Epidemiological characteristics and spatial clustering of hemorrhagic fever with renal syndrome in Jilin Province from 2011 to 2023

doi:10.20199/j.issn.1672-2302.2025.03.007

Abstract

Abstract:

Objective To analyze the epidemiological characteristics and spatiotemporal clustering of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) in Jilin Province from 2011 to 2023 for a reference to develop prevention and control measures in areas with higher incidence of HFRS. Methods HFRS case data reported in Jilin Province from 2011 to 2023 were retrieved from the Chinese Disease Control and Prevention Information System. Descriptive epidemiological methods were used to analyze temporal, spatial, and population distribution. Global and local spatial autocorrelation analyses were performed using software ArcGIS. Results A total of 6 557 cases of HFRS, including 22 deaths, were reported in Jilin Province from 2011 to 2023, with an incidence rate of 1.87 per 100 000 population and the case fatality rate of 0.32%. The incidence rate was highest in 2014 (2.71/100 000), and the lowest in 2023 (0.66/100 000). HFRS cases were reported in each city (prefecture) of the Province. Meihekou City had the highest incidence (4.87/100 000). There were two epidemic peaks (March to June, and October to December), during which 2 660 (40.57%) and 1 918 cases (29.25%) were reported, respectively. The incidence rate was higher in males (2.87/100 000) than in females (0.82/100 000). The 50-59 age group had the highest incidence rate (2.76/100 000). Farmers constituted the majority of the cases (n=4 140, 63.14%). The spatial agglomeration analysis showed that the “high-high” agglomeration areas were mainly distributed in the eastern mountainous/semi-mountainous regions (Yanbian Korean Autonomous Prefecture, Baishan City, Tonghua City, Changbai Mountain Administrative Committee, Meihekou City) and western meadow-wetland areas (Baicheng City). Conclusion From 2011 to 2023, HFRS incidence in Jilin Province showed a declining trend, yet exhibited a distinct seasonality and spatial clustering. High-risk areas were concentrated in the eastern mountainous/semi-mountainous regions and western meadow-wetland ecosystems. Middle-aged/elderly, males and farmers were the most affected demographic, warranting prioritized interventions.

Key words: Hemorrhagic fever with renal syndrome, Epidemic characteristics, Spatial agglomeration, Jilin Province

CLC Number:

R512.8，R181.3

ZHAI Qianqian, LIU Huihui, WANG Junfeng, CAI Jian, AN Guangxu, ZHANG Yang, YAO Laishun. Epidemiological characteristics and spatial clustering of hemorrhagic fever with renal syndrome in Jilin Province from 2011 to 2023[J]. Journal of Tropical Diseases and Parasitology, 2025, 23(3): 165-170.

Figures/Tables 6

Table 1

Figure 1

Table 2

Table 3

Regional distribution of HFRS in Jilin Province from 2011 to 2023 [n(/100 000)]

