2021年北京市哨点医院致泻大肠埃希氏菌感染病例特征分析

目的 通过分析2021年北京市哨点医院致泻大肠埃希氏菌(Diarrheagenic Escherichia coli,DEC)感染病例的流行趋势和临床特征,为制定有效的健康教育与疾病防控提供依据。方法 收集2021年北京市36家食源性疾病主动监测医院腹泻病例的粪便或肛拭子标本及其性别、年龄、住址、发病时间、饮食史、临床特征等信息,对采集的粪便或肛拭子标本中的DEC进行分离培养鉴定。采用χ^(2)或Fisher确切概率法检验比较DEC不同分型的阳性检出率。结果 2021年北京市食源性疾病监测共采集腹泻病例粪便或肛拭子标本5697份,DEC阳性检出率为7.65%(436/5697),其中20~39岁年龄组阳性检出率最高(χ^(2)=18.804,P<0.001)。从年龄分布来看,20~39岁年龄组肠产毒性大肠埃希菌(Enterotoxigenic Escherichia coli,ETEC)阳性病例数高于其他年龄组(χ^(2)=36.769,P<0.001),从地区分布来看,感染肠聚集性大肠埃希菌(Enteroaggregative Escherichia coli,EAEC)和肠致病性大肠埃希菌(Enteropathogenic Escherichia coli,EPEC)的病例多来自远郊(χ^(2)=50.679,χ^(2)=19.659,P均<0.001),感染ETEC的病例主要分布在城区(χ^(2)=13.420,P=0.001)。从季节分布来看,EAEC、ETEC和EPEC夏季感染均高于其他季节(χ^(2)=32.096,χ^(2)=89.339,χ^(2)=16.876,P均<0.001),肠出血性大肠埃希菌(Enterohemorrhagic Escherichia coli,EHEC)感染主要发生在春季(χ^(2)=10.976,P<0.001)。自述可疑饮食史信息方面,感染ETEC的病例多食用过酒类及冷冻食品(χ^(2)=41.837,P<0.001),EAEC感染者多食用过婴儿食品(χ^(2)=24.229,P=0.007)。临床特征方面,出现腹痛的病例ETEC检出率更高(χ^(2)=8.017,P=0.005),出现恶心或呕吐的病例中EAEC的检出率更高(χ^(2)=5.701,P=0.017;χ^(2)=4.160,P=0.041)。结论 北京市哨点医院致泻大肠埃希氏菌感染病例具有季节性及人群流行特征,可结合不同分型DEC感染病例的可疑食品暴露信息及临床特征,为食品安全健康宣教和临床诊断提供依据。

基于新能源汽车远程监控系统的数据采集和传输研究

分析新能源汽车远程监控系统的工作原理,结合GPS数据格式和车辆状态数据格式,本文研究了车辆定位信息和车辆状态信息的采集和处理.为了服务器端数据解析的方便,将全部数据统一到一种制定的空中协议.然后研究GPRS的数据传输流程,编程实现数据实时传输到服务器端,并通过测试验证方法的可靠性.

北京市社区居民食源性疾病知信行调查

目的了解北京市社区居民食源性疾病知识、态度和行为的现状及影响因素,为食源性疾病的预防与控制提供科学依据。方法采用多阶段分层随机抽样方法从5个区抽取社区居民,对其食源性疾病相关知识、态度以及家庭食品加工制作行为进行调查。结果共调查8521人,食源性疾病知识总知晓率为81.73%,女性知晓率高于男性,为74.74%;26~45岁人群知识知晓率最高,为79.99%;城市居民对食源性疾病知识的掌握高于农村居民,为79.36%;随着文化程度的增高,知识知晓率有上升的趋势,大学及以上文化程度知识知晓率为82.81%;教师和医务人员食源性疾病知识知晓率较高,分别为82.35%和83.09%;每月收入低于5000元的家庭知识知晓率较低,为71.87%。87.00%居民愿意了解食源性疾病知识;居民在家庭食品储存、制作等环节正确行为持有率为44.67%。结论社区居民的食源性疾病知识知晓率较高而正确行为持有率低,在今后食源性疾病的宣教中应注意更多联系实际生活,侧重预防食源性疾病的实际技能,从而有效预防与控制家庭内食源性疾病的发生。

