摘要
目的：探讨2019—2023年新型冠状病毒肺炎（coronavirus disease-2019，COVID-19）疫情前后我国4种肝炎（甲肝、乙肝、丙肝和戊肝）发病趋势的变化规律性，为疫情后肝炎防治提供参考依据。方法：通过我国2012—2023年4种肝炎时间序列的描述统计和季节性分解，对2019—2023年COVID-19疫情前后肝炎月发病数以及时间序列的长期趋势、季节因子和方差贡献率的动态变化进行比较和分析。结果：COVID-19疫情期间的2020—2022年，4种肝炎的平均月发病数低于疫情前的2019年，每种肝炎都出现2012年以来的历史最低值，疫情后的2023年月发病数都出现上升趋势。时间序列的分解表明，甲肝、乙肝、丙肝和戊肝，2012—2019 年与 2012—2023 年的季节因子高度相关，相关系数分别为 0.964、0.964、0.947 和 0.977（P 均< 0.001）。 2012—2019年、2012—2020年、2012—2021年、2012—2022年及2012—2023年4种肝炎的时间序列的方差呈上升趋势，长期趋势的方差贡献率呈上升趋势，与方差的相关系数分别为0.979、0.981、0.890和0.938（P均 < 0.05），季节因子的方差贡献率呈下降趋势，与方差的相关系数分别为 -0.978、-0.986、-0.954和 -0.936（P均 < 0.05）。结论：时间序列分解有助于研究肝炎长期趋势变化和周期性波动的规律性。甲肝和乙肝时间序列图的长期趋势变化特征明显，丙肝、戊肝时间序列图的周期性波动特征明显。疫情防控减少了4种肝炎的月发病数，对月发病数的长期趋势有较大影响，未改变发病低谷期和高峰期的周期性特征。面临疫情后肝炎发病数上升的挑战，要加强疫情后肝炎的监测工作，研究肝炎发病规律性，做好防控和治疗工作。
Abstract
Objective：To explore the changing regularity of the incidence trend of four types of hepatitis（hepatitis A，hepatitis B， hepatitis C and hepatitis E）in China before and after the coronavirus disease-2019（COVID-19）pandemic between 2019 and 2023， and provide a reference for the prevention and treatment of hepatitis after the epidemic. Methods：Based on the descriptive statistics and seasonal decomposition of the four hepatitis time series between 2012 and 2023 in China，the monthly cases before and after the COVID-19 pandemic in 2019 and 2023 were compared and analyzed，as well as the long-term trend，seasonal factors and the dynamic change of variance contribution rate of the time series. Results：During the COVID-19 epidemic between 2020 and 2022，the average monthly cases of four types of hepatitis were lower than that in 2019 before the epidemic，each type of hepatitis had reached its lowest historical value since 2012，and the monthly cases of 2023 after the epidemic appeared an upward trend. The decomposition of time series showed that the seasonal factors of hepatitis A，B，C，and E in 2012- 2019 and 2012- 2023 were highly correlated，with correlation coefficients of 0.964，0.964，0.947，and 0.977，respectively（all P < 0.001）. The variance of the time series of the four types of hepatitis of 2012-2019，2012-2020，2012-2021，2012-2022，2012-2023 showed an upward trend，the long-term trend variance contribution rates showed an upward trend，with correlation coefficients of 0.979，0.981，0.890，and 0.938 with variance，respectively （all P < 0.05），but the seasonal factor variance contribution rates showed a downward trend，with correlation coefficients of -0.978， -0.986，-0.954，and -0.936 with variance，respectively（all P < 0.05）. Conclusion：The decomposition of the time series is helpful to study the regularity of the long -term trend changes and periodic fluctuation of hepatitis. The long -term trend is obvious for the time series diagram of hepatitis A or B，and the periodic fluctuation is obvious for the time series diagram of hepatitis C or E. The epidemic prevention and control have reduced the monthly cases of four types of hepatitis，which has a significant impact on the long-term trend of monthly cases but has not changed the cyclical characteristics of the low and peak periods of incidence. Faced with the challenge of an increase in the cases of hepatitis after the epidemic，it is necessary to strengthen the monitoring of hepatitis，explore the regularity of hepatitis incidence，and do a good job in prevention，control and treatment of hepatitis.
