长春市肾综合征出血热地理流行病学及病原基因序列分析

《长春市肾综合征出血热地理流行病学及病原基因序列分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、中文摘要长春市肾综合征出血热地理流行病学及病原基因序列分析肾综合征出血热（HFRS）是鼠传自然疫源性疾病，其分布广、发病多、病死率高，疫区类型复杂，能够严重危害人民群众的身体健康和生命安全，是当前重要的公共卫生问题之一。在过去的十年间，我国HFRS的发病呈现下降的趋势，发病率从3.05/10万下降到0.84/10万（>3倍），但部分地区首尔病毒型HFRS的比例出现显著上升的趋势。吉林省1955年报告首例HFRS病例，随后的40年间，HFRS始终维持在较低的流行水平。然而，上世纪90年代末，HFRS的发病率出现明显的增长，特别在省会城市长春市。该病

2、再次发生流行后，其时空分布特征、存在的危险因素尚不清楚。因此，有必要探讨不同流行阶段、不同空间尺度上HFRS的分布特征，研究HFRS疫源地动态变迁规律及其与环境和社会因素之间的关系，弄清HFRS高发区域，准确预测、预报HFRS的流行范围和强度，这对预防和控制HFRS具有重要意义。目的：分析长春市HFRS不同流行阶段时空分布特点、疫区变化趋势及流行特征。进一步研究环境和社会因素等对HFRS流行动态的影响；建立长春市HTNV、SEOV宿主动物的生态位模型，绘制感染风险分布的预测图；从基因水平上分析长春市HV病毒的核苷酸序列特征及其进化关系、HV亚型分

3、布及与其他毒株的基因同源性，为防控策略的制定提供科学依据。方法：①收集1988－2012年县区级的HFRS病例数据，根据其季节性分布的变化划分两个阶段对HFRS的流行病学特征进行分析；在乡镇尺度上，建立2004－2012年分年度平均发病率地图，使用地理信息系统（ArcGIS）将HFRS个案数据和鼠情数据进行关联，制作长春市人间疫情数据和鼠情监测空间分布地图，动态显示和分析长春市HFRS的空间分布特征；②使用STATA软件，应用Possion回归分析方法在县区尺度上分别探讨HFRS不同流行阶段空间分布、时间动态分布，与人口密度、海拔、土地利用类型、

4、气象和畜牧业的关系，同时考虑到HFRS影响因素可能存在的空间尺度效应，进一步在乡镇尺度上对影响其空间分布的环境和社会因素进行了分析。对单因素分析中P值<0.1的变量I作为协变量纳入多因素分析，进一步确定影响长春市HFRS发病时空异质性的主要环境与社会因素；③使用最大熵方法，利用89个监测点中捕获染疫动物的阳性标本采样点来构建长春市HV宿主动物生态位模型，预测HFRS感染发病的风险分布，探索不同型别HV病毒的分布与环境相关变量之间的关系；④采用免疫荧光法对鼠肺标本进行检测，阳性鼠肺进行核酸提取、RT－PCR扩增、测序，并进行同源性分析和系统发生树研

5、究。结果：①1988－2012年以县区为单位分析结果显示，10个县（市）区的年发病率不同，位于长春东南部的双阳发病数最高（1525例，占所有病例的35.9%），但是其人口数只占总人口的5.6%。根据HFRS发病的季节性特征，确定了两个流行阶段。第一阶段为1988-1997年，发病呈单峰型；第二阶段为1998－2012年，呈春、秋冬两个发病高峰。HFRS发病率男性高于女性，患者主要为农民。从2004－2012年乡镇尺度分析结果可以看出，2004－2007年长春市HFRS呈现逐年下降趋势，自2008年开始进入发病平台期。该市119个乡镇有病例报告，不

6、同乡镇（社区）报告发病率的差异较大。其中13个乡镇年累积发病率超过100/10万；②1988－2012年泊松回归分析结果表明，在县区尺度上，HFRS发病的时间动态及空间分布异质性均与畜牧业之间有显著的统计学意义，特别是与鹿饲养业明显相关（P<0.001）。利用2004－2012年HFRS乡镇尺度的发病数据进行泊松回归分析研究发现，人口密度、水田、稻田、灌木林、祼土地是HFRS发病的相关因素。其中，水田（IRR=1.23，P=0.003）、稻田（IRR=1.15，P=0.031）与HFRS发病呈正相关，发病率随着其面积的增加而增长；而人口密度（IR

7、R=0.99，P<0.001），灌木林（IRR=0.22，P<0.001）和裸土地（IRR=0.25，P<0.001）与HFRS发病呈负相关，随着其面积或密度的增加而发病率降低；③啮齿类动物的生态位模型显示，土地利用、降水量、相对湿度、温度、植被指数、海拔与啮齿类动物分布存在相关性。其中，相对湿度（30.8%）、土地利用（29.7%）对野鼠型疫区贡献最大，温度（23.5％）次之；而土地利用对家鼠型疫区贡献最大，其次为降水量。HTNV、SEOV建模ROC曲线显示，AUC平均值分别为0.897、0.846，说明总体预测效果较好。宿主动物的风险预测分布

8、图提示，感染HTNV风险最高的地区主要分布在双阳区和榆树市，而感染SEOV的高风险区域分布范围较广，主要集中在双阳区、榆II树市和市辖区