新冠肺炎疫情前后廣州市海珠區登革熱疫情與伊蚊密度的變化及相關性研究*

黃曉彤 凌遠理 劉青連 孫超豐 夏芳芳 許南瑜 羅 雷 劉文輝** 潘捷云**

(1.暨南大學基礎醫學與公共衛生學院公共衛生與預防醫學系，廣州 510632；2.廣州市海珠區疾病預防控制中心，廣州 510288；3.廣州市海珠區江南中街社區衛生服務中心，廣州 510260；4.廣州市疾病預防控制中心，廣州 510440)

登革熱(Dengue)是由登革病毒引起的、通過伊蚊叮咬而傳播的急性傳染病，其中白紋伊蚊Aedesalbopictus是登革熱主要的傳播媒介之一(楊正時等，2016)。自1978年登革熱于廣東暴發之后，該病一直在我國間斷流行，同時發病和暴發本地疫情的城市數量也不斷上升(熊益權等，2014)，作為登革熱主要流行區的廣東在2014年曾經暴發了以廣州為源頭的大規模疫情，本地病例數超過3.5萬(陸劍云等，2018)，由于中心城區一直是廣州市發生登革熱本地疫情的主要區域(蔡文鋒等，2020)，而海珠區作為廣州中心城區的老城區，一直是登革熱的歷年重災區，更是2014年廣州登革熱報告病例數多的行政區之一(劉媛媛等，2021)，因此，海珠區登革熱預防與控制對廣州登革熱的發生與流行具有重要意義。蚊媒控制一直被認為是控制登革熱的最有效措施，其中社區蚊媒監測和控制是最關鍵的防控措施(王英，2019)。新冠肺炎疫情后，社區基層防控力量向新冠肺炎傾斜，同時隨著我國對入境人員的管控升級，登革熱疫情數量以及蚊媒密度出現新的變化。本研究通過分析比較廣州市海珠區2017—2021年登革熱病例及伊蚊的種群密度，分別比較兩者新冠肺炎疫情前后的變化特征，為新冠肺炎疫情后登革熱防控工作提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 登革熱病例資料與伊蚊監測資料來源

登革熱病例資料主要包括2017—2021年登革熱本地病例和輸入病例發病數，伊蚊監測資料主要來源于海珠區街道每月的蚊媒監測數據(布雷圖指數、誘蚊誘卵器指數、標準間指數)，數據由廣州市海珠區疾病預防控制中心提供。

1.2 監測點設置

2017—2021年，每月在全區的18個街道開展監測，每個街道選擇1～2個社區，社區的監測環境主要包括居民區和非居民戶公共外環境如醫院、學校、工地、公園、特種行業等，監測頻率為每月2次，間隔10～15 d。

1.3 監測方法

根據《登革熱社區防制實用技術》(楊智聰等，2019)對伊蚊進行監測，伊蚊密度監測與評價指標采用布雷圖指數(Breateau Index，BI)法、標準間(Standard Space Index,SSI)法、誘蚊誘卵器指數(Mosquito Oviposition Index，MOI)法。

1.3.1BI法 BI法主要對居民戶室內滋生地進行監測，居民住戶數量按戶計數，檢查室內及室外5 m范圍內的各種容器積水，記錄陽性積水情況，每次監測不少于100戶。

1.3.2SSI法 SSI法適用于對非居民戶外環境的監測，SSI法要求調查者在檢查的區域范圍內沿著選定的路線行走，查看該路線左右各3～5 m的滋生地情況，并且記錄發現的積水容器類型、數量和陽性積水情況以及調查的路線距離(迂回檢查不計入)，按照面積折算為標準間，每次監測標準間數不少于1 000間。

1.3.3MOI法 MOI法適用于對非居民戶外環境的監測，要求調查者將誘蚊誘卵器放置于上述各類場所范圍內有利于伊蚊滋生和棲息的陰暗避風處，放置點離地面約為0.6 m，每個誘卵器之間的距離為100 m，連續放置4 d，第4天檢查、記錄回收的誘蚊誘卵器，記錄誘蚊誘卵器陽性數。

