广东省人H7N9病例分布与活禽高危因素相关性研究

黄泽颖，李海军

(1. 农业农村部食物与营养发展研究所，北京 100081；2. 三亚学院，海南 三亚 572000)

SARS、H7N9亚型禽流感，MERS等新型动物源性传染病频频发生，期间针对高危因素的防控措施值得总结和反思。H7N9亚型禽流感是近年来发生的一次人畜共患病疫情，引发全球广泛关注。广东省是H7N9亚型禽流感的高发省份，据统计，2013年8月至 2018年2月，共发生病例264起(占全国18.84%)[1]。由于广东省是家禽产销大省，加上居民喜食现宰活禽，疫情具有复杂性，但H7N9亚型禽流感的高危因素来自养殖与销售环节的人与活禽接触[2-5]和活禽市场暴露[6-8]两个方面，基于此，省政府根据省情与国家政策，采取了多项防控措施，其中有三项主要措施：一是活禽交易限制，2015年2月起实施《广东省家禽经营管理办法》， 规定设立活禽经营限制区，在限制区外的活禽市场推行“1110”制度，一日一清洗、一周一消毒、一月一休市、过夜零库存。在2017年2月起该措施更为严格，规定有条件的地市要扩大活禽经营限制区域，在严重时实行临时休市，延长休市时间；二是活禽调运限制，2013年6月起实施活禽跨省“禁运令”，暂停从人感染病例省份调入商品活禽。从2017年2月起加强活禽调运管控，暂停从疫情高风险省份调入所有活禽；三是对家禽实施H7N9免疫，随着H7N9亚型禽流感转变为对禽高致病性(然而广东省没有发生任何一例动物H7N9疫情)，2017年6月起广东省在全国率先实施家禽H7N9全面免疫。目前，学术界较多将样本流感病毒检出情况作为这些措施实施效果的评价标准[9-11]，而缺少将活禽高危因素的病例数增减情况作为评价标准。为了从不同视角评价广东省H7N9亚型禽流感的活禽高危因素防控措施，文章首先采用Moran指数等方法分析广东省H7N9病例的空间分布特征，其次，将有过活禽高危因素的病例划分为有活禽接触史病例与活禽市场暴露史病例，采用K-means算法聚类分析这两种病例的特征，然后分析活禽交易限制、活禽调运限制、活禽H7N9免疫与这两个活禽高危因素病例的关联性，进而评价这三个措施的实施效果，希冀为防控措施的延续与完善，并达到净化和消灭H7N9亚型禽流感提供参考价值。

1 材料与方法

1.1 数据来源

使用的数据：一是来自广东省卫健委的疫情信息(广东省卫生健康委员会，2018)，梳理了广东省2013年8月至2018年2月的264个H7N9亚型禽流感患者的确诊时间、发生城市与区县、性别、年龄、基础病史、身份(活禽市场经营者、养禽人员等)、是否接触活禽、是否有活禽市场暴露；二是来自广东省人民政府(http://www.gd.gov.cn)的政策文件和官方报道信息，如《广东省家禽经营管理办法》等，梳理了活禽交易限制(2015年2月前未启动、2015年2月到2017年1月启动、2017年2月起强化)、活禽调运限制(2013年6月启动、2017年2月起强化)、对家禽实施H7N9免疫(2017年6月前未启动、2017年6月起启动)3个防控措施的情况。

