《PLOS Pathogens》：Dengue transmission dynamics in an urban setting in western India
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为应对印度果阿地区登革热病例在过去十年急剧上升的严峻形势，研究人员开展了一项为期14年的时空动态研究。该研究整合了被动监测数据、时空分析和气候模型，明确了以DENV-2为主的血清型分布，识别了以北部沿海城市为主的高风险集群，揭示了年降雨量（北果阿607 mm，南果阿630 mm）是关键气候阈值，并预测未来五年病例将以年均约21%的速度增长。这项研究为制定精准的登革热防控和气候预警政策提供了关键科学证据。
在印度西海岸，坐落着著名的旅游胜地——果阿。这里阳光、沙滩与椰林吸引着全球游客，但热带滨海气候也为蚊虫滋生提供了温床。过去十年间，这个天堂般的地方正面临一个日益严峻的公共健康挑战：登革热病例数量急剧攀升。作为一种由伊蚊传播的病毒性疾病，登革热给当地的医疗卫生系统和社会经济带来了沉重负担。果阿的登革热负担究竟有多严重？病例在时间和空间上是如何分布的？哪些血清型在流行？气候和环境变化在其中扮演了什么角色？未来的风险趋势又如何？要制定科学有效的防控策略，必须首先系统性地回答这些问题。为此，一项深入研究在果阿展开，相关成果发表于《PLOS Pathogens》。
研究者们采用了多项关键技术方法来解构果阿的登革热传播谜题。他们收集了2011年至2024年间来自果阿全部34个卫生机构的被动监测数据作为核心。在分析中，他们运用季节性Mann-Kendall (SMK)检验来分析时间趋势，利用ArcGIS Pro中的时空模式挖掘框架进行空间聚类和森林算法预测。为了量化环境因素的影响，他们采用了带对数链接的负二项广义线性模型，并使用分布式滞后非线性模型来探究气候变化与登革热发病率上升之间的关联。此外，还利用卫星影像进行了土地利用变化检测分析。
研究结果
果阿各卫生中心登革热病例的分布
2011年至2024年间，果阿共报告了4717例登革热病例，分布极不均匀，主要集中在西海岸的城市地区。北果阿的病例数高于南果阿。瓦斯科（Vasco）城市卫生中心病例数最高（563例），其次是坎多林（Candolim）初级卫生中心（521例）。病例呈现明显的季节性，在西南季风（6-9月）和东北季风（10-12月）后高发，10月达到峰值。2019年至2024年的血清型数据显示，DENV-2是优势血清型，占58.57%，其次是DENV-1（21.51%）、DENV-3（17.87%）和DENV-4（2.03%），未检测到混合感染。2024年，DENV-1的比例上升至41.37%。患者中男性（61.5%）和15岁及以上成年人（79.7%）占多数。
果阿登革热病例的时间趋势
2011年至2024年间，果阿的登革热发病率和分布范围均在增加。修正后的SMK检验显示，北果阿大多数卫生中心的病例呈显著上升趋势，而南果阿多数卫生中心呈不显著的负趋势或无明显趋势，表明北果阿经历了更持续的增长，而南果阿则更多表现为疫情暴发模式。
果阿登革热的时空模式
时空聚类分析揭示了果阿登革热动态的双重结构。一类是西北沿海和城郊走廊（如坎多林、波尔沃林、锡奥林、佩尔nem、帕纳吉、萨利高、马普萨、瓦斯科等地），这些地区反复形成高-高（HH）聚类，表现出显著的单调递增趋势，构成了一个“增长趋势集群”。另一类是内陆和南部广大区域，主要表现为低-低（LL）聚类，属于“无趋势集群”，发病率相对较低且稳定。森林算法预测显示，到2029年，沿海/城郊走廊的病例负担仍将较高。负二项模型表明，在控制地点因素后，预期病例数平均每年增长约21%。地点效应分析确认，瓦斯科和坎多林等沿海/城郊地区具有持续升高的风险。
气候和土地利用因素对果阿登革热传播的影响
气候分析表明，降雨是影响果阿登革热传播最关键的气候因子，病例高峰通常滞后于雨季1-2个月。研究发现，当总降雨量超过特定阈值时，登革热传播会显著增强：北果阿的阈值约为630毫米，南果阿约为607毫米。温度对传播的影响较小，因为果阿的年温度范围（20-30°C）完全在伊蚊的适宜生存范围内。土地利用变化分析显示，1991年至2024年间，果阿的建筑区面积增加了四倍，从约70平方公里增至约260平方公里。报告高病例数的卫生中心恰好位于这些高度城市化的沿海区域，城市化进程创造了大量人工积水点，有利于媒介孳生。
研究结论与意义
本研究系统揭示了印度果阿地区登革热传播的时空动态、主导血清型、高风险区域及其气候与环境驱动因素。核心结论包括：果阿的登革热负担日益加重，且呈现明显的空间异质性，风险集中在北部沿海城市化地区；DENV-2是当前优势血清型，但多种血清型共循环增加了继发感染和重症风险；年降雨量是关键的预测指标，超过特定阈值（北果阿630 mm，南果阿607 mm）将导致传播风险显著升高；快速城市化导致的土地利用变化，特别是建筑区扩张，为媒介孳生提供了理想环境，是疫情持续的重要基础。
这项研究的重要意义在于它将复杂的时空分析、统计建模和气候科学相结合，产生了可直接用于指导公共卫生实践的成果。研究所识别出的持续热点地区和气候风险阈值，使得防控资源能够被更精准地投放，例如在雨季前针对高风险地区进行源头减少和靶向媒介控制。基于森林算法的预测模型为未来五年的疫情态势提供了早期预警，提示相关地区需保持高度警惕并加强监测。此外，研究强调了对流动人口（特别是来自登革热流行区的 migrant workers）进行筛查、以及开展涵盖无症状感染的血清学监测的重要性，以发现潜在的输入病例和隐性传播链。最终，这项针对果阿的综合性研究为印度西部及其他具有类似热带滨海气候和旅游经济模式的地区，提供了一个可借鉴的登革热风险评估与防控策略模板，凸显了整合多源数据、采用先进分析工具以应对蚊媒传染病这一全球健康威胁的必要性。
