林藝蘭，張怡盾，郭志南

廈門(mén)市疾病預(yù)防控制中心，福建 廈門(mén) 361021

流行性腮腺炎（以下簡(jiǎn)稱(chēng)流腮）是因腮腺炎病毒感染引發(fā)的急性呼吸系統(tǒng)傳染病，呈全球流行，我國(guó)的發(fā)病率也一直居高不下[1]。作為丙類(lèi)傳染病，流腮傳染性強(qiáng)，常在幼托機(jī)構(gòu)、學(xué)校等集體場(chǎng)所暴發(fā)流行，極大干擾正常教學(xué)工作，嚴(yán)重影響我國(guó)兒童青少年身心健康[2]。了解流腮的流行特征和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì)，有利于政府部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)研判并合理配置衛(wèi)生資源。GM（1，1）模型較好地填補(bǔ)概率統(tǒng)計(jì)的缺陷，可有效地降低原始數(shù)列隨機(jī)波動(dòng)性的影響，具備運(yùn)算方便、所需信息較少等優(yōu)點(diǎn)[3]。本研究收集分析廈門(mén)市2016—2021年流腮的流性特征和變化趨勢(shì)，并用GM（1，1）模型預(yù)測(cè)未來(lái)三年廈門(mén)市流行性腮腺炎發(fā)病率，以期為制定綜合防控措施提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源 流腮發(fā)病資料和廈門(mén)市常住人口資料來(lái)自國(guó)家傳染病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，選擇發(fā)病日期為2016年1月1日—2021年12月31日、常住地址為廈門(mén)市、診斷結(jié)果為流腮的發(fā)病數(shù)據(jù)，剔除重復(fù)報(bào)告病例。不同地區(qū)、年份和性別人群發(fā)病率比較時(shí)，以2010年全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)人口計(jì)算標(biāo)化率，以消除年齡結(jié)構(gòu)差異的影響。

1.2 趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)方法 用率的年度變化百分比（annual mean percentage change,APC）評(píng)價(jià)發(fā)病率的時(shí)間變化趨勢(shì)。用線性回歸法計(jì)算APC，公式：APC（%）=(ea-1)×100%，y=ax+b，其中y表示各年發(fā)病率的自然對(duì)數(shù)值，x為年份，斜率的檢驗(yàn)采用t檢驗(yàn)。用擬和GM（1，1）模型預(yù)測(cè)發(fā)病率。建模采用累加法生成數(shù)據(jù)，先進(jìn)行事前檢驗(yàn)，閾值為，其中n為用于建模的發(fā)病率個(gè)數(shù)，若事前檢驗(yàn)未通過(guò)，嘗試對(duì)發(fā)病率進(jìn)行平方根轉(zhuǎn)換；用后驗(yàn)差比值（，其中S e表示殘差標(biāo)準(zhǔn)差，S x表示發(fā)病率標(biāo)準(zhǔn)差）評(píng)價(jià)模型擬合效果，C≥0.65為不合格模型，不能進(jìn)行預(yù)測(cè)，嘗試減少建模的發(fā)病率個(gè)數(shù)重新擬合模型，C＜0.35模型為優(yōu)秀。用平均絕對(duì)百分比誤差（mean absolute percentage error,MAPE）評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)精度，其中表示實(shí)際值，xt表示預(yù)測(cè)值。

1.3 統(tǒng)計(jì)分析 用Excel 2007進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和匯總，用SAS 9.3進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和建模。計(jì)量資料符合正態(tài)分布使用描述其集中趨勢(shì)，不符合正態(tài)分布使用M（Q1，Q3）描述其集中趨勢(shì)，檢驗(yàn)水準(zhǔn)取α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 流腮報(bào)告病例情況 2016—2021年，廈門(mén)市共報(bào)告流腮2 332例，年發(fā)病率在3.99/10萬(wàn)～13.60/10萬(wàn)間波動(dòng)，平均發(fā)病率9.20/10萬(wàn)，標(biāo)化發(fā)病率10.30/10萬(wàn)，其中男性平均發(fā)病率10.98/10萬(wàn)，標(biāo)化發(fā)病率11.86/10萬(wàn)；女性平均發(fā)病率7.27/10萬(wàn)，標(biāo)化發(fā)病率8.43/10萬(wàn)，男性發(fā)病率高于女性。

