研究背景传染病的防治能力和效果是评价一个国家社会经济发展和卫生保健事业水平的重要标志之一。近年来,我国在传染病防治领域取得了显著成效,但仍面临着新老传染病的双重威胁。传染病的防控不应仅限于法定报告传染病,还应重视非法定报告传染病,关注传染病疾病谱及其动态特征。随着信息技术的发展及全民健康信息化建设的推进,医院电子病历、居民电子健康档案、医疗保险数据等不同医疗卫生数据库中海量的传染病数据,为进一步充实完善传染病监测提供了新的途径。整合并利用各医疗卫生系统中的传染病数据,对于完善现有传染病网络直报系统,加强其完整性和准确性具有重要意义。然而,现阶段通过整合多来源医疗卫生数据获得传染病全面准确信息的研究相对较少。当前,空气污染及气象因素与人类健康的关系日益受到关注。既往有关空气污染对传染病健康效应的研究主要集中在特定地区或人群,缺乏反映空气污染对传染病发病影响的城乡差异报道。在全球气候变暖的背景下,越来越多的研究显示气温会影响呼吸系统疾病发病风险,但各地区间研究结论尚不统一,亟需反映不同气候区域内气温对传染病发病的效应差异研究,缺乏从公共卫生角度定量评估暴露于非最佳温度导致的传染病发病风险及其影响因素的研究,现存研究大多没有考虑空气污染对气温健康效应的影响。本研究基于区域卫生信息平台,整合多来源医疗卫生系统医学大数据,描绘完整的传染病疾病谱,评估各类传染病的发病率及动态变化趋势;选取发病率较高的呼吸系统传染病肺炎和流感,揭示空气污染物对肺炎发病的短期效应、滞后效应及脆弱人群,探讨气温对流感发病影响的区域差异、归因风险及其影响因素、空气污染物的修饰效应,建立高分辨率流感发病风险预测模型。研究结果将为完善现有传染病监测系统提供科学依据,并有助于传染病防控措施的制定和公共卫生资源配置的优化。研究目的1.描述山东省2013-2017年传染病疾病谱,评估各类传染病的发病率和三间分布特征。2.分析空气污染对青岛市肺炎发病的滞后效应,识别脆弱人群。3.探讨气温对山东省流感发病影响的区域差异,分析气温致流感发病的归因分值及潜在影响因素,以及空气污染物PM2.5对温度流感效应关系的影响。4.纳入自然因素和社会因素,基于最大熵生态位模型建立实用高精度的流感发病风险预测模型。研究方法1.数据收集基于山东多中心健康医疗大数据平台,整合医院电子病历、居民医疗保险系统、居民电子健康档案等多来源医学大数据,根据《中华人民共和国传染病防治法》和国际疾病分类编码第10次修订本（International Classification of Diseases:10th revision,ICD-10）,提取2013年1月至2017年6月样本人群中报告的全部传染病发病信息。研究期间每日空气污染数据来自于中国国家环境监测中心,包括PM2.5、SO2、NO2、CO和O3。气象数据来自中国气象科学数据共享服务系统,包括平均温度、平均相对湿度、累积降雨量、日照时间和风速。山东省2014-2016年流感监测数据来源于中国疾病预防控制中心国家法定传染病监测系统,同期山东省人口密度、5岁以下儿童数量、65岁以上人群数量及已建定居点栅格数据来自于Worldpop官方网站。归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）来自于美国国家航空航天局。2.统计学分析（1）结合传染病的发病资料、人口学资料,采用精确法,以个人为单位计算暴露人时,并计算研究期间山东省各类传染病逐年发病密度,描述其三间分布。基于Joinpoint回归分析传染病的时间变化趋势。（2）使用分布滞后非线性模型估计青岛市每周空气污染物浓度与肺炎发病之间的暴露-滞后-反应关系,并进一步按性别、区域和年龄进行亚组分析,识别脆弱人群。（3）采用两阶段模型分析山东省气温对流感影响的区域差异:第一阶段使用分布滞后非线性模型探讨单个城市气温对流感发病的影响;第二阶段使用多元Meta分析合并各城市的暴露反应关系,得到全省的平均效应。基于多元Meta回归探讨区域性差异的异质性来源。基于上述模型中得到的各城市暴露-滞后-反应关系,计算各城市及全省范围内低温、高温造成的人群归因分值,并使用Meta回归分析城市水平的社会变量与流感冷热归因分值之间的关联。利用分布滞后非线性模型探索温度对流感传播力的影响及空气污染物PM2.5对温度流感效应关系的影响。