1.2 研究方法

采用ArcGIS 10.7 软件开展空间自相关、空间热点与趋势面分析，并运用R统计软件，采用K-means算法和Apriori算法开展研究。

1.2.1 Moran指数空间自相关、空间热点与趋势面分析

空间自相关分析的基本测度是Moran指数，该指数是标准化的空间自协方差，反映空间邻接或邻近的区域单元属性值的相似程度[12]。热点分析主要采用核密度估计法，该方法是估计点的空间集聚性密度函数，旨在每一个数据点处设置核函数，表示数据在这一点邻域内的分布，z≥1.96 说明该区域存在显著的高值聚类，即“热点区域”，z≤-1.96 则说明该区域存在显著低值聚类[13]。趋势面分析是通过计算一个数学曲面来拟合数据中的区域性分布及变化趋势的一种数学方法，用来展示地理要素在地域空间上的变化趋势[14]。首先采用Moran指数，以广东省县区行政规划为单位(包括中山市、东莞市的乡镇)，以2013—2018年H7N9亚型禽流感病例的经纬度坐标为变量开展空间自相关分析，分析病例分布是否存在空间异质性；其次，采用热点分析，通过计算各个县区的z(GiZScore)统计值来识别存在空间异质性的具体区域；最后，通过趋势面分析展示病例的经纬度分布特征。

1.2.2 K-means算法的聚类分析

K-means算法是一种最广泛使用的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准划分类簇[15]。文章从总病例数(实际值)、性别(男=1、女=0)、年龄(实际值)、基础病史(有基础病史=1、无基础病史=0)、是否活禽市场经营者(是=1，否=0)、是否养禽人员(是=1，否=0)、活禽市场经营者与养禽人员以外的其他人员(是=1，否=0)、居住城市(珠三角城市=1，非珠三角城市=0)5个维度分别对接触活禽史病例、活禽市场暴露史病例进行聚类分析，最佳聚类组数采用肘部法则(Elbow Method)的方法选定，并采用方差分析法比较各组类的特征差异，评价聚类区分效果。

1.2.3 Apriori算法的关联分析

Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，用来找出数据值中频繁出现的数据集合[16]。首先描述性统计2种活禽高危因素的病例数与3个防控措施的比例关系，然后采用支持度、置信度和重要性衡量Apriori算法的3个防控措施分别与活禽高危因素的病例数的关联规则强度，支持度揭示了防控措施与活禽高危因素病例数同时出现的概率，如果概率小则说明关系较小，反之较大；置信度揭示了防控措施出现时，活禽高危因素病例数是否也会出现或有多大概率出现。置信度越大，说明防控措施的出现与活禽高危因素病例数是否出现关系较大；重要性大于1表示一旦出现防控措施则再出现活禽高危因素病例的概率会增加，小于1表示一旦出现防控措施则再出现活禽高危因素病例的概率会降低。

2 结果与分析

2.1 疫情分布概况

图1是2013—2017年广东省人H7N9亚型禽流感病例分布(由于2018年广东省仅发生1例病例，分布不明显，图略)，264个病例分布在19个地级市(除茂名市、湛江市外)的72个县区(包括中山市和东莞市的乡镇)。发病数前三的是深圳市(50例)、广州市(39例)、佛山市(22例)，共占全省病例总数的58.16%。从图1可观察到，广东省H7N9亚型禽流感病例2013年首先发生在珠三角地区的惠州市、东莞市、深圳市以及粤西地区的阳江市，在2014—2015年迅速扩散到粤东与粤北地区，整个珠三角地区疫情加重，2016年之后疫情趋势放缓，但进一步扩散至粤东与粤北地区。

2.2 疫情的空间分布特点

2013和2018年病例数少，故不做分析，广东省2014—2017 年H7N9 禽流感病例分布的Moran指数分别为0.032(z=0.973，P=0.165)、-0.035(z=-0.181，P=0.428)、-0.099(z=-0.384，P=0.351)、0.106(z=1.601，P=0.055)，可见，仅有2017年发生的病例具有显著的空间相关性，其他年份的病例分布不存在显著的时空聚集性。病例分布的热点分析结果见图2， H7N9 禽流感的热点区域(z≥1.96)主要是珠三角地区(病例数占全省总数的72.35%)。

图1 2013—2017年广东省亚型H7N9禽流感病例分布情况

趋势面分析结果(见图3)显示，在XZ 平面上病例分布呈现中间低两边高的趋势，即在东西走向上，病例分布呈现“少—多—少”的趋势，即珠三角病例较多，东西两翼病例较少；在YZ 平面上可见病例数随纬度增加而减少，即在南北走向上，珠三角地区比粤北地区病例数更多。

