血吸蟲病疫情預(yù)測模型研究進展*

趙 浩 汪 鑫

(1南昌大學(xué)醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院 江西南昌 330006;2九江學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院 江西九江 332000)

血吸蟲病是由Theodor bilharz于1851年在埃及首次發(fā)現(xiàn)的一種寄生蟲病，并由血吸蟲的感染而引起的一種疾病［1］。血吸蟲病在世界范圍內(nèi)已經(jīng)感染了數(shù)百萬人，在南非流行特別嚴重，在中東和東南亞依然是一個公共衛(wèi)生問題，大約超過76個國家近6億人口還在受到血吸蟲病感染的危險［1］。據(jù)衛(wèi)生部傳染病疫情統(tǒng)計報告，2012年我國新發(fā)生的血吸蟲病患者4 802例，比2011年度的4 483例增長了6.61%［2］。在對血吸蟲疫情進行預(yù)測及防治策略的選擇時，越來越多使用了疾病預(yù)測模型。流行病學(xué)家和應(yīng)用數(shù)學(xué)家相繼建立了多個預(yù)測模型對血吸蟲病疫情進行預(yù)測。本文對血吸蟲病疫情預(yù)測模型的研究進展進行了綜述。

1 地理信息系統(tǒng)模型

地理信息系統(tǒng) (geographical information system，GIS)是一門集計算機科學(xué)、地理學(xué)、測繪學(xué)、空間科學(xué)、信息學(xué)等為一體的新興學(xué)科［3］，已用于疾病的監(jiān)測、預(yù)測及衛(wèi)生管理決策。Cross等［4］在1984年采用判別分析，通過收集氣象資料和衛(wèi)星遙感資料，預(yù)測了菲律賓血吸蟲病流行區(qū)域，并根據(jù)地理信息資料和預(yù)測的疾病的發(fā)生概率繪制了疾病風險圖，認為其預(yù)測結(jié)果可信并可推廣應(yīng)用［1］。Malone等［5］在埃及尼羅河成功應(yīng)用GIS系統(tǒng)建立一個血吸蟲病傳播指數(shù)模型，并隨后被應(yīng)用到埃塞俄比亞、巴西、尼爾利亞［6，8］。2000年，世界衛(wèi)生組織、聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織、路易斯安娜州立大學(xué)及丹麥血吸蟲實驗室倡導(dǎo)，在意大利Bellagio建立了由洛克菲勒基金資助的第一個全球合作的空間分析研究組織，旨在使衛(wèi)生工作者和研究血吸蟲病與空間預(yù)測模型的地學(xué)家有效地合作，從空間分析的角度建立血吸蟲病及其他螺傳疾病的空間模型。該模型整合應(yīng)用GIS的方法、全球氣候模型數(shù)據(jù)、來自地球觀測衛(wèi)星的遙感數(shù)據(jù)、疾病流行數(shù)據(jù)、宿主釘螺的分布及孳生數(shù)據(jù)、影響螺傳疾病發(fā)展和繁殖的關(guān)鍵環(huán)境因素的數(shù)字地圖［9］。周曉農(nóng)等［10，13］等采用空間分析和疊置分析種群遺傳學(xué)資料，應(yīng)用溫度和潛在蒸發(fā)指數(shù) (地面水平衡系統(tǒng))為基礎(chǔ)的改良Malone公式計算血吸蟲病傳播指數(shù)，并結(jié)合校正植被指數(shù) (NDVI)、AVHRR(advanced very high resolution radiometer)第4頻道的溫度分布圖及高程分布圖進行空間分析和地圖重疊分析，發(fā)現(xiàn)血吸蟲傳播指數(shù)大于900的分布基本上與中國南部地區(qū)的血吸蟲病流行區(qū)相吻合，重疊分布圖顯示了高危地區(qū)與長江流域的血吸蟲病高發(fā)地區(qū)基本一致，佐證了中國大陸釘螺種群結(jié)構(gòu)的理論，認為利用氣象資料和衛(wèi)星遙感資料來預(yù)測、預(yù)報血吸蟲病流行范圍和強度具有應(yīng)用前景［1］，在1999年又利用江蘇省境內(nèi)及邊緣地區(qū)的氣象觀察點資料，以AVHRR遙感資料得出不同季節(jié)的流行強度預(yù)測圖，應(yīng)用Logistic回歸分析各個觀察點的傳播指數(shù)與現(xiàn)場血吸蟲病發(fā)病率的關(guān)系，觀察預(yù)測的正確率，預(yù)測總正確率為88.89%，2004年建立了全國血吸蟲病氣象GIS數(shù)據(jù)庫，并構(gòu)建了血吸蟲病氣候－傳播模型，認為血吸蟲病潛在流行區(qū)將隨氣候變暖出現(xiàn)北移，而北移敏感區(qū)是今后我國的監(jiān)測工作重點。張治英等［14］應(yīng)用地理信息系統(tǒng)結(jié)合空間掃描法檢測江寧縣江灘釘螺分布的空間聚集性，并同時采用變異函數(shù)定量分析釘螺空間分布特征，認為江灘釘螺分布的空間聚集性及自相關(guān)性，存在適合于釘螺孳生分布的因素。趙飛等［15］基于縣級GIS構(gòu)建空間數(shù)據(jù)庫，同時收集現(xiàn)有病人數(shù)、流行縣人口數(shù)等資料，運用SaTScan(satellite scan statistics)軟件探測血吸蟲病聚集區(qū)域，共探測出5個聚集區(qū)域，包括39個縣 (區(qū))，認為湖區(qū)5省沿江地區(qū)仍是血吸蟲空間聚集的主要區(qū)域，尤以湖北、湖南交界地帶空間聚集性最高、范圍最大。

