中国湖沼型流行区血吸虫病感染风险时空动态规律的层次动力学分析

Schistosomiasis japonica is a zoonotic disease that still remains a serious public health problem in China. After more than 60 years of efforts, schistosomiasis infection rate in China has fallen or remained at a low level. However, how to make sustainable and effective control strategies in this case is still the focus of current research. The current studies cannot understand the mechanism of the schistosomiasis transmission based on surveyed epidemiological data, which further affect forecasting the disease and policy making. In this proposal, we will use longitudinal parasitological data of schistosomiasis from Guichi County of Anhui Province to study the effects of environmental factors on the disease by employing hierarchical modelling, and then to build up a dynamical model of schistosomiasis by integrating uncertainty of schistosomiasis inspection method, zero-inflated problem of schistosomiasis prevalence, and non-linear effects of environmental factors. Finally, we use the models to forecast the spatio-temporal pattern of schistosomiasis in the epidemic area. As a basic research for application, the present study not only enriches the content of spatial epidemiology of schistosomiasis theoretically, but also provides suggestions to local control strategies of schistosomiasis in practice while help to allocate the limited medical resources appropriately.

血吸虫病是危害我国人民健康的重要人畜共患病。经60余年努力，人群感染率大幅降低并维持在低水平。然而，血吸虫病死灰复燃，加剧了低感染率血防地区血吸虫病再现的控制难度。现有血吸虫病感染风险研究难以基于基础疫情数据认清血吸虫病感染风险时空传播的动力学过程，影响了疾病的准确预报和防控策略的制定。鉴于此，本研究拟以安徽省贵池地区25年血吸虫病监测数据，以时空分析为研究手段，借鉴流体动力学原理，综合考虑，系统解决血吸虫病检查方法的不确定性、感染率“零膨胀”及环境因子的非线性影响等问题，构建血吸虫病感染风险时空动力学模型，并运用该模型预报（时间上外推）研究区在不同防控措施下血吸虫病感染风险时空分布情况。研究结果将为湖沼型流行区血吸虫病防控措施的实施重点确定提供科学依据，提升科学决策的准确性。同时，研究将增进空间流行病学工具开发与利用及其在重大公共卫生决策中的应用。

血吸虫病是全球性的人畜共患传染性寄生虫病。尽管我国政府经过60多年努力，使血吸虫病疫情得到了有效遏制，人群感染率已大幅降低，但近年来局部血吸虫病疫情有蔓延扩散的趋势。作为研究血吸虫病风险研究重要手段之一，目前的时空建模方法难以基于基础疫情数据认清血吸虫病感染风险时空传播的动力学过程，影响了疾病的准确预测和防控策略的评价。鉴于此，本研究拟以安徽省贵池地区1991-2014年血吸虫病村级监测数据，以时空分析为研究手段，系统解决血吸虫病检查方法的不确定性、环境因子的非线性影响等问题，构建血吸虫病感染风险时空动力学模型，并运用该模型预测研究区在不同防控措施下血吸虫病感染风险时空分布情况。研究发现：（1）真实的血吸虫病感染率要高于观测感染率；（2）在研究区血吸虫病感染风险分布与环境因子呈线性关系；（3）相较于传统的描述模型（如时空克里金，ST-Kriging）和线性动态模型（如积分差分方程，IDE），基于卷积神经网络（CNN）构建的非线性动态模型（CNN-IDE）能更准确地捕捉到因不同血防措施而引起的血吸虫病感染风险的时空变异规律；（4）贵池区内血吸虫病感染率数据相对较高的区域主要在北部地区，尤其是1996年之前，没有观察到明显的流动模式；1996年以后感染率下降至较低的水平，直至2001年，有疫情反弹趋势，到2005年达到峰值，之后感染率又下降到极低水平。（5）现阶段综合的血防措施能很好地控制血吸虫病感染风险，使得疾病的感染率维持在很低水平。本项目的研究成果丰富了血吸虫病空间流行病学研究方法，能有效地用于血吸虫病风险时空动力学研究和血防策略评价。此外，本项目所用的主要研究方法与分析技术还能广泛应用于其它环境类疾病风险的科学研究。