地球信息科学学报 2016 , 18 (12): 1645-1652 https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2016.01645

地理空间分析综合应用

利用贝叶斯时空模型分析山东省手足口病时空变化及影响因素

吴北平²^,, 杨典¹^,², 王劲峰¹^,^*^,, 徐成东¹, 李俊明³, 任周鹏¹

1. 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101
2. 中国地质大学信息工程学院,武汉 430070
3. 中国科学研究院测量与地球物理研究所,武汉 430077

Space-time Variability and Determinants of Hand, Foot and Mouth in Shandong Province: A Bayesian Spatio-temporal Modeling Approach

WU Beiping²^,, YANG Dian¹^,², WANG Jinfeng¹^,^*^,, XU Chengdong¹, LI Junming¹^,³, REN Zhoupeng¹

1. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
2. China University of Geosciences, Wuhan 430070, China
3. Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430077, China

通讯作者: *通讯作者：王劲峰（1965-）,男,研究员,主要从事空间分层、抽样研究与应用。E-mail:wangjf@lreis.ac.cn

收稿日期: 2015-12-21

修回日期: 2016-02-2

网络出版日期: 2016-12-20

基金资助: 国家“973”计划项目“气候变化对人类健康的影响与适应机制/气候—健康脆弱人群识别和风险区划”(2012CB955503)

作者简介:

作者简介：吴北平（1965-）,男,教授,主要从事大地测量学研究。E-mail:bpwuhan@gmail.com

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摘要

手足口病是一种常见的传染病,多见于5岁以下儿童。近年来,中国手足口病发病人数逐年上升,疾病疫情也越来越受到公共卫生部门与社会大众的关注。虽然已有不少手足口病相关的研究,但对其时空变化及影响因素驱动效应的研究仍然较少。本文采用贝叶斯时空模型,对2008年山东省手足口病高发时间段（5-8月）的发病时空演变特征进行系统分析,并探究影响手足口病发病风险的气象因素。结果表明：① 空间上不同区县的手足口病发病风险存在一定差异,且区县间的发病风险随时间变化趋势也各不相同;② 5月和6月手足口病发病风险明显高于整个研究阶段（5-8月）平均发病风险;③ 对手足口病发病风险影响较大的气象因素依次是：周平均温度、平均风速和平均气压。本文针对山东省手足口病时空演化特征及气象影响因素的研究,能为高发时间段内手足口病的区域化防控提供科学依据。

关键词： 手足口病 ; 贝叶斯时空模型 ; 相对风险 ; 山东省

Abstract

Hand, foot, and mouth disease (HFMD) is a common infectious disease, particularly for the 5 years aged and younger children. In recent years, there is a substantial increase in HFMD cases in China, and the outbreak of this disease has attracted the public and health authorities. Although many studies focus on the variation pattern of HFMD, only a few explored thoroughly on its variability at the space-time dimension and its determinants. Here we used a Bayesian spatio-temporal model to analyze the county-level data of HFMD in Shandong Province from May to August in 2008. The study cases of human disease were obtained from the Chinese Center for Disease Control and Prevention. Meteorological data were collected from the publicly available Chinese Meteorological Data Sharing Service System (http://cdc.cma.gov.cn/home.do). Our findings suggest that: (1) the hotspot region of HFMD covers counties located in Weihai, Yantai, Weifang, Dongying, Jining and Dezhou prefecture-level cities. The risk of getting HFMD in counties that located in Heze, Jining, Zaozhuang, Dongying, Weifang and Qingdao prefecture-level cities decreased faster than the overall trend. (2) The weekly relative risk of HFMD from May to June is higher than other time periods. (3) In the period of May-August, the average air temperature and average air pressure were negatively associated with the relative risk of HFMD, while a positive relationship between the average wind velocity and the relative risk of HFMD was found in our investigating period at the weekly temporal resolution. We only focus on the spatio-temporal variability and determinants of HFMD during epidemic periods that have high risks, therefore our results were not consistent with the previous studies that use an annual time series data. The results is very meaningful for the government departments to make an effective policy so that the health program could control and reduce the relative risk of HFMD in the regional scale during the high risk period within Shandong Province.

Keywords： Hand, foot,and mouth disease ; Bayesian spatio-temporal model ; relative risk ; Shandong Province

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吴北平, 杨典, 王劲峰, 徐成东, 李俊明, 任周鹏. 利用贝叶斯时空模型分析山东省手足口病时空变化及影响因素[J]. , 2016, 18(12): 1645-1652 https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2016.01645

WU Beiping, YANG Dian, WANG Jinfeng, XU Chengdong, LI Junming, REN Zhoupeng. Space-time Variability and Determinants of Hand, Foot and Mouth in Shandong Province: A Bayesian Spatio-temporal Modeling Approach[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(12): 1645-1652 https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2016.01645

1 引言

手足口病（HFMD）是一种由肠道病毒（Coxasckievims A16（CoxA16）和Eterovirus 71（EV71）为主）引起的急性传染病,主要发病人群为5岁以下儿童,5-8月是高发期^[1-2]。其临床特征主要包括：发热及手、足、口腔等部位的皮疹、溃疡,个别患者可能会出现心肌炎、肺水肿、无菌性脑膜炎等致命性并发症^[3]。

20世纪60年代以来,手足口病已在世界范围内多次暴发或流行,且规模越来越大,频率越来越高^[4]。中国是手足口病高发的国家,1981年上海首次出现此病后,全国各个省、市、自治区相继均有手足口病报告,且发病、重症以及死亡病例数居高不下。自卫生部将手足口病纳入传染病监测系统,2008年报告HFMD病例49万例,2009年和2010年分别报告HFMD病例115.6万例和177.5万例,其增长人数相对于上一年依次为135.78%和53.58%,截止到2014年12月全国共报告1181.5万例HFMD,其中婴幼儿死亡人数为3213例^[5-6]。因此,加强手足口病的规范化预防控制刻不容缓。

近年来,关于手足口病的研究主要集中在病原学、临床诊疗和流行病学等领域。朱俊萍等人针对HFMD的流行状况及病原谱变化进行分析^[7];徐红艳等人对HFMD儿童患者的临床特征及危险因素进行分析,并提出相应的防控建议^[8]。然而,基于贝叶斯思想从宏观尺度分析手足口病时空特征的研究较少,而探讨手足口病时空变化及影响因素分析对于制定区域化防控措施具有重要的理论与现实意义。国外已有学者应用贝叶斯统计解决了一些经典统计难以解决的医学问题,如Say等人使用贝叶斯模型对2003-2009年全球孕产妇死亡影响因素进行系统估计^[9]。在国内,贝叶斯统计理论在医学领域应用较少,考虑时间和空间交互作用的研究则更少。胡茂桂等人曾利用贝叶斯统计基于空间位置邻近关系对手足口病数据进行调整^[10],从而进一步进行分析,取得了较好的成果。

据统计,2008年山东省手足口病总发病人数为32 434例,且5-8月手足口病发病人数约占全年发病人数的77.73%^[4]。因此,高发时间段手足口病发病风险决定了全年手足口病发病风险的高低,研究高发时间段内手足口病的时空变化及影响因素对于降低山东省以及全国手足口病发病率具有重要指导意义。本文将选用贝叶斯时空模型,以山东省2008年5-8月手足口病发病数据为数据源,估算各区县手足口病发病相对风险、总体发病风险值随时间（周）变化趋势、各区县发病风险变化趋势偏离总体的程度,以及手足口病发病风险与气象因素之间的关系。

2 数据来源和研究方法

2.1 基础数据

本文的基础数据主要有3类：① 手足口病监测数据。山东省手足口病监测数据来源于中国疾病预防控制信息系统（疾病监测信息报告管理系统）中手足口病报告病例资料,时间分辨率为周,时间跨度是2008年5-8月;② 9岁及以下儿童人口数据。由于报告病例显示98%的患者为儿童,且年龄为9岁及以下,本文将选用9岁及以下儿童为研究对象,人口数据来源于山东省统计年鉴;③ 气象监测数据。其主要来源于山东省及其邻近地区40个基准地面气象观测站及自动站的气象监测数据集,包括日平均气温、最高气温、最低气温、降水量、平均相对湿度、平均风速、日照时数、平均气压。该数据集通过中国气象科学数据共享网http://www.escience.gov.cn获取,采用反距离权重（Inverse Distance Weighted,IDW）插值和分区统计（zonalstatistics）方法计算各个区县的周平均气温、周最高气温、周最低气温和周平均相对湿度、周平均风速,周平均日照时间、周平均降水量^[10]。IDW和分区统计方法均在ArcGIS 10.1中实现。

