DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1580265
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40655220
تاريخ النشر: 2025-06-27
المؤلف: Rongtao Zhao وآخرون
الموضوع الرئيسي: بروسيلا: التشخيص، الوبائيات، العلاج
نظرة عامة
تستقصي هذه الدراسة التوزيع الديموغرافي والزمني والمكاني لحالات داء البروسيلات البشرية في مدينة زيبوا من 2006 إلى 2024، مع معالجة قضية صحية عامة هامة بسبب الزيادة في حدوث المرض. باستخدام بيانات من نظام مراقبة الأمراض المعدية، أجرى الباحثون تحليلات وصفية وتحليلات تباين مكاني لتحديد الأنماط وخصائص التجمع لحالات داء البروسيلات. تكشف النتائج عن تسجيل إجمالي 2,176 حالة، بمعدل حدوث سنوي متوسط قدره 2.50 لكل 100,000، مما يؤثر بشكل أساسي على البالغين في منتصف العمر وكبار السن (86.76% من الحالات). أظهر معدل الحدوث اتجاهًا تصاعديًا طويل الأمد مع ذروات موسمية ملحوظة من مارس إلى سبتمبر، وتوسع مكاني من المناطق الشمالية والوسطى إلى المناطق الجنوبية من زيبوا.
أشارت التحليلات أيضًا إلى وجود علاقة إيجابية في معدل حدوث داء البروسيلات بين 2009 و2012-2024، مع تحديد تجمع رئيسي في شمال زيبوا وأربعة تجمعات ثانوية في المناطق المتأثرة سابقًا. تشير التوقعات باستخدام نموذج ARIMA إلى انخفاض في معدل الحدوث الشهري، ليقترب من الصفر بحلول عام 2020 ومن المتوقع أن يبقى منخفضًا حتى عام 2025. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى استراتيجيات مراقبة وتحكم مستهدفة في المناطق ذات المعدلات العالية، خاصة في شمال زيبوا، بينما توصي أيضًا بتحسين قدرات الاستجابة الوبائية للتخفيف من انتشار المرض بشكل أكبر.
مقدمة
داء البروسيلات، وهو مرض حيواني المنشأ تسببه سلالة البروسيلة، يؤثر على أكثر من 500,000 فرد على مستوى العالم سنويًا، مما يؤدي إلى تحديات صحية جسدية وعقلية كبيرة، خاصة في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. ينتقل المرض بشكل أساسي من الماشية، مثل الأبقار والأغنام والخنازير، إلى البشر من خلال الاتصال المباشر أو استهلاك المنتجات الحيوانية الملوثة. تبرز الزيادة في حدوث داء البروسيلات، خاصة في الصين—حيث زادت الحالات من حوالي 20,000 في 2006 إلى أكثر من 60,000 في 2020—مكانته كقضية صحية عامة حرجة، مما يزيد من تكاليف الرعاية الصحية ويؤثر على سلامة الغذاء وإنتاج الماشية.
استخدمت الدراسات الحديثة تقنيات التباين المكاني لتحليل الأنماط الوبائية لداء البروسيلات، كاشفة عن تجمعات زمنية ومكانية متميزة، خاصة في شمال غرب وشمال شرق الصين، مع انتشار مقلق إلى المناطق الوسطى والجنوبية. تهدف هذه الأبحاث إلى سد الفجوة في فهم التوزيع الزمني والمكاني لداء البروسيلات في مدينة زيبوا من 2006 إلى 2024، مما يوفر رؤى أساسية لتطوير تدخلات الصحة العامة المستهدفة للتخفيف من تأثير المرض.
طرق البحث
تحدد قسم “طرق البحث” تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، متضمنًا تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة لعزل المتغيرات ذات الاهتمام، بالإضافة إلى تطبيق نماذج الانحدار لتقييم العلاقات بين المتغيرات المستقلة والتابعة.