2.3 K-means算法的聚类分析

通过肘部法则(见图4和图5)，选定活禽接触史病例、活禽市场暴露史病例的最佳聚类组数是3和4。

图2 2013—2018年广东省H7N9亚型禽流感病例分布热点

注：z、x、y构成了二元一次方程，其中，x，y作为自变量，分别代表经度、纬度

图4 活禽接触史病例的最佳聚类组数

图5 活禽市场暴露史病例的最佳聚类组数

根据方差分析结果(见表1)，年龄、基础病史、居住城市、是否活禽市场经营者、其他人员的特征差异均有统计学意义(P<0.05)，区分效果较好，因此，3个类别的活禽接触史病例特征分别是：58.27岁、有基础病史、82%来自珠三角城市、64%是活禽市场经营者、9%为其他人员；58.88岁、有基础病史、82%来自珠三角城市、82%是活禽市场经营者、18%为其他人员；46.45岁、无基础病史、66%来自珠三角城市、活禽市场经营者。由此可见，活禽接触史病例的共性特征是以中年、有基础病史、来自珠三角城市以及在市场从事活禽销售为主。

表1 活禽接触史病例的聚类结果

根据方差分析结果(见表2)，性别、年龄、基础病史的特征差异均有统计学意义(P<0.05)，区分效果较好，因此，4个类别的活禽市场暴露史病例特征分别是：男性、71.61岁、84%有基础病史；女性、68.24岁、73%有基础病史；61%是男性、35岁、4%有基础病史；男性、70.91岁、96%有基础病史。这表明，活禽市场暴露史病例的共性特征是中年、男性、无基础病史为主。

表2 活禽市场暴露史病例的聚类结果

2.4 Apriori算法的关联分析

总体上，活禽高危因素的病例数随着三大措施的启动或强化而减少(见表3)，但是，三大措施产生的效果不同，对家禽实施H7N9免疫措施对减少两种活禽高危因素的病例数效果最佳，将有接触活禽史的病例数和有活禽市场暴露史的病例数减少了28.68%、69.43%；其次是活禽交易限制措施，随着措施的启动再到强化，两种活禽高危因素的病例数逐渐减少。然而，活禽调运限制措施从启动到强化，对有活禽市场暴露史病例数减少有很大效果，但反而增加了有接触活禽史的病例数，这可能是因为，加强活禽调运管制主要是限制活禽从省外调入广东，但广东省作为活禽养殖大省，由于环境规制，活禽只能从省内的主产区(非珠三角地区)向主销区(珠三角地区)的活禽交易市场调运，从上述聚类分析可知，活禽接触史病例以珠三角和在市场上从事活禽销售的患者为主，所以活禽市场经营者可能接触了主产区的染疫活禽而感染病毒。

表3 活禽高危因素的病例数与3个防控措施的比例关系%

表4中规则编号1～6、7～10、11～14分别表示活禽交易限制措施、活禽调运限制措施、活禽H7N9免疫措施对接触活禽史病例数的影响。为突出强关联性，本研究以最小支持度为0.3、最小置信度为0.7、最小重要性为1.0作为强关联规则的筛选标准，选择规则编码2、7、12进行分析发现，未启动活禽交易限制措施增加活禽市场暴露史病例的概率是70.9%，启动活禽调运限制措施减少接触活禽史病例数的概率是70.60%，未启动活禽H7N9免疫措施增加活禽市场暴露史病例数的概率是71.70%，由此可见，三项措施启动前后与活禽高危因素病例数的相关性高，未启动活禽交易限制措施和活禽H7N9免疫措施，容易将潜在的或染疫的活禽带进市场污染环境，而从上述聚类分析可知，活禽市场暴露史患者主要是中年、男性，无显著的活禽从业身份，因此，他们到农贸市场买菜但不接触活禽、经过或住在活禽市场周边都比较容易感染病毒。而启动活禽调运限制措施，有助于减少活禽接触史病例，这与上述强化活禽调运限制反而增加活禽接触史病例数的区别在于，广东省的首例疫情发生于2013年8月，而启动活禽调运限制是2013年6月，该措施有效地禁止江浙一带发生疫情省份的商品活禽进入省内，避免了人与活禽接触感染病毒。

