基于分布滞后非线性模型探讨日均气温对曲靖市手足口病发病的影响

沈秀莲; 郑尔达; 黄甜; 彭霞; 何继波

doi:10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.11.007

基于分布滞后非线性模型探讨日均气温对曲靖市手足口病发病的影响

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.11.007

650022 昆明，云南省疾病预防控制中心疫情监测/突发公共卫生事件应急处置中心

基金项目:

云南省应用基础研究计划青年项目 2018FD107

详细信息

通讯作者:
黄甜，E-mail：99600694@qq.com

中图分类号: R181
计量
- 文章访问数: 646
- HTML全文浏览量: 283
- PDF下载量: 88
- 被引次数: 21
出版历程
- 收稿日期: 2020-05-22
- 修回日期: 2020-08-14
- 刊出日期: 2020-11-10

Effect of temperature on hand, foot and mouth disease incidence in QuJing: a distributed lag non-linear model analysis

Center for Epidemic Surveillance /Public Health Emergency Preparedness and Response, Center for Disease Control and Prevention of Yunnan Province, Kunming 650022, China

Funds:

The Youth Project of Applied Basic Study in Yunnan Province 2018FD107

More Information

Corresponding author: HUANG Tian，E-mail:99600694@qq.com

摘要

摘要: 目的探究气象因素对曲靖市手足口病(hand, foot, and mouth disease, HFMD)发病的影响及其滞后效应。方法采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model, DLNM)分析2017-2019年曲靖市气象因素与HFMD发病的相关性及滞后效应。结果 2017-2019年曲靖市共报告25 902例HFMD，HFMD日发病数与日均气温、降雨量呈正相关，与日照时数呈负相关，以气温对HFMD发病影响最为明显(r=0.51)；DLNM拟合结果显示，日均温度20 ℃左右时对HFMD发病的影响最大(RR=1.408, 95% CI: 1.064~1.864, P=0.017)；日均温度在无滞后情况下，对HFMD产生的影响最大，随后逐渐降低直至消失。结论气温是曲靖市手足口病发病的重要影响因素，其影响有明显的滞后效应；不同温度对不同人群的滞后效应明显不同，高温影响更为显著。
- 手足口病 /
- 分布滞后非线性模型 /
- 气温
Abstract: Objective To explore the impact of meteorological factors on the incidence of hand-foot-mouth disease (HFMD) in Qujing and its lag effect. Methods The distributed lag non-linear model (DLNM) was used to analyze the delayed and cumulative effects of meteorological factors on incidence of HFMD in Qujing from 2017 to 2019. Results A total of 25 902 HFMD cases were reported in Qujing from 2017 to 2019. The daily number of HFMD cases was positively correlated with daily average temperature and rainfall, but negatively correlated with sunshine duration. Temperature was the most significant effect on the incidence of HFMD (r=0.51); The daily average temperature of about 20 ℃ had the greatest impact on HFMD (RR=1.408, 95% CI: 1.064-1.864, P=0.017); The daily average temperature without delay had the greatest influence on HFMD, and then gradually decreased until disappeared. Conclusions Temperature is an important influencing factor of HFMD in Qujing, and its influence has obvious lag effect. The lag effect of different temperature on different population is obviously different, and the effect of high temperature is more significant.
- Hand, food, and mouth disease /
- Distributed lag non-linear model /
- Temperature

HTML全文

手足口病(hand, foot, and mouth disease, HFMD)是一种主要由柯萨奇病毒A16(coxsachie virus A16, COXA16)和肠道病毒71(human enterovirus 71, EV71)引起的常见急性传染病，多发于5岁以下儿童。患者多数情况下症状较轻且具有自限性^[1]，但极少部分可能会出现神经或心肺系统疾病，最终导致死亡或留下致残后遗症^[2]。近年来，亚太地区HFMD疫情频发^[3-6]，严重危害了各国儿童和青少年的生命健康，给社会经济造成重大的疾病负担^[7]。以往研究表明HFMD与气象因素之间存在强烈的关联。因HFMD发病分布近似于泊松分布，分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model, DLNM)可以灵活地描述时间序列中存在的潜在性非线性和滞后效应的关联，适用于研究气象因素对人体健康的影响。本文旨在使用泊松分布的DLNM模型分析气象因素对曲靖市HFMD发病的滞后效应，为HFMD疫情防控提供科学依据。

1. 资料与方法

1.1 数据来源

手足口病病例资料来源于中国疾病预防控制信息系统“疾病监测信息报告管理系统”。按照发病日期和现住址获得2017-2019年曲靖市HFMD发病情况。同期气象资料来源于曲靖市气象局，主要包括2017年1月1日-2019年12月31日平均气温、相对湿度、日照时数和降雨量的逐日气象观测资料。

1.2 统计学方法

使用Excel 2013软件对HFMD发病情况进行流行病学特征分析，建立时间序列数据库。利用R 3.6.2软件中的Spearman等级相关来分析曲靖市HFMD日发病数与各气象因素之间的相关程度，与发病数相关的气象因素将被纳入DLNM模型。首先将HFMD每日发病数、每日气象数据带入模型分别建立交叉基矩阵，然后采用离散型泊松分布连接函数进行模型拟合。本文采用R软件的DLNM软件包进行统计学分析，估算出影响因子对HFMD发病的相对危险度(relative risk, RR)。在该模型^[8]中，将HFMD日发病数作为因变量，气象因素作为自变量，同时控制潜在混杂因素，如时间趋势、星期几效应和节假日效应，模型公式如下：

$$ g({\mu _t}) = \alpha + \sum\limits_{j = 1}^J {{S_j}({X_j};{\beta _j})} \sum\limits_{k = 1}^K {{y_k}{u_{tk}}} $$

公式中：μ_t为第t天手足口病发病数，t为观察日(t=1，2，3，4，5……1 095)；g是连接函数族，考虑到离散分布，一般采用类泊松方法；S_j为自变量X_j的各种基函数；α是截距；u_t是一系列随时间变化的观测值，如相对湿度、日照时数和降水量等气象混杂因素；β_j、y_k为相关系数。据以往研究表明，日平均温度在滞后21 d后对HFMD发病影响可忽略，因此本研究将最大滞后时间设定为21 d。研究因素以基函数形式与HFMD日发病数连接外，其余因素将以自由度为3的自然样条函数形式纳入到模型中。模型的赤池信息准则(Akaike information criterion, AIC)值越小则模型拟合越好。检验水准α=0.05。

