关键词： 中药涂药   穴位贴敷   小儿   手足口病  

摘要： 目的：探究中药涂药联合穴位贴敷辅助治疗小儿手足口病的临床效果。方法：选取如东县中医院2023年3—10月收治的60例手足口病患儿，按照就诊顺序随机分为三组，试验甲组、试验乙组及对照组各20例。对照组给予常规西医治疗，试验甲组在西药治疗的基础上加上中药涂药治疗，试验乙组在西药治疗的基础上加上中药涂药联合穴位敷贴治疗，对比三组治疗结束后的效果，以及症状消退时间。结果：试验乙组的治疗效果较试验甲组和对照组更为明显，试验甲组的治疗效果较对照组更好；试验乙组症状消退时间短于试验甲组、对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。结论：对于小儿手足口病，在西医治疗的基础上加上中药擦涂的治疗效果较好，而中药擦涂联合穴位贴敷的治疗效果更好，可缩短临床症状消失时间，具有推广应用价值。

关键词： 手足口病   扬州市   DLNM模型   季节性   预测模型   ARIMA模型  

摘要： 研究目的: 1.描述扬州市2013-2022年全市手足口病流行特征,包括其三间分布特征。 2.探究逐月和逐日两个时间维度气象因素对扬州市手足口病发病的影响。 3.基于扬州市手足口病发病数据,构建四种不同的预测模型,为扬州市手足口病的预防提供科学依据。 方法: 1.收集2013年1月1日-2022年12月31日期间扬州市手足口病发病资料,探究其时间分布、人群分布、空间分布特征,并采用季节指数和集中度两个指标描述手足口病发病的季节性,明确手足口病高发季节、重点发病地区及高发人群。 2.以新冠疫情暴发之前为时间点(2013年1月1日-2019年12月31日),使用GAM模型从逐月维度上探究各种气象因素与扬州市手足口病发病之间的关系,并采用DLNM模型定量分析气象因素对手足口病的暴露-滞后效应。 3.根据手足口病发病的时间规律以及周期性特征,分别构建ARIMA模型、NNAR模型以及ARIMA-NNAR组合模型,同时引入气象因素,构建SVM模型,以MAE和RMSE为评价指标,比较四种模型的拟合和预测效果,并进行评价。 结果: 1.扬州市2013-2022年累计发病52674例,年均发病5267例,年均发病率为117.26/10万;发病具有较强的双峰季节性,第一个主高峰集中在4-6月份,第二个次高峰在9-10月份;扬州市主城区(邗江区、广陵区)为手足口病高发地区,年均发病率最高;病例主要集中在3岁及以下年龄段,男性发病率高于女性,职业分布以散居儿童、幼托儿童为主。 2.逐月数据表明,平均气温和降水量与手足口病呈现“倒U型”关系,平均气压与手足口病呈现“U型关系”,相对湿度和日照时数与手足口病发病数近似呈现正线性关系。通过DLNM模型得到的气象因素-滞后天数-相对危险度的三维效应图,结果显示,不同滞后天数下,各气象因素与手足口病呈现非线性关系。 3.利用2013-2019年数据建立的四种模型中,AIRMA-NNAR组合模型在拟合阶段的RMSE=226.80,MAE=136.18是误差最小的模型,NNAR模型在预测阶段的RMSE=273.60,NNAR=148.66,是误差最小的模型。预测结果显示,每年的6、11月份为手足口病的高峰期,应当提前做好手足口病防控预案工作。 结论: 1.2013-2022年扬州市手足口病发病整体呈现双峰分布的特征,4-6月为一个主高峰,9-10月为一个次高峰。2013-2019年呈现“奇年低、偶年高”的趋势,2020-2022年呈现低流行水平。发病率较高的是邗江区、广陵区;人群分布中男性高于女性,发病集中在1～3岁儿童,职业以散居儿童和幼托儿童为主。 2.逐月数据显示,平均气温和降水量与手足口病呈现“倒U型”关系,平均气压与手足口病呈现“U型关系”,相对湿度和日照时数与手足口病发病数近似呈现正线性关系。逐日数据显示,除平均气温和日照时数外,不同滞后天数下,各气象因素与手足口病呈现非线性关系。提示在不同的气候条件下应做好手足口病的预防工作。 3.四种模型一定程度上可以模拟手足口病的发病趋势,ARIMA-NNAR模型在拟合阶段表现最佳,NNAR模型在预测阶段误差最小,然而模型的精度有待进一步优化。