一起疑似产气荚膜梭菌食物中毒事件的病原学分析

目的分析一起疑似产气荚膜梭菌食物中毒事件的病原学。方法利用荧光定量PCR方法对一起食物中毒患者的粪便进行产气荚膜梭菌基因的初筛,根据荧光定量PCR初筛的提示结果进行细菌的分离培养,对分离到的菌株进行质谱和生化鉴定、毒力基因检测和PFGE分析。结果从5份食物中毒患者粪便中分离到5株携带肠毒素基因cpe的A型产气荚膜梭菌,并且这5株菌的PFGE带型完全一致。结论此次食物中毒致病因子为携带肠毒素基因cpe的A型产气荚膜梭菌,PFGE结果提示5株菌可能有同一来源。

2018年北京市门诊腹泻病例弯曲菌流行特征

目的了解2018年北京市食源性疾病监测哨点医院门诊腹泻病例弯曲菌流行特征。方法使用加强过滤培养法对北京市13家食源性疾病监测哨点医院门诊腹泻病例粪便/肛拭标本进行弯曲菌检测,采用描述性流行病学方法对弯曲菌感染状况进行分析。结果在2 021例粪便/肛拭标本中共分离到175株弯曲菌,平均检出率为8.66%;其中空肠弯曲菌占81.71%,结肠弯曲菌占18.29%。弯曲菌检出率性别比为1.46∶1,10月份弯曲菌的检出率最高(12.44%),不同年龄、职业和地区人群弯曲菌检出率差异有统计学意义(χ^2年龄=25.76,χ^2职业=23.60,χ^2地区=19.94,P均<0.01)。结论弯曲菌是北京市门诊腹泻病病例重要病原体,应进一步加强弯曲菌主动监测工作。

时间序列分析法在北京市食物中毒预测中的应用

目的探索时间序列分析方法在北京市食物中毒预测中的应用,为食物中毒的预防和控制提供依据。方法收集2004-2015年北京市食物中毒发生人数,采用ARIMA模型进行拟合,用2016年的事件数据验证模型拟合效果,并预测2017年北京市食物中毒发病人数。结果 ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)4较好的拟合了既往时间段食物中毒发病人数的时间序列,拟合平均相对误差为6.00%,实际值均在预测值的95%CI内,预测2017年北京市食物中毒发生人数为264人。结论 ARIMA模型能够较好的拟合食物中毒发生趋势,在食物中毒发病人数预测中具有一定的应用价值。

北京市孕妇李斯特菌病相关知信行调查分析

目的 了解北京市孕妇对李斯特菌病的知识、态度、行为情况及其影响因素,为开展孕期食品安全教育提供依据。方法 采用多阶段分层抽样方法选取北京市6个区16家医院进行产前检查的4229名孕妇开展李斯特菌病知识、态度和行为的问卷调查,采用EpiData软件和SPSS 22.0软件进行数据录入和分析。结果 孕妇对李斯特菌病知晓率为7.78%,94.82%的孕妇愿意了解孕期食品安全知识,88.93%的孕妇在被调查前4周食用过李斯特菌病的高危食品。李斯特菌病知识、态度、饮食行为之间有明显的正相关性(r=0.16、0.16、0.17;P<0.01),文化程度、家庭人均月收入、孕妇年龄及首次生育是孕妇的知信行水平的影响因素(β=3.31、0.93、0.05、-0.23;P<0.01)。结论 北京市孕妇李斯特菌病的知识知晓率低,危险行为持有率高,接受相关知识和就诊意愿较为强烈,对孕妇开展有针对性的食品安全教育势在必行。

纯电动汽车动力性与经济性仿真研究

研究了借助GT-suite仿真软件建立纯电动汽车整车性能仿真模型的方法,并通过试验验证模型的仿真精度。根据仿真结果,分析了纯电动汽车的动力性、经济性以及整车性能优化方案,证明了仿真模型在纯电动汽车开发过程中的应用价值。

2018—2022年北京市食源性疾病流行病学特征及空间聚集性分析

目的分析2018—2022年北京市食源性疾病的流行病学特征和病例空间聚集情况,确定病例分布的热点地区,为科学开展精准防控提供依据。方法以2018—2022年北京市食源性疾病监测数据为分析对象,运用描述性流行病学方法分析流行病学特征,运用Acrgic10.8空间自相关方法研究其空间聚集性。结果2018—2022年北京市共报告病例31404例,5年年均报告发病率为28.89/10万,男女比为1.18∶1,20~39岁组报告病例最多,差异有统计学意义(P<0.05),8月报告病例数最多,占13.64%(4285/31404),自述的可疑暴露食品中肉与肉制品最多,占23.59%(5403/22901),家庭是病例进食场所最多的地方,占71.73%(16428/22901)。怀柔区报告发病率最高,为107.74/10万。空间自相关分析结果显示,5年期间的Moran’s I值在0.36~0.63之间,差异有统计学意义(P<0.05),提示食源性疾病发病存在空间聚集性,热点地区主要分布在北部的怀柔区和密云区,冷点地区主要分布在北京市中心城区。结论2018—2022年北京市食源性疾病发病存在明显的时空聚集性,高发地区为怀柔区和密云区,8月为高发时间,应针对重点地区及高发时间加强防控。

