一、秦皇岛市1984至2000年肾综合征出血热监测及防制研究（论文文献综述）
魏亚梅,韩占英,蔡亚男,韩旭,刘世友,张艳波,齐顺祥,李琦[1]（2020）在《河北省2018—2019年肾综合征出血热流行特征分析》文中研究说明目的分析河北省肾综合征出血热（HFRS）的疫情动态,了解宿主动物情况,为HFRS的防控提供科学依据。方法收集河北省2018—2019年HFRS病例和宿主动物监测资料,应用描述性流行病学方法进行分析。结果 2018—2019年河北省共报告HFRS病例1 041例,年平均发病率为0.694 4/10万;死亡1例,年平均病死率为0.18%。河北省HFRS病例主要集中在秦皇岛、唐山及承德市,占病例总数的88.86%。全年各月均有报告病例,具有明显的春夏季流行高峰,发病高峰在3-6月。HFRS病例多为25～70岁农民,男女比例为2.52∶1。2018—2019年鼠密度从2.06%下降至1.87%;居民区鼠带毒率由2.90%下降至2.79%,野外鼠带毒率均为0。居民区鼠带毒率前3位的地区分别是承德、秦皇岛和唐山市。病毒基因分型均为家鼠型。结论河北省2018—2019年HFRS疫情较平稳,应加强对高发地区及重点人群的监测。
尚翠[2]（2020）在《中国汉坦病毒分子流行病学特征研究》文中研究表明汉坦病毒（Hantavirus,HV）是重要的人畜共患病病原体之一,属于汉坦病毒科,正汉坦病毒属的单股负链RNA病毒。人感染后,根据临床表现特征的不同可分为肾综合征出血热（Haemorrhagic Fever with Renal Syndrome,HFRS）和汉坦病毒肺综合征（Hantavirus Pulmonary Syndrome,HPS）。HV引起的疾病在世界范围内流行,严重危害人类的身体健康,已经波及世界五大洲70多个国家,成为全球共同关注的公共卫生问题。HFRS在我国流行范围广,疫区类型复杂,是我国最严重的鼠传疾病之一。为了了解中国HV的分子流行病学特征和遗传进化情况,本研究结合国家HFRS监测系统,采集宿主动物标本,开展HV感染状况分子流行病学调查。结果,共收集鼠肺标本284份,通过荧光定量PCR核酸检测阳性的有95份,包括辽宁省24份,18份阳性;云南省70份,19份阳性;河北省20份,18份阳性;黑龙江省24份,12份阳性;江西省8份,6份阳性;安徽省103份,8份阳性;湖南省35份,14份阳性。通过RT-PCR的方法,从阳性鼠肺标本或病毒株中扩增共测得50株HV全基因序列并分型,包括云南省8株（SEOV）,辽宁省16株（SEOV）,黑龙江省5株（SEOV）,河北省10株（SEOV）,安徽省3株（HTNV）,山东省1株（HTNV）,福建省1株（SEOV）,陕西省3株（HTNV）,湖南省3株（1株SEOV,2株HTNV）。另外还获得了 15株HV的Gc部分片段,包括湖南省12株（HTNV）,江西省3株（1株SEOV,2株HTNV）。本研究采用Vero-E6细胞培养的方法从鼠肺标本中共分离到6株HV,包括云南省1 株 SEOV（XY67）、湖南省 2 株 HTNV（2018C024-10 和 2018C024-22）和安徽省 3 株 HTNV（xc028,xc067 和 xc046）。从GenBank等公共数据库中,下载HV参考毒株序列,包含国内外不同种的HV序列,国内包括不同省份的HTNV/SEOV历史毒株序列,共96株,通过软件分析分离株序列与参考序列核苷酸相似性,采用NJ法构建遗传进化树。结果发现,本研究中获得的辽宁省、河北省和黑龙江省HV序列均为SEOV的S3基因型,与各省S3基因型既往分离株和S3基因型参考序列相似性高大于97%。陕西省3株HTNV序列为H4基因型,与历史株84FLi不同。福建省1株SEOV序列为S5基因型,与历史株不同。山东省1株HTNV序列为H5基因型,已知山东省至少存在5个HTNV/SEOV的基因型,种类多样。湖南省1株SEOV序列属于S3基因型,2株HTNV序列与其他各基因型序列相似性小于95%,12株HTNV的Gc部分片段也不在已知基因型分支。安徽省3株HTNV序列属于H9基因型。云南省8株SEOV序列变异大,在进化树中分成了两个分支,显示同一地区可能存在两个基因型病毒同时流行。江西省1株SEOV序列和2株HTNV序列的Gc片段均独自成为一支,变异程度大,基因型种类多前期已有文献报道。对于存储于GenB ank上的大部分HTNV和SEOV的序列分析显示,病毒基因组呈现更加多样化的趋势,聚集而成的独立分支更多,显示出了变异的特征。本研究中还发现了可能的HV的宿主“溢出”现象,在辽宁省黑线姬鼠中检测到SEOV,在湖南、安徽省的小家鼠中检测到HTNV,提示自然选择过程中形成病毒多样性的重要机制。综上所述,本研究初步阐明了中国HV的分子流行病学特征,初步揭示了HTNV和SEOV及其各基因型的地理分布和各地区流行病毒的主要特征,分析了病毒基因组的多样性,获得了中国HFRS重点流行省份的HV基因序列,为开展中国HV在分子水平的研究贡献了宝贵的数据,并且分离到源自3个不同省份的6株病毒流行株,丰富了我国HV的病毒库,对于精准开展HFRS的预防控制措施,评价疫苗免疫效果具有重要意义,也为今后进一步分析研究HV流行特征奠定了坚实的基础。