（4）通过构建生态位模型（Ecological niche model,ENM）分析自然和社会因素对流感发病的影响。利用2014-2015年冬季流感数据建立生态位模型并预测2016年流感的分布情况,应用2016年实际监测数据进行外部验证。研究结果1.研究期间,在山东省3987573名样本人群中共报告130种传染病,累积病例数为106289例,年平均发病密度为694.86/10万人年,约三分之二的病例所患传染病属于35种法定报告传染病,而非法定报告传染病多达95种,共32488例。最常见的传染病为呼吸道传播疾病,年平均发病密度为405.00/10万人年。发病人数前三位的疾病分别是流感、带状疱疹和肺炎,占总病例数的61.38%。城市地区130种传染病发病率显著高于农村地区,相对危险度（Relative risk,RR）为1.25（95%CI:1.23-1.27）。在五大类传染病中,农村消化道传染病发病率显著高于城市（RR=1.19,95%CI:1.15-1.24）,其他四类传染病的发病率均为城市高于农村（P＜0.05）。研究期间,传染病的总发病密度呈上升趋势,由2013年的364.81/10万人年增加到2017年的1071.80/10万人年,且非法定报告传染病的增幅大于法定报告传染病的增幅,其平均增长速度分别为32.84%、20.30%。胶东半岛传染病发病风险显著高于内陆地区（RR=4.66,95%CI:4.61-4.71）。2.2015年至2017年期间,青岛市研究人群中肺炎发病密度为54.33/10万人年。研究期间肺炎病例的城乡分布及年龄组构成差异有统计学意义（P＜0.01）,而不同性别组肺炎病例的分布差异无统计学意义（P=0.15）。滞后4周时,SO2浓度每升高10μg/m3,肺炎发病的RR为2.10（95%CI:1.06-4.13）。亚组分析显示,PM2.5和SO2对女性肺炎发病的影响较男性强,PM2.5及SO2浓度每升高10μg/m3,女性肺炎发病的相对危险度分别为 2.38（95%CI:1.48-3.82）和 2.14（95%CI:1.12-4.10）。NO2和 O3 对城市地区肺炎发病的影响较农村地区更显著,O3及NO2浓度每升高10μg/m3,城市地区肺炎发病的RR值分别为2.46（95%CI:1.16-5.22）和4.29（95%CI:1.25-14.74）。各污染物对不同年龄组人群的短期健康效应无显著差异。3.全省水平上的合并效应显示,低温时流感的发病风险较高,随着温度的降低,流感的累积发病风险逐渐升高,高温时流感的发病风险无统计学意义。不同城市温度流感效应关系的异质性来源有年平均气温、经度、气象区域、退休人员所占比例和幼儿园在校生所占比例。低温暴露造成的流感归因分值较高,为36.66%。城镇化水平与低温所致的流感归因分值呈正相关,而NDVI、夏季NDVI及冬季NDVI水平与低温所致的流感归因风险呈负相关。低温条件下流感的传播力相对更高,低温时空气污染物PM2.5浓度的升高可能增加流感的发病风险。4.最大熵生态位模型内部验证结果显示,所构建模型的AUC均值为0.842,模型拟合效果良好。人口密度及5岁以下儿童数量对模型贡献度最高,贡献百分比分别为44.7%和41.8%。实证研究结果显示,在全省范围内,91%的实际病例分布于预测的中风险和高风险区域内,提示了该预测模型的可行性和可靠性。研究结论1.近年来,山东省传染病尤其是非法定报告传染病的发病率呈上升趋势,城市地区的传染病发病率显著高于农村地区,胶东半岛传染病发病风险显著高于其他地区。儿童、老年人和城市居民是传染病的脆弱人群,应加强对上述人群的传染病防控。2.空气污染物SO2浓度的升高会增加人群肺炎发病风险。PM2.5和SO2对女性肺炎发生率的影响较大,而城区人群更易受到NO2和O3的影响。应积极采取措施进一步降低空气污染物浓度,并加强对上述易感人群肺炎的防控。3.低温会增加流感的发病风险及传播力。山东省气温对流感发病的城市别效应存在一定异质性。低温所致的流感归因分值与城镇化水平呈正相关,与NDVI值呈负相关。低温时,空气污染物PM2.5浓度的升高可能增加流感的发病风险。4.构建流感发病风险预测模型时,应考虑人口密度、5岁以下易感儿童数量及城市化水平对疾病的影响。最大熵生态位模型在预测山东省冬季流感发病风险方面效果良好,具有高精确性的优势,可为传染病的预测预警提供参考。