基于生态位模型血吸虫病传播水平的评估研究

来源 :中国疾病预防控制中心 | 被引量 : 2次 | 上传用户:abc16900
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目的:掌握血吸虫病疫情地区分布和流行趋势。使用生态位模型分析方法,探测云南省血吸虫病传播风险,并进一步评估全国血吸虫病传播水平,预测高风险区分布,为疫情监测及防控提供一定参考。方法:从2004-2017年全国血吸虫病疫情年报资料中收集流行县(市、区)基本情况和人群、耕牛查病数据,采用描述性分析方法对血吸虫病流行地区的分布、患病人数、人群血吸虫血检阳性率、耕牛血吸虫感染率等指标的动态变化趋势进行分析。以2004-2015年云南省血吸虫病疫情防治资料为主,获取以行政村为单位的血吸虫病分布存在点数据,并收集气候、地理、社会经济等13个环境变量数据。运用R3.6.1软件的biomod2程序包建立表面分布区分室模型(Surface Range Envelope,SRE)、广义线性模型(Generalized linearmodels,GLM)、广义可加模型(Generalized additive models,GAM)、多元自适应样条回归(Multivariate Adaptive Regression Splines,MARS)、广义推进模型(Generalized Boosted Models,GBM)、分类树分析(Classification Tree Analysis,CTA)、柔性判别分析(Flexible Discriminant Analysis,FDA)、人工神经网络(Artificial neural networks,ANN)、随机森林(Random Forest,RF)、最大熵(Maximum entropy,Maxent)等 1 0 种生态位模型,基于AUC值、Kappa统计量和TSS值等三个指标评价模型精度,分析环境变量重要性,选取最优模型预测云南省血吸虫病传播风险,构建生态位模型分析方法。从2004-2017年全国血吸虫病疫情年报资料和2005-2014全国血吸虫病监测点调查数据中分别获取血吸虫病县级和村级分布存在点数据集,使用生态位模型分析方法对两套数据分别拟合模型并评价比较,分析环境变量重要性,通过AUC值和TSS值筛选构建组合模型评估全国血吸虫病传播水平。结果:2004年至2017年的疫情资料描述性分析结果显示防治工作持续进展,12个流行省(直辖市、自治区)中已有上海、浙江、福建、广东、广西等5个2016年实现血吸虫病消除,四川2017年实现传播阻断,云南、江苏、湖北分别在2009年、2010年、2014年实现传播控制,安徽、江西、湖南等3个2015年实现传播控制。全国血吸虫病人数逐年下降,由2004年的84万余人减少到2017年的不足4万,累计下降超过95.54%。全国人群血检阳性率和耕牛血吸虫感染率明显降低,达到历史最低水平。云南省血吸虫病传播风险探测研究结果显示,10种生态位模型预测精度评价指标间差异具有统计学意义(AUC值,H=73.944,P<0.05;Kappa值,H=53.034,P<0.05;TSS 值,H=53.881,P<0.05)。其中 RF 模型性能最优(AUC 值 0.976±0.009、Kappa值为0.851±0.043、TSS值为0.851±0.043),环境变量重要性排名前五位的依次是年平均降水量(AAP)、国内生产总值(GDP)、人口密度(DP)、海拔高度(EL)、牛种群密度(DBP),累计百分比占92.01%。基于RF的生态位模型预测结果显示,传播风险区占云南省面积的5.5%,主要分布在西北部地区。其中中低风险区占4.1%,高风险区面积占1.4%,主要分布在永胜县北部、鹤庆县北部、洱源县东部和中部、大理市中部和东南部、巍山彝族回族自治县中部、弥渡县西北部以及祥云县和姚安县散在分布的局部地区。全国血吸虫病传播水平的评估研究中,基于县级数据集的10种模型结果评价指标间差异具有统计学意义(AUC值,H=63.688,P<0.05;Kappa值,H=51.161,P<0.05;TSS值,H=51.789,P<0.05)。其中RF、GBM模型的性能较优,环境变量重要性居前列的是:国内生产总值(GDP)、人口密度(DP)、气温年较差(BIO7)、年度植被指数(ANDVI)、湿润指数(IM)、年平均气温(AAT)、年平均降水量(AAP),组合模型预测的风险区广泛分布于全国各地包括长江三角洲地区、珠江三角洲地区、鄱阳湖地区、湖北省东部、洞庭湖地区以及四川省中部、云南省中部地区,且风险区多呈现以城市为中心的聚集性分布。基于村级数据集的10种模型评价指标间差异具有统计学意义(AUC值,H=69.816,P<0.05;Kappa值,H=65.002,P<0.05;TSS 值,H=66.018,P<0.05),以 GBM、RF、MARS、FDA、ANN这五种模型的预测性能较佳,AUC值大于0.9且TSS值在0.8以上,环境变量重要性居前列的是:年平均气温(AAT)、海拔高度(EL)、湿润指数(IM)、国内生产总值(GDP)、气温年较差(BIO7)、月平均气温日较差(BIO2),组合模型预测的风险区主要分布在长江中下游地区及四川和云南的局部地区。最终选择基于村级数据集的组合生态位模型评估全国血吸虫病传播水平,结果显示传播风险分布区占全国面积的10.96%,其中低风险区占4.55%,中风险区占2.01%,高风险区占1.91%,很高风险区占2.48%。高风险区和很高风险区主要分布在湖北南部、湖南北部、安徽中部、江苏南部和江西北部等地区。结论:从整体来看全国血吸虫病疫情呈持续下降的趋势,目前处于历史最低水平。生态位模型可以很好的评估血吸虫病传播水平,建模结果显示云南省血吸虫病传播风险主要分布在西北部地区的部分县(市)。全国血吸虫病传播水平的评估研究中,村级数据集结果优于县级数据集结果,气候类变量在建模过程中起主要作用,组合模型结果预测血吸虫病传播风险集中在长江中下游区域。
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