潮州市登革热时空传播规律及其驱动因素研究

发布时间：2018-02-26 02:17

本文关键词： 登革热 Knox方法空间自相关时空多成分模型　出处：《广东药科大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：背景:登革热(Dengue fever,DF)是由登革病毒而引起的急性蚊媒传染病。近年随着气候变化、人口流动、城市化进程等因素的影响,登革热疫情在全球范围内呈现快速上升的趋势,广东省潮州市在2015年经历了有史以来最为严重的登革热疫情。探究登革热疫情在不同时空尺度下的流行特征、时空传播规律及其驱动因素,能为登革热防控提供参考依据。目的:1.分析2015年潮州市登革热流行特征,探讨不同时空尺度下的传播规律。2.构建基于多维数据的时空模型,了解登革热时空传播的驱动因素及其效应大小。方法:收集潮州市2015年登革热病例、气象、社会、经济和人口学等数据。描述分析潮州市登革热本地病例时间、空间、人群分布特征及气象数据、社会人口学、经济数据的基本情况。计算各研究区域登革热发病数的全局空间自相关Moran’s I系数。进行全局聚集性分析,通过设置一系列的时间界值(0-15天,间隔1天)和空间界值(小尺度:0-100m,间隔5m;大尺度:0-1000m,间隔100m)进行Knox分析,计算时空聚集强度(Strength,S)、相对危险度(Relative risk,RR)。采用基于Power-law算法的时空多成分模型,对多时序登革热数据进行时空分析,将监测数据进一步分解为时间自相关成分、空间流行成分和局部特性成分,并纳入协变量度量其与结局变量之间的关系。结果:2015年潮州市报告登革热本地病例1380例,发病率为50.6/10万。男女性别比为0.91:1,女性发病率高于男性(x2=5.25,P=0.022)。发病率随年龄增加呈上升趋势(趋势x2=270.85,P0.01),65岁及以上组发病率为107.4/10万,职业以家务及待业、离退人员、工人为主。疫情时间集中在8月~12月,9月13日达发病高峰(日发病90例),波及全市4个区/县27个街镇,其中湘桥区13个街道共报告1249例(占90.5%)。全局空间自相关分析显示各街镇疫情具有空间正相关,Moran’s I系数为0.406,Z得分为6.20,P0.01,呈非随机分布,具有一定的空间聚集性。所有病例对子的平均时间距离为15.8天,平均空间距离为3.1公里,病例对子的空间距离密度分布近似幂律分布现象。大尺度下登革热病例在不同时空界值组合下均呈现时空聚集性(均P0.05),在短距离(≤100米)10天内时空聚集强度(S值)呈现较高水平。而小尺度空间距离≤20米和时间间隔在3天内呈现极高的S值。登革热发病风险(RR值)随空间距离的增加而快速下降,时间间隔在1天时,在短距离处RR值达2.3,当距离增加至0.3公里时,RR值迅速降至1.4,距离达0.8公里时RR为1.2,距离为3公里时发病风险仍大于1。不同性别登革热病例的时空聚集特点相近且差异较小,病例对子总的时空聚集强度(∑S值)呈现男-男男-女女-女的规律。从年龄方面来看,病例的时空聚集特点差异较大,呈现多种聚集模式。儿童-儿童病例对子短时间长距离的S值明显低于其他组合,在时间上出现4个聚集峰值,分别在第2、4-5、7-9、11-13天。儿童-老年病例对子在1天内15-30米出现明显的时空聚集峰值。人口密度大、人均GDP高的区域,其登革热本地风险水平更高;随逐日最高温度上升,本地风险水平逐渐下降。Power-law算法中衰减系数d为5.808(95%CI:4.076~7.539),疫情在街镇之间的传播随着邻接阶数的增加而迅速递减。西新、城西街道登革热疫情发展更多受该区域自身前期疫情的影响。而太平、西湖街道前期登革热疫情明显受邻近地区(西新、城西街道)的影响。湘桥街道、枫溪10月初前本地风险水平在不断增加。结论:潮州市登革热流行呈上升态势,人口、经济和气温因素与登革热本地风险水平密切相关;不同特征人群时空传播规律具有异质性,采用时空多成分模型进行分析,能识别不同区域疫情的时空组成成分,进而提出针对性的措施。
[Abstract]:Background : dengue fever ( DF ) is an acute mosquito infectious disease caused by dengue virus . In recent years , with the influence of climate change , population flow , urbanization process and so on , the dengue fever epidemic has experienced the most severe dengue epidemic in the world . The spatial - temporal multi - component model based on power - law algorithm was used to analyze the temporal and spatial analysis of multi - temporal dengue fever data . The data was further decomposed into time - dependent components , space popular components and local property components , and the relationship between them and outcome variables was included . Results : In 2015 , the incidence rate was 50.6 / 100000 . The sex ratio of male and female was 0.91 : 1 , and the incidence of female was higher than that of men ( x2 = 5.25 , P = 0 . 022 ) . The incidence of dengue fever ( RR = 0.406 , P < 0 . 05 ) , with a mean spatial distance of 3 . 1 km ( RR ) of 1 . 2 and a distance of 0 . 8 km ( RR = 1 . 2 ) .

【学位授予单位】：广东药科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R512.8;R181.3

【参考文献】