2019年青海省牧业区棘球蚴病时空分布特征

作者：张甜甜; 马霄; 雷雯; 刘玉英; 李斌; 马冰村; 刘寿^*

来源：中华流行病学杂志, 2022, 43(05): 709-715.

• 棘球蚴病
• 空间特征
• 空间滞后模型
• 地理加权回归模型

目的分析青海省牧业区棘球蚴病空间分布特征及相关因素, 为有效防控棘球蚴病提供参考。方法收集2019年青海省牧业区棘球蚴病监测点数据, 采用ArcGIS 10.8软件绘制棘球蚴病例分布地图进行可视化分析和空间自相关分析;采用SaTScan 9.5软件进行空间扫描和棘球蚴病例的聚集性分析;采用GeoDa 1.14软件和ArcGIS 10.8软件建立空间滞后模型和地理加权回归模型, 分析棘球蚴病流行的相关因素。结果 2019年青海省牧业区棘球蚴病监测点共监测64 741人, 病例829例, 患病率为1.28%, 病例分布具有空间相关性(Moran’’sI=0.41, P<0.001)。空间扫描分析一类聚集区有果洛藏族自治州班玛县、久治县、达日县和甘德县(LLR=460.77, RR=9.20, P<0.001)。牧业区棘球蚴病的流行与年降水总量呈正相关(β=0.13, P=0.036), 与人口密度(β=-1.36, P=0.019)和医护比(β=-25.60, P=0.026)呈负相关。结论青海省牧业区棘球蚴病例空间聚集特征明显, 年降水总量增加, 其流行风险增加, 人口密度和医护比增加, 其流行风险降低。

• 单位
  青海大学; 青海省地方病预防控制所