文章信息
- 孙烨, 方立群, 曹务春 .
- Sun Ye, Fang Liqun, Cao Wuchun .
- 山东、安徽、江苏省2006-2013年秋冬型恙虫病流行特征及影响因素研究
- Study on the epidemiological characteristics and influencing factors of scrub typhus in the autumn-winter natural foci, from 2006 to 2013
- 中华流行病学杂志, 2016, 37(8): 1112-1116
- CHINESE JOURNAL OF EPIDEMIOLOGY, 2016, 37(8): 1112-1116
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2016.08.012
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文章历史
收稿日期: 2016-02-29
恙虫病是由恙虫病东方体(Orientia tsutsugamushi,Ot)导致、经螨幼虫叮咬传播,以鼠类为主要贮存宿主的自然疫源性疾病[1],广泛流行于亚太地区[2]。1986年以前,我国恙虫病主要流行于南方,自1986年秋首次在长江以北的山东省[3]以及江苏省报道[4-5],2008年安徽省出现局部疫情暴发[6-7]。山东、江苏、安徽省为我国秋冬型恙虫病典型疫源地[8],2006-2013年3个省报告病例数占长江以北各省份的93.0%。为此,本文分析上述3个省2006-2013年(安徽省为2008-2013年)恙虫病流行病学特点,研究影响其时空分布的环境因素。
资料与方法1. 资料数据:2006-2013年山东、安徽、江苏省恙虫病疫情资料源自中国疾病报告信息系统(CISDCP)。人口学资料源于2010年第六次全国人口普查数据,县区级行政边界数字地图由国家测绘科学研究院提供。2005年土地覆被数据来自中国科学数据共享平台,空间分辨率为1 km×1 km(http://www.geodata.cn/Portal/dataCatalog/dataList.jsp);2006-2013年各月份气象数据由中国气象科学数据共享服务系统提供(http://cdc.nmic.cn/home.do)。
2. 分析方法:恙虫病疫情的时间分布图使用OriginPro 8软件绘制,地图制作及地理数据的提取应用ArcGIS 10软件。影响因素包括土地利用类型(森林、草地、耕地、建筑用地面积构成比)及气象(月均温度、月降雨量、月均相对湿度、月日照时数)。将纳入的影响因素与发病数据建立面板数据表,以县区为一个横断面、月份为时间序列,构建面板数据模型(panel data model),采用面板负二项回归分析方法。面板负二项回归分析应用STATA 9.1统计软件完成。单因素模型逐个计算变量IRR(incidence rate ratio)并进行统计学检验,入选P<0.1的变量。应用手动逐步回归法将各因素依序纳入多因素模型分析。对纳入的所有变量,以各变量四分位区间(QR)所对应的月均发病率判断其与发病率之间的线性关系,若存在非线性关系则纳入其二次项进行曲线拟合,如二次项的影响有统计学意义则纳入多因素分析。对变量之间相关系数>0.7的共线性变量仅选入对模型贡献最大者,最终分别获得3个省恙虫病流行多因素负二项回归分析模型,并估计各因素对恙虫病传播流行的影响[9]。
结 果1. 流行特征:2006-2013年山东、江苏省分别报告2 968和2 331例恙虫病病例,年均发病率分别为0.39/10万和0.38/10万;安徽省自2008年起有病例报告,至2013年共报告3 447例,年均发病率为0.94/10万(图 1)。2012-2013年安徽省发病率略有回落,另两省年发病率均呈显著上升趋势(趋势 χ2检验,P<0.001)。三省疫情均主要发生于秋冬季,高峰为10、11月,分别占山东、江苏和安徽省全年总发病数的91.3%、97.5%和97.1%。研究期间报告发病区域显著扩大,山东、江苏省发病乡镇分别由2006年的21.1%和6.1%增至2013年的38.0%和48.2%,安徽省发病乡镇由2008年的14.9%增至2013年的46.5%。
山东、江苏、安徽省高发人群均为女性和老年人群。其中女性患者分别占各省发病总数的53.1%、52.1%、56.7%,患者年龄M值分别为56(QR:46~65)岁、59(QR:49~67)岁、55(QR:41~65)岁,年均发病率最高的人群皆为≥60岁老年人群(各省分别为9.57/10万、1.24/10万、2.21/10万),男性与女性都存在随着年龄增大发病率上升的趋势(趋势 χ2检验,P<0.001)。山东省30~59岁年龄组、江苏省50~59岁年龄组、安徽省≥20岁年龄组存在性别分布差异,女性发病率显著高于男性( χ2检验,P<0.001),其他年龄组发病率性别差异无统计学意义(图 2)。
