2023年山東省濰坊市食源性疾病流行病學特征分析

摘 要：對2023年山東省濰坊市196家醫(yī)療機構上報的食源性疾病病例進行流行病學特征分析，為制定有效的防控措施提供科學依據。結果表明，2023年濰坊市共報告食源性疾病病例104 749例，男女性別比為1.07∶1.00，病例職業(yè)以農民為主（占病例總數的72.38%），病例年齡以35～74歲為主（占病例總數的69.57%），發(fā)病時間具有明顯的季節(jié)性，以9—11月為主（占病例總數的66.13%），因食用水果類及其制品而發(fā)病的占病例總數的38.40%，家庭為主要進食場所（占病例總數的95.64%）。為有效防控食源性疾病，有關部門應從公眾教育、專業(yè)培訓、監(jiān)測預警及強化監(jiān)管等多個方面采取措施。

關鍵詞：食源性疾??；流行病學特征；發(fā)病時間；進食場所

Analysis of Epidemiological Characteristics of Foodborne Diseases in Weifang City， Shandong Province in 2023

CHEN Jie1， ZHANG Huatao2*， MU Xiaoping1

（1.Weifang Center for Disease Control and Prevention， Weifang 261061， China;

2.Weifang Traditional Chinese Hospital， Weifang 261041， China）

Abstract： The epidemiological characteristics of foodborne disease cases reported by 196 medical institutions in Weifang city， Shandong province in 2023 were analyzed to provide scientific basis for formulating effective prevention and control measures. The results showed that a total of 104 749 cases of foodborne diseases were reported in Weifang city in 2023， with a male to female ratio of 1.07 ： 1.00. The main occupation of the cases was mainly farmers （72.38% of the total number of cases）， and the main age of the cases was mainly 35～74 years old （69.57% of the total number of cases）. The onset time was obviously seasonal， mainly from september to november （accounting for 66.13% of the total number of cases）. 38.40% of the total number of cases were due to the consumption of fruits and their products， and the family was the main eating place （accounting for 95.64% of the total number of cases）. In order to effectively prevent and control foodborne diseases， relevant departments should take measures from multiple aspects such as public education， professional training， monitoring and early warning， and strengthening supervision.

Keywords： foodborne diseases; epidemiological characteristics; onset time; eating place

食源性疾病是指食品中致病因素進入人體引起的感染性、中毒性等疾病，包括食物中毒[1]。世界衛(wèi)生組織指出，全球每年約有6億人因食用受污染的食物而患病[2]。每年多達220萬人因腹瀉而患病最終死亡，其中大部分病例懷疑與食物或飲用水有關[3-4]。為了解山東省濰坊市食源性疾病的流行病學特征，增強食源性疾病的監(jiān)測預警能力，本文對2023年濰坊市食源性疾病監(jiān)測結果進行分析。

1 資料與方法

1.1 資料來源

分析對象為2023年濰坊市196家醫(yī)療機構通過“國家食源性疾病病例監(jiān)測系統(tǒng)”報告的病例，系統(tǒng)統(tǒng)計內容包括食源性疾病監(jiān)測病例基本信息、癥狀信息、暴露信息、診斷結論等。醫(yī)療機構上報病例后，經區(qū)級、市級、省級疾病預防控制中心逐級審核后，最終上報給國家風險評估中心。

1.2 統(tǒng)計學方法

采用Excel 2019對數據進行整理并建立數據庫，利用SPSS 18.0軟件對數據進行統(tǒng)計學分析，率的比較采用χ2檢驗，P＜0.05表示差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果與分析

2.1 基本情況

2023年，濰坊市共有196家報告醫(yī)院開展了食源性疾病監(jiān)測工作，共上報食源性疾病病例104 749例，

無疑似食源性異常病例/疑似健康事件信息的報告。

2.2 人群分布

2023年濰坊市報告的食源性疾病病例中，從性別來看，男女性別比為1.07∶1.00；從職業(yè)來看，病例職業(yè)以農民為主，占病例總數的72.38%（圖1）；從年齡來看，以35～74歲為主，占病例總數的69.57%（圖2），差異均有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）。

2.3 時間分布

2023年，濰坊市食源性疾病的發(fā)生具有明顯的季節(jié)性，病例發(fā)病時間以9—11月（夏秋季）為主，占病例總數的66.13%，差異有統(tǒng)計學意義（χ2=18.23，P＜0.05），見圖3。

2.4 暴露食品分布

如圖4、圖5所示，2023年濰坊市報告的食源性疾病病例中，因食用水果類及其制品而發(fā)病的病例占病例總數的38.40%；進食場所以家庭為主，占病例總數的96.57%。