2.2 贝叶斯时空模型

目前,贝叶斯时空模型在气象、环境等领域得到了广泛应用,有一些学者将其应用于流行病学领域探究疾病空间分布特征及时间变化规律,从而为公共卫生决策提供理论依据。手足口病发病具有季节性分布特征和空间异质性^[11],其传播特征也呈较强的时空相关性。时空贝叶斯模型与传统的时空分析方法相比较,其优点在于对风险进行估算时可以借用邻近时空信息,充分考虑了手足口病的季节性、空间异质性效应以及其传播的时空相关性特征。

2.2.1 贝叶斯时空模型思想

贝叶斯时空模型是基于贝叶斯统计思想,为分析时空数据而建立的模型。与经典统计（频率学派）不同,贝叶斯统计学派除了考虑总体信息和样本信息之外,加入先验知识进行统计推断。该统计学派认为：① 将总体中的未知参数看成一组随机变量,人们在获得未知参数前,对其取值有主观的认识,这种认识可以用分布来描述,称为先验分布;② 利用贝叶斯统计进行推断时,除了依据总体信息和样本信息之外,还利用先验信息^[12]。

2.2.2 贝叶斯时空模型数学形式

本文研究假定第 $\begin{matrix} i (i = 1,2, \dots, 142) \end{matrix}$ 个区县第 $\begin{matrix} t (t = 1,2, \dots, 17) \end{matrix}$ 周手足口病发病数服从负二项分布,即 $\begin{matrix} y_{it} ~ Negbin (μ_{it}, r_{t}) \end{matrix}$ 。这里使用了负二项分布的生物学意义,即r-Poisson复合分布（在Poisson分布中,当参数λ不是常数,而是一个服从伽马分布的随机变量时所得的复合分布为r-Poisson分布）^[13]。其手足口发病数期望值 $\begin{matrix} μ_{it} \end{matrix}$ 如式（1）所示。

$\begin{matrix} μ_{it} = \frac{r_{t} (1 - p_{it})}{p_{it}} \end{matrix}$ （1）

式中： $\begin{matrix} r_{t} \end{matrix}$ 为聚集系数,说明各区县手足口病发病数分布的离散程度; $\begin{matrix} p_{it} \end{matrix}$ 为对应发病率后验估值。贝叶斯时空模型^[14]数学形式如式（2）、（3）所示。

$\begin{matrix} \log (p_{it}) = logα + s_{i} + b_{0} t^{*} + v_{t} + b_{1 i} t^{*} \end{matrix}$ （2）

$\begin{matrix} \log (p_{it}) = logα + s_{i} + b_{0} t^{*} + v_{t} + b_{1 i} t^{*} + β_{j} x_{i, t, j} \end{matrix}$ （3）

式（2）为时空效应估计模型, $\begin{matrix} α \end{matrix}$ 为研究时段内山东省手足口病发病率均值; $\begin{matrix} s_{i} \end{matrix}$ 描述各区县手足口发病的空间效应,包括空间非结构效应和结构效应,前者服从正态分布,空间结构效应的先验分布为条件自回归过程,考虑了邻近关系（即相近的区县手足口病的发生风险关联更紧密,其邻接矩阵 $\begin{matrix} W \end{matrix}$ 为 $\begin{matrix} N \times N \end{matrix}$ 阶矩阵（N为区县个数）,对角线上的值 $\begin{matrix} w_{ii} \end{matrix}$ 为0,如果区县 $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 和区县 $\begin{matrix} j \end{matrix}$ 有公共边界,则 $\begin{matrix} w_{ij} \end{matrix}$ 为1,反之为0）; $\begin{matrix} b_{0} \end{matrix}$ 为发病风险随时间变化系数; $\begin{matrix} t^{*} \end{matrix}$ 为中间时点; $\begin{matrix} v_{t} \end{matrix}$ 为时间随机效应且 $\begin{matrix} v_{t} ~ N (0, σ_{v}^{2}) \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} b_{1 i} \end{matrix}$ 为各区县手足口发病风险随时间变化偏离总体变化趋势参数,时间邻接矩阵 $\begin{matrix} W \end{matrix}$ 为 $\begin{matrix} T \times T \end{matrix}$ 阶矩阵（T为周数）,对角线上的值 $\begin{matrix} w_{tt} \end{matrix}$ 为0,相邻两周如 $\begin{matrix} w_{t (t + 1)} \end{matrix}$ 为1,反之为0。式（3）为加入解释变量的模型, $\begin{matrix} x_{i, t, j} \end{matrix}$ 为气象因子变量 $\begin{matrix} j \end{matrix}$ 在第 $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 个区县第 $\begin{matrix} t \end{matrix}$ 周的取值; $\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}$ 为气象因子变量 $\begin{matrix} j \end{matrix}$ 对应的回归系数。

2.2.3 贝叶斯时空分析参数

本文主要从以下2个方面进行研究分析：

（1）利用贝叶斯时空模型估算山东省手足口病发病风险时空变化,并依据各区县手足口病发病相对风险及其后验概率值将山东省141个区县分为热点、既非热点也非冷点以及冷点3种类型,其中各区域的划分标准如下：热点区域为 $\begin{matrix} p (\exp (s_{i}) > 1) > 0.8 \end{matrix}$ ,既非热点也非冷点的区域为 $\begin{matrix} 0.2 \leq p (\exp (s_{i}) > 1) \leq 0.8 \end{matrix}$ ;冷点区域为 $\begin{matrix} p (\exp (s_{i}) > 1) < 0.2 \end{matrix}$ 。其中, $\begin{matrix} \exp (s_{i}) \end{matrix}$ 为整个研究时段内区县 $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 手足口病发病相对风险估计值, $\begin{matrix} p \end{matrix}$ 为对应的概率估计值。为了描述各区县手足口病发病风险潜在变化趋势,利用各区县手足口病发病风险随时间变化趋势偏离总体变化趋势的程度再一次对上述3类区域进行划分。由于相对风险值较整体下降趋势更快且概率大于0.8即 $\begin{matrix} p (b_{1 i} > 0) > 0.8 \end{matrix}$ 的区县不存在,只需将其划分为相对于整体下降趋势一致的区县和相对于整体下降趋势较慢的区县两类即可,分类规则由Richardson 等^[15]的识别疾病风险极高/极低区域一文中提出。

（2）选取解释变量并探究其与手足口病发病风险之间的关系。由于气象因素影响生物病原体、媒介的传播与繁殖以及人体的免疫力,从而影响传染病的暴发和流行^[16]。因此,研究气象因素与手足口病发病风险的关系具有重要意义。本文所选用的气象变量主要是通过阅读相关文献^[10,17-19],并结合实际所能获取数据情况进行选取,包括平均日照时间、平均最低气温、平均最高气温、平均气温、平均风速、平均气压以及相对湿度7个变量（变量均是基于周数据计算的平均值）。

模型运算使用WinBUGS14软件,它是一款通过MCMC（马尔可夫链—蒙特卡罗（Markov chain Monte Carlo）方法）来分析复杂统计模型的统计软件,主要应用于贝叶斯分析。

3 结果分析

3.1 时空统计分析

本文选用2008年5月1日至8月27日,共计17周的山东省手足口病发病报告数据。通过统计分析,得到报告病例数周统计图（图1）。由图1可看出,山东省手足口病报告病例数主要集中在第2-8周,约占整个研究时间段病例数的65%,其中5月的第2周达到最大值,随后手足口病报告病例数开始持续下降。

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图1 山东省手足口病报告病例数统计图

Fig.1 The statistical graph of the reported HFMD cases per week in Shandong

由于各区县手足口病发病数存在较大差异,且各地区9岁以下儿童人口数量不同,为了在空间上描述手足口病发病风险较高的区域,制作山东省各区县手足口病累积发病率（每100 000名9岁以下儿童中患HFMD儿童数量）分级示意图。由图2可看出,发病风险较高的区县主要分布在威海、烟台、泰安、聊城、临沂、日照、淄博等地区。

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图2 山东省手足口病累积发病率分布图（2008.5-2008.8）

Fig.2 The cumulative incidence of HFMD in Shandong Province

3.2 贝叶斯时空模型计算结果

（1）时间趋势分析

图3为2008年5月1日至8月27日共17周山东省手足口病发病风险时间变化趋势 $\begin{matrix} (\exp (b_{0} t^{*} + v_{t})) \end{matrix}$ 图。由图3可看出,手足口病发病风险总体上呈持续下降趋势,但不同时间段内发病风险下降速度存在差异。最初的2周内发病风险下降相对较快,随后的3周发病风险变化较为平稳。进入第6周（6月中旬）后发病风险进一步下降,且下降风险较快,直至第12周（7月下旬）开始发病风险变化较为稳定,持续到8月27日。与图1描述性统计结果相比,图3估算的结果除了考虑各区县手足口病发病率,还考虑了邻近区县和邻近时间段发病率信息。