朱伶俐[3]（2020）在《肾综合征出血热流行的空间分异及风险预测研究》文中研究表明肾综合征出血热（Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome,HFRS）是严重威胁中国居民健康安全的一类自然疫源性传染病。探究中国典型HFRS疫区的疫情流行特征及其影响要素,并预测其传播风险区,可为当地相关部门制定防控措施、部署防控资源、降低疫情传播风险提供重要的指导建议。本论文以对比研究为切入点,在研究区上选取了中国三个典型HFRS疫区即山东省、陕西省和湖南省,采用空间自相关、热点分析等空间统计方法分析HFRS疫情时空分布特征,并利用地理界限分析方法获取山东省、陕西省和湖南省HFRS疫情地理区划,在此基础上,分析各地理区划的气象要素、景观要素、社会经济要素特征,并利用地理探测器探究山东省、陕西省和湖南省HFRS疫情主要影响要素,最后利用广义相加模型预测各省HFRS疫情的潜在风险区。主要结果和结论如下:（1）山东省、陕西省和湖南省HFRS疫情均呈现不同程度的波动且均具有明显的季节性特征;与此同时,三省HFRS疫情均呈现显着的空间聚集性,其中,山东省HFRS疫情主要聚集在鲁中山地丘陵高发病区和胶东平原丘陵高发病区,陕西省HFRS疫情则主要聚集在关中平原高发病区,而湖南省HFRS疫情主要聚集在湘中丘陵高发病区、湘南山地丘陵高发病区。因此,建议各省重点关注各自HFRS疫情高发病区,尤其是在疫情高发期间。（2）山东省、陕西省和湖南省HFRS疫情流行与自然环境和社会经济条件密切相关。山东省HFRS疫情空间分异与降水量、地貌类型等自然环境要素以及建设用地等社会经济要素紧密相关,陕西省则主要受到地形地貌、黏土等自然环境要素以及建设用地面积占比、人口密度等社会经济要素的影响,而湖南省主要与降水量、地形地貌等自然环境要素以及土地利用、GDP等社会经济要素关系密切。此外,降水量、地貌类型与建设用地共同影响着山东省、陕西省和湖南省HFRS疫情的空间分异,但其作用和影响方式存在差异。建议当地有关部门制定防控措施、部署防控资源时需结合当地的气候和景观特征以及社会经济条件。（3）山东省HFRS疫情潜在风险区主要分布在气候条件适宜（温度在12.6～14.8℃之间,降水量大于600 mm）、植被条件适中（0.56<NDVI<0.65,NDVI>0.75）、海拔高度较小（DEM<50 m,DEM>340 m）的中部和东部地区;陕西省的潜在风险区则主要分布在平原地带（平原面积占比大于18%）、气候条件适宜（降水量在660～1100 mm之间）、植被条件适中（0.72<NDVI<0.81,NDVI>0.85）、城镇化水平较高（建设用地面积占比在10%～45%）、黏土含量较少（黏土百分比小于23%）的中部地区,而湖南省的潜在风险区主要分布在气候条件适宜（温度在15.1～18.0℃之间,降水量大于1500 mm）、植被条件适中（NDVI>0.77）、城镇化水平较高（建设用地面积占比在1%～18%之间,人口密度在300～7500人/KM2之间）的中部和东南部地区。本研究模拟和预测的HFRS疫情潜在风险区可为相关部门在未来需要重点防控的HFRS疫情高风险区划定与管理方面提供科学决策参考。
曹丽娜[4]（2020）在《中国不同气候带肾综合征出血热的影响因素及预测模型研究》文中进行了进一步梳理研究背景肾综合征出血热（Haemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS）又称流行性出血热,是一种由不同种类的汉坦病毒传播给人类引起的动物源性人兽共患病。病毒对人类的主要传播途径是通过吸入或者接触受病毒污染的啮齿动物排泄物（尿液、粪便或唾液）。中国是世界上肾综合征出血热病例最多的国家,70%左右的肾综合征出血热病例是由汉坦病毒（HTNV）和汉城病毒（SEOV）引起的,部分病例发展为中、重度病例并引发严重后遗症甚至死亡。全球HFRS病死率为1%-1 5%。自上世纪八十年代以来,我国肾综合征出血热的发病呈现较为明显的季节性分布变化,由秋冬季暴发为主的姬鼠型转变为春季和秋冬季为主的双峰型混合疫区,这种变迁与病毒的基因型、优势宿主动物的种类、自然地理环境、人类生产活动和行为方式有密切关系。然而,随着我国肾综合征出血热疫区范围的扩大和疫区类型的变迁,我们仍需要不断掌握HFRS的人群流行特征、时空分布特征和趋势。HFRS的发生受多方面因素的影响:环境因素、啮齿类动物、人类与动物宿主之间的相互作用和汉坦病毒的动力学因素等。其中,气象因素可通过生态系统影响啮齿动物的生存、繁殖、分布和种群变化,间接影响HFRS的流行。在全球变暖的背景之下,媒介生物和宿主生物的适生区域有可能随之扩大,且气候变暖可能会有利于动物繁殖和活动期延长。人类的活动也受天气条件和季节变化的影响,从而改变人类与媒介生物和动物宿主之间的接触机会。另外,城市化建设背后的大规模树木砍伐、土地征用、修路建桥等会直接影响到宿主动物的数量和分布,可能会造成局部媒介生物和宿主动物密度增大,引起疾病的暴发。当今社会经济发展伴随的流动人口不断增多、物流的发达和城市人口密度的增加,也会导致传染病暴发流行风险上升。气候变化与不同地理景观及生态系统相互作用,导致在各个气候带内温度等分布的异质性,对HFRS的影响也有所不同。尽管目前已经有大量的研究量化分析了气象因素与HFRS的关联,但是这些研究大都是基于某个城市/省份的部分地区,且少有气象因素对HFRS交互作用的研究。所以本研究在纳入社会因素、地理因素和生态因素的同时,系统探讨了我国各气候带气象因素对HFRS的影响,以及气象因素对HFRS的交互作用和边际效应。随着人们健康需求的日益提高,疾病预测作为疾病防控的重要手段也得到重视和发展。传染病的影响因素众多,相互之间关系复杂,模型预测的准确性是疾病预测极其重要的一个方面。随着信息技术的发展和大数据时代的到来,机器学习作为新兴的分析方法得到了迅速发展和广泛应用,如何利用大数据对传染病疫情进行预测预警已成为疾病防控领域的研究热点。