表4 三个防控措施与活禽高危因素病例数的关联规则

3 讨论

在分析广东省H7N9亚型禽流感病例特征的基础上，数据挖掘有助于发现活禽高危因素病例数和防控措施可能存在的关联或联系，使分析结果更具科学性，丰富了活禽高危因素防控研究。广东省人H7N9亚型禽流感防控得当，从2018年至今，省内几乎没有发生人H7N9病例，这与广东省清楚认识活禽高危因素，启动或强化活禽交易限制措施、活禽调运限制措施、活禽H7N9免疫措施分不开。然而，这两年全国范围内的H7N9疫情呈散发状态，仍未被消灭和净化，存在潜在威胁，例如，2019年4月内蒙古发生1起人H7N9病例。因此，在未来一段时间内，我国的H7N9疫情仍将继续存在，防控的弦时刻都要紧绷，尤其是江苏、浙江、广东等高风险地区。根据2019年7～8月本课题组在珠三角开展的家禽产业链H7N9疫情传播途径溯源调查发现，由于广东省一年多来未发生1例病例，一些喜食现宰活禽的广东人强烈呼吁缩小甚至取消活禽经营限制区，给活禽交易限制措施的继续施行添加了不小压力。可观的是，活禽调运限制措施、活禽H7N9免疫措施的预防作用得到政府部门和活禽产销商的认可，继续实施的压力不大。因此，在H7N9亚型禽流感彻底根除之前，建议广东省在全省范围内，尤其是珠三角地区继续实施活禽交易限制与活禽H7N9免疫措施，加强活禽交易限制预防H7N9疫情的宣传引导。在周边省份出现疫情风险的时候，果断采取活禽调运限制措施，如果疫情加剧，则强化活禽交易限制和活禽调运管控。

然而，本文在分析的过程中仍存在不足之处：首先，采用Moran指数开展病例分布特征分析时未将两类活禽高危因素人群的病例分布特征进行时空分布展示，在一定程度上与下文的聚类分析和关联分析脱节；其次，聚类分析与关联分析之前尚未将活禽高危因素防控措施实施与两类活禽高危因素人群病例减少的传导机制进一步阐释，使得研究中心不够凸显；未找到合理的方法剥离三项防控措施交错产生的效果，例如，2017年6月广东省启动活禽H7N9免疫措施时，但活禽交易限制强化措施、活禽调运防控强化措施同时也在实施，最终将疫情控制下来，这可能离不开所有措施共同发挥的作用。因此，这些将是下一阶段要努力的研究方向。

4 结论

基于广东省2013年8月到2018年2月的H7N9亚型禽流感病例和活禽交易限制、活禽调运限制、活禽H7N9免疫三大防控措施的启动、强化情况，通过Moran指数空间自相关分析、空间热点分析、趋势面分析、K-means算法聚类分析和Apriori算法关联规则分析可知，广东省H7N9禽流感疫情起源于珠三角地区，并向周边逐步扩散，但珠三角地区是热点区域，其他地区发生的病例相对较少，仅2017年的病例分布存在显著的时空聚焦性。活禽接触史病例可分为3个类别，患者以中年、有基础病史、来自珠三角城市以及从事活禽销售为主，而活禽市场暴露史病例可分为4个类别，患者以男性、中年、无基础病史为主。活禽高危因素的病例数与3个防控措施的比例关系中，对家禽实施活禽H7N9免疫措施对减少两种活禽高危因素的病例数效果最佳，其次是活禽交易限制措施。在强关联规则下，未启动活禽交易限制措施增加活禽市场暴露史病例的概率是70.90%，未启动活禽H7N9免疫增加活禽市场暴露史病例的概率是71.70%，而启动活禽调运限制减少接触活禽史病例数的概率为70.60%。研究表明，广东省在H7N9亚型禽流感疫情期间实施的三大措施对减少因接触活禽与活禽市场暴露的H7N9病例的作用是显著的。