2015—2021年徐州市呼吸道合胞病毒感染与气象因素的关联分析与预测

作者：曹润冬; 夏冬; 宋芹芹; 宋娟; 夏志强; 刘宓; 杜海军; 朱人和; 韩俊^*; 高晨^*

来源：中华实验和临床病毒学杂志, 2023, 37(02).

• 呼吸道合胞病毒
• 气象
• 负二项回归
• 时间序列分析

目的分析呼吸道合胞病毒感染与气象因素的关联, 预测并解释其变化趋势。方法收集2015—2021年徐州市住院儿童的严重急性呼吸道感染病例。通过实时荧光聚合酶链式反应检测呼吸道合胞病毒(RSV), 使用SPSS 26.0软件对结果进行统计分析。使用2015—2019年数据构建负二项回归模型, 探究对RSV感染有影响的气象因素。使用多变量时间序列模型预测2020—2021年RSV检出率。结果 2015—2021年共收集1 663例严重急性呼吸道感染患儿样本, 其中RSV检出阳性样本218例(13.1%)。RSV季节效应明显, 以1年为周期出现冬季(12月至次年2月)为高峰, 夏季(6—8月)为低谷。负二项回归分析表明, 月平均气温、月平均相对湿度和月总日照时数可能是本地区RSV感染的影响因素。以日照时数为协变量的时间序列模型预测结果表明, 2020年预测效果较好, 实际值与预测值接近。2021年的预测变化趋势一致, 但实际值高于预测值。结论月平均气温降低、月平均相对湿度升高或月总日照时数延长可能是本地区儿童中RSV感染增加的影响因素。可以使用2015—2019年数据建立预测模型, 其中2021年预测值的偏差, 体现了疾病的流行是多因素相关, 提示未来RSV的流行趋势可能会上升。

• 单位
  中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所