2018-2022年北京市成人食源性腹泻主动监测结果分析

目的 通过分析2018-2022年北京市成人食源性腹泻感染情况,探讨感染病例的流行病学特征及临床特点,为成人食源性疾病的防控及临床诊疗提供参考。方法 对2018-2022年北京市哨点医院≥18岁的成人腹泻主动监测病例粪便标本或者肛拭子按照《国家食源性疾病监测工作手册》进行沙门菌、副溶血性弧菌、致泻大肠埃希菌、志贺菌(以下简称“4种致病菌”)和诺如病毒的检测,应用SPSS 21.0软件分析流行病学特征,采用χ2检验或Fisher确切概率法检验比较不同特征病原体检出情况,以P<0.05为差异有统计学意义。结果 2018-2022年北京市食源性腹泻共采集成人新鲜粪便标本或肛拭子标本21 413份,沙门菌检出率为3.59%,志贺菌检出率为0.02%,副溶血性弧菌检出率为2.56%,致泻大肠埃希菌检出率为7.43%;10 684份标本诺如病毒检出率为8.01%。4种致病菌的感染高峰为每年7至9月,诺如病毒的感染主要在冬春两季,30~44岁为主要感染人群,感染副溶血性弧菌的病例自述食用过水产动物及其制品的最多,感染沙门菌的病例出现发热症状和腹泻次数≥10/24 h的比例高于其他病原体。结论 北京市成人食源性腹泻病例具有季节性及人群流行特征,可结合不同病原感染病例的可疑食品暴露信息及临床特征,为食品安全健康宣教和临床诊断提供依据。

北京市食源性疾病监测系统评价指标体系的构建

目的构建适用于北京市食源性疾病监测系统的评价指标体系,为北京市食源性疾病系统评价提供参考依据。方法结合北京市食源性疾病监测实际情况,通过文献检索初步建立评价指标框架,应用德尔菲法对该指标体系进行2轮专家咨询,最终确立食源性疾病监测系统三级评价指标体系。结果食源性疾病监测系统评价指标体系分为三级,包括一级指标3项、二级指标24项、三级指标94项。按照权重对指标排序,一级指标依次为监测系统结构与功能(0.4023)、监测系统运行保障(0.3215)、监测系统性能(0.2762);二级指标前3位为监测定义(0.0650)、监测目的(0.0631)、监测内容(0.0593);三级指标前3位为食源性疾病个案病例定义(0.0327)、食源性聚集病例定义(0.0323)、主动监测病例定义(0.0310)。各指标重要性平均得分为7.68(5.62~9.18),平均变异系数为0.21(0.11~0.39)。结论本研究建立的指标体系涵盖了监测系统结构与功能、监测性能和运行保障等内容,研究方法适当,结果可靠,对今后其他地区开展食源性疾病监测系统评价工作具有参考意义。

2017—2021年北京市食源性疾病暴发事件调查报告质量评价

评价北京市食源性疾病暴发事件调查报告质量,了解区级疾控单位调查能力及报告撰写质量。通过食源性疾病暴发监测系统,收集2017—2021年北京市发病数≥10例的食源性疾病暴发事件调查报告,根据《食品安全事故流行病学调查技术指南(2012年版)》对调查报告内容进行评价。共纳入分析报告70起,时效性方面,45.71%(32/70)事件没有在当天报告,最长时间间隔为4 d。现场流行病学调查方面,仅有34.29%(24/70)的调查报告计算了罹患率,8.57%(6/70)报告进行了分析性流行病学研究,并计算相对危险度(relative risk,RR)或比值比(odds ratio,OR)。食品卫生学方面,61.43%(43/70)调查报告对食品加工场所环境进行描述,30.00%(21/70)调查报告提及了食品加工储存工具的卫生及食用情况。实验室检测方面,77.14%(54/70)描述采样种类及数量,但只有18.57%(13/70)调查报告对实验室结果进行了解释分析。全部调查报告均给出了结论依据,但40.00%(28/70)报告对结论依据叙述不够具体。北京市食源性疾病暴发事件调查不够深入,调查报告质量仍需提高,食品卫生学调查、数据统计分析等方面能力亟待提高。

