首页 > 论文范文 > 医药卫生论文 > 感控科论文 > 卫生防疫论文 > 2012—2022年三门峡市呼吸道细菌感染时空分布流行病学分析

2012—2022年三门峡市呼吸道细菌感染时空分布流行病学分析

2024-07-16 34 上传者：管理员

摘要：目的分析三门峡市2012—2022年呼吸道细菌感染的时空分布特征，探索呼吸道感染防控的重点区域。方法收集2012—2022黄河三门峡医院收治的呼吸道细菌感染病例信息，采用OpenGeoDal软件进行空间自相关分析，SaTScan软件进行时空扫描分析。结果 2012—2022年三门峡市共报告呼吸道细菌感染病例8 762例，年均发病率为173.47/10万，标化发病率为132.63/10万，发病率总体呈下降趋势（χ2=48.093,P<0.01）。呼吸道细菌感染发病男性高于女性，50岁及以上人群发病率最高。全局无空间自相关，局部自相关结果显示，“高-高”聚集区主要位于义马市。时空扫描结果显示一级聚集区位于义马市，时间跨度为2020—2022年，辐射半径4.57 km（LLR=40.19,RR=3.27,P<0.001）。结论三门峡市呼吸道细菌感染总体呈下降趋势，义马市为“高-高”聚集区，为该地区的重点防控区域。

关键词：
发病率
呼吸道
呼吸道细菌感染
流行病学分析
空间自相关分析
加入收藏

呼吸道感染指致病菌侵入呼吸道后繁殖所致的一类疾病，常见的致病菌为病毒、细菌、支原体等[1]。当前我国对于病毒类呼吸道感染研究较多，对于细菌类研究相对较少。研究指出，呼吸道细菌感染发病率存在性别特征，主要以男性群体较为多见[2],且中老年群体更容易发生呼吸道细菌感染[3]。三门峡市位于河南西部、豫晋陕三省交界处，人口流动相对较大，容易发生呼吸道感染性疾病。该研究旨在了解三门峡市呼吸道细菌感染流行病学特征的同时，采用地理分析软件探索空间聚集特征及变化，为该区域呼吸道细菌感染预防及控制提供理论指导。

1、对象与方法

1.1研究对象

1.2回顾性资料2012—2022该院诊治的8 762例呼吸道细菌感染患者为研究对象，其中男性5 480例，女性3 282例。患者年龄9 d～82岁，中位年龄为45岁。纳入标准：(1)符合呼吸道感染诊断标准；(2)入组前未进行抗菌治疗；(3)依从性高；(4)自主意识较佳；排除标准：(1)病毒感染；(2)合并免疫缺陷、其他脏器损害性疾病；(3)合并其他传染病。

1.3研究方法

1.2.1标本采集清洁口腔后采用一次性棉签收集患者咽厚壁分泌物并置于保存液中，4℃保存。

1.2.2细菌检测取少量咽部分泌物涂抹于培养基上，35℃恒温箱培养24 h,定期观察菌落生长情况，利用全自动细菌鉴定及药敏分析系统(梅里埃公司，VITEK-2,法国)进行细菌鉴定。

1.2.3空间自相关分析全局自相关反映整个研究范围内的空间聚集模式，采用莫兰指数(Moran′s I)衡量。当Moran′s I≠0且Z值≥1.96或≤1.96时，整体呈现聚集性分布，表示具有空间相关性；局部空间自相关采用局部空间关联指标(LISA)评估具体的聚集地区，主要包括4种模式即高-高、高-低、低-低、低-高聚集模式。高-高聚集模式表示高值区域被高值邻居包围；低低聚集模式表示低值区域被低值邻居包围；高-低聚集模式表示高值区域被低值邻居包围；低-高聚集表示低值区域被高值邻居包围[4]。

1.2.4时空扫描分析空间自相关只能说明数据存在空间聚集性，但无法解释空间分布格局与空间分布范围，而时空扫描可以弥补此不足。其根据实际发病例数和理论发病例数计算对数似然比(Log likelihood ratio, LLR),LLR值越大且差异有统计学意义表示该动态窗口下所含区域为聚集区域的概率越大。将聚集范围最大值限定处于风险人群占总人口的50%和总研究期限的50%,以年为时间单位[5]。

