基于Bayesian模型的西北地区人布鲁氏菌病发病时空风险特征及影响因素研究

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目的了解西北地区2004~2015年人布鲁氏菌病的时间和空间流行特征,比较各省份之间的分布特点,探索贝叶斯时空分析方法在人布鲁氏菌病时空分析中的作用,进一步识别西北地区人布鲁氏菌病发病的影响因素,为布病防控提供依据。方法本研究基于西北地区2004~2015年布病连续监测数据和畜牧养殖数据,从时间、空间两个维度的分布特征进行统计描述,总结西北地区人布病的时空分布特征;通过拟合时间、空间等随机效应的贝叶斯时空分析模型,对发病风险的后验估计和模型指标比较分析不同模型对研究数据的拟合效能,确定最优分析模型;在最优时空分析模型的基础上纳入养殖业变量作为协变量,探索各变量与发病风险之间的相关性,从而确定布病的主要影响因素。结果本研究基于西北地区五省份2004~2015年人布病上报数据和畜牧养殖变量资料进行统计学描述和贝叶斯时空建模分析,研究结果如下:1.2004~2015年,西北地区共报告人布病病例48829例,年均发病率为4.22/10万,其中新疆地区报告最多,占55.00%(26857/48829)。西北地区发病率整体逐年上升,且逐渐高于全国水平,其中,以新疆、宁夏上升速度更快,涨幅分别为37.83/10万、44.82/10万;月发病数主要集中在5~8月份,占所有病例的54.45%(26587/48829),发病率也在5~8月形成高峰,即夏秋季节是主要的发病期。在发病率和相对危险度的空间分布中,新疆、宁夏地区始终是发病高风险状态,其中,新疆地区相对危险度(RR)始终大于1,宁夏地区RR快速上升,2011年RR值为3.0040,为西北各地区历年最高值,甘肃、青海RR以较小幅度增长,而陕西省RR整体不断下降并逐渐小于1。2.Bayesian时空建模发现,不考虑时间空间交互作用的单纯Bayesian时空模型偏差信息量准则(DIC)为10501.18,模型复杂度为11.18,模型对空间相关性和非相关性系数的后验估计均较差;考虑时空交互因素的Bayesian模型DIC为502.71,明显低于时空效应相互独立的单纯模型,复杂度为44.81,高于单纯模型,模型的各项系数估计结果较好,确定为最优拟合模型;在最优模型基础上纳入无共线性的协变量后,模型DIC为512.38,复杂度为53.38,均较无协变量的模型有小幅增加,但各协变量的纳入均有统计学意义。3.协变量模型结果显示,新疆地区发病风险最高(RR=1.07;95%CI:1.04~1.09),其次分别为宁夏(RR=0.88;95CI%:0.86~0.89)、陕西(RR=0.81;95%CI:0.80~0.83)、甘肃(RR=0.76;95%CI:0.67~0.86)、青海(RR=0.64;95%CI:0.62~0.66);牛肉产量(万吨)、牛奶产量(万吨)、羊肉产量(万吨)与西北地区布病发病风险的增加相联系,其RR分别为1.0045(95%CI:1.0012~1.0083)、2.0180(95%CI:1.9830~2.3558)、1.0039(95%CI:1.0005~1.0072);牛期末数量(万头)、牧业总产值(亿元)与西北地区布病发病风险的降低相联系,其RR分别为0.9942(95%CI:0.9915~0.9968)、0.9890(95%CI:0.9801~0.9965)。结论1.西北地区人间布病发病趋势总体呈连年攀升,并表现出明显的季节特征,5~8月为新发病例及发病率高峰期。其中,新疆地区发病风险始终较高,宁夏地区发病风险增长迅猛甚至反超新疆,应重点关注。陕西省发病风险整体呈下降趋势,甘肃布病疫情逐年增长并逐渐高于陕西,应加大防控力度。青海地区一直处于布病发生的低风险状态。2.相较单纯时空Bayesian模型,综合考虑时间、空间、时空交互效应的Bayesian时空分析模型对本研究数据的拟合效果最好,为最优拟合模型。3.西北五省中,仅新疆地区人间布病发病风险大于1。牛肉产量(万吨)、牛奶产量(万吨)、羊肉产量(万吨)、牛期末数量(万头)和牧业总产值(亿元)不同程度地与西北地区布病发病的风险相联系。
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