2019—2023年河池市儿童流感样病例监测结果分析

目的分析2019—2023年河池市儿童流感样病例(ILI)监测结果的特征,针对此类特殊人群提供相关的传染病防治参考依据。方法收集2019—2023年河池市儿童ILI的相关资料,并对其流行病学特征进行描述性分析。结果2019—2023年河池市人民医院就诊患儿230875例,其中儿童ILI 14853例,ILI%为6.43%,监测标本为3746份,流感阳性率为18.10%(678/3746),季节性高峰为2—5月、11月至次年1月。2019—2020年的流行株均为季H3;2021年的流行株为Victoria;2022年的流行株为季H3;2023年的流行株为新甲H1,5个年份均检出Victoria亚型流感病毒,不同年份的病毒阳性率的差异有统计学意义(χ^(2)=188.89,P<0.05)。0~3岁组儿童ILI占比最高,为31.98%;>6~9岁组儿童流感阳性率最高,为28.61%,各年龄组的流感阳性率差异有统计学意义(χ^(2)=267.63,P<0.05)。结论2019—2023年河池市儿童ILI和ILI%呈总体上升趋势且具有季节性的特点,5个年度的流行株基本不同,重点人群为>6~9岁组的学龄儿童,建议密切关注该类特殊人群的健康监测,鼓励其接种疫苗,并加强此类传染病的监测管理和防治宣传工作。

苏州地区2011—2012年儿童流感疫苗保护效果的初步观察

目的了解2011-2012年苏州地区5岁以下儿童流感样病例（ILI）的发生情况，初步观察流感疫苗对6～59月龄儿童ILI发生的保护效果。方法以苏州地区5岁以下常住儿童为研究对象，分别于2012年1月和2012年10月采用分层随机抽样方法，通过电话调查的方式获取调查对象前一个月内ILI的发生情况；通过计划免疫信息系统将调查对象分为流感疫苗接种组和对照组，比较两组的ILI发生率。结果两次调查共抽取7524名5岁以下儿童，3493名儿童接受并完成了调查。两次调查前一个月ILI发生率分别为7．2％和6．7％。2011—2012年度流感疫苗接种率分别为11．3％和6．2％。流感疫苗接种组的ILI发生率低于对照组，且接种疫苗对6～23月龄儿童有保护效果（P〈0．05）。结论接种流感疫苗儿童的ILI发生率相对较低，且流感疫苗对6～23月龄儿童的ILI发生有较好的保护效果。

2009-2015年河北省儿童流感病原学分析

目的 分析2009-2015年河北省儿童流感样病例（influenza like illness,ILI）流感病原学特征,为河北省儿童流感的防控提供科学依据.方法 采集河北省流感监测哨点医院就诊的儿童ILI咽拭子标本,采用RT-PCR方法进行流感病毒核酸检测.结果 共采集咽拭子标本28 932例,检出流感病毒阳性标本5057例（阳性率为17.48％）.按年度分析,6个年度流感病毒检出率依次为32.56％、9.53％、15.07％、12.29％、11.32％和18.81％,2009-2010年度显著高于其他年度（P＜0.05）.以B型流感病毒为优势型的年度有两个（2011-2012、2013-2014年度）,其他年度为甲型H1N1和季节性H3N2流感交替流行或共同流行.年龄分布中,1岁以下年龄组检出率最低（7.74％）,7-14岁年龄组最高（26.01％）,检出率随年龄的增大而增高.季节分布显示,河北省流感为冬春季流行,呈单峰型,A型流行形成的峰时间靠前.结论 2009-2015年度河北省儿童中存在甲型H1N1、B型和季节性H3N2流感病毒的流行,不同年度有不同的流行优势型和流行特征.

上海静安区儿童流感样病例就诊百分比预测的自回归求和移动平均模型构建与应用

目的探讨构建并应用自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测静安区儿童流感样病例(influenza-like illness,ILI)就诊百分比的可行性,为儿童流感流行的早期预警提供科学依据。方法基于2011—2014年上海市静安区的逐月儿童ILI就诊百分比,模型参数确定采用非条件最小二乘法,模型结构依据简洁与残差不相关原则确定,拟合优度以许瓦兹贝叶斯准则与赤池信息准则评估,构建儿童ILI就诊百分比预测的最优ARIMA模型。以模型预测静安区2015年1~10月儿童ILI就诊百分比,计算实际值与预测值的相对误差,并预测静安区2016年的儿童ILI就诊百分比。结果模型ARIMA(1,1,1)(无常数项)对儿童ILI就诊百分比序列拟合良好,自回归参数(AR1=-0.901)与移动平均参数(MA1=0.943)差异均有统计学意义(P<0.001),残差达到白噪声(P>0.05),模型表达式为(1+0.901B)(1-B)Z_t=(1+0.943B)μ_t。2015年1~10月儿童ILI就诊百分比的预测值符合实际值的变动趋势,相对误差最小仅为0.47%。结论 ARIMA模型可以较好地拟合静安区儿童ILI就诊百分比的时间变动趋势,能对ILI就诊百分比进行短期预测,有较好的预测精度。