2. 结果

2.1 手足口病发病基本情况

2017-2019年曲靖市共报告25 902例HFMD，其中2017年报告4 425例(17.08%，4 425/25 902)，2018年报告10 473例(40.43%，10 473/25 902)，2019年报告11 004例(42.48%，11 004/25 902)；发病高峰期为每年5-7月，占50.08%(12 991/25 902)；男性15 167例(58.56%)，女性10 735例(41.44%)；发病年龄以5岁以下儿童为主，占93.96%(24 337/25 902)，其中散居/幼托儿童分别占73.36%(19 003/25 902)和22.50%(5 827/25 902)，两者合计占95.86%(24 830/25 902)；重症病例占1.27%(330/25 902)，轻症病例占98.73%(25 572/25 902)。

2.2 气象因素分布情况

曲靖市三年间日均气温为18.23 ℃，日均相对湿度为72.06%，日均降雨量为2.62 mm，平均日照时数为5.61 h。见表 1。

表 1 2017-2019年曲靖市手足口病与气象因素分布情况

Table 1. Description of hand, foot, and mouth disease and meteorological factors in Qujing from 2017 to 2019

变量	最小值	P₅	P₂₅	M	P₇₅	P₉₅	最大值	x±s
手足口病(例)	0.00	4.00	8.00	18.00	30.00	74.00	116.00	23.65±21.05
气温(℃)	1.80	9.00	13.90	18.80	22.90	26.00	29.20	18.23±5.54
相对湿度(%)	26.00	47.00	63.00	75.00	81.00	89.00	100.00	72.06±13.00
降雨量(mm)	0.00	0.00	0.00	0.00	0.80	13.89	106.40	2.62±8.16
日照时数(h)	0.00	0.00	2.30	6.10	8.90	10.80	11.90	5.61±3.62

下载: 导出CSV

| 显示表格

表 2 2017-2019年曲靖市手足口病日发病数与气象因子间的Spearman等级相关分析结果

Table 2. Spearman correlation between hand, foot, and mouth disease cases and meteorological factors in Qujing from 2017 to 2019

变量	手足口病发病数	平均气温	相对湿度	日照时数	降水量
手足口病发病数	1.00
平均气温	0.51^a	1.00
相对湿度	0.02	-0.16^a	1.00
日照时数	-0.06^b	0.05	-0.73^a	1.00
降雨量	0.08^b	0.15^a	0.55^a	-0.56^a	1.00
注：^a：P＜0.01；^b：P＜0.05。

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.3 手足口病病例数与气象因素间的相关性分析

Spearman等级相关分析显示，手足口病日发病数与气温、降雨量表现为正相关，与日照时数表现为负相关(均有P＜0.05)，以气温对手足口病发病影响最为明显(r=0.51)。相对湿度与发病数无相关性。

2.4 DLNM模型中日平均气温与手足口病日发病数的风险分析

2.4.1 日均气温对手足口病发病的影响

参照以往研究，将模型中最长滞后天数设为21 d，以P₅₀=19 ℃为参考温度。日均气温与HFMD发病风险呈非线性关系，近似一个倒“V”形状。随着日均气温的升高，总人群、男性及女性的相对危险度呈现先上升后下降趋势。在总人群中，日均气温在16 ℃~20 ℃范围内时，RR>1(均有P＜0.05)，说明该范围内的日均气温是HFMD发病的危险因素，在20 ℃时RR值最大(RR=1.408, 95% CI: 1.064~1.864, P=0.017)；日均气温在6 ℃~14 ℃和25 ℃~30 ℃之间时，RR＜1(均有P＜0.05)，说明此范围内的日均气温是HFMD发病的保护因素。10℃时，总人群RR=0.662(95% CI: 0.477~0.920, P=0.014)，说明此温度为手足口病发病的保护因素。在男性人群中，日均气温在16 ℃~21 ℃之间时，RR>1(均有P＜0.05)，说明此范围内的日均气温是男性发生HFMD的危险因素，在20 ℃时RR值最大(RR=1.520, 95% CI: 1.099~2.103, P=0.011)；日均气温在5 ℃~14 ℃和26 ℃~30 ℃之间时，RR＜1(均有P＜0.05)，说明此范围内的日均气温是HFMD发病的保护因素。在女性人群中，日均气温在20 ℃时RR值最大(RR=1.271, 95% CI: 0.870~1.857, P=0.216)，但无统计学意义；日均气温在25 ℃~30 ℃之间时，RR＜1(均有P＜0.05)，说明日均气温是HFMD发病的保护因素。见图 1。

图 1 日均气温与手足口病风险关联剂量反应图

Figure 1. Dose response diagram of daily average temperature and risk of HFMD

下载: 全尺寸图片幻灯片

2.4.2 不同滞后天数日均气温对手足口病发病数的影响

将2017-2019年曲靖市日均气温与HFMD日发病数进行DLNM模型拟合，观察不同滞后日所对应的日均气温对HFMD发病数的影响，得到日均气温与手足口病发病效应3D图。结果显示，气温与HFMD发病关系在不同滞后日时呈非线性趋势，不同气温与HFMD发病的相对危险度(RR)随滞后天数的变化而变化。从总人群、不同性别人群来看，气温对当日HFMD发病影响最大(即RR值最大)，随着滞后天数增加，发病风险呈下降后上升又下降趋势。见图 2。

图 2 相对危险度(RR)随温度与滞后时间的变化趋势3D图

Figure 2. Three-D plots for variation trend of relative risk (RR) with temperature and lag time

