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目的 探究2004-2019年中国布鲁菌病(布病)发病的时空分布特征及影响因素,为中国布病发病高危区域的防控政策以及精准管控提供参考依据.方法 依据2004-2019年中国31个省(自治区、直辖市)布病标准化发病比(standardized morbidity ratio,SMR)数据,运用空间自相关和空间回归模型对中国布病的时空分布特征及其影响因素进行分析.结果 2004-2019年中国布病报告发病率呈先上升后下降趋势.空间自相关模型分析结果显示2004-2019年中国布病SMR分布存在显著的空间聚集性且均呈空间正相关,"高-高"聚集区主要位于内蒙古自治区及相邻省份的北方地区,而"低-低"聚集区主要分布在湖南省、贵州省等南方省份.空间回归模型分析结果显示平均气温、相对湿度、耕地面积和牲畜饲养情况与中国布病SMR呈正相关,年末人口数、人均地区生产总值和森林面积与中国布病SMR呈负相关.结论 建议针对重点高危区域采取布病防控措施,加强不同畜种间的防疫监测,坚持宣传有关布病的健康知识,提升人群的自我防范意识,以减少布病的发生.

作者:马云龙;刘英;李小龙;邵丽娜;杨彤;马晓霞;翟昌盛;赵瑜

来源:中华疾病控制杂志 2023 年 27卷 11期

知识库介绍

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作者:
马云龙;刘英;李小龙;邵丽娜;杨彤;马晓霞;翟昌盛;赵瑜
来源:
中华疾病控制杂志 2023 年 27卷 11期
标签:
布鲁菌病 标准化发病比 空间自相关 空间回归模型 Brucellosis Standardized morbidity ratio Spatial autocorrelation Spatial regression model
目的 探究2004-2019年中国布鲁菌病(布病)发病的时空分布特征及影响因素,为中国布病发病高危区域的防控政策以及精准管控提供参考依据.方法 依据2004-2019年中国31个省(自治区、直辖市)布病标准化发病比(standardized morbidity ratio,SMR)数据,运用空间自相关和空间回归模型对中国布病的时空分布特征及其影响因素进行分析.结果 2004-2019年中国布病报告发病率呈先上升后下降趋势.空间自相关模型分析结果显示2004-2019年中国布病SMR分布存在显著的空间聚集性且均呈空间正相关,"高-高"聚集区主要位于内蒙古自治区及相邻省份的北方地区,而"低-低"聚集区主要分布在湖南省、贵州省等南方省份.空间回归模型分析结果显示平均气温、相对湿度、耕地面积和牲畜饲养情况与中国布病SMR呈正相关,年末人口数、人均地区生产总值和森林面积与中国布病SMR呈负相关.结论 建议针对重点高危区域采取布病防控措施,加强不同畜种间的防疫监测,坚持宣传有关布病的健康知识,提升人群的自我防范意识,以减少布病的发生.