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2017―2019年江西省流行性感冒时空聚集性分析

傅伟杰 丁晟 程慧健 胡茂红 章承峰

傅伟杰, 丁晟, 程慧健, 胡茂红, 章承峰. 2017―2019年江西省流行性感冒时空聚集性分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2022, 26(1): 80-85. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.01.014
引用本文: 傅伟杰, 丁晟, 程慧健, 胡茂红, 章承峰. 2017―2019年江西省流行性感冒时空聚集性分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2022, 26(1): 80-85. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.01.014
FU Wei-jie, DING Sheng, CHENG Hui-jian, HU Mao-hong, ZHANG Cheng-feng. Spatiotemporal clustering analysis of influenza in Jiangxi Province from 2017 to 2019[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2022, 26(1): 80-85. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.01.014
Citation: FU Wei-jie, DING Sheng, CHENG Hui-jian, HU Mao-hong, ZHANG Cheng-feng. Spatiotemporal clustering analysis of influenza in Jiangxi Province from 2017 to 2019[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2022, 26(1): 80-85. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.01.014

2017―2019年江西省流行性感冒时空聚集性分析

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.01.014
基金项目: 

江西省科技厅重点研发计划 20203BBGL73162

详细信息
    通讯作者:

    章承峰,E-mail: 490933257@qq.com

  • 中图分类号: R181

Spatiotemporal clustering analysis of influenza in Jiangxi Province from 2017 to 2019

Funds: 

General Projects of Key Plans of Jiangxi Provincial Department of Science and Technology 20203BBGL73162

More Information
  • 摘要:   目的  分析江西省流行性感冒的流行病学特点和时空聚集性,为流感暴发和流行预警提供依据。  方法  对“中国传染病监测管理信息系统”中2017―2019年江西省报告的流感病例个案信息进行描述性分析和时空聚集性分析。  结果  2017―2019年江西省存在流感冬春季季节性流行高峰; 以赣南地区高发,年发病率均在全省平均发病率的2倍以上; 15岁以下人群占比逐年升高,自2017年的53.90%升至2019年的72.24%。探测到四类时空聚集区域:一类聚集区域为2018年12月19日至2019年4月25日赣南地区的16个县区(RR=9.72, LLR=15 061.27, P < 0.001),二类聚集区域为2019年12月18日至2019年12月31日赣北地区的13个县区(RR=20.68, LLR=3 867.86, P < 0.001),三类聚集区域为2019年1月9日至2019年3月27日赣东北地区的18个县区(RR=3.13,LLR=1 297.439,P < 0.001),四类聚集区域为2019年12月2日至2019年12月31日赣西地区的17个县区(RR=5.09, LLR=1 233.47, P < 0.001)。  结论  2017―2019年江西省流感发病呈现较明显的时空聚集性,但是不同地区的聚集时段有差异,聚集时段主要集中在冬末和春季。
  • 图  1  江西省2017―2019年流感发病月分布情况

    Figure  1.  Monthly distribution of influenza in Jiangxi Province from 2017 to 2019

    图  2  江西省2017―2019年各县区流感发病时空分布情况

    Figure  2.  Spatio-temporal distribution of influenza incidence in counties and districts of Jiangxi Province from 2017 to 2019

    图  3  江西省2017―2019年流感发病时空聚集区域图

    Figure  3.  Spatio-temporal clustering map of influenza incidence in Jiangxi Province during from 2017 to 2019

    表  1  2017―2019年江西省流感发病年龄分布情况[n(%)]

    Table  1.   Age distribution of influenza in Jiangxi Province from 2017 to 2019[n(%)]

    年龄(岁) 2017年 2018年 2019年
    0~ < 5 3 899(30.30) 6 640(37.83) 16 479(41.18)
    5~ < 10 2 238(17.39) 2 893(16.48) 9 180(22.94)
    10~ < 15 799(6.21) 1 052(5.99) 3 250(8.12)
    ≥15 5 932(46.10) 6 967(39.69) 11 111(27.76)
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    表  2  2017―2019年江西省流感发病职业分布情况[n(%)]

    Table  2.   Occupational distribution of influenza in Jiangxi Province from 2017 to 2019 [n(%)]

    人群类型 2017年 2018年 2019年
    散居儿童 3 187(24.77) 5 335(30.40) 12 579(31.43)
    托幼儿童 1 482(11.52) 2 544(14.49) 6 961(17.39)
    学生 2 623(20.38) 3 153(17.96) 10 451(26.11)
    农民 3 829(29.76) 4 352(24.79) 5 384(13.45)
    其他 1 747(13.57) 2 168(12.35) 4 645(11.61)
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    表  3  2017―2019年江西省各县区流感发病时空扫描聚集情况