地理信息系統(tǒng)經(jīng)歷了20多年的發(fā)展，與遙感技術(shù)以及全球定位系統(tǒng)相結(jié)合，在血吸蟲病領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，疾病控制的監(jiān)測預(yù)警模式，已由過去的手工、單一、靜態(tài)、定性為主的監(jiān)測方法發(fā)展為多時相、多因素、時空結(jié)合、定性、定量相結(jié)合的綜合監(jiān)測分析方式。由于RS(remote sensing)和 GPS(global positioning system)技術(shù)能為GIS系統(tǒng)提供更為豐富、及時、精確的空間資料，因而，基于該技術(shù)的疾病預(yù)測系統(tǒng)必將成為疾病控制監(jiān)測預(yù)警發(fā)展的主要方向。

2 貝葉斯時空模型

近幾十年來，隨著疾病制圖的統(tǒng)計方法的快速發(fā)展，貝葉斯模型在流行病學(xué)研究領(lǐng)域中的應(yīng)用日益廣泛，該模型能分析影響疾病發(fā)生的地理危險因素和小區(qū)域范圍疾病潛在的或無法解釋的協(xié) 變 量 效 應(yīng) 的 殘 差［16，17］。Yang 等［18］收 集 了1990—1998年江蘇省47個縣的血吸蟲病的橫斷面資料，通過遙感衛(wèi)星獲得歸一化植被指數(shù) (NDVI)和地表溫度 (LST)等氣象資料，應(yīng)用貝葉斯時空模型進行分析，最佳模型顯示空間效應(yīng)服從條件自回歸過程，1990—1992年間江蘇省血吸蟲病空間自相關(guān)性明顯下降，但隨后逐漸上升，可能與大規(guī)模吡喹酮化療控制了血吸蟲發(fā)病率有關(guān)，結(jié)果還表明NDVI與日本血吸蟲感染呈負相關(guān)，另外LST與血吸蟲的流行呈正相關(guān)。王顯紅［19］和楊坤等［20］收集血吸蟲病的查病數(shù)據(jù)和遙感提取的環(huán)境因子，在考慮血吸蟲病檢查方法靈敏度和特異度的不確定性和血吸蟲時空格局的基礎(chǔ)上，構(gòu)建不同的血吸蟲貝葉斯模型，篩選最佳模型，分析10年間血吸蟲病的時空格局變化，并評估退田還湖工程對血吸蟲病疫情的影響。