地区	2011年	2012年	2013年	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年	合计
长春市	103 （1.34）	142 （1.85）	138 （1.80）	128 （1.67）	116 （1.51）	85 （1.11）	77 （1.00）	61 （0.78）	57 （0.73）	14 （0.16）	10 （0.11）	9 （0.10）	4 （0.04）	944 （0.94）
吉林市	81 （1.84）	71 （1.61）	66 （1.50）	93 （2.11）	76（1.72）	53 （1.20）	67 （1.52）	55 （1.24）	57 （1.28）	20 （0.45）	32 （0.88）	18 （0.50）	13 （0.36）	702 （1.25）
四平市	64 （1.86）	60 （1.74）	76 （3.27）	43 （1.85）	27（1.16）	37 （1.59）	36 （1.55）	30 （1.33）	15 （0.66）	4 （0.18）	3 （0.17）	2 （0.11）	2 （0.11）	399 （1.20）
辽源市	41 （3.46）	39 （3.29）	47 （3.97）	60 （5.06）	40（3.38）	23 （1.94）	37 （3.12）	32 （2.71）	30 （2.54）	10 （0.85）	16 （1.60）	20 （2.01）	3 （0.30）	398 （2.63）
通化市	87 （3.71）	125 （5.33）	90 （5.22）	96 （5.57）	70（4.06）	46 （2.67）	56 （3.25）	78 （4.89）	76 （4.76）	42 （2.63）	78 （5.99）	59 （4.53）	39 （2.99）	942 （4.28）
白山市	77 （5.94）	69 （5.33）	40 （3.09）	34 （2.62）	62（4.78）	36 （2.78）	42 （3.24）	28 （2.30）	33 （2.71）	24 （1.97）	18 （1.89）	17 （1.79）	13 （1.37）	493 （3.06）
松原市	18 （0.62）	45 （1.56）	34 （1.18）	54 （1.87）	35（1.21）	28 （0.97）	26 （0.90）	28 （1.00）	34 （1.22）	8 （0.29）	6 （0.27）	4 （0.18）	5 （0.22）	325 （0.88）
白城市	55 （2.72）	90 （4.44）	48 （2.37）	116 （5.73）	101（4.99）	102 （5.04）	129 （6.37）	140 （7.33）	66 （3.46）	52 （2.72）	43 （2.77）	29 （1.87）	25 （1.61）	996 （3.96）
延边州	141 （6.22）	99 （4.37）	116 （5.12）	72 （3.18）	64（2.82）	69 （3.04）	66 （2.91）	82 （3.64）	62 （2.75）	59 （2.62）	53 （2.73）	40 （2.06）	35 （1.80）	958 （3.33）
长白山管委会											4 （6.54）	0 （0）	2 （3.27）	6 （3.27）
公主岭市			28 （2.50）	11 （0.98）	17 （1.52）	8 （0.71）	12 （1.07）	4 （0.37）	6 （0.55）					86 （1.10）
梅河口市			35 （5.64）	38 （6.12）	20 （3.22）	26 （4.19）	21 （3.38）	36 （6.26）	30 （5.22）	22 （3.83）	40 （7.85）	23 （4.52）	17 （3.34）	308 （4.87）

Table 3

Table 4

Table 5

Local spatial autocorrelation analysis of HFRS incidence in Jilin Province from 2011 to 2023

年份	“高-高”聚集		“高-低”聚集		“低-高”聚集		“低-低”聚集
年份	个数	地区	个数	地区	个数	地区	个数	地区
2011	8	珲春市、图们市、和龙市、安图县、敦化市、长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市	1	榆树市	3	延吉市、江源区、桦甸市	14	永吉县、双阳区、长春经济技术开发区、长春净月高新技术产业开发区、二道区、南关区、朝阳区、绿园区、宽城区、长春高新技术产业开发区、公主岭市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县
2012	3	长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市			1	江源区	8	永吉县、双阳区、长春经济技术开发区、宽城区、公主岭市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县
2013	1	抚松县			1	图们市	6	永吉县、农安县、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、通榆县
2014	3	通化县、梅河口市、洮北区			1	磐石市	7	永吉县、长春经济技术开发区、绿园区、宽城区、长春汽车经济技术开发区、公主岭市、农安县
2015	3	长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市	1	长春经济技术开发区	1	镇赉县	6	永吉县、农安县、公主岭市、铁西区、扶余县、长岭县
2016	5	长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市、洮北区、洮南市	2	伊通满族自治县、长春汽车经济技术开发区	2	镇赉县、靖宇县	5	龙潭区、船营区、永吉县、长春经济技术开发区、双辽市
2017	2	抚松县、临江市			1	镇赉县	7	永吉县、二道区、长春经济技术开发区、宽城区、德惠市、农安县、扶余市
2018	2	洮南市、大安市	1	长春新区	1	镇赉县	7	永吉县、二道区、宽城区、德惠市、农安县、公主岭市、扶余市
2019	7	抚松县、靖宇县、辉南县、柳河县、通化县、梅河口市、洮南市	1	长春新区	2	江源区、浑江区	16	永吉县、榆树市、德惠市、九台区、双阳区、二道区、宽城区、南关区、长春经济技术开发区、长白净月高新技术产业开发区、农安县、公主岭市、扶余市、双辽市、铁西区、铁东区
2020	6	敦化市、安图县、抚松县、靖宇县、辉南县、柳河县	1	长春新区	3	延吉市、江源区、桦甸市	12	永吉县、双阳区、二道区、宽城区、长春经济技术开发区、长春净月高新技术产业开发区、九台区、德惠市、榆树市、农安县、公主岭市、梨树县
2021	5	靖宇县、辉南县、柳河县、东昌区、梅河口市			3	延吉市、抚松县、浑江区	14	双阳区、二道区、长春市经济技术开发区、长春净月高新技术产业开发区、宽城区、南关区、朝阳区、长春新区、长春汽车经济技术开发区、九台区、德惠市、农安县、公主岭市、扶余市
2022	5	抚松县、靖宇县、辉南县、柳河县、梅河口市			3	延吉市、浑江区、磐石市	18	德惠市、九台区、双阳区、二道区、宽城区、长春经济技术开发区、长春净月高新技术产业开发区、南关区、朝阳区、长春新区、绿园区、长春汽车经济技术开发区、公主岭市、农安县、扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、梨树县
2023	2	抚松县、通化县			5	延吉市、和龙市、靖宇县、临江市、浑江区	17	德惠市、九台区、二道区、宽城区、长春经济技术开发区、长春净月高新技术产业开发区、南关区、朝阳区、长春新区、绿园区、长春汽车经济技术开发区、公主岭市、农安县、扶余市、长岭县、伊通满族自治县、梨树县

