Analysis on epidemiological characteristics and spatiotemporal clustering of other infectious diarrhea in Shandong, 2019−2023
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摘要:目的
分析2019—2023年山东省其他感染性腹泻病（OID）流行特征及时空聚集性，为合理制定防控策略提供参考。
方法通过中国疾病预防控制信息系统收集数据，使用描述性流行病学方法、空间自相关分析和时空扫描分析山东省OID流行特征及时空聚集性。
结果2019—2023年山东省共报告608 489例OID病例，年均报告发病率为120.34/10万。 病例集中于农民（235 623例）、散居儿童（152 713例）和学生（63 487例）。 流行季节呈“双峰”分布，夏季高峰时间为6—8月，次高峰自2021年开始后移，2023年已与夏季高峰融合。 确诊病例以病毒感染为主（15 013例，94.13%）。 威海市、东营市、济南市、滨州市和济宁市为高发地区。 全局空间自相关分析结果显示，各年度Moran's I指数为0.18～0.29（P＜0.05）。 局部空间自相关结果显示，高−高聚集区主要分布在济南市、滨州市、威海市及济宁市的部分地区。 时空扫描中共有1个一类聚集区、3个二类聚集区被探测到。 济宁市、泰安市交汇地区为一类聚集区（相对危险度=3.30，对数似然比=8936.30，P＜0.001）。
结论2019—2023年山东省OID流行水平较高，流行季节次高峰出现后移现象。 农民和散居儿童是高危人群，各地流行强度不同。 针对高发地区和高危人群加强病原学监测和防控工作是防控的关键。
Abstract:ObjectiveTo analyze the epidemiological characteristics and spatiotemporal clustering of other infectious diarrhea in Shandong province from 2019 to 2023, and provide reference for the development of prevention and control strategies.
MethodsData were collected through the China Disease Prevention and Control Information System, and descriptive epidemiological methods, spatial autocorrelation analysis, and spatiotemporal scanning were used to analyze the epidemiological characteristics and spatiotemporal clustering of other infectious diarrhea in Shandong.
ResultsA total of 608 489 cases of other infectious diarrhea were reported in Shandong from 2019 to 2023, with an average annual incidence of 120.34/100 000. The cases were mainly farmers (235 623 cases), children living scatteredly (152 713 cases) and students (63 487 cases). The incidence peak was during June-August, and the sub-peak began to occur later in 2021 and merged with the summer peak in 2023. The confirmed cases were predominated by viral infections (15 013 cases, 94.13%). Weihai, Dongying, Jinan, Binzhou and Jining were the areas with high incidences. The results of global spatial autocorrelation analysis showed that the annual Moran's I index ranged from 0.18 to 0.29 (P < 0.05). The results of local spatial autocorrelation showed that the high-high clusters were mainly distributed in parts of Jinan, Binzhou, Weihai, and Jining. Spatiotemporal scanning analysis detected 1 Class I clustering area and 3 Class II clustering areas. The Class I clustering area was in the intersection areas of Jining and Tai'an (relative ratio＝3.30, log-likelihood ratio＝8936.30, P＜0.001).
ConclusionThe incidence of other infectious diarrhea was high in Shandong from 2019 to 2023, and the sub-incidence peak gradually showed a late occurrence. Farmers and children living scatteredly were the high-risk groups, and the intensity of the epidemic varied with area. It is necessary to strengthen etiological surveillance and prevention and control of other infectious diarrhea in areas with high incidence and in populations at high risk.
