山東省發熱伴血小板減少綜合征時空流行特征分析

姜曉林，張曉梅，逄 博，孫大鵬，姚明曉，吳書志，王顯軍，丁淑軍

發熱伴血小板減少綜合征(Severe fever with thrombocytopenia syndrome, SFTS)是由一種新型布尼亞病毒引起的一種以發熱、白細胞和血小板減少以及多器官損害為主要臨床特征的病毒性出血熱[1]，該病原體目前由國際病毒分類委員會命名為布尼亞病毒目(Bunyavirales)白纖病毒科(Phenuiviridae)布尼亞病毒屬(banyangvirus)的huaiyangshan布尼亞病毒(huaiyangshanbanyangvirus)。SFTS的傳播途徑主要為蜱蟲叮咬傳播[2]，少數通過接觸死亡病例血液和分泌物感染[3]。病例主要分布在我國中部和東部地區的山區丘陵地帶，截至2017年全國已有20個省份331個縣區有SFTS確診病例報告，主要集中在河南、湖北、山東、安徽等省份，每年4-10月為該病的發病高峰，不同省份的發病高峰期略有不同，發病人群主要為農民[4-8]。在美國[9]、韓國[10]、日本[11]、越南[12]也有該類疾病發生。本研究針對2010-2016年我省SFTS監測資料，分析SFTS發病的分布特征，采用空間自相關分析和時空掃描分析方法探討我省SFTS的空間聚集性、聚集區域隨時間變化規律，為查找高危地區，為科學防控措施提供參考依據。

1 資料與方法

1.1資料來源 山東省SFTS病例數據來自中國疾病預防控制信息系統的傳染病報告管理系統，人口數統計資料來自山東省統計年鑒。電子地圖來自國家基礎地理信息系統。病例診斷標準參照中國疾病預防控制中心發布的《發熱伴血小板減少綜合征防治指南》(2010版)[13]，以“發病日期”進行統計整理，確診病例和疑似病例均納入分析，其中確診病例2 216例，疑似病例103例。

1.2方 法

1.2.1描述性分析 采用Microsoft Excel 2010軟件建立病例資料分析數據庫，采用ArcGIS 9.3 軟件，以縣(區)為單位，繪制疾病分布的專題地圖。

1.2.2空間自相關分析 采用Open GeoDa 1.2.0軟件進行空間自相關分析，包括全局空間自相關和局部空間自相關兩部分。全局空間自相關用于反映整個研究范圍內指定的屬性是否具有相關性，其中Moran’s I的取值范圍為[-1,1]，Moran’s I>0表示空間數據正相關，Moran’s I絕對值越大，空間聚集性越強，即整體呈聚集型分布；Moran’s I<0表示空間鄰近單元之間具有不相似性，Moran’s I絕對值越大，空間差異性越大；而Moran’s I趨近于0，表示整體呈隨機型分布。局部自相關統計量來揭示可能存在的空間變異性,在局部Moran散點圖中根據區域單元與鄰域間關系得到4類局部空間關系：即具有空間正相關關系的High-High(HH)關聯和Low-Low(LL)關聯；具有負相關關系的High-Low(HL)關聯和Low-High(LH)關聯。

1.2.3時空掃描分析 采用SaTScan 9.4軟件進行時空掃描分析，以空間動態窗口掃描統計為基礎，基于泊松分布模型，通過掃描窗口的移動(底部對應的地理位置，高對應的是時間)，可得到一系列分別位于掃描窗口內外的病例數及期望病例數，由此構建似然函數。本次分析地區以縣區為單位，統計時間周期為月，排除地區重疊、50%的人口處于危險的標準，采用時空重排模型，設定蒙特卡羅模擬次數為999次，當對數似然比(log likelihood ration，LLR)檢驗，P<0.05認為存在時空聚集。