1.3.4相關定義和指標 (1)戶的定義：每個家庭、集體宿舍、單位辦公室(或酒店)的2個房間，農貿市場、花房、外環境、室內公共場所等每30 m2的場所定義為1戶；(2)標準間的定義：以目測方法，把約15 m2大小范圍(目測3 m寬、5 m長的范圍)折算為1個標準間；(3)蚊媒密度指標：布雷圖指數(BI)=陽性積水容器數/調查戶數×100；誘蚊誘卵器指數(MOI)=誘蚊誘卵器卵或成蚊陽性數/有效回收誘蚊誘卵器總數×100；標準間指數(SSI)=陽性積水容器數/調查的標準間數×100。

1.4 研究方法

以2017—2019年和2020—2021年分組，比較分析新冠肺炎疫情前后廣州市海珠區登革熱病例數量和伊蚊種群密度的變化。根據既往登革熱本地病例數量分布情況、海珠區各街道居住環境情況和常住人口密集程度等，將其中9個街道列為登革熱高風險區域，主要包括：南洲街、瑞寶街、鳳陽街、華洲街、新港街、南石頭街、赤崗街、海幢街、龍鳳街，剩余9個街道即為低風險區域。

1.5 風險評估分級

各監測指標所指示的登革熱風險依據《登革熱社區防制實用技術》(楊智聰等，2019)進行分級(表1)。

表1 廣州市蚊媒密度分級及防控級別Tab.1 Classification of mosquito vector density and responding levels for prevention and control in Guangzhou

1.6 統計分析

分別應用Excel 2010和SPSS 24.0統計軟件對媒介伊蚊監測結果進行數據整理和統計分析，新冠肺炎疫情前的本地病例數與輸入性病例數、各監測指標的相關性采用Spearman相關性分析，采用χ2檢驗分析新冠肺炎疫情前后以及兩個不同風險區域在新冠肺炎疫情前和疫情后的平均BI、MOI、SSI差異，P<0.05為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 登革熱疫情概況

2017—2021年，廣州市海珠區登革熱病例數為517例，其中輸入性病例60例，本地病例457例。街道分布：近5年本地病例數最多的前5個街道分別為：南洲街(74例，16.19%)、瑞寶街(51例，11.16%)、鳳陽街(47例，10.28%)、華洲街(42例，9.19%)和新港街(35例，7.66%)，主要分布在海珠區東部城鄉結合地區(表2)。時間分布：新冠肺炎疫情前，全區18個街道每年均有本地病例發生，廣州市海珠區登革熱本地病例一般從6月開始增加，發病高峰期為8—11月，共報告443例，占報告病例數的96.94%(443/457)；與本地病例相比，輸入病例的發病高峰期較為平緩，主要集中在6—11月。本地病例數與輸入性病例數呈正相關關系(rs=0.63，P=0.029)；新冠肺炎疫情后，報告的病例均為輸入性病例，2020、2021年全區分別報告病例2、5例，但無本地病例報告，故未做兩者相關性分析(圖1)。

圖1 廣州市海珠區新冠肺炎疫情前后登革熱病例月份分布Fig.1 Monthly distribution of dengue cases in Haizhu District,Guangzhou before and after COVID-19 pandemic新冠肺炎疫情后無報告本地病例，故未在圖中顯示No local cases was reported after COVID-19 pandemic

表2 廣州市海珠區457例本地感染登革熱病例街道及年份分布(例)Tab.2 Distribution of 457 locally infected dengue cases in Haizhu District,Guangzhou by streets and years(case)

2.2 新冠肺炎疫情前后白紋伊蚊密度監測比較

新冠肺炎疫情前(2017—2019年)與疫情后(2020—2021年)比較，兩者的BI(χ2=1 143.40，P<0.001)、MOI(χ2=188.30，P<0.001)、SSI(χ2=4 499.43，P<0.001)差異均具有統計學意義，疫情前的BI、MOI、SSI均較高(表3)。

