謝 知，劉如春，陳田木，張 恒，胡偉紅

·論著·

長(zhǎng)沙市戊型肝炎發(fā)病與氣象因素關(guān)系的負(fù)二項(xiàng)回歸模型分析

謝 知*，劉如春，陳田木，張 恒，胡偉紅

目的 探討戊型肝炎發(fā)病與氣象因素的關(guān)系。方法 收集2004—2015年長(zhǎng)沙市每月戊型肝炎發(fā)病數(shù)和氣象數(shù)據(jù)。通過過離散檢驗(yàn)、模型擬合效果指標(biāo)的比較評(píng)價(jià)Poisson回歸模型和負(fù)二項(xiàng)回歸模型的優(yōu)劣，選擇最優(yōu)模型分析影響戊型肝炎發(fā)病的氣象因素。結(jié)果 2004—2015年長(zhǎng)沙市共報(bào)告戊型肝炎1 355例，年發(fā)病率為(0.21～2.77)/10萬，全年散發(fā)，其中以2—5月居多。根據(jù)各氣象資料的相關(guān)性分析，選擇月降水量、月平均氣壓、月平均風(fēng)速、月平均氣溫、月平均相對(duì)濕度、月降水日數(shù)、月日照時(shí)數(shù)進(jìn)入模型。過離散檢驗(yàn)和模型擬合效果指標(biāo)顯示，負(fù)二項(xiàng)回歸模型擬合效果優(yōu)于Poisson回歸模型。負(fù)二項(xiàng)回歸模型分析顯示，月平均氣溫〔b=-0.024，95%CI(-0.036，-0.013)〕、月降水日數(shù)〔b=0.047，95%CI(0.032，0.062)〕、月日照時(shí)數(shù)〔b=0.003，95%CI(0.001，0.005)〕是長(zhǎng)沙市戊型肝炎發(fā)病的影響因素(P<0.05)。結(jié)論 氣溫降低、降水日數(shù)增多、日照時(shí)間延長(zhǎng)是長(zhǎng)沙市戊型肝炎發(fā)病例數(shù)增多的氣象因素。

戊型肝炎；天氣和發(fā)??；二項(xiàng)分布；影響因素分析

謝知，劉如春，陳田木，等.長(zhǎng)沙市戊型肝炎發(fā)病與氣象因素關(guān)系的負(fù)二項(xiàng)回歸模型分析[J].中國全科醫(yī)學(xué)，2017，20(14)：1693-1696.[www.chinagp.net]

XIE Z,LIU R C,CHEN T M,et al.Negative binomial regression model analysis on the relationship between hepatitis E and meteorological factors in Changsha[J].Chinese General Practice，2017，20(14)：1693-1696.

近年來，戊型肝炎的發(fā)病率維持在較低水平，介水傳播的戊型肝炎暴發(fā)流行較少出現(xiàn)，主要以散發(fā)病例為主。國內(nèi)研究表明，散發(fā)性戊型肝炎的發(fā)生亦有明顯的季節(jié)性，呈明顯的冬春季節(jié)分布[1]。為探討戊型肝炎與氣象因素的關(guān)系，針對(duì)目前較分散的戊型肝炎病例分布狀態(tài)，本研究通過擬合Poisson回歸模型、負(fù)二項(xiàng)回歸模型兩種常用的離散型分布模型，從中篩選出較優(yōu)模型，為戊型肝炎防控的預(yù)測(cè)預(yù)警提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源 2004—2015年長(zhǎng)沙市戊型肝炎疫情數(shù)據(jù)來源于中國疾病預(yù)防控制信息系統(tǒng)，月降水量、月平均氣壓、月平均風(fēng)速、月平均氣溫、月平均相對(duì)濕度、月平均最低氣溫、月平均最高氣溫、月降水日數(shù)、月日照時(shí)數(shù)等氣象數(shù)據(jù)來自于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)及長(zhǎng)沙市氣象局。

1.2 模型理論 Poisson分布與負(fù)二項(xiàng)分布均為離散型分布。Poisson分布是一種離散型隨機(jī)變量分布概型，其具有普通性、獨(dú)立增量性和平穩(wěn)性的特點(diǎn)[2]。Poisson回歸模型是基于Poisson分布的回歸模型，當(dāng)隨機(jī)事件的發(fā)生數(shù)服從Poisson分布時(shí)，Poisson回歸模型可用于分析隨機(jī)事件發(fā)生數(shù)的相關(guān)影響因素，如罕見疾病發(fā)病率、衛(wèi)生事件等。

