疾病监测

作者：高瑞,王琦琦,向祥龙,于石成,谭枫

关键词：轨迹模型, 新型冠状病毒肺炎, 发病率, 变化趋势

  目的   分析2020年早期全国31个省级行政区（不含香港、澳门特别行政区和台湾地区，下同）新型冠状病毒肺炎（COVID-19）发病数随时间的变化轨迹，探索早期疫情的发展规律和可能的影响因素。   方法  从中国疾病预防控制信息系统传染病信息系统中获取截至2020年4月8日的COVID-19发病数据，应用SAS 9.4软件从不同区域层面拟合COVID-19发病数随时间变化的轨迹模型，依据其轨迹特征进行分组，并对不同亚组进行异质性分析，发掘其潜在差异。  结果  在全国31个省级行政区层面上，COVID-19发病数随时间变化的轨迹可分为2个组，第1组和第2组为三次项曲线，呈“升–降–升”的趋势，湖北省属于第2组，其他地区属于第1组，其轨迹曲线的峰值远远低于第2组。在除湖北省以外的30个省级行政区层面上，分为2个组，均为三次项曲线，毗邻湖北省的几个省份、东北部分地区和东部几个沿海省份属于第2组，该组发病峰值较高，其余属于第1组。 在湖北省各地级市层面上，分为2个组，分别为二次和四次项曲线，武汉市为第2组，其余各市为第1组。 在武汉市各区层面上，分为2个组，分别为二次和四次项曲线。  结论  我国不同地区COVID-19发病数随时间变化的轨迹存在异质性，疫情早发生地病例基数大，传播范围广、速度快。另外，COVID-19传播与相对地理位置、初始输入病例数等因素紧密相关。 利用轨迹模型研究疫情发展规律，有助于针对性地制定COVID-19防控策略，为新发呼吸道传染病提供一定防控经验。

来源：2021年第11期

《疾病监测》期刊编辑部

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