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山东省布鲁氏杆菌病流行特征及影响因素研究

发布时间:2017-05-25 23:05

  本文关键词:山东省布鲁氏杆菌病流行特征及影响因素研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:研究背景布鲁氏杆菌病(Brucellosis,以下简称布病),亦被称为“波状热”、“地中海热”和“马尔他热”,是由布鲁氏杆菌引起的高传染性人畜共患病。患病的羊、牛、猪、犬等是人间布病的主要传染源,通过直接接触、消化道、呼吸道等途径传播给人类。该病是一种全身感染性疾病,可感染所有人,严重危害人类健康,并阻碍畜牧业与社会经济发展。布病主要流行于亚洲,撒哈拉以南非洲地区,中东,地中海,拉丁美洲的一些国家和东南欧地区。目前,布病仍然是一个严重的公共卫生问题,并导致严重的经济损失和较高的全球健康负担,尤其是在发展中国家。在我国,山东省报告病例数位于全国排名前10位。2005年以来,该病发病率快速增长且波及范围不断扩大。迄今,山东所有17地(市)均有病例报道。目前我国布病流行态势复杂、疫区不断蔓延,给人们的身体健康造成严重危害并导致严重的疾病负担。山东作为我国北方地区典型疫区,其流行强度不断增强,流行范围不断扩大。本研究以山东省布病流行数据,分析该病的流行特征,探讨影响该病流行的因素,从而为该病的预防控制提供科学依据。研究目的1.综合应用传统流行病学、空间流行病学及时间序列分析方法描述该病的人间,时间及空间的流行分布;2.通过1:2匹配的病例对照研究探究布病的发病影响因素,为该病的预防控制提供科学依据。资料来源与方法1.资料来源(1)描述性研究数据来源于山东省疾病报告信息系统(Shandong Diseases Reporting Information System, SDRIS) 2004至2014年布病监测数据报告卡中监测的病例资料。(2) 病例对照研究依据2013年山东省疾病报告信息系统(Shandong Diseases Reporting Information System, SDRIS)资料,选定2013年1月-12月间在7个研究地区利津、庆云、章丘、郓城、无棣、青州、临淄7个研究地区确诊的布氏杆菌病患者,开展1:2匹配的病例对照研究。2.研究方法(1)描述性研究采用SPSS16.0软件,对布病监测病例进行包括年龄、性别、职业等人口特征描述,全省各县(区)分布情况及时间季节分布特征。方法有χ2检验、线性趋势χ2检验、Kruskal-Wallis H秩和检验,以P0.05为差异具有统计学意义。基于建立的地理信息系统数据库、地理信息系统软件(ArcGIS 9.3)及空间聚集分析软件(SatScan 7.0),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。基于SAS 9.0进行时间序列分析并建立ARIMA模型。(2)病例对照研究EpiData 3.0依据调查问卷建立数据库。采用SPSS 16.0进行数据分析。病例组与对照组的可比性分析中,连续变量的比较使用t检验,方差不齐的使用t’检验;分类变量的比较使用卡方检验;有序变量的比较使用Wilcoxon秩和检验。以各暴露因素为自变量,以是否为病例为因变量,采用logistic回归模型进行单因素分析,显著性检验水平P0.10,结合布病的生物学意义,将符合的变量,利用逐步回归法进行多因素分析,计算各变量比值比(OR)及人群归因危险度百分比(PAR%),显著性检验水平P0.05。研究结果1.布病流行特征(1)布病“三间”分布:2005-2014年发病率呈逐年增长趋势,年均增幅为35.56%。布病病例各月份均有发生,3-8月为发病高峰期,占67.41%(4160/6171),发病峰值在5月,占13.90%(858/6171),春夏发病病例数所占比例逐年减少趋势。男性病例占76.17%(4542/6171),男女比为2.79:1。发病年龄为最小为5个月,最大89岁,其中46-55岁最高占24.6%(1518/6171)。病例职业以农民为主。全省17地市均有病例报道,地市前五位分别为菏泽、潍坊、滨州、济宁、淄博,分别占本省病例的16.53%(1003/6067)、12.44%(755/6067)、11.44%(694/6067)、10.25%(622/6067)、9.35%(567/6067)。2005-2014年病例波及县(区)共计139个县(区),分别为20、18、24、23、33、43、68、94、117、133个,呈逐年递增趋势(线性趋势χ2=421.57,P0.0001)。病例主要报自综合性医院,占41.94%(2588/6171),病例主要经临床诊断10.71%(661/6171)及实验室诊断88.64%(5470/6171)。(2)空间流行病学分析:2004—2012年山东省布病发病率由0.0382/10万(35例)上升至0.6205/10万(598例),年均发病率为0.2111/10万。