三省发病人群均以农民为主,分别占总发病例数的86.0%、83.0%和85.8%,均呈现上升趋势(表 1)。山东、江苏省工人和民工发病构成比分别为3.3% 和3.7%,呈现下降趋势;山东和安徽省的散居及幼托儿童发病总构成比分别为2.8%和4.4%,安徽省该人群发病构成呈现一定上升趋势;山东省的家政家务人员发病呈现上升趋势(图 3)。
2. 流行相关因素:应用面板负二项回归模型,对3个省恙虫病发病因素(α=0.1)分别建模分析。山东省单因素分析结果表明,森林、耕地、草地、月均温度、月降雨量、相对湿度、日照时数7个因素与恙虫病的时空分布具有潜在相关性。多因素面板负二项回归模型结果显示,发病率与森林面积构成呈线性关系(IRR=5.19,95%CI:3.15~8.55,P<0.001),森林面积构成的比例每升高10%,发病率增加419%;与月均温度和日照时数的关系为非线性分布,呈现倒“U”形关系,随着温度的升高、日照时数的增加,发病率先升后降,其中温度的一次项的IRR值为1.76(95%CI:1.67~1.86,P<0.001),二次项的IRR值为0.98(95%CI:0.98~0.98,P<0.001);日照时数一次项的IRR值为1.86(95%CI:1.51~2.28,P<0.001),二次项的IRR值为0.98(95%CI:0.98~0.99,P<0.001);发病率随月降雨量的增加而降低(IRR=0.91,95%CI:0.89~0.93,P<0.001),随着相对湿度的增加而上升(IRR=2.37,95%CI:2.00~2.80,P<0.001)(表 2)。
安徽省单因素分析结果表明,月均温度、月降雨量、相对湿度3个因素与恙虫病的时空分布具有潜在相关性。多因素面板负二项回归模型结果显示,恙虫病的发病率与月均温度的时空关联为非线性分布,呈现倒“U”形关系,随着温度的升高,发病率先升后降,其一次项的IRR值为1.69(95%CI:1.57~1.83,P<0.001),二次项的IRR值为0.98(95%CI:0.98~0.98,P<0.001);发病率随着月降雨量的增加而降低(IRR=0.88,95%CI:0.85~0.91,P<0.001),随着相对湿度的增加而上升(IRR=1.96,95%CI:1.65~2.33,P<0.001)(表 2)。
江苏省单因素分析结果表明,月均温度、月降雨量、相对湿度、日照时数4个因素与恙虫病的时空分布具有潜在相关性。多因素面板负二项回归模型结果显示,恙虫病的发病率与月均温度和日照时数的关系为非线性分布,呈现倒“U”形关系,随着温度的升高和日照时数的增长,发病率先升后降,月均温度的一次项IRR值为2.16(95%CI:1.95~2.39,P< 0.001),二次项的IRR值为0.97(95%CI:0.97~0.98,P<0.001);日照时数的一次项IRR值为2.18(95%CI:1.67~2.86,P<0.001),二次项的IRR值为0.97(95%CI:0.97~0.98,P<0.001);发病率随月降水量的增加而下降(IRR=0.84,95%CI:0.81~0.87,P<0.001)(表 2)。
讨 论2006-2013年山东、江苏、安徽省恙虫病呈现逐年上升、疫源地扩张的趋势,其中江苏省疫源地扩张及发病率增长均快,安徽省年均发病率高且近年出现回落趋势。3个省恙虫病流行均有显著的秋季高峰,该季节恙虫病主要储存宿主黑线姬鼠和主要媒介小盾纤恙螨密度增加[10-11],同时农忙季节农民野外劳作多,增加了其接触暴露。3个省发病职业构成均以农民居多,且均呈上升趋势。农事活动可增加与恙螨的接触机会[12-13],同时秋收季节粮食富足使得鼠类活动频繁,增加了鼠-恙螨-人间相互接触的机会。由于青壮年男性进城务工,留守的老年人和女性承担了多数农活和家务,增加了与恙螨接触的机会。安徽省存在性别差异的年龄组最为广泛,散居及幼托儿童构成比较高且呈上升趋势,应重点加强防控。
恙虫病为自然疫源性疫病,其流行与自然景观以及气象因素相关。使用面板负二项回归模型分析与发病率相关的环境因素存在异同:3个省的发病率均随月降雨量增加而降低、随月均温度升高先升后降,山东和安徽省的发病率随相对湿度增加而上升,山东和江苏省发病率随日照时数增加而先升后降的特点;此外,山东省发病率随森林比例的扩大而大幅上升。以往研究认为温度作为影响该病发病率的重要因素[14-16]。本文显示,温度在一定范围内对3个省该病流行有促进作用,主要媒介恙螨的适宜生存温度可能促进其生长繁殖;空气相对湿度对恙螨的生长繁殖、地理分布有关键作用,此因素在山东、安徽省尤为显著;降雨量增加可能影响鼠类和恙螨的活动度及其地表分布。恙螨和鼠类的活动度受日夜节律的调节,且日照时间增长可增加人们户外活动的概率和时间,从而增加与恙螨的接触机会[12]。森林植被繁环境有利于恙螨的生长繁殖以及提高其活动性,该因素对恙虫病发病率的影响仅表现在山东省。
本文存在局限性。首先3个省的网络直报病例均以临床诊断为主,且各地医疗机构诊断水平和对报告的要求有差异,也可能存在漏诊,地区间比较存在偏倚;其次,本文的数据源自以省为单位、在县区级开展的流行因素调查,区域包含沿海和内陆两种自然疫源地,对二者是否存在流行因素差异未能分类讨论;此外纳入的环境危险因素中尚未包括现场调查的鼠类和恙螨分布数据是本文主要不足。
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