北京市顺义区2010-2015年流行性感冒相关超额流感样病例数估计

北京市顺义区疾病预防控制中心(101300) 张文增 陈东妮 史继新 吴 殚 张松建

北京市顺义区2010-2015年流行性感冒相关超额流感样病例数估计

北京市顺义区疾病预防控制中心(101300) 张文增 陈东妮 史继新 吴 殚 张松建

目的 估计北京市顺义区2010-2015年流行性感冒相关超额流感样病例数。方法 使用“北京市医疗机构传染病监测预警系统”中顺义区一级以上医疗机构流感样病例周数据，分年龄组拟合Serfling回归模型，估计超额流感样病例数。结果 2010-2015年，北京市顺义区全人群每年度流感流行平均周数为7，平均每年度流感相关超额流感样病例数为1752(95%CI：970～2169)，占该年度全部流感样病例数的18.7%(95%CI：10.4～23.2%)。0～14岁、15～59岁、≥60岁年龄组平均每年度流感相关超额流感样病例数分别为483(95%CI：247～604)、1128(95%CI：600～1364)和 59(95%CI：21～69)，占该年度全部流感样病例数的17.7%(95%CI：9.0～22.1%)、19.2%(95%CI：10.2～23.2%)和7.8%(95%CI：2.8～9.2%)。0～14岁、15～59岁年龄组超额流感样病例百分比高于60岁及以上年龄组(P<0.01)。结论 北京市顺义区流感流行每年度可造成大量的超额流感样病例数和超额门诊就诊量，对0～14岁和15～59岁年龄组影响程度高于≥60岁年龄组。

流感 流感样病例 疾病负担 Serfling回归模型

流行性感冒(简称流感)是由流感病毒引起的急性呼吸道传染病，是影响居民健康的重大公共卫生问题。流感的季节性流行和大流行可导致严重的疾病负担，不仅可导致门诊就诊量和住院率的上升，还可引起循环、呼吸系统疾病的发病率以及死亡率增加[1-2]。由于流感本身的特殊性,很难直接测算流感对发病和死亡的影响[3-4]。基于流感流行的季节性特征，国内外通常采用数学模型来估算流感导致的超额住院率、发病率和死亡率等[5-9]。本研究利用北京市顺义区一级以上医疗机构2010年第25周至2015年第24周流感样病例监测数据，采用Serfling回归模型估计北京市顺义区流感相关的超额流感样病例数，以了解流感流行对医疗机构流感样病例就诊数的影响，为系统开展流感疾病负担研究奠定基础。

1 资料与方法

1.数据来源

北京市顺义区流感样病例监测数据来自“北京市医疗机构传染病监测预警系统”。该系统全年在全市一级以上医疗机构的内科门诊、急诊和儿内科门诊、急诊以及发热门诊开展流感样病例监测。流感样病例是指发热(腋下体温≥38℃)，伴咳嗽或咽痛之一者。将每年7月(第25周)至次年6月(第24周)作为一个监测年度。顺义区位于北京市东北部，属暖温带半湿润大陆性季风性气候，年平均气温为11.5℃。2014年全区常住人口100.6万。全区一级以上医疗机构共28家。本研究选取北京市顺义区全部28家一级以上医疗机构2010年第25周至2015年第24周的流感样病例监测数据进行分析，分别按照不同监测年度、周次和年龄组(全人群、0～14岁、15～59岁及≥60岁)汇总上述数据。

2.方法

根据2010-2015年顺义区流感病原学监测结果，参考国内外相关文献，本研究将每年第44周至次年第10周定义为流感流行期。以北京市顺义区一级以上医疗机构报告的每周流感样病例数为因变量，将流感流行期的每周流感样病例数设为缺失值，周次为自变量，分全人群、0～14岁、15～59岁及≥60岁年龄组,应用Serfling回归模型拟合流感样病例基线如下：

Yt=α+β1[t]+β2[t2]+β3[t3]+β4[sin(2πt/52)]+β5[cos(2πt/52)]+et

其中Yt代表第t周某年龄组流感样病例数，t代表连续周次，α代表截距，β1代表线性趋势，β2和β3代表非线性趋势，β4和β5代表季节性趋势,et是误差项。将流感样病例基线的1.645倍标准差定义为流行阈值[8]。观察值连续两周及以上高于流行阈值的周定义为流行周，流行周的流感样病例观察值与基线的差值即为流感相关的超额流感样病例数。

