2012—2022年长沙市学校突发公共卫生事件流行特征分析

目的分析长沙市学校突发公共卫生事件的发生规律和特点,为学校突发公共卫生事件应急处置提供科学依据。方法收集通过中国疾病预防控制信息系统突发公共卫生事件报告管理信息系统上报的2012—2022年长沙市学校突发公共卫生事件信息,对长沙市学校突发公共卫生事件的起数、级别、类型、发病人数、时间、场所等进行描述性研究。结果2012—2022年长沙市共报告293起学校突发公共卫生事件,报告发病14416例,无死亡病例。其中一般事件(Ⅳ级)179起,未分级事件114起,无重大(Ⅲ级)及以上事件。293起事件中传染病类事件288起,报告发病14320例。中毒事件1起,其他公共卫生事件4起。学校传染病事件中,事件数居前三位的分别为水痘(35.07%,101/288)、流行性腮腺炎(28.13%,81/288)、流行性感冒(21.53%,62/288),发病数居前三位的分别为流行性感冒(38.16%,5464/14320)、流行性腮腺炎(27.14%,3886/14320)、水痘(22.47%,3217/14320)。突发事件有4—5月、11—12月两个高峰。小学报告事件数最多,其次为幼儿园和初中,分别占学校事件总数的72.01%(211/293)、10.92%(32/293)、9.22%(27/293)。浏阳市的报告事件数和发病数均最高,分别占总数的43.00%(126/293)、37.37%(5387/14416);报告事件数和发病数最少的为芙蓉区,分别占总数的2.05%(6/293)、0.90%(130/14416)。结论呼吸道传染病是长沙市学校突发公共卫生事件的主要原因,小学为重点场所。应针对性地开展防控工作,提升疫苗接种率,减少学校突发公共卫生事件的发生。

长沙市不同等级气温与人腺病毒感染效应分析

目的探讨不同等级气温对人腺病毒(human adenoviruses,HAdV)感染情况的影响及其滞后效应。方法收集长沙市3家哨点医院2020年HAdV感染资料和同期气象资料,采用Spearman秩相关分析气象因素与HAdV感染病例数的相关性;将不同等级气温(日平均、日最高、日最低气温)P97.5作为划定极低温和极高温的阈值,利用分布滞后非线性模型(distributed lag nonlinear model,DLNM)探讨不同等级气温对HAdV感染情况的影响和滞后效应。结果2020年,在长沙市41624份标本中开展HAdV检测,检出阳性1693份,检出率为4.06%,其中0~<5岁婴幼儿占67.04%。Spearman秩相关分析结果显示,HAdV感染与日平均气温(r_(s)=-0.121)、日最高气温(r_(s)=-0.110)和日最低气温(r_(s)=-0.119)存在弱相关(均P<0.05)。在DLNM中,三维图和等高线图均显示,HAdV感染风险存在高温短期效应。极高温条件下,日平均和日最低气温对HAdV感染风险产生单日滞后效应。同时,日平均与日最高气温的累积效应随滞后天数的增加逐渐上升,滞后21 d时,其相对风险分别上升至15.79(95%CI:2.69~92.79)、11.81(95%CI:2.26~61.68);在滞后4 d时,日最低气温的累积效应最高(RR=6.78,95%CI:1.05~43.83)。结论婴幼儿是HAdV的易感人群,不同等级气温与HAdV感染情况存在相关性,且极高温条件下可显著提高长沙市HAdV感染风险的单日和累积滞后效应。

长沙市2015—2019年极端天气事件对循环系统疾病死亡影响

目的了解湖南省长沙市2015—2019年极端天气事件对循环系统疾病死亡的影响,为疾病防控及相关预测预警工作奠定基础。方法收集长沙市2015年1月1日—2019年12月31日气象因素和居民循环系统疾病死亡数据,分析长沙市2015—2019年极端天气和循环系统疾病死亡的分布特征,并采用Poisson分布u检验、Spearman相关性分析和单滞后效应分析探讨极端天气的发生与循环系统疾病死亡的关系。结果长沙市2015年1月1日—2019年12月31日共发生72次低温寒潮事件,集中在每年的12、1和2月;14次高温热浪事件,集中在每年的7和8月;21次阴雨寡照事件,全年各时段分布较平均;长沙市2015—2019年共报告循环系统疾病死亡123626例,其中低温寒潮、高温热浪和阴雨寡照期间分别报告循环系统疾病死亡9865、5286和14093例;循环系统疾病总死亡数与低温寒潮、高温热浪、阴雨寡照事件的发生均呈正相关(r=0.138、0.114、0.097,均P<0.01);在极端天气中,高温热浪和阴雨寡照对循环系统疾病死亡数的影响滞后效应并不明显,低温寒潮对循环系统疾病总死亡数存在单滞后效应,滞后天数主要集中在2~4 d,滞后效应最强在第2 d,交叉相关系数为0.161;冷季日最低气温对循环系统疾病死亡数影响的单滞后效应最明显,最佳滞后天数为7 d,相关系数为–0.518。结论长沙市2015—2019年极端天气事件与循环系统疾病死亡存在关联,其中低温寒潮的影响最大,气温对循环系统疾病死亡数的影响存在较为明显的单滞后效应。

基于自回归移动平均模型各亚型流行性感冒流行特征与趋势预测

目的分析我国2010—2019年流行性感冒的流行特征和分布规律,预测各亚型流感发病趋势。方法采用ARIMA乘积季节模型,对流感数据进行原始序列预处理、模型识别、参数估计和统计建模,预测流感发病趋势。结果构建流感自回归移动平均模型(ARIMA)乘积季节模型,预测模型为ARIMA(1,2,1)(0,1,1)_(12),数据信息提取充分(Q=14.257,P>0.05),相对误差约10%;甲型流感预测模型为ARIMA(2,1,1)(0,2,2)_(12),数据信息提取充分(Q=13.236,P>0.05),预测2018年12月至2019年3月的甲型流感发病率较高,4月开始,发病率迅速下降,与实际情况相似,相对误差控制在10%以内;乙型流感预测模型为ARIMA(1,2,1)(1,0,1)_(12),数据信息提取充分(Q=9.841,P>0.05),但模型预测2019年乙型流感发病率较低,相对误差较高。结论流感、甲型流感ARIMA乘积季节模型预测效果较好;乙型流感预测模型数据信息提取充分,但相对误差较高,可能与乙型流感发病无明显的长期趋势有关。