2005—2018年玉林市流行性腮腺炎流行特征和時空分析

(廣西玉林市疾病預防控制中心，廣西 玉林 537000)

流行性腮腺炎簡稱流腮，是由腮腺炎病毒感染引起的急性呼吸道傳染病，以腮腺非化膿性腫脹、疼痛伴發熱為主要癥狀，可導致多種腺體組織、神經系統和肝臟等器官損傷，可引起腦膜炎、睪丸炎、卵巢炎等并發癥，對兒童危險極大[1]。因此，各地及時分析性腮腺炎流行特征，掌握疫情動態，對開展防病宣教，減少發病非常重要。當前對流腮的分析主要集中在三間分布，而三間分布分析不僅容易忽視不同時期和地區傳染病的高發具有偶然性，而且還存在人為選擇偏倚[2]。因此，有必要在行三間分布分析的同時，結合地理信息系統(geographic information system，GIS)分析傳染病的流行特征，以解決三間分布分析的不足。目前GIS在公共衛生領域的應用十分廣泛，通過GIS可分析疾病流行的空間特征和分布模式，探索可能的影響因素及病因，為疾病流行的監控、預警、防制效果評價等提供參考依據[3]。因此，本研究在對玉林市流腮流行特征行三間分布分析的同時，利用GIS探索其時空聚集性，客觀定量地對疫情進行分析，為玉林市各縣(市、區)科學地制定流腮的防控策略提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源 2005—2018年玉林市流腮發病數據來自中國疾病預防控制信息系統中的傳染病報告信息管理系統，人口資料來源于基本信息系統；地圖來源于2015年1∶100萬全國基礎地理信息數據。

1.2 分析方法

1.2.1 流腮流行特征分析 采用描述流行病學方法對玉林市2005—2018年流腮病例資料進行三間分布分析，其中年齡分組采用傳染病報告信息管理系統的年齡分組形式。利用Microsoft Excel 2010對病例數據進行統計分析。

1.2.2 空間自相關分析 采用ArcGIS 10.2軟件對中國矢量地圖進行裁剪得到玉林市以縣(市、區)為界的矢量地圖，通過ArcMap將發病數據進行空間可視化展示。采用GeoDa 1.14軟件對2005—2018年玉林市流腮病例資料進行空間自相關分析，分別以全局Moran’s I與局部空間關聯指數(local indicators of spatial association，LISA)為指標進行全局空間自相關分析和局部空間自相關分析[4]。全局空間自相關分析從全市角度分析是否存在流腮空間聚集，局部空間自相關分析則進一步分析具體聚集縣(市、區)及聚集模式。Moran’s I的取值范圍為 [-1，1]，若P<0.05且Moran’s I值>0，表示研究變量存在空間正相關；若P<0.05且Moran’s I值<0，表示研究變量存在空間負相關；Moran’s I值接近于0表示空間隨機分布，不存在相關性。采用蒙特卡羅模擬方法對 Moran’s I值進行檢驗，計算得到Z值和P值，以P<0.05為差異有統計學意義。通過LISA分布圖可獲得5種局部空間自相關分析模式：不顯著、高-高聚集模式、低-低聚集模式、低-高聚集模式和高-低聚集模式。

1.2.3 時空掃描分析 采用SaTScan 9.5軟件進行時空掃描統計分析。選用離散變量Poisson分布模型，用圓形移動窗口法創建掃描窗口，掃描時間范圍設置為“2005—2018 年”，時間間隔“1年”，地區重疊設置為“無”，最大聚集范圍窗口為總人口的30%[5]。選擇蒙特卡羅模擬次數“999”，計算在不同圓心和不同半徑下的動態窗口區域內外空間單元屬性的對數似然比 (log likelihood ratio，LLR)進行統計推斷，以探測聚集中心和聚集半徑。根據LLR的大小確定聚集區類型，若P<0.05，則認為該區域存在聚集性[2，6]。

2 結果

2.1 2005—2018年玉林市流腮發病的時間分布特征 2005—2018年玉林市共報告流腮10 798例，年均報告發病率為13.80/10萬，發病率最高的年份是2012年(23.12/10萬，1278例)，最低的是2017年(5.47/10萬，315例)；2005—2009年發病率呈下降趨勢，2010—2012年發病率回升并達到最高峰，2013—2015年發病率又大幅下降，2016—2018年發病率波動較大，但總體是上升趨勢。因此，2005—2018年玉林市流腮發病呈現“降-升-降-升”模式(見表1、圖1)。按季節和月份分析，發現每年全年各月均有病例報告，但存在明顯的季節性，4～7月為發病主高峰，11月至次年1月為發病次高峰，呈雙峰型分布，其中以2010—2013年期間發病高峰最密集。見圖2。

表1 2005—2018年玉林市流腮發病情況

圖1 2005—2018年玉林市流行性腮腺炎報告病例數和年均發病率

圖2 2005—2018年玉林市流行性腮腺炎月發病曲線

2.2 2005—2018年玉林市流腮發病的地區分布特征 玉林市各縣(市、區)均有病例報告，玉州區年均發病率最高且報告病例數最多(28.77/10萬，2596例)，福綿區報告病例數最少(641例)，但博白縣年均發病率最低(5.08/10萬)，見表2。