2 結 果

2.1疫情概況 2010-2016年山東省累計報告SFTS病例2 319例，累計報告死亡病例230例，平均病死率9.92%，2010至2016年報告發病率分別為0.08/10萬、0.19/10萬、0.15/10萬、0.31/10萬、0.47/10萬、0.53/10萬、0.65/10萬，平均發病率為0.34/10萬，見圖1。時間分布呈現明顯的季節特征，4月份病例數快速上升，5-8月份為疫情的高發期，占報告病例總數的76.20%，8月份以后疫情出現下降，見圖2。

圖1 2010-2016年山東省SFTS發病數和發病率統計情況Fig.1 Reported case number and incidence rate of SFTS in Shandong Province from 2010 to 2016

圖2 2010-2016年山東省SFTS病例月分布情況Fig.2 Temporal distribution of SFTS in Shandong Province from 2010 to 2016

2010-2016年山東省SFTS平均發病率前5位的地市為威海市、煙臺市、萊蕪市、泰安市、濟南市，病例分布于16個地市、96個縣，波及的縣區數逐年增多，其中濟南、青島、煙臺、濰坊、泰安、威海、臨沂疫區擴散趨勢明顯，見圖3。

(顏色代表各縣區累計發病數，柱狀圖代表地市報告病例數增長情況)圖3 2010-2016年山東省SFTS病例地區分布情況Fig.3 Regional distribution of SFTS cases in Shandong Province from 2010 to 2016

2.2山東省SFTS空間自相關分析

2.2.1全局自相關分析 2010年和2011年SFTS的空間分布呈隨機分布，經統計學檢驗，差異無統計學意義(P>0.05)；2012-2016年 Moran’s I值均為正值，且逐年增大，SFTS空間分布均具有自相關性，呈聚集性分布。

表1 2010-2016年山東省SFTS全局空間自相關分析Tab.1 Global spatial autocorrelation analysis of SFTS in Shandong Province from 2010 to 2016

2.2.2局部自相關分析 局部空間自相關分析顯示，2012-2016年山東省SFTS高-高流行區主要位于魯中和魯東地區，且存在地區擴散趨勢。2012年高-高流行區包括6個地市的8個縣區，2013年高-高流行區包括2個地市的4個縣區，2014年高-高流行區包括3個地市的11個縣區，2015年高-高流行區包括5個地市的14個縣區，2016年高-高流行區包括5個地市的11個縣區，詳見表2、圖4。

圖4 2012-2016年山東省SFTS局部相關分析聚集圖Fig.4 Local correlation analysis of SFTS in Shandong Province from 2012 to 2016

表2 2012-2016年山東省SFTS高-高流行區分布情況 Tab.2 Distribution of SFTS high prevalence areas in Shandong Province from 2012 to 2016

2.3山東省SFTS時空掃描分析 時空掃描分析結果顯示，存在3個SFTS發病聚集區域，包括1個一類聚集區和2個二類聚集區，分別為：1)2012年1月至2015年1月，以煙臺市芝罘區為中心點，共覆蓋16個縣(區)，其中煙臺市12個縣區、威海市4個縣區(LLR=677.15,RR=11.58,P<0.001)，覆蓋半徑86.64 km，覆蓋人群282 525人，發病469例，發病率為141.0/10萬。2)2013年1月至2016年12月，以泰安市新泰市為中心點，共覆蓋周邊6個縣(區)：泰安市新泰市和岱岳區、濟寧市泗水縣、萊蕪市萊城區和鋼城區、臨沂市蒙陰縣(LLR=457.51,RR=9.25,P<0.001)，覆蓋半徑46.47 km，覆蓋人群320 838人，發病361人，發病率118.6/10萬。3)2013年1月至2014年1月，以濰坊市安丘區為中心點，共覆蓋28個縣(區)：青島市5個縣(區)、淄博市5個縣(區)、東營市2個縣(區)、煙臺1個縣區、濰坊12個縣區、日照市五蓮縣、臨沂市沂水縣、濱州市博興縣(LLR=142.59,RR=4.97,P<0.001)，覆蓋半徑115.04 km，覆蓋人群1 082 403人，發病183人，發病率69.1/10萬。詳見圖5。

