2010—2021年贵州省手足口病流行特征分析

目的分析贵州省手足口病流行特征变化,为进一步完善贵州省手足口病防控措施和策略提供理论依据。方法通过中国疾病预防控制信息系统导出贵州省2010—2021年的手足口病病例信息,采用描述流行病学方法对其三间分布和病原学特征进行分析。结果2010—2021年贵州省共报告手足口病病例437511例,年报告发病率为67.98/10万~162.90/10万,年平均发病率101.80/10万;重症病例8349例,重症率1.91%;死亡171例。发病多呈双峰分布,高峰分别为4—6月和9—11月。全省各市(州)均有手足口病病例报告,发病数前3位的市(州)分别是遵义市(114669例,占26.21%)、贵阳市(110460例,占25.25%)和六盘水市(39874例,占9.11%)。发病人群主要为散居儿童(345577例,占78.99%);年龄分布上,0~5岁年龄组报告病例较多(413965例,占94.62%);性别分布上,男性较多,男女性别比为1∶0.64。2010—2012年贵州省手足口病以肠道病毒A组71型(enterovirus A71,EV-A71)为优势毒株,2013年开始其他肠道病毒为优势毒株。结论近年来,贵州省手足口病发病率总体呈波动下降趋势,5岁及以下儿童是防控重点,同时应加强对病毒病原体变化的监测。

修文县2022年某职业学校一起流感暴发疫情调查分析

目的分析修文县某职业学校流行性感冒(流感)疫情暴发原因,为学校疫情防控工作提供参考。方法根据流感样病例(ILI)定义开展病例搜索和流行病学调查,实验室检测流感病毒核酸,并进行现场卫生学调查。结果修文县2022年某职业学校流感暴发疫情ILI罹患率为5.6%(83/1481),病例均有发热,伴咳嗽(57.8%)、头晕头痛(47.0%)、咽痛(42.2%)和流涕(13.3%);2例首发病例于5月5日发病,流行曲线呈人传人增殖模式;全校51.4%(19/37)班级有报告病例,罹患率男实训室(16.7%)和男生宿舍4栋(15.8%)较高;男性罹患率(7.7%)高于女性(1.9%),学生发病主要在15~17岁(63.0%,51例),罹患率学生(5.8%)与教职工(2.1%)差异无统计学意义;27份咽拭子标本检出甲型H3N2流感阳性率为51.9%;回顾性队列研究显示男生宿舍4栋是发病的危险因素(RR=5.33,95%CI=3.45~8.21)。结论修文县某职业学校暴发疫情由H3N2流感病毒引起,应加强学校与属地卫健部门的联动,做好疫苗接种等相关健康宣教,提高学生防病意识。

骨形态发生蛋白-2基因突变与儿童燃煤型氟骨症的关联

目的 探讨贵州省织金县燃煤型氟中毒病区儿童氟骨症与骨形态发生蛋白-2（bonemorphogeneticproteins．2，BMP-2）基因突变的关联。方法2010年，在贵州省织金县燃煤型氟中毒病区儿童氟骨症情况调查中，通过《氟骨症X线诊断》（WS192．1999）确诊了氟骨症患儿121例，从中选取50例作为氟骨症组；选取该地区经相同诊断方法诊断为无氟中毒骨病变的，且经X线拍片排除佝偻病等相关骨骼疾病的健康儿童30例作为对照组。采用聚合酶链式反应结合DNA测序技术，对氟骨症组及对照组儿童进行BMP．2基因全部3个外显子序列筛查，检测BMP-2基因突变情况。结果①外显子1的第401—402bp处T碱基插入突变：氟骨症组和对照组儿童T碱基插入突变基因型频率分布分别为27．7％（13／47）和7．1％（2／28），两组比较差异有统计学意义（X2=4．600，P〈0．05），调整衄值为4．62（1．94～10．90）。②外显子2的894bp处T-G突变：氟骨症组和对照组儿童TG突变基因型频率分布为14．O％（7／50）和16．7％（5／30），两组比较差异无统计学意义（x2=0．103，P〉0．05）。③外显子2的1046bp处A—G的突变：氟骨症组和对照组基因型分布AA、AG、GG分别为30．0％（15／50）、24．0％（12／50）、46．O％（23／50）和50．0％（15／30）、20．0％（6／30）、30．0％（9／30），组间比较差异无统计学意义（x2=3．099，P〉0．05）。结论外显子1的第401—402bp处T碱基插入突变与氟骨症的关系较为密切，外显子2的1046bp处A—G突变和氟骨症的关系不大。