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除霍乱、痢疾、伤寒、副伤寒以外的感染性腹泻被称为其他感染性腹泻病（other infectious diarrhea， OID），由病原微生物及其产物或寄生虫引起［1］，按照丙类传染病进行监测管理。OID覆盖病原多，流行范围广，严重者可危及生命。2017年世界卫生组织发布的信息显示，腹泻在5岁以下儿童死因中居第2位［2］。2021年我国报告OID病例1 329 790例，发病率（94.33/10万）高居法定传染病第2位［3］。引发OID的病原体如诺如病毒、腺病毒等易在学校和托幼机构等集体单位中引发聚集性疫情，且数量呈上升趋势［4］。国内部分地区研究发现，OID发病存在空间异质性［5–6］，对其开展研究能够发现OID的流行病学规律以及发病的“热点”地区，从而有针对性地提出公共卫生建议，更加精准地指导防控工作。山东省OID报告发病率持续位居全省法定传染病前3位，OID突发公共卫生事件数和涉及病例数均位居全国前列［4］，已造成较大的疾病负担，但当前尚未开展全省流行趋势和时空特征等研究。本研究综合运用描述性分析和空间流行病学方法分析2019－2023年山东省OID流行病学特征，了解其发病时空聚集区域，为防控提供科学支持和参考。
1. 资料与方法
1.1 资料
病例数据来自中国疾病预防控制信息系统传染病监测子系统，选择发病时间为2019年1月1日至2023年12月31日现住址为山东省且就诊单位为乡镇级及以上医疗机构的报告卡进行统计。人口数据来自中国疾病预防控制信息系统基本信息系统。本研究得到山东省疾病预防控制中心伦理审核委员会批准［审批号：伦研批第SDJK（K）2024-004-01号］。
1.2 研究方法
采用描述性流行病学方法，分析山东省OID三间分布特征。采用空间自相关分析方法，计算全局空间自相关Moran's I系数。Moran's I位于［–1，1］，值为正表明存在正向空间相关，为负则表明存在负向空间相关；Moran's I的绝对值越接近1，空间自相关性越强。使用局部空间自相关系数（local indicators of spatial association，LISA）进一步识别不同的空间聚集模式（高−高、低−低、高−低、低−高）；其中高−高、低−低聚集模式提示存在空间正相关，分别为发病的“热点”和“冷点”区域，高−低、低−高聚集模式表示存在空间负相关［7］。作为目前疾病聚集性分析最常用的方法之一，由Kulldorff［8］于1999年最早提出的时空扫描统计能够利用时间和空间信息探测疾病的聚集情况。运用SaTScan 9.6软件，选择Poisson分布模型进行回顾性时空扫描，参数设定最大风险人口值为总人口数的30%，最大时间窗口选择总研究期限的20%，蒙特卡罗模拟次数为999，以月为单位进行时空扫描［9］，聚集区存在的可能性通过计算对数似然比（log likelihood ratio，LLR）进行评价。一类聚集区为LLR值最大且有统计学意义的扫描区域，二类聚集区为其余有统计学意义的扫描区域。
1.3 统计学分析
应用Excel 2019软件进行数据处理，采用SPSS 26.0软件进行χ2检验。使用Geoda 1.1.8软件以县（市、区）为基本单位进行空间自相关分析，利用SaTScan 9.6软件进行时空聚集性分析，采用Excel 2019和QGis 3.16软件进行结果可视化呈现。检验水准α=0.05。
2. 结果
2.1 流行情况
2.1.1 人群分布
2019－2023年山东省共报告OID病例608 489例，死亡2例。年均报告发病率为120.34/10万，各年度发病率在97.71/10万（2022年）～142.75/10万（2019年）间波动。0～<5岁组报告病例数最多（图1）。各年龄组年均报告发病率以0～<1、1～<2岁组最高，分别为1 064.12/10万和984.04/10万。男性年均报告发病率（126.36/10万）高于女性（114.22/10万），差异有统计学意义（χ2=1 549.787，P＜0.001）。病例职业分布以农民（235 623例）、散居儿童（152 713例）和学生（63 487例）为主，分别占38.72%、25.10%和10.43%。
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图 1 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病病例的年龄分布Figure 1. Age distribution of cases of other infectious diarrhea in Shandong, 2019−20232.1.2 时间分布