下载: 全尺寸图片幻灯片

2.4.3 冷/热效应对手足口病发病的影响

分别以低温P₅(9℃)和高温P₉₅(26 ℃)作为冷/热效应的温度节点，绘制21 d滞后效应曲线图。低温和高温曲线变化趋势基本一致，随着滞后天数的增加，发病风险呈先上升后下降又上升的趋势，变化趋势小。总人群在高温下滞后21 d时RR值达到最大，但无统计学意义，在当天、滞后1 d、2 d及滞后11~19 d时有统计学意义；低温下滞后4 d时RR值最大，但无统计学意义，在滞后11~20 d时有统计学意义。冷/热效应有性别差异，男性高温下滞后11~19 d有统计学意义，滞后6 d时RR值最大，但发病风险无统计学意义；低温下滞后10~19 d有统计学意义，滞后3 d时RR值最大，无统计学意义。女性高温下分别在滞后1 d、2 d和11~16 d有统计学意义，低温下16~19 d有统计学意义。见表 3、图 3。

表 3 冷/热效应对手足口病发病风险分析[RR(95% CI)]

Table 3. Risk analysis of cold/heat effect to HFMD [RR(95% CI)]

不同滞后天数	热效应			冷效应
不同滞后天数	全人群	男性	女性	全人群	男性	女性
lag0	0.914(0.848~0.986)^a	0.919(0.842~1.003)	0.907(0.820~1.004)	0.986(0.928~1.047)	1.005(0.936~1.078)	0.958(0.883~1.039)
lag1	0.942(0.893~0.992)^a	0.951(0.895~1.011)	0.928(0.865~0.996)^a	0.998(0.958~1.040)	1.011(0.963~1.060)	0.979(0.926~1.034)
lag2	0.963(0.927~1.000)^a	0.976(0.933~1.020)	0.945(0.898~0.995)^a	1.006(0.977~1.036)	1.014(0.980~1.049)	0.995(0.956~1.035)
lag3	0.979(0.947~1.011)	0.993(0.957~1.031)	0.958(0.917~1.001)	1.012(0.986~1.037)	1.015(0.985~1.045)	1.007(0.974~1.042)
lag4	0.989(0.958~1.021)	1.005(0.969~1.042)	0.967(0.927~1.009)	1.014(0.988~1.040)	1.013(0.983~1.043)	1.015(0.981~1.051)
lag5	0.995(0.963~1.027)	1.011(0.974~1.049)	0.973(0.932~1.016)	1.013(0.987~1.041)	1.009(0.978~1.040)	1.020(0.984~1.057)
lag6	0.997(0.965~1.029)	1.012(0.974~1.050)	0.976(0.935~1.020)	1.011(0.984~1.038)	1.003(0.972~1.035)	1.021(0.985~1.059)
lag7	0.995(0.964~1.027)	1.008(0.972~1.045)	0.977(0.937~1.019)	1.006(0.980~1.033)	0.997(0.967~1.027)	1.020(0.985~1.057)
lag8	0.991(0.962~1.020)	1.001(0.968~1.036)	0.976(0.938~1.015)	1.000(0.976~1.025)	0.989(0.961~1.017)	1.017(0.984~1.051)
lag9	0.984(0.958~1.011)	0.992(0.962~1.024)	0.973(0.939~1.010)	0.993(0.971~1.016)	0.981(0.955~1.007)	1.011(0.981~1.043)
lag10	0.977(0.952~1.002)	0.982(0.953~1.011)	0.970(0.938~1.004)	0.986(0.964~1.008)	0.972(0.948~0.997)^a	1.005(0.975~1.035)
lag11	0.969(0.945~0.993)^a	0.970(0.943~0.998)^a	0.966(0.935~0.999)^a	0.978(0.957~1.000)^a	0.964(0.940~0.990)^a	0.997(0.967~1.027)
lag12	0.961(0.936~0.986)^a	0.959(0.931~0.988)^a	0.963(0.930~0.997)^a	0.970(0.948~0.993)^a	0.957(0.931~0.983)^a	0.988(0.958~1.020)
lag13	0.953(0.927~0.980)^a	0.948(0.919~0.979)^a	0.960(0.925~0.996)^a	0.963(0.938~0.988)^a	0.950(0.922~0.979)^a	0.980(0.947~1.014)
lag14	0.947(0.920~0.975)^a	0.940(0.908~0.972)^a	0.958(0.921~0.996)^a	0.956(0.931~0.983)^a	0.944(0.915~0.975)^a	0.972(0.937~1.008)
lag15	0.943(0.915~0.972)^a	0.933(0.901~0.967)^a	0.957(0.919~0.997)^a	0.951(0.924~0.979)^a	0.940(0.909~0.972)^a	0.965(0.929~1.002)
lag16	0.942(0.914~0.971)^a	0.930(0.897~0.963)^a	0.959(0.920~0.999)^a	0.947(0.921~0.974)^a	0.938(0.907~0.969)^a	0.958(0.923~0.995)^a
lag17	0.944(0.916~0.972)^a	0.930(0.899~0.963)^a	0.963(0.926~1.002)	0.945(0.920~0.972)^a	0.937(0.908~0.968)^a	0.954(0.919~0.989)^a
lag18	0.950(0.922~0.978)^a	0.935(0.904~0.968)^a	0.970(0.932~1.010)	0.945(0.920~0.972)^a	0.940(0.910~0.970)^a	0.951(0.916~0.987)^a
lag19	0.960(0.928~0.993)^a	0.946(0.909~0.984)^a	0.981(0.937~1.027)	0.948(0.918~0.979)^a	0.944(0.910~0.981)^a	0.950(0.910~0.992)^a
lag20	0.976(0.932~1.022)	0.963(0.913~1.016)	0.996(0.936~1.060)	0.954(0.913~0.997)^a	0.953(0.905~1.003)	0.952(0.898~1.010)
lag21	0.999(0.934~1.067)	0.987(0.914~1.067)	1.016(0.929~1.112)	0.963(0.903~1.026)	0.964(0.895~1.038)	0.957(0.879~1.043)
注：冷效应：9℃，热效应：26℃；^a：P＜0.05。

下载: 导出CSV

| 显示表格

图 3 冷/热效应对手足口病发病数的影响

注：冷效应：9℃，热效应：26℃。

Figure 3. Effect of cold / heat effect on cases of HFMD

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 4 不同温度、不同滞后时间对手足口病发病数影响的累积滞后效应[RR(95% CI)]

Table 4. Cumulative RR value and its 95% CI of different temperature for daily cases of HFMD at different lag times [RR(95% CI)]]