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图3 山东省手足口病发病风险随时间变化趋势 $(exp (b 0 t * + v t))$ 95%置信区间

Fig.3 The temporal overall changing trend $(exp (b 0 t * + v t))$ of HFMD in Shandong with 95% CI

虽然山东省手足口病发病风险从5-8月有明显降低趋势,但是各区县降低速度存在很大差异。图4描述各区县手足口病相对风险变化趋势偏离整体发病风险变化趋势程度（ $\begin{matrix} b_{1 i} \end{matrix}$ ）,负值表示该区县手足口病发病风险降低的速度比整体趋势慢,正值表示手足口病发病风险下降速度比整体趋势快。其中,相对风险下降趋势与总体下降趋势相比较快的区县主要分布在：菏泽、济宁、枣庄、东营、潍坊、日照、青岛等地区,而相对风险下降趋势与总体风险下降趋势相比较慢的区县主要分布在：威海、烟台、济南、莱芜、淄博、临沂等地区。

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图4 各区县手足口病发病相对风险时间变化趋势偏离总体变化趋势 $(b 1 i)$ 分布图

Fig.4 The deviations of the local trend to the overall trend $(b 1 i)$ for HFMD in Shandong

（2）空间趋势分析

由图5可知,山东省不同区县手足口病发病风险（ $\begin{matrix} \exp (s_{i}) \end{matrix}$ ）存在较大差异,其中发病风险较高的区县主要分布在烟台、潍坊、东营、济宁、德州等地区,发病风险较低的区县主要分布在青岛、泰安、莱芜等地区。与直接利用各区县手足口病发病率高低描述发病风险相比,贝叶斯时空模型考虑了邻近信息,其估算结果更有代表性。

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图5 山东省各地区手足口病发病风险分布图

Fig.5 The spatial relative risks ( $exp (s i)$ ) of posterior medians in each county of Shandong

为了进一步描述手足口病发病风险的空间趋势,依据方法中所述的二级分类规则对山东省141个区县进行划分（表1）：手足口病发病风险大于总体水平且对应的后验概率 $\begin{matrix} p (\exp (s_{i}) > 1) > 0.8 \end{matrix}$ 的区县,即热点区域51个（36%）;手足口病发病风险大于总体水平且对应的后验概率 $\begin{matrix} 0.2 \leq p (\exp (s_{i}) > 1) \leq 0.8 \end{matrix}$ 的区县,即既非热点也非冷点区域30个（21%）;手足口病发病风险大于总体水平且对应的后验概率 $\begin{matrix} p (\exp (s_{i}) > 1) < 0.2 \end{matrix}$ 的区县,即冷点区域60个（43%）。其中,热点区域中手足口病发病风险相对于总体下降趋势较慢的区县占37%,这些区县较其他区县相比将继续属于热点区域的可能性更大,剩余的区县发病风险降低趋势与总体发病风险下降趋势基本一致;既非热点也非冷点的区域中手足口病发病风险相对于总体下降趋势较慢的区县（50%）,主要分布在临沂、威海、济南等地区,这些区县发展成为热点区域的概率较大;冷点区域中手足口病发病风险相对于总体下降趋势较慢的区县（53%）,主要分布在济南、莱芜、淄博、临沂等地区（图6）,这些区县相对于其他区域发展为既非热点也非冷点区域的可能性较大。

表1 热点、冷点、既非热点也非冷点区县数量

Tab.1 The numbers of areas with different degree of focus resulting from the cross-classification

	风险降低趋势与总体趋势一致的区县数量	风险降低趋势慢于总体降趋势的区县数量	各类区域区县数量(占区县总数量的百分比)
热点区域	32	19	51(36%)
冷点区域	28	32	60(43%)
非热点、冷点区域	15	15	30(21%)

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图6 热点、冷点以及既非热点也非冷点区域各区县发病风险潜在变化趋势

Fig.6 The potential changing trend of relative risks for areas of hotspot, coldspot areas and neither of the above

3.3 影响因素分析

由于部分气象指标之间存在较强的相关性,利用Pearson相关系数检验法计算7个初始变量间的相关系数,并根据相关系数显著性情况来剔除存在明显共线性的解释变量。由表2可知,各解释变量间均呈显著的线性相关关系（表2）,其中平均气温、平均最高气温、平均最低气温间的相关关系最为显著达0.96。因此,三者只需保留一个即可,由于Pearson系数只是从整体上检验解释变量间全局的相关关系,其结果仅作为筛选变量的初步参考,需进一步根据贝叶斯模型单变量回归结果（表3）作为评判标准选择建模输入解释变量。

表2 解释变量Pearson相关系数

Tab.2 The Pearson correlation coefficient of explanatory variables

	平均风速	平均最高气温	平均气温	平均最低气温	平均相对湿度	平均日照时间	平均气压
平均风速	1*	-0.51*	-0.5*	-0.47*	-0.38*	0.08*	-0.22*
平均最高气温	-0.51*	1*	0.96*	0.87*	0.22*	0.06*	0.03
平均气温	-0.5*	0.96*	1*	0.97*	0.4*	-0.01	0.03
平均最低气温	-0.47*	0.87*	0.97*	1*	0.57*	-0.09*	0.04
平均相对湿度	-0.38*	0.22*	0.4*	0.57*	1*	-0.26*	0.03
平均日照时间	0.08*	0.06*	-0.01	-0.09*	-0.26*	1*	0.02
平均气压	-0.22*	0.03	0.03	0.04	0.03	0.02	1*

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表3 贝叶斯模型单变量分析回归系数值

Tab.3 The regression coefficients of the univariate Bayesian models with respect to different factor variables

变量（周）	后验估计相对风险（95%置信区间）
平均气温	0.885(0.855,0.910)
平均最低气温	0.889(0.866,0.909)
平均最高气温	0.911(0.883,0.943)
平均风速	1.036(1.023,1.048)
平均气压	0.980(0.970,0.989)
相对湿度	0.989(0.971,1.005)
日照时间	1.006(0.997,1.016)

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由表3可看出,在5-8月期间,与手足口病发病风险呈负相关的气象因素包括周平均气温、周平均最低气温、周平均最高气温、周平均气压;呈正相关的气象因素为周平均风速。周相对湿度和日照时间对手足口病发病风险的影响并不显著。与手足口发病风险呈负相关的变量中,对发病风险影响最大的为周平均气温,即周平均气温在原有基础上每增加10%,手足口病发病相对风险值（温度升高后发病风险值/原有发病风险值）为0.885。

综合上述变量之间相关性分析和贝叶斯模型单变量分析结果,本文研究所选用的解释变量包括周平均气温、平均风速、平均气压。多变量分析结果如表4所示,在5-8月期间,对手足口病发病相对风险影响从大到小的气象因素依次为周平均气温、平均风速、平均气压。其中,周平均气温在原有基础上每升高10%,手足口病发病相对风险值为0.916;周平均风速在原有基础上每增大10%,手足口病发病相对风险值为1.020;周平均气压在原有基础上每增加10%,手足口病发病相对风险值为0.990。

表4 贝叶斯模型多变量分析回归系数值

Tab.4 Results of the regression coefficients for the multivariate Bayesian models with respect to three factor variables

变量（周）	后验估计相对风险（95%置信区间）
平均气温	0.916(0.882,0.953)
平均风速	1.020(1.005,1.033)
平均气压	0.990(0.978,0.999)

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4 结论

本研究利用贝叶斯层次模型估计山东省手足口病发病的时空特征,并探究发病风险与气象因素之间的关系,不仅考虑各区县手足口病发病率,还借用了时空邻近信息。研究结果表明：

（1）在2008年5-8月期间,山东省手足口病发病相对风险总体上呈下降趋势,5-6月手足口病发病风险要高于整个研究段内发病风险的平均水平,且不同区县发病风险下降趋势存在很大差异。相对于总体风险下降趋势较快的区县主要分布在：菏泽、济宁、枣庄、东营、潍坊、青岛等地区,而相对于总体风险下降趋势较慢的区县主要分布在：威海、烟台、济南、莱芜、淄博、临沂等地区。

（2）不同地区手足口病发病风险存在较大差异,发病风险较高（热点）的区县主要分布在烟台、东营、潍坊、济宁等地区,且烟台等市将持续成为热点区域的可能性较大,发病风险较低（冷点）的区县主要分布在青岛、莱芜、泰安等地区。