发病存在较明显的“双峰”现象。各年夏季高峰时间基本一致，出现在6－8月。次高峰出现后延现象，2019年出现在12月至2020年1月，2021年和2022年出现在2－3月，2023年自5月开始与夏季高峰融合。夏季高峰发病数为233 298例，占病例总数的38.34%；次高峰发病数为82 335例，占病例总数的13.53%（图2）。
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图 2 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病病例时间分布Figure 2. Time distribution of cases of other infectious diarrhea in Shandong, 2019−20232.1.3 空间分布
山东省16市均有病例报告，地区差异性较大。报告病例数居前3位的市为济宁市（88 399例）、临沂市（87 734例）和济南市（78 071例），占病例总数的41.78%。年均报告发病率居前3位的是威海市（240.21/10万）、济宁市（213.21/10万）、东营市（201.96/10万）。鲁东地区的威海和东营市、鲁中地区（以滨州和济南市为主）以及鲁西南地区的济宁市为高发地区，其他地区相对低发。
2.2 时空聚集性
2.2.1 全局空间自相关
2019－2023年山东省OID报告发病率的全局Moran′s I指数均＞0，最大值为0.29（2022年），最小值0.18（2023年），Z值均＞1.96，Ｐ值均＜0.05，表明各年度报告发病率在全省范围内均存在空间聚集性，呈空间正相关（表1）。
表 1 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病发病情况全局空间自相关分析Table 1. Global spatial autocorrelation analysis on other infectious diarrhea incidence in Shandong, 2019−2023年份 Moran′s I Z值 P值 是否聚集 2019 0.21 3.915 0.002 是 2020 0.27 4.977 0.001 是 2021 0.25 4.631 0.001 是 2022 0.29 5.262 0.001 是 2023 0.18 3.302 0.008 是 2.2.2 局部空间自相关
根据全局空间自相关分析结果，对2019－2023年进行局部空间自相关分析，并生成局部空间关联指标聚集分布图。结果显示，各年度聚集模式为高−高的数分别为4、5、6、9、6个，鲁东（文登区、东营部分）、鲁中（滨州部分）和鲁西南地区（济宁部分）均存在高−高聚集区。低−低聚集区集中在鲁东地区的青岛市周边以及鲁西南地区的聊城、菏泽市部分（表2）。
表 2 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病局部自相关局部空间关联指标聚类地区Table 2. Local indicators of spatial association clustering map of local autocorrelation analysis on other infectious diarrhea in Shandong, 2019−2023年份 高−高聚集区 低−低聚集区 低−高聚集区 高−低聚集区 2019 汶上县、文登区、东营区、利津县、肥城市 平度市、莱西市、莱阳市、招远市、诸城市、昌邑市、胶州市、东昌府区、冠县、临清市、牡丹区、东明县、高密市、崂山区、曹县、钢城区、即墨区 兖州区、市中区、台儿庄区、河口区、东平县、长清区 定陶区 2020 文登区、垦利区、河口区、临朐县、东营区 平度市、莱西市、莱阳市、莱州市、招远市、栖霞市、诸城市、寿光市、昌邑市、胶州市、东昌府区、阳谷县、茌平县、冠县、临清市、牡丹区、东明县、高密市、市北区、即墨区、曹县、李沧区、市南区、崂山区 兖州区、台儿庄区 无 2021 汶上县、沾化区、利津县、滨城区、博兴县、垦利区 平度市、栖霞市、诸城市、昌邑市、胶州市、东昌府区、阳谷县、冠县、临清市、牡丹区、定陶区、东明县、高密市、即墨区、鄄城县、崂山区、市北区、滕州市、曹县 鱼台县、兖州区、高青县、市中区、河口区、东营区 莱西市 2022 河口区、兖州区、垦利 区、沾化区、无棣县、乐陵市、汶上县、嘉祥县、利津县 寿光市、昌邑市、胶州市、东昌府区、冠县、临清市、牡丹区、东明县、高密市、平度市、薛城区、滕州市、曹县、市北区、莱西市、李沧区、市南区、崂山区、栖霞市、即墨区、寒亭区 陵城区、市中区、东平县、鱼台县、滨城区、东营区 定陶区 2023 汶上县、利津县、博兴县、庆云县、嘉祥县、无棣县 栖霞市、昌邑市、胶州市、东昌府区、冠县、临清市、牡丹区、定陶区、东明县、高密市、寒亭区、奎文区、滕州市、坊子区、钢城区、市北区、薛城区、崂山区、曹县、平度市、鄄城县 兖州区、鱼台县、东平县、张店区、河口区、东营区 莱西市 2.2.3 时空扫描分析