为了探索机器学习在肾综合征出血热预测的实用性,为HFRS的预测提供新思路,本研究以我国各气候带HFRS病例为研究对象,通过构建随机森林回归预测模型,并与传统的预测模型进行比较,对各气候带的拟合和预测效果评价。研究目的1.应用空间流行病学分析方法,分析2006-2016年全国HFRS病例的流行特征和时空分布动态变化。2.纳入气象因素、社会因素和地理环境等相关指标,对我国各气候带HFRS流行的影响因素进行探讨。3.构建针对不同气候带的HFRS预测模型,为精准预测HFRS的流行提供可行工具。研究方法收集整理我国2006-2016年的肾综合征出血热的疫情监测数据、2005-2016年全国气象监测站点的气象数据、2006-2016年全国植被覆盖和海拔栅格数据,与中国地级市行政区划数字地图建立空间关联,建立肾综合征出血热流行的地理信息数据库,综合应用空间流行病学分析方法对全国HFRS的时空分布进行研究,应用广义估计方程对不同气候带HFRS的影响因素进行分析,利用随机森林回归模型对HFRS的发病进行预测研究。研究所采用的软件包括ArcGIS 10.2、SaTScan 9.1、Stata 16.0、R 3.4.3。研究结果1.我国2006-2016年累计报告HFRS共121,494例,年平均发病率0.89/10万。全国HFRS发病率总体略有下降趋势,年平均发病率从2006年的1.16/10万降至2016年的0.64/10万,但2012-2013年出现较为明显的短期升高。2.人群分布特征为:HFRS病例以男性为主,男女病例报告性别比为3:1;从职业分布看,病例以农民为主;发病年龄主要集中在20-40、41-60岁之间,分别占发病病例数的33.08%和46.04%。死亡病例年龄集中在41-60岁之间,占死亡病例的53.83%。3.对2006-2016年期间全国HFRS累计病例报告数分省份进行HFRS病例发病至确诊时间间隔分析,结（?）国范围内HFRS病例发病至确诊的平均时间为7.6天。黑龙江省、吉林省、河北省（?）陕西省的HFRS病例发病至确诊时间间隔最短,平均为5天,辽宁省和山东省该时间间隔平均为6天,浙江省、江西省和湖北省为8天,广东省为10天,其他省份该平均（?）间间隔为9天。4.全国HFRS的病例分布具有空间相关性,即HPRS疾病分布具有空间聚集性特征。对2006年1月至2016年12月肾综合性出血热发病数的地市级水平进行逐月时空扫描,结果显示共有13个聚集区。尽管不同年份HFRS发病热点区域有所不同,但热点区域主要分布于东北三省、山东省、陕西省、浙江省、江西省和湖北省。5.HFRS发病具有明显的季节性特征,其季节性特征在我国不同地区存在着一定的差异。中温带地区秋季高峰明显,暖温带地区秋冬季和春季均有高峰,亚热带地区呈现冬季和春季高峰。就发病趋势而言,2006-2009年期间,中温带地区HFRS发病人数高于暖温带和亚热带,自2009年起,暖温带发病数上升明显且超过中温带,至2013年上升至最高峰后急剧下降呈稳定趋势。中温带地区发病数从2006年至2016年呈缓慢下降趋势。6.调整降水量、相对湿度、季节性和长期趋势的影响,得到中国不同气候带的月平均气温与HFRS发病的最大相关系数。中温带地区的气温在滞后1个月（r=-0.032）时对HFRS发病数影响最大,暖温带地区和亚热带地区气温的最佳滞后期分别为滞后2个月（r=-0.057）、3个月（r=0.018）。7.中温带地区的平均温度和降水量之间存在1个月滞后交互作用。在暖温带地区,平均温度和相对湿度之间存在2个月滞后的交互作用。8.中温带地区气温、相对湿度、海拔、人均耕地面积、GDP与HFRS发病之间的关联有统计学意义,其中气温、相对湿度、海拔、GDP是保护因素,人均耕地面积是危险因素。暖温带地区气温、相对湿度、海拔与HFRS发病有统计学意义,其中气温、海拔是保护因素,相对湿度是危险因素。亚热带地区对HFRS发病具有统计学意义的影响因素是降水、海拔和GDP,其中降水是危险因素,海拔、GDP是保护因素。9.分别利用植被覆盖指数与气象指标（温度、湿度和降水量）所构建的随机森林回归预测模型在各气候带内的预测效果近似;各气候带之间拟合效果表现为从北方到南方拟合效果越来越好,且随机森林模型的RMSE均小于广义估计方程。随机森林回归模型对于中温带地区发病率的估计偏高,对暖温带和亚热带地区的估计值比较接近于真实值。广义估计方程回归模型对中温带、暖温带和亚热带地区的HFRS发病率的预测值普遍低于真实值。结论1.2006-2016年期间我国肾综合征出血热的发病总体呈下降的趋势。病例以男性为主,发病高峰年龄段为20-60岁之间,患者职业以农民为主。空间分析显示,HFRS病例的空间分布具有显着的相关性且高发省份存在时空聚集区。2.北方高发省份的HFRS病例发病至确诊时间间隔较短,而南方省份的HFRS病例发病至确诊时间间隔普遍比北方省份长,该时间间隔与确诊病例的数量呈正相关。3.不同气候带的发病趋势变化存在明显差异。2006-2009年期间,中温带地区HFRS发病人数高于暖温带和亚热带,自2009年起,暖温带发病数上升明显且超过中温带成为发病数最多的气候带。4.从我国北部地区到南方,三个气候带气温的最佳滞后期分别为1个月、2个月和3个月。最佳滞后时间的确定可以为HFRS发生的早期预警提供线索。5.中温带地区温度与降水对HFRS存在交互作用,气候寒冷、降水量增大可能增加中温带地区HFRS的发病风险。暖温带地区温度与相对湿度对HFRS的影响存在交互作用,高温高湿的环境可能增加暖温带地区HFRS的发病风险。6.中温带和亚热带GDP高的地区HFRS发病风险较低;中温带、暖温带和亚热带均发现海拔低的地区HFRS发病风险较高;中温带地区人均耕地面积大可能增高HFRS的发病风险。