【摘 要】
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目的了解2005—2018年兰州市儿童猩红热发病的流行病学特征,探索气象因素、大气污染物与其发病的关系,并深入分析各因素对儿童猩红热发病的暴露效应和滞后效应,以及两因素间的交互作用,为相关研究提供参考依据,为兰州市儿童猩红热的防控提供科学依据。方法收集兰州市2005年1月1日—2018年12月31日的报告儿童猩红热发病个案数据、气象数据以及2014年1月1日—2018年12月31日大气污染物数据。
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目的了解2005—2018年兰州市儿童猩红热发病的流行病学特征,探索气象因素、大气污染物与其发病的关系,并深入分析各因素对儿童猩红热发病的暴露效应和滞后效应,以及两因素间的交互作用,为相关研究提供参考依据,为兰州市儿童猩红热的防控提供科学依据。方法收集兰州市2005年1月1日—2018年12月31日的报告儿童猩红热发病个案数据、气象数据以及2014年1月1日—2018年12月31日大气污染物数据。采用描述性流行病学方法,对2005—2018年兰州市儿童猩红热发病的三间分布进行描述。使用spearman相关分析,计算气象因素、大气污染物与儿童猩红热的相关系数。利用地理探测器,初步探索对儿童猩红热发病有影响的单因素和交互因素。构建分布滞后非线性模型,深入探讨气象因素、大气污染物对儿童猩红热发病的暴露效应和滞后效应。构建双变量响应模型并绘制交互作用三维图,分析气象因素、大气污染物对儿童猩红热发病的交互作用。结果1.2005—2018年兰州市共报告儿童猩红热发病5627例,年均报告发病率为83.73/10万。其中男童3498例,女童2129例,各年男童的占比均明显高于女童。3~8岁儿童是高发人群,占总病例数的82.35%。职业分布以幼托儿童和学生为主,地区分布主要集中在城关区。病例报告集中在5~7月和11~12月,呈季节性双峰分布。2.Spearman相关性分析结果显示,平均气温、平均水汽压、日照时长、NO2、CO与儿童猩红热发病呈弱相关(p<0.05)。3.地理探测器结果显示,O3、CO、平均气压、平均水汽压、平均气温、SO2、平均风速可以在一定程度上解释儿童猩红热的发病变异,可解释性按顺序依次降低。两气象因素间、气象因素与大气污染物间的交互作用均表现为非线性增强。4.分布滞后非线性模型结果显示,以各气象因素的中位数作为参考值,低气压(804h Pa~810.5h Pa)、高气压(813.5h Pa~819h Pa)和高温(10℃~24℃)在暴露当周,高水汽压(6.5h Pa~7.5h Pa)和低相对湿度(48%~62%)在滞后6周对2005—2018年兰州市儿童猩红热发病的危险效应最大。以各大气污染物的中位数作为参考值,低O3(34μg/m~3~86μg/m~3)和高SO2(16.6μg/m~3~63.3μg/m~3)均在暴露当周,低PM2.5(18μg/m~3~46μg/m~3)在滞后5周,高O3(86μg/m~3~166μg/m~3)、低CO(0.55mg/m~3~1.10mg/m~3)和低SO2(5.3μg/m~3~16.6μg/m~3)均在滞后6周对2014—2018年兰州市儿童猩红热发病的危险效应最大。5.双变量响应模型结果显示,兰州市气象因素之间、气象因素与大气污染物之间存在交互作用。低温、低日照时长、高气压、低相对湿度与另一种气象因素同时出现时,更可能造成2005—2018年儿童猩红热发病的增加。高浓度CO、SO2、NO2、PM2.5、PM10或低浓度O3与某种气象因素同时存在时,会造成2014—2018年儿童猩红热发病增加。结论1.2005—2018年兰州市儿童猩红热发病男童多于女童,以幼托儿童和学生为主,3~8岁儿童是高危人群,病例报告集中在5~7月和11~12月,呈季节性双峰分布。2.气象因素中的低气压、高气压、高水汽压、高温、低相对湿度,和大气污染物中的低O3、高O3、高SO2、低SO2、低PM2.5、低CO在一定滞后时间能够增加儿童猩红热的发病风险。3.气象因素之间,气象因素与大气污染物之间存在交互作用。低温、低日照时长、高气压、低相对湿度、低O3、高CO、高SO2、高PM2.5、高PM10与另一种气象因素同时出现时,更可能造成兰州市儿童猩红热发病增加。
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