2019－2023年共扫描到4个聚集区，其中1个一类聚集区，3个二类聚集区。一类聚集区以汶上县为中心，聚集半径为49.35 km，聚集时间为2023年2－10月，覆盖济宁和泰安市的8个县（区），区域内实际报告病例18 266例，期望病例5 651.65例（相对危险度=3.30，LLR=8 946.30，P＜0.001）。 第一个二类聚集区发生在2021年1－9月，涉及滨州、济南、淄博、东营和德州市的32个县（区）。第二个二类聚集区发生在2019年2－10月，涉及威海市的3个县（区）。第三个二类聚集区发生在2019年6－8月，涉及临沂、日照和枣庄市的17个县（区）（表3）。
表 3 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病报告发病率时空扫描分析结果Table 3. Spatiotemporal scanning analysis on reported incidence of other infectious diarrhea in Shandong， 2019 – 2023聚集类型 聚集时间 聚集
半径
（km）涉及县（区） 涉及县（区）数(个) 实际病例数（例） 期望病例数（例） RR值 P值 一类聚集区 2023年10月 49.35 汶上县、兖州市、东平县、梁山县、嘉祥县、任城区、宁阳县、曲阜市 8 18 266 5 651.65 3.30 ＜0.001 二类聚集区1 2021年1－9月 115.77 阳信县、庆云县、惠民县、乐陵市、滨城区、商河县、无棣县、沾化县、高青县、宁津县、利津县、临邑县、邹平县、博兴县、济阳县、陵县、桓台区、东营区、淄博高新区、章丘区、周村区、广饶县、张店区、河口区、德城区、临淄区、天桥区、垦利县、平原县、历下区、禹城市、历城区 32 34 110 16 833.37 2.09 ＜0.001 二类聚集区2 2019年2－10月 37.32 环翠区、文登市、荣成市 3 7 103 2 053.26 3.49 ＜0.001 二类聚集区3 2019年6－8月 109.76 临沭县、河东区、罗庄区、郯城县、莒南县、兰山区、苍山县、岚山区、沂南县、莒县、东港区、市中区、峄城区、台儿庄区、平邑县、费县、五莲县 17 10 587 4 017.52 2.66 ＜0.001 注：RR. 相对危险度。 2.3 病原谱特征
2019－2023年山东省OID病例，有明确病原诊断15 949例。其中病毒感染15 013例（94.13%），细菌感染861例（5.40%），混合感染65例（0.41%），真菌感染10例（0.06%）。病毒感染以轮状病毒为主（10 894例，72.61%），其次是诺如病毒（
2419 例，16.12%）和腺病毒（949例，6.32%），均集中在≤5岁幼儿（轮状病毒感染9 515例（87.34%）；诺如病毒感染1 848例（76.40%）；腺病毒感染753例，79.35%）。从季节分布来看，轮状病毒感染主要发生在冬季；诺如病毒占比从2019年的9.42%上升到2023年的27.19%（趋势性χ2=412.972， P<0.001），冬春季发病较多，但2023年高峰后移，3－6月病例数较多。2019、2021和2023年腺病毒感染病例数较多，主要集中在夏季，2023年出现秋季高峰。细菌感染存在夏秋季高峰，以沙门菌感染为主（713例，82.81%），病例集中在散居儿童（360例，42.81%）、农民（141例，16.38%）和家务及待业（105例，12.20%）。3. 讨论
本研究显示，2019－2023年山东省OID年均报告发病率（120.34/10万）高于2021年全国发病水平（94.33/10万）［3］以及河北省（75.03/10万）［5］、贵州省（42.13/10万）［10］等，低于重庆市（132.67/10万）［6］。0～5岁儿童为高危人群，与其免疫系统不完善、卫生习惯尚未养成有关，同时幼儿就诊率较高也对报告发病率有一定影响［11］。与青海省［12］、江西省［13］等地大部分病例集中于幼龄儿童且职业以散居儿童为主的报道不同，山东省农民病例数最多，且农民中细菌感染比例高，提示可能与与农业人口数量多、密度大且农民生活环境和卫生程度相对差有关，推测也由于山东省医疗机构，特别是基层医疗机构对OID的监测力度较大有关：近年来，山东省通过印发《山东省病毒性腹泻监测技术方案》等文件、每年下发工作意见以及强化医疗机构对法定传染病诊断报告意识等工作措施，不断强化OID监测工作。中国疾病预防控制中心《2022年中国传染病监测报告》显示，山东省OID病例报告数持续居全国前3位；且从报告医院类别来看，乡镇卫生院报告了大量农民病例。男性社会活动频繁、个人卫生习惯差、暴露机会多，可能是其发病率高于女性的原因［14］。