貝葉斯時空模型在同時分析疾病在時間和空間的分布格局和流行趨勢有較大的優(yōu)勢，并對疾病的發(fā)病率和死亡率進行估計和制圖，提示疾病相關(guān)危險因素供進一步流行病學(xué)研究。應(yīng)用貝葉斯時空模型分析疾病數(shù)據(jù)時需注意以下幾個問題:相關(guān)參數(shù)先驗分布的假定，空間和時間效應(yīng)的擬合形式，模型的比較與實現(xiàn)［21］。由于貝葉斯時空模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)中時空信息分析的優(yōu)勢，及疾病認識先驗經(jīng)驗信息的利用，將在疾病時空分布規(guī)律，預(yù)測及決策方面發(fā)揮越來越重要的作用。另外，許多研究表明，貝葉斯時空模型在分析小區(qū)域疾病資料時具有明顯的優(yōu)勢，但對小區(qū)域的范圍界定并無明顯結(jié)論，在貝葉斯模型應(yīng)用尺度上還待進一步研究［21］。

3 數(shù)學(xué)模型法

數(shù)學(xué)模型可對疾病復(fù)雜的流行過程作更典型、更精練、更定量的描述，以便從理論上揭示疾病流行的特征，以及預(yù)測疾病的發(fā)生和發(fā)展［22］。國內(nèi)外的學(xué)者對血吸病疫情數(shù)學(xué)傳播模型已進行了廣泛和深入的研究，自Macdonal創(chuàng)建了第一個血吸蟲病數(shù)學(xué)模型后［23］，隨著計算機技術(shù)和相應(yīng)軟件的發(fā)展及多學(xué)科知識的引入，流行病學(xué)家和應(yīng)用數(shù)學(xué)家從最初的僅僅只是針對某個傳播環(huán)節(jié)指標的預(yù)測，逐漸發(fā)展到涉及血吸蟲整個傳播環(huán)節(jié)指標的預(yù)測，如Barbour雙宿主模型、Malone模型及 Ross模型等［24，27］。Chen 等［28］應(yīng)用數(shù)學(xué)模型發(fā)現(xiàn)血吸蟲在牛與釘螺之間的傳播對血吸病的流行起著關(guān)鍵的作用。賽曉勇等［29，33］分別應(yīng)用灰色系統(tǒng)模型成功預(yù)測血吸蟲病短期流行趨勢。同時還應(yīng)用時間序列分析在洞庭湖區(qū)雙退試點預(yù)測退田還湖前后血吸蟲疫情，結(jié)果顯示ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型預(yù)測效果較好［34］。

運用數(shù)學(xué)模型模擬血吸蟲病傳播模式時，需要深入細致地分析各個環(huán)節(jié)及相互關(guān)系、影響因素，并能夠全面反映傳播的基本特征，清晰顯示主要特征和流行趨勢，避免混雜。因此，在建立模型時應(yīng)可能減少假設(shè)前提和模型，模擬出簡單有效的血吸蟲病傳播數(shù)學(xué)模型。

綜上所述，血吸蟲病預(yù)測工作是現(xiàn)代公共衛(wèi)生發(fā)展的產(chǎn)物，預(yù)測模型的廣泛應(yīng)用還有很多的困難需要解決。但是隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和研究人員對疾病的認識不斷加深，想信在不久的將來必為血吸蟲病的預(yù)測研究工作作出貢獻，以期最終達到消滅血吸蟲病，提高人民健康水平的目的。

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