云南瑞丽基孔肯雅热暴发：生态因素驱动边境城市病毒本地传播机制解析

《BMC Infectious Diseases》：The ecological factors contributing to the chikungunya outbreak in Ruili, a border city in Yunnan Province, China

本研究针对2019年云南边境城市瑞丽基孔肯雅病毒（CHIKV）暴发事件，通过面板逻辑回归和泊松回归模型定量分析发现：输入病例、人口密度和草地覆盖率是驱动本地传播的关键生态因素。研究揭示了CHIKV跨境传播机制，为边境地区传染病精准防控提供科学依据。

　　

在全球化浪潮中，传染病传播路径正以前所未有的速度跨越国界。基孔肯雅病毒（CHIKV）作为一种由伊蚊传播的病原体，已在全球119个国家和地区引发疫情，其典型症状包括发热、皮疹和关节痛，约40%-80%的患者会发展为慢性关节炎，严重影响生活质量。2019年，与中国缅甸接壤的云南瑞丽市突发基孔肯雅热疫情，这座边境城市因其特殊的地理位置和频繁的跨境人流，成为病毒输入的潜在门户。

研究人员通过回顾性收集瑞丽市疾病预防控制中心的监测数据，结合气象、土地利用和人口密度等多源信息，运用空间分析技术和统计模型，深入解析了疫情时空动态及生态驱动因素。研究团队采用面板逻辑回归模型分析本地病例发生的影响因素，同时利用泊松回归模型评估本地传播规模与生态变量的关联。所有空间数据分析均通过ArcGIS 10.7软件完成，统计检验使用STATA软件实施。

病例特征

疫情始于2019年9月20日，持续约12周，共报告170例感染病例，其中输入病例31例，本地病例139例。病例主要集中在姐告口岸周边的5个乡镇，这些区域人口密度较高，且与边境口岸毗邻。

本地病例发生与生态因素的关系

多因素分析显示，前一周存在本地病例（OR=19.728）、输入病例出现（OR=4.447）、人口密度（OR=1.066）、草地覆盖率（OR=1.146）以及滞后两周的周累计降水量（OR=1.171）是本地病例发生的独立危险因素。这表明病毒传播具有明显的时间聚集性，且特定环境条件会显著提升传播风险。

本地传播规模与生态因素的关系

泊松回归模型表明，输入病例存在（IRR=4.271）、人口密度（IRR=1.712）和草地覆盖率（IRR=1.174）与本地传播规模呈正相关。值得注意的是，布雷图指数（BI）在多元模型中未显示显著关联，可能与监测数据覆盖不全有关。

本研究首次系统量化了边境地区基孔肯雅病毒本地传播的生态驱动机制，揭示输入病例、人口聚集区和草地环境是传播的关键环节。研究成果为制定精准防控策略提供了科学依据：建议加强边境口岸检疫监测，在人口密集区实施强化蚊媒控制，并对高草地覆盖率区域开展环境治理。这些措施将有效降低未来类似疫情的发生风险，为全球气候变化背景下新发传染病的防控提供重要参考范式。该研究发表于《BMC Infectious Diseases》杂志，为理解虫媒病毒在特殊地理环境下的传播规律提供了宝贵案例。