2016年北京市食源性疾病暴发事件流行病学特征分析

目的分析2016年北京市食源性疾病暴发事件的流行病学特征,为制订食源性疾病预防控制措施提供依据。方法通过"国家食源性疾病暴发监测系统"收集2016年食源性疾病暴发事件数据,应用SPSS19.0对数据进行统计分析,采用描述性流行病学方法进行分析。结果 2016年北京市共报告食源性疾病暴发事件36起,发病299例,无死亡病例。6月为暴发事件发生高峰,责任单位主要为集体食堂。在查明致病因素25起事件中,细菌为主要致病因素,其次为扁豆中毒,并首次发现由产气荚膜梭菌引起的暴发事件。结论细菌和扁豆中毒为北京食源性疾病暴发事件主要致病因素,应加强相关食源性疾病的健康宣教,并加强实验室能力建设,提高致病因素识别能力。

2017—2019年北京市食源性疾病暴发事件流行病学特征分析

目的分析2017—2019年北京市食源性疾病暴发事件流行病学特征,为食品安全策略和措施的制定提供依据。方法通过食源性疾病暴发监测系统,收集食源性疾病暴发监测数据,采用描述性分析方法对时间、致病因子、责任单位等因素进行分析。结果 2017—2019年北京市共报告食源性疾病暴发事件130起,发病1 596人,无住院和死亡病例。第三季度暴发事件数量和发病人数分别占总数的53.08%和57.27%。微生物引起的暴发事件占总数的37.69%,其中副溶血性弧菌占46.94%;发现2起由空肠弯曲菌引起的暴发事件,发病19人。有毒动植物引起的暴发事件占总数的28.47%,其中扁豆中毒占81.08%。微生物和有毒动植物性暴发事件的主要责任单位分别为餐饮服务单位和集体食堂,网络订餐导致的暴发事件7起,发病33人。结论夏秋季仍是食源性疾病暴发事件的发病高峰,副溶血性弧菌和扁豆中毒是需要优先控制的致病因子,空肠弯曲菌污染应引起重视。餐饮服务单位和学校食堂仍是食品安全监管的重点单位,网络订餐的食品安全问题值得关注。针对社区人群预防有毒植物中毒的宣传教育有待加强。

北京市肠道门诊腹泻患者病原谱分析

目的了解北京市肠道门诊腹泻患者的病原学特征。方法2013年7月至2014年6月在2家哨点医院肠道门诊收集腹泻患者的粪便标本595份。对沙门菌、志贺菌、副溶血性弧菌、01和0139群霍乱弧菌、致泻大肠埃希菌进行分离培养，对轮状病毒、诺如病毒、星状病毒和肠道腺病毒进行核酸检测。采用描述性流行病学方法对病原的时间分布、人群分布、血清型别等特征进行分析。组间率的比较采用χ2检验。结果595份样本中，128份细菌检测阳性，检出率为21.5％，其中致泻大肠埃希菌检出率为11．4％（68／595），其次为副溶血性弧菌（6．9％，41／595）、沙门菌（2．4％，14／595）和志贺菌（2．2％，13／595），霍乱弧菌未检出。112份样本腹泻病毒核酸检测阳性，检出率为18．8％，其中诺如病毒检出率为9．1％（54／595），其次为轮状病毒（8．7％，52／138），星状病毒（1．8％，11／595）和肠道腺病毒（o．7％，4／595）。致泻大肠埃希菌以肠致病性大肠埃希菌、肠产毒素性大肠埃希菌、肠黏附性大肠埃希菌为主，副溶血性弧菌血清型别主要为04：K8。6～g月份为病原菌检出的高峰期，当年11月至次年3月为腹泻病毒检出的高峰期。结论诺如病毒、轮状病毒亦是肠道门诊腹泻患者的主要病原，应予以重视。

北京市哨点医院医务人员食源性疾病知识态度行为现状调查

了解北京市食源性疾病监测哨点医院医务人员对食源性疾病知识、监测态度和行为(knowledge-attitude-practice,KAP)的现状,为制定食源性疾病培训计划和监测方案提供科学依据。采用单纯随机抽样方法,对6所哨点医院330名医务人员进行问卷调查。共回收有效问卷312份,医务人员对食源性疾病知识平均知晓率为64.33%,食源性疾病监测积极态度持有率为97.17%,良好的监测行为形成率为58.81%。预防管理类科室KAP总分高于临床类科室,差异有统计学意义(P<0.05),食源性疾病监测KAP之间存在正相关性(P<0.05)。哨点医院临床类科室医务人员食源性疾病的知识有待进一步提高。为做好食源性疾病监测工作,需有针对性地加大临床类科室的培训力度,调整培训内容,以提高食源性疾病监测工作质量。

