使用基于Leroux前期条件自回归的基于条件自回归的策略来绘制温度和细菌性痢疾之间的短期关联以及其在中国的归因负担

科学领域:

• 环境流行病学环境流行病学
• 传染病建模 传染病建模
• 空间统计的空间统计.

背景情况:

• 细菌性痢疾 (BD) 是中国的一个重要传染病,发病率具有显著的区域差异.
• 现有研究表明,温度和BD之间存在联系,但研究显示中国各省的异质性相当大.
• 传统的多城市分析方法难以充分解决这种异质性和空间自相关性.

研究的目的:

• 准确地描述温度-BD协会在中国31个省份的空间分布.
• 为了估计可归因于温度的BD负担,考虑空间依赖.
• 解决以前处理温度-BD关联异质性的方法的局限性.

主要方法:

• 采用了一种新的三阶段策略,整合了通用添加模型 (GAM) 和基于Leroux先验的条件自回归 (LCAR).
• 省特定的温度-BD关联最初是使用GAM估计的.
• 应用LCAR进行空间平滑和分布映射,然后计算可归因的BD病例.

主要成果:

• 平滑的关联曲线通常表明,随着月平均温度 (MAT) 的上升,BD风险增加,尽管有些人表现出反转的"V"形状.
• 与中国东部省份 (0.645) 相比,中国西部省份的MAT相关BD平均相对风险较高 (0.695).
• 可归因的BD病例差异很大,北京的病例最高 (224,257) 和海南的病例最低 (88,906);东部,西部和中部地区的平均病例分别为约40,991,42,025和26,947.

结论:

• 基于LCAR的三阶段策略提供了更准确的空间理解温度-BD关联和可归因案例.
• 调查结果强调了与温度相关的BD负担的区域差异,西部地区面临更高的风险.
• 这种增强的空间分析可以为针对性公共卫生策略提供信息,以便在中国有效预防和控制BD.