气温 (℃)	滞后时间(d)	全人群	男性	女性
P₅=9	0	0.986(0.928~1.047)	1.005(0.936~1.078)	0.958(0.883~1.039)
	0~3	1.001(0.868~1.155)	1.045(0.883~1.235)	0.939(0.775~1.137)
	0~5	1.029(0.872~1.213)	1.067(0.880~1.294)	0.972(0.780~1.213)
	0~7	1.046(0.868~1.260)	1.067(0.858~1.326)	1.013(0.790~1.300)
	0~14	0.896(0.687~1.167)	0.833(0.611~1.135)	0.982(0.690~1.399)
	0~21	0.628(0.432~0.912)^a	0.561(0.362~0.869)^a	0.713(0.433~1.175)
P₂₅=14	0	0.992(0.979~1.005)	0.997(0.982~1.012)	0.984(0.967~1.002)
	0~3	0.987(0.957~1.017)	0.997(0.962~1.034)	0.971(0.932~1.012)
	0~5	0.991(0.957~1.026)	1.000(0.960~1.042)	0.978(0.934~1.025)
	0~7	0.996(0.957~1.035)	1.000(0.956~1.047)	0.989(0.939~1.042)
	0~14	0.976(0.924~1.030)	0.966(0.907~1.030)	0.990(0.921~1.065)
	0~21	0.909(0.843~0.981)^a	0.897(0.821~0.981)^a	0.926(0.837~1.024)
P₇₅=23	0	0.975(0.912~1.043)	0.981(0.907~1.061)	0.966(0.883~1.057)
	0~3	1.010(0.857~1.190)	1.059(0.875~1.282)	0.946(0.759~1.179)
	0~5	1.079(0.891~1.306)	1.170(0.937~1.462)	0.964(0.746~1.247)
	0~7	1.149(0.927~1.424)	1.285(1.002~1.648)^a	0.985(0.738~1.315)
	0~14	1.133(0.861~1.493)	1.305(0.948~1.795)	0.934(0.644~1.354)
	0~21	0.972(0.681~1.387)	1.065(0.704~1.609)	0.861(0.534~1.390)
P₉₅=26	0	0.914(0.848~0.986)^a	0.919(0.842~1.003)	0.907(0.820~1.004)
	0~3	0.811(0.675~0.975)^a	0.847(0.684~1.049)	0.763(0.595~0.977)^a
	0~5	0.798(0.644~0.989)^a	0.860(0.671~1.103)	0.718(0.538~0.958)^a
	0~7	0.792(0.624~1.005)	0.878(0.665~1.157)	0.685(0.497~0.944)^a
	0~14	0.633(0.466~0.861)^a	0.710(0.497~1.014)	0.540(0.357~0.817)^a
	0~21	0.472(0.312~0.715)^a	0.482(0.297~0.780)^a	0.460(0.263~0.804)^a
注：^a：P＜0.05。

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.4.4 不同气温条件对手足口病日发病数的累积滞后效应

当日均气温为9 ℃时，总人群、男性HFMD发病累积效应在lag (0~21) d有统计学意义，RR值分别为0.628(95% CI: 0.432~0.912, P=0.015)、0.561(95% CI: 0.362~0.869, P=0.010)。当日均气温为14 ℃时，总人群、男性HFMD发病累积效应在lag (0~21) d有统计学意义，RR值分别为0.909(95% CI: 0.843~0.981, P=0.014)、0.897(95% CI:0.821~0.981, P=0.016)。当日均气温为23 ℃时，除男性累积效应在lag (0~7) d有统计学意义外，其余均无统计学意义。当日均气温为26 ℃时，总人群HFMD发病累积效应在lag 0、lag (0~3) d、lag (0~5) d、lag (0~14) d、lag (0~21) d均有统计学意义(均有P＜0.05)；男性累计效应除lag (0~21) d有统计学意义外，其余累计不同滞后天数内均无统计学意义(均有P>0.05)；女性累计效应除当天外，其余相对危险度均有统计学意义(均有P＜0.05)。

2.5 滞后时间的敏感性分析

本次研究通过改变模型中交叉基的最长滞后时间(分别设置为14 d、21 d和28 d)，研究结果较为稳定，可认为总体效应基本一致。见图 4。

图 4 改变最长滞后时间，DLNM模型总效应的变化

Figure 4. The overall effects of the DLNM model by changing maximum lag time

下载: 全尺寸图片幻灯片

3. 讨论

HFMD自1957年在新西兰首次被报道以来，该病迅速蔓延到世界上的大多数国家和地区，我国1981年在上海首次报道HFMD。近年来，HFMD在国内广泛流行，病例数呈不断上升趋势，给人民群众的健康带来了巨大威胁^[9]。2019年在云南省报告的丙类传染病中，HFMD发病数居第一位，发病率为214.033 5/10万，呈现一个较高的发病水平。曲靖市报告HFMD病例数居云南省前五位(数据来源于疾病监测信息报告管理系统)，且发病数呈逐年上升趋势，该病的流行对我市散居儿童、托幼儿童及学龄儿童的健康构成了严重危害, 防控形势日益严峻。

HFMD主要由肠道病毒引起，病毒在体外环境中的稳定状况，有赖于温度、湿度和紫外线等外界气象因素。同时，大量研宄表明，HFMD的发生与流行跟气象因素密切相关。且HFMD的发病和传播原因比较复杂，与当地经济、卫生状况、人口流动、气候等因素有关^[10-11]。近年来，关于气象因素对健康影响方面的研究一直被当作研究领域的热点, 其中气温是影响HFMD发病的一个重要因素。因此，探讨气象因素对HFMD发病的影响，有利于保护区域人群健康。R软件中的DLNM模型考虑到气温对健康影响的非线性关系和滞后效应，通过拟合交叉基函数，拟合出气温、滞后时间与手足口病发病效应三维图。曲靖市地处长江、珠江两大水系的分水岭地带，属亚热带高原季风气候，夏无酷暑，降水集中，HFMD主要发生在夏秋两季。