（3）研究时间段内（5-8月）与手足口病发病风险相关的气象因素主要包括平均气温、平均风速、平均气压,这与之前的研究结果基本一致^[10,17-18]。其中,与手足口病发病风险呈负相关的气象要素包括周平均气温、平均气压,与手足口病发病风险呈正相关的气象因素为平均风速。而之前以年为时间段研究手足口病发病风险与气象因素之间的关系为：平均温度与手足口病发病呈正相关,平均气压和风速与手足口病发病风险呈负相关^[17]。该差异表明手足口病对气象因素的变化较为敏感,温度、风速、气压对手足口病传播的影响具有很强的非线性关系,在不同季节对疾病传播具有明显不同的影响。出现这种差异的原因是：本文所选研究时段为手足口病高发时段（5-8月）,这段时间内平均温度明显高于其他时间段平均温度。随着温度的进一步升高,会影响肠道病毒繁殖和演变,从而影响手足口病感染的机会,且当温度过高时,儿童更愿意在室内活动,减少了病毒通过呼吸道或直接接触传播的可能性,而当风速变大时,会有利于病毒的扩散^[19]。低气压环境会引起体内缺氧,从而使抵抗力下降,这与国内其他学者的结论一致^[20]。此研究结果对于山东省以及全国加强防控高发时间段内手足口病发病具有重要的指导意义。

