新疆布鲁氏菌病空间聚集性分析

王 微,殷 菲,靳圆圆,曹明芹

新疆布鲁氏菌病空间聚集性分析

王 微1,殷 菲2,靳圆圆1,曹明芹1

目的 以2009-2010年新疆布鲁氏菌病疫情数据为例，探索和分析新疆布鲁氏菌病的空间聚集性特征，为新疆布鲁氏菌病的防控提供依据。方法 采用描述性流行病学对新疆布鲁氏菌病的时间与人群分布进行统计分析。利用四分位数分级方法，绘制新疆布鲁氏菌病发病率空间分布地图，计算全局Moran’s I指数，进行空间聚集性分析。结果 新疆布鲁氏菌病发病存在明显的季节差异(多发于5-9月)，男性多于女性(男女性别比2.96∶1)，职业发病以农、牧民为主(74%)，发病人群集中在40～60岁。2010年较2009年，新疆布鲁氏菌病发病范围有明显扩散趋势。2009-2010年新疆布鲁氏菌病发病率的全局Moran’s I指数为0.116 4(P=0.017)，表明新疆布病发病率水平存在空间聚集性。发病热点区域集中分布在塔城地区与阿勒泰地区，发病冷点区域集中在喀什地区。结论 新疆各县(区)布病的发病率水平存在明显的空间聚集性，应加强对高危地区的防控。

布鲁氏菌病；空间聚集性；热点区域

布鲁氏菌病(以下简称布病)是世界上主要的人兽共患病，每年新发病例约50万例[1]。其主要传播途径是人通过接触感染的动物或消费未经消毒的奶制品而致病[2]。为了解新疆布病的空间分布特征，现以2009-2010年新疆各区县人间布病的发病率疫情数据(包括每个病例的年龄、性别、职业、发病时间、县区)为例，进行空间聚集性分析。

1 对象与方法

1.1 对象 2009-2010年新疆各区县的1 046例经实验室诊断及临床诊断确诊的布病患者。

1.2 方法 采用SPSS 17.0统计软件对2009-2010年新疆布病疫情数据的时间、性别、年龄、职业分布进行描述性统计分析。空间聚集性分析采用GeoDa 1.6.6地统计软件，将布病发病率资料与新疆各区县矢量化地图结合，采用四分位数分级方法绘制新疆布鲁氏菌发病率空间分布地图，利用GeoDa 1.6.6计算新疆布病发病率水平的全局空间自相关系数(Moran’s I指数)并进行空间聚集性分析。

全局空间自相关分析主要用于分析新疆布病发病率数据的空间聚集性，如空间自相关性强，表示该区域布病的发病率水平高，周围聚集着布病发病率水平高的地区，呈“高-高(H-H)”关联即为“热点区域”；或者说该区域布病的发病率水平低，周围聚集着布病发病率水平低的地区，呈“低-低(L-L)”关联即为“冷点区域”。其主要指标有全局Moran’s I、全局Geary’s C、全局Getis’s G(d)3种方法，文中采用的是应用较广的全局Moran’s I指标，0

2 结 果

2.1 发病情况 2009-2010年新疆共报告布病病例1 046例，无死亡病例，发病率整体呈上升趋势。其中，2009年387例，发病率为17.345/10万；2010年634例，发病率为29.338/10万。

2.2 时间分布 新疆布病全年均有发病，但季节差异明显，主要集中在5-9月，2010年较2009年布病发病人数明显增多。其中2009年5-9月250例，占该年发病总数的64.60%，以8月发病人数最多；2010年5～9月514例，占该年发病总数的78.00%，以7月份发病人数最多。2010年较2009年各月布病发病人数均明显高于2009-2010年的平均发病数。

2.3 性别分布 1 046例病例中，男性782例，女性264例，男女性别比例2.96∶1。

2.4 年龄分布 1 046例病例中，年龄为5～91岁，其中20～岁组发病354例，占33.84%；40～岁组发病490例，占46.84%，60～岁组发病145例，占13.86%，这3个年龄段占发病总数的94.55%，见表1。

2.5 职业分布 1 046例布病病例中以农民为主占57.17%(598例)，其次是牧民，占16.83%(176例)，学生占4.59%(48例)，干部职员3.54%(37例)，工人占2.68%(28例),其他占11.86%(124例,含医务人员、学生、教师、儿童、民工等职业)，见表2。