從年齡分布看，發(fā)病年齡中位數(shù)為7（5，11）歲。1～14歲兒童共報(bào)告發(fā)病1 976例（占報(bào)告發(fā)病總數(shù)的84.73%），平均發(fā)病率57.77/10萬(wàn)，以學(xué)生（1 043例）和幼托機(jī)構(gòu)兒童（684例）為主。發(fā)病高峰出現(xiàn)在5～9歲組，平均發(fā)病率71.30/10萬(wàn)。見(jiàn)圖1。

圖1 2016—2021年廈門(mén)市流腮發(fā)病率年齡分布

從月份分布看，各月均有發(fā)病病例，呈現(xiàn)雙高峰分布，發(fā)病高峰在5月（286例）和11月（295例），2月和8月發(fā)病數(shù)相對(duì)較少。見(jiàn)圖2。

圖2 2016—2021年廈門(mén)市流腮發(fā)病例數(shù)月份分布

2.2 流腮發(fā)病率變化趨勢(shì) 2016—2021年各年廈門(mén)市流腮的發(fā)病情況見(jiàn)表1。全市發(fā)病率APC為-21.61%（t=-3.49，P＜0.05），提示全市發(fā)病率年均下降21.61%，其中男性發(fā)病率年均下降23.47%（t=-3.95，P＜0.05），女性發(fā)病率呈波動(dòng)變化（t=-2.74，P＞0.05）。

表1 2016—2021年廈門(mén)市流腮發(fā)病情況

2.3 流腮發(fā)病率預(yù)測(cè)結(jié)果 2020年廈門(mén)市流腮發(fā)病率下降明顯，數(shù)據(jù)經(jīng)平方根轉(zhuǎn)換后，事前檢驗(yàn)值為0.656 7，超過(guò)閾值，無(wú)法擬合模型。嘗試去除部分年份后，最終男、女及總體人群均用2018—2021年發(fā)病率數(shù)據(jù)建模。后驗(yàn)差檢驗(yàn)顯示，C在0.15～0.30之間，三個(gè)模型均為優(yōu)秀，可用于預(yù)測(cè)，建模參數(shù)和預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2。全市發(fā)病率預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的MAPE為11.14%，預(yù)測(cè)2022—2024年廈門(mén)市流腮發(fā)病率分別為1.73/10萬(wàn)、0.93/10萬(wàn)和0.50/10萬(wàn)。

表2 GM（1，1）模型預(yù)測(cè)廈門(mén)市流腮發(fā)病率結(jié)果

3 討論

流腮傳染性強(qiáng)，在空間狹小、人員密集的場(chǎng)所易引起暴發(fā)流行，處理不當(dāng)還可能并發(fā)腦膜炎、胰腺炎、睪丸炎等疾病，甚至導(dǎo)致死亡，危害不容忽視[4]。2016年全國(guó)流腮報(bào)告發(fā)病率12.84/10萬(wàn)[5]，本研究結(jié)果顯示2016年廈門(mén)市流腮報(bào)告發(fā)病率13.68/10萬(wàn)，略高于全國(guó)平均水平，遠(yuǎn)高于福建省2016年發(fā)病率（7.7/10萬(wàn)）[6]，說(shuō)明廈門(mén)市流腮發(fā)病率處于全省中上水平。男性發(fā)病率高于女性的流行特點(diǎn)與多數(shù)地區(qū)報(bào)道一致[7-8]，可能與女性衛(wèi)生習(xí)慣較好有關(guān)。發(fā)病人群主要集中于1～14歲，以學(xué)生和托幼機(jī)構(gòu)兒童為主，這與學(xué)校和托幼機(jī)構(gòu)人群密切接觸頻率高、易形成利于流腮傳播的環(huán)境有關(guān)。發(fā)病率最低的月份是2月和8月，正是學(xué)生寒暑假期間，進(jìn)一步提示流腮防控應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注幼托兒童和中小學(xué)生，以托幼機(jī)構(gòu)、學(xué)校等集體單位為重點(diǎn)防控場(chǎng)所，嚴(yán)格落實(shí)入學(xué)預(yù)防接種查驗(yàn)和每日晨檢制度。