Spearman相关分析结果表明在气象因素中以日均气温与HFMD相关性最为密切(r=0.51)。本研究并未发现相对湿度与发病数有关，原因可能是气象因素对DLNM发病的影响，因地理区域不同导致其气候特征存在一定差异^[12-14]。以P₅₀=19 ℃为参照温度，进一步采用DLNM探讨气温与HFMD发病的关联性。结果显示，气温对HFMD发病影响呈非线性关系，近似一个“V”形状，随着平均气温的升高，相对危险度呈先上升后下降趋势。不同性别曲线变化趋势与总人群趋势基本一致，RR在20 ℃左右达到最大，此结论与徐晓楠等^[15]报道的结果类似。在适宜的温度条件下，儿童室外活动频率增加；而高温环境下，大多数儿童的室外活动明显减少，这就降低了感染HFMD的暴露风险^[16]。日均温度在无滞后情况下，对HFMD发病产生的影响最大，随后逐渐降低至消失。田辉、杨培荣等研究认为在滞后10 d时温度对HFMD发病的影响最大^[17]。在累积滞后效应研究中发现，低/高温对于HFMD发病影响的持续时间长，可累积至21 d。高温下，累积效应随着滞后天数的增加，发病风险呈逐步下降趋势。本研究进一步对不同性别的累计效应进行分层分析，结果显示，高温对男性无明显影响，对女性的累积效应影响明显，与国内外研究结果不一致^[18-19]。

综上所述，本研究首次论述了日平均温度与曲靖市手足口病日发病数之间的非线性剂量反应关系，初步得出气温对曲靖市手足口病发病影响效应大小及不同滞后时间的风险大小。同时，本研究也有一定局限性。首先，手足口病感染原因和传播途径复杂，而气象因子不能对其进行全面描述。其次，本文为应用性研究，模型拟合部分参数来自以往研究，对模型参数设置未进行深入探讨，拟合模型可能并非最优模型，导致分析结果与类似方面研究结果有差异。因此，在后续研究中还应将更多可能的影响因素纳入到模型中，进行更为全面的分析，为疫情防控提供参考依据。

图 1 日均气温与手足口病风险关联剂量反应图

Figure 1. Dose response diagram of daily average temperature and risk of HFMD

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 相对危险度(RR)随温度与滞后时间的变化趋势3D图

Figure 2. Three-D plots for variation trend of relative risk (RR) with temperature and lag time

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 冷/热效应对手足口病发病数的影响

注：冷效应：9℃，热效应：26℃。

Figure 3. Effect of cold / heat effect on cases of HFMD

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 4 改变最长滞后时间，DLNM模型总效应的变化

Figure 4. The overall effects of the DLNM model by changing maximum lag time

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 2017-2019年曲靖市手足口病与气象因素分布情况

Table 1. Description of hand, foot, and mouth disease and meteorological factors in Qujing from 2017 to 2019

变量	最小值	P₅	P₂₅	M	P₇₅	P₉₅	最大值	x±s
手足口病(例)	0.00	4.00	8.00	18.00	30.00	74.00	116.00	23.65±21.05
气温(℃)	1.80	9.00	13.90	18.80	22.90	26.00	29.20	18.23±5.54
相对湿度(%)	26.00	47.00	63.00	75.00	81.00	89.00	100.00	72.06±13.00
降雨量(mm)	0.00	0.00	0.00	0.00	0.80	13.89	106.40	2.62±8.16
日照时数(h)	0.00	0.00	2.30	6.10	8.90	10.80	11.90	5.61±3.62

下载: 导出CSV

表 2 2017-2019年曲靖市手足口病日发病数与气象因子间的Spearman等级相关分析结果

Table 2. Spearman correlation between hand, foot, and mouth disease cases and meteorological factors in Qujing from 2017 to 2019

变量	手足口病发病数	平均气温	相对湿度	日照时数	降水量
手足口病发病数	1.00
平均气温	0.51^a	1.00
相对湿度	0.02	-0.16^a	1.00
日照时数	-0.06^b	0.05	-0.73^a	1.00
降雨量	0.08^b	0.15^a	0.55^a	-0.56^a	1.00
注：^a：P＜0.01；^b：P＜0.05。

下载: 导出CSV

表 3 冷/热效应对手足口病发病风险分析[RR(95% CI)]

Table 3. Risk analysis of cold/heat effect to HFMD [RR(95% CI)]