集中度分布M=0.375 3,3—6月高发(56.27%,1041/1802)。布病发病率的全局指数值为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)得出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为中心点、辐射半径为33.83 km,RR=9.72;二类聚集区是以滨城为中心点、辐射半径为62.78 km,RR=4.99,8处HH区均在两类聚集区域内。(3)时间序列分析:ARIMA(0,2,1)模型为最优的模型(χ2=5.58 P=0.35)。2014年的预测总发病率为1.571/10万人,而且每月发病率分别为0.101,0.118,0.143,0.166,0.160,0.172,0.169,0.133,0.122,0.105,0.103和0.079/10万人,实际观测值均在预测值的95%CI内。MAPE值为58.79%。2.布病流行因素经单因素及多因素分析与动物相关的职业(OR=1.846,95%CI=1.188-2.870),家人患过布病(OR=2.572,95%CI=1.054-6.273),与羊接触(OR=4.871,95%CI=3.059-.7.756),处理病畜难产、流产、正常产(OR=2.258,95%CI=1.257-4.054),接触牲畜时有外伤(OR=1.912,95%CI=1.043-3.504),吃生拌肉或吃未熟的肉或者手不洁就拿食物吃(OR=6.402,95%CI=2.029-20.198)是布病流行的危险因素,与动物密切接触时使用防护措施(OR=0.473,95%CI=0.293-0.764)为其保护性因素。且与动物密切接触时无防护措施与危险因素与动物相关的职业,家人患过布病,与羊接触,处理病畜难产、流产、正常产,接触牲畜时有外伤,吃生拌肉或吃未熟的肉或者手不洁就拿食物吃均有相乘交互作用。结论(1)山东省布病发病率呈逐年增长趋势疫情波及范围逐年扩大;布病发病主要集中在46-55岁男性农民;布病全年均有病例在3-8月为流行高峰,即春夏季节。该病存在正空间相关性,包括8处‘H-H’空间聚集区,发病主要位于山东西南部鲁西平原和山东省北部的鲁北平原,并存在存在两类聚集区,发病趋势由北部向中部、由西向东范围逐渐扩大,东部沿海威海烟台出现病例,且范围扩大。布病可应用ARIMA(0,2,1)较好的模拟并预测,并通过模型得出2014年的预测布病总发病率为1.571/10万人,可见布病流行强度持续增强。(2)与动物相关的职业,家人患过布病,与羊接触,处理病畜难产、流产、正常产,接触牲畜时有外伤,吃生拌肉或吃未熟的肉或者手不洁就拿食物吃是布病流行的危险因素,与动物密切接触时使用防护措施为其保护性因素。交互作用分析发现与动物密切接触时无防护措施与危险因素与动物相关的职业,家人患过布病,与羊接触,处理病畜难产、流产、正常产,接触牲畜时有外伤,吃生拌肉或吃未熟的肉或者手不洁就拿食物吃均有相乘交互作用。
【关键词】:布鲁氏杆菌病 流行特征 影响因素
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:R516.7;R181.3
【目录】:
  • 中文摘要6-10
  • 英文摘要10-15
  • 缩写词与符号说明15-16
  • 前言16-19
  • 第一部分 布鲁氏杆菌病流行特征描述性研究19-47
  • 一 布鲁氏杆菌病“三间”分布19-25
  • (一) 研究目的19
  • (二) 资料来源与方法19-20
  • (三) 结果20-24
  • (四) 讨论24-25
  • 二 空间流行病学分析25-36
  • (一) 研究目的25
  • (二) 资料与方法25-28
  • (三) 研究结果28-35
  • (四) 讨论35-36
  • 三 时间序列分析36-47
  • (一) 研究目的36
  • (二) 资料与方法36-39
  • (三) 研究结果39-45
  • (四) 讨论45-47
  • 第二部分 布鲁氏杆菌病影响因素的病例对照研究47-54
  • (一) 研究目的47
  • (二) 对象与方法47-50
  • (三) 研究结果50-53
  • (四) 讨论53-54
  • 结论与展望54-55
  • 研究的局限性55-56
  • 参考文献56-61
  • 致谢61-62
  • 发表论文情况62-63
  • 附件63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 冯海欢;殷菲;李晓松;冯子健;杨维中;;Besag-Newell方法在内蒙古布鲁氏菌病空间聚集性分析的应用初探[J];中华疾病控制杂志;2011年06期


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本文编号:395227

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