شملت جمع البيانات أخذ عينات منهجية واستخدام أدوات موحدة لضمان الموثوقية والصلاحية. تم إجراء التحليل باستخدام أدوات برمجية قادرة على التعامل مع مجموعات بيانات معقدة، مما يسمح بتفسير قوي للنتائج. تم اشتقاق النتائج الرئيسية من تطبيق هذه الطرق، مما يظهر علاقات وتأثيرات كبيرة تساهم في الاستنتاجات العامة للبحث.
النتائج
تشير نتائج الدراسة إلى أن نموذج ARIMA الأمثل لتوقع حدوث داء البروسيلات في مدينة زيبوا هو ARIMA(1,1,1)(0,0,2)، كما تم تحديده من خلال التعرف التلقائي باستخدام برنامج R الإصدار 4.4.3. حقق هذا النموذج معيار معلومات أكايكي (AIC) قدره -342.34 ومعيار معلومات بايزي (BIC) قدره -325.21، مما يشير إلى توافق قوي مع البيانات. أنتج اختبار Ljung-Box إحصائية $\chi^2$ قدرها 41.484 (p = 0.989)، مما يؤكد أن المتبقيات من النموذج هي ضوضاء بيضاء، مما يدعم صلاحية النموذج.
علاوة على ذلك، تشير قيمة $R^2$ الثابتة البالغة 0.311 إلى أن النموذج يفسر جزءًا كبيرًا من التباين في بيانات حدوث داء البروسيلات. باستخدام هذا النموذج ARIMA، تم توليد توقعات لمعدل حدوث داء البروسيلات الشهري في مدينة زيبوا لعام 2025، مما يوفر رؤى حول الاتجاهات المتوقعة للمرض (كما هو موضح في الشكل 5).
المناقشة
تسلط قسم المناقشة من ورقة البحث الضوء على الخصائص الوبائية لداء البروسيلات في مدينة زيبوا، الصين، من 2006 إلى 2024، مع التركيز على تداعيات المرض على الصحة العامة، خاصة في المناطق النامية. استخدمت الدراسة طرق تحليلية متنوعة، بما في ذلك التباين المكاني العالمي وإحصائيات المسح الزمني المكاني، لتحديد الأنماط الهامة في حدوث المرض. تشير النتائج إلى زيادة ملحوظة في حالات داء البروسيلات، خاصة بين الذكور في منتصف العمر وكبار السن الذين يعملون في الزراعة، مع ذروة موسمية ملحوظة من أبريل إلى يونيو، تتزامن مع فترات ولادة الماشية. توسع معدل الحدوث جغرافيًا من المناطق الشمالية والوسطى إلى المناطق الجنوبية، مدفوعًا بتجارة الماشية وأنشطة الزراعة.
تؤكد الأبحاث على أهمية استراتيجيات الوقاية المخصصة، خاصة في المناطق عالية المخاطر مثل مقاطعتي هوانتاي وجاوجينغ، حيث يكون التعرض المهني شائعًا. يتوقع نموذج ARIMA انخفاضًا في معدلات الحدوث، مما يشير إلى فعالية تدابير التحكم الحالية، ومع ذلك، يحذر أيضًا من المخاطر المحتملة الناتجة عن تغير الممارسات الزراعية والحالات المستوردة. يدعو المؤلفون إلى تعزيز المراقبة، وتثقيف الصحة العامة، ونهج متعدد القطاعات لإدارة الأمراض للحفاظ على جهود السيطرة والتخفيف من تفشي المستقبل. تشمل قيود الدراسة احتمال التقليل من التبليغ والتحيزات في التحليل المكاني، مما قد يؤثر على الفهم العام لديناميات داء البروسيلات في المنطقة.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1580265
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40655220
Publication Date: 2025-06-27
Author(s): Rongtao Zhao et al.
Primary Topic: Brucella: diagnosis, epidemiology, treatment
Overview
This study investigates the demographic, temporal, and spatial distribution of human brucellosis cases in Zibo City from 2006 to 2024, addressing a significant public health concern due to the rising incidence of the disease. Utilizing data from the Infectious Disease Surveillance System, the researchers conducted descriptive and spatial autocorrelation analyses to identify patterns and clustering characteristics of brucellosis cases. The findings reveal that a total of 2,176 cases were reported, with an average annual incidence rate of 2.50 per 100,000, predominantly affecting middle-aged and older adults (86.76% of cases). The incidence exhibited a long-term upward trend with notable seasonal peaks from March to September, and a spatial expansion from northern and central to southern regions of Zibo.