負(fù)二項(xiàng)分布是一種非隨機(jī)性的聚集性分布概型，其每個(gè)觀察單位出現(xiàn)陽性的概率是不同的，陽性個(gè)體的存在可能影響其他個(gè)體出現(xiàn)陽性的概率[2-3]。負(fù)二項(xiàng)回歸模型是基于負(fù)二項(xiàng)分布的廣義線性模型，模型的具體形式、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)等均相似。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用Stata 12.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，采用Pearson相關(guān)分析氣象因素的相關(guān)性；分別采用Poisson回歸模型和負(fù)二項(xiàng)回歸模型分析影響戊型肝炎發(fā)病的氣象因素；采用過離散檢驗(yàn)、模型擬合效果指標(biāo)選擇合適的模型，其中采用O檢驗(yàn)判定數(shù)據(jù)是否過離散，當(dāng)O≥1.96時(shí)，數(shù)據(jù)存在過離散[4]，采用Akaike信息標(biāo)準(zhǔn)(AIC)、貝葉斯信息標(biāo)準(zhǔn)(BIC)為模型擬合效果指標(biāo)，AIC、BIC越小，表明模型擬合效果越好[5-6]。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 時(shí)間趨勢(shì) 2004—2015年長(zhǎng)沙市共報(bào)告戊型肝炎1 355例，年發(fā)病率為(0.21～2.77)/10萬，其中以2005年最低(0.21/10萬，13例)，2011年最高(2.77/10萬，197例)，年發(fā)病率呈先上升后下降的趨勢(shì)。戊型肝炎發(fā)病呈全年散發(fā)，其中以2—5月居多，為戊型肝炎發(fā)病的相對(duì)高峰期(見表1、圖1)。

2.2 氣象因素的相關(guān)性分析 Pearson相關(guān)分析顯示，月平均氣壓與月平均氣溫、月平均最低氣溫、月平均最高氣溫|r|>0.900，月平均氣溫與月平均最低氣溫、月平均最高氣溫|r|>0.900，月平均最低氣溫與月平均最高氣溫|r|>0.900(見表2)。考慮到月平均氣溫、月平均最低氣溫、月平均最高氣溫均為關(guān)于氣溫的指標(biāo)，氣壓與氣溫間相互影響的關(guān)系尚不明確，故將月平均最低氣溫、月平均最高氣溫剔除，保留其余7項(xiàng)氣象因素作為模型的自變量。

表1 2004—2015年長(zhǎng)沙市各月累計(jì)報(bào)告戊型肝炎發(fā)病例數(shù)

Table 1 Monthly cumulative number of cases with hepatitis E in Changsha from 2004 to 2015

2.3 模型的選擇 過離散檢驗(yàn)顯示，O=7.02(>1.96)，表明數(shù)據(jù)存在過離散現(xiàn)象，采用Poisson回歸模型發(fā)生Ⅰ型錯(cuò)誤的概率較大。負(fù)二項(xiàng)回歸模型擬合效果指標(biāo)AIC=6.60，BIC=-610.01；Poisson回歸模型擬合效果指標(biāo)AIC=8.01，BIC=-73.37，負(fù)二項(xiàng)回歸模型擬合效果優(yōu)于Poisson回歸模型。

2.4 負(fù)二項(xiàng)回歸模型分析 由于戊型肝炎的潛伏期(6～8周)和氣象因素對(duì)發(fā)病影響的滯后性，故采用戊型肝炎月發(fā)病數(shù)與前兩個(gè)月的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)二項(xiàng)回歸模型擬合。以2004年3月—2015年12月戊型肝炎發(fā)病數(shù)為因變量，發(fā)病前2個(gè)月(即2004年1月—2015年10月)的氣象數(shù)據(jù)為自變量，擬合負(fù)二項(xiàng)回歸模型。結(jié)果顯示，月平均氣溫、月降水日數(shù)、月日照時(shí)數(shù)進(jìn)入回歸方程，是長(zhǎng)沙市戊型肝炎發(fā)病的影響因素(P<0.05，見表3)。

表3 長(zhǎng)沙市戊型肝炎發(fā)病與氣象因素關(guān)系的負(fù)二項(xiàng)回歸模型

Table 3 Negative binomial regression model of the relationship between hepatitis E and meteorological factors in Changsha

變量b95%CISEZ值P值月平均氣溫-0.024(-0.036,-0.013)0.059-4.11<0.001月降水日數(shù)0.047(0.032,0.062)0.0086.18<0.001月日照時(shí)數(shù)0.003(0.001,0.005)0.0013.240.001常數(shù)1.696(1.412,1.980)0.14511.72<0.001

