对气候变率对塔马莱大都会地区疟疾发病率影响的建模：时间序列分析

《BMC Infectious Diseases》：Modelling the impact of climate variability on malaria morbidity in the Tamale Metropolitan Area: a time series analysis

　　

摘要

背景

疟疾在加纳北部仍属地方性流行病，季节性的疫情暴发给塔马莱大都会区的医疗设施带来了巨大压力。虽然已知气候变异会影响疟疾的传播，但在此地区温度、降雨量、相对湿度与疟疾发病情况之间的具体短期和长期关系仍不甚明了。本研究采用时间序列分析方法，模拟了气候变异对塔马莱大都会区经人口调整后的疟疾发病率的影响。

方法

研究使用了2014年1月至2020年12月期间（共84组数据）从地区卫生信息管理系统和加纳气象局获取的实验室确诊疟疾病例月度时间序列数据（转换为每千人发病率），以及温度、降雨量和相对湿度的数据。由于这些变量具有不同的积分阶数（I(0)和I(1)），研究选用自回归分布滞后（ARDL）边界检验方法，该方法能够同时估计短期和长期动态关系。研究未对数据进行对数转换，以便直接将系数解读为每千人疟疾发病率的变动情况。

结果

ARDL协整检验表明，各气候变量与疟疾发病率之间存在长期均衡关系。短期内，相对湿度、温度和降雨量的上升都与更高的疟疾发病率显著相关（p值介于0.05到0.001之间）。然而从长期来看，温度与疟疾发病率呈显著负相关关系：温度每上升1摄氏度，每千人的疟疾发病率就会下降0.37例（p值=0.038）。模型诊断测试（Ljung-Box和ARCH-LM）显示残差为白噪声，进一步证明了模型的有效性。

结论

在塔马莱大都会区，气候变量尤其是温度在疟疾传播中起着重要但复杂的作用，其短期和长期效应相互矛盾。这些研究结果为针对加纳北部开发基于气候信息的早期预警系统提供了依据。为加强当地的疟疾控制及气候适应策略，未来应整合干预措施实施情况和卫生系统数据，完善监测体系，并运用先进的时间序列分析方法，更准确地捕捉非线性及延迟的气候影响。

临床试验

不适用。