董 釗，吳萌萌，張棟梁，石龍飛，李 罡，孫彩虹

（西安市動(dòng)物疫病預(yù)防控制中心，陜西西安 710061）

布魯氏菌?。ㄒ韵潞喎Q布?。┦怯刹剪斒暇鸬囊环N全球性分布的人獸共患慢性消耗性傳染病，被我國列為二類動(dòng)物疫病，是國際貿(mào)易檢疫中必檢的傳染病[1]。布病在畜間以牛、羊、豬患病較多，以母畜胎膜炎癥、流產(chǎn)，公畜睪丸炎、關(guān)節(jié)炎、腱鞘炎及不育為主要臨床癥狀。布病能降低家畜繁殖成活率，使其生產(chǎn)性能下降，嚴(yán)重影響畜牧業(yè)發(fā)展[2]。近年來西安市大力發(fā)展都市農(nóng)業(yè)，積極參與陜西省千億級奶山羊產(chǎn)業(yè)，著力打造奶牛板塊，以滿足群眾對肉、奶的需求。西安市位于關(guān)中腹地，便捷高效的鐵路、公路網(wǎng)線增加了活畜調(diào)運(yùn)所帶來的疫病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，對疫病防控帶來了新挑戰(zhàn)，也對公共衛(wèi)生造成了重大威脅。西安市自2017年實(shí)施牛羊布病基線調(diào)查以來，連續(xù)在全市范圍內(nèi)開展布病監(jiān)測工作。為探究布病傳播相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素，以提出有效的防控策略，特開展本次病例對照研究。

1 研究方法

1.1 研究對象

以養(yǎng)羊場、養(yǎng)牛場為研究對象，以2019—2020年布病監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)確定病例組與對照組。病例組為經(jīng)虎紅平板凝集試驗(yàn)初篩，試管凝集試驗(yàn)或ELISA 確診，檢測出1 只及以上陽性動(dòng)物的場點(diǎn)；對照組為病例組臨近的場點(diǎn)。

1.2 問卷調(diào)查

設(shè)計(jì)“牛羊布病專項(xiàng)流行病學(xué)調(diào)查問卷”，問卷中羅列了場點(diǎn)基本信息、引種、飼養(yǎng)管理、消毒等17 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素。在市轄區(qū)內(nèi)選擇12 個(gè)縣區(qū)的360 個(gè)養(yǎng)殖場點(diǎn)，由市、區(qū)疫病控制中心及獸醫(yī)站人員開展預(yù)調(diào)查[3]。預(yù)調(diào)查后，對問卷進(jìn)行修改完善。在正式問卷調(diào)查前，對各區(qū)縣動(dòng)物疫病控制機(jī)構(gòu)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)獸醫(yī)站參與調(diào)查人員進(jìn)行統(tǒng)一培訓(xùn)，于2021年4—5 月在市轄區(qū)內(nèi)選擇病例組與對照組進(jìn)行現(xiàn)場問卷調(diào)查。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

用Excel 軟件錄入問卷信息并計(jì)算OR（odds ratio），將病例及對照與每個(gè)因素之間的關(guān)聯(lián)用IBM SPSS Statistics 25 統(tǒng)計(jì)軟件做卡方檢驗(yàn)，進(jìn)行單因素分析，篩選出P＜0.05 的風(fēng)險(xiǎn)因素[4]。將單因素分析篩選出的因素作為自變量，病例與對照作為因變量，用IBM SPSS Statistics 25 軟件，按照Logistic 回歸的流程和方法進(jìn)行多因素分析[3]，得到回歸模型；對建立的Logistic 模型制作ROC 曲線，評估模型的擬合度[5]。

2 結(jié)果與分析

2.1 問卷下發(fā)情況

問卷下發(fā)至12 個(gè)區(qū)縣，涉及360 個(gè)場點(diǎn)，共收回問卷341 份，回收率為94.72%，有效問卷322 份（285 個(gè)陰性場、37 個(gè)陽性場），合格率為94.42%。

2.2 單因素分析

將病例組與對照組涉及的場點(diǎn)基本信息、引種、飼養(yǎng)管理、消毒等17 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，經(jīng)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度測量及相關(guān)性檢驗(yàn)，篩選出“是否曾引進(jìn)動(dòng)物”“引進(jìn)動(dòng)物混群前是否開展檢疫”“混群前是否隔離觀察”“近3年內(nèi)有無母畜流產(chǎn)情況”“車輛入場是否消毒”等5 個(gè)因素具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），與該市牛羊布病發(fā)生有關(guān)聯(lián)（表1）。

