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目的 分析布鲁菌病(布病)感染相关危险因素间的关联作用,为制定布病防控措施提供依据.方法 基于全国传染病疫情信息网络直报系统中济宁市2014-2017年数据,识别布病感染高发地区;在高发地区中采用多阶段整群抽样的方法,依靠问卷和血样检测共调查2 892人.通过二分类logistic回归分析模型分析布病的危险因素;运用Apriori算法挖掘相关危险因素的关联规则.结果 有279人感染布病,感染率为9.65%;logistic回归分析模型显示养殖人员(OR=2.406,95%CI:1.726~3.353)、接触羊(OR=3.323,95%CI:2.448~4.511)、收购皮毛(OR=21.141,95%CI:14.154~31.577)是布病感染的危险因素,差异均有统计学意义(均P<0.001);Apriori算法共挖掘出以感染布病为后项的强关联规则203条,最大提升比为10.37,最小为6.22,不同的危险因素组合对布病感染的可能性在关联强度等方面存在差异.结论 布病感染率较高,应重点关注畜牧养殖、羔羊接触及皮毛收购等重点人群;多种危险因素存在紧密关联性,应注意同时具备强关联规则危险因素的人群,开展针对性措施以降低感染风险,筑牢布病防控屏障.

作者:周立雯;孙喜红;丁子琛;王浩桦;丛慧文;包绮晗;王廉源;杨毅;李承圣;石福艳;王素珍

来源:中华疾病控制杂志 2023 年 27卷 7期

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作者:
周立雯;孙喜红;丁子琛;王浩桦;丛慧文;包绮晗;王廉源;杨毅;李承圣;石福艳;王素珍
来源:
中华疾病控制杂志 2023 年 27卷 7期
标签:
布鲁菌病 危险因素 健康教育 关联规则 Brucellosis Risk factors Health education Association rules
目的 分析布鲁菌病(布病)感染相关危险因素间的关联作用,为制定布病防控措施提供依据.方法 基于全国传染病疫情信息网络直报系统中济宁市2014-2017年数据,识别布病感染高发地区;在高发地区中采用多阶段整群抽样的方法,依靠问卷和血样检测共调查2 892人.通过二分类logistic回归分析模型分析布病的危险因素;运用Apriori算法挖掘相关危险因素的关联规则.结果 有279人感染布病,感染率为9.65%;logistic回归分析模型显示养殖人员(OR=2.406,95%CI:1.726~3.353)、接触羊(OR=3.323,95%CI:2.448~4.511)、收购皮毛(OR=21.141,95%CI:14.154~31.577)是布病感染的危险因素,差异均有统计学意义(均P<0.001);Apriori算法共挖掘出以感染布病为后项的强关联规则203条,最大提升比为10.37,最小为6.22,不同的危险因素组合对布病感染的可能性在关联强度等方面存在差异.结论 布病感染率较高,应重点关注畜牧养殖、羔羊接触及皮毛收购等重点人群;多种危险因素存在紧密关联性,应注意同时具备强关联规则危险因素的人群,开展针对性措施以降低感染风险,筑牢布病防控屏障.