关键词： 手足口病   脑损伤   柯萨奇病毒A6   细胞焦亡   中性粒细胞外陷阱  

摘要： 手足口病(Hand foot and mouth disease，HFMD)是全球重大公共卫生问题之一，严重威胁着婴幼儿的健康。近年来。柯萨奇病毒A组6型(Coxsackievirus A6,CVA6)已成为引发全球手足口病暴发和流行的最主要病原体。研究表明，CVA6感染可能导致中枢神经系统出现严重并发症，甚至导致死亡。然而，目前CVA6导致中枢神经系统损伤的具体机制仍待阐明。课题组前期研究发现，中性粒细胞外陷阱(Neutrophil extracellular traps,NETs)释放参与CVA6感染所致的疾病进展，但缺乏确凿的证据。已有证据显示，半胱天冬蛋白酶-1(Cysteinyl aspartate specific proteinase-1，Caspase-1)具有切割细胞焦亡成孔蛋白(Gasdermin-D,GSDMD)的功能，使 GSDMD 的 N 末端结构域(Gasdermin D-N terminal,GSDMD-N)释放。GSDMD-N进一步在中性粒细胞的细胞膜打孔，细胞内外失衡而破裂，引起NETs释放。因此，本研究旨在通过构建CVA6感染的小鼠脑损伤模型，深入揭示Caspase-1/GSDMD介导的中性粒细胞NETs释放在CVA6感染致脑损伤中的作用，并通过病例对照研究探讨外周血GSDMD和NETs水平与CVA6脑炎发生的关联。本研究有助于揭示小儿CVA6脑炎的发生机制，并为有效干预提供科学依据。　　目的　　1.通过构建动物感染模型，揭示Caspase-1/GSDMD介导的中性粒细胞NETs释放在CVA6感染致脑损伤中的作用;2.通过病例对照研究，探讨外周血GSDMD和NETs水平与CVA6脑炎发生的关联。　　方法　　1.构建CVA6感染的小鼠急性脑损伤模型:记录小鼠感染后1～15天(day past infection,dpi)的体重变化、临床评分和生存状况。免疫组化分析小鼠各组脑组织中CVA6 VP1的表达。苏木精-伊红染色(Hematoxylin-Eosin，H&E)、尼氏染色来观察小鼠脑组织的病理损伤。实时荧光定量PCR(Quantitative Real-time PCR,qRT-PCR)检测小鼠脑组织中的白细胞介素-6(Interleukin-6,IL-6)、白细胞介素-1β(Interleukin-1 β,IL-1β)、白细胞介素-10(Interleukin-10,IL-10)、肿瘤坏死因子-α(Tumor necrosis factor-α,TNF-α)和单核细胞趋化蛋白-1(Monocyte chemoattractant protein-1,MCP-1)等炎症细胞因子的 mRNA 水平。蛋白免疫印迹(WesternBlot，WB)检测小鼠脑组织中细胞焦亡信号通路的蛋白表达水平，即 Caspase-1、Cleaved-Caspase-1(Cl-Caspase-1)、GSDMD、GSDMD-N、IL-1β和白细胞介素-18(Interleukin-18,IL-18)。免疫荧光检测感染小鼠脑组织中GSDMD和髓过氧化物酶(Myeloperoxidase，MPO)的共定位现象。南京建成髓过氧化物酶试剂盒比色法检测各组小鼠脑组织及血清中的MPO水平。　　2.阻断Caspase-1/GSDMD介导的NETs释放对CVA6感染致脑损伤的影响:本研究分别采用Caspase-1基因敲除(Knock-out,KO)小鼠和GSDMD抑制剂(Disulfiram，10 mg/kg·bw)干预。记录各组小鼠在感染CVA6后的体重变化、临床评分和生存状况。H&E染色和尼氏染色来评估各组小鼠脑组织的病理损伤。免疫荧光检测各组小鼠脑内GSDMD与MPO的共定位现象。采用比色法检测各组小鼠干预前后的MPO水平。qRT-PCR检测各组小鼠脑组织中IL-6、IL-1β、IL-10、TNF-α 和 MCP-1 的 mRNA 水平。　　3.病例对照研究:收集2018年1月-2023年12月在河南省儿童医院郑州儿童医院住院的283例HFMD患儿。根据病原学检测、临床症状、体征和影像学的结果，按性别年龄进行匹配，从中匹配到普通病例组(CVA6阳性，n=79)和CVA6脑炎组(n=79)的外周血白细胞，qRT-PCR检测GSDMD、IL-1β、IL-18的mRNA水平，计算OR值和95％CI,并做相关性分析。另外，同期按相同方法匹配普通病例组(CVA6阳性，n=83)和CVA6脑炎组(n=83)的外周血血清，比色法检测各组血清中MPO的水平，计算OR值和95％CI,并对病例外周血MPO水平与GSDMD水平(n=41,即纳入同时检测GSDMD转录水平和MPO水平的病例)进行相关性分析。　　结果　　1.与对照组小鼠相比，CVA6感染

