基于贝叶斯时空模型的气候与干预因素对坦桑尼亚大陆疟疾风险的影响研究

本研究针对疟疾在坦桑尼亚大陆的高负担问题，通过整合2016-2023年疟疾病例数据与气候变量，采用标准化发病率比(SIR)和贝叶斯时空模型(INLA)分析疟疾风险的时空分布特征。研究发现，长期驱虫蚊帐(LLINs)使用使5岁以下儿童和≥5岁人群疟疾风险分别降低1.2%和7.0%，而最低温度、风速和植被指数(NDVI>0.5)显著增加风险。该研究为疟疾精准防控提供了气候敏感区域的靶向干预依据。

　　

疟疾仍是全球最致命的传染病之一，每年造成约60万人死亡，其中95%的病例集中在非洲地区。坦桑尼亚作为疟疾高负担国家，贡献了全球3.2%的病例和4.4%的死亡。尽管该国已建立电子化卫生信息系统(DHIS2)，但疟疾传播仍呈现显著时空异质性——低海拔地区常年流行，高海拔区域近年病例激增，传统防控策略面临挑战。更棘手的是，气候变化正通过温度、湿度等环境变量改变蚊媒孳生条件，而现有研究对气候因子与干预措施的协同效应缺乏定量评估。

针对这一科学难题，坦桑尼亚达累斯萨拉姆大学(University of Dar Es Salaam)、哥德堡大学(University of Gothenburg)和哥本哈根大学(University of Copenhagen)的研究团队开展了一项开创性研究。他们创新性地将标准化发病率比(SIR)与贝叶斯时空模型相结合，首次系统评估了气候变量滞后效应与蚊帐干预对不同年龄人群疟疾风险的差异化影响。这项发表在《International Journal of Health Geographics》的研究，为热带地区疟疾精准防控提供了重要决策依据。

研究团队采用三项关键技术方法：1)从坦桑尼亚国家卫生门户获取2016-2023年2600万例疟疾确诊数据，按<5岁和≥5岁分层；2)整合NASA气候数据(GPM降水、MERRA-2温度/湿度)和植被指数(NDVI)，构建0-3个月滞后变量；3)通过负二项分布贝叶斯时空模型(含I型时空交互效应)解析风险驱动因素，采用条件自回归(CAR)处理空间依赖性和二阶随机游走(RW2)建模时间趋势。

时空风险分布特征

通过标准化发病率比(SIR)分析发现，东部沿海(达累斯萨拉姆、坦噶)、南部(林迪、姆特瓦拉)和维多利亚湖地区(卡盖拉、希尼安加)持续呈现高风险(SIR>1)，而北部高原(阿鲁沙、乞力马扎罗)风险较低。时空自相关分析显示，<5岁和≥5岁人群的莫兰指数分别为0.414和0.365(p<0.01)，证实疟疾存在显著空间聚集性。

气候因素的滞后效应

模型揭示温度呈现"双刃剑"效应：当月最高温度每升高1°C可使两类人群风险降低3.1%和2.8%，但滞后1-2个月的最高温度反而增加风险0.3-0.6%。最低温度的影响更为持久，当月升高1°C导致风险上升4.4%和3.9%，其滞后效应可持续2-3个月。值得注意的是，风速增加会立即提升风险12.0%(<5岁)和7.7%(≥5岁)，但滞后1-3个月则呈现保护效应。

干预措施效果

长期驱虫蚊帐(LLINs)覆盖率每提升1%，可使≥5岁人群风险降低7.0%，显著高于<5岁儿童的1.2%。研究人员认为这与成人更规范的蚊帐使用习惯有关。植被密度(NDVI>0.5)使两类人群风险增加25.8%和24.2%，证实茂密植被通过创造适宜微环境促进蚊媒繁殖。

趋势预测与防控启示

时空交互模型成功预测2023年疟疾流行趋势(AUC>0.92)，显示2016-2023年间两类人群风险分别下降11.0%和10.0%。研究建议：1)在东部沿海和湖区等热点区域实施强化干预；2)根据温度滞后效应调整防控时间窗口；3)针对植被密集区开展环境管理。该研究首次量化了LLINs在不同年龄群体中的保护效率差异，为世界卫生组织(WHO)"高温室气体排放情景"下的疟疾防控提供了关键参数。

这项研究的创新性在于将气候变量的时滞效应纳入风险评估框架，突破了传统模型仅考虑同期气候影响的局限。通过揭示最低温度滞后3个月仍显著影响<5岁儿童风险，解释了既往防控中"气候适宜期后仍出现意外疫情"的现象。研究人员建立的INLA建模方法，为资源有限地区开展高精度疟疾预警提供了可行方案。正如通讯作者Anna-Sofie Stensgaard强调："该模型的空间分辨率(50km)可精准识别村级风险差异，这对坦桑尼亚184个行政区的资源调配具有直接指导价值。"