Keywords
病毒性肝炎（简称肝炎）是由肝炎病毒引起的以肝脏损害为主的传染病，根据不同的病毒类型，可分为甲型肝炎（简称甲肝）、乙型肝炎（简称乙肝）、丙型肝炎（简称丙肝）、丁型肝炎（简称丁肝）和戊型肝炎（简称戊肝）。肝炎的长期慢性感染，可导致肝纤维化、肝硬化、肝衰竭，甚至发展为肝癌[1-2]。我国是肝炎高发国家，近年来，我国在肝炎防治方面取得了显著成就，但由于人口众多，肝炎感染者的基数大、病情长、医治负担重等原因，肝炎防治工作仍然任重道远。因此，肝炎的早发现、早治疗、早干预意义重大[3-4]。分析传染病流行的特征和规律，是对疾病未来发生、发展趋势认知的重要手段，是制定传染病防控策略的重要前提。
2020年3月11日，世界卫生组织宣布新型冠状病毒肺炎（coronavirus disease⁃2019，COVID⁃19）为大流行病[5-6]。我国 COVID⁃19 疫情，开始于 2020 年 1 月，疫情防控结束于 2022 年 12 月[7]。我国针对 COVID⁃19的3年防控，时间较长，措施严密，有效地防控了疾病的传播。疫情防控导致人们生活及行为方式改变，进而对其他传染病的流行也会产生一定影响[8-9]，目前针对COVID⁃19疫情防控下传染病流行趋势的研究尚少。疫情防控对肝炎的发病趋势和流行模式的影响和启示值得探讨。本研究对我国4种肝炎2012—2023年的时间序列变化，特别是 COVID⁃19 疫情前后的变化规律性，进行相关分析和比较。
1 资料和方法
1.1 资料
收集 2012 年 1 月—2023 年 12 月全国甲型、乙型、丙型及戊型肝炎的月发病数，数据来自中国疾病预防控制中心发布的法定传染病报告的统计资料。丁型肝炎的月发病数较少，以2023年为例，月发病数最高为 23 例，最低为 14 例，且由于缺少 2015 年以前的统计数据，故未纳入本研究范围。
收集 2019—2020 年全国和各地区甲型、乙型、丙型及戊型肝炎的发病率，数据来自国家卫生健康委员会（https：//www.nhc.gov.cn/）发布的中国卫生健康统计年鉴。
本研究重点分析疫情前后甲、乙、丙、戊型肝炎发病趋势的变化规律。以2012年为起点，根据疫情防控时间，将肝炎月发病数的时间序列数据分为疫情前的 2012—2019 年，包含 3 年疫情期的 2012— 2020年、2012—2021年和2012—2022年，疫情后的 2012—2023年。
1.2 方法
时间序列的季节性分解可以将序列数据中的趋势、季节和残差等组成部分分解出来[10-11]，有助于更深入地理解时间序列数据的内在规律和特征。本研究对肝炎月发病数的时间序列Y进行季节性加法分解：Y=T+S+R，其中T为长期趋势分量，反映序列的长期变化规律；S为季节因子分量，反映序列周期性波动的变化规律，季节因子<0表示季节水平低于平均值，季节因子>0 表示高于平均值；R 为误差分量，反映序列剩余的残差部分的随机扰动变化。
协方差用于衡量两个变量之间总体误差或共同变动的趋势，定义为两个随机变量 X1、X2与其各自数学期望E（X1）、E（X2）之差的乘积的数学期望： Cov（X1，X2）=E{[X1⁃E（X1）][X2⁃E（X2）]}。
时间序列的协方差Cov（Y，Y），即Y的方差，反映了原始序列波动的离散程度，T、S和R各分量关于 Y 的协方差记为 Cov（T，Y）、Cov（S，Y）和 Cov（R，Y），T对Y的方差贡献率=Cov（T，Y）/Cov（Y，Y），S对 Y的方差贡献率=Cov（S，Y）/Cov（Y，Y），R对Y的方差贡献率=Cov（R，Y）/Cov（Y，Y）；由于 Cov（Y，Y）= Cov（T，Y）+Cov（S，Y）+Cov（R，Y），所以 Cov（T，Y）/ Cov（Y，Y）+ Cov（S，Y）/Cov（Y，Y）+ Cov（R，Y）/Cov （Y，Y）=1。方差贡献率反映了各分量对原始序列波动影响的作用，贡献率越大，对原始序列波动的影响也越大。
1.3 统计学方法
