岑溪市2020年登革热疫情流行特征及时空分析

陆正斌，陈一虹，高小

(广西岑溪市疾病预防控制中心传染病管理科，广西岑溪 543200)

登革热(dengue fever,DF)是由白纹伊蚊和埃及伊蚊传播的黄病毒属虫媒病毒引起的急性传染病，是全球传播最广泛的蚊媒传染病之一[1]。它可以引发人群出现高烧、全身关节和肌肉疼痛、疲倦无力等临床症状，可伴有出血倾向、白细胞和血小板计数减少、淋巴结肿胀等，病情严重者可危及生命[2]。

热带及亚热带是登革热高发地区，疫情负担相当沉重。人群对登革热病毒普遍易感，而目前尚未有疫苗可预防登革热。我国东南沿海的省份和地区是登革热的主要流行地区，包括两广地区和海南等省区[3]。2020年广西岑溪市突然暴发登革热疫情，为做好疫情防控工作，本研究收集广西岑溪市2020年登革热累计报告的367例病例资料进行描述性流行病学分析和空间自相关分析与时空扫描统计分析，以便了解登革热的流行特征及时空特征，为采取控制措施，最大限度地降低登革热传播风险提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源病例数据来源于中国疾病预防控制信息系统传染病监测系统中2020年岑溪市累计报告的登革热病例，共367例；人口数据来源于岑溪市统计局。诊断按《登革热诊断标准》(WS216-2018)中的诊断标准[4]。

1.2 分析方法

1.2.2 空间自相关分析空间自相关性主要指在地理空间内的一个属性与其相邻近的空间区域上的同一属性值之间的相关程度，包括正相关和负相关[6]。通常利用空间自相关系数作为基度量指标检验空间分布，空间正相关说明空间属性特征存在相似性[7]。本研究使用GeoDa 1.14软件，选择莫兰(Moran＇s Ⅰ)指数进行空间自相关分析，应用Z检验空间聚集假设，检验水准取α=0.05。

1.2.3 时空扫描分析时空扫描分析试图在岑溪市内寻找属性值显著异于其他地方的子区域，视为异常区，提示登革热暴发高风险区。本研究采用SaTScan 9.5软件进行时空扫描统计分析，选用离散变量Poisson分布模型，用圆形移动窗口法创建扫描窗口，扫描时间范围设置为“2020/1/1—2020/12/30”，时间间隔设置为“1月”，地区重叠设置为“无”，搜索圆参数设置为总人口的30%。选择Monte Carlo模拟的次数为“999”次，计算以研究区域内不同乡镇点或单一病例点为不同圆心，在不同半径下的动态窗口区域内外病例实际值和期望值的对数似然比(log likelihood ratio,LLR)进行统计推断[8]。根据LLR的大小确定聚集区类型，若P<0.05，则认为该区域存在聚集性。

2 结 果

2.1 病例报告情况2020年岑溪市登革热累计报告病例367例，其中确诊病例317例，临床病例50例，均为本地轻症病例，无重症和死亡病例。临床病例为具有典型登革热症状及体征，检测血清特异性IgM抗体阳性或血清中NS1抗体检测为阳性的病例；确诊病例为临床诊断病例中血清或尿中登革热病毒核酸阳性的病例。

2.2 病例的地区分布2020年岑溪市登革热疫情共波及8个乡镇，其中岑城镇发病例数最多，达341例，占报告病例的92.92%，发病率为2.02‰；诚谏镇、大隆镇、南渡镇、糯垌镇发病数均为1例，占比均为0.27%，发病率为0.02‰、0.03‰、0.01‰、0.01‰。经过检验，在不同地区间发病率的差异有统计学意义(χ2=876.13，P<0.001)。经两两比较，岑城镇发病率均高于其他地区(P均<0.001)，其他地区之间的发病率差异无统计学意义(P均>0.0018)。见表1。

表1 岑溪市2020年登革热疫情病例的地区分布及发病率

2.3 病例的性别及年龄分布男性病例为180例，占报告病例的49.05%；女性病例为187例，占报告病例的50.95%。男女病例比为0.96∶1。发病者年龄主要分布在20～59岁之间，共报告265例，占报告病例的72.21%。其中年龄最小2岁，最大83岁。从病例在各年龄组的分布来看，30～49岁组病例最集中，其次为50～59岁和20～29岁的人群，0岁组和70岁以上人群组发病人数较少。见表2。

表2 岑溪市2020年登革热疫情病例的年龄分布

2.4 病例的职业分布发病者以家务及待业、民工、学生、农民、工人为主，这部分人群共报告252例病例，占报告病例的68.66%。见表3。

表3 岑溪市2020年登革热疫情病例的职业分布

2.5 病例的时间分布以日为单位观察病例时间分布，结果发现，从8月31日起开始出现首发病例，至9月9日发病例数为0～3例/日，9月10日起发病呈突然增加，9月21日达发病高峰(24例)，后逐渐下降，10月11日以后为0～2例/日。9月16日—10月1日为发病高峰。见图1。

2.6 空间自相关分析

2.6.1 全局自相关2020年岑溪市登革热发病率在空间上具有空间正相关性，即发病率高的乡镇跟发病率高的乡镇相邻，发病率低的乡镇跟发病率低的乡镇相邻(Moran＇sI=0.48，Z=15.59，P=0.03)。

