疽月发病率和当月以及滞后1月、2月的月平均气温、相对湿度、累积降雨量呈正相关。炭疽的季节性与气象因素显著相关。以全国层面各县区为研究对象,应用2005 2011年的发病数据建立增强回归树生态学模型,识别出各县区牛密度、绵羊密度、人口密度、草甸和典型草地覆盖率,海拔,土壤ph6.1的土地覆盖率,土壤有机碳浓度以及综合气象指数(由温度、相对湿度、降雨量和日照时数的主成分分析获取)对人感染炭疽的空间分布具有显著影响。其中,海拔是影响人感染炭疽发生最主要的影响因素,在500米 1500米海拔范围内,炭疽发生的风险随着海拔的升高而快速上升,超过1500米时,逐渐平缓或有小幅度的下降。炭疽发生的风险与牛密度、绵羊密度、草甸覆盖率和土壤中有机碳浓度呈正相关。另外,炭疽的发生和人口密度、综合气象指数呈负相关。基于该模型预测2012 2013年我国各县区人感染炭疽的发生概率,结果显示预测的受试者工作特征曲线下面积为0.921(95%ci:0.899 0.943),说明该模型外推效果较好。炭疽风险预测地图显示我国人感染炭疽的高风险区主要位于我国如下四个地区,(1)包括青藏高原大部分区域的中国中西部地区,如青海东部、四川西北部、甘肃西南部、西藏中部;(2)中国西南部地区,包括云南、贵州和广西西部;(3)中国西北部地区,包括新疆西部和西北部;(4)中国北部地区,包括内蒙古中部和东部、黑龙江西部和东部、吉林省。其中中国中西部地区的东部发生炭疽的风险最高,基本和主要聚集区地理位置一致。结论:本研究充分利用地理信息系统、空间分析等现代信息技术,同时结合流行病学研究设计和统计学分析方法,开展我国炭疽的流行动态及其相关影响因素的研究。一方面,通过描述比较我国人感染炭疽和家畜感染炭疽的时空流行动态、分布特征以及我国西部三省乡镇尺度上炭疽分布的区域差异,从三间分布着手揭示炭疽的流行病学特征,并且利用不同的空间尺度探讨了炭疽的空间分布格局和高发聚集区范围;另一方面,收集与疾病发生发展可能相关的影响因素,从时间和空间两个维度开展影响因素的分析,评估各因素对炭疽发生的作用,并进行风险预测,为监测方法和干预策略的制定提供科学依据。通过开展上述研究,发现我国炭疽表现为明显的季节性和空间聚集性。男性青壮年牧民、农民是主要发病人群。炭疽的季节性受温度、相对湿度和降雨量的驱动影响,空间异质性受畜牧水平、人口密度、土地利用、海拔、土壤参数和气象指标的综合作用。尽管我国的炭疽疫情在过去九年有所缓解,但部分省份炭疽疫情出现反弹趋势,提示需要针对重点地区加强炭疽的防控。人感染炭疽病例数多于家畜病例数,而且两者间的月发病数表现为微弱的相关性,提示需进一步加强家畜间炭疽的监测。炭疽疫情在我国持续存在,更需重点针对高发聚集区和高风险区域开展动物、人群、环境全方位的监测,采取科学的防控措施,倡导“One Health”理念,从疾病发生的源头上预防炭疽的发生。
【关键词】：炭疽 流行动态 聚集性分析 影响因素
【学位授予单位】：中国人民解放军军事医学科学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R517.2
【目录】：

• 缩略词表5-6
• 中文摘要6-10
• 英文摘要10-14
• 前言14-23
• 研究背景14-16
• 研究设计16-17
• 研究步骤17-19
• 参考文献19-23
• 第一部分 我国炭疽的时空流行动态及分布特征研究23-39
• 概述23-25
• 研究数据25-26
• 1. 我国人感染炭疽监测数据25
• 2. 我国家畜感染炭疽监测数据25
• 3. 基础地图和人口数据25
• 4. 我国牧区、半农半牧区分布数据25-26
• 分析方法26-27
• 1. 我国人感染炭疽和家畜感染炭疽的时空流行动态及分布特点分析26
• 2. 我国人感染炭疽的聚集性分析26-27
• 结果27-34
• 1. 我国人感染炭疽和家畜感染炭疽的时空流行动态及分布特征27-28
• 2. 我国人感染炭疽的时空聚集性分布特征28-34
• 讨论34-36
• 参考文献36-39
• 第二部分 我国西部三省2012 2013年炭疽的流行特征与空间聚集性分析39-47
• 概述39-40
• 研究数据40
• 1. 我国西部三省人感染炭疽监测数据40
• 2. 基础地图和人口数据40
• 研究方法40-41
• 1. 我国西部三省 2012 2013年人感染炭疽的流行特征比较分析40
• 2. 我国西部三省乡镇尺度的空间聚集性分析40-41
• 研究结果41-44
• 1. 我国西部三省 2012 2013年人感染炭疽的流行特征41
• 2. 我国西部三省乡镇尺度的空间聚集性分布特征41-44
• 讨论44-46
• 参考文献46-47
• 第三部分 我国炭疽流行的相关影响因素研究47-71
• 概述47-49
• 研究数据49-53
• 1. 我国人感染炭疽监测数据49
• 2. 基础地图和人口数据49
• 3. 各类专题数据49-53
• 分析方法53-56
• 1. 时间维度相关影响因素分析53
• 2. 空间维度相关影响因素分析53-56
• 结果56-63
• 1. 人感染炭疽时间维度的相关影响因素56-59
• 2. 人感染炭疽空间维度的相关影响因素59-63
• 讨论63-67
• 参考文献67-71
• 研究结论71-72
• 研究创新之处72-73
• 个人简历73-74
• 致谢74

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本文编号：547414