Table 5

References 19

[1]	中华预防医学会感染性疾病防控分会,中华医学会感染病学分会. 肾综合征出血热防治专家共识[J]. 中国病毒病杂志, 2021, 11(4):246-254.
[2]	张亚萍, 王文英, 李莉莉, 等. 我国肾综合征出血热流行病学特征及预防控制研究现状[J]. 中华卫生杀虫药械, 2020, 26(4):387-393.
[3]	Li SJ, Ren HY, Hu WS, et al. Spatiotemporal heterogeneity analysis of hemorrhagic fever with renal syndrome in China using geographically weighted regression models[J]. Int J Environ Res Public Health, 2014, 11(12):12129-12147.
[4]	Wu J, Wang DD, Li XL, et al. Increasing incidence of hemorrhagic fever with renal syndrome could be associated with livestock husbandry in Changchun, northeastern China[J]. BMC Infect Dis, 2014,14:301.
[5]	Zhang S, Wang SW, Yin WW, et al. Epidemic characteristics of hemorrhagic fever with renal syndrome in China, 2006-2012[J]. BMC Infect Dis, 2014,14:384.
[6]	赵庆龙, 史玉婷, 邓立权. 2005—2014年吉林省流行性出血热流行特征分析[J]. 热带病与寄生虫学, 2015, 13(4):201-203,184.
[7]	邓雪飞, 杜珊珊, 黄晓霞, 等. 2004—2021年中国肾综合征出血热报告病例流行病学特征分析[J]. 疾病监测, 2023, 38(1):70-74.
[8]	龚浩. 基于空间自相关和SARIMA-BPNN组合模型的我国肺结核时空分布特征及预测研究[D]. 扬州: 扬州大学, 2023.
[9]	王俊锋, 吴昊, 李美娜, 等. 2018—2023年吉林省肾综合征出血热流行特征及宿主动物监测分析[J]. 热带病与寄生虫学, 2024, 22(3):133-139.
[10]	吉林省人民政府办公厅. 吉林省人民政府办公厅关于进一步加强流行性出血热防治工作的通知:吉政办明电〔2009〕94号[A/OL]. (2009-07-20)[2024-09-19]. https://xxgk.jl.gov.cn/szf/gkml/201812/t20181205_5349153.html.
[11]	彭月华, 王轶文, 雷宇晶. 2016年吉林省流行性出血热流行病学特征分析[J]. 中国生物制品学杂志, 2017, 30(12):1287-1291.
[12]	刘天, 童叶青, 刘漫, 等. 2004—2017年全国肾综合征出血热变化趋势分析[J]. 中国人兽共患病学报, 2022, 38(6):515-522,547. doi: 10.3969/j.issn.1002-2694.2022.00.067
[13]	田育文, 沈纪川, 高飞, 等. 2018—2023年黑龙江省肾综合征出血热流行趋势分析[J]. 热带病与寄生虫学, 2024, 22(3):147-151.
[14]	张洁, 王子江, 刘学升, 等. 1981—2016年辽宁省肾综合征出血热特征分析[J]. 中国人兽共患病学报, 2019, 35(2):126-130. doi: 10.3969/j.issn.1002-2694.2018.00.305
[15]	郑张琦, 林启晗, 杜珊珊, 等. 我国肾综合征出血热流行现状与预防控制[J]. 热带病与寄生虫学, 2024, 22(3):129-132,139.
[16]	魏孔福, 刘新凤, 苟发香, 等. 甘肃省2012—2022年肾综合征出血热自然疫源地特征分析[J]. 中华流行病学杂志, 2024, 45(1):117-122.
[17]	刘天, 阮德欣, 姚梦雷, 等. 2017—2020年湖北省荆州市肾综合征出血热流行特征及时空聚集性分析[J]. 疾病监测, 2023, 38(3):304-309.
[18]	杜珊珊, 邓雪飞, 黄晓霞, 等. 2004—2021年云南省肾综合征出血热流行特征分析[J]. 疾病监测, 2023, 38(11):1357-1362.
[19]	华华, 胡泉博, 陈淑红, 等. 2017—2022年黑龙江省肾综合征出血热流行特征及空间聚集性分析[J]. 实用预防医学, 2024, 31(6):667-671.