圖5 山東省SFTS時空掃描聚集圖Fig.5 Spatial and temporal scanning analysis of SFTS in Shandong Province

3 討 論

山東省位于中國東部沿海、黃河下游，包括半島和內陸兩部分，境內中部山地突起，西南、西北低洼平坦，東部緩丘起伏，境內主要山脈集中分布在魯中南山區。山東省是最早發現該病的重點疫區之一，并按照乙類法定報告傳染病的要求開展監測工作，監測數據可靠。描述性分析發現，山東省SFTS疫情呈現逐年上升的趨勢，發病數和發病率逐年增多，分布范圍逐年擴大，三間分布特征與全國及其他省份的流行特征基本一致[4]，呈現典型的自然疫源性疾病的特點，病例高度散發，具有明顯的地域性和季節性特點。時間分布主要集中在5-10月份，考慮與傳播媒介蜱的活動時間相一致，發病高峰位于5-7月份，與其他省份略有不同，考慮與當地生產生活方式不同，蜱蟲接觸機會不同有關[6,14]。病例分布主要集中在魯中山區和魯東丘陵地區的威海市、煙臺市、萊蕪市、泰安市、濟南市，并呈現向周邊地區擴散的趨勢，特別是2個疫區中間的濰坊市、青島市、日照市、臨沂市，應引起高度的關注。關于疫情持續高發的原因主要是該病為新發疾病，隨著監測培訓工作的落實，醫務人員的報告意識增強，監測系統的敏感性提高；由于該病為蜱傳疾病，防控措施落實難度大，居民防護意識差；此外，不同地域間動物的運輸也導致帶毒蜱蟲的擴散，導致新發疫區的出現。

空間自相關分析發現山東省SFTS病例地區分布存在明顯的相關性，2012-2016年全局自相關系數均為正值，SFTS空間分布呈聚集性分布。局部自相關分析顯示高-高聚集區主要位于山東中部和東部的泰安市、淄博市、萊蕪市、煙臺市、威海市的相關縣區，且高危區域覆蓋的縣區有逐年擴大的趨勢。時空掃描聚類分析發現：2010年1月至2016年12月，山東省SFTS在時空分布上呈現3個大的聚集區，分析結果與描述性分析和局部相關分析發現的高發縣區一致。提示該類區域存在易于病原體傳播的環境及危險因素[15-16]。分析有以下幾個原因：1)特殊的生態環境。高發地區均為山區、丘陵地帶，隨著近幾年對生態環境的保護力度加大，植被覆蓋面積明顯增加，生物多樣性增加，特殊的地理生態環境和氣象條件，有利于媒介蜱蟲的增殖，蜱蟲密度增高。2)當地居民的生產生活方式。流行區域的農民主要從事果樹種植以及牲畜養殖活動，工作性質使其在野外活動增多，同時也增大了與媒介蜱蟲接觸的機會。3)疫源地消除難度大。動物血清流行病學調查提示多種家養牲畜可作為該病傳播的宿主, 并且動物活動范圍越大感染的陽性率越高[17-19]，一旦形成疫源地，將會導致該病持續的傳播。

綜合上述分析結果，山東省SFTS呈現明顯的時空聚集性，并呈現地區擴散的趨勢，高發區域主要集中在魯中和魯東山區、丘陵地帶，是防制該病的重點區域，應加強疫苗等特異有效防控措施的研究，提高防控效果。本研究運用描述性分析、空間自相關分析和時空掃描的方法，分析了山東省2010-2016年發熱伴血小板減少綜合征時空流行特征及聚集的時間和區域，對采取針對性的干預控制措施，控制疫情蔓延具有重要意義。此外，由于本文的數據源以省為單位，研究區域包含沿海和內陸2種自然疫源地，對兩者是否存在流行因素差異未能分類討論，今后研究中將納入的自然和社會相關危險因素，以及現場調查的蜱類和動物宿主感染情況數據進行深入分析，探索時空異質性的原因。

利益沖突：無