关键词： 手足口病   流行病学   病原学  

摘要： 目的 了解2014—2022年河池市手足口病流行特征及病原学变化情况，为科学防控手足口病提供依据。方法 对河池市2014—2022年手足口病疫情数据和病原学监测结果进行流行病学分析。结果 2014—2022年河池市共报告手足口病病例132 285例，年均发病率为422.12/10万，病死率为1.66/万，发病率呈下降趋势（趋势χ2=14.849,P<0.01），不同年份发病率差异有统计学意义（χ2=863045.749,P<0.01），不同年份病死率差异有统计学意义（χ2=21.307,P<0.01）；年均发病率最高为金城江区（676.80/10万），最低为天峨县（197.90/10万），不同地区间年均发病率差异有统计学意义（χ2=1092.831,P<0.01）；报告发病高峰期为4、5月，男女性别比为1.50∶1，男女年均发病率差异有统计学意义（χ2=4120.781,P<0.01）;3岁及以下年龄组婴幼儿占85.53%；职业以散居儿童为主（占81.49%）；病原学监测以其他肠道病毒为主（占60.85%），不同年份间EV71、CA16、其他肠道病毒构成比差异有统计学意义（χ2=1 638.373,P<0.01）。结论 河池市手足口病疫情虽呈下降趋势，但仍有波动，地区间发病率差异较大，防控形势依然严峻。应继续做好健康教育、重点场所消杀、病原学监测和EV71疫苗接种等各项防控工作。

