安徽省城乡地区人群钩虫感染情况对比分析*

汪 敏 金 伟 刘道华 朱 磊 操治国 郭见多

(安徽省血吸虫病防治研究所, 安徽合肥 230000)

钩虫感染可造成人体长期慢性失血，重度感染者可发生严重贫血(诸欣平等，2017)。钩虫的感染率从2001—2004年的6.08%下降到2014—2016年的2.62%(许隆祺等，2005；周晓农，2018)，在钩虫感染率长期下降的背景下，钩虫占土源性线虫感染比例却反向增加，此现象引起业内广泛关注(陈颖丹等，2019a)。2014—2015年，安徽省寄生虫病防治研究所实施了土源性线虫的抽样调查工作，2018年初完成数据的汇总、审核工作。本研究重点分析我省城镇和乡村居民钩虫感染的差异以及影响因素，为巩固土源性线虫感染防治效果，降低钩虫感染率提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 调查地点和研究对象

调查地点：分城镇调查点和农村调查点。其中，城镇调查点包括阜阳市区及太和县、亳州市涡阳县、滁州市来安县、芜湖市区、宣城市宣州6个调查点；农村调查点包括黄山市(歙县、祁门县)、滁州市(天长市、凤阳县)、淮北市(濉溪县)、广德县、蚌埠市(五河县、怀远县)、池州市(石台县)、阜阳市(临泉县)、六安市(舒城县、金寨县)、马鞍山(含山县)、安庆市(桐城市、望江县)、芜湖市(无为县)16个调查点。

调查对象为当地常住人口，即在当地居住超过6个月以上的本地户籍及外地户籍人口。

1.2 抽样方法

采用分层整群抽样方法抽取调查对象。农村地区：根据安徽省自然生态区划分抽取县级抽样点，然后根据农民人均纯收入水平每个县级抽样点随机抽取2～4个自然村，每个自然村抽取≥250名调查对象。城镇地区：以市、县(区)、居委会3个层分层整群随机抽取居委会，每个居委会抽取≥250名调查对象。

1.3 样本采集和检测

取调查对象鸡蛋大小新鲜粪便，送样后尽快进行检验。采用改良加藤厚涂片法(Kato-katz法)检测粪便标本，每个样本检测2次，然后计数每克粪便虫卵数(EPG)。根据中华人民共和国卫生行业标准《肠道蠕虫检测 改良加藤厚涂片法》(WS/T 570—2017)钩虫感染度分级标准，钩虫EPG<2 000为轻度感染，2 000～3 999为中度感染，≥4000为重度感染(WS/T 570—2017)。试管滤纸培养法培养并鉴别钩虫种类。

1.4 统计和分析

采用Epi info3.5.4软件建立数据库并录入数据，采用SPSS20.0软件对数据进行处理和分析。率的比较采用χ2检验，多因素分析采用二项式logistic回归模型。

2 结果

2.1 调查对象钩虫感染率

共计完成调查17 017份，调查对象的钩虫感染率为1.60%(272/17 017)；其中城镇地区为0.28%(13/4 717)，农村地区为2.11%(259/12 300)，差异具有统计学意义(χ2=72.60，P<0.05)。计算EPG，252(92.65%)人轻度感染，12(4.41%)人中度感染，8(2.94%)人重度感染。经过钩蚴培养，钩虫感染构成比排序为：美洲钩虫(58.33%, 84/144)、十二指肠钩虫(36.81%, 53/144)、十二指肠合并美洲钩虫(4.86%, 7/144)。

2.2 城镇和农村地区钩虫感染率比较

如表1所示，不同地形、性别、年龄、职业、文化程度的钩虫感染率存在显著性差异(P<0.05)。城镇地区：不同职业和文化程度的钩虫感染率存在显著性差异(P<0.05)，农民和小学及以下文化程度的调查对象的感染率相对较高。农村地区：不同地形、性别、年龄、职业、文化程度的钩虫感染率均存在显著性差异(P<0.05)，居住在山区、性别为女性、70岁及以上、家庭妇女、小学及以下文化程度的调查对象的感染率相对较高。

2.3 影响钩虫感染率的多因素二项式Logistic回归模型

分别在城镇地区和农村地区建立多因素二项式Logistic回归模型。把表1中具有统计学关联的变量纳入模型，采取wald逐步向后法。结果显示，在城镇地区，无变量进入最终模型；在农村地区，地形、年龄、职业、文化程度进入最终模型。相对于丘陵地区，山区和平原地区发生钩虫病感染的风险分别增大2.012(95%CI：1.488-2.720)倍和2.566(95%CI：1.869-3.523)；相对于低年龄组人群(<50岁)，50-59岁组、60-69岁组、>69岁组发生钩虫病感染的风险分别增2.143(95%CI：1.355-3.389)倍、3.236(95%CI：2.089-5.011)倍和4.199(95%CI：2.665-6.616)倍。此外，职业对钩虫病感染的影响亦非常显著，相对于家庭妇女，农民、学龄前儿童/学生、其他职业的人群钩虫感染风险显著降低(表2)。