3.统计学分析

采用SAS 9.13(SAS Institute，Cary，USA)软件进行统计分析。Serfling回归模型回归系数的估计采用最小二乘法，回归系数的假设检验用t检验,模型的假设检验用方差分析,检验水准为双侧α=0.05。模型的拟合优度通过决定系数R2(0≤R2≤1)判断，R2表示因变量Yt的总变异中可以由自变量t组合解释部分的比重，R2值越大模型拟合效果越好。

结 果

1.流感样病例实际报告情况

2010-2015年，北京市顺义区一级以上医疗机构平均每年度报告流感样病例9359例(范围：4512～11283)，年均流感样病例百分比为1.3%(范围：0.7%～1.6%)。其中0～14岁年龄组、15～59岁年龄组和≥60岁年龄组流感样病例数分别占全部流感样病例数的29.2%、62.8%和8.0%。全人群、0～14岁年龄组和≥60岁年龄组流感样病例数呈逐年上升趋势，15～59岁年龄组流感样病例数呈现上升后下降趋势，详见表1。

表1 2010-2015年北京市顺义区流感样病例报告情况

2.流感样病例报告的季节性

2010-2015年，北京市顺义区每年流感样病例报告数均呈现一定的季节性，总体上呈现冬春季高峰，在每年12月底至1月初到达最高峰。除2010-2011年度冬春季高峰不明显外，其余4年度均呈现较明显的冬春季高峰。不同年度间峰值的高度、流行开始的周次及持续时间等存在一定差异，不同年龄组间流行开始的周次及持续时间差异不大。0～14岁和15～59岁年龄组流感样病例季节分布特征明显，≥60岁年龄组季节性分布一般，尤其是 2010-2011和2011-2012流行年度流行高峰期不明显，高峰期持续时间较短。详见图1。

图1 北京市顺义区不同年龄组流感样病例实际观察值、基线和流行阈值

3.Serfling回归模型拟合结果

利用4个年龄组(全人群、0～14岁、15～59岁及≥60岁) 拟合的4个Serfling回归模型均有统计学意义(F值分别为144.39、84.40、111.58、27.43，P均<0.001),回归系数亦均有统计学意义(P<0.05)。4个年龄组模型决定系数R2分别为0.78、0.68、0.74和0.42,全人群、0～14岁和15～59岁年龄组模型拟合效果较好，≥60岁年龄组模型拟合效果一般。 各年龄组流感样病例基线和流行阈值见图l。

4.超额流感样病例数估计

结果显示，2010-2015年，北京市顺义区全人群每年度流感流行平均为7周，平均每年度流感相关超额流感样病例数为1752(95%CI：970～2169)，其中2014-2015年度最高(3491)，2011-2012年度最低(542)。0～14岁年龄组中，每年度流感流行平均为6周，平均每年度流感相关超额流感样病例数为483(95%CI：247～604)；15～59岁年龄组中，每年度流感流行平均为6周，平均每年度流感相关超额流感样病例数为1128(95%CI：600～1364)；≥60岁年龄组中，每年度流感流行平均为2周，平均每年度流感相关超额流感样病例数为59(95%CI：21～69)。

平均每年度流感相关超额流感样病例占年度流行期流感样病例的39.8%(95%CI：22.0%～49.2%)，占年度全部流感样病例数的18.7%(95%CI：10.4%～23.2%)。其中，0～14岁年龄组，占年度流行期流感样病例数的39.9%(95%CI：20.4%～49.9%)，占年度全部流感样病例数的17.7%(95%CI：9.0%～22.1%)； 15～59岁年龄组占年度流行期流感样病例数的39.7%(95%CI：21.1%～48.0%)，占年度全部流感样病例数的19.2%(95%CI：10.2%～23.2%)；≥60岁年龄组占年度流行期流感样病例数的16.5%(95%CI：5.9～19.4%)，占年度全部流感样病例数的7.8%(95%CI：2.8%～9.2%)。

全年度、年度流感流行期流感相关超额流感样病例百分比趋势基本一致，经卡方检验，不同年龄组间全年度和年度流行期超额流感样病例百分比差异均有统计学意义(χ2分别为341.13,489.05，P均<0.01)，0～14岁、15～59岁年龄组超额流感样病例百分比高于60岁及以上年龄组。详见表2。