不同滞后天数	热效应			冷效应
不同滞后天数	全人群	男性	女性	全人群	男性	女性
lag0	0.914(0.848~0.986)^a	0.919(0.842~1.003)	0.907(0.820~1.004)	0.986(0.928~1.047)	1.005(0.936~1.078)	0.958(0.883~1.039)
lag1	0.942(0.893~0.992)^a	0.951(0.895~1.011)	0.928(0.865~0.996)^a	0.998(0.958~1.040)	1.011(0.963~1.060)	0.979(0.926~1.034)
lag2	0.963(0.927~1.000)^a	0.976(0.933~1.020)	0.945(0.898~0.995)^a	1.006(0.977~1.036)	1.014(0.980~1.049)	0.995(0.956~1.035)
lag3	0.979(0.947~1.011)	0.993(0.957~1.031)	0.958(0.917~1.001)	1.012(0.986~1.037)	1.015(0.985~1.045)	1.007(0.974~1.042)
lag4	0.989(0.958~1.021)	1.005(0.969~1.042)	0.967(0.927~1.009)	1.014(0.988~1.040)	1.013(0.983~1.043)	1.015(0.981~1.051)
lag5	0.995(0.963~1.027)	1.011(0.974~1.049)	0.973(0.932~1.016)	1.013(0.987~1.041)	1.009(0.978~1.040)	1.020(0.984~1.057)
lag6	0.997(0.965~1.029)	1.012(0.974~1.050)	0.976(0.935~1.020)	1.011(0.984~1.038)	1.003(0.972~1.035)	1.021(0.985~1.059)
lag7	0.995(0.964~1.027)	1.008(0.972~1.045)	0.977(0.937~1.019)	1.006(0.980~1.033)	0.997(0.967~1.027)	1.020(0.985~1.057)
lag8	0.991(0.962~1.020)	1.001(0.968~1.036)	0.976(0.938~1.015)	1.000(0.976~1.025)	0.989(0.961~1.017)	1.017(0.984~1.051)
lag9	0.984(0.958~1.011)	0.992(0.962~1.024)	0.973(0.939~1.010)	0.993(0.971~1.016)	0.981(0.955~1.007)	1.011(0.981~1.043)
lag10	0.977(0.952~1.002)	0.982(0.953~1.011)	0.970(0.938~1.004)	0.986(0.964~1.008)	0.972(0.948~0.997)^a	1.005(0.975~1.035)
lag11	0.969(0.945~0.993)^a	0.970(0.943~0.998)^a	0.966(0.935~0.999)^a	0.978(0.957~1.000)^a	0.964(0.940~0.990)^a	0.997(0.967~1.027)
lag12	0.961(0.936~0.986)^a	0.959(0.931~0.988)^a	0.963(0.930~0.997)^a	0.970(0.948~0.993)^a	0.957(0.931~0.983)^a	0.988(0.958~1.020)
lag13	0.953(0.927~0.980)^a	0.948(0.919~0.979)^a	0.960(0.925~0.996)^a	0.963(0.938~0.988)^a	0.950(0.922~0.979)^a	0.980(0.947~1.014)
lag14	0.947(0.920~0.975)^a	0.940(0.908~0.972)^a	0.958(0.921~0.996)^a	0.956(0.931~0.983)^a	0.944(0.915~0.975)^a	0.972(0.937~1.008)
lag15	0.943(0.915~0.972)^a	0.933(0.901~0.967)^a	0.957(0.919~0.997)^a	0.951(0.924~0.979)^a	0.940(0.909~0.972)^a	0.965(0.929~1.002)
lag16	0.942(0.914~0.971)^a	0.930(0.897~0.963)^a	0.959(0.920~0.999)^a	0.947(0.921~0.974)^a	0.938(0.907~0.969)^a	0.958(0.923~0.995)^a
lag17	0.944(0.916~0.972)^a	0.930(0.899~0.963)^a	0.963(0.926~1.002)	0.945(0.920~0.972)^a	0.937(0.908~0.968)^a	0.954(0.919~0.989)^a
lag18	0.950(0.922~0.978)^a	0.935(0.904~0.968)^a	0.970(0.932~1.010)	0.945(0.920~0.972)^a	0.940(0.910~0.970)^a	0.951(0.916~0.987)^a
lag19	0.960(0.928~0.993)^a	0.946(0.909~0.984)^a	0.981(0.937~1.027)	0.948(0.918~0.979)^a	0.944(0.910~0.981)^a	0.950(0.910~0.992)^a
lag20	0.976(0.932~1.022)	0.963(0.913~1.016)	0.996(0.936~1.060)	0.954(0.913~0.997)^a	0.953(0.905~1.003)	0.952(0.898~1.010)
lag21	0.999(0.934~1.067)	0.987(0.914~1.067)	1.016(0.929~1.112)	0.963(0.903~1.026)	0.964(0.895~1.038)	0.957(0.879~1.043)
注：冷效应：9℃，热效应：26℃；^a：P＜0.05。

下载: 导出CSV

表 4 不同温度、不同滞后时间对手足口病发病数影响的累积滞后效应[RR(95% CI)]

Table 4. Cumulative RR value and its 95% CI of different temperature for daily cases of HFMD at different lag times [RR(95% CI)]]

气温 (℃)	滞后时间(d)	全人群	男性	女性
P₅=9	0	0.986(0.928~1.047)	1.005(0.936~1.078)	0.958(0.883~1.039)
	0~3	1.001(0.868~1.155)	1.045(0.883~1.235)	0.939(0.775~1.137)
	0~5	1.029(0.872~1.213)	1.067(0.880~1.294)	0.972(0.780~1.213)
	0~7	1.046(0.868~1.260)	1.067(0.858~1.326)	1.013(0.790~1.300)
	0~14	0.896(0.687~1.167)	0.833(0.611~1.135)	0.982(0.690~1.399)
	0~21	0.628(0.432~0.912)^a	0.561(0.362~0.869)^a	0.713(0.433~1.175)
P₂₅=14	0	0.992(0.979~1.005)	0.997(0.982~1.012)	0.984(0.967~1.002)
	0~3	0.987(0.957~1.017)	0.997(0.962~1.034)	0.971(0.932~1.012)
	0~5	0.991(0.957~1.026)	1.000(0.960~1.042)	0.978(0.934~1.025)
	0~7	0.996(0.957~1.035)	1.000(0.956~1.047)	0.989(0.939~1.042)
	0~14	0.976(0.924~1.030)	0.966(0.907~1.030)	0.990(0.921~1.065)
	0~21	0.909(0.843~0.981)^a	0.897(0.821~0.981)^a	0.926(0.837~1.024)
P₇₅=23	0	0.975(0.912~1.043)	0.981(0.907~1.061)	0.966(0.883~1.057)
	0~3	1.010(0.857~1.190)	1.059(0.875~1.282)	0.946(0.759~1.179)
	0~5	1.079(0.891~1.306)	1.170(0.937~1.462)	0.964(0.746~1.247)
	0~7	1.149(0.927~1.424)	1.285(1.002~1.648)^a	0.985(0.738~1.315)
	0~14	1.133(0.861~1.493)	1.305(0.948~1.795)	0.934(0.644~1.354)
	0~21	0.972(0.681~1.387)	1.065(0.704~1.609)	0.861(0.534~1.390)
P₉₅=26	0	0.914(0.848~0.986)^a	0.919(0.842~1.003)	0.907(0.820~1.004)
	0~3	0.811(0.675~0.975)^a	0.847(0.684~1.049)	0.763(0.595~0.977)^a
	0~5	0.798(0.644~0.989)^a	0.860(0.671~1.103)	0.718(0.538~0.958)^a
	0~7	0.792(0.624~1.005)	0.878(0.665~1.157)	0.685(0.497~0.944)^a
	0~14	0.633(0.466~0.861)^a	0.710(0.497~1.014)	0.540(0.357~0.817)^a
	0~21	0.472(0.312~0.715)^a	0.482(0.297~0.780)^a	0.460(0.263~0.804)^a
注：^a：P＜0.05。

下载: 导出CSV

参考文献(19)