关键词： 手足口病   流行特征   病原学特征   长沙市  

摘要： 目的 了解湖南省长沙市6岁及以上人群手足口病流行特征，为手足口病防控提供科学依据。方法 通过中国疾病预防控制信息系统获取2013—2022年长沙市手足口病报告病例基本信息，同时收集各县（市、区）手足口病病原学监测数据。采用描述流行病学方法分析病例三间分布及病原构成变化。结果 2013—2022年长沙市累计报告6岁及以上人群手足口病病例14 889例，占手足口病总病例数的5.04%，无重症和死亡病例报告，年均报告发病率为19.54/10万。2013—2022年该人群病例在总病例数中的构成比总体呈上升趋势（χ2趋势=1 658.760,P<0.01），每年发病主高峰出现在4—7月。性别分布上，男性8 526例，女性6 363例，性别比为1.34∶1；年龄中位数为7(6,10)岁，最大年龄为91岁，年龄分布以6～15岁为主，占88.09%(13 116/14 889)；职业分布以学生为主，占55.97%(8 334/14 889)。城区（雨花区、开福区、岳麓区、芙蓉区和天心区）的年均报告发病率为24.70/10万，高于郊区（长沙县、浏阳市、宁乡市和望城区）的年均报告发病率（12.75/10万）。病原学监测结果显示，送检标本的肠道病毒阳性率为50.49%(156/309)，其中肠道病毒A组71型（enterovirus A71, EV-A71）、柯萨奇病毒A组16型（coxasckievirus A16, CV-A16）和其他肠道病毒的构成比分别为5.77%(9/156)、37.18%(58/156)和57.05%(89/156)。结论 2013—2022年长沙市手足口病病例中，6岁及以上人群占比总体呈升高趋势，以其他肠道病毒为主。建议密切关注6岁及以上人群的手足口病预防工作，加强中小学校手足口病防控措施，同时做好其他肠道病毒分型监测工作。

关键词： 直肠滴入中药   CoxA16、EV71肠道病毒感染手足口病   免疫水平  

摘要： 目的 观察直肠滴入中药对CoxA16、EV71肠道病毒感染手足口病的疗效。方法 选取2019年8月—2022年8月贵州水矿控股集团有限公司总医院CoxA16、EV71肠道病毒感染手足口病患儿85例，按照随机数表法分为观察组（42例）和对照组（43例），其中对照组患儿给予利巴韦林治疗，观察组患儿给予直肠滴入中药治疗。对比两组患儿治疗前后口腔疱疹、发热、皮疹等症状的评分，治疗前后患儿炎症因子、免疫指标水平及两组患儿治疗后不良反应发生率。结果 治疗前，两组患儿的口腔疱疹、发热、皮疹评分差异无统计学意义（P>0.05），治疗后，两组患儿的口腔疱疹、发热、皮疹评分均降低，并且治疗后观察组患儿的以上症状评分低于对照组（P<0.05）；治疗后，两组患儿白细胞介素（IL）-6、IL-8、肿瘤坏死因子（TNF）-α均降低，并且治疗后观察组患儿的以上降低幅度大于对照组（P<0.05）；治疗后，两组患儿CD4+、CD3+、CD4+/CD8+水平均升高，CD8+水平降低，并且治疗后观察组患儿的变化幅度大于对照组（P<0.05）；观察组患儿不良反应发生率为4.76%，对照组患儿不良反应发生率为18.60%，观察组不良反应发生率低于对照组（P<0.05）。结论 给予CoxA16、EV71肠道病毒感染手足口病患儿直肠滴入中药治疗，能减轻患儿临床症状及炎性反应，改善免疫功能，且不良反应少，值得借鉴。