2014年北京市食源性疾病暴发事件监测流行病学分析

目的掌握北京市食源性疾病暴发的规律,为制定预防措施提供科学依据。方法收集2014年北京市食源性疾病暴发事件监测数据,采用描述流行病学方法进行分析。结果 2014年北京市共报告食源性疾病暴发事件33起,累计发病人数350人,无死亡病例。食源性疾病暴发事件集中在第三季度。高发场所是宾馆饭店。主要致病因素是微生物和有毒动植物。主要原因食品是扁豆。主要引发事件因素为加工不当。结论在食源性疾病暴发高发季节,应加强对重点餐饮场所工作人员的食品安全教育,加大对市民食品安全知识宣教力度,减少食源性疾病的发生。

2004—2014年北京市食物中毒事件流行病学特征分析

目的分析2004—2014年北京市食物中毒事件的流行病学特征,为提出食物中毒的预防控制措施提供依据。方法对2004—2014年的食物中毒数据进行描述性流行病学分析。结果 2004—2014年共发生食物中毒事件468起,报告发病总人数为7 199人,死亡1人。食物中毒事件总体呈下降趋势,2010—2014年趋于平稳,高峰主要集中在8、9月份。导致食物中毒事件的责任单位主要是餐饮单位(143起,1 739人)和企事业单位食堂(118起,2 145人),事件数和发病人数均排在前两位。主要致病因素为细菌、有毒植物和化学物。细菌性因素主要以副溶血性弧菌(18.36%,38/207)、金黄色葡萄球菌(13.53%,28/207)、变形杆菌(12.56%,26/207)等为主,有毒植物因素主要是菜豆(89.14%,156/175),化学性因素主要以亚硝酸盐(76.09%,35/46)为主。结论应开展预防有毒植物和细菌性食物中毒知识的宣传教育,并加大对餐饮单位和集体单位食堂的监管。

2015—2019年北京市食源性致泻大肠埃希氏菌感染病例流行特征分析

目的分析2015—2019年北京市食源性致泻大肠埃希氏菌(diarrheagenic Escherichia coli,DEC)感染病例的流行病学特征和发病规律,为制定相应的防控策略与措施提供科学依据。方法收集2015—2019年北京市36家食源性疾病主动监测医院腹泻病例的粪便或肛拭子标本及其个人信息,采用χ^(2)检验对率或构成比进行比较。结果共收集27619份病例标本,其中有2485份为DEC阳性病例,检出率为9.00%,不同分型中肠产毒性大肠埃希菌检出率最高,为3.10%,其次为肠聚集性大肠埃希菌,检出率为3.02%。不同年龄组DEC检出率差异有统计学意义(χ^(2)=32.923,P<0.001),20~39岁年龄组DEC检出率最高,为9.81%,40~59岁年龄组感染肠产毒性大肠埃希菌高于其他年龄组,0~5岁年龄组肠致病性大肠埃希菌的检出率最高。时间分布上,第三季度为高发期,不同季度间DEC检出率差异有统计学意义(χ^(2)=606.032,P<0.001)。空间分布上,远郊的DEC检出率最高,且城区、近郊和远郊的DEC检出率差异有统计学意义(χ^(2)=28.034,P<0.001),肠产毒性大肠埃希菌的检出主要分布在城区和近郊,肠聚集性大肠埃希菌主要分布在远郊。结论2015—2019年北京市食源性DEC的检出率呈逐年上升趋势,应在夏秋高发季节针对重点人群积极开展防控工作。

北京市社区人群急性胃肠炎患病状况流行病学调查

目的了解北京市社区人群急性胃肠炎患病状况和流行特征。方法采用多阶段整群随机抽样方法,于2014年4月—2015年3月,抽取北京市6个区120个社区的居民,采用入户调查方法,调查过去4周急性胃肠炎的发生情况、就诊行为和可疑病因等信息。结果共完成调查9 885人,其中110人在调查期间发生急性胃肠炎。根据2010年第六次人口普查北京市人口性别、年龄调整后,急性胃肠炎月患病率为1.01%(95%CI=0.81%～1.21%),年发病率为0.15次/人年(95%CI=0.13～0.16)。不同年龄、区域和季节的急性胃肠炎月患病率存在统计学差异。急性胃肠炎患者的就诊率为31.82%,粪便送检率为20.00%。在自述的可疑病因中,食源性比例为52.73%,可疑食品来源于家庭的比例为44.83%,污染食品类别为果蔬类(34.48%)。结论急性胃肠炎患者的就诊率低,自述食源性较高,应进一步完善监测系统设计,开展有针对性的食品安全教育,有效降低社区人群急性胃肠炎的患病率。