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第44卷第8期 陈紫颖，刘 鑫，刘文东，等. 江苏省2004—2022年传染病突发公共卫生事件趋势分析［J］.
2024年8月 南京医科大学学报（自然科学版），2024，44（8）：1146-1154 ·1147 ·

rapid increase，and decrease. 2006，2015，and 2018 were major turning points. 8 space ⁃ time clusters were detected，sequentially
distributed in midde of Jiangsu + Southern of Jiangsu，Northern of Jiangsu，Southern of Jiangsu，and Southern of Jiangsu+Northern of
Jiangsu. Conclusion：In Jiangsu Province，infectious disease emergencies showed increasing trends，with clusters in southern and
northern regions and relatively scattered in middle region. Priority areas need to focus on monitoring and controlling key diseases such
as chickenpox，influenza，and hand foot and mouth disease（HFMD）.
［Key words］ infectious disease；public health emergencies；joinpoint regression；space⁃time permutation scan；trend analysis
［J Nanjing Med Univ，2024，44（08）：1146⁃1154］

突发公共卫生事件（以下简称突发事件），是指突 立 Joinpoint 回 归 模 型 进 行 时 间 趋 势 分 析 ，
然发生，造成或者可能造成社会公众健康严重损害的 SaTScan9.6.1进行时空重排扫描探测时空聚集性。使
重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物和职 用Graph Pad Prism 8.4.3和Arc GIS 10.8进行可视化。
业中毒以及其他严重影响公众身心健康的公共卫生事 1.3.1 Joinpoint回归模型
件 。近年来，传染病突发事件频发，不仅威胁社会公 该模型将一个长期趋势线分成若干段，对每个
［1］
众的生命健康，还影响社会经济稳定发展 。当今社 区间进行趋势拟合优化，进而评价全局时间范围内
［2］
［4］
会信息传播媒介发达，传染病疫情响应和处置为持续 不同区间的变化特征 。本研究以事件数为因变
高关注状态。江苏省地处中国东部长江三角洲地区， 量，年份为自变量，如果因变量服从正态分布，采用
经济发达，交通便利，人口流动性大，做好传染病突发 线性模型，如果服从泊松分布或指数分布，则选用
事件的预防控制尤为重要 。突发事件管理信息系 对数线性模型。计算年度变化百分比（annual per⁃
［3］
统是国家于2004年建设的以事件为基础的信息报告 cent change，APC）、平均年度变化百分比（average
管理系统，本研究采集系统中传染病突发事件信息分 APC，AAPC）和 95%置信区间（confidence internal，
析流行病学特征，为预测传染病暴发影响范围，合理 CI）等，APC用于评价各分段内部趋势，AAPC则用于
规划资源调配，及时制定应对策略提供参考。 评价全局平均趋势。应用t检验来评估差异是否具有
显著性，检验水准α=0.05，当APC>0表示呈上升趋势；
1 材料和方法
APC<0表示呈下降趋势；APC=AAPC，则无转折点，表
［5］
1.1 材料 示报告事件数在整个时间段内单调上升或下降 。
数据来自于 2004 年 1 月 1 日— 2022 年 12 月 1.3.2 时空重排扫描
31 日江苏省通过“中国疾病预防控制信息系统⁃突 原理是建立一个以研究区域为底，时间为高的
发公共卫生事件管理信息系统”报告的传染病突发 圆柱体扫描窗口，窗口位置和大小随着区域扫描半
事件。 径大小和时间周期改变处于动态变化之中，一直到
［6］
1.2 方法 预先规定的上限 。计算每个窗口的理论事件数，根
1.2.1 突发公共卫生事件分级依据 据实际事件数和理论事件数构造似然函数值评价窗
依 据《 国 家 突 发 公 共 卫 生 事 件 应 急 预 案 口内的事件数量是否异常，其值反映该窗口为集聚的
（2006）》，突发事件划分为特别重大（Ⅰ级）、重大 可能性，具有最大函数值的窗口即最有可能是集聚
（Ⅱ级）、较大（Ⅲ级）和一般（Ⅳ级）4 级。未经过分 的，最终通过蒙特卡罗随机化法计算P值 。最终选
［7］
级的归为“未分级”。 取有统计学意义的窗口中似然比值最大的为一类聚
1.2.2 病种分类 集区，其余为二类聚集区。本研究以县区为最小空间
依据《中华人民共和国传染病防治法》和《传染 单位，以月份为最小时间单位，最大空间扫描半径限
病信息报告管理规范（2015）》等法律法规，法定传 定为25%，最大时间扫描大小为6个月，时间步长为
染病分为甲类、乙类、丙类 3 类，未纳入法定管理的 1个月，蒙特卡罗法检验次数设置为999次 。
［8］
归为其他传染病。
2 结 果
1.3 统计学方法
采用 Excel 2010、R 4.1.0 进行数据整理和初步 2.1 基本概况
分析。应用 Joinpoint Regression Program 4.9.0.0 建 2004—2022 年江苏省累计报告传染病突发