圖1 2004—2015年長(zhǎng)沙市戊型肝炎月發(fā)病例數(shù)變化趨勢(shì)

氣象因素月降水量月平均氣壓月平均風(fēng)速月平均氣溫月平均相對(duì)濕度月平均最低氣溫月平均最高氣溫月降水日數(shù)月降水量1.000-------月平均氣壓-0.414a1.000------月平均風(fēng)速-0.217a-0.0151.000-----月平均氣溫0.269a-0.947a-0.0021.000----月平均相對(duì)濕度0.341a0.107-0.007-0.233a1.000---月平均最低氣溫0.280a-0.951a0.0010.998a-0.201a1.000--月平均最高氣溫0.257a-0.938a-0.0040.997a-0.264a0.991a1.000-月降水日數(shù)0.631a0.040-0.184-0.238a0.608a-0.214a-0.263a1.000月日照時(shí)數(shù)-0.023-0.705a0.1380.800a-0.582a0.779a0.814a-0.545a

注：aP<0.05；-重復(fù)數(shù)據(jù)未予展示

3 討論

選擇適合戊型肝炎發(fā)病數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的模型可更加科學(xué)、準(zhǔn)確地探討其與氣象因素的關(guān)系。Poisson回歸模型與負(fù)二項(xiàng)回歸模型均屬于廣義線性模型，是一般線性模型在取值范圍和分布類型上的推廣，可通過指定相應(yīng)的連接函數(shù)來滿足或近似滿足線性模型分析的要求，同時(shí)也能處理因變量為非連續(xù)性的資料[7]。本研究顯示，負(fù)二項(xiàng)回歸模型擬合效果優(yōu)于Poisson回歸模型，可能與不同的人群暴露機(jī)會(huì)、易感性水平等不同而導(dǎo)致戊型肝炎的發(fā)病不完全獨(dú)立，具有一定的聚集性趨勢(shì)有關(guān)。有學(xué)者比較負(fù)二項(xiàng)分布和Poisson分布的擬合效果顯示，血吸蟲病、腎綜合征出血熱等傳染病的發(fā)病均符合負(fù)二項(xiàng)分布，具有一定的時(shí)間和空間聚集性[4,8]。王炳翔等[9]采用負(fù)二項(xiàng)回歸模型分析猩紅熱與氣象因素的關(guān)系并進(jìn)行預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)，負(fù)二項(xiàng)回歸模型是分析傳染病離散型數(shù)據(jù)較適合的模型。

戊型肝炎的發(fā)病具有長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)性。在長(zhǎng)期趨勢(shì)上，長(zhǎng)沙市戊型肝炎的年發(fā)病率整體呈先上升后下降的趨勢(shì)，2011年達(dá)到高峰，與祝寒松等[10]對(duì)福建省及彭芳[11]對(duì)江蘇省泗洪縣研究結(jié)果相似。出現(xiàn)該變化趨勢(shì)的原因尚不明確，可能與免疫人群的變化、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件和生活方式的改變有關(guān)。在季節(jié)分布上，長(zhǎng)沙市戊型肝炎的發(fā)病主要集中于2—5月，呈現(xiàn)較明顯的冬春季節(jié)分布，與鄭能雄等[1]對(duì)福州市研究結(jié)果一致，提示戊型肝炎的發(fā)病與氣象因素存在一定的相關(guān)性。

國內(nèi)針對(duì)消化道傳播的病毒性肝炎與氣象因素關(guān)系的研究主要以甲型肝炎為主，張軍等[12]研究顯示，甲型肝炎的發(fā)病與氣象因素有較好的相關(guān)性，并且有一定的滯后性。鄭能雄等[1]采用多因素逐步線性回歸分析發(fā)現(xiàn)，甲型肝炎的發(fā)病與月平均相對(duì)濕度、氣溫、日照時(shí)數(shù)有關(guān)。本研究結(jié)果顯示，長(zhǎng)沙市戊型肝炎的發(fā)病與前兩個(gè)月的月平均氣溫、月降水日數(shù)、月日照時(shí)數(shù)有關(guān)。月平均氣溫越低，戊型肝炎發(fā)病越多。氣溫降低時(shí)，易感人群抵抗力相對(duì)較低，且低氣溫有利于病毒的傳播。冬季春節(jié)前后，人們外出和聚餐的次數(shù)增加，暴露于動(dòng)物食品的概率升高，導(dǎo)致發(fā)病率上升[13]。月降水日數(shù)的增多，可能有利于戊型肝炎的介水傳播，導(dǎo)致發(fā)病人數(shù)增加。日照時(shí)間對(duì)戊型肝炎發(fā)病影響的具體機(jī)制尚不明確，有待進(jìn)一步研究。

