I 论文导读 |
IF：8.4 中科院1区 | JCR/Q1 病原学 参考译文：2014 年至 2024 年中国牛布鲁氏菌病血清流行情况：系统评价与荟萃分析 第一作者：Zihan Tiana, Liyun Wan |
I 主要研究结果 |
图1. PRISMA 系统评价流程图，描述了研究识别阶段
2.总体估计
从 2014 年到 2024 年，共分析了 80 项研究，包括 187 个数据集和 3,130,706 个现场样本。单个数据集的患病率估计值范围为 0% 至 85%。全国范围的汇总患病率估计值为 1.5%（95% CI：0.6-2.6%）。
图2.中国牛布鲁氏菌病血清流行情况森林图
3.中国各行政区域或省份牛布鲁氏菌病血清流行率汇总
研究结果显示中国不同行政区或省份的牛布鲁氏菌病血清阳性率存在显著的地区差异。宁夏回族自治区的血清阳性率最高，达到22.1%，其次是内蒙古、新疆和河南，每个地区的比率都在3%左右。其他省份通常表现出较低的血清阳性率，许多报告的比率低于1%。这些发现突出了宁夏作为特别高风险区域的地位，而大多数其他地区则显示出相对较低的血清阳性水平。由于缺乏代表性数据，研究中排除了少于一个数据集的省份。
图3.中国牛布鲁氏菌病血清流行地图
4.选定时期内中国牛布鲁氏菌病血清流行率汇总
研究结果揭示了2014年至2024年间中国牛布鲁氏菌病血清阳性率呈现波动模式。起始于2014年的0.6%，2015年增加至1.1%，随后在2016年下降至0.5%。从2017年到2020年，全国牛布鲁氏菌病血清阳性率在0.7%至2.4%之间波动，2018年达到3.5%的高峰。2021年和2022年，全国血清阳性率分别为2.1%和2.0%。值得注意的是，2023年数据显示血清阳性率为0%。更细致的区域分析显示了牛布鲁氏菌病流行病学上的重大差异。在高基线区域，布鲁氏菌病血清阳性率遵循类似的波动模式，2014年至2023年间观察到的值从0.8%至5.9%不等，2024年没有可用数据。相比之下，低基线区域表现出较低且更易变的血清阳性率，2014年至2022年间的比率从0%至3.3%不等，2023年和2024年没有数据。
图4.2014—2024年中国牛布鲁氏菌病血清流行情况及人布鲁氏菌病发病趋势分析
图5.根据时间序列模型预测牛布鲁氏菌病血清流行率和人类病例数
5.牛布鲁氏菌病血清流行率（按牛品种划分）
研究结果表明不同品种的牛在布鲁氏菌病血清阳性率上存在差异。通过亚组分析，发现乳牛的血清阳性率最高，为3.1%（95% CI: 0.5–7.7%），其次是牦牛，为1.5%（95% CI: 0.7–2.6%），而肉牛的血清阳性率较低，为1.3%（95% CI: 0.7–2.1%）。这些数据考虑了不同牛种可能因生产目的、饲养环境、生长周期和疫苗接种状况等因素而面临的病原体暴露差异，强调了在设计和实施疾病控制计划时考虑品种特异性差异的重要性。
6.牛生产与布鲁氏菌病的相关性
通过分析中国国家统计局提供的2014至2023年各省份牛产业年均规模数据，包括年均牛只数量、牛肉和牛奶产量，并未发现与牛布鲁氏菌病血清阳性率之间存在显著的统计学关系。研究使用了斯皮尔曼等级相关系数来探索牛只数量、牛肉产量、牛奶产量与布鲁氏菌病血清阳性率之间的潜在关联，但数据并未显示出明显的相关性。这可能表明，牛只数量和肉类、奶类产量的增加并不一定与布鲁氏菌病的流行有直接联系，或者这种关系的复杂性超出了简单相关性分析所能揭示的范围。
7.相关亚组元回归分析
研究结果揭示了在考虑地区、牛种和调查年份等因素对牛布鲁氏菌病血清阳性率的影响时，这些变量并未显示出统计学上的显著影响。具体来说，元回归分析包括187个观测值，并使用REML估计来量化研究间变异性（tau² = 0.008273）。结果显示，残差异质性很大（I-squared = 99.979%），且仅有0.52%的研究间变异性能够被考察的协变量解释（Adj R-squared = 0.52%）。这表明大部分变异性仍未被解释，且所有协变量的联合测试结果并不具有统计学意义（F (3,183) = 1.18, p = 0.3194），意味着可能还有未被控制的混杂因素对血清阳性率有影响。这些发现强调了需要进一步研究以阐明不同牛群中布鲁氏菌病传播和流行的驱动因素，以便为针对性的预防和控制策略提供信息。
| I 研究总结 |
本研究通过荟萃分析187个数据集，揭示了中国不同牛种间布鲁氏菌病血清阳性率的显著差异，其中乳牛的汇总血清阳性率最高，为3.1%，其次是牦牛为1.5%，肉牛为1.3%。根据基线流行区域的分层分析显示，高基线区域的乳牛和肉牛的血清阳性率分别为3.7%和1.6%，而低基线区域的血清阳性率较低。然而，包括187个观测值的元回归分析表明，存在大量的残余异质性（I-squared = 99.979%），且仅有0.52%的变异性能够被研究的协变量解释，这表明布鲁氏菌病血清阳性率的变化受到多种复杂因素的共同影响。
研究结果强调了在不同基线流行区域实施不同政策对观察到的血清阳性率的影响，以及在设计和实施疾病控制计划时考虑品种特异性差异的重要性。同时，研究还发现牛布鲁氏菌病的血清阳性率与人类布鲁氏菌病例数量之间存在同步增加的趋势，这进一步强调了加强动物疾病监测和控制的重要性，以实现“同一健康”目标，即通过控制动物疾病来预防人类病例。
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