[1]	Xing W, Liao Q, Viboud C, et al. Hand, foot, and mouth disease in China, 2008-12:an epidemiological study[J]. Lancet Infect Dis, 2014, 14(4):308-318. DOI: 10.1016/S1473-3099(13)70342-6.
[2]	Liu B, Luo L, Yan S, et al. Clinical Features for mild hand, foot and mouth disease in China[J]. PLoS One, 2015, 10(8):e0135503. DOI: 10.1371/journal.pone.0135503.
[3]	Zheng Y, Yang J, Yu H. Economic burden of hand, foot and mouth disease (HFMD) in China[J]. Value in Health, 2014, 17(3):A232. DOI: 10.1016/j.jval.2014.03.1353.
[4]	Wong SS, Yip CC, Lau SK, et al. Human enterovirus 71 and hand, foot and Mouth disease[J]. Epidemiol Infect, 2010, 138(8):1071-1089. DOI: 10.1017/S0950268809991555.
[5]	Lin TY, Twu SJ, Ho MS, et al. Enterovirus 71 outbreaks, Taiwan: occurrence and recognition[J]. Emerg Infect Dis, 2003, 9(3):291-293. DOI: 10.3201/eid0903.020285.
[6]	Bible JM, Pantelidis P, Chan PKS, et al. Genetic evolution of enterovirus 71: epidemiological and pathological implications[J]. Rev Med Virol, 2007, 17(6):371-379. DOI: 10.1002/rmv.538.
[7]	Mcminn PC. An overview of the evolution of enterovirus 71 and its clinical and public health significance[J]. FEMS Microbiol Rev, 2002, 26(1):91-107. DOI: 10.1111/j.1574-6976.2002.tb00601.x.
[8]	Gasparrini A, Armstrong B, Kenward MG. Distributed lag non-linear models[J]. Stat Med, 2010, 29(21):2224-2234. DOI: 10.1002/sim.3940.
[9]	杨丝絮.上海市气温和相对湿度对手足口病的影响研究[D].兰州: 兰州大学, 2019. Yang SX. A study on the influence of average temperature and relative humidity on hand, foot, and mouth disease in Shanghai, China[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2019.
[10]	别芹芹, 邱冬生, 胡辉, 等.我国手足口病时空分布特征的GIS分析[J].地球信息科学学报, 2010, 12(3):380-384. Bie QQ, Qiu DS, Hu H, et al. Spatial and temporal distribution characteristics of hand-foot-mouth disease in China[J]. Journal of Geo-Information Science, 2010, 12(3):380-384.
[11]	傅涛, 叶晓军, 骆淑英, 等. 2008-2016年浙江省义乌市手足口病流行特征研究[J].疾病监测, 2018, 33(1):50-53. DOI: 10.3784/j.issn.1003-9961.2018.01.012. Fu T, Ye XJ, Luo SY, et al. Epidemiological characteristics of hand, foot and mouth disease in Yiwu from 2008 to 2016[J]. Dis Surveillance, 2018, 33(1):50-53. DOI: 10.3784/j.issn.1003-9961.2018.01.012.
[12]	陈灿, 王虹玲, 张辉, 等. 2009—2016年浙江省舟山海岛地区手足口病时空聚集性及病原谱变化分析[J].疾病监测, 2018, 33(1):45-49. DOI: 10.3784/j.issn.1003-9961.2018.01.011. Chen C, Wang HL, Zhang H, et al. Spatial temporal clustering and pathogen spectrum change of hand, foot and mouth disease in Zhoushan islands, Zhejiang from 2009 to 2016[J]. Dis Surveillance, 2018, 33(1):45-49. DOI: 10.3784/j.issn.1003-9961.2018.01.011.
[13]	Huang Y, Deng T, Yu S, et al. Effect of meteorological variables on the incidence of hand, foot, and mouth disease in children: a time-series analysis in Guangzhou, China[J]. BMC Infect Dis, 2013, 13:134. DOI: 10.1186/1471-2334-13-134.
[14]	Wei J, Hansen A, Liu Q, et al. The effect of meteorological variables on the transmission of hand, foot and mouth disease in four major cities of shanxi province, China: a time series data analysis (2009-2013)[J]. PLoS Negl Trop Dis, 2015, 9(3):e0003572. DOI: 10.1371/journal.pntd.0003572.
[15]	徐晓楠, 王金玉, 李盛.嘉峪关市气象因素与手足口病滞后效应研究[J].中国公共卫生管理, 2016, 32(3):312-314. DOI: 10.19568/j.cnki.23-1318.2016.03.008. Xu XN, Wang JY, Li S. Study on lag effect of meteorological factors and Hand-foot-mouth disease in Jiayuguan city[J]. Chin. J of PHM, 2016, 32(3):312-314. DOI: 10.19568/j.cnki.23-1318.2016.03.008.
[16]	田辉, 杨培荣, 洲峰, 等.气象因素对手足口病发病影响及预测模型分析[J].中国学校卫生, 2013, 34(4):451-453. DOI: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2013.04.024. Tian H, Yang PR, Zhou F, et al. Effect of meteorological conditions on occurrence of hand-foot-mouth disease and the application of prediction model[J]. Chin J Sch Health, 2013, 34(4):451-453. DOI: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2013.04.024.
[17]	Belanger M, Gray-Donald K, O'Loughlin J, et al. Influence of weather conditions and season on physical activity in adolescents[J]. Ann Epidemiol, 2009, 19(3):180-186. DOI: 10.1016/j.annepidem.2008.12.008.
[18]	Chan EY, Goggins WB, Kim JJ, et al. A study of intracity variation of temperature related mortality and socioeconomic status among the Chinese population in Hong Kong[J]. J Epidemiol Community Health, 2012, 66(4):322-327. DOI: 10.1136/jech.2008.085167.
[19]	Stafoggia M, Forastiere F, Agostini D, et al. Vulnerability to heat-related mortality: a multicity, population-based, case-crossover analysis[J]. Epidemiology, 2006, 17(3):315-323. DOI: 10.1097/01.ede.0000208477.36665.34.