农村仍然是HFRS的高发地区。7.随机森林模型在各气候带HFRS预测准确性上均优于广义估计方程。植被覆盖指数可替代气象指标（温度、湿度和降水量）用于HFRS的预测。意义和创新1.本研究的设计、分析比较及模型构建皆基于中国不同气候带,设计系统、理念新颖。2.本研究发现,从我国北部地区到南方,中温带、暖温带、亚热带地区气温的最佳滞后期分别为1个月、2个月和3个月。中温带地区的气温和降水存在交互作用,暖温带地区气温和相对湿度存在交互作用,此结果目前未见报道。3.本研究分别利用植被覆盖指数和主要气象指标（气温、湿度和降水量）构建肾综合征出血热的预测模型,结果显示,利用植被覆盖指数所构建的预测模型与利用上述气象指标所构建的预测模型在各气候带内拟合效果近似;各气候带之间拟合效果表现为从北方到南方拟合效果越来越好的现象,此结果目前未见报道。
蒋涛[5]（2019）在《葫芦岛市2008-2018年气温、宿主因素对肾综合征出血热疫情的影响及结构方程模型构建》文中研究指明目的:肾综合征出血热是我国的乙类法定报告传染病,是一种由汉坦病毒所引起的、以啮齿类动物为主要传染源的自然疫源性疾病。该病受气候影响较大,本研究旨在探讨辽宁省葫芦岛市气温、宿主因素与人间流行性出血热发病之间的关系,试图为肾综合征出血热的防控提供依据和方法储备。方法:利用中国疾病预防控制信息系统收集葫芦岛市2008-2018年月别肾综合征出血热的发病数据。鼠密度和鼠带毒率监测数据由该市疾病预防控制中心提供。气温资料来自于中国气象局气象信息服务中心。使用相关分析、结构方程模型方法探讨气温、宿主因素与人间流行性出血热发病之间的关系。相关分析显着性水平α=0.05。结构方程模型利用拟合卡方值不显着、近似误差均方根<0.08、GFI>0.9、拟合优度指数>0.9、正态拟合指数>0.9评价模型拟合的优劣,根据结构方程模型系数计算各指标对发病的直接作用和间接作用。使用统计软件SPSS19.0进行相关分析,利用LISREL8.51构建结构方程模型。结果:在春季,月最高气温同滞后2个月的发病率最相关,相关系数为0.58（P<0.01）,发病率同滞后3个月居民区鼠密度最相关,相关系数为0.61（P<0.01）。在夏季,发病率同滞后2个月居民区鼠密度最相关,相关系数为0.65（P<0.01）。月最高气温同滞后3个月的发病率最相关,相关系数为0.39（P<0.05）,月最高气温同滞后1个月的居民区鼠密度最相关,相关系数为0.64（P<0.05）。在秋季,月最高气温同滞后2个月的发病率最相关,相关系数为0.58（P<0.01）,发病率同鼠密度、鼠带毒率均不相关。在冬季,月最低气温同滞后1个月的发病率最相关,相关系数为-0.40（P<0.05）,发病率同滞后1个月的居民区鼠密度最相关,相关系数为0.56（P<0.01）。两隐变量模型和三隐变量的结构方程模型均较好的刻画出温度、宿主因素与人间流行性出血热发病的关系。在7-12月两隐变量模型中,夏季最高气温对居民区鼠密度具有正向作用,而对居民区和野外鼠带毒率具有负向作用。在5-7月两隐变量模型中,气温、宿主两个潜变量均显着,说明春季的最高气温、宿主对5-7月人间发病具有正向作用。5-7月三隐变量模型也显示气温对于人间发病具有正向作用。在11月-次年1月三隐变量模型中,最高气温通过影响鼠密度与人间发病形成正相关。结论:气温和动物宿主能够影响辽宁省葫芦岛市的HFRS疫情传播,并表现出季节性。HFRS的预防和控制应更多地考虑气候变化和季节性宿主繁殖动态信息。温度与鼠密度呈现一定正相关。鼠间疫情（鼠密度、鼠带毒率）对人群HFRS发病率有正向影响。
谢春燕[6]（2016）在《高安市2005～2013年肾综合征出血热流行病学特征与疫苗接种影响因素分析》文中提出目的:（1）了解高安市20052013年肾综合征出血热疫情的流行病学特征,探究其疫苗接种前后变化;（2）了解高安市1660岁适龄人群双价肾综合征出血热疫苗接种现况及影响因素。方法:（1）收集高安市20052013年肾综合征出血热人间、鼠间疫情资料和人口学资料。采用描述性流行病学方法分析高安市20052013年肾综合征出血热人间和鼠间疫情流行病学特征,对比分析疫苗接种前（20052008年）与接种后（20092013年）人间疫情的三间分布特征;（2）采用多阶段整群随机抽样方法抽取高安市20个自然村的200例1660岁常住人口进行双价疫苗接种现况及影响因素问卷调查,计算疫苗接种率和全程接种率,利用单因素分析和有序Logistic回归（Ordinal回归）分析筛选出高安市适龄人群双价疫苗接种的影响因素。结果:（1）20052013年高安市共计报告664例肾综合征出血热病例,发病密度为8.77/10万人年,年发病率范围为6.96/10万12.19/10万。全市23个乡镇均有病例报道,其中杨圩镇发病密度最高,达22.11/10万,新街镇的发病密度最低,仅1.16/10万。