2001—2018年西藏自治区包虫病流行趋势分析_赵哲.pdf
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1、中国国境卫生检疫杂志2023年2月第46卷第1期Chinese Frontier Health Quarantine Feb.2023,Vol 46,No.1Analysis of epidemic trend of echinococcosis in Tibet AutonomousRegion,2001-2018ZHAO Zhe*,ZHANG Shuyuan,ZHAO Chenxi,ZHANG Wenkai,CIREN Panduo,LI Li,LIU Kun,LONG Yong*Department of Public Health,Gansu University of Chinese
2、 Medicine,Lanzhou,Gansu 730000,ChinaAbstract:ObjectiveTo analyze the epidemic trend of echinococcosis in Tibet Autonomous Region,and to providebasic data for the surveillance,prevention and control of echinococciosis.MethodsThe data of echinococcosisincidence of each province,autonomous region and m
3、unicipality in China from 2001 to 2018 was collected from thePublic Health Science Data Sharing Center,and the annual incidence trend in Tibet was estimated by Joinpointregression analysis model.The data was analyzed by two time periods,2001-2009 years,2010-2018 years.Thespatial trend of echinococco
4、sis was analyzed by Global Moranlys I statistic and hotspot analysis was carried outusing Geographic Information System(GIS).ResultsFrom 2001 to 2018,the incidence of echinococcosis in Tibetshowed an increasing trend,with an average annual change percentage(AAPC)of 36.6.During the same period,thenat
5、ional data showed a trend of increasing first and then slowly,with an average annual change percentage of 75.31and 5.45.The average incidence in Tibet in the second period was higher(4.46/100000)than that in the first period(0.14/100000).During the both periods,Global Morans I analysis of the averag
6、e incidence in China was 0.108(Z=2.090,P0.05)and 0.154(Z=2.948,P0.05),there was significant positive spatial autocorrelation.Local Morans Iidentified that Tibet appeared a high-high correlation model in the second period.Hotspot analysis revealed thatTibet was identified as a hotspot region in both
7、periods.ConclusionThe incidence of echinococcosis wasincreased from 2001 to 2018 in Tibet.It was suggested to strengthen the scientific monitoring of echinococcosis inTibet,strictly implement prevention and control measures,and formulate relevant emergency response prescheme.Keywords:Echinococcosis;
8、Incidence;Regression analysis;Spatial analysis疾病监测20012018 年西藏自治区包虫病流行趋势分析赵哲1,2,张淑媛2,3,赵晨锡2,4,张文凯2,3,次仁潘多5,李丽6,刘昆2,龙泳21.甘肃中医药大学公共卫生学院,甘肃 兰州730000;2.空军军医大学军事预防医学系军队防疫与流行病学教研室,特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室;3.陕西中医药大学公共卫生学院;4.包头医学院公共卫生学院;5.亚东县卫生服务中心;6.西藏大学附属阜康医院摘要:目的分析西藏自治区包虫病的流行趋势,为包虫病的监测和防治提供数据资料。方法收集公共卫生科学数据
9、共享中心20012018年全国各省、自治区、直辖市的包虫病发病率数据,利用Joinpoint回归分析模型估计西藏年发病率变化趋势;以20012009年为第一时间段,20102018年为第二时间段,用地理信息系统分析空间变化趋势。结果20012018年西藏包虫病发病率呈递增趋势,平均年度变化百分比为36.6;同期全国呈先快后慢递增趋势,平均年度变化百分比分别为75.31和5.45。西藏在第二时间段平均发病率(4.46/10万)于第一时间段(0.14/10万),第一时间段和第二时间段全国各省、自治区、直辖市平均发病率Morans I指数分别为0.108(Z=2.090,P0.05)和0.154(Z
10、=2.948,P0.05),均存在空间正相关性;局部空间自相关表明西藏在第二时间段呈“高-高”关联模式;GetisG结果显示西藏在两个时间段均为热点地区。结论西藏的包虫病发病率20012018年间呈递增趋势,建议加强科学监测,严格落实个性化防控措施,制定相关应急处置预案。关键词:包虫病;发病率;回归分析;空间分析中图分类号:R181.3文献标识码:ADOI:10.16408/j.1004-9770.2023.01.021基金项目:军队后勤科研计划重点项目(BWS20J020);军队医学科技青年培育计划拔尖项目(21QNPY087)通信作者:龙泳,E-mail:92中国国境卫生检疫杂志2023年
11、2月第46卷第1期Chinese Frontier Health Quarantine Feb.2023,Vol 46,No.1包虫病即棘球蚴病(echinococcosis),是棘球绦虫的幼虫寄生于人体组织引起的人兽共患病1,目前发现有5种绦虫可致人和动物患病:细粒棘球绦虫、泡状棘球绦虫、石渠棘球绦虫、伏氏棘球绦虫和少节棘球绦虫2。包虫病在全球分布广泛,南美洲国家阿根廷、非洲的南非共和国以及亚洲的伊朗和土耳其都有包虫病的病例报告3-6。我国是世界上受包虫病危害较大的国家之一,主要分布于新疆、青海、宁夏、甘肃、内蒙古等西部省或自治区的农牧区域,对居民健康和畜牧业的发展有很大影响。我国的包虫病主
12、要有两种,一种是由细粒棘球绦虫引起的囊型包虫病,另一种是由多房棘球绦虫引起的泡型包虫病,其中囊型包虫病占90%以上2。西藏自治区位于我国西南边陲,牧区广阔,牛羊成群,有包虫病流行的传播条件。近年来,西藏农牧业快速发展,包虫病发病人数逐渐增多,但相关文献报道较少。本研究通过分析20012018年间西藏包虫病发病率等数据,了解西藏包虫病流行趋势,为包虫病科学防控提供基础依据。1资料与方法1.1资料来源1.1.1疫情资料20012018年全国各省、自治区、直辖市的包虫病数据资料来源于公共卫生科学数据共享中心(https:/),数据库标识符为8a47b989-40a6-4492-83e8-8eb7c9
13、d11abb。各省、自治区、直辖市人口资料来源于中国统计年鉴。1.1.2地图资料以中国电子地图为基础地图,审图号GS(2019)1822号。地图数据来源于国家基础地理信息数据库。1.2方法1.2.1Joinpoint回归模型分析采用美国国家癌症研 究 院(National Cancer Institute,NCI)开 发 的Joinpoint Regression Program 4.9.0.1软件7,利用发病数和人口数计算发病率,再近似估计标准误。计算20012018年全国和西藏包虫病发病率的年均变化百分比(average annual percent change,AAPC)和年度变化百分
14、比(annual percent change,APC),由此分析西藏和全国20012018年间包虫病的发病趋势。该软件可以模拟包虫病的发病趋势变化,转折点表示上升趋势和下降趋势的连接点。APC0时,表示呈上升趋势;APC0时,表示呈下降趋势;若无转折点,表示APC=AAPC。用95%CI值判断转折点变化是否有意义8。P0表示整体区域在空间上存在正相关性,值越大证明空间聚集性越强;I=0表示整体区域呈随机分布,无空间聚集性;I0表示整体呈现负相关,值越小证明空间差异性越大9。局部Morans I自相关可得出高-高(H-H)、低-低(L-L)、低-高(L-H)高-低(H-L)4种聚集模式,以显示
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