施引文献

期刊类型引用(11)

1.	刘川，雷霄，张瑶，张孟媛，魏荣杰. 2017—2022年德阳市手足口病流行特征及时空聚集分析. 实用预防医学. 2024(02): 164-168 . 百度学术
2.	罗飘异，匡文韬，倪涵，符刘懿，吕媛，查文婷，易尚辉，张斯钰. 长沙市不同等级气温与人腺病毒感染效应分析. 中华疾病控制杂志. 2024(02): 152-160 . 本站查看
3.	石佳琪，龚旻炜，吴健 . 手足口病流行与气象因素关系的研究进展. 预防医学论坛. 2024(05): 397-400 . 百度学术
4.	苏雪梅，刘晓萌，王利，刘坦，张荣娜，刘海博. 2016-2019年北京市大兴区极端气温对手足口病发病的影响及归因疾病负担. 疾病监测. 2024(08): 1062-1066 . 百度学术
5.	李方菲，彭阳，马小莉，陆雪兰，邹云锋. 2015—2019年贵港市手足口病空间聚集和气象因素影响分析. 环境卫生学杂志. 2023(05): 346-351+385 . 百度学术
6.	刘逸冰，王玉明，李世雄. 2008—2016年嘉峪关市气温对手足口病发病的影响. 实用预防医学. 2022(03): 272-275 . 百度学术
7.	周建丁，虞志昂，林子伦，杨林，叶雯婧. 气温对泉州市手足口病发病的影响研究. 甘肃科技纵横. 2022(02): 65-70+74 . 百度学术
8.	陈志虹. 儿童手足口病发病的影响因素分析. 现代诊断与治疗. 2022(11): 1581-1583 . 百度学术
9.	阳琳，罗垲炜，赵善露，周银柱，李浩，肖回回，胡世雄，杨土保，罗红梅. 长沙市气象因素与手足口病发病的关联研究：基于分布滞后非线性模型. 中国卫生统计. 2022(04): 504-508 . 百度学术
10.	孔令豪，陆曙，陶国水，孔令晶，陈冰俊，彭健，沈元，钱俊龙. 无锡地区手足口病流行病学特征及气象因素对其发病的影响. 中国公共卫生管理. 2022(05): 667-669 . 百度学术
11.	吴衍嘉，孙杨青，陆芳芳，徐斌，王德全. 日光照射时间对2015—2018年深圳宝安区儿童手足口病的影响. 现代预防医学. 2021(06): 1029-1033+1049 . 百度学术

其他类型引用(10)

资源附件(0)

访问统计

点击查看大图

图(4) / 表(4)

计量

文章访问数: 646
HTML全文浏览量: 283
PDF下载量: 88
被引次数: 21

1. 资料与方法
1.1 数据来源
1.2 统计学方法
2. 结果
2.1 手足口病发病基本情况
2.2 气象因素分布情况
2.3 手足口病病例数与气象因素间的相关性分析
2.4 DLNM模型中日平均气温与手足口病日发病数的风险分析
2.5 滞后时间的敏感性分析
3. 讨论

1. 资料与方法
1.1 数据来源
1.2 统计学方法
2. 结果
2.1 手足口病发病基本情况
2.2 气象因素分布情况
2.3 手足口病病例数与气象因素间的相关性分析
2.4 DLNM模型中日平均气温与手足口病日发病数的风险分析
2.5 滞后时间的敏感性分析
3. 讨论

参考文献(19)

施引文献

资源附件(0)

访问统计

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

留言板

基于分布滞后非线性模型探讨日均气温对曲靖市手足口病发病的影响

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.11.007

通讯作者:
黄甜，E-mail：99600694@qq.com

计量

Effect of temperature on hand, foot and mouth disease incidence in QuJing: a distributed lag non-linear model analysis

Corresponding author: HUANG Tian，E-mail:99600694@qq.com

1. 资料与方法

1.1 数据来源

1.2 统计学方法

2. 结果

2.1 手足口病发病基本情况

2.2 气象因素分布情况

2.3 手足口病病例数与气象因素间的相关性分析

2.4 DLNM模型中日平均气温与手足口病日发病数的风险分析

2.4.1 日均气温对手足口病发病的影响

2.4.2 不同滞后天数日均气温对手足口病发病数的影响

2.4.3 冷/热效应对手足口病发病的影响

2.4.4 不同气温条件对手足口病日发病数的累积滞后效应

2.5 滞后时间的敏感性分析

3. 讨论

期刊类型引用(11)

其他类型引用(10)

计量

目录

1. 资料与方法

1.1 数据来源

1.2 统计学方法

2. 结果

2.1 手足口病发病基本情况

2.2 气象因素分布情况

2.3 手足口病病例数与气象因素间的相关性分析

2.4 DLNM模型中日平均气温与手足口病日发病数的风险分析

2.5 滞后时间的敏感性分析

3. 讨论

留言板

基于分布滞后非线性模型探讨日均气温对曲靖市手足口病发病的影响

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.11.007

通讯作者: 黄甜，E-mail：99600694@qq.com

计量

出版历程

Effect of temperature on hand, foot and mouth disease incidence in QuJing: a distributed lag non-linear model analysis

Corresponding author: HUANG Tian，E-mail:99600694@qq.com

1. 资料与方法

1.1 数据来源

1.2 统计学方法

2. 结果

2.1 手足口病发病基本情况

2.2 气象因素分布情况

2.3 手足口病病例数与气象因素间的相关性分析

2.4 DLNM模型中日平均气温与手足口病日发病数的风险分析

2.4.1 日均气温对手足口病发病的影响

2.4.2 不同滞后天数日均气温对手足口病发病数的影响

2.4.3 冷/热效应对手足口病发病的影响

2.4.4 不同气温条件对手足口病日发病数的累积滞后效应

2.5 滞后时间的敏感性分析

3. 讨论

期刊类型引用(11)

其他类型引用(10)

计量

出版历程

目录

1. 资料与方法

1.1 数据来源

1.2 统计学方法

2. 结果

2.1 手足口病发病基本情况

2.2 气象因素分布情况

2.3 手足口病病例数与气象因素间的相关性分析

2.4 DLNM模型中日平均气温与手足口病日发病数的风险分析

2.5 滞后时间的敏感性分析

3. 讨论

通讯作者:
黄甜，E-mail：99600694@qq.com