3 討論與結論

2023年濰坊市196家醫(yī)療機構共上報食源性疾病病例104 749例，從性別分布來看，男女性別比為1.07∶1.00。從年齡分布來看，以35～74歲為主。從職業(yè)分布來看，以農民為主，這與臨沂市、廣東省監(jiān)測結果一致[5-6]。其原因可能是該年齡段的人群以在外務工為主，生活節(jié)奏較快，在外就餐的機會增加，飲食不規(guī)律、飲食不潔凈可能會增加食物暴露的風險，從而增加了食源性疾病的發(fā)生。

分析發(fā)現(xiàn)，2023年濰坊市食源性疾病的發(fā)生具有明顯的季節(jié)性，以夏秋季為主；進食場所以家庭為主，因食用水果類及其制品發(fā)病的病例占比最高。這與張馨月等[7]、何詩琪等[8]監(jiān)測結果一致。其原因可能是夏秋季節(jié)溫度較高、濕度較大，容易滋生多種細菌等微生物，放置時間過長的水果暴露在空氣中極易腐敗變質。家庭作為最多的飲食場所，面臨的風險也不容小覷。家庭自制的剩菜剩飯如果加熱不到位，很容易導致致病性微生物繁殖，影響人們的身體健康。

為有效減少食源性疾病的發(fā)生，應從公眾教育、專業(yè)培訓、監(jiān)測預警及強化監(jiān)管等多個方面采取措施。①通過媒體、社交平臺、學校教育等多種渠道，廣泛宣傳食品安全的重要性以及預防食源性疾病的基本知識，提高公眾的食品安全意識和健康素養(yǎng)；②加強食品相關從業(yè)人員培訓，如對廚師、服務員等直接接觸食品的人員進行食品安全知識、食品加工技術、個人衛(wèi)生習慣等方面的培訓，強調在食物準備過程中嚴格區(qū)分生食和熟食的器具、容器，避免交叉污染；③構建覆蓋食品生產、加工、流通、消費全鏈條的食品安全監(jiān)測網絡，利用大數據、人工智能等技術手段，對監(jiān)測數據進行深入分析，及時發(fā)現(xiàn)食品安全隱患，發(fā)布預警信息，并建立健全食品安全突發(fā)事件應急響應機制，確保一旦發(fā)生食源性疾病事件，能夠迅速響應、有效處置；④加強對食品生產、經營單位的日常監(jiān)管和突擊檢查，嚴厲打擊違法違規(guī)行為，并鼓勵消費者舉報食品安全問題，建立舉報獎勵機制，形成社會共治的良好氛圍[9-10]。

參考文獻

[1]陳婷，周慶瓊，戚平，等.2011—2020年中國食源性疾病流行病學分析[J].中國食品衛(wèi)生雜志，2023，35（10）：

1545-1550.

[2]孫獻周，于琪，張巧.食品中食源性致病菌污染現(xiàn)狀及危害[J].河南醫(yī)學高等?？茖W校學報，2021，33（3）：

335-339.

[3]陸姣，王曉莉，吳林海.國內外食源性疾病防控的研究進展[J].中華疾病控制雜志，2017，21（2）：196-199.

[4]QI X J，XIA A，CHEN J，et al.Descriptive study of foodborne disease using disease monitoring data in Zhejiang province，China，2016—2020[J].BMC Public Health，2022，22（1）：1831-1839.

[5]左亞凡，蔣海英，李濤.等.2018—2022年臨沂市食源性疾病病原體分布及流行特征[J].中國初級衛(wèi)生保健，2023，37（8）：86-88.

[6]李世聰，嚴維娜，梁駿華，等.2016—2018年廣東省食源性疾病流行病學特征及時空聚集性分析[J].中國食品衛(wèi)生雜志，2023，35（3）：436-442.

[7]張馨月，曾敬，李敏，等.2017—2019年武漢市監(jiān)測食源性疾病流行特征[J].中華醫(yī)院感染學雜志，2021，31（4）：

631-635.

[8]何詩琪，賀勇，紀天鵬，等.2019—2021年荊州市食源性疾病主動監(jiān)測結果分析[J].應用預防醫(yī)學，2023，29（2）：

122-125.

[9]陳婷，周慶瓊，戚平，等.2011—2020年中國食源性疾病流行病學分析[J].中國食品衛(wèi)生雜志，2023，35（10）：

1545-1550.

[10]王吉曉，馬永忠，吳忠慧，等.2015—2019年海南省食源性疾病病例監(jiān)測結果分析[J].現(xiàn)代預防醫(yī)學，2021，48（5）：

793-798.