流腮的防控措施包括行為干預(yù)和疫苗接種。沿海省份外來(lái)人口多，常以疫苗接種為主要抓手[9]。福建省2008年將麻腮風(fēng)聯(lián)合疫苗納入一類(lèi)疫苗免疫規(guī)劃項(xiàng)目，腮腺炎的發(fā)病率上升趨勢(shì)逐漸得到遏制，全省發(fā)病率從2011年的43.2/10萬(wàn)下降至2017年的7.5/10萬(wàn)[6]。本研究結(jié)果也顯示，廈門(mén)市流腮發(fā)病率存在下降趨勢(shì)，年均下降21.61%，與浙江、江西等省份變化趨勢(shì)一致[10-11]，下降原因除與疫苗接種有關(guān)外，也與新冠疫情發(fā)生以來(lái)居民佩戴口罩、避免去人口密集場(chǎng)所等行為有關(guān)。提示良好的個(gè)人衛(wèi)生行為對(duì)流腮感染的發(fā)生有很好的預(yù)防作用，今后應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)該方面的宣傳。男性發(fā)病率下降明顯，而女性發(fā)病率存在波動(dòng)，可能與男性此前發(fā)病率較高，降幅相對(duì)更加明顯有關(guān)，也可能是新冠疫情期間行為習(xí)慣的改變對(duì)男性發(fā)病率影響更大。

目前用于流行性腮腺炎發(fā)病預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型主要有動(dòng)力學(xué)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、自回歸平均移動(dòng)模型、灰色模型等[5]。動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)設(shè)定易受主觀和經(jīng)驗(yàn)因素影響，較難解釋。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型尤適用于處理模糊不清或不精確的信息，但其選取神經(jīng)元及網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過(guò)程可能出現(xiàn)較大誤差進(jìn)而影響預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性[12]。自回歸平均移動(dòng)（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型短期預(yù)測(cè)精確度高且實(shí)用性強(qiáng)，長(zhǎng)期預(yù)測(cè)需不斷加入新值，擬合修正模型[13]?；疑Ｐ椭械腉M（1，1）模型對(duì)建模原始數(shù)據(jù)要求較低，建模相對(duì)簡(jiǎn)單，被廣泛應(yīng)用于疾病發(fā)病率預(yù)測(cè)[14]。本研究用GM（1，1）模型擬合廈門(mén)市流腮發(fā)病率，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差（MAPE）為11.14%，優(yōu)于彭穎等用ARIMA模型預(yù)測(cè)武漢市流腮發(fā)病率的MAPE（23.64%）[15]，說(shuō)明GM（1，1）模型也可用于流腮發(fā)病率預(yù)測(cè)。受新冠肺炎疫情防控措施的影響，2020年廈門(mén)市流腮發(fā)病率出現(xiàn)較大幅度下降，數(shù)據(jù)波動(dòng)過(guò)大，導(dǎo)致本研究建模只能用4年發(fā)病率數(shù)據(jù)擬合模型，建模數(shù)據(jù)偏少，有待于進(jìn)一步收集數(shù)據(jù)以不斷修正模型，提高模型穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，在維持現(xiàn)有防控措施下，2022—2024年廈門(mén)市流腮發(fā)病率存在繼續(xù)下降趨勢(shì)。2022年12月開(kāi)始，廈門(mén)市也逐步放開(kāi)新冠肺炎管控措施，短期內(nèi)人們?nèi)詫⒈３执骺谡至?xí)慣，注意減少人群聚集，有利于控制流腮發(fā)?。婚L(zhǎng)期上看，人們的防控意識(shí)可能逐漸淡化，有必要加強(qiáng)宣傳教育，提高人們自我防護(hù)意識(shí)，防止流腮發(fā)病出現(xiàn)反彈或暴發(fā)。

綜上所述，廈門(mén)市近年來(lái)流腮發(fā)病率存在下降趨勢(shì)，但仍處在福建省中上水平，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)疫苗接種和行為干預(yù)。