通过时间序列的描述性统计分析，了解疫情前后肝炎发病数的变化情况；比较 2012 年与 2019— 2023年时间序列长期趋势、季节因子和误差的协方差贡献率变化趋势，评判疫情对月发病数的波动主要受哪种因素的影响；比较2012—2019年与2012— 2023 年的季节因子图以及季节因子的皮尔逊相关系数，评判疫情是否影响肝炎发病的季节性规律。用Excel 软件完成数据整理，用SPSS 27.0完成时间序列的季节性分解以及皮尔逊相关系数和协方差的计算，显著性水平取为0.05。
2 结果
2.1 甲肝
列举 2019—2023 年甲肝每年的月发病数（表1），疫情期间的2020、2021、2022年的平均月发病数低于疫情前的 2019 年，疫情后的 2023 年平均月发病数高于疫情期间的 2022 年，出现上升趋势。疫情期间出现月发病数最少的月份为 2022 年 12 月的 532 例，是 2012—2022 年期间的历史最低值。 2023 年 1 月可能受疫情防控的继续影响，出现了 2012—2023年的历史最低值523例。
表12019—2023年甲肝月发病数
Table1Monthly incidence of hepatitis A between 2019 and 2023
全国甲肝2019年的发病率为1.38/10万，2020年为1.06/10万，降幅为23%。从各地区的发病率来看， 2019年较高的前5个地区依次为青海6.25/10万、辽宁5.70/10万、新疆4.23/10万、山西4.00/10万和西藏 2.94/10 万。2020 年与 2019 年相比，甲肝发病率降幅较多的前5个地区依次为新疆73%、宁夏71%、西藏55%、甘肃53%和青海49%。发病率较高和降幅较大的大部分为西北经济欠发达地区。疫情对这部分地区的影响较大。
由时间序列的分解得到表2。由表2可知， 2012—2019年、2012—2020年、2012—2021年、2012— 2022年及2012—2023年甲肝的月发病数的时间序列（协）方差在增加，说明疫情期间月发病数的下降，疫情后月发病数的上升，增加了数据波动的离散程度。从各分量的方差贡献率来看，长期趋势的方差贡献率大于季节因子的方差贡献率，误差的方差贡献率最小，说明方差波动主要受长期趋势和季节因子的影响。由表2还可知，长期趋势的方差贡献率在增加，与方差正相关，相关系数为 0.979（P= 0.004），季节因子的方差贡献率在减少，与方差负相关，相关系数为-0.978（P=0.003）。由此说明，疫情对月发病数波动的影响主要是长期趋势的变化。
由 2012—2023 年甲肝月发病数的时间序列图 （图1A）可知，甲肝的月发病数既有周期性波动，也有长期趋势变化，长期趋势的变化特征较明显，这与长期趋势的方差贡献率大于季节因子的方差贡献率是一致的。结合长期趋势图（图1B）可知，2012年以来，甲肝的月发病数总体呈下降趋势，疫情后反弹上升。
由甲肝疫情前的 2012—2019 年月发病数的季节因子图（图1C）和包含疫情前后的2012—2023年的季节因子图（图1D）可知，每年 1—2 月份为发病低谷期，3月、7—9月份为发病高峰期。相关分析也表明，两个季节因子有高度的相关性，相关系数为 0.964（P <0.001），这与方差贡献率的分析一致，疫情主要对长期趋势产生影响。
由此可知，疫情防控减少了甲肝的月发病数，但未改变发病低谷期和高峰期的周期性特征。
表2甲肝时间序列各分量的协方差和贡献率
Table2Covariance and contribution rate of each component in the hepatitis A time series
图1甲肝月发病数的系列图
Figure1Series chart of monthly incidence of hepatitis A
2.2 乙肝