时间分布上，山东省高发流行季节与邻省河北省类似［5］，呈现夏季及冬春季双峰分布的特点。但冬季高峰与湖北省类似［15］，出现后移现象，2023年已基本与夏季高峰融合，其原因可能有：一是气象因素对腹泻发病造成影响。研究表明，气温、降水量等与腹泻发病率存在不同天数的滞后相关关系［16–17］。二是与病原谱变化有关。山东省病原学监测结果显示，诺如病毒占比不断增高且发病高峰从冬春季后移至2023年3－6月，结合山东省突发公共卫生事件管理信息系统数据，2023年3－6月发生多起托幼机构和学校诺如病毒暴发疫情，因此该后移现象可能与诺如病毒感染发病变化密切相关［18］。三是疫情影响。2022年底大范围暴发的呼吸道传染病疫情导致人口流动性和患者就医意愿下降［19］。
从地区分布来看，各市发病率差异较大。高发地区主要集中在东营、滨州和济宁市，可能影响因素有：一是沿海与内陆地区地理环境和气候不同；二是各地经济水平、流动人口等社会因素差异较大；三是传染病监测基础不同，监测力度有差异。全局自相关分析结果显示，各年度发病均存在空间正相关，表明病例分布存在空间聚集性。2019年东营市部分呈现高−高聚集，随后向周边及滨州市地区扩散并呈长期聚集，其变化原因一方面可能与该地区作为胜利油田所在地经济较发达、居民就诊意愿较高、以及基本公共卫生项目持续深入推进促进了传染病诊断报告有关［20］；另一方面可能与东营、滨州市为滨海盐碱地且均重度盐碱化的地理特点相关［21］。山东省历史研究显示，盐碱地区腹泻发病率高于非盐碱地区［22］，近年来虽经过治理改造，但是否在多种因素综合作用下仍对OID发病存在影响需进一步探讨。青岛市莱西市在2021年和2023年均为高−低聚集区，应予以重点关注，避免周边地区向高−高聚集区转变。时空扫描分析结果与空间聚集结果基本吻合，其中一类聚集区以汶上县为中心，覆盖济宁和泰安市交界处8个区（县），由于该地区农民病例数占全部病例的40%以上，推测其聚集原因为当地农业人口较多、密度较大且跨市流动性强，提示应进一步注重农村地区OID防治工作，加强宣传教育和医疗救治。第一个二类聚集区包括济南市区及周边区（县），可能与省会城市人口较为密集、大型医院较多造成局部聚集有关；此外第一、第二个二类聚集区在聚集时间内均发生多起OID暴发疫情，可能也是出现局部聚集的原因。此外，除局部空间自相关识别到的区域外，时空扫描分析还探测到2019年6－8月鲁西南地区以临沭县为中心出现聚集区，聚集时间与OID夏季高峰吻合，提示在流行季节发病率较低地区同样可能出现局部高发流行，防控工作不容忽视。
综上所述，2019－2023年山东省OID发病率总体维持在较高水平，冬春高峰出现后移现象。病原学结果以病毒感染为主。散居儿童和农民为高危人群，应有针对性的加强相关防控知识的宣传教育，增大轮状病毒疫苗宣传力度。鲁东、鲁中和鲁西南地区流行强度不同，但均存在聚集区，需进一步加强病原学监测，推进各类致泻病原体疫苗研发，同时加强监测预警，强化流行季节重点地区、重点场所疫情防控工作。此外，气象、地理和社会因素对山东省OID流行季节和高发地区动态变化的影响，有待深入探究。
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
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图 1 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病病例的年龄分布
Figure 1. Age distribution of cases of other infectious diarrhea in Shandong, 2019−2023
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图 2 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病病例时间分布
Figure 2. Time distribution of cases of other infectious diarrhea in Shandong, 2019−2023
表 1 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病发病情况全局空间自相关分析