表1 2009-2010年新疆布病发病年龄分布

表2 2009-2010年新疆布病发病职业分布

2.6 空间分布 2009-2010年布病分布县(区、直辖市)个数分别为49(49.5%)，61(61.6%)。新疆布病发病率分布图显示新疆阿勒泰地区(布尔津县、吉木乃县等)、塔城地区(塔城市、额敏县等)，以及巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、焉耆回族自治县、和硕县等)等地区发病率水平普遍较高，而克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县等)以及喀什地区(叶城县、皮山县等)其发病率水平明显低于其他地州，见表3。

表3 2009-2010年新疆布病病例发病空间分布

2.7 空间聚集性分析 对新疆以县为单位进行空间聚集性分析，发现和硕县、阿勒泰市、吉木乃县为2009年新疆布病发病的热点区域，巴楚县、伽师县、疏附县、疏勒县、阿克陶县、叶城县、莎车县为2009年新疆布病发病冷点区域；和硕县、博湖县、裕民县、额敏县、塔城市、哈巴河县、阿勒泰市为2010年新疆布病发病的热点区域，和田县、阿克陶县、疏附县、叶城县、喀什市为新疆布病发病的冷点区域；对2009-2010年新疆布病发病率水平进行全局空间自相关分析得出Moran’s I=0.1164(P=0.017)，表明新疆布病发病率在空间上不是随机分布的，存在一定的空间聚集性，见表4。

表4 2009-2010年新疆布病发病聚集性分布

3 讨 论

新疆布病其新发病人数逐年上升，新疫情范围不断扩大，并且有明显的季节分布，发病人群男性高于女性，而年龄则主要集中40～60年龄段,职业人群中，以农民为主，其次是牧民,与近年来我国布病疫情特征基本一致。

新疆布病发生、发展较全国其他地区，受独特地貌特征的影响，使布病在新疆的发生更具有独特的地理分布。位于吐鲁番盆地的部分区域，由于日照时长及平均温度显著高于其他地区，使得布病在这类地区的发病率显著高于其他地区。处于帕米尔高原的克孜勒苏柯尔克孜自治州，高海拔使该地区形成了布病的“天然防护线”，在空间聚集性分析中呈现发病率低-低聚集，成为布病发病的“冷点区域”。同时，布病发病易受畜牧业及其副产品业兴起的影响。如塔城地区与阿勒泰地区的部分区县，近年来由于畜牧业以及其副产品加工业的兴起，布病在该地区及其周边地区的发病有明显的上升趋势，形成布病发病的“热点区域”。关于新疆布病发病受其独特的地理因素及社会经济因素的影响，有待于开展进一步的生态学研究。

国内外诸多学者开展布病的空间聚集性研究，均在不同程度研究布病受地理因素及社会经济因素的影响。黎银军等[4]开展布病的生态学研究，结果发现我国的布病发生易受生态学因素的影响，诸如海拔、日照时长、牲畜密度、植被覆盖面积等，均会对布病疫情的发生造成不同程度的影响。张俊辉等[5]对我国北方六省布病的地区分布采用探索性数据分析的方法，研究发现布病发病高聚集区主要集中在地区类型是牧区的东北部地区，而布病发病低-低聚集区主要在西部和南部。并且研究结果发现布病疫情呈扩散趋势，具体表现为自东向西、自南向北的扩散趋势，且正由牧区向半农半牧区、农区/城镇扩散。

应力平衡体现为钻开地层时井筒孔壁岩石载荷的再平衡，将井筒围岩应力分量(需考虑孔壁岩石水敏引起的水化膨胀应力和剪切强度的降低等)与岩石破坏准则(即莫尔-库伦剪切破坏准则和格里菲斯张性破裂)相比较(图1)，可判断孔壁是否稳定。对应于软塑地层，钻井液密度具有很高的下限(超过2.0 g/cm3)。

综上所述，随着畜牧业日益成为新疆的支柱产业，开展新疆布病的生态学研究刻不容缓。新疆布病的空间聚集性研究，有助于识别布病发病高风险区域，并且在一定程度上为相关部门的决策制定提供依据。同时，布病的防控措施应关注：“热点区域”作为高危区域，进一步探索疾病发病病因或影响因素，“冷点区域”可能存在某些防控疾病的有利因素；牧区为主，半牧区为辅，注意不同草地覆盖面积以及特色畜牧业分布情况对于布病发病率的影响。

[1]Seleem MN, Boyle SM, Srianganathan N. Brucellosis:a re-emerging zoonoses[J].Vet Microbiol, 2010, 140(3-4):329-398.