本文以中国疾病预防控制信息系统（疾病监测信息报告管理系统）提供的手足口病病例资料和中国地面气候资料日值数据集为数据源,引入贝叶斯时空模型进行研究,揭示了2008年5-8月山东省手足口病时空变化趋势,并探究了气象因素的变化与手足口病发病风险的关系,希望能为预防和控制山东省手足口病暴发提供指导,也能为手足口病时空分析研究提供一些不同的思路。需要指出的是,由于病例监测数据及气象数据有限,且没有考虑不同区县社会经济的差异,故对于手足口病时空分析研究有待从更大的时间及空间尺度进行分析,从而为采取更加有效的防控策略提供理论依据,这将是下一步研究工作的目标。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[1]	李燕婷. 手足口病的流行病学特征及预防控制 [J].上海预防医学,2008,20(6):316-317. https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9231.2008.06.029 URL [本文引用: 1] 摘要手足口病(Hand-foot-mouth disease, HFMD)是由多种肠道病毒引起的常见传染病,以婴幼儿发病为主.多数患者症状轻微,以发热和手、足、口腔等部位的皮疹或疱疹为主要特征; [ Li Y T. Epidemiological characteristics of hand, foot and mouth disease and its prevention [J]. Shanghai Journal of Preventive Medicine, 2008,20(6):316-317. ] https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9231.2008.06.029 URL [本文引用: 1] 摘要手足口病(Hand-foot-mouth disease, HFMD)是由多种肠道病毒引起的常见传染病,以婴幼儿发病为主.多数患者症状轻微,以发热和手、足、口腔等部位的皮疹或疱疹为主要特征;
[2]	孙大鹏,姜宝法. 山东临沂市手足口病传播时空特征分析 [J].中国公共卫生,2012,28(1):121-122. https://doi.org/10.11847/zgggws2012-28-01-52 Magsci [本文引用: 1] 摘要手足口病(hand,foot,and month disease,HFMD)是由多种肠道病毒引起的常见传染病,多发于<5岁婴幼儿。可引起发热和手、足、口腔等部位的皮疹、溃疡,个别患者可引起心肌炎、肺水肿、无菌性脑膜脑炎等并发症<sup>〔1〕</sup>。2007年山东省临沂地区出现手足口病暴发流行<sup>〔2〕</sup>,一些患儿出现严重并发症,引起社会广泛关注。为了解临沂市手足口病流行特点,本研究对临沂市2007-2010年的手足口病疫情资料进行了分析。结果报告如下。 [ Sun D P, Jiang B F. Spatial and temporal characteristics of hand-foot-mouth disease’s transmission Linyi of Shandong [J]. Chinese Journal of Public Health, 2012,28(1):121-122. ] https://doi.org/10.11847/zgggws2012-28-01-52 Magsci [本文引用: 1] 摘要手足口病(hand,foot,and month disease,HFMD)是由多种肠道病毒引起的常见传染病,多发于<5岁婴幼儿。可引起发热和手、足、口腔等部位的皮疹、溃疡,个别患者可引起心肌炎、肺水肿、无菌性脑膜脑炎等并发症<sup>〔1〕</sup>。2007年山东省临沂地区出现手足口病暴发流行<sup>〔2〕</sup>,一些患儿出现严重并发症,引起社会广泛关注。为了解临沂市手足口病流行特点,本研究对临沂市2007-2010年的手足口病疫情资料进行了分析。结果报告如下。
[3]	赵成松,赵顺英. 手足口病的流行概况和应对策略 [J].中国实用儿科杂志,2009,24(6):419-421. URL [本文引用: 1] 摘要手足口病（hand—Lot—mouth disease）是由肠道病毒引起的传染病，多发生于5岁以下的婴幼儿，可引起发热和手、足、口腔等部位的皮疹、溃疡，在个别患儿可引起心肌炎、肺水肿、无菌性脑膜脑炎等并发症。引发手足口病的肠道病毒有20多种，其中（Cox A16）和最常见。 [ Zhao C S, Zhao S Y. Epidemiological characteristics and strategies of hand, foot and mouth disease [J]. Chinese Journal of Practical Pediatrics, 2009,24(6):419-421. ] URL [本文引用: 1] 摘要手足口病（hand—Lot—mouth disease）是由肠道病毒引起的传染病，多发生于5岁以下的婴幼儿，可引起发热和手、足、口腔等部位的皮疹、溃疡，在个别患儿可引起心肌炎、肺水肿、无菌性脑膜脑炎等并发症。引发手足口病的肠道病毒有20多种，其中（Cox A16）和最常见。
[4]	牛文柯. 2007-2011年山东省手足口病流行特征及死亡危险因素分析[D] .山东:山东大学公共卫生学院,2012:9-10. [本文引用: 2] [ Niu W K. Epidemiological characteristics and death risk factors of hand, foot and mouth disease in Shandong Province, 2007-2011[D]. Shandong: Shandong University, 2012:9-10. ] [本文引用: 2]
[5]	毛群颖,卞莲莲,王一平. 我国手足口病病原谱以及疫苗研究新动态 [J].中国生物制品学杂志,2015,28(9):979-983. URL [本文引用: 1] 摘要手足口病(hand,foot and mouth disease,HFMD)已成为西太区国家和我国的严重公共卫生问题,研发疫苗为控制HFMD暴发的有效措施。目前,我国首创的EV71疫苗已完成Ⅲ期临床试验,有望在年内上市,CA16疫苗以及EV71/CA16联合疫苗的临床前研究也已取得进展。但近年来,HFMD病原谱的改变以及易引起重症病例的CB组在HFMD中检出率上升的报道,对HFMD的防控提出了新的挑战。本文对HFMD病原谱和相关疫苗的研究进展作一综述,并提出研发多价疫苗防控严重HFMD的必要性。 [ Mao Q Y, Bian L L, Wang Y P. New trends for pathogen spectrum of hand, foot and mouth disease and research of vaccines in China [J]. Chinese Journal of Biologicals, 2015,28(9):979-983. ] URL [本文引用: 1] 摘要手足口病(hand,foot and mouth disease,HFMD)已成为西太区国家和我国的严重公共卫生问题,研发疫苗为控制HFMD暴发的有效措施。目前,我国首创的EV71疫苗已完成Ⅲ期临床试验,有望在年内上市,CA16疫苗以及EV71/CA16联合疫苗的临床前研究也已取得进展。但近年来,HFMD病原谱的改变以及易引起重症病例的CB组在HFMD中检出率上升的报道,对HFMD的防控提出了新的挑战。本文对HFMD病原谱和相关疫苗的研究进展作一综述,并提出研发多价疫苗防控严重HFMD的必要性。
[6]	李勇. 中国手足口病动力学模型与数据模拟[D] .武汉:华中师范大学,2014:6-7. [本文引用: 1] [ Li Y. Dynamics models and data simulation of hand, foot and mouth disease in China[D]. Wuhan: Central China Normal University, 2014:6-7. ] [本文引用: 1]
[7]	朱俊萍,赵奇. 中国手足口病的流行状况及病原谱变化分析 [J].病毒学报,2015,31(5):554-559. URL [本文引用: 1] 摘要手足口病(Hand,foot and mouth disease,HFMD)是一种全球性的病毒性传染病,目前已成为重要的公共卫生问题,引起世界各国的广泛关注。自20世纪90年代开始,该病在亚太地区频繁暴发,中国自2008年出现全国范围的HFMD大暴发,重症和死亡病例居高不下。虽然多年来中国大陆HFMD主要病原多为肠道病毒A组71型(Enterovirus A71,EV-A71)和柯萨奇病毒A组16型(Coxsackievirus A16,CVA16),但病原谱在不断变化,病原在逐步进化,情况日趋复杂。本文就中国HFMD的流行状况、病原谱变化进行综述和初步分析。 [ Zhu J P, Zhao Q. The analysis of hand, foot and mouth disease’s epidemic situation and its pathogen spectrum variation in China [J]. Chinese Journal of Virology, 2015,31(5):554-559. ] URL [本文引用: 1] 摘要手足口病(Hand,foot and mouth disease,HFMD)是一种全球性的病毒性传染病,目前已成为重要的公共卫生问题,引起世界各国的广泛关注。自20世纪90年代开始,该病在亚太地区频繁暴发,中国自2008年出现全国范围的HFMD大暴发,重症和死亡病例居高不下。虽然多年来中国大陆HFMD主要病原多为肠道病毒A组71型(Enterovirus A71,EV-A71)和柯萨奇病毒A组16型(Coxsackievirus A16,CVA16),但病原谱在不断变化,病原在逐步进化,情况日趋复杂。本文就中国HFMD的流行状况、病原谱变化进行综述和初步分析。
[8]	徐红艳,金雪芹,俞逊婕. 手足口病患儿临床特征及危险因素分析 [J].实用预防医学,2015,22(3):337-339. Magsci [本文引用: 1] 摘要 <strong>目的</strong> 总结手足口病患儿的临床特征,并分析易诱发儿童手足口病的危险因素。<strong>方法</strong> 抽取自2012年12月至2014年4月在浙江省台州市第一人民医院进行治疗的182例手足口病患儿作为观察组,另选68例健康儿童作为对照组。两组儿童特征进行比较,总结手足口病患儿的临床特征,并用Logistic回归方法分析手足口病的危险因素。<strong>结果</strong> 手足口病患儿以轻型病症为主,临床主要表现为发热（87.9%）、口痛（86.4%）、厌食（76.2%）、口腔黏膜出现散在疱疹或溃疡（64.1%）为主;玩具定期消毒(OR= 0.357)、养宠物(OR= 2.241)、类似症状者接触史(OR=2.667)、公共设施接触史(OR= 2.833)、卫生习惯(OR= 1.033)和家长对手足口病的了解情况(OR= 2.021)与手足口病的发生具有相关性（<em>P</em><0.05）。<strong>结论</strong> 手足口病患儿临床特征为发热、流涕、口痛、厌食、口腔黏膜出现散在疱疹或溃疡为主;而玩具不定期消毒、养宠物、与类似症状者接触、公共设施接触、不良卫生习惯和家长对手足口病的不了解是手足口病的危险因素。 [ Xu H Y, Jin X Q, Yu X J. Epidemiological characteristics and death risk factors of hand, foot and mouth disease in China [J]. Practical Preventive Medicine, 2015,22(3):337-339. ] Magsci [本文引用: 1] 摘要 <strong>目的</strong> 总结手足口病患儿的临床特征,并分析易诱发儿童手足口病的危险因素。<strong>方法</strong> 抽取自2012年12月至2014年4月在浙江省台州市第一人民医院进行治疗的182例手足口病患儿作为观察组,另选68例健康儿童作为对照组。两组儿童特征进行比较,总结手足口病患儿的临床特征,并用Logistic回归方法分析手足口病的危险因素。<strong>结果</strong> 手足口病患儿以轻型病症为主,临床主要表现为发热（87.9%）、口痛（86.4%）、厌食（76.2%）、口腔黏膜出现散在疱疹或溃疡（64.1%）为主;玩具定期消毒(OR= 0.357)、养宠物(OR= 2.241)、类似症状者接触史(OR=2.667)、公共设施接触史(OR= 2.833)、卫生习惯(OR= 1.033)和家长对手足口病的了解情况(OR= 2.021)与手足口病的发生具有相关性（<em>P</em><0.05）。<strong>结论</strong> 手足口病患儿临床特征为发热、流涕、口痛、厌食、口腔黏膜出现散在疱疹或溃疡为主;而玩具不定期消毒、养宠物、与类似症状者接触、公共设施接触、不良卫生习惯和家长对手足口病的不了解是手足口病的危险因素。
[9]	Say L, Chou D, Gemmill A,. Global causes of maternal death: a WHO systematic analysis [J]. Lancet Glob Health, 2014,2:e323-333. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(14)70227-X URL PMID: 25103301 [本文引用: 1] 摘要 USAID, the US Fund for UNICEF through a grant from the Bill & Melinda Gates Foundation to CHERG, and The UNDP/UNFPA/UNICEF/WHO/The World Bank Special Programme of Research, Development, and Research Training in Human Reproduction (HRP), Department of Reproductive Health and Research.
[10]	Hu M G, Wang J F. Determinants of the incidence of hand, foot and mouth disease in China using geographically weighted regression models [J]. Plos One, 2012,7(6):e38978. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0038978 URL PMID: 3377651 [本文引用: 4] 摘要 Background Over the past two decades, major epidemics of hand, foot, and mouth disease (HFMD) have occurred throughout most of the West-Pacific Region countries, causing thousands of deaths among children. However, few studies have examined potential determinants of the incidence of HFMD. Methods Reported HFMD cases from 2912 counties in China were obtained for May 2008. The monthly HFMD cumulative incidence was calculated for children aged 9 years and younger. Child population density (CPD) and six climate factors (average-temperature [AT], average-minimum-temperature [AT min ], average-maximum-temperature [AT max ], average-temperature-difference [AT diff ], average-relative-humidity [ARH], and monthly precipitation [MP]) were selected as potential explanatory variables for the study. Geographically weighted regression (GWR) models were used to explore the associations between the selected factors and HFMD incidence at county level. Results There were 176,111 HFMD cases reported in the studied counties. The adjusted monthly cumulative incidence by county ranged from 0.26 cases per 100,000 children to 2549.00 per 100,000 children. For local univariate GWR models, the percentage of counties with statistical significance ( p <0.05) between HFMD incidence and each of the seven factors were: CPD 84.3%, AT max 54.9%, AT 57.8%, AT min 61.2%, ARH 54.4%, MP 50.3%, and AT diff 51.6%. The R 2 for the seven factors鈥 univariate GWR models are CPD 0.56, AT max 0.53, AT 0.52, MP 0.51, AT min 0.52, ARH 0.51, and AT diff 0.51, respectively. CPD, MP, AT, ARH and AT diff were further included in the multivariate GWR model, with R 2 0.62, and all counties show statistically significant relationship. Conclusion Child population density and climate factors are potential determinants of the HFMD incidence in most areas in China. The strength and direction of association between these factors and the incidence of HFDM is spatially heterogeneous at the local geographic level, and child population density has a greater influence on the incidence of HFMD than the climate factors.
