蔣 濤 施海龍 翟 星 許東東 張明志 沈鐵峰 黃德生,5△ 關(guān) 鵬△

【提 要】 目的 細菌性痢疾仍然是很多地區(qū)重要的公共衛(wèi)生問題之一,本研究旨在探討氣象因素對細菌性痢疾發(fā)生的影響。方法 收集遼寧省葫蘆島市2004-2018年細菌性痢疾月別發(fā)病數(shù)據(jù),從國家氣象信息中心收集該地區(qū)月別氣壓、氣溫、蒸發(fā)量、降水量、降水天數(shù)、風速、日照時數(shù)、日照百分比和相對濕度等數(shù)據(jù)?；趶V義相加模型探討氣象因素和細菌性痢疾發(fā)病數(shù)之間的關(guān)系。結(jié)果 多數(shù)模型的決定系數(shù)(R2)均超過0.5。氣溫、降水和濕度與細菌性痢疾的發(fā)生呈正相關(guān),氣壓和日照與細菌性痢疾的發(fā)生呈負相關(guān)。結(jié)論 葫蘆島市細菌性痢疾的發(fā)生與氣象因素密切相關(guān),應(yīng)根據(jù)細菌性痢疾的流行特征和氣象因素的變化制定相應(yīng)的防控措施,降低疾病的發(fā)生風險。

細菌性痢疾是一種最常見的痢疾類型,雖然其發(fā)病率呈下降趨勢,但在某些地區(qū)仍然是重要的公共衛(wèi)生問題之一[1-3]。細菌性痢疾的發(fā)生存在著明顯的季節(jié)性,在夏秋季節(jié)發(fā)病率升高[4-5]。氣象因素對于細菌性痢疾的影響日益受到國內(nèi)外研究者的重點關(guān)注,氣象因素既影響病原體的生長繁殖速度,也影響易感人群的生活方式[6-7]。探究或明確細菌性痢疾的發(fā)生與氣象因素間的關(guān)系有助于精準地預測細菌性痢疾疫情的發(fā)展態(tài)勢,進而基于所發(fā)現(xiàn)的相應(yīng)規(guī)律對細菌性痢疾進行精準的預防和控制。本研究利用遼寧省葫蘆島市2004-2018年的氣象因素和細菌性痢疾的發(fā)病數(shù)據(jù),基于廣義相加模型(generalized additive model,GAM)來探索氣象因素對于細菌性痢疾發(fā)病的影響。

資料與方法

1.數(shù)據(jù)來源

通過遼寧省葫蘆島市疾病預防控制中心收集葫蘆島市2004年1月-2018年12月的細菌性痢疾月別報告發(fā)病人數(shù)。考慮到月度氣象因素的滯后效應(yīng),本研究中所收集的氣象因素起始時間早于傳染病數(shù)據(jù)6個月;通過國家氣象信息中心(http://data.cma.cn)收集葫蘆島市2003年7月-2018年12月葫蘆島市的月別氣象數(shù)據(jù)。月別氣象數(shù)據(jù)主要包括平均氣壓(hPa)、最低氣壓(hPa)、最高氣壓(hPa)、水汽壓(hPa)、平均氣溫(℃)、最高氣溫(℃)和最低氣溫(℃)、降水量(mm)、降水天數(shù)(天)、平均風速(m/s)、日照時數(shù)(h)、日照百分比(%)和平均相對濕度(%)。

2.方法與原理

(1)廣義相加模型(generalized additive model,GAM)

GAM是傳統(tǒng)廣義線性模型的非參數(shù)拓展,該模型可以有效處理解釋變量與效應(yīng)變量間復雜的非線性關(guān)系,其中部分線性預測因子根據(jù)解釋變量的平滑函數(shù)之和確定[8]。GAM中這些函數(shù)的確切參數(shù)形式未知,每個函數(shù)的平滑度也未知。本研究基于Poisson分布進行多重平滑參數(shù)估計,以細菌性痢疾月別病例數(shù)為效應(yīng)變量,平滑氣象因素為協(xié)變量,預測病例數(shù)。逐個進行單個協(xié)變量和多變量的GAM,以找出氣象因素與細菌性痢疾發(fā)病數(shù)之間的關(guān)系。

(2)GAM的軟件實現(xiàn)