2.6.2 局部自相关2020年岑溪市登革热疫情分布区域中，岑城镇城厢社区、明都社区和甘冲社区为高-高相邻区域，即城厢社区、明都社区和甘冲社区的发病率高，其周围有发病率高的区域；水汶镇水汶社区、归义镇荔枝村、诚谏镇陀村和马路镇大垌村为高-低相邻区域，即水汶社区、荔枝村、陀村和大垌村的发病率高，其周围的区域发病率低；岑城镇古塘村、乌峡村和思英社区为低-高相邻区域，即古塘村、乌峡村和思英社区的发病率低，其周围的区域发病率高；马路镇马路社区、善村、福塘村为低-低相邻区域。见表4和图2。

表4 岑溪市2020年登革热疫情空间局部自相关显著性检验结果

2.7 时空扫描分析结果时空扫描分析得到岑溪市2020年登革热疫情空间扫描聚集区：一类聚集区为岑城镇的城厢社区、明都社区、甘冲社区和水汶镇的水汶社区(RR=3.92，LLR=74.17，P<0.01),二类聚集区为岑城镇的甘冲社区和水汶镇的水汶社区(RR=3.02，LLR=40.33，P<0.01),三类聚集区为岑城镇明都社区(RR=3.05，LLR=31.10，P<0.01)，四类聚集区为岑城镇城厢社区(RR=3.96，LLR=27.19，P<0.01)。见表5。

表5 岑溪市2020年登革热疫情单纯空间扫描结果

3 讨 论

分析结果显示，岑溪市2020年登革热疫情具有季节性，高峰期出现在夏秋季节，与国际上登革热遵循的流行模式一致[9]。发病均为轻症病例，男女发病比例为0.96∶1，符合登革热发病以轻症为主，不分性别、种族，对人类普遍易感的特点。

病例的发病年龄集中在30～49岁，而20岁以下人群发病较少，符合我国登革热暴发疫情期间低年龄发病人数少的特点[10]。70岁以上人群发病少与老年人腿脚不便，极少外出，野外活动范围较小而与蚊虫接触机会减少有关。病例职业以家务及待业、民工、农民、学生为主，其中农民和民工发病较高，究其原因与其生活环境的卫生条件相对较差及居住密集有关。生活环境的卫生条件较差有利于伊蚊繁殖，而居住密集导致人群易于被伊蚊叮咬而加快传播；家务及待业人群和学生发病较高的原因为经常出入人群密度较高的公共场所，如菜市场、学校、公交车站等，所以容易受到感染。

本研究的空间自相关分析和时空扫描聚类分析结果显示，总的来说，岑城镇城厢社区在本次登革热疫情中报告病例数最多，其次是与该社区相邻的明都社区和甘冲社区。全局性空间自相关分析结果为正相关，局部空间自相关分析结果显示岑城镇城厢社区、明都社区和甘冲社区是发病高聚集区，而且单纯空间扫描分析结果与空间局部自相关分析结果一致。岑溪市2020年登革热疫情指示病例长期居住在岑城镇甘冲社区，在地理位置上城厢社区、明都社区和甘冲社区相邻，登革热病毒经由蚊媒传播，传播速度较快。因此，发病高聚集区主要在城厢社区、明都社区、甘冲社区，其周边的区域也有较多病例。由此可见，在流行病学特征分析基础上进行空间自相关分析和时空扫描聚类分析，可以快速确定发病高危险区域，从而制定针对性措施，将发病高危险区与其他区域的传播途径切断，控制发病高危险区人群活动及病毒传播，更有力地保护易感人群，防止疫情扩散。

岑溪市地处亚热带季风气候地区，虽然不属于登革热多发疫情地区，但是温度、湿度、年均降水量等自然条件均适合伊蚊生长繁殖。岑溪市历史上没有关于登革热流行的相关报道，但2020年突然暴发登革热疫情，并且报告的所有病例均为本地病例，提示岑溪市本土早已存在登革热病源，只是表现为隐形感染[4]。有相关研究表明在中国，由于缺乏有效的病媒控制、居民生活方式的改变、人口增长、城市化和国际人口流动，登革热的发病率和流行地理范围不断增加，部分地区有本土化的趋势[11]，然而制造登革热疫苗却困难重重。因此，采取各种手段防控登革热疫情，如切断传播途径、保护易感人群、监测蚊虫密度是目前能够降低登革热大面积流行的行之有效的方法。

现根据研究结果对岑溪市预防登革热疫情进一步扩散提出如下建议：(1)灭蚊。对全城区及岑城镇、马路镇等8个乡镇的防控核心区、警戒区外环境及病例居住内环境进行灭蚊，将全市监测点的成蚊密度保持在安全阈值内。(2)清除蚊子孳生地。动员群众开展行动，清除家居内积水，减少蚊子繁衍环境[12]。(3)努力调动、鼓励民众参与到以清除蚊子孳生地为主的环境卫生整治等防控工作中来。(4)登革热具有自然疫源性特点，不是一种可以在短期内根除的疾病，因此，岑溪市明年出现登革热流行的风险仍较高，学校、幼托机构、建筑工地、汽车站、火车站等重点集体场所室内灭蚊及清除蚊虫孳生地工作需定期开展，减少伊蚊的感染，降低再次出现病例的风险。(5)加强医疗机构的发热、皮疹病例监测，优化登革热病例标本送检、检测、反馈等环节，保证病例能够及时诊断[13]，及早发现疫情，最大限度地减少疾病的影响，避免出现严重病例。