    Table  3.   Spatio-temporal scanning clustering of influenza incidence in various counties and districts in Jiangxi Province from 2017 to 2019

    聚集类别 日期 坐标/半径(km) 人口数(人) 聚集地区 实际病例数 RR LLR P
    1 2018/12/19―2019/4/25 (24.900 552N, 115.654586 E)/171.28 7 803 140 寻乌县,安远县,定南县,会昌县,信丰县,龙南县,全南县,于都县,瑞金市,赣县区,章贡区,南康区,大余县,崇义县, 兴国县,上犹县,石城县(16个) 11 556 9.72 15 061.271 < 0.001
    2 2019/12/18―2019/12/31 (29.137 579N, 115.724 396 E)/59.62 4 837 206 永修县,共青城市,德安县,庐山市,安义县,湾里区,新建区,东湖区,靖安县,青山湖区,西湖区,柴桑区,青云谱区(13个) 1 873 20.68 3 867.861 < 0.001
    3 2019/01/09―2019/03/27 (28.757 479N, 118.159 153 E)/144.76 8 690 054 玉山县,信州区,上饶县,广丰区,德兴市,横峰县,婺源县,弋阳县,铅山县,乐平市,珠山区,万年县,昌江区,贵溪市, 浮梁县,月湖区,余江区,鄱阳县(18个) 2 880 3.13 1 297.439 < 0.001
    4 2019/12/02―2019/12/31 (27.573 212N, 114.053 670 E)/119.57 7 194 039 芦溪县,安源区,上栗县,湘东区,袁州区,莲花县,安福县,永新县,分宜县,万载县,吉安县,渝水区,吉州区,上高县,井冈山市,峡江县,铜鼓县(17个) 1 510 5.09 1 233.474 < 0.001
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  • [1] 陈涛, 杨静, 汪立杰, 等. 2016―2017年度中国大陆流行性感冒监测分析[J]. 中国人兽共患病杂志, 2018, 34(3): 193-199. DOI: 10.3969/j.issn.1002-2694.2018.00.036.

    Chen T, Yang J, Wang LJ, et al. Surveillance analysis of influenza in Mainland China during 2016-2017[J]. Chin J Zoohoses, 2018, 34(3): 193-199. DOI: 10.3969/j.issn.1002-2694.2018.00.036.
    [2] 王玲玲, 孙娇, 尤莉莉, 等. 2005―2015年中国流行性感冒发病率变化趋势分析[J]. 中国全科医学, 2020, 23(1): 58-63. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2019.00.725.

    Wang LL, Sun J, You LL, et al. Incidence trend of influenza in China from 2005 to 2015[J]. Chin Gen Pract, 2020, 23(1): 58-63. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2019.00.725.
    [3] SaTScan. Satscan user guide for version 9.0[EB/OL]. (2013-07-20)[2021-02-01]. http://www.satscan.org/techdoc.html.
    [4] Stelling J, Yih WK, Galas M, et al. Automated use of WHONET and SaTScan to detect outbreaks of Shigella spp. using antimicrobial resistance phenotypes[J]. Epidemiol Infect, 2010, 138(6): 873-883. DOI: 10.1017/S0950268809990884.
    [5] 马盟, 高巧珍, 李新楼. 地理信息系统(GIS)在新发H7N9禽流感防控中的应用[J]. 测绘与空间地理信息, 2017, 40(9): 79-81. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2017.09.019.

    Ma M, Gao QZ, Li XL. The application of geographic information system based on research in novel avian influenza A (H7N9) control prevention[J]. Geographic & Spatial Information Technology, 2017, 40(9): 79-81. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2017.09.019.
    [6] 周鹏, 蔡晶, 吴然, 等. 2008―2017年湖北省流行性感冒监测结果分析[J]. 公共卫生与预防医学, 2018, 29(6): 33-36. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2483.2018.06.008.

    Zhou P, Cai J, Wu R, et al. Influenza surveillance in Hubei Province from 2008 to 2017[J]. J Pub Health Prev Med, 2018, 29(6): 33-36. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2483.2018.06.008.
    [7] 李岩, 韩光跃, 姜彩肖, 等. 2016―2018年河北省流感流行特征分析[J]. 国际病毒学杂志, 2019, 26(2): 87-90. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1673-4092.2019.02.004.