1.3统计学方法采用Excel 2003整理数据，定量指标采用平均值±标准差(x¯±s)

表示，定性指标采用率(%)表示。采用OpenGeoDal软件进行空间自相关分析，SaTScan软件进行时空扫描分析。检验水准α=0.05。

2、结果

2.1总体概况

2012—2022年三门峡市共报告呼吸道细菌感染病例8 762例，其中上呼吸道感染病例2 001例(22.84%),下呼吸道感染病例6 761例(77.16%),年均发病率为173.47/10万，标化发病率为132.63 /10万，发病率总体呈下降趋势(χ2=48.09,P<0.01)。

2.2人群特征

结果显示，男性呼吸道细菌感染发病率高于女性(χ2=37.037,P<0.01),且50岁及以上人群发病率最高(χ2=145.69,P=0.012);此外，不同职业(χ2=87.190,P<0.001)、区域(χ2=145.68,P<0.001)呼吸道细菌感染发病率也存在差异。

2.3空间自相关分析

2.3.1全局空间自相关分析

2012—2022年三门峡市呼吸道细菌感染发病率全局上无空间自相关，全区呼吸道细菌感染发病呈随机分布(表1)。

表1 2012—2022年三门峡市呼吸道细菌感染发病率的全局空间自相关分析

2.3.2局部空间自相关分析

2012—2022年三门峡市呼吸道细菌感染发病率呈现“高-高”、“低-低”2种聚集形式。其中“高-高”聚集区主要位于义马市、陕州区，“低-低”聚集区主要位于灵宝市、湖滨区及卢氏县(图1)。

2.3.3时空扫描分析

2012—2022年三门峡市存在1个一级聚集区和1个次级聚集区。一级聚集区位于义马市，时间跨度为2020—2022年，包含病例数3 761例，辐射半径4.57 km(LLR=40.19,RR=3.27,P<0.001),结果差异有统计学意义。1个次级聚集区位于灵宝市，时间跨度为2019—2021年，包含病例数1 036例，辐射半径1.18 km(LLR=27.91,RR=1.39,P<0.001),结果差异有统计学意义(图2)。

图1 2012—2022年三门峡市呼吸道细菌感染发病率的局部空间自相关分析

图2 2012—2022年三门峡市呼吸道细菌感染发病率时空聚集性

3、讨论

研究发现，2012—2022年三门峡市呼吸道细菌感染发病率为173.47/10万，提示该地区呼吸道细菌感染仍然应加强监测及关注[6,7]。三门峡地区呼吸道细菌感染发病率男性高于女性，50岁及以上中老年群体更容易发生呼吸道细菌感染，且城市人群更容易发生呼吸道细菌感染。可能是男性多具熬夜行为，造成免疫系统防御能力下降，且老年群体自身免疫功能退化，城市人口密集度高、流动量大，导致更容易发生呼吸道细菌感染[8,9,10]。

局部自相关结果显示，“高-高”聚集区主要位于义马市，其他地区研究[11,12,13]结果与该研究结果相似。此外，一级聚集区位于义马市，与局部自相关的“高-高”聚集区结果相吻合，应加强该区域的监测并定时筛检，最大程度的预防呼吸道疾病发生[14,15]。

研究数据只来自一家医院，存在选择偏倚，可能导致结果具有一定偏差，且对于影响呼吸道细菌感染疾病区域聚集的影响因素并未做出研究。

利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突

参考文献:

[6]钱露露,孙雪梅,黄秋香,等.276例住院患儿下呼吸道病原菌分布及耐药性分析[J].公共卫生与预防医学,2023,34(5):137-140.

[10]韩诗,石韬,刘琳琳,等.2016—2020年湖北省荆州市严重急性呼吸道感染病毒病原谱分析[J].现代预防医学,2023,50(21):3974-3979.

文章来源:孙瑞华,魏金嫚,杨平平,等.2012—2022年三门峡市呼吸道细菌感染时空分布流行病学分析[J].公共卫生与预防医学,2024,35(04):66-69.