基于Bayes时空模型的青海省牧业区棘球蚴病的时空分布模型构建和防控研究

Hydatid disease has become a serious public health problem in the Qinghai-Tibet Plateau. How to explore the epidemic and spatiotemporal distribution rules of echinococcosis under the conditions of limited health resources, clarify the occurrence and development of echinococcosis, and find the high-incidence areas in order to effectively formulate preventive strategies and measures to control its epidemic? Mathematical models are more economical and effective research methods..This study will select the high incidence of hydatid disease in Qinghai Province pastoral areas as the research site. Sampling, ultrasound and serology were used to obtain the biological information of echinococcosis among the population, intermediate host and terminal host. Combing with RS/GIS technology to extract the data of environmental variables in pastoral areas, mapping spatiotemporal distribution of echinococcosis, explain its spatial distribution characteristics. Applying the Bayesian spatio-temporal model to construct the spatio-temporal model of hydatid disease in Qinghai Province. Based above research results, prove suggestions for the prevention and control of hydatid disease in Qinghai Province..This study will explore the temporal and spatial distribution of echinococcus, host and environment, and explore the vegetation and geological conditions necessary for the maintenance and spread of echinococcus. By constructing the spatio-temporal model, we try to establish a spatial model of the risk of echinococcus granulosus transmission in each variable, and analyze the spatiotemporal interaction of echinococcus in the environment of transmission and host.The results of this study can provide theoretical basis for the prevention and control of Echinococcus in Qinghai Province.It also provides a new method for the study of hydatid disease.

包虫病已成为青藏高原的重大公共卫生问题。如何在有限卫生资源的条件下，探索棘球蚴流行与时空分布规律，阐明其发生和发展规律，发现高发区，从而有效制定预防策略和措施，达到控制其流行目的？数学模型将是更加经济、有效的方法。本研究拟以青海省棘球蚴高发的牧业区为研究现场，通过抽样调查、超声和血清学检查获取棘球蚴在人群、中间宿主和终末宿主的生物因素信息，结合RS/GIS技术提取牧业区环境变量数据，绘制棘球蚴时空分布图，阐明其空间分布特征；应用贝叶斯时空模型，构建青海省牧业区棘球蚴病流行的时空模型。本项目研究棘球蚴、宿主和环境的时空分布现状，探索维护和传播棘球蚴所必需的植被和地质条件，通过构建时空模型，尝试建立各变量在驱动棘球蚴传播过程中引发风险的空间模型，分析棘球蚴病在传播中环境、宿主对其空间上的相互作用。本研究可为青海省棘球蚴的防控提供理论依据，为棘球蚴病的研究提供新的方法。

包虫病已成为青藏高原的重大公共卫生问题。基于空间流行病学研究知识和技术，以青海省棘球蚴高发的牧业区为研究现场，通过抽样调查、超声和血清学检查获取棘球蚴在人群、中间宿主和终末宿主的生物因素信息，结合RS/GIS技术提取牧业区环境变量数据，绘制棘球蚴时空分布图，阐明其空间分布特征；应用贝叶斯时空模型，构建青海省牧业区棘球蚴病流行的时空模型。.选取青海省牧业区棘球蚴病监测点30个，检测常住人口64 741人，发现棘球蚴病病例数829例，监测患病率1.28%。犬监测数4142只，发现感染棘球绦虫的犬只58例，犬棘球蚴病阳性率达1.40%。牛监测数2 560头，发现感染棘球绦虫的牛有41头，牛棘球蚴病阳性率达1.60%。羊监测数10 936只，发现感染棘球绦虫的羊有111例，羊棘球蚴病阳性率达1.01%。发放问卷36 614份，有效问卷35 676份，居民棘球蚴病防治知识总体知晓率为63.74%。多因素分析发现：性别、地区、参加健康宣教、防治知识、养犬、与犬接触、养家畜、接触动物后洗手、饮水储存方式、家周围有屠宰场或肉店、犬喂食生的家畜脏器和放牧情况等15个变量与感染密切相关。.基于GIS的空间流行病学分析显示：2016-2019年棘球蚴病患病率较高的地区主要集中在青海东南部果洛州的久治县、达日县、班玛县、甘德县和东北部海北州的刚察县。四年间患病率的变化趋势基本一致，呈现出由西向东先升高后略微降低由北向南逐渐升高的趋势，且都具空间相关性，聚集的方式主要是高-高聚集和低-低聚集两种。时空扫描分析结果显示，一级聚集区主要包括班玛县、久治县、达日县、甘德县四个牧业县，聚集区内居民患包虫病的风险是其他地区的9.07倍。Kriging预测显示青海省棘球蚴病高发地区主要集中在东南部地区，低发地区集中在东北部和西北部，由南向北患病风险呈下降趋势。年降水总量、人口密度以及医护比例对棘球蚴病病例分布影响显著。.Bayes时空模型构建分析，发现棘球蚴病患病风险由北向南、自西向东递增，东南地区最高，且4年期间青海省牧业区患病风险呈逐渐减小的趋势；人口密度（RR=0.899）的增加，棘球蚴病患病风险降低；植被覆盖度（RR=1.076）越高，棘球蚴病患病风险越高；居民棘球蚴病防治知识知晓率（RR=1.116）越高的人群，其棘球蚴病患病风险也高。