其流行呈现春夏季（46月）小高峰和秋冬季（10月次年1月）大高峰,各年龄组均有病例报告,1559岁年龄组占77.71%;男女性别比2.27:1,农民占71.08%;（2）20052013年高安市年均鼠密度和鼠带毒指数分别为2.52%和0.0208,野外和室内年均鼠密度分别为2.21%、2.87%,室内年均鼠密度显着高于野外（c2=36.488,P=0.000）;野外捕获鼠总数中74.15%为黄毛鼠,室内捕获鼠总数中88.38%为褐家鼠;（3）与疫苗接种前（20052008年）相比,接种后（20092013年）高安市15个乡镇（占65.22%）发病密度有所下降,“1660岁”年龄组发病占比由2009年的81.40%下降至2013年的63.89%;“1660岁”年发病率于2012年出现显着下降,而周边非接种地区新建县、樟树市和渝水区“1660岁”年龄组年发病率呈现明显上升态势;（4）双价肾综合征出血热疫苗总接种率为72.50%（145/200）,全程接种率为56.00%（112/200）;（5）Ordinal回归显示家务待业者高针次接种率是农民的0.360倍（OR=0.360,95%CI:0.1440.898）,不知晓HFRS疫苗普种工作者的高针次接种率是知晓者的0.079倍（OR=0.079,95%CI:0.0330.192）,不关注自身健康程度者疫苗高针次接种率是非常关注者的0.073倍（OR=0.073,95%CI:0.0130.398）。结论:（1）高安市20052013年肾综合征出血热发病以秋冬季为主,发病年龄集中在1559岁;室内年均鼠密度高于野外,优势鼠种分别为褐家鼠和黄毛鼠;（2）双价疫苗人群接种使高安市“1660岁”适龄人群肾综合征出血热发病率呈现下降趋势;疫苗接种后高安市20092011年肾综合征出血热疫情未能显着降低,考虑可能与鼠带毒指数升高有关;（3）高安市适龄人群双价肾综合征出血热疫苗接种率（72.50%）达到国家要求的接种率（70.00%）水平,但全程接种率（56.00%）有待提高;（4）职业、是否知晓疫苗普种工作及关注自身健康程度为高安市适龄人群双价肾综合征出血热疫苗接种的主要影响因素。
张明磊,王雷[7]（2016）在《1995-2014年江苏省连云港市赣榆区肾综合征出血热监测结果分析》文中研究说明目的分析1995-2014年江苏省连云港市赣榆区肾综合征出血热（HFRS）流行特征及宿主动物监测结果,探索控制HFRS的有效途径。方法收集赣榆区1995-2014年HFRS人间疫情和宿主动物监测资料进行回顾性分析。结果江苏省连云港市赣榆区1995-2014年共发生HFRS 1 065例,死亡11例,年平均发病率5.14/10万,病死率1.03%,疫情呈下降趋势,目前保持低发;全年各月均有发病,呈现春季发病高峰（春峰）和秋冬季发病高峰（秋冬峰）,春峰有下降趋势,而秋冬峰则呈上升趋势;该区18个镇均有发病,HFRS疫情呈丘陵>平原>沿海的地区发病特点;发病年龄集中在3050岁年龄组,占70.42%;男女性别比2.18∶1;病例职业分布以农民为主占88.37%,其次学生占5.63%。临床诊断病例与血清抗体检测符合率为59.59%;2000-2009年健康人群免疫水平高于1995-1999年。1995年以来宿主动物监测显示,该区仍为家鼠、野鼠混合型疫区,年平均混合带毒指数与发病率呈正相关。结论该区应有组织地开展防鼠、灭鼠,定期开展健康人群免疫水平监测,适时对农民等重点人群实施HFRS疫苗应急接种。
褚红娜,赵国良,魏峰,李琦,李清林,魏淑惠[8]（2016）在《2009-2014年承德市肾综合征出血热流行特征分析》文中进行了进一步梳理目的分析2009-2014年承德市肾综合征出血热（hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS）监测资料,描述承德市HFRS流行特征和变化趋势,为疾病的防控提供依据。方法对承德市2009-2014年HFRS病例资料及宿主动物监测资料,采用描述性流行病学方法进行分析。结果 2009-2014年承德市共报告HFRS病例137例,死亡4例,平均发病率为0.64/10万,病死率为2.92%。2009年以后发病率呈逐年上升趋势,至2012年达到高峰,随后逐渐下降,但始终保持在低发水平。病例主要集中在双桥区、丰宁县、宽城县和承德县,占报告病例总数的71.53%。各月均有病例报告,以36月最多,占报告病例总数的55.47%。发病年龄主要集中在2559岁之间,占病例总数的75.91%。男女性别比为2.81∶1,男女发病差异有统计学意义（Z=5.56,P<0.01）。发病人群以农民为主,占病例总数的62.04%。2009-2013年间未检出鼠肺带毒,2014年鼠带毒率为6.93%,均为宅区褐家鼠带毒。结论承德市HFRS疫区以家鼠型为主。对高发地区加强监测,强化疫苗接种和防鼠灭鼠工作,是控制疫情的有效措施。
陶旭[9]（2014）在《2013年秦皇岛市肾综合征出血热监测及疫情分析》文中认为目的了解2013年秦皇岛市肾综合征出血热（HFRS）人群发病情况、鼠种构成、鼠密度及鼠带毒情况,为今后有效控制疫情提供依据。方法采用描述流行病学方法分析HFRS疫情,采用夹夜法测定鼠密度,采用间接免疫荧光法检测鼠肺中HFRS抗原。结果 2013年秦皇岛市报告HFRS病例629例,死亡2例,发病时间集中在35月,年龄多在3059岁,职业以农民为主,男女发病性别比为1.89∶1。褐家鼠为优势种群,平均鼠带毒率16.23%。结论秦皇岛市HFRS疫情十分严峻,必须采取综合性措施预防和控制HFRS疫情。