年份	病例数（例）	死亡数（例）	发病率（/10万）	死亡率（/10万）	病死率（%）
2011	667	3	2.423	0.011	0.450
2012	740	2	2.689	0.007	0.270
2013	718	2	2.609	0.007	0.279
2014	745	0	2.707	0	0
2015	628	3	2.282	0.011	0.478
2016	513	2	1.864	0.007	0.390
2017	569	4	2.067	0.015	0.703
2018	574	3	2.112	0.011	0.523
2019	466	1	1.715	0.004	0.215
2020	255	1	0.938	0.004	0.392
2021	303	0	1.259	0	0
2022	221	1	0.918	0.004	0.452
2023	158	0	0.656	0	0
合计	6 557	22	1.865	0.006	0.319

特征	男性		女性		合计
特征	病例数（例）	发病率（/10万）	病例数（例）	发病率（/10万）	病例数（例）	发病率（/10万）
年龄（岁）
0~9	14	0.09	10	0.07	24	0.08
10~19	161	1.12	49	0.38	210	0.76
20~29	608	2.22	112	0.43	720	1.33
30~39	972	3.54	159	0.60	1 131	2.10
40~49	1 389	3.84	338	0.97	1 727	2.44
50~59	1 196	4.14	383	1.35	1 579	2.76
60~69	607	3.63	266	1.52	873	2.55
70~79	159	1.88	92	1.00	251	1.43
≥80	27	0.85	15	0.42	42	0.62
职业
农民、牧民、渔民	3 235	63.02	905	63.55	4 140	63.14
家务及待业	712	13.87	270	18.96	982	14.98
工人、民工	374	7.29	27	1.90	401	6.12
离退人员	189	3.68	71	4.99	260	3.97
职员、教师、医生	135	2.63	24	1.69	159	2.42
学生	107	2.08	41	2.88	148	2.26
餐饮、商业服务	105	2.05	26	1.83	131	2.00
儿童	8	0.16	7	0.49	15	0.23
其他	206	4.01	39	2.74	245	3.74
不详	62	1.21	14	0.98	76	1.16

年份	Moran’s I值	Z值	P值
2011	0.461	5.880	<0.01
2012	0.306	4.035	<0.01
2013	0.194	2.665	<0.01
2014	0.289	3.829	<0.01
2015	0.233	3.449	<0.01
2016	0.319	4.183	<0.01
2017	0.252	3.839	<0.01
2018	0.278	3.880	<0.01
2019	0.342	4.384	<0.01
2020	0.344	4.531	<0.01
2021	0.368	4.789	<0.01
2022	0.378	5.059	<0.01
2023	0.185	2.542	<0.05