[11]	别芹芹,邱冬生,胡辉. 我国手足口病时空分布特征的GIS分析 [J].地球信息科学学报,2010,12(3):380-383. Magsci [本文引用: 1] 摘要手足口病是一种常见传染病。近几年在我国多次暴发且发病人数显著增加,引起了我国政府和社会各界的广泛关注。目前,对手足口病的研究主要集中在医学领域,而在宏观尺度上的时空分布特征研究及其重点地区分布研究等方面均较少。本文探索应用地理信息系统(GIS)的工具和方法,对2008-2009年中国疾病预防控制信息系统收集的手足口病监测数据进行统计计算、空间可视化和空间分析,得到我国手足口病疫情的时空分布与动态变化特征。研究表明:(1)尽管全国均有手足口病的报告病例,但各省之间发病情况差异较大,且区域内的发病情况也存在较显著差异,一般在人口密度和人口流动性均较大的城市疫情较严重;(2)手足口病在我国的流行高峰期为4-7月,比国外相关研究中的描述提前了一个月;(3)5-6月,我国手足口病的高发区分布明显由南向北移动。(4)2008-2009年,我国手足口病患者98%以上为托幼儿童、散居儿童和学生。鉴此分析,本文提出了具有时间、空间和人群针对性的防控手足口病暴发流行的科学建议。 [ Bie Q Q, Qiu D S, Hu H. Spatial and temporal distribution characteristics of hand-foot-mouth disease in China [J]. Journal of Geo-Information Science, 2010,12(3): 380-383. ] Magsci [本文引用: 1] 摘要手足口病是一种常见传染病。近几年在我国多次暴发且发病人数显著增加,引起了我国政府和社会各界的广泛关注。目前,对手足口病的研究主要集中在医学领域,而在宏观尺度上的时空分布特征研究及其重点地区分布研究等方面均较少。本文探索应用地理信息系统(GIS)的工具和方法,对2008-2009年中国疾病预防控制信息系统收集的手足口病监测数据进行统计计算、空间可视化和空间分析,得到我国手足口病疫情的时空分布与动态变化特征。研究表明:(1)尽管全国均有手足口病的报告病例,但各省之间发病情况差异较大,且区域内的发病情况也存在较显著差异,一般在人口密度和人口流动性均较大的城市疫情较严重;(2)手足口病在我国的流行高峰期为4-7月,比国外相关研究中的描述提前了一个月;(3)5-6月,我国手足口病的高发区分布明显由南向北移动。(4)2008-2009年,我国手足口病患者98%以上为托幼儿童、散居儿童和学生。鉴此分析,本文提出了具有时间、空间和人群针对性的防控手足口病暴发流行的科学建议。
[12]	郑杨,李晓松. 贝叶斯时空模型在疾病时空数据分析中的应用 [J].中国预防医学杂志,2010,44(12):1136-1138. https://doi.org/10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2010.12.016 URL [本文引用: 1] 摘要疾病时空数据是指通过各种方法在一定区域特定时间段内收集或记录的反映疾病时空特征和过程信息的数据.疾病发病和死亡数据是典型的时空数据[1].对疾病时空数据进行分析,可以研究疾病空间、时间分布特征及变化规律,为公共卫生决策提供理论依据. [ Zheng Y, Li X S. The spatio-temporal Bayesian model applied to analysis of disease data [J]. Chinese Journal of Preventive Medicine, 2010,44(12):1136-1138. ] https://doi.org/10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2010.12.016 URL [本文引用: 1] 摘要疾病时空数据是指通过各种方法在一定区域特定时间段内收集或记录的反映疾病时空特征和过程信息的数据.疾病发病和死亡数据是典型的时空数据[1].对疾病时空数据进行分析,可以研究疾病空间、时间分布特征及变化规律,为公共卫生决策提供理论依据.
[13]	陈峰,杨树勤. 论负二项分布的应用条件 [J].中国卫生统计,1995,12(4):21-22. URL [本文引用: 1] 摘要本文从复合分布的角度导出负二项分布的演绎过程，说明负二项分布即是Ｐｏｉｓｓｏｎ分布中参数λ服从Γ分布所得的复合分布，从而阐明了其生物学意义及其应用条件，更正了对负二项分布的一些误解和误用，指出复合分布有着广阔的应用前景。 [ Chen F, Yang S Q. Discussion on the negative binomial distribution and its application [J]. Chinese Journal of Health Statistics, 1995,12(4):21-22. ] URL [本文引用: 1] 摘要本文从复合分布的角度导出负二项分布的演绎过程，说明负二项分布即是Ｐｏｉｓｓｏｎ分布中参数λ服从Γ分布所得的复合分布，从而阐明了其生物学意义及其应用条件，更正了对负二项分布的一些误解和误用，指出复合分布有着广阔的应用前景。
[14]	Li G, Haining R. Space-time variability in burglary risk: a Bayesian spatio-temporal modelling approach [J]. Spatial Statistics, 2014,3(6):180-191. https://doi.org/10.1016/j.spasta.2014.03.006 URL [本文引用: 1] 摘要 Modelling spatio-temporal offence data contributes to our understanding of the spatio-temporal characteristics of the risk of becoming a victim of crime and has implications for policing. Space–time interactions are deeply embedded both empirically and theoretically into many areas of criminology. In this paper, we apply a familiar Bayesian spatio-temporal model to explore the space–time variation in burglary risk in Peterborough, England, between 2005 and 2008. However, we extend earlier work with this model by presenting a novel two-stage method for classifying areas into crime hotspots, coldspots or neither and studying the temporal dynamics of areas within each risk category. A further contribution of this paper is the inclusion of covariates into the model in order to explain the space–time classification of areas. We discuss the advantages of, and identify future directions for, this form of modelling for analysing offence patterns in space and time. Implications for crime research and policing are also discussed.
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[17]	Wang H, Du Z H, Wang X J. Detecting the association between meteorological factors and hand, foot, and mouth disease using spatial panel data models [J]. International Journal of Infectious Diseases, 2015,34:66-70. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2015.03.007 URL PMID: 25770912 [本文引用: 3] 摘要 This study aimed to quantify the relationship between meteorological factors and HFMD occurrence among children in Shandong of China, at a county level using the spatial panel data models. Descriptive analysis was applied to describe the epidemic characteristics of HFMD from January 2008 to December 2012, and then a global autocorrelation statistic (Moran's I) was used to detect the spatial autocorrelation of HFMD in each year. Finally, spatial panel data models were performed to explore the association between HFMD incidence and meteorological factors. Moran's I at the county level were high from 0.30 to 0.45 (p<0.001), indicating the existence of high spatial autocorrelation on HFMD. Spatial panel data models are more appropriate to describe the data. Results showed that HFMD incidences in Shandong Province of China are significant associated with average temperature, relative humidity, vapor pressure and wind speed. Spatial panel data models are useful when longitudinal data of multiple units are available and spatial autocorrelation exists. The association between HFMD and meteorological factors can make contributions to knowledge advancement with respect to both deeper inquiries of causality and policy implications for HFMD prevention and control. Copyright 漏 2015. Published by Elsevier Ltd.
[18]	Shi R X, Wang J F, Xu C D. Spatiotemporal pattern of hand-foot-mouth disease in China: an analysis of empirical orthogonal functions [J]. Public Health, 2014,128:367-375. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2014.01.005 URL PMID: 24726412 Magsci [本文引用: 1] 摘要 Objectives: Hand-foot-mouth disease (HFMD) is the most common infectious disease in China. Spatial and temporal patterns of HFMD in China provide valuable information on the relationship between HFMD and the geographical environment, and help in the prediction of HFMD transmission.<br/>Study design: Cross-sectional study.<br/>Methods: Total HFMD morbidity per 10 days from May 2008 to March 2009 was recorded in 1966 counties in China. Empirical orthogonal function (EOF) analysis was used to obtain spatial and temporal patterns of HFMD.<br/>Results: The first five modes of HFMD morbidity explained 84.24% of the total variance. The dominant mode (first mode showing the highest variance) showed high HFMD morbidity in the western counties of Bohai Bay, the mid-south of China, the Yangtze River delta, the Pearl River delta and the areas bordering Vietnam from early May to late July 2008. The second mode showed high HFMD morbidity in the western counties of Bohai Bay, the north-east of China, north of Xinjiang and the Yangtze River delta from late May to the middle of August 2008. The third mode showed high HFMD morbidity in the Yangtze River delta, the Pearl River delta and the middle of the Huaihe River basin in early May 2008.<br/>Conclusions: EOF analysis of HFMD morbidity shows the main spatiotemporal patterns and can explain variance in HFMD in China. Crown Copyright (C) 2014 Published by Elsevier Ltd on behalf of The Royal Society for Public Health. All rights reserved.
[19]	黄嘉迎,杜玉忠,孙小康. 清远市清城区手足口病流行状况及与气象因素的关系分析 [J].环境与健康,2014,40(4):318-321. URL [本文引用: 2] 摘要目的分析清远市清城区手足口病流行病学特征及其与气象因素的关系，为手足口病防控工作提供科学依据。方法收集中国疾病预防控制信息系统中2009—2013年清城区疫情监测资料及清远市气候监测系统中同期气象资料，采用描述性流行病学方法进行手足口病流行病学特征分析，并对手足口病发病数和气象因素的关系进行多重回归分析。结果2009-2013年清城区报告手足口病病例17768例，年均发病率为517．55／10万，2012年报告死亡病例2例。2009—2011年发病率呈逐年上升趋势，2012--2013年明显下降。全区各街（镇）均有病例报告，城乡结合型的东城街道年均发病率最高为724．84／10万。发病主要集中在4-7月份（占56．60％，10056／17768），以5岁及以下儿童为主（占95．04％，16886／17768），以散居儿童居多（占83．29％，14800／17768）。男性发病共11531例，年均发病率651．25／10万，女性发病6237例，年均发病率375．50／10万，男女发病率性别比为1．73：1。EV71为清城区手足口病的优势流行株（占62．50％，75／120）。日平均气温、降水量、日平均风速与手足口病发病数呈正相关（β=0．264、0．079、0．064，P〈0．05或P〈0．01），而日平均气压与手足口病发病呈负相关（β=-0．166，P〈0．01）。结论手足口病的发生存在季节性、地区、年龄、性别、职业的差异，且与气象因素关系密切，应重点在流行季节前针对重点人群和重点场所做好防控工作。 [ Huang J Y, Du Y Z, Sun X K. Hand, foot and mouth disease epidemic and its correlation with meteorological conditions in Qingcheng district, Qingyuan [J]. Journal of Environment and Health, 2014,40(4):318-321. ] URL [本文引用: 2] 摘要目的分析清远市清城区手足口病流行病学特征及其与气象因素的关系，为手足口病防控工作提供科学依据。方法收集中国疾病预防控制信息系统中2009—2013年清城区疫情监测资料及清远市气候监测系统中同期气象资料，采用描述性流行病学方法进行手足口病流行病学特征分析，并对手足口病发病数和气象因素的关系进行多重回归分析。结果2009-2013年清城区报告手足口病病例17768例，年均发病率为517．55／10万，2012年报告死亡病例2例。2009—2011年发病率呈逐年上升趋势，2012--2013年明显下降。全区各街（镇）均有病例报告，城乡结合型的东城街道年均发病率最高为724．84／10万。发病主要集中在4-7月份（占56．60％，10056／17768），以5岁及以下儿童为主（占95．04％，16886／17768），以散居儿童居多（占83．29％，14800／17768）。男性发病共11531例，年均发病率651．25／10万，女性发病6237例，年均发病率375．50／10万，男女发病率性别比为1．73：1。EV71为清城区手足口病的优势流行株（占62．50％，75／120）。日平均气温、降水量、日平均风速与手足口病发病数呈正相关（β=0．264、0．079、0．064，P〈0．05或P〈0．01），而日平均气压与手足口病发病呈负相关（β=-0．166，P〈0．01）。结论手足口病的发生存在季节性、地区、年龄、性别、职业的差异，且与气象因素关系密切，应重点在流行季节前针对重点人群和重点场所做好防控工作。
[20]	李丽丽,刘起勇,林华亮. 北京市房山区手足口病与气象因素的时间序列分析 [J].传染病监测,2015,30(6):485-462. https://doi.org/10.3784/j.issn.1003-9961.2015.06.007 URL [本文引用: 1] 摘要目的探讨气象因素对北京市房山区手足口病发病的影响，初步建立手足口病的早期预测模型。方法选用乘法季节自回归移动平均模型（SARMA）分析房山区手足口病发病与气象因素的关系。利用2009—2013年资料建立模型，并用2014年1—8月资料对模型进行验证。结果房山区手足日病发病与平均气温、相对湿度、降水量、气压等均有显著相关。SARMA（0，1）（1，0）12模型结果显示，平均温度升高1下，相对湿度增加1％，平均气压降低100Pa，将分别导致手足口病的发病率升高27．51％，12．40％，1．36％。拟合的模型可以对房山区手足口病发病进行短期预测。结论气温、相对湿度、气压等气象因素与房山区手足口病发病相关，可将其作为预测房山区手足口病发病的指标。 [ Li L L, Liu Q Y, Lin H L. Time series analysis on impact of meteorological factors on incidence of hand foot and mouth disease in Fangshan district of Beijing [J]. Disease Surveillance, 2015,30(6):485-462. ] https://doi.org/10.3784/j.issn.1003-9961.2015.06.007 URL [本文引用: 1] 摘要目的探讨气象因素对北京市房山区手足口病发病的影响，初步建立手足口病的早期预测模型。方法选用乘法季节自回归移动平均模型（SARMA）分析房山区手足口病发病与气象因素的关系。利用2009—2013年资料建立模型，并用2014年1—8月资料对模型进行验证。结果房山区手足日病发病与平均气温、相对湿度、降水量、气压等均有显著相关。SARMA（0，1）（1，0）12模型结果显示，平均温度升高1下，相对湿度增加1％，平均气压降低100Pa，将分别导致手足口病的发病率升高27．51％，12．40％，1．36％。拟合的模型可以对房山区手足口病发病进行短期预测。结论气温、相对湿度、气压等气象因素与房山区手足口病发病相关，可将其作为预测房山区手足口病发病的指标。

