2015—2021年徐州市呼吸道合胞病毒感染与气象因素的关联分析与预测

目的:分析呼吸道合胞病毒感染与气象因素的关联，预测并解释其变化趋势。方法:收集2015—2021年徐州市住院儿童的严重急性呼吸道感染病例。通过实时荧光聚合酶链式反应检测呼吸道合胞病毒(RSV)，使用SPSS 26.0软件对结果进行统计分析。使用2015—2019年数据构建负二项回归模型，探究对RSV感染有影响的气象因素。使用多变量时间序列模型预测2020—2021年RSV检出率。结果:2015—2021年共收集1 663例严重急性呼吸道感染患儿样本，其中RSV检出阳性样本218例(13.1%)。RSV季节效应明显，以1年为周期出现冬季(12月至次年2月)为高峰，夏季(6—8月)为低谷。负二项回归分析表明，月平均气温、月平均相对湿度和月总日照时数可能是本地区RSV感染的影响因素。以日照时数为协变量的时间序列模型预测结果表明，2020年预测效果较好，实际值与预测值接近。2021年的预测变化趋势一致，但实际值高于预测值。结论:月平均气温降低、月平均相对湿度升高或月总日照时数延长可能是本地区儿童中RSV感染增加的影响因素。可以使用2015—2019年数据建立预测模型，其中2021年预测值的偏差，体现了疾病的流行是多因素相关，提示未来RSV的流行趋势可能会上升。