关键词： 手足口病   LSTM模型   CNN-LSTM组合模型   粒子群算法   麻雀搜索算法   GAPSO混合算法  

摘要： 目的 分析LSTM模型、改进CNN-BiLSTM组合模型及智能算法优化在手足口病发病预测预警中的应用，以探讨预测手足口病发病趋势的最优模型，为相关部门制定防治措施提供参考。方法 收集山西省疾病预防控制中心2009年1月至2019年12月发布的山西省手足口病月度发病人数和《山西省统计年鉴2008—2020》发布的年末常住人口数据，据此测算出2009年1月至2019年12月山西省手足口病的月度发病率数据；以2009年1月至2019年12月山西省手足口病月度发病率数据作为样本建模数据分别在MATLAB 7.6软件构建相应的模型，对比各个模型的预测效果，根据误差值越小精度越高的原理，选出最优模型。结果 使用RMSE、MAE误差指标对比不同模型在手足口病发病趋势中的预测效能，结果显示，改进的CNN-BiLSTM组合模型的预测效能优于单一的LSTM模型，而基于智能算法优化的CNN-BiLSTM模型明显优于未优化的CNN-BiLSTM组合模型，即CNN-BiLSTM-PSO/GAPSO/SSA的RMSE、MAE的值(1.943 3、1.309 7;1.879 2、1.240 2;1.419 5、1.169 1)小于对应的CNN-BiLSTM模型(2.066 3、1.390 8);其中，CNN-BiLSTM-SSA组合模型表现最优。结论 基于单一时间序列预测模型(LSTM模型)与CNN-BiLSTM组合模型相比，CNN-BiLSTM组合模型的预测效果明显优于单一模型；对其CNN-BiLSTM组合模型进行智能算法(PSO/GAPSO/SSA算法)优化改进可发现，基于智能算法优化的组合模型明显优于未优化前，且SSA算法优化的CNN-BiLSTM模型效果更佳，具有较好的预测性能和精度，可用于山西省未来HFMD发病率的实时预测。

关键词： 手足口病   预测模型   气候变化   机器学习  

摘要： 手足口病（HFMD）是一种主要影响儿童的急性传染病，近年来在全球多个国家和地区广泛流行，在中国手足口病是丙类传染病中发病人数最多的疾病。手足口病传播速度快、影响范围广，开发有效的预测模型对于公共卫生干预和资源分配具有重要意义。　　本文基于2008-2020年中国大陆31省（市、自治区）的手足口病发病率数据，首先进行手足口病的时间、空间分布及空间聚集性的描述性统计分析。接下来以五项气象因素:气温、气压、降水量、湿度和风速，两项人口因素:人口数和人口密度，经济因素GDP和医疗卫生机构数、疾病预防控制中心数等十项因素为预测变量，构建SVR、决策树、随机森林、XGBoost、BP神经网络和LSTM六个手足口病预测模型，以交叉验证的均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（ RMSE）三个指标综合评估模型，最终结果显示XGBoost模型在大多数省（市、自治区）的预测效果是六种模型中最好的。　　因此接下来本文基于XGBoost模型,进一步进行模型的特征重要性探究。通过XGBoost模型本身的feature_importance_输出每个影响因素在各个省（市、自治区）上的特征重要性排名，得到结果:气压和气温是最重要的影响因素，它们在大多数省（市、自治区）都排在前面。然后对各省（市、自治区）特别是广西壮族自治区和海南省两个区域建立的XGBoost模型进行SHAP解释，结果反映了不同区域内气候变化等因素对手足口病发病率有着不同的影响。最后根据南方某城市的数据，对年龄和性别这两个影响因素进行探究，结果显示对该城市而言，男性要比女性更易感染手足口病，不同年龄段的儿童对手足口病的易感性不同，且5岁以下儿童更易感染。

关键词： 手足口病   脑神经损伤   S100β蛋白   神经元特异性烯醇化   髓鞘碱性蛋白  

摘要： 目的：研究并探讨中枢神经特异蛋白（S100β蛋白）、神经元特异性烯醇化酶（NSE）、髓鞘碱性蛋白（MBP）3项指标联合检测对手足口病患儿脑神经损伤的诊断准确性。方法：选取2021年1月至2023年1月在我院就诊的90例手足口病患儿作为研究样本，设为研究组，另选取同期在我院接受健康体检的100名健康儿童作为对照组，同时将观察组患儿根据是否发生脑神经损伤分为脑神经损伤组与无脑神经损伤组。取两组儿童血清测定S100β蛋白、NSE、MBP水平，对比研究组与对照组、脑神经损伤组与无脑神经损伤组患儿的检测结果，对比3项指标单一检测与联合检测对手足口病患儿脑神经损伤的诊断结果。结果：关于S100β蛋白、NSE、MBP水平开