贵州省2004—2018年疾病预防控制体系建设情况分析

目的了解贵州省疾病预防控制体系建设成果与发展状况,探讨疾控体系建设存在问题,为指导和加强体系建设、提升全省疾控总体工作水平提供依据。方法收集并分析贵州省2004、2009、2014、2018年4个年份的省、市、县级行政区疾控体系人力资源、房屋面积、仪器设备等数据。结果贵州省2004年、2009年、2014年及2018年疾控机构人员年龄占比均以<45岁为主,分别占69.9%、75.7%、61.4%及62.6%;学历构成:≥研究生、本科学历人员占比总体上升;各级疾控机构人员职称分布,总体上以中、初级为主,高级职称占比总体偏低;其中省级疾控机构2018年≥研究生的人数是2004年的16.6倍;各级机构建筑面积构成总体符合《建设疾病预防控制中心建设标准》;2018年省、市、县级疾控机构的设备总数是2004年的3.4倍、4.2倍和2.7倍;各级机构万元以上设备构成,主要以1~9万元普通设备为主(71.7%~79.5%)。结论 2004—2018年贵州省疾控体系建设得到改善,但仍存在学历、职称及构成、功能用房分配欠佳、高精尖仪器设备较少,及地区发展不平衡等问题。应加强疾控体系建设,尤其是市县级能力建设,不断提高疾病预防控制整体水平。

时间序列分析法在贵州省乙型病毒性肝炎流行趋势预测中的应用

目的建立贵州省乙型病毒性肝炎(乙肝)发病的预测模型,预测2017—2019年乙肝发病趋势。方法对2004—2016年贵州省的乙肝月报告发病率建立自回归移动平均(ARIMA)预测模型,对贵州省2017—2019年乙肝发病趋势进行预测。结果 2004—2016年贵州省乙肝发病呈周期性波动,并具有长期趋势,拟合得到ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型,用模型拟合2004—2016年乙肝月报告发病率,预测值和实际值平均相对误差为7.46%,预测2017—2019年贵州省乙肝月报告发病率在3.27/10万~4.38/10万的范围内波动。结论 ARIMA模型可较好的拟合贵州省乙肝发病在时间序列上的变化趋势,该模型可用于贵州省乙肝发病的短期趋势预测。

贵州省传染病疫情预警与应用实践

目的通过传染病早期预警及时发现传染病聚集性疫情,使其得到及时有效处置。方法 2006—2016年,用VB+VC语言编写传染病聚集性疫情筛查辅助软件,参照贵州省传染病流行规律和流行特征制定的各种传染病预警阈值,建立以乡镇、集体单位为层级的传染病聚集性病例预警模式;2017—2019年,建立省级传染病大数据中心,搭建"贵州省传染病监测数据分析和辅助决策系统",基于人工智能技术,通过机器自主学习历史上所有的传染病个案数据,建立智能化的传染病监测预警模式。结果贵州省传染病监测数据分析和辅助决策系统较VB+VC语言编写传染病聚集性疫情筛查辅助软件更易及时发现医疗机构报告病例异常增多和传染病聚集性疫情,实现了对各级疾控机构全程监管预警信息的处置,聚集性疫情发展得到有效控制,预警及时响应率由61.17%提高到97.59%,预警及时处置率由63.67%提高到98.51%,暴发疫情和突发公共卫生事件报告数由343起降低到83起。结论大数据分析和人工智能技术在传染病监测系统中的应用,可大大提高传染病监测准确性和敏感性,充分发挥传染病早期预警的作用,降低传染病暴发的风险。