列举2019—2023年乙肝每年的月发病数（表3），疫情期间的2020、2021、2022年的平均月发病数低于疫情前的2019年，疫情后的2023年平均月发病数高于疫情期间的2022年，出现上升趋势。疫情期间的 2020年2月发病数为51 506例，是2012—2023年的历史最低值，其次为 2022 年 12 月的 59 498 例，疫情后 2023 年 8 月发病数增加到 138 875 例，达到2012—2023年的历史最高值。
全国乙肝的发病率2019年为71.77/10万，2020年为 64.29/10万，降幅为10%。从各地区的发病率来看，2019 年较高的前 5 个地区依次为海南 160.91/ 10 万、青海 160.64/10 万、新疆 133.77/10 万、广东 128.47/10万和西藏112.06/10万。2020年与2019年相比，降幅较多的前5个地区依次为上海51%、新疆 49%、北京42%、湖北40%和宁夏38%。发病率较高的有经济欠发达地区青海、新疆、西藏，还有南方地区海南和广东；降幅较大的地区有经济欠发达地区新疆、宁夏，还有经济发达和较发达的地区上海、北京和湖北。
由时间序列的分解得到表4。由表4可知， 2012—2019 年、2012—2020 年、2012—2021 年、 2012—2022年、2012—2023年乙肝月发病数的时间序列（协）方差在增加，说明疫情期间月发病数的下降，疫情后月发病数的上升，增加了数据波动的离散程度。从各分量的方差贡献率来看，长期趋势的方差贡献率大于季节因子的方差贡献率，误差的方差贡献率最小，说明方差波动主要受长期趋势和季节因子的影响。由表4还可知，长期趋势的方差贡献率呈上升趋势，与方差正相关，相关系数为0.981 （P=0.003），季节因子的方差贡献率呈下降趋势，与方差负相关，相关系数为-0.986（P=0.002）。由此说明，疫情对月发病数波动的影响主要是长期趋势的变化。
由 2012—2023 年乙肝月发病数的时间序列图 （图2A）可知，乙肝的月发病数既有周期性波动，也有长期趋势的变化，长期趋势的变化特征较明显，这与长期趋势的方差贡献率大于季节因子的方差贡献率一致。结合长期趋势图（图2B）可知，乙肝的月发病数，2012—2015年呈下降趋势，2016—2019年呈上升趋势，疫情3年期间有所下降，疫情后反弹上升。
由乙肝疫情前的 2012—2019 年月发病数的季节因子图（图2C）和包含疫情前后的2012—2023年的季节因子图（图2D）可知，两个季节因子图都有每年 2 月份为发病低谷期而3月份为发病高峰期的规律性。相关分析也表明，两个季节因子有高度相关性，相关系数为0.964（P <0.001），这与方差贡献率的分析一致，疫情主要对长期趋势产生了影响。
表32019—2023年乙肝月发病数
Table3Monthly incidence of hepatitis B between 2019 and 2023
表4乙肝时间序列各分量的协方差和贡献率
Table4Covariance and contribution rate of each component in the hepatitis B time series
由此可知，疫情防控减少了乙肝的月发病数，但未改变发病低谷期和高峰期的周期性特征。
2.3 丙肝
列举 2019—2023 年丙肝每年的月发病数（表5），疫情期间的2020、2021、2022年的平均月发病数低于疫情前的 2019 年，疫情后的 2023 年平均月发病数高于疫情期间的2022年，出现上升趋势。疫情期间 2020 年 2 月的发病数为 9 068 例，是 2012— 2023 年的历史最低值，其次为 2022 年的 12 月的 11 050例。
全国丙肝2019年的发病率为16.02/10万，2020年为13.82/10万，降幅为14%。从各地区的发病率来看， 2019年较高的前5个地区依次为新疆36.04/10万、青海 30.93/10 万、甘肃 28.04/10 万、内蒙古 27.95/10 万和湖南 25.1/10 万。2020 年与 2019 年相比，降幅较多的前5个地区依次为黑龙江38%、新疆32%、湖北 31%、北京29%和吉林26%。发病率较高的多数为经济欠发达地区；降幅较大的有经济欠发达、较发达和发达地区。疫情影响的范围较广。