Table 1 Global spatial autocorrelation analysis on other infectious diarrhea incidence in Shandong, 2019−2023
年份 Moran′s I Z值 P值 是否聚集 2019 0.21 3.915 0.002 是 2020 0.27 4.977 0.001 是 2021 0.25 4.631 0.001 是 2022 0.29 5.262 0.001 是 2023 0.18 3.302 0.008 是 
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表 2 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病局部自相关局部空间关联指标聚类地区
Table 2 Local indicators of spatial association clustering map of local autocorrelation analysis on other infectious diarrhea in Shandong, 2019−2023
年份 高−高聚集区 低−低聚集区 低−高聚集区 高−低聚集区 2019 汶上县、文登区、东营区、利津县、肥城市 平度市、莱西市、莱阳市、招远市、诸城市、昌邑市、胶州市、东昌府区、冠县、临清市、牡丹区、东明县、高密市、崂山区、曹县、钢城区、即墨区 兖州区、市中区、台儿庄区、河口区、东平县、长清区 定陶区 2020 文登区、垦利区、河口区、临朐县、东营区 平度市、莱西市、莱阳市、莱州市、招远市、栖霞市、诸城市、寿光市、昌邑市、胶州市、东昌府区、阳谷县、茌平县、冠县、临清市、牡丹区、东明县、高密市、市北区、即墨区、曹县、李沧区、市南区、崂山区 兖州区、台儿庄区 无 2021 汶上县、沾化区、利津县、滨城区、博兴县、垦利区 平度市、栖霞市、诸城市、昌邑市、胶州市、东昌府区、阳谷县、冠县、临清市、牡丹区、定陶区、东明县、高密市、即墨区、鄄城县、崂山区、市北区、滕州市、曹县 鱼台县、兖州区、高青县、市中区、河口区、东营区 莱西市 2022 河口区、兖州区、垦利 区、沾化区、无棣县、乐陵市、汶上县、嘉祥县、利津县 寿光市、昌邑市、胶州市、东昌府区、冠县、临清市、牡丹区、东明县、高密市、平度市、薛城区、滕州市、曹县、市北区、莱西市、李沧区、市南区、崂山区、栖霞市、即墨区、寒亭区 陵城区、市中区、东平县、鱼台县、滨城区、东营区 定陶区 2023 汶上县、利津县、博兴县、庆云县、嘉祥县、无棣县 栖霞市、昌邑市、胶州市、东昌府区、冠县、临清市、牡丹区、定陶区、东明县、高密市、寒亭区、奎文区、滕州市、坊子区、钢城区、市北区、薛城区、崂山区、曹县、平度市、鄄城县 兖州区、鱼台县、东平县、张店区、河口区、东营区 莱西市
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表 3 2019－2023年山东省其他感染性腹泻病报告发病率时空扫描分析结果
Table 3 Spatiotemporal scanning analysis on reported incidence of other infectious diarrhea in Shandong， 2019 – 2023
聚集类型 聚集时间 聚集
半径
（km）涉及县（区） 涉及县（区）数(个) 实际病例数（例） 期望病例数（例） RR值 P值 一类聚集区 2023年10月 49.35 汶上县、兖州市、东平县、梁山县、嘉祥县、任城区、宁阳县、曲阜市 8 18 266 5 651.65 3.30 ＜0.001 二类聚集区1 2021年1－9月 115.77 阳信县、庆云县、惠民县、乐陵市、滨城区、商河县、无棣县、沾化县、高青县、宁津县、利津县、临邑县、邹平县、博兴县、济阳县、陵县、桓台区、东营区、淄博高新区、章丘区、周村区、广饶县、张店区、河口区、德城区、临淄区、天桥区、垦利县、平原县、历下区、禹城市、历城区 32 34 110 16 833.37 2.09 ＜0.001 二类聚集区2 2019年2－10月 37.32 环翠区、文登市、荣成市 3 7 103 2 053.26 3.49 ＜0.001 二类聚集区3 2019年6－8月 109.76 临沭县、河东区、罗庄区、郯城县、莒南县、兰山区、苍山县、岚山区、沂南县、莒县、东港区、市中区、峄城区、台儿庄区、平邑县、费县、五莲县 17 10 587 4 017.52 2.66 ＜0.001 注：RR. 相对危险度。
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