    Li Y, Han GY, Jiang CX, et al. Epidemiological characteristics of influenza in Hebei Province from 2016 to 2018[J]. International Journal of Virology, 2019, 26(2): 87-90. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1673-4092.2019.02.004.
    [8] 石平, 施超, 刘娟, 等. 2013―2017年无锡市流感年流感流行特征分析及预警值探讨[J]. 现代预防医学, 2019, 46(17): 3096-3100. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDYF201917006.htm

    Shi P, Shi C, Liu J, et al. Analysis of influenza epidemic characteristics and early warning value in Wuxi City from 2013 to 2017[J]. Modern Prevent Med, 2019, 46(17): 3096-3100. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDYF201917006.htm
    [9] 修璟威, 李望晨, 崔庆霞, 等. 2010―2018年山东省流感发病的季节性特征[J]. 山东大学学报(医学版), 2020, 58(1): 118-123. DOI: 10.6040/j.issn.1671-7554.0.2019.584.

    Xiu JW, Li WC, Cui QX, et al. Seasonal characteristics of influenza incidence in Shandong Province from 2010 to 2018[J]. Journal of Shandong University (Medical Science), 2020, 58(1): 118-123. DOI: 10.6040/j.issn.1671-7554.0.2019.584.
    [10] 马贵凤, 祝洁, 曹慧军, 等. 2013―2018年我国流感流行特征分析[J]. 中国病原生物学杂志, 2019, 14(1): 73-77. DOI: 10.13350/j.cjpb.190115.

    Ma GF, Zhu J, Cao HJ, et al. Epidemiological analysis of influenza virus in China from 2013 to 2018[J]. Chinese Journal of Pathogen Biology, 2019, 14(1): 73-77. DOI: 10.13350/j.cjpb.190115.
    [11] 杨静, 陈涛, 祝菲, 等. 2017―2018年度中国大陆流行性感冒病例报告情况分析[J]. 热带病与寄生虫学, 2018, 16(2): 63-66. DOI: 10.3969/j.issn.1672-2302.2018.02.001.

    Yang J, Chen T, Zhu F, et al. Analysis of the reported influenza in mainland China from 2017 to 2018[J]. J Trop Dis Parasitol, 2018, 16(2): 63-66. DOI: 10.3969/j.issn.1672-2302.2018.02.001.
    [12] 张文增, 李长青, 冀国强, 等. 回顾性时空重排扫描统计量在手足口病聚集性研究中的应用[J]. 中华疾病控制杂志, 2012, 16(1): 73-76. http://zhjbkz.ahmu.edu.cn/article/id/JBKZ201201025

    Zhang WZ, Li CQ, Ji GQ, et al. A clustering study on hand-foot-mouth disease based on the retrospective space-time permutation scan statistic[J]. Chin J Dis Control Prev, 2012, 16(1): 73-76. http://zhjbkz.ahmu.edu.cn/article/id/JBKZ201201025
    [13] Omodior Oghenekaro. A space-time permutation scan statistic for evaluating county-level tickborne disease clusters in Indiana, 2009-2016[J]. Health Secur, 2020, 19(1): 108-115. DOI: 10.1089/hs.2019.0159.
    [14] Edwards M, Castruccio S, Hammerling D. Marginally parameterized spatio-temporal models and stepwise maximum likelihood estimation[J]. Comput Stat Data An, 2020, 151(4): 107018. DOI: 10.1016/j.csda.2020.107018.
    [15] 张驰, 张旭彬, 姚丽君, 等. 2009―2018年汕头市手足口病流行特征与时空聚集性[J]. 中华疾病控制杂志, 2020, 24(5): 573-578, 596. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.05.015.

    Zhang C, Zhang XB, Yao LJ, et al. Epidemiological characteristics and temporal-spatial clustering analysis of hand, foot and mouth disease in Shantou city from 2009 to 2018[J]. Chin J Dis Control Prev, 2020, 24(5): 573-578, 596. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.05.015.
    [16] 徐勇, 吕露, 张萌, 等. 基于地理信息平台的传染病时空聚集性分析与实现[J]. 中国卫生信息管理杂志, 2019, 16(5): 532-536, 551. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5166.2019.05.03.

    Xu Y, Lyu L, Zhang M, et al. Analysis and implementation of spatial-temporal aggregation of infectious diseases based on geographic information platform[J]. Chinese Journal of Health Information Management, 2019, 16(5): 532-536, 551. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5166.2019.05.03.
    [17] 林静静, 张铁威, 李秀央. 疾病时空聚集分析的研究与进展[J]. 中华流行病学杂志, 2020, 41(7): 1165-1170. DOI: 10.3760/cma.j.cn112338-20190806-00582.

    Lin JJ, Zhang TW, Li XY. Research progress on spatial-temporal clustering of disease[J]. Chin J Epidemiol, 2020, 41(7): 1165-1170. DOI: 10.3760/cma.j.cn112338-20190806-00582.
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-02-19
  • 修回日期:  2021-05-24
  • 网络出版日期:  2022-01-16
  • 刊出日期:  2022-01-10

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