表2 2005—2018年玉林市各縣(市、區)流腮發病順位統計表

2.3 2005—2018年玉林市流腮發病的人群分布特征 按年齡分析，病例主要集中在3～14歲(占81.77%)，其中5～7歲年齡組發病率最高，分別為87.37/10萬、96.71/10萬、93.34/10萬，見表3。按性別分析，發現共報告男性病例7181例(占66.50%)，女性病例3617例(占33.50%)，男女年均發病率分別為17.51/10萬、9.72/10萬，男性發病率高于女性，各年男女發病率比在(1.43～2.14)∶1之間，見表1。按職業分析，發病以中小學生為主(6088例，占56.38%)，其次是幼托兒童(2151例，占19.92%)，散居兒童(1612例，占14.93%)，農民(591例，占5.47%)，其他職業者(356例，占3.30%)。

表3 2005—2018年玉林市不同年齡組流腮發病情況

2.4 2005—2018年玉林市流腮疫情的GIS分析

2.4.1 空間自相關分析 采用GeoDa軟件，生成Rook鄰接的空間矩陣，分析2005—2018年玉林市流腮的Global Moran’s I與Local Moran’s I指數，可見除2017年(Moran’s I=0.336，Z=2.255，P=0.020)存在空間正相關外，其余年份均不存在空間自相關性，即無空間聚集性；LISA聚集分布圖顯示2017年流腮發病率呈高-高聚集模式，聚集區為北流市，見表4。

表4 2005—2018年玉林市流腮發病率空間自相關分析結果

2.4.2 時空掃描分析 時空掃描分析顯示，2005—2018年玉林市流腮的空間分布是隨機的，存在1個主要聚集區和4個次要聚集區，2016年北流市存在一個主要時空聚集區(LLR=331.22，RR=3.55，P<0.001)；次要聚集區分別為2018年博白縣、2010—2013年興業縣和福綿區、2008—2009年容縣、2005—2007年玉州區，結果見表5、圖3。

表5 2005—2018年玉林市流腮發病率時空掃描統計結果

圖3 2005—2018年玉林市流腮時空掃描聚集性可視化

3 討論

2005—2018年玉林市流腮年均報告發病率(13.80/10萬)低于同期全國(21.44/10 萬)[7]和廣西(37.92/10萬)[8]年均發病率水平，其中2012年為玉林市流腮發病高峰年(同期，全國亦出現流腮高發[7，9])。玉林市流腮發病曲線與謝群等[10]報道的流腮每隔2～5年會出現一次較大規模的流行的結論相一致，當易感者積累到一定數量時，新的發病高峰便會再次出現。玉林市流腮發病呈現明顯的季節性，與相關報道一致[8，10]。流行曲線與學校開學和放假時間安排相吻合，每個學期開學后就會逐漸出現一次發病高峰。提示在學校和托幼機構出現病例后若未能及時采取有效的隔離和治療措施，則很容易發生交叉感染而導致暴發。

從地區分布來看，玉林市玉州區年均發病率最高，可能原因是玉州區作為玉林市政治、經濟、文化的中心，流動人口多且流動頻繁，進城務工人員的子女免疫接種不規范，易感人群聚集，感染和傳播傳染病風險高，因此更易使城區流腮高發。分析發現，玉林市流腮發病年齡主要集中在3～14歲，尤以5～7歲兒童發病率最高，與全國流腮發病情況相似[7]，男性發病率高于女性，與既往文獻結果一致[2，8，10]。也說明流腮的易感人群為幼兒和中小學生[11]，其中又以男生為甚。這可能與男生衛生意識差，天性好動，感染機會大等有關。

通過采用GIS進行空間自相關分析和時空掃描分析，可從時間和空間兩個方面同時探討疾病在地理空間上聚集區域隨時間變化的規律性，并獲取聚集區域的相對危險度，更準確地定位聚集區域的位置[6]。空間自相關分析結果顯示，2005—2016年和2018年玉林市流腮發病不存在空間聚集性，可能是流腮在玉林市是隨機發病的，不存在空間自相關；在實際研究中，空間自相關是不均勻的，而Moran’s I指數僅反映空間整體自相關，且個別局部對象的屬性取值對全局分析影響顯著[12]。時空掃描分析結果顯示存在5個聚集區，聚集時間與流腮月發病曲線高峰相同，結合地區分布可進一步認為玉林市流腮的發生是隨機分布的，考慮可能的原因是流腮自然流行周期引起隨機散發、人口流動密集使易感者增多引起爆發、疫情監測和疫苗接種工作的不斷完善使各地發病率得到有效控制，具體原因有待進一步探索。

根據玉林市流腮流行特征分析和時空分析結果。建議：一是對兒童要做好兩劑次含腮腺炎成分疫苗(MuCV)的接種工作，兩劑接種時間間隔13～36個月，可最大限度減低轄區流腮發病率[13]。二是要做好學校和托幼機構入托入學兒童腮腺炎疫苗接種證查驗，及時發現漏種兒童，做好補種。三是要學校和托幼機構做好晨午檢及因病缺勤登記，及時發現和處置流腮疫情，防止擴散蔓延。四是要加大流腮防控知識宣教力度，特別是在流腮漏報率高的地區，更應提高人群預防意識[14]；同時應加強醫療衛生機構包括CDC的專業技術人員的繼續醫學教育，以提高他們的傳染病防控知識，因為傳染病防控知識欠缺，對傳染病認識不足，缺乏應有的警惕性等都與醫學教育密切相關[15]。