图2乙肝月发病数的系列图
Figure2Series chart of monthly incidence of hepatitis B
表52019—2023年丙肝月发病数
Table5Monthly incidence of hepatitis C between 2019 and 2023
由时间序列的分解得到表6。2012—2019 年、 2012—2020 年、2012—2021 年、2012—2022 年、 2012—2023 年丙肝月发病数的时间序列（协）方差增加，说明疫情期间月发病数的下降，疫情后月发病数的上升，增加了数据波动的离散程度。从各分量的方差贡献率来看，季节因子的方差贡献率大于长期趋势的方差贡献率，误差的方差贡献率最小，说明方差波动主要受长期趋势和季节因子的影响。由表6还可知，长期趋势的方差贡献率呈上升趋势，与方差正相关，相关系数为0.890（P=0.043），季节因子的方差贡献率呈下降趋势，与方差负相关，相关系数为-0.954（P=0.012），由此说明，疫情对月发病数波动的影响主要是长期趋势的变化。
由 2012—2023 年丙肝月发病数的时间序列图 （图3A）可知，丙肝的月发病数既有周期性波动，也有长期趋势变化，周期性波动特征较明显，这与季节因子的方差贡献率大于长期趋势的方差贡献率一致。结合长期趋势图（图3B）可知，2012—2019年，丙肝的月发病数总体呈较平稳的上升趋势，疫情3年期间有所下降，疫情后反弹上升。
由丙肝疫情前的 2012—2019 年月发病数的季节因子图（图3C）和包含疫情前后的2012—2023年的季节因子图（图3D）可知，两个季节因子图都有每年的2月份为发病低谷期而3月份为高峰期的规律性。相关分析也表明，两个季节因子有高度相关性，相关系数为0.947（P <0.001），这与方差贡献率的分析一致，疫情主要对长期趋势产生了影响。
表6丙肝时间序列各分量的协方差和贡献率
Table6Covariance and contribution rate of each component in the hepatitis C time series
由此可知，疫情防控减少了丙肝的月发病数，但未改变发病低谷期和高峰期的周期性特征。
2.4 戊肝
列举 2019—2023 年戊肝每年的月发病数（表7），疫情期间2020、2021和2022年平均月发病数低于疫情前的 2019 年，疫情后 2023 年平均月发病数高于疫情期间的2022年，出现上升趋势。疫情期间的2020年2月发病数为1 045例，是2012—2023年的历史最低值，其次为2022年12月的1 187例和2023 年1月的1 144例。
全国戊肝2019年的发病率为2.02/10万，2020年为1.36/10万，降幅为33%。从各地区的发病率来看， 2019年较高的前5个地区依次为海南5.45/10万、湖北4.43/10万、云南3.76/10万、上海3.66/10万和江苏 3.55/10 万。2020 年与 2019 年相比，降幅较多的前 5 个地区依次为天津154%、新疆116%、宁夏114%、湖北103%和河南100%。发病率较高和降幅较大的包含各类地区，疫情影响的覆盖面较广。
由时间序列的分解得到表8。2012—2019 年、 2012—2020 年、2012—2021 年、2012—2022 年、 2012—2023 年戊肝月发病数的时间序列（协）方差呈上升趋势，说明疫情期间月发病数的下降，疫情后月发病数的上升，增加了数据波动的离散程度。从各分量的方差贡献率来看，季节因子的方差贡献率大于长期趋势的方差贡献率，误差的方差贡献率最小。说明方差波动主要受长期趋势和季节因子的影响。由表8还可知，长期趋势的方差贡献率呈上升趋势，与方差正相关。相关系数为 0.938（P=0.01 9），季节因子的方差贡献率呈下降趋势，与方差负相关，相关系数为-0.936（P=0.010）。由此说明，疫情对月发病数波动的影响主要是长期趋势的变化。