[2]Al Dahouk S, Neubauer H, Hensel A, et al. Changing epidemiology of human brucellosis, Germany, 1962 2005[EB/OL]. Emerg Infect Dis, 2007, 13(12):1895-1900.

[3]Pfeiffer DU, Robinson TP, Stevenson M, et al. Spatial analysis in epidemiology[M]. Oxford:Oxford University Press, 2008.

[4]Li YJ. Increasing human brucellosis and risk factors contributing to its spatial and temporal distribution in China[D]. Beijing:the Academy of Military Medical Sciences of the Chinese PLA, 2013. (in Chinese) 黎银军.我国布病时空分布及风险预测研究[D]. 北京：中国人民解放军军事医学科学院，2013.

[5]Zhang JH, Feng ZJ, Jiang M, et al. Using exploratory spatial data analysis (ESDA) on the regional distribution of human brucellosis in six provinces of north China:2004-2007[J]. Chin J Epidemiol, 2011, 32(12):1278-1284.(in Chinese) 张俊辉，冯子健，蒋敏，等. 探索性空间数据分析在中国北方6省(区)布病地区分布研究中的应用[J]. 中华流行病学杂志, 2011, 32(12):1278-1284.

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美国《Emerging Infectious Diseases》2015年第8期

有关人兽共患病论文摘译

P1322 尼日尔A群脑膜炎球菌消除后的脑膜炎疫情应对策略//Halima Boubacar Mainassara, Juliette Paireau, Issa Idi,等

为了解2010年A群脑膜炎球菌结合疫苗推出后非洲脑膜炎流行地区的应对策略，我们使用不同的周发病率阈值，在行政区域和卫生区域(共用相同医疗机构)层面上比较了脑膜炎监测和疫苗应对策略的有效性和效率。我们分析了2002-2012年间(154 392个卫生区域周)尼日尔3个地区的疑似病例报告，通过对此类病例进行鉴别，排除至少有1例A型脑膜炎和没有任何实验室信息的卫生区域年(1个卫生区域年相当于年度报告文件上的1个卫生区域)来模拟A群脑膜炎的消除。卫生区域监测和行政区域疫苗接种(58～366例；阈值7～20例/100 000剂)有效性最高，而卫生区域疫苗接种(5.6～7.7例/100 000剂)可以使效率优化。行政区域水平上的干预可预防至≤6例病例(0.2例/100 000剂)。流行信号与疫苗保护之间的延迟时间减少2周，可使效率提高1倍。在A群脑膜炎消除后，分区监测和应对可能是最合适的脑膜炎疫情应对策略。

P1339 巴西猪群中的人源甲型流感病毒//Martha I. Nelson, Rejane Schaefer, Danielle Gava,等

在墨西哥首次暴发的，引起2009年流感大流行的甲型流感H1N1病毒(A(H1N1)pdm09)的进化起源至今尚不清楚，显示了拉丁美洲国家缺乏对猪流感的监测。虽然巴西有世界上最大的猪种群之一，但直到2009年A(H1N1)pdm09大暴发之前，人们并没有认识到流感在巴西猪群中的流行。通过对2009-2012年间巴西猪群中收集的H1N1，H1N2和H3N2亚型流感病毒进行全基因组序列进化分析，我们鉴定出多种先前未知的，源于人季节性H1N2和H3N2的流感病毒，这些病毒已悄无声息地在猪群中循环了10年以上。通过与包括A(H1N1)pdm09在内的共循环病毒间的重组，进一步增加了巴西流感病毒的多样性。多种具有不同血凝素谱系病毒的循环，对设计有效交叉保护疫苗形成了挑战，并显示了需要更多的监测。

P1348 荷兰住院患者中急性Q热与其他感染的鉴别诊断//Stephan P.Keijmel, Elmer Krijger, Corine E.Delsing,等