手足口病的流行病学特征及预防控制

2008

... 手足口病（HFMD）是一种由肠道病毒（Coxasckievims A16（CoxA16）和Eterovirus 71（EV71）为主）引起的急性传染病,主要发病人群为5岁以下儿童,5-8月是高发期^[1-2].其临床特征主要包括：发热及手、足、口腔等部位的皮疹、溃疡,个别患者可能会出现心肌炎、肺水肿、无菌性脑膜炎等致命性并发症^[3]. ...

手足口病的流行病学特征及预防控制

2008

山东临沂市手足口病传播时空特征分析

2012

山东临沂市手足口病传播时空特征分析

2012

手足口病的流行概况和应对策略

2009

手足口病的流行概况和应对策略

2009

2007-2011年山东省手足口病流行特征及死亡危险因素分析[D]

2012

... 20世纪60年代以来,手足口病已在世界范围内多次暴发或流行,且规模越来越大,频率越来越高^[4].中国是手足口病高发的国家,1981年上海首次出现此病后,全国各个省、市、自治区相继均有手足口病报告,且发病、重症以及死亡病例数居高不下.自卫生部将手足口病纳入传染病监测系统,2008年报告HFMD病例49万例,2009年和2010年分别报告HFMD病例115.6万例和177.5万例,其增长人数相对于上一年依次为135.78%和53.58%,截止到2014年12月全国共报告1181.5万例HFMD,其中婴幼儿死亡人数为3213例^[5-6].因此,加强手足口病的规范化预防控制刻不容缓. ...

... 据统计,2008年山东省手足口病总发病人数为32 434例,且5-8月手足口病发病人数约占全年发病人数的77.73%^[4].因此,高发时间段手足口病发病风险决定了全年手足口病发病风险的高低,研究高发时间段内手足口病的时空变化及影响因素对于降低山东省以及全国手足口病发病率具有重要指导意义.本文将选用贝叶斯时空模型,以山东省2008年5-8月手足口病发病数据为数据源,估算各区县手足口病发病相对风险、总体发病风险值随时间（周）变化趋势、各区县发病风险变化趋势偏离总体的程度,以及手足口病发病风险与气象因素之间的关系. ...

2007-2011年山东省手足口病流行特征及死亡危险因素分析[D]

2012

我国手足口病病原谱以及疫苗研究新动态

2015

我国手足口病病原谱以及疫苗研究新动态

2015

中国手足口病动力学模型与数据模拟[D]

2014

中国手足口病动力学模型与数据模拟[D]

2014

中国手足口病的流行状况及病原谱变化分析

2015

... 近年来,关于手足口病的研究主要集中在病原学、临床诊疗和流行病学等领域.朱俊萍等人针对HFMD的流行状况及病原谱变化进行分析^[7];徐红艳等人对HFMD儿童患者的临床特征及危险因素进行分析,并提出相应的防控建议^[8].然而,基于贝叶斯思想从宏观尺度分析手足口病时空特征的研究较少,而探讨手足口病时空变化及影响因素分析对于制定区域化防控措施具有重要的理论与现实意义.国外已有学者应用贝叶斯统计解决了一些经典统计难以解决的医学问题,如Say等人使用贝叶斯模型对2003-2009年全球孕产妇死亡影响因素进行系统估计^[9].在国内,贝叶斯统计理论在医学领域应用较少,考虑时间和空间交互作用的研究则更少.胡茂桂等人曾利用贝叶斯统计基于空间位置邻近关系对手足口病数据进行调整^[10],从而进一步进行分析,取得了较好的成果. ...

中国手足口病的流行状况及病原谱变化分析

2015

手足口病患儿临床特征及危险因素分析

2015

手足口病患儿临床特征及危险因素分析

2015

Global causes of maternal death: a WHO systematic analysis

2014

Determinants of the incidence of hand, foot and mouth disease in China using geographically weighted regression models

2012

... 本文的基础数据主要有3类：① 手足口病监测数据.山东省手足口病监测数据来源于中国疾病预防控制信息系统（疾病监测信息报告管理系统）中手足口病报告病例资料,时间分辨率为周,时间跨度是2008年5-8月;② 9岁及以下儿童人口数据.由于报告病例显示98%的患者为儿童,且年龄为9岁及以下,本文将选用9岁及以下儿童为研究对象,人口数据来源于山东省统计年鉴;③ 气象监测数据.其主要来源于山东省及其邻近地区40个基准地面气象观测站及自动站的气象监测数据集,包括日平均气温、最高气温、最低气温、降水量、平均相对湿度、平均风速、日照时数、平均气压.该数据集通过中国气象科学数据共享网http://www.escience.gov.cn获取,采用反距离权重（Inverse Distance Weighted,IDW）插值和分区统计（zonalstatistics）方法计算各个区县的周平均气温、周最高气温、周最低气温和周平均相对湿度、周平均风速,周平均日照时间、周平均降水量^[10].IDW和分区统计方法均在ArcGIS 10.1中实现. ...