綜上所述，氣溫降低、降水日數(shù)多、日照時(shí)間長(zhǎng)是戊型肝炎發(fā)病的危險(xiǎn)氣象因素。研究氣象因素對(duì)戊型肝炎發(fā)病的影響，可將戊型肝炎防控的關(guān)口前移?；鶎俞t(yī)療機(jī)構(gòu)可加大戊型肝炎知識(shí)的宣傳，加強(qiáng)居民對(duì)戊型肝炎防治意識(shí)，減少疾病的發(fā)生和傳播。本研究建立的模型僅考慮了氣象因素對(duì)戊型肝炎發(fā)病的影響，具有一定的局限性。后續(xù)研究可進(jìn)一步收集其他因素資料進(jìn)行分析，以獲得更全面的結(jié)論。

作者貢獻(xiàn)：謝知進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì)、撰寫論文，進(jìn)行論文的修訂；謝知、劉如春、陳田木進(jìn)行研究的實(shí)施與可行性分析；謝知、張恒進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、整理；謝知、胡偉紅進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)處理，進(jìn)行結(jié)果的分析與解釋。

本文無利益沖突。

[1]鄭能雄,林云欽,鄭高,等.福州市主要傳染病與氣象因素關(guān)系的研究[J].中國公共衛(wèi)生管理,2004,20(4):343-346.DOI:10.3969/j.issn.1001-9561.2004.04.034. ZHENG N X,LIN Y Q,ZHENG G,et al.A study on the relation between main infected diseases and climate factors in Fuzhou city[J].Chinese Journal of Public Health Management,2004,20(4):343-346.DOI:10.3969/j.issn.1001-9561.2004.04.034.

[2]艾志瓊,申元英,林麗佳,等.消化道傳播病毒性肝炎研究進(jìn)展[J].現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進(jìn)展,2014,14(19):3786-3790.DOI:10.13241/j.cnki.pmb.2014.19.048. AI Z Q,SHEN Y Y,LIN L J,et al.An overview of research advancement on viral hepatitis via the fecal-oral route[J].Progress in Modern Biomedicine,2014,14(19):3786-3790.DOI:10.13241/j.cnki.pmb.2014.19.048.

[3]王成科.應(yīng)用Poisson分布與負(fù)二項(xiàng)分布探討麻風(fēng)病例空間聚集性[J].數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志,2000,13(5):422.DOI:10.3969/j.issn.1004-4337.2000.05.021. WANG C K.Application of Poisson distribution and negative binomial distribution to discussion on spatial aggregation of leprosy cases[J].Journal of Mathematical Medicine,2000,13(5):422.DOI:10.3969/j.issn.1004-4337.2000.05.021.

[4]韓新煥.負(fù)二項(xiàng)分布的性質(zhì)特征及在流行病學(xué)研究中的應(yīng)用[J].數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志,2009,22(2):138-140.DOI:10.3969/j.issn.1004-4337.2009.02.005. HAN X H.Properties and characters of negative-binomial distribution and its application in epidemiology[J].Journal of Mathematical Medicine,2009,22(2):138-140.DOI:10.3969/j.issn.1004-4337.2009.02.005.

[5]趙晶,所佳寧,羅瀟,等.基于零膨脹模型的陽性過敏原數(shù)影響因素研究[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2014,31(5):853-855,859. ZHAO J,SUO J N,LUO X,et al.Study on the influencing factors of positive allergens based on zero inflated model[J].Chinese Journal of Health Statistics,2014,31(5):853-855,859.

[6]丁丞.不同統(tǒng)計(jì)模型在公共衛(wèi)生研究中的應(yīng)用[D].杭州：浙江大學(xué),2015. DING C.Application of different statistical models to the researches in public health[D].Hangzhou:Zhejiang University,2015.

[7]陳峰.現(xiàn)代醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法與Stata應(yīng)用[M].2版.北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2003:229-236. CHEN F.Modern medical statistical methods and Stata application[M].2nd ed.Beijing:China Statistics Press,2003:229-236.

[8]王海峰,康鍇,唐曉燕.Poisson分布和負(fù)二項(xiàng)分布對(duì)腎綜合征出血熱病例空間聚集性的擬合[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2012,29(5):719-720. WANG H F,KANG K,TANG X Y.Estimation of hemorrhagic fever spatial aggregation with renal syndrome by Poisson distribution and negative binomial distribution[J].Chinese Journal of Health Statistics,2012,29(5):719-720.

