疾病监测

作者：侯良宇,张晓梅,张玉薇,段青,赵连祥,吴善正,马伟,姜晓林

关键词：发热伴血小板减少综合征, 气象因素, 影响因素, 分布滞后非线性模型, 多元Meta模型

目的探究气象因素对山东省胶东地区发热伴血小板减少综合征（SFTS）发病的影响，为SFTS科学防控提供参考。方法采用Quasi-Possion回归分析青岛、烟台、威海地区SFTS的发病与气象因素的关系，选择差异具有统计学意义的气象因素纳入分布滞后非线性模型（DLNM），构建各城市气象因素与SFTS发病的非线性暴露–反应关系，相对危险度（RR）及95% 置信区间（CI）为衡量指标。 同时，将估计参数纳入多元Meta模型，得到气象因素对SFTS发病的综合效应。结果胶东地区SFTS发病存在明显的季节性和周期性，多数在6—9月发病；周平均温度高于13.65 ℃时，SFTS发病人数增多（RR=11.34，95%CI：8.37～15.70）；周平均相对湿度高于66.83%时，SFTS发病人数增多（RR=1.19，95%CI：1.02～1.39）；周平均气压高于1 011.37 hPa时，SFTS发病人数降低（RR=0.56，95%CI：0.36～0.84）；周平均风速高于3.27 m/s时，SFTS发病人数降低（RR=0.66，95%CI：0.58～0.75）；温度与SFTS存在非线性的累积和滞后效应，低温（−0.88 ℃和3.92 ℃）降低发病风险，高温（22.00 ℃和26.35 ℃）增加发病风险。结论温度、相对湿度、气压、风速可能是胶东地区SFTS发病的影响因素，温度对SFTS发病存在非线性的滞后效应。

来源：2024年第5期

《疾病监测》期刊编辑部

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