图3丙肝月发病数的系列图
Figure3Series chart of monthly incidence of hepatitis C
表72019—2023年戊肝月发病数
Table7Monthly incidence of hepatitis E between 2019 and 2023
由 2012—2023 年戊肝月发病数的时间序列图 （图4A）可知，戊肝的月发病数既有周期性波动，也有长期趋势变化，周期性波动的特征较明显，这与季节因子的方差贡献率大于长期趋势的方差贡献率一致。结合长期趋势图（图4B）可知，戊肝的月发病数，2012—2019年期间呈平稳上升趋势，疫情3年期间有所下降，疫情后反弹上升。
由戊肝疫情前的 2012—2019 年月发病数的季节因子图（图4C）和疫情前后 2012—2023 年的季节因子图（图4D）可知，两个季节因子图都有每年 9—11 月份为发病低谷期而 3—4 月份为发病高峰期的规律性。相关分析也表明，两个季节因子有高度相关性，相关系数为0.977（P <0.001），这与方差贡献率的分析一致，疫情主要对长期趋势产生影响。
由此可知，疫情防控减少了戊肝的月发病数，但未改变发病低谷期和高峰期的周期性特征。
表8戊肝时间序列各分量的协方差和贡献率
Table8Covariance and contribution rate of each component in the hepatitis E time series
图4戊肝月发病数的系列图
Figure4Series chart of monthly incidence of hepatitis E
3 讨论
同时对甲、乙、丙、戊型肝炎进行分析，可以全面揭示各种肝炎发病趋势的共同特征和比较疫情前后肝炎发病趋势的变化规律，为疫情后的肝炎防控工作提供参考依据和决策思路[12]。
本研究发现，肝炎月发病数时间序列各分量方差贡献率的大小可以反映时间序列图的形态。误差的方差贡献率最小，说明时间序列主要由长期趋势、季节因子组成；当长期趋势的方差贡献率大于季节因子的方差贡献率时，时间序列图的长期趋势变化特征明显，肝炎发病趋势总体处于上升或下降的较大变化状态；当季节因子的方差贡献率大于长期趋势的方差贡献率时，时间序列图的周期性波动特征明显，肝炎发病趋势总体处于相对较平稳或稳中有升/降的状态。
本研究分析了 2012—2023 年我国 4 种肝炎的月发病数的时间序列在 2019—2023 年的变化情况。各种肝炎在疫情前的发病趋势各有不同，甲肝总体呈下降趋势，乙肝总体呈先下降后上升的U型趋势，丙肝和戊肝总体呈稳中有升趋势；甲肝和乙肝时间序列的长期变化特征较周期波动特征明显，而丙肝和戊肝的周期波动特征较长期变化的特征明显。但疫情以来，4种肝炎都表现出以下的共同特点：疫情期间的2020—2022年，平均月发病数减少，并且出现了2012年以来的历史最低值，疫情后的月发病数又开始反弹上升。
虽然COVID⁃19本身与肝炎的直接关联可能较少，但疫情防控措施以及相应的医疗资源分配和传染病防控策略的调整等其他因素都会对肝炎发病趋势产生影响。针对 COVID⁃19 疫情的防控措施，如佩戴口罩、减少人与人之间的聚集和社交接触，降低了肝炎病毒传播的风险[13-15]。COVID⁃19疫情高峰期，医疗资源的配置，如医疗人员、床位、检测试剂等出现紧张状态[16-17]，以及限制人员外出，这可能对肝炎的就诊、治疗产生一定影响，报告病例数减少，导致肝炎发病数下降。疫情后，佩戴口罩人数减少、人与人之间交往增加，加大了肝炎病毒传播的风险，以及肝炎患者及时就诊、治疗，使2023年肝炎发病数上升。这种反弹现象值得注意并应该引起足够重视。本研究表明，肝炎发病数在疫情期间下降和疫情后上升的变化，主要体现在疫情防控对肝炎发病长期趋势变化的影响，对季节性因子波动的影响较小，未影响发病低谷期和高峰期的周期性特征规律。2023年是疫情后的第1年，疫情后的肝炎发病趋势的动态发展和变化规律，尤其需要及时监测和密切关注。