... （2）选取解释变量并探究其与手足口病发病风险之间的关系.由于气象因素影响生物病原体、媒介的传播与繁殖以及人体的免疫力,从而影响传染病的暴发和流行^[16].因此,研究气象因素与手足口病发病风险的关系具有重要意义.本文所选用的气象变量主要是通过阅读相关文献^[10,17-19],并结合实际所能获取数据情况进行选取,包括平均日照时间、平均最低气温、平均最高气温、平均气温、平均风速、平均气压以及相对湿度7个变量（变量均是基于周数据计算的平均值）. ...

... （3）研究时间段内（5-8月）与手足口病发病风险相关的气象因素主要包括平均气温、平均风速、平均气压,这与之前的研究结果基本一致^[10,17-18].其中,与手足口病发病风险呈负相关的气象要素包括周平均气温、平均气压,与手足口病发病风险呈正相关的气象因素为平均风速.而之前以年为时间段研究手足口病发病风险与气象因素之间的关系为：平均温度与手足口病发病呈正相关,平均气压和风速与手足口病发病风险呈负相关^[17].该差异表明手足口病对气象因素的变化较为敏感,温度、风速、气压对手足口病传播的影响具有很强的非线性关系,在不同季节对疾病传播具有明显不同的影响.出现这种差异的原因是：本文所选研究时段为手足口病高发时段（5-8月）,这段时间内平均温度明显高于其他时间段平均温度.随着温度的进一步升高,会影响肠道病毒繁殖和演变,从而影响手足口病感染的机会,且当温度过高时,儿童更愿意在室内活动,减少了病毒通过呼吸道或直接接触传播的可能性,而当风速变大时,会有利于病毒的扩散^[19].低气压环境会引起体内缺氧,从而使抵抗力下降,这与国内其他学者的结论一致^[20].此研究结果对于山东省以及全国加强防控高发时间段内手足口病发病具有重要的指导意义. ...

我国手足口病时空分布特征的GIS分析

2010

... 目前,贝叶斯时空模型在气象、环境等领域得到了广泛应用,有一些学者将其应用于流行病学领域探究疾病空间分布特征及时间变化规律,从而为公共卫生决策提供理论依据.手足口病发病具有季节性分布特征和空间异质性^[11],其传播特征也呈较强的时空相关性.时空贝叶斯模型与传统的时空分析方法相比较,其优点在于对风险进行估算时可以借用邻近时空信息,充分考虑了手足口病的季节性、空间异质性效应以及其传播的时空相关性特征. ...

我国手足口病时空分布特征的GIS分析

2010

贝叶斯时空模型在疾病时空数据分析中的应用

2010

... 贝叶斯时空模型是基于贝叶斯统计思想,为分析时空数据而建立的模型.与经典统计（频率学派）不同,贝叶斯统计学派除了考虑总体信息和样本信息之外,加入先验知识进行统计推断.该统计学派认为：① 将总体中的未知参数看成一组随机变量,人们在获得未知参数前,对其取值有主观的认识,这种认识可以用分布来描述,称为先验分布;② 利用贝叶斯统计进行推断时,除了依据总体信息和样本信息之外,还利用先验信息^[12]. ...

贝叶斯时空模型在疾病时空数据分析中的应用

2010

论负二项分布的应用条件

1995

... 本文研究假定第

\begin{matrix} i (i = 1,2, \dots, 142) \end{matrix}

个区县第

\begin{matrix} t (t = 1,2, \dots, 17) \end{matrix}

周手足口病发病数服从负二项分布,即

\begin{matrix} y_{it} ~ Negbin (μ_{it}, r_{t}) \end{matrix}

.这里使用了负二项分布的生物学意义,即r-Poisson复合分布（在Poisson分布中,当参数λ不是常数,而是一个服从伽马分布的随机变量时所得的复合分布为r-Poisson分布）^[13].其手足口发病数期望值

\begin{matrix} μ_{it} \end{matrix}

如式（1）所示. ...

论负二项分布的应用条件

1995

... 本文研究假定第

\begin{matrix} i (i = 1,2, \dots, 142) \end{matrix}

个区县第

\begin{matrix} t (t = 1,2, \dots, 17) \end{matrix}

周手足口病发病数服从负二项分布,即

\begin{matrix} y_{it} ~ Negbin (μ_{it}, r_{t}) \end{matrix}

\begin{matrix} μ_{it} \end{matrix}

如式（1）所示. ...

Space-time variability in burglary risk: a Bayesian spatio-temporal modelling approach

2014

... 式中：

\begin{matrix} r_{t} \end{matrix}

为聚集系数,说明各区县手足口病发病数分布的离散程度;

\begin{matrix} p_{it} \end{matrix}

为对应发病率后验估值.贝叶斯时空模型^[14]数学形式如式（2）、（3）所示. ...

Interpreting posterior relative risk estimates in disease-mapping studies

2004

... （1）利用贝叶斯时空模型估算山东省手足口病发病风险时空变化,并依据各区县手足口病发病相对风险及其后验概率值将山东省141个区县分为热点、既非热点也非冷点以及冷点3种类型,其中各区域的划分标准如下：热点区域为

\begin{matrix} p (\exp (s_{i}) > 1) > 0.8 \end{matrix}

,既非热点也非冷点的区域为

\begin{matrix} 0.2 \leq p (\exp (s_{i}) > 1) \leq 0.8 \end{matrix}

;冷点区域为

\begin{matrix} p (\exp (s_{i}) > 1) < 0.2 \end{matrix}

.其中,

\begin{matrix} \exp (s_{i}) \end{matrix}

为整个研究时段内区县

\begin{matrix} i \end{matrix}

手足口病发病相对风险估计值,

\begin{matrix} p \end{matrix}

为对应的概率估计值.为了描述各区县手足口病发病风险潜在变化趋势,利用各区县手足口病发病风险随时间变化趋势偏离总体变化趋势的程度再一次对上述3类区域进行划分.由于相对风险值较整体下降趋势更快且概率大于0.8即

\begin{matrix} p (b_{1 i} > 0) > 0.8 \end{matrix}

的区县不存在,只需将其划分为相对于整体下降趋势一致的区县和相对于整体下降趋势较慢的区县两类即可,分类规则由Richardson 等^[15]的识别疾病风险极高/极低区域一文中提出. ...

淄博市张店区手足口病流行与气象因素的关系研究

2010

淄博市张店区手足口病流行与气象因素的关系研究

2010

Detecting the association between meteorological factors and hand, foot, and mouth disease using spatial panel data models

2015

... [17].该差异表明手足口病对气象因素的变化较为敏感,温度、风速、气压对手足口病传播的影响具有很强的非线性关系,在不同季节对疾病传播具有明显不同的影响.出现这种差异的原因是：本文所选研究时段为手足口病高发时段（5-8月）,这段时间内平均温度明显高于其他时间段平均温度.随着温度的进一步升高,会影响肠道病毒繁殖和演变,从而影响手足口病感染的机会,且当温度过高时,儿童更愿意在室内活动,减少了病毒通过呼吸道或直接接触传播的可能性,而当风速变大时,会有利于病毒的扩散^[19].低气压环境会引起体内缺氧,从而使抵抗力下降,这与国内其他学者的结论一致^[20].此研究结果对于山东省以及全国加强防控高发时间段内手足口病发病具有重要的指导意义. ...

Spatiotemporal pattern of hand-foot-mouth disease in China: an analysis of empirical orthogonal functions

2014

清远市清城区手足口病流行状况及与气象因素的关系分析

2014

清远市清城区手足口病流行状况及与气象因素的关系分析

2014

北京市房山区手足口病与气象因素的时间序列分析

2015

北京市房山区手足口病与气象因素的时间序列分析

2015

〈

〉

利用贝叶斯时空模型分析山东省手足口病时空变化及影响因素

Space-time Variability and Determinants of Hand, Foot and Mouth in Shandong Province: A Bayesian Spatio-temporal Modeling Approach

1 引言

2 数据来源和研究方法

2.1 基础数据

2.2 贝叶斯时空模型

3 结果分析

3.1 时空统计分析

3.2 贝叶斯时空模型计算结果

3.3 影响因素分析

4 结论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子