韩占英,韩旭,魏亚梅,张艳波,齐顺祥,许永刚,李琦[10]（2014）在《2008-2012年河北省肾综合征出血热监测及流行特征研究》文中进行了进一步梳理目的通过分析2008-2012年的监测资料,描述河北省肾综合征出血热（HFRS）流行特征和变化趋势,为疾病的防控提供依据。方法对河北省2008-2012年HFRS病例资料及宿主动物监测资料,采用描述性流行病学方法进行统计分析。结果 2008-2012年,河北省共报告HFRS病例1 853例,死亡6例,平均发病率为0.524 2/10万,病死率0.32%;2008-2010年发病维持在低发态势,2011年以后发病逐渐上升,但病死率较低。发病主要集中在东北部的秦皇岛市、唐山市和中部的石家庄市,三市占总报告病例数的77.60%;全年各月均有病例报告,但呈现出"双峰型"分布,36月为全年发病最高峰;男女性别比为2.60∶1,发病以青壮年为主,其中4050岁年龄组病例最多。≥60岁的病例上升明显,大年龄组发病有增加的趋势;职业分布以农民居多;鼠密度变化趋势不明显,波动不大;2008-2010年鼠带毒率呈逐年下降趋势,2011年和2012年鼠带毒率较前3年明显升高;PCR分型结果均为汉城型（Ⅱ型）,序列同以往的测序株比较,同源性较高;鼠带病毒指数与人群发病率呈正相关（r=0.969,P=0.006）。结论河北省HFRS疫情呈上升趋势,尤其对于高发地区需加强监测,并强化疫苗接种意识和落实防鼠灭鼠工作;≥60岁的病例上升明显,应及时关注大年龄组人群。
二、秦皇岛市1984至2000年肾综合征出血热监测及防制研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、秦皇岛市1984至2000年肾综合征出血热监测及防制研究（论文提纲范文）
（1）河北省2018—2019年肾综合征出血热流行特征分析（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 鼠密度和鼠带毒率监测 |
| 1.3 统计学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 疫情概况 |
| 2.2 地区分布 |
| 2.3 时间分布 |
| 2.4 人群分布 |
| 2.5 宿主动物监测 |
| 2.5.1 鼠密度和鼠带毒率监测 |
| 2.5.2 病毒分型 |
| 3 讨论 |
（2）中国汉坦病毒分子流行病学特征研究（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.1.1 细胞 |
| 1.1.2 常用溶液配制方法 |
| 1.1.3 实验中所用的试剂 |
| 1.1.4 实验中使用的主要仪器 |
| 1.1.5 耗材 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 研究涉及地区 |
| 1.2.2 标本的采集、保存和运输 |
| 1.2.3 汉坦病毒分离相关实验方法 |
| 1.2.4 汉坦病毒序列测定相关实验方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 宿主动物样本收集及HTNV/SEOV检测 |
| 2.2 病毒分离 |
| 2.3 间接免疫荧光检测(IFA) |
| 2.4 扩增HTNV和SEOV全基因组扩增引物序列 |
| 2.5 HTNV和SEOV全S/M/L基因片段和Gc部分片段PCR扩增结果 |
| 2.6 序列测定结果 |
| 2.7 本研究中所获得序列分析 |
| 2.7.1 全长基因序列特征分析 |
| 2.7.2 全长基因序列遗传进化分析 |
| 2.7.3 Gc部分片段序列分析 |
| 2.8 HTNV和SEOV的地理分布 |
| 2.8.1 HTNV |
| 2.8.2 SEOV |
| 2.9 新获得序列与参考序列氨基酸相似性比较和免疫表位分析 |
| 2.9.1 S和M节段氨基酸相似性比较 |
| 2.9.2 S和M段免疫表位氨基酸变异位点分析 |
| 2.10 病毒株基因特征分析和评价 |
| 3 讨论 |
| 4 全文总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）肾综合征出血热流行的空间分异及风险预测研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 HFRS 流行病学特征研究 |
| 1.2.2 HFRS 疫情时空分布与地理区划研究现状 |
| 1.2.3 HFRS 疫情影响要素与风险预测研究现状 |
| 1.2.4 GIS、RS在HFRS疫情研究中的应用 |
| 1.2.5 已有研究中存在的不足 |
| 1.3 研究内容与研究意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.3.3 研究流程 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 数据源与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区范围 |
| 2.1.2 研究区概况 |
| 2.2 数据来源与处理 |
| 2.2.1 HFRS疫情数据 |
| 2.2.2 自然环境要素数据 |
| 2.2.3 社会经济要素数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 空间自相关 |
| 2.3.2 热点分析 |
| 2.3.3 地理界限分析 |
| 2.3.4 地理探测器 |
| 2.3.5 广义相加模型 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 HFRS疫情时空分布特征与地理区划研究 |
| 3.1 疫情时空分布特征 |
| 3.1.1 时间分布特征 |
| 3.1.2 山东省疫情时空分布特征 |
| 3.1.3 陕西省疫情时空分布特征 |
| 3.1.4 湖南省疫情时空分布特征 |
| 3.2 疫情地理区划 |
| 3.2.1 山东省疫情地理区划 |
| 3.2.2 陕西省疫情地理区划 |
| 3.2.3 湖南省疫情地理区划 |