表1 牛羊布病感染風(fēng)險(xiǎn)因素單因素分析

2.3 多因素分析

多因素Logistic 回歸結(jié)果（表2）顯示，“是否曾引進(jìn)動(dòng)物”“混群前是否隔離觀察”“車輛入場是否毒”在病例組和對照組之間差異顯著（P＜0.05），是該市牛羊布病傳播的主要風(fēng)險(xiǎn)因素。模型回歸方程為Logit（P）=-6.0+2.6X1+2.8X2+1.5X3，擬合優(yōu)度檢驗(yàn)回歸模型的擬合度較好（P＞0.05）；ROC 曲線下面積為0.92（95%CI：0.87～0.97），表明回歸模型預(yù)測性能尚好[6]（圖1）。

圖1 多因素Logistic 回歸模型預(yù)測概率的ROC 曲線

表2 Logistic 回歸分析結(jié)果

3 討論

本研究在現(xiàn)有牛羊布病疫情數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對陽性場與陰性場開展了回顧性病例對照研究。單因素分析顯示，“是否曾引進(jìn)動(dòng)物”“引進(jìn)動(dòng)物混群前是否開展檢疫”“混群前是否隔離觀察”“近3年內(nèi)有無母畜流產(chǎn)情況”“車輛入場是否消毒”等5 個(gè)因素存在顯著差異，初步提示與轄區(qū)內(nèi)牛羊布病傳播風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)聯(lián)。采用多因素二元Logistic 回歸構(gòu)建的回歸模型擬合度尚好，構(gòu)建的ROC 曲線下面積為0.92（95%CI：0.87～0.97），表明其對牛羊布病傳播可進(jìn)行較好地預(yù)測。通過回歸進(jìn)一步找出“是否曾引進(jìn)動(dòng)物”“混群前是否隔離觀察”“車輛入場是否消毒”是西安市牛羊布病傳播的主要風(fēng)險(xiǎn)因素，與國內(nèi)文獻(xiàn)[3，7]中主要風(fēng)險(xiǎn)因素一致。“曾引進(jìn)動(dòng)物”的場感染風(fēng)險(xiǎn)是“未引進(jìn)”的13.8 倍（95%CL：3.8～50.1）。通過現(xiàn)場調(diào)查得知，養(yǎng)殖場戶通過流動(dòng)販運(yùn)人員購買動(dòng)物現(xiàn)象較多，且當(dāng)?shù)卮罅Πl(fā)展奶山羊產(chǎn)業(yè)，但自繁自養(yǎng)能力有限，頻繁從外引進(jìn)動(dòng)物?！盎烊呵安桓綦x觀察”的場感染風(fēng)險(xiǎn)是“隔離觀察”的16.7 倍（95%CL：5.1～54.4），提示養(yǎng)殖從業(yè)者缺乏生物安全防控意識，在新購入動(dòng)物后不隔離飼養(yǎng)，這為病原在場內(nèi)與場間傳播創(chuàng)造了條件?！败囕v入場不消毒”的場感染風(fēng)險(xiǎn)是“車輛入場消毒”的4.6 倍（95%CL：1.3～15.9），提示在生產(chǎn)過程中不能只注重發(fā)生動(dòng)物疫病后對場地、車輛等的消毒，而疏于正常情況下對動(dòng)物運(yùn)載工具的消毒。運(yùn)載工具可助推動(dòng)物疫病的傳播和流行，一些車輛可在幾天內(nèi)行駛到幾個(gè)省，一旦所運(yùn)輸?shù)膭?dòng)物及其產(chǎn)品帶有病原體，就會(huì)給途經(jīng)地帶來潛在傳播危險(xiǎn)。

4 結(jié)論

本研究采用回顧性病例對照研究方法，對西安市牛羊場布病傳播風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)引進(jìn)動(dòng)物、混群前不隔離、車輛入場不消毒為主要風(fēng)險(xiǎn)因素。建議當(dāng)?shù)仞B(yǎng)殖場戶堅(jiān)持自繁自養(yǎng)，確需引進(jìn)動(dòng)物時(shí)，要規(guī)范引種，混群前隔離飼養(yǎng)，同時(shí)做好運(yùn)輸車輛消毒，相關(guān)部門也要加強(qiáng)動(dòng)物流通環(huán)節(jié)的檢疫與監(jiān)管，以降低布病傳播風(fēng)險(xiǎn)。