从其它病原感染中鉴别急性Q热十分必要。我们开展了一项回顾性病例对照研究，评估了82位急性Q热患者和52位具有肺炎、发烧伴下呼吸道症状或者发烧伴肝炎、Q热血清学检测结果阴性的对照患者在临床体征、症状和预后上的差异。急性Q热患者较年轻，C反应蛋白水平较高，白细胞计数较低，但数据上有一个大的重叠。从预防性治疗显示的结果看，接受预防性治疗的病人没有发展成慢性Q热，而未接受预防性治疗的病人有50%发展成慢性Q热。没有血清学检验或者PCR检测就无法从其他呼吸道感染、发烧或者肝炎中区分出急性Q热。如果存在慢性Q热危险因素，建议进行预防性治疗。

P1357 食腐乌鸦对西尼罗病毒1系和2系试验性感染的敏感性//Stephanie M. Lim, Aaron C. Brault, Geert van Amerongen,等

西尼罗病毒(WNV)在北美暴发的特点是造成大量美国乌鸦(短嘴鸦)的死亡。相反，西尼罗病毒在欧洲流行期间，鸟类的死亡率低。为了调查与美国乌鸦相应的西欧鸟类物种的敏感性，我们将分离自希腊(Gr-10)、意大利(FIN和Ita09)和匈牙利(578/10)的西尼罗病毒以及高毒力的北美基因型毒株(NY99)接种至食腐乌鸦(小嘴乌鸦)中。我们也从上述毒株中挑选了一些毒株接种美国乌鸦，用于调查不同毒株在高敏感鸟类中的毒力。除意大利FIN毒株外，其它毒株的感染均会导致两种鸟类产生高死亡率和高病毒血症，且病毒会播散到许多器官。结果显示食腐乌鸦对西尼罗病毒高度敏感，作为鸟类死亡监测的一部分，对欧洲西尼罗病毒活动的早期预警可能有潜在的作用。

P1366 住院病人呼吸道病毒检测与医院资源利用率和患者预后的关系//Sunita Mulpuru, Shawn D. Aaron, Paul E. Ronksley,等

对患者进行呼吸道病毒检测本应当可以指导隔离预防措施，并为抗菌药物治疗提供理论基础，但是很少有研究评估这些假设。为了确定病毒检测、患者预后和护理流程之间的关系，研究者于2004-2012年间在加拿大一家大型三级教学医院对具有呼吸道症状的住院成人进行鉴定，在11%(2 722/24 567)住院患者中进行了病毒检测，这项检测与死亡几率的减少(比值比0.90，95%可信区间为0.76-1.10)和住院时间的延长(被检者增加1 d)无关。

Spatial clustering analysis of brucellosis in Xinjiang, China

WANG Wei1,YIN Fei2,JIN Yuan-yuan1,CAO Ming-qin1

(1.SchoolofPublicHealth,XinjiangMedicalUniversity,Urumqi830000,China;2.WestChinaSchoolofPublicHealth,SichuanUniversity,Chengdu610000,China)

We used theBrucelladata in Xinjiang between year 2009 to 2010 to explore and analyze the spatial clustering features of brucellosis in Xinjiang, and provided the basis for prevention and control on brucellosis in Xinjiang, China. The time and population distribution of brucellosis in Xinjiang was analyzed for statistical analysis with descriptive epidemiology. Meanwhile, we also used quartile classification methods to map the incidence of brucellosis in Xinjiang spatial distribution, and calculated the Global Moran’s I index on the spatial clustering analysis. Results showed that brucellosis in Xinjiang had obvious seasonal differences (peaked in May- September), more cases for male than that for female (gender ratio--2.96∶1), and the total incidence of 74% were farmer and herdsman, mainly concentrated at the age of 40 to 60 years old. Compared with the onset range of brucellosis in 2009, there were clear tendency to spread in 2010. The Global Moran’s I index was 0.116 4 (P=0.017), showing the spatial clustering on the incidence of brucellosis in Xinjiang. The incidence of hot spots concentrated in Tacheng and Altay, and the incidence of cold spots concentrated in Kashi. The incidence level brucellosis has significant spatial aggregation in the area of Xinjiang, which should be strengthened the prevention and control of high-risk areas.

brucellosis; spatial clustering; hot spots

Cao Ming-qin, Email:573596229@qq.com

曹明芹，Email:573596229@qq.com

1.新疆医科大学公共卫生学院，乌鲁木齐 830000； 2.四川大学华西公共卫生学院，成都 610000

10.3969/j.issn.1002-2694.2015.10.018

R378.5

A

1002-2694(2015)10-0982-04

2015-01-23；

2015-06-10