表1 安徽省钩虫感染率的人群分布特征Tab.1 Population distribution of hookworm infection in Anhui Province

表2 影响农村地区钩虫感染率多因素二项式logistic回归分析结果Tab.2 Multivariate logistic regression analysis of factors of hookworm infection in rural areas

3 讨论

本次调查为全国第三次寄生虫病调查中的一部分内容，本次调查结果显示，安徽省钩虫感染率存在显著的地区差异，其中城镇地区的感染率仅为0.28%，远低于农村地区的1.60%。多因素分析结果显示，地形、年龄、职业、文化程度是影响农村地区钩虫感染率高发的独立危险因素。本次调查的应答率约为85%，虽然没有达到90%，但是超过国家调查方案的要求；因此，本调查具有比较满意的调查效度，获得的钩虫感染率比较可信，可供业内人士参考。

本次调查发现，钩虫病感染城乡差异依然突出，农村地区感染率约为城镇的6.4倍。钱门宝等人(2021)解读2014—2015年全国人体重点寄生虫病现状调查的抽样设计时明确指出，“由于自然环境、饮水和卫生设施等因素，土源性线虫病主要流行于农村地区，因此农村地区是开展防治工作的重点”。安徽省针对农村地区土源性线虫病高发的现象，开展了一系列的综合干预措施，例如药物化疗、改水改厕、广泛开展爱国卫生运动、改善居住生活环境、大力推进新农村建设等等。在过去的30年间在安徽省农村地区综合防治措施举得了显著的成效。据报道，安徽省钩虫病感染率已经从1988—1992年的33.44%下降到2014—2015年的1.6%(郭见多等，2007; 金伟等，2017; 陈颖丹等，2019b)，下降幅度明显高于全国平均水平。全国钩虫的感染率从1988—1992年的18.39%下降到2001—2004年的6.12%和2014—2015年的1.12%(许隆祺等，1994；许隆祺等，2005；周晓农，2018；陈颖丹等，2019b)。

针对农村地区钩虫病高发的现况，需要更加深入地探讨农村居民的职业特征以及他们周围的生活环境。印度的一项调查也证实，种植蔬菜与社区钩虫感染的存在很大的相关性(Ajjampuretal., 2021)。Punsawad等(2019)在居民生活区的蔬菜中大量检出了钩虫，尤其以芹菜被钩虫污染的比例最高(63.3%)。近期，Anegagrie等(2021)也调查了农村地区钩虫感染的环境危险因素，研究结果显示，居住地区土壤、植物(蔬菜)被钩虫污染、高温、土壤酸度高(pH=6)等是引起农村局部地区钩虫高发的危险因素。由此可见，直接接触被污染的蔬菜已成为钩虫感染的高风险因素。目前很多城市居民喜欢直接吃生的蔬菜，如果蔬菜被污染，极有可能造成钩虫感染的局部流行。因此，确定高风险地区，对周边居住环境、职业风险进行动态监测，是今后有效控制钩虫感染的防治措施。

本次调查发现年龄越大越容易感染钩虫。钩虫高年龄易感的现象符合目前我省农村现状。安徽省属于劳务输出大省，农村地区青壮年劳动力长期在外工作，而留守在农村地区的主要是老年人，从事农业生产工作中，他们长期养成的卫生习惯和劳动习惯一时难以改变。

综上所述，针对安徽省目前钩虫病的防治水平和传播特点，针对重点区域农村地区的山区和平原地带，采取有针对性的改水改厕和健康教育等方式，针对重点人群中老年家庭妇女和农民，探索该群体易于接受的健康教育方式。以重点寄生虫病监测工作为契机，及时开展查病治病工作，加强宣教，粪肥施用前需要充分发酵等配套措施，全力降低我省土源性线虫感染率。本次调查存在一定的局限性，主要体现在抽取调查点方面。本次抽样调查为中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所2014—2015年开展了第三次全国人体重点寄生虫病现状调查中的一部分。调查和抽样严格按照统一方案执行，采用分层整群随机抽样的方法进行抽样。针对农村地区，本次抽样引入了“生态区”这一层，这有助于实现省内的区域性防控，尤其是邻近省份同一生态区的协同防控。考虑到本次抽样调查所需的人力、财力和物力都很巨大，设计抽样方案时针对农村和城市采取了不同的抽样方法，这种抽样方案存在一定的局限性(陈颖丹等, 2020；钱门宝等，2021)，可能会造成一定的选择偏倚，低估或高估城市地区钩虫感染率。