[9]王炳翔,朋文佳,閆軍偉,等.猩紅熱的發(fā)病率與氣象因素的負(fù)二項(xiàng)回歸分析[J].中華疾病控制雜志,2014,18(2):166-168. WANG B X,PENG W J,YAN J W,et al.Negative binomial regression analysis of the scarlet fever incidence and meteorological factors[J].Chinese Journal of Disease Control and Prevention,2014,18(2):166-168.

[10]祝寒松,黃文龍,謝忠杭,等.福建省2005—2014年戊型病毒性肝炎流行病學(xué)特征分析[J].中國預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志,2016(7):544-546.DOI：10.16506/j.1009-6639.2016.07.015. ZHU H S,HUANG W L,XIE Z H,et al.Epidemiological characteristics of hepatitis E in Fujian province,2005—2014 [J].Chinese Preventive Medicine,2016(7):544-546.DOI：10.16506/j.1009-6639.2016.07.015.

[11]彭芳.2006—2015年江蘇省泗洪縣病毒性肝炎流行病學(xué)分析[J].中國校醫(yī),2016,30(8):600-602. PENG F.Epidemiological analysis of viral hepatitis in Sihong County of Jiangsu Province,2006—2015[J].Chinese Journal of School Doctor,2016,30(8):600-602.

[12]張軍,馬玉霞,葉培龍,等.天水地區(qū)甲肝發(fā)病與氣象要素關(guān)系研究[C]//第30屆中國氣象學(xué)會(huì)年會(huì)論文集.2013:1-6. ZHANG J,MA Y X,YE P L,et al.The analysis on the relationship between hepatitis A and climate change in Tianshui[C]//Proceedings of the 30th Annual Meeting of China Meteorological Society.2013:1-6.

[13]孫晝,謝立,祝緋飛,等.杭州市戊型肝炎流行特征及危險(xiǎn)因素研究[J].中國預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志,2012,13(4):278-280.DOI:10.16506/j.1009-6639.2012.04.020. SUN Z,XIE L,ZHU F F,et al.Study on epidemic characteristics and the risk factors of HEV in Hangzhou city[J].Chinese Journal of Preventive Medicine,2012,13(4):278-280.DOI:10.16506/j.1009-6639.2012.04.020.

(本文編輯：吳立波)

Negative Binomial Regression Model Analysis on the Relationship between Hepatitis E and Meteorological Factors in Changsha

XIEZhi*,LIURu-chun,CHENTian-mu,ZHANGHeng,HUWei-hong

ChangshaCenterforDiseaseControlandPrevention,Changsha410000,China*Correspondingauthor:XIEZhi,Attendingphysician;E-mail:9267692@qq.com

Objective To explore the relationship between hepatitis E and meteorological factors.Methods The monthly reported cases of hepatitis E and meteorological data in Changsha from 2004 to 2015 were collected.Through the comparison of discrete test and model fitting effect indicators,advantages and disadvantages of Poisson regression model and negative binomial regression model were evaluated.The optimal model was selected to analyze the meteorological factors of the incidence of hepatitis E.Results From 2004 to 2015,there were 1 355 cases reported with hepatitis E in Changsha.The annual incidence was (0.21-2.77) per 100 000 people.There were sporadic cases in each month,but most occurred between February and May.According to the results of correlation analysis of meteorological data,monthly total precipitation,monthly average air pressure,monthly average wind speed,monthly average temperature,monthly average relative humidity,monthly days of raining and monthly sunshine hours were enrolled into the model.The indicators of discrete test and model fitting effect showed that the effect of negative binomial regression model was better than that of Poisson regression model.Negative binomial regression model analysis showed that monthly average temperature 〔b=-0.024,95%CI(-0.036,-0.013)〕,monthly days of raining 〔b=0.047,95%CI(0.032,0.062)〕,monthly sunshine hours 〔b= 0.003,95%CI(0.001,0.005)〕 were influence factors of hepatitis E in Changsha (P<0.05).Conclusion Lowered average temperature,more rainy days and longer sunshine hours are the meteorological factors of increased number of cases with hepatitis E.

Hepatitis E;Weather and invasion;Binomial distribution;Root cause analysis

R 512.6

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2017.14.009

2016-12-25；

2017-04-01)

410000湖南省長(zhǎng)沙市疾病預(yù)防控制中心

*通信作者：謝知，主管醫(yī)師；E-mail：9267692@qq.com