The analysis further indicated a positive correlation in brucellosis incidence between 2009 and 2012-2024, with a primary cluster identified in northern Zibo and four secondary clusters in previously affected areas. Predictions using an ARIMA model suggest a decline in the monthly incidence rate, nearing zero by 2020 and expected to remain low through 2025. The study emphasizes the need for targeted monitoring and control strategies in high-incidence areas, particularly in northern Zibo, while also recommending enhanced epidemic response capabilities to mitigate further spread of the disease.
Introduction
Brucellosis, a zoonotic disease caused by the Brucella genus, affects over 500,000 individuals globally each year, leading to significant physical and mental health challenges, particularly in low- and middle-income countries. The disease is primarily transmitted from livestock, such as cattle, sheep, and pigs, to humans through direct contact or consumption of contaminated animal products. The rising incidence of brucellosis, especially in China—where cases increased from approximately 20,000 in 2006 to over 60,000 in 2020—highlights its status as a critical public health issue, exacerbating healthcare costs and impacting food safety and livestock production.
Recent studies have employed spatial autocorrelation techniques to analyze the epidemiological patterns of brucellosis, revealing distinct spatiotemporal clustering, particularly in northwestern and northeastern China, with a concerning spread to central and southern regions. This research aims to fill the gap in understanding the spatiotemporal distribution of brucellosis in Zibo City from 2006 to 2024, providing essential insights for the development of targeted public health interventions to mitigate the disease’s impact.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a quantitative approach, incorporating statistical analyses to evaluate the data collected from various experiments. Specific methodologies included controlled experiments to isolate variables of interest, as well as the application of regression models to assess relationships between the independent and dependent variables.
Data collection involved systematic sampling and the use of standardized instruments to ensure reliability and validity. The analysis was conducted using software tools capable of handling complex datasets, allowing for robust interpretation of results. Key findings were derived from the application of these methods, demonstrating significant correlations and effects that contribute to the overall conclusions of the research.
Results
The results of the study indicate that the optimal ARIMA model for forecasting brucellosis incidence in Zibo City is ARIMA(1,1,1)(0,0,2), as determined through auto-identification using R software version 4.4.3. This model achieved an Akaike Information Criterion (AIC) of -342.34 and a Bayesian Information Criterion (BIC) of -325.21, suggesting a strong fit to the data. The Ljung-Box test produced a $\chi^2$ statistic of 41.484 (p = 0.989), confirming that the residuals of the model are white noise, which supports the model’s validity.
Furthermore, the stationary $R^2$ value of 0.311 indicates that the model explains a significant portion of the variance in the brucellosis incidence data. Utilizing this ARIMA model, forecasts for the monthly incidence rate of brucellosis in Zibo City for the year 2025 were generated, providing insights into expected disease trends (as illustrated in Figure 5).
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the epidemiological characteristics of brucellosis in Zibo City, China, from 2006 to 2024, emphasizing the disease’s public health implications, particularly in developing regions. The study utilized various analytical methods, including global spatial autocorrelation and temporal-spatial scan statistics, to identify significant patterns in disease incidence. Findings indicate a marked increase in brucellosis cases, particularly among middle-aged and older males engaged in farming, with a notable seasonal peak from April to June, coinciding with livestock birthing periods. The incidence expanded geographically from northern and central districts to southern areas, driven by livestock trading and farming activities.
The research underscores the importance of tailored prevention strategies, particularly in high-risk regions like Huantai and Gaoging Counties, where occupational exposure is prevalent. The ARIMA model forecasts a decline in incidence rates, suggesting the effectiveness of current control measures, yet it also warns of potential risks from changing agricultural practices and imported cases. The authors advocate for enhanced monitoring, public health education, and a multi-sectoral approach to disease management to sustain control efforts and mitigate future outbreaks. Limitations of the study include potential underreporting and biases in spatial analysis, which may affect the overall understanding of brucellosis dynamics in the region.