目的分析中国（未包括香港、澳门特别行政区和台湾地区，下同）实现无脊髓灰质炎（脊灰）目标后，疫苗衍生脊灰病毒（Vaccine—derived Poliovirus，VDPV）的发生情况。方法分析31个省（自治区、直辖市，下同）报告的急性弛缓性麻痹（Acute Flaccid Paralysis，AFP）病例数据库、中国疾病预防控制中心（Center for Disease Control and Prevention，CDC）病毒病预防控制所国家脊灰实验室，对脊灰病毒阳性分离物的基因测序结果，各级CDC对VDPV及病例的调查和处置报告。结果2001～2013年，中国AFP病例监测系统从37名儿童粪便标本中分离到VDPV，来源于12个省，其中AFP病例22例，AFP病例接触者13人，健康儿童2人。其中2004年贵州省2例Ⅰ型（Type1）VDPV（VDPVI）病例形成循环（Circulating）（cVDPVⅠ），2011～2012年四川省Ⅱ型（Type2）疫苗高变异脊灰病毒（Vaccine—hypervariable Poliovirus，VHPVⅡ）病例／VDPVⅡ病例形成cVHPVⅡ／cVDPVⅡ。结论VDPV可在健康儿童粪便中检出，也能导致儿童麻痹。其发生有疫苗因素，也有受种者因素和疫苗使用因素。口服脊灰减毒活疫苗（Oral Poliomyelitis Attenuated Live Vaccine，OPV）接种率低，是造成发生cVDPV的原因。只有达到人群OPV的高免疫覆盖率，通过高质量的AFP病例监测系统及时发现病例，采取有效措施及时控制疫情，才能阻断病毒的传播。
西藏地区藏族人群乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus,HBV)感染率较高,而针对感染者血清中HBV表面抗原(Hepatitis B surface antigen,HBsAg)和HBV表面抗原抗体(Hepatitis B surface antibody,HBsAb)双阳性的研究一直进展缓慢,尚无明确的研究结论。为探讨西藏地区藏族人群慢性HBV感染者血清中HBsAg和HBsAb双阳性与基因组核苷酸/氨基酸突变的关系,本研究在西藏选取7个地区作为研究区域,进行多阶段抽样,选取样本进行HBV血清五项指标检测,筛选HBsAg和HBsAb均为阳性的患者血清共24份作为双阳性组,以年龄和乙型肝炎e抗原(HBeAg)等感染指标进行匹配,选取96份HBsAg阳性,HBsAb阴性患者血清作为对照组。HBV全基因组序列通过聚合酶链式反应(Polymerase chain reaction,PCR)产物直接测序获得,并进行重组分析和突变分析。852名西藏HBV感染者中,HBsAg/HBsAb双阳性率为2.82%(24/852)。双阳性组在S蛋白N端和主要亲水区(Major hydrophilic region,MHR)的突变率以及PreS缺失发生率均显著高于对照组。T1753C、C1990T和C2002T等核苷酸突变;S蛋白中V224A、PreS区D103E等氨基酸突变在两组内分布存在显著差异。HBV/CD重组型的HBsAg/HBsAb双阳性发生率与中国乙肝主要流行区域接近。HBV感染者血清HBsAg和HBsAb共存可能与S蛋白,特别是MHR内的高氨基酸突变造成的免疫逃逸有关。PreS缺失、S抗原蛋白C端V224A突变和PreS区D103E突变可能对HBsAg/HBsAb双阳性的产生具有协同作用。
目的为了解在医院出生新生儿首剂乙型肝炎疫苗(Hepatitis B Vaccine,HepB1)及时接种状况和未及时接种原因,探讨新生儿及时接种HepB1的对策。方法根据报告接种率和估算接种率,抽样调查云南省昭通市和西双版纳傣族自治州,2007年在医院出生新生儿的HepB1接种情况。结果在医院出生新生儿HepB1平均及时接种率为67.19%,在县级医院出生新生儿的HepB1及时接种率(93.07%),高于在乡级卫生院出生的新生儿(50.99%)。在医院出生新生儿未及时接种HepB1的原因,以早产儿、低体重、新生儿窒息和疫苗短缺为主。结论正确把握接种禁忌证和保证乡级卫生院的HepB供应,是提高医院出生新生儿HepB1及时接种的关键。
目的应用自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s,对流行性脑脊髓膜炎(流脑)发病数据的时间序列资料建模,并预测2010年流脑发病趋势,考察ARIMA乘积季节模型应用于流脑发病的预测效果。方法利用法定传染病报告系统的数据资料,采用Box-Jenkins方法建模,依据赤池信息量准则(Akaike's Information Criterion)和施瓦茨信息量准则(Schwarz's Information Criterion)结果确定模型阶数,用Box-Ljung统计量评价ARIMA模型的拟合效果,用所得模型对2010年流脑发病数进行预测。使用社会科学统计软件包时间序列分析模块对资料进行分析。结果对流脑的季节性时间序列建立了ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12乘积模型,平均预测相对误差为3.09%,较好地拟合了流脑的发病趋势,并预测2010年全国流脑病例数为419例,在244～719例的可信范围内变动,发病高峰季节在3月份。结论 ARIMA乘积季节模型可较好地拟合流脑发病在时间序列上的变化趋势,是预测精度较高、效果较好的短期预测模型。
