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在过去十年中，中国经历了连续几波登革热流行。提取2013-2020年全国337个城市95339例登革热病例、89个蚊虫密度监测点和人口流动数据。采用季节回归模型拟合包括时间趋势和谐波项在内的登革热周时间序列，估计年周期和半年周期的振幅和峰值时间。采用数据驱动的模型推理方法在城市尺度上模拟疫情，估计随时间变化的流行病学参数。
我们发现登革热病例的地理分布在扩大，主要输入地区和输入病例的外部来源发生了变化。登革热病例主要集中在中国南方，呈现年度活动高峰，通常在9月达到高峰。登革热年流行幅度随纬度变化，主要表现为南部城市大，北部城市小。在7-11月的几个特定月份，各城市有效繁殖数普遍大于1，进一步证实了登革热流行的季节性波动和空间异质性。这项全国性研究的结果有助于更好地为中国未来登革热流行的干预措施提供信息。
登革热是一种被忽视的热带病，是一种通过受感染蚊子叮咬传播给人类的病毒感染，主要是白纹伊蚊和埃及伊蚊。在过去二十年中，登革热的全球发病率显著增加。根据世界卫生组织(世卫组织)的数据，从2000年到2019年，报告病例激增了10倍，从50万例上升到520万例。
自2023年以来，登革热的持续传播，加上病例意外激增，导致80多个国家/地区报告了500多万例感染，其中包括5000多例与登革热有关的死亡。因此，登革热对数十亿人的健康构成重大威胁，并在全世界造成重大负担。
全球登革热感染流行率约75%位于东南亚和靠近热带的西太平洋区域。在中国，登革热的蔓延构成了一个重大的公共卫生问题。2000年以前，登革热在中国主要局限于沿南部海岸线的热带地区。然而，随着时间的推移，登革热疫情逐渐向北发展。2014年，中国发生了登革热疫情，感染人数超过40,000人。
此外，我们之前的研究表明，频繁的人类旅行增加了个体接触疾病媒介的可能性，从而使登革热病毒(DENV)在易感人群中迅速传播。先前的一些研究已经确定，长期的城市化、人口流动和人口增长是影响登革热分布和动态的主要因素。此外，最近的气候变化与主要社会环境驱动因素之间的相互作用也被证明有助于登革热的扩张。虽然我们之前的研究关注的是登革热的国家负担，但研究主要集中在确定本地病例和输入病例之间的联系以及登革热流行的基本因素。此外，最近的一项研究预测了中国未来与水文气象条件相关的登革热风险，并量化了未来气候变化带来的相关疾病负担。然而，到目前为止，我们对与中国登革热全国传播相关的时变传播动态特征和负担的了解有限。
为了了解登革热病毒的传播并更好地控制其未来的发展，对这些暴发的流行病学特征进行量化并在空间和时间上进行分析至关重要。在这里，我们进行了这项大规模的研究，以国家监测为基础来表征登革热的流行病学。采用城市解析的元人口网络模型，对中国337个城市的登革热传播进行了模拟。元人口网络模型可以灵活地生成不同区域间复杂的人口流动模式。该模型描述了登革热感染的国家数据，并与迭代贝叶斯推理算法相结合，该算法被称为集合调整卡尔曼滤波器(EAKF)，它吸收了每个城市每日病例的观察结果，以及城市之间的人员流动。
贝叶斯推理的结合支持将模型拟合到病例观察和未观察到的状态变量(例如，城市内每天的新感染病例)和系统参数(例如，每个城市的传播率)的估计。我们的研究结果为2013-2020年中国登革热连续流行波相关的流行病学特征和负担提供了迄今为止最全面的量化。
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来 源丨生物数学
整 理丨刘宇龙
审 核丨王 欣
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