| 3.3 疫情流行特征对比分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 HFRS疫情影响要素分析 |
| 4.1 疫情区划环境特征对比 |
| 4.1.1 山东省疫情区划环境特征 |
| 4.1.2 陕西省疫情区划环境特征 |
| 4.1.3 湖南省疫情区划环境特征 |
| 4.2 疫情主要影响要素 |
| 4.2.1 山东省疫情影响要素 |
| 4.2.2 陕西省疫情影响要素 |
| 4.2.3 湖南省疫情影响要素 |
| 4.3 疫情影响要素分析 |
| 4.4 疫情影响要素对比分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 HFRS疫情风险分布探究 |
| 5.1 疫情风险预测模型构建 |
| 5.1.1 GAM模型 |
| 5.1.2 GAM拟合曲线 |
| 5.2 疫情风险区分布特征 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究特色与创新之处 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）中国不同气候带肾综合征出血热的影响因素及预测模型研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 缩略词与符号说明 |
| 第一部分: 中国肾综合征出血热的流行特征研究 |
| 一、前言 |
| 二、材料与方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 第二部分: 不同气候带肾综合征出血热的影响因素研究 |
| 一、前言 |
| 二、材料与方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 第三部分: 基于随机森林回归模型对不同气候带肾综合征出血热的预测研究 |
| 一、前言 |
| 二、材料与方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 结论 |
| 创新点与局限性 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）葫芦岛市2008-2018年气温、宿主因素对肾综合征出血热疫情的影响及结构方程模型构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语 |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 肾综合征出血热病例监测病例的诊断原则 |
| 2.2.2 鼠密度采样方法 |
| 2.2.3 鼠带毒率的计算方法 |
| 2.2.4 鼠带毒指数的计算方法 |
| 2.2.5 温度数据采集方法 |
| 2.3 模型构建原理方法 |
| 2.3.1 概念模型建立 |
| 2.3.2 结构方程模型评价指数 |
| 2.4 质量控制 |
| 2.5 统计分析 |
| 2.5.1 相关性分析 |
| 2.5.2 结构方程模型构建 |
| 3 结果 |
| 3.1 葫芦岛市HFRS发病情况概述 |
| 3.2 气温同鼠密度关系的分析结果 |
| 3.2.1 分季节Spearman相关分析 |
| 3.2.2 冬季低温同春季鼠密度的关系 |
| 3.2.3 夏季高温同秋季鼠密度的关系 |
| 3.3 宿主疫情同人间流行性出血热发病数分析结果 |
| 3.3.1 春季宿主疫情同1-6月人间流行性出血热发病数的关系 |
| 3.3.2 秋季宿主疫情同7-12月人间流行性出血热发病数的关系 |
| 3.4 两个隐变量结构方程模型构建结果 |
| 3.4.1 1-6月两个隐变量模型 |
| 3.4.2 7-12月两个隐变量模型 |
| 3.4.3 5-7月两个隐变量模型(月数据) |
| 3.4.4 秋季两个隐变量模型(月数据) |
| 3.5 三个隐变量结构方程模型模型构建结果 |
| 3.5.1 1-6月三个隐变量模型 |
| 3.5.2 7-12月三个隐变量模型 |
| 3.5.3 5-7月三个隐变量模型(月别) |
| 3.5.4 11-1月三个隐变量模型(月别) |
| 3.6 结果的综合比较 |
| 4 讨论 |
| 4.1 气温对于宿主和人间流行性出血热发病的影响 |
| 4.2 宿主疫情同人间疫情的关系 |
| 4.3 结构方程模型评价指标的评价 |
| 4.4 本研究的局限性 |
| 5 结论 |
| 本研究创新性的自我评价 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）高安市2005～2013年肾综合征出血热流行病学特征与疫苗接种影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 中英文缩略词语 |
| 第1章 前言 |
| 第2章 资料与方法 |
| 2.1 研究现场 |
| 2.2 本底资料收集 |
| 2.2.1 人间疫情资料 |
| 2.2.2 鼠间疫情资料 |
| 2.2.3 人口学资料 |
| 2.3 疫苗及免疫程序 |
| 2.3.1 接种疫苗 |
| 2.3.2 免疫程序 |
| 2.3.3 接种对象 |
| 2.4 疫苗接种率及影响因素调查 |
| 2.4.1 调查对象 |
| 2.4.2 样本量 |
| 2.4.3 抽样方法 |
| 2.4.4 调查内容及方法 |
| 2.4.5 评价标准 |
