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第46卷第10期 史灵恩，孙 琦，尤心仪，等. 2010—2024年江苏省乙型病毒性肝炎流行趋势与特征［J］.
2026年10月 南京医科大学学报（自然科学版），2026，46（10）：1499-1510，1560 ·1501 ·

差分阶数，D为季节差分阶数，q为移动平均阶数，Q 术的变化对疾病发病率的影响；出生队列效应指不
为季节移动平均阶数。根据标化报告发病数原始时 同年代的特定人群由于习俗差异及处在不同暴露因
序图判断分布特征，时间序列进行季节性加法分解， 素中导致的疾病发病率的变化 ［11⁃13］ 。本研究将年龄
分解为周期性季节因子、长期趋势和随机误差，单位 自 0 岁起按 5 岁 1 组分为 18 个年龄组，时期效应按
根检验（augmented Dickey⁃Fuller test，ADF）判断序列 5 年为单位分为 3 个时期组，队列效应按照时期⁃年
平稳性，不平稳数据对原序列进行差分直至序列平 龄计算，自 1925 年起 5 岁 1 组分为 19 个组，采用对
稳，根据自相关系数（autocorrelation coefficient，ACF） 数线性回归模型分析年龄、时期、出生队列效应对
和偏自相关系数（partial autocorrelation coefficient， HBV⁃ASIR 的影响，计算回归系数（效应值），以 0 为
PACF）判断p、q值，参数P、Q采用凑试法，选取赤池 参考基准，数值>0 说明高风险，数值<0 说明低风
信息准则（Akaike information criterion，AIC）、BIC 最 险。分析采用R语言Epi包。

小的函数为最优模型，平均绝对误差百分比（mean
2 结 果
absolute percentege error，MAPE）越小，说明模型拟合
的误差越小，对估计模型的残差进行白噪声检验 。 2.1 HBV报告发病流行趋势
［9］
1.2.5 年龄⁃时期⁃队列模型分析 2010—2024年，江苏省HBV⁃ASIR呈上升趋势，
该模型为一种多元回归分析模型，由年龄、时 HBV⁃ASIR由2010年的16.03/10万上升至2024年的
期和出生队列3个随时间变化的维度组成 ［10］ 。年龄 23.57/10 万，年均上升 2.79%。其中 2010—2020 年
效应指疾病发病率随年龄变化情况，因素包括暴露 报告发病率呈波动态势，未见显著变化趋势（APC=
于风险和身体生理变化的组合效应；时期效应指历 -0.29，95%CI：-2.72~2.21），2021—2024年出现较大
史环境变化、感染时个人的经济状况及医疗诊断技 幅度上升（APC=13.56，95%CI：3.98~24.02，图1）。

30
ASIR
APC=-0.29，95%CI：-2.72-2.21，P > 0.05
25
APC=13.56，95%CI：3.98-24.02，P=0.009
000） 20
（1/100 15

ASIR 10

5
0
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
Year
图1 2010—2024年江苏省HBV⁃ASIR变化趋势
Figure 1 Trends of HBV⁃ASIR in Jiangsu from 2010 to 2024

2.2 HBV报告发病率地区分布 州、泰州HBV⁃ASIR有不同程度的下降（图3）。
在 13 个设区市的所有县级行政区划中，截至 2010—2024年HBV⁃ASIR具有时空聚集性。共
2024年均有HBV病例报告。 扫描到 6 个聚集地区和时间，其中一类聚集区集中
江苏省不同地区 HBV⁃ASIR 差异大。2010— 在2012年8月—2017年2月淮安的淮阴区、淮安区、
2020 年间，淮安、宿迁、泰州 HBV⁃ASIR 高，2024 年 清江浦区、洪泽区和宿迁的宿城区、宿豫区、沭阳
HBV⁃ASIR 排列居前的设区市为徐州、淮安、苏州， 县、泗阳县和泗洪县。二类聚集区主要集中在2020
其发病率在32/10万以上（图2）。 年1月—2020年12月的徐州市北部地区，苏中的扬
2010—2024 年，江苏 9 个设区市 HBV⁃ASIR 呈 州市、泰州市和南通市部分县区，苏南的南京、无锡
增长趋势。有 4 个设区市年均增长幅度>5%，分别 和苏州部分县区（图4）。
为南京、徐州、南通、连云港，这些市 2010 年基线 2.3 HBV⁃ASIR人群分布特征
HBV⁃ASIR 较低。而2010年HBV⁃ASIR 较高的地区 2.3.1 性别
增幅较小，如苏州、淮安。自 2010 年以来，无锡、常 2010—2024 年，男女 HBV⁃ASIR 均增长，男性