病毒性肝炎一般分为两大类：一种为经肠道传播，如粪⁃口途径（甲型和戊型）；另一类是经肠道外传播，如血液传播（乙型、丙型及丁型肝炎）。从 2019年全国的发病率来看，在4种肝炎中，甲肝和戊肝较低，甲肝（1.38/10 万）位居第4，戊肝（2.02/10 万）位居第3；乙肝和丙肝较高，乙肝（71.77/10 万）位居第 1，丙肝（16.02/10 万）位居第 2；从 2020 年发病率的下降幅度来看，甲肝和戊肝较高，甲肝（23%）位居第 2，戊肝（33%）位居第 1；乙肝和丙肝较低，乙肝 （10%）位居第4，丙肝（14%）位居第3。由此可知，疫情防控对经肠道传播的肝炎影响更大。加强饮食卫生和个人卫生习惯的培养，是防控经肠道传播肝炎的关键措施。疫情期间，这些措施得到了进一步强化，有助于减少肝炎的传播风险。乙肝和丙肝的传播途径相对复杂，包括母婴传播、血液传播、性传播等。这些传播途径使得乙肝和丙肝的防控难度相对较大。
据世界卫生组织估计，全球新感染病毒性肝炎的人数从2019年的300万下降到2022年的220万。在 220 万新感染病例中，120 万为乙型肝炎，近 100 万为丙型肝炎[18]，这与我国乙肝和丙肝发病率较高一致。美国疾病预防与控制中心最新发布的《2023年病毒性肝炎国家进展报告》显示：2015—2019年，美国预计每年乙肝新感染病例数量相对稳定，约为 20 万例，但2020年显著减少[18-19]。全球在消除病毒性肝炎政策方面取得了可喜进展，成功经验可概括为以下几点：①国家制定消除病毒性肝炎的行动计划；②开展筛查计划；③简化治疗方案；④资金投入，政府补贴诊疗费用；⑤借鉴COVID⁃19的防控经验。尤其是“简化治疗方案”是关键策略[20-21]。
2016年5月，世界卫生大会批准了《2016—2021年病毒性肝炎的全球卫生战略》[22-24]，并于次年在 《2017 年全球肝炎报告》中对此作进一步说明与数据更新[25]，呼吁到2030年消除作为公共卫生威胁的病毒性肝炎。我国是世界上肝炎人口最多的国家，是全球实现WHO 2030年目标的主要贡献者。我国在预防控制肝炎传染病方面已取得巨大进步，具有实现WHO 2030目标的基础。然而，由于我国人口基数大，现存感染者人数多，诊断与治疗的覆盖率还不全面，按时达到 WHO 2030 目标仍面临较大挑战。面对疫情后我国肝炎发病数上升，特别是乙肝发病人数最多，以 2023 年为例，平均月发病数 119 200例，高于丙肝的20 217例、戊肝的2 548例和甲肝的 1 001 例，且 2023 年 8 月发病数达到 2012— 2023 年的历史最高值 138 875 例，必须引起高度重视和采取相应对策和有效措施。要加强疫情后健康教育与宣传，做好肝炎的监测和预防工作，研究肝炎发病流行规律和病毒基因变化，加强疫苗研究和接种、扩大筛查与早诊早治、提升诊疗水平，借鉴全球的成功经验，加强国际合作与交流以及政策支持与保障等多方面的努力，共同推动肝炎防控和治疗工作的发展，为实现WHO 2030年的目标、推进健康中国的建设贡献力量。
利益冲突声明：
所有作者声明无利益冲突。
Conflict of Interests：
The authors declare no competing financial interests.
作者贡献声明：
陈静负责模型构建与文章撰写；瞿怀荣负责数据的收集；赵巍负责图表的制作；冯永华负责项目与资源管理；丁勇负责论文的构思和监督。
Author’s Contributions：
CHEN Jing constructed the model and wrote the manu⁃ script. QU Huairong collected the data. ZHAO Wei created the charts. FENG Yonghua managed the resources. DING Yong con⁃ ceived and supervised this study.