表3 廣州市海珠區新冠肺炎疫情前后白紋伊蚊種群密度監測結果Tab.3 Population density monitoring results of Aedes albopictus before and after COVID-19 pandemic in Haizhu District,Guangzhou

2.3 廣州市海珠區白紋伊蚊密度季節動態消長情況

2017—2021年各指標的變化趨勢大致相同，呈雙峰曲線，3月開始逐漸上升，5—10月是伊蚊密度的一個高峰期，出現時間略早于病例高峰期，11月后逐漸下降。2017—2019年各年的BI峰值均大于安全閾值5，SSI峰值均大于安全閾值1，但2020、2021年BI峰值均小于5，SSI峰值均小于1(除2020年6月)，總體上看，2017—2019年各月的BI、SSI普遍高于2020—2021年。2017—2021年的MOI峰值均大于安全閾值5，其中2017年峰值更達到中度風險的標準范圍(15.03，出現在5月)，提示需啟動加強蚊媒控制的措施(圖2)。

2.4 新冠肺炎疫情前后登革熱本地病例與伊蚊密度的相關性分析

將新冠肺炎疫情前海珠區登革熱本地病例數和伊蚊密度各相關指標按月進行整理，計算病例數與各監測指標的Spearman相關系數rs，2017—2019年病例數與BI呈正相關關系(rs=0.73,P<0.05)，與MOI(rs=0.32,P>0.05)、SSI(rs=0.56,P>0.05)均不存在相關性。2020—2021年無本地感染病例，故未做相應分析。

2.5 不同區域白紋伊蚊種群密度消長情況

根據海珠區2017—2021年登革熱本地病例分布情況,新冠肺炎疫情前，高風險區域和低風險區域BI差異無統計學意義(χ2=0.01，P=0.915)，但南洲街、龍鳳街、琶洲街、江海街連續3年BI均>5，屬于低度風險，提示需要啟動蚊媒控制措施，南洲街在2017年的BI更高達10.46，達到中度風險范圍。新冠肺炎疫情后，18個街道每年的BI均<5，兩區域BI差異具有統計學意義(χ2=4.39，P=0.036)，低風險區域BI(2.33)略高于高風險區域(2.13)(表4)。

高風險區域中的南洲街、龍鳳街連續5年的MOI>5。新冠肺炎疫情前，兩個區域MOI差異具有統計學意義(χ2=179.08，P<0.001)，高風險區域高于低風險區域，分別為6.84、4.99。新冠肺炎疫情后，雖然18個街道MOI均<10，但高風險街道中的南洲街、赤崗街、南石頭街、新港街和龍鳳街依然連續兩年MOI>5，且兩個區域MOI差異具有統計學意義(χ2=73.41，P<0.001)，高風險區域高于低風險區域，分別為5.29、4.07(表5)。

表5 2017—2021年廣州市海珠區不同街道MOI結果Tab.5 MOI of different streets in Haizhu District,Guangzhou from 2017 to 2021

3 討論

新冠肺炎疫情前，登革熱病例類型主要為本地病例，病例街道分布較分散，本地病例數與輸入病例數存在正相關關系，但疫情后由于報告病例數較少，且均為輸入性病例，故未對兩者進行相關性分析。既往已有研究表明(景欽隆等，2015)，輸入性病例是廣州登革熱本地流行發生與否的重要因素之一，且廣州向來是一個貿易來往和人口流動頻繁的開放城市，提示廣州需繼續加強出入境口岸檢疫能力，從而及時發現輸入性病例，防止其引起進一步的本地感染。新冠肺炎疫情后，廣州市海珠區本地病例數大幅度下降，這與Guo等(2022)報道的一致。國外有研究表明，受新冠肺炎疫情的影響，登革熱發病率急劇下降與各國采取的以減少人員流動的防疫措施等有關，如限制國內外旅游、限制聚會規模、取消大型活動等(Chenetal.,2022)；此外，我國對入境人員實行集中隔離政策、入境隔離區域和發熱門診對發熱病例監測敏感性的提高、登革熱病例診斷的及時性提高等因素也極大地降低了登革熱輸入病例引發本地疫情的風險(Oliveetal.,2020)。由于登革熱的臨床癥狀如發熱、頭痛、骨關節痛等與新冠肺炎相似，因此也可能導致某些患者在初期直接被列作新冠肺炎疑似感染者，從而導致部分登革熱病例被漏報(Nair,2021)。本次研究發現，2017—2019年登革熱本地病例發病高峰期為8—11月，與往年白云區報道一致(葉雙嵐等，2018)，但2020—2021年由于發生病例數較少，無病例報告高峰。

