2016–2023年斐济地区急性水样腹泻发病率的季节性和气象因素：时间序列分析

《BMC Public Health》：Seasonal and meteorological determinants of district level acute watery diarrhea incidence in Fiji, 2016–2023: a time-series analysis

急性水样腹泻（AWD）发病率在斐济呈现显著的季度性波动，以首季度（1-3月）峰值（U5 RR 1.20，O5 RR 1.25）为特征，第三季度（7-9月）风险降低。气象因素（降雨、温度、湿度）与AWD无显著关联，但存在区域异质性：中央区高温（RR 1.03-1.05）和高湿度（U5 RR 1.02）增加风险，西区高温（RR 0.98）具保护作用。研究强调季节性和自回归效应的主导地位，建议基于日历的预防措施结合分区脆弱性评估。

　　

摘要

背景

太平洋岛国（包括斐济）是受气候变化对健康影响最严重的地区之一。在斐济，急性水样腹泻（AWD）仍然是一种常见的公共卫生问题。然而，关于其直接气象驱动因素的证据仍然存在争议，尤其是在太平洋地区。本研究探讨了降雨量、温度和湿度与各地区AWD发病率之间的关联，并评估了季节性和自回归因素的影响。

方法

本研究使用了早期预警与响应系统（EWARS）八年的（2016–2023年）监测数据进行了生态时间序列分析。气象预测因子包括每月的降雨量、温度和湿度平均值。采用负二项混合效应回归模型来分析AWD发病率与气象变量之间的关联，并调整了季节性指标、自回归项和地区人口等因素。分析结果按年龄组（5岁以下 [U5] 和5岁及以上 [O5]）以及地区进行分层。

结果

观察到明显的季节性趋势：与第四季度（10–12月）相比，第一季度（1–3月）AWD发病率在U5（相对风险RR 1.20，95%置信区间1.06–1.37）和O5（相对风险RR 1.25，95%置信区间1.12–1.39）人群中均达到峰值。第三季度（7–9月）的风险较低（U5：RR 0.89，95%置信区间0.80–0.99；O5：RR 0.91，95%置信区间0.83–0.99）。前一个月的AWD发病率能够预测当月的发病率（U5：RR 1.006，95%置信区间1.004–1.007；O5：RR 1.002，95%置信区间1.002–1.003）。AWD发病率与平均月降雨量、温度或湿度之间没有显著关联。研究还发现了地区间的差异：在中部地区，温度升高增加了两个年龄组的AWD风险（U5：RR 1.03，95%置信区间1.00–1.07；O5：RR 1.05，95%置信区间1.02–1.07）；而在西部地区，高温对U5人群具有保护作用（RR 0.98，95%置信区间0.96–1）。

结论

斐济中部和西部地区的AWD发病率主要受季节性和自回归模式的影响，而非平均月气象因素。第一季度的发病率高峰（相对风险增加20–25%）为提前采取干预措施提供了可预测的信号。不同地区的气候-疾病关系存在差异，中部地区的温度和湿度与AWD发病率有关，而西部地区则没有这种关联。这些发现支持基于日历的准备工作，通过针对各地区的脆弱性评估，在每年第一季度发病率激增之前，将水、环境卫生和卫生设施（WASH）及医疗资源预先部署到高风险区域。

背景

太平洋岛国（包括斐济）是受气候变化对健康影响最严重的地区之一。在斐济，急性水样腹泻（AWD）仍然是一种常见的公共卫生问题。然而，关于其直接气象驱动因素的证据仍然存在争议，尤其是在太平洋地区。本研究探讨了降雨量、温度和湿度与各地区AWD发病率之间的关联，并评估了季节性和自回归因素的影响。

方法

本研究使用了早期预警与响应系统（EWARS）八年的（2016–2023年）监测数据进行了生态时间序列分析。气象预测因子包括每月的降雨量、温度和湿度平均值。采用负二项混合效应回归模型来分析AWD发病率与气象变量之间的关联，并调整了季节性指标、自回归项和地区人口等因素。分析结果按年龄组（5岁以下 [U5] 和5岁及以上 [O5]）以及地区进行分层。

结果

观察到明显的季节性趋势：与第四季度（10–12月）相比，第一季度（1–3月）AWD发病率在U5（相对风险RR 1.20，95%置信区间1.06–1.37）和O5（相对风险RR 1.25，95%置信区间1.12–1.39）人群中均达到峰值。第三季度（7–9月）的风险较低（U5：RR 0.89，95%置信区间0.80–0.99；O5：RR 0.91，95%置信区间0.83–0.99）。前一个月的AWD发病率能够预测当月的发病率（U5：RR 1.006，95%置信区间1.004–1.007；O5：RR 1.002，95%置信区间1.002–1.003）。AWD发病率与平均月降雨量、温度或湿度之间没有显著关联。研究还发现了地区间的差异：在中部地区，温度升高增加了两个年龄组的AWD风险（U5：RR 1.03，95%置信区间1.00–1.07；O5：RR 1.05，95%置信区间1.02–1.07）；而在西部地区，高温对U5人群具有保护作用（RR 0.98，95%置信区间0.96–1）。

结论

斐济中部和西部地区的AWD发病率主要受季节性和自回归模式的影响，而非平均月气象因素。第一季度的发病率高峰（相对风险增加20–25%）为提前采取干预措施提供了可预测的信号。不同地区的气候-疾病关系存在差异，中部地区的温度和湿度与AWD发病率有关，而西部地区则没有这种关联。这些发现支持基于日历的准备工作，通过针对各地区的脆弱性评估，在每年第一季度发病率激增之前，将水、环境卫生和卫生设施及医疗资源预先部署到高风险区域。