乌干达裂谷热疫情时空分布特征回溯研究（2013-2022）：为防控策略提供科学依据

为揭示乌干达裂谷热病毒(RVFV)的流行规律，研究者通过回顾性分析2013-2022年NADDEC存档数据，结合气象资料，首次系统描绘了该国RVF的时空分布图谱。结果显示74.1%调查区域存在流行，牛群血清阳性率最高达17.4%，中部地区风险显著（17.7%），且雨季感染风险是旱季2.44倍。该研究为跨部门协作防控提供了关键流行病学证据。

　　

在非洲大陆持续肆虐的裂谷热(Rift Valley fever, RVF)是由裂谷热病毒(RVFV)引发的人兽共患病，自1930年肯尼亚首次暴发以来，已蔓延至阿拉伯半岛。乌干达1968年报告首例人类病例后，2016年再现大规模疫情，但长期以来缺乏系统的流行病学数据。更棘手的是，这种通过伊蚊(Aedes)传播的病毒能在动物群体中隐性传播，其维持机制、潜在宿主和环境影响因子至今仍是未解之谜。

为破解这一困局，来自乌干达国家动物疾病诊断与流行病学中心(NADDEC)等机构的研究团队开展了为期10年的全国性回溯研究。他们整合了2013-2022年间10,789份牲畜血清样本的ELISA检测数据（检测免疫球蛋白G/IgG抗体）及气象资料，运用QGIS空间分析和R语言统计建模，首次绘制出乌干达RVF的完整流行图谱。这项发表在《BMC Veterinary Research》的重要研究，揭示了病毒传播的时空规律和关键风险因素。

研究团队采用多学科交叉方法：从NADDEC实验室信息管理系统(SILAB)提取历史检测数据，通过酶联免疫吸附试验(ELISA)确认抗体阳性样本；结合乌干达气象中心的降雨和温度数据，采用广义线性模型分析气候关联性；利用QGIS软件实现疫情空间可视化，并通过逻辑回归计算不同季节、物种和区域的感染风险比值比(OR)。

研究结果
裂谷热血清阳性率特征：在检测的10,789头动物中，总体血清阳性率达13.02%（95%CI:12.4-13.7%）。牛(Bovine)感染率最高（17.4%），显著高于山羊(Caprine,3.7%)和绵羊(Ovine,4.4%)。值得注意的是，马(Equine)和骆驼(Camelids)分别检出26.6%和20%的阳性率，挑战了传统认知。

时间分布规律：2017年阳性率峰值达19.6%，与2016年疫情延续相关。COVID-19封锁期间（2020年）骤降至2.2%，可能源于动物流动限制。分析显示，每年4月（降雨178mm）和11月（降雨160mm）出现双高峰，雨季感染风险是旱季的2.44倍（OR=2.44,95%CI:2.10-2.82）。

空间异质性：中部地区阳性率最高（17.7%），东部最低（4.6%）。Kabale地区（2016年疫情震中）持续高发（42.4%），Kyankwanzi和Lyantonde等畜牧走廊地区也超40%。地理信息系统(GIS)显示，全国54个监测区中有14个十年间零报告，呈现明显地域聚集性。

讨论与启示
这项研究首次证实RVFV在乌干达存在广泛隐性传播，中部畜牧密集区和西南部生态变化区（如Kabale因桉树种植改变微气候）是重点防控区域。发现马科动物和骆驼的高感染率，提示需要扩大监测物种范围。研究特别指出，牲畜贸易（尤其是向坎帕拉屠宰场运输）可能加速病毒扩散，而Karamoja等干旱区因蚊媒稀少形成天然屏障。

作者强调，当前监测体系存在显著漏洞——2014年竟无样本送检，且人类病例往往先于动物病例被发现。建议建立基于气象预警的主动监测机制，在雨季前加强畜牧走廊地区的蚊媒控制。该研究不仅为乌干达制定精准防控策略提供了科学依据，其揭示的"气候-媒介-宿主"传播链条，对全球热带病防控都具有范式意义。未来需进一步探究病毒在干旱季节的保存机制，以及不同牲畜品种（如本地牛的抗性特征）在传播中的作用，以完善预测模型。