2017—2021年BI、MOI、SSI的變化趨勢大致相同，5—10月是伊蚊密度的高峰月份，與云南省西雙版納州、浙江省報道一致(范建華等，2022；郭頌等，2022)。新冠肺炎疫情前，本地病例數與BI存在正相關關系，此結果與景欽隆等(2015)研究一致，提示蚊媒控制仍然是當前防控登革熱本地暴發流行的重要手段。新冠肺炎疫情前的伊蚊密度與疫情后相比，前者的BI、MOI、SSI均高于后者，與斯里蘭卡的報道一致(Surendranetal.,2022)，提示新冠肺炎疫情可能對海珠區的伊蚊密度產生一定的影響，但該結果與Reegan等(2020)的研究相反，該研究認為由于新冠肺炎疫情導致某市進入封閉狀態期間，因此其日常的蚊媒控制措施無法正常進行，使得其在“封城”狀態期間的幼蚊密度急劇上升。分析海珠區伊蚊密度下降的原因可能是：(1)與既往2014和2019年廣州登革熱大規模疫情建立起的登革熱疫情早期預警系統、及時的規范處置、投入的人力物力逐年增加，及建立的以街鎮為防控主體多部門配合協同機制有關(張周斌等，2017)，因此，雖然由于新冠肺炎疫情可能會使某些工作難以切實推進，但是在登革熱防控措施的執行力度等方面各部門并未松懈。(2)白紋伊蚊具有多次吸血的習性(張韶華等，2015)，但是受新冠肺炎影響，尤其是疫情初期，人們室外活動普通減少，特別是對潛在感染登革熱的入境人員的管理大大降低了蚊媒叮咬傳播的可能，且吸血機會的減少也導致其產卵和種群密度降低(Surendranetal.,2022)。

雖然由于新冠肺炎疫情的影響，海珠區2020—2021年登革熱病例數大幅度減少，但是報告的7例病例均為輸入性病例，相關部門應對此現象予以重視，且隨著新冠肺炎防控措施的不斷優化和調整，國際航線逐漸恢復，入境人員可能會慢慢增加，與新冠肺炎不同，登革熱主要是通過蚊蟲叮咬傳播(楊正時等，2016)，因此，入境口岸檢疫人員不僅要收集入境旅客的近期旅行史，還要及時關注其蚊蟲叮咬史，從而為入境發熱患者的診斷提供方向(石齊等，2020)，同時應該將入境人員隔離場所及周邊社區納入常規蚊媒密度監測哨點，及時識別區域內孳生高風險點，加強對入境隔離酒店和周邊區域蚊媒孳生地的清理(盧茜等，2022)。此外，雖然新冠肺炎疫情后，海珠區總體的伊蚊密度下降，但是高風險區域的伊蚊密度仍較嚴重，例如南洲街、龍鳳街的BI、MOI五年的平均值均大于5，提示該區域伊蚊孳生地的危險因素并未徹底改變，易再次暴發登革熱疫情，因此相關部門應進一步對海珠區尤其是高風險區域加強蚊媒密度監測與控制，及時預測當地登革熱風險并對其開展蚊媒孳生地處理和殺滅成蚊的工作。