| 2.5 数据统计分析 |
| 2.5.1 描述性流行病学分析 |
| 2.5.2 接种率及影响因素分析 |
| 2.6 质量控制 |
| 第3章 结果 |
| 3.1 2005～2013 年高安市HFRS人间疫情流行特征 |
| 3.1.1 疫情总体情况 |
| 3.1.2 地区分布 |
| 3.1.3 时间分布 |
| 3.1.4 人群分布 |
| 3.2 2005～2013 年高安市HFRS鼠间疫情情况 |
| 3.2.1 鼠密度及鼠种监测 |
| 3.2.2 鼠带毒情况监测 |
| 3.3 2009～2013 年高安市双价HFRS疫苗接种情况及影响因素 |
| 3.3.1 调查对象一般情况 |
| 3.3.2 HFRS疾病知晓情况及知晓途径 |
| 3.3.3 双价HFRS疫苗普种工作知晓情况 |
| 3.3.4 居住地与接种点距离 |
| 3.3.5 双价HFRS疫苗接种总体情况 |
| 3.3.6 双价HFRS疫苗接种单因素分析 |
| 3.3.7 双价HFRS疫苗接种Ordinal多因素回归分析 |
| 第4章 讨论 |
| 4.1 高安市 2005～2013 年HFRS流行特征 |
| 4.2 高安市疫苗人群接种前后HFRS流行特征变化 |
| 4.3 高安市双价HFRS疫苗接种情况 |
| 4.4 高安市双价HFRS疫苗接种影响因素 |
| 4.4.1 职业 |
| 4.4.2 是否知晓HFRS疫苗普种工作 |
| 4.4.3 关注自身健康程度 |
| 第5章 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 第6章 创新、不足与展望 |
| 6.1 创新 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 综述 |
| 参考文献 |
（7）1995-2014年江苏省连云港市赣榆区肾综合征出血热监测结果分析（论文提纲范文）
| 1 对象与方法 |
| 2 结果 |
| 2.1人间疫情分析该区 |
| 2.1.1时间分布 |
| 2.1.2地区分布 |
| 2.1.3人群分布 |
| 2.1.4临床病例与健康人群血清学监测 |
| 2.1.5 HFRS疫苗接种 |
| 2. 2 宿主动物监测 |
| 2.2.1种群监测 |
| 2.2.2带毒监测 |
| 3 讨论 |
（8）2009-2014年承德市肾综合征出血热流行特征分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1资料来源 |
| 1.2宿主动物密度和带毒率监测 |
| 1.3血清学诊断 |
| 1.4统计分析 |
| 2 结果 |
| 2.1流行概况 |
| 2.2地区分布 |
| 2.3时间分布 |
| 2.4人群分布 |
| 2.5宿主动物监测情况 |
| 3 讨论 |
（9）2013年秦皇岛市肾综合征出血热监测及疫情分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 疫情资料 |
| 1.2 鼠类标本 |
| 1.2.1 鼠密度监测 |
| 1.2.2 鼠带毒检测 |
| 2 结果 |
| 2.1 人间疫情监测 |
| 2.1.1 流行强度 |
| 2.1.2 时间分布 |
| 2.1.3 人群分布 |
| 2.1.3. 1 年龄和性别分布 |
| 2.1.3. 2 职业分布 |
| 2.1.4 地区分布 |
| 2.2 鼠间疫情 |
| 3 讨论 |
（10）2008-2012年河北省肾综合征出血热监测及流行特征研究（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 检测方法 |
| 1.3 统计分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 流行概况 |
| 2.2 地区分布 |
| 2.3 时间分布 |
| 2.4 人群分布 |
| 2.5 宿主动物监测情况 |
| 2.6 人间疫情与鼠间疫情相关性分析 |
| 3 讨论 |
四、秦皇岛市1984至2000年肾综合征出血热监测及防制研究（论文参考文献）
- [1]河北省2018—2019年肾综合征出血热流行特征分析[J]. 魏亚梅,韩占英,蔡亚男,韩旭,刘世友,张艳波,齐顺祥,李琦. 中国国境卫生检疫杂志, 2020(05)
- [2]中国汉坦病毒分子流行病学特征研究[D]. 尚翠. 中国疾病预防控制中心, 2020(03)
- [3]肾综合征出血热流行的空间分异及风险预测研究[D]. 朱伶俐. 福建师范大学, 2020(12)
- [4]中国不同气候带肾综合征出血热的影响因素及预测模型研究[D]. 曹丽娜. 山东大学, 2020(09)
- [5]葫芦岛市2008-2018年气温、宿主因素对肾综合征出血热疫情的影响及结构方程模型构建[D]. 蒋涛. 中国医科大学, 2019(01)
- [6]高安市2005～2013年肾综合征出血热流行病学特征与疫苗接种影响因素分析[D]. 谢春燕. 南昌大学, 2016(05)
- [7]1995-2014年江苏省连云港市赣榆区肾综合征出血热监测结果分析[J]. 张明磊,王雷. 现代预防医学, 2016(07)
- [8]2009-2014年承德市肾综合征出血热流行特征分析[J]. 褚红娜,赵国良,魏峰,李琦,李清林,魏淑惠. 医学动物防制, 2016(04)
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