表2 2010-2011至2014-2015年度北京市顺义区流感相关超额流感样病例

讨 论

近年来流感相关的疾病负担研究越来越受到重视。流感疾病负担研究有助于评价流感的季节性流行或大流行对人群健康的影响程度，对流感监测及疫苗接种等防控策略的制定和实施具有重要意义。Serfling回归模型是流感疾病负担研究经典的数学模型之一，该分析应用的前提是假设流感相关疾病的发病或死亡与流感病毒的流行强度相关[5]，适用于流感流行季节性明显、但缺乏流感病原学监测数据的国家或地区[10]。北京市所在的我国北方地区流感活动呈明显的冬季高峰特征，流感流行时可导致大量的发病、住院和死亡。超额流感样病例就诊量是研究流感疾病负担重要的组成部分，可作为流感超额死亡、超额住院等研究的重要补充。

本研究采用Serfling回归模型分年龄组估计北京市顺义区流感相关的超额流感样病例数。研究结果显示，平均每年度流感流行引起的超额流感样病例数为1752，占流行期流感样病例数的39.8%(95%CI：22.0%～49.2%)，占年度全部流感样病例数的18.7%，不同年度流感流行的周数、额流感样病例数均存在一定差异。资料表明，不同年度流感病毒的流行强度与流感病毒的活跃程度、流感病毒优势毒株、地理和气候因素、人口年龄结构及疫苗接种率等因素有关[11]。黄若刚等研究发现，医疗机构门急诊流感样病例数及流感样病例百分比与流感病毒病原学监测中病毒分离阳性率成正相关[12]。此外，不同年度流感病毒各型别、亚型的活动强度也不同，由于研究方法限制，Serfling回归模型不能区分不同流感病毒亚型引起的超额流感样病例差异，对结果产生一定影响。总之，流感病毒活跃的年度、流感流行的时间越长，相应的流行周数越多，超额流感样病例数也越多。

本研究结果显示，不同年龄组同一年度流行周数存在差异，流感流行对各年龄组超额流感样病例的影响程度也不同，对0～14岁和15～59岁年龄组影响高于60岁及以上年龄组。分析可能的原因包括：2010-2015年度，北京市顺义区一级以上医疗机构60岁及以上年龄组流感样病例数明显少于0～14岁和15～59岁年龄组流感样病例数，导致该年龄组超额流感样病例数低于其他两个年龄组；60岁及以上年龄组流感样病例季节性分布特征不明显，模型拟合效果一般(R2=0.42)，导致该年龄组超额流感样病例百分比低于全人群及其他两个年龄组。此外，北京市自2007年10月实行60岁及以上北京户籍老人和在校中小学生免费接种流感疫苗工作。有资料显示，2007-2010年北京市老年人流感疫苗接种率在41.8%～49.2%，且郊区高于城区(P<0.05)[13-14]，顺义区疾控中心资料显示2007-2015年顺义区60岁以上老人流感疫苗接种率在40.7～63.3%。有研究表明，接种流感疫苗有助于降低高危人群流感发病率及病死率，这可能是顺义区60岁及以上年龄组超额流感样病例偏低的原因之一，说明接种流感疫苗有助于降低60岁以上老人超额流感样病例数，减少流感门诊就诊负担。但具体原因还有待进一步研究。

本研究存在一定的局限性：本研究数据来源于“北京市医疗机构传染病监测预警系统”，目前该系统只覆盖一级以上公立医疗机构，社区门诊、私立医疗机构未纳入其中；该系统监测点仅包括医疗机构内科门诊、急诊和儿内科门诊、急诊以及发热门诊，其他门诊未纳入其中； 北京市顺义区流感样病例数存在一定程度的漏报现象，尤其是一级医疗机构，流感样病例百分比低于北京市平均水平[15]；本研究未将北京市其他区县医疗机构就诊的顺义户籍或现住址为顺义区的流感样病例纳入分析。

综上所述，本研究采用Serfling回归模型，基于已有的门诊流感样病例就诊数据，分年龄组对北京市顺义区超额流感样病例数进行了估计，为系统开展流感疾病负担研究奠定了基础。下一步需对流感超额死亡和超额住院等方面进行评估，从而全面阐明北京市顺义区流感疾病负担和特点，为流感防控策略和措施的制订提供科学依据。

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(责任编辑：邓 妍)