本研究采用R軟件(www.r-project.org,version 4.2.3)中的mgcv軟件包來進行GAM的構(gòu)建。

結(jié) 果

1.遼寧省葫蘆島市細菌性痢疾病報告病例數(shù)的時間分布

2004-2018年葫蘆島市細菌性痢疾的累計病例數(shù)為1753例,月平均發(fā)病率為0.36/10萬,月發(fā)病率范圍為0～2.22/10萬,高峰期為每年的7月或8月,詳見圖1、2。

圖1 2004-2018年葫蘆島市細菌性痢疾發(fā)病率線圖

圖2 2004-2018年遼寧省葫蘆島市細菌性痢疾發(fā)病率散點圖

2. 氣象因素的滯后效應(yīng)估計

Unmodified的平滑度可以通過廣義交叉驗證、赤池信息準則(Akaike information criterion,AIC)、限制最大似然等進行選擇。在本研究中,滯后效應(yīng)由最小的AIC來確定,AIC使用模型的估計自由度來代替通常的自由度。表1顯示,氣壓、降水和日照與細菌性痢疾發(fā)病之間有一個月滯后效應(yīng),而溫度和濕度的月滯后效應(yīng)未發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計學意義。

表1 基于AIC的最佳滯后廣義相加模型

GAM 的擬合結(jié)果

1.氣溫與細菌性痢疾的關(guān)系

GAMs月別最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫的GAM的調(diào)整決定系數(shù)分別為0.714、0.568、0.632、0.743和0.784。與細菌性痢疾最相關(guān)的是平均最高氣溫,它可以解釋細菌性痢疾變化的81.3%,如圖3所示。結(jié)果表明,平均最高氣溫與細菌性痢疾的發(fā)生呈正相關(guān)。模型擬合的估計自由度為 4.998。當溫度為0℃時,相對危險度(relative risk,RR)的自然對數(shù)約為-0.9;當溫度為20℃時,RR的自然對數(shù)為-0.2;隨后開始單調(diào)增加,當溫度達到28度時,RR的自然對數(shù)為1.8。

圖3 基于月平均最高氣溫的廣義相加模型擬合曲線

2.氣壓與細菌性痢疾的關(guān)系

月別最低氣壓、最高氣壓和平均氣壓的GAM調(diào)整決定系數(shù)分別為0.516、0.732和0.737。與細菌性痢疾最相關(guān)的是平均氣壓;估計自由度為7.409,可以解釋細菌性痢疾變異的79.0%。氣壓與細菌性痢疾的發(fā)生呈負相關(guān),當氣壓為1002.5 hPa時,RR的自然對數(shù)為1.5;當氣壓為1022.5 hPa時,RR的自然對數(shù)為-0.8,見圖4。

圖4 基于月平均氣壓的廣義相加模型擬合曲線

3.降水與細菌性痢疾的關(guān)系

月降水量和降水大于等于0.1mm的日數(shù)的GAM調(diào)整決定系數(shù)分別為0.471和0.573。與細菌性痢疾最相關(guān)的是降水大于0.1mm天數(shù);估計自由度為8.811,可占細菌性痢疾變異的63.7%。降水與細菌性痢疾的發(fā)生呈正相關(guān),當月降水天數(shù)為0時,RR的自然對數(shù)低于-0.6。隨著降水天數(shù)的增加,RR的自然對數(shù)迅速上升。當月降水天數(shù)達到12天時,RR的自然對數(shù)達到1.6,如圖5所示。

圖5 基于月降水≥0.1 mm天數(shù)的廣義相加模型擬合曲線

4.濕度與細菌性痢疾的關(guān)系

GAMs月平均相對濕度和平均水汽壓的調(diào)整決定系數(shù)分別為0.604和0.768。與細菌性痢疾最相關(guān)的是平均水汽壓,它可以解釋細菌性痢疾變化的80.6%。水汽壓與細菌性痢疾的發(fā)生呈正相關(guān),估計自由度為8.074。當水汽壓為5 hPa時,RR的自然對數(shù)為-0.6;隨著水汽壓的增加,RR的自然對數(shù)開始增加并迅速上升;當水汽壓達到15.5 hPa時,RR的自然對數(shù)達到0.8,如圖6所示。

圖6 基于月平均水汽壓的廣義相加模型擬合曲線

5.日照與細菌性痢疾的關(guān)系

月別日照時數(shù)和日照百分比的調(diào)整決定系數(shù)分別為0.184和0.593。與細菌性痢疾最相關(guān)的是日照百分比,它可以解釋細菌性痢疾變化的65.1%,如圖7所示。日照的百分比與細菌性痢疾的發(fā)生呈負相關(guān),估計自由度是7.005。當日照百分比為33%時,RR的自然對數(shù)為1.9;隨著日照百分比的增加,RR的自然對數(shù)開始減小;當日照百分比上升到80%時,RR的自然對數(shù)下降到-0.8。

圖7 基于月日照百分比的廣義相加模型擬合曲線

6.多變量GAM模型

本研究所得的最終廣義相加模型為:細菌性痢疾發(fā)病數(shù)=年份+平均最高氣溫的平滑函數(shù)+平均氣壓的平滑函數(shù)+降水≥0.1mm天數(shù)的平滑函數(shù)+平均水汽壓的平滑函數(shù)+日照百分比的平滑函數(shù),模型的調(diào)整決定系數(shù)為0.852,模型可以解釋88%的變異,擬合效果好。變量“年”系數(shù)為-0.125,表明細菌性痢疾的發(fā)病率呈隨年份下降的趨勢。平均最高氣溫、平均氣壓、降水≥0.1 mm天數(shù)、平均水氣壓和日照百分比的估計自由度分別為3.222、5.829、1.002、6.749和7.381,詳見表2。所有變量的P值均小于0.10。

討 論

本研究發(fā)現(xiàn),氣象因素與細菌性痢疾的發(fā)生密切相關(guān),大多數(shù)模型的決定系數(shù)均超過0.5。在遼寧省葫蘆島市2004-2018年間細菌性痢疾的發(fā)病率隨著時間的推移呈下降趨勢,但氣象因素與細菌性痢疾之間的強相關(guān)性不會改變。

在所有協(xié)變量中,最高氣溫與細菌性痢疾發(fā)生之間的關(guān)聯(lián)比最低氣溫更強,這一現(xiàn)象與腸道傳染病監(jiān)測中志賀氏菌陽性檢出率的分布特征一致[9]。此外,氣溫可能通過對人群生活習慣的影響而影響傳播途徑和人群的易感性。本研究發(fā)現(xiàn)細菌性痢疾的發(fā)病與降水≥0.1 mm的天數(shù)有關(guān),結(jié)果與Hines等人[10]和Chen等人[11]的發(fā)現(xiàn)一致;上述兩項研究均提示強降水與菌痢的發(fā)生密切相關(guān)。此外,本研究發(fā)現(xiàn)水汽壓與細菌性痢疾的發(fā)病高度相關(guān),結(jié)果與Li等人基于中國哈爾濱和衢州兩個城市數(shù)據(jù)的研究結(jié)果相一致[12]。

盡管本研究發(fā)現(xiàn)氣象因素與細菌性痢疾發(fā)病率之間存在很強的關(guān)系,但本研究存在如下局限性。首先,本研究僅收集了月別的氣象數(shù)據(jù)和發(fā)病數(shù)據(jù),在本研究中氣象因素與細菌性痢疾發(fā)生關(guān)聯(lián)中所有的滯后時間都小于等于1個月,即氣壓、降水和日照存在一個月的滯后效應(yīng)。而在數(shù)據(jù)的月別尺度下,并未發(fā)現(xiàn)溫度和濕度的滯后效應(yīng),提示后續(xù)收集數(shù)據(jù)時,應(yīng)該以周[13]或日[7,14]為時間單位收集發(fā)病數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),以最大限度地探索氣象因素和細菌性痢疾之間的關(guān)系。其次,本研究所在的區(qū)域為溫帶季風氣候,相關(guān)研究結(jié)果無法外推至其他氣候類型。溫帶季風氣候在夏季炎熱潮濕,各氣象變量之間可能存在一定的交互作用[15]或多重共線性[16],由此可能會影響多元模型中的最終結(jié)果,后續(xù)將探究多重共線性對結(jié)果的作用途徑和作用大小。最后,本研究僅分析了氣象因素對細菌性痢疾發(fā)病的影響,在不同空氣質(zhì)量情況下,氣象因素對細菌性痢疾發(fā)病的影響有無變化尚未探究[17]。后續(xù)將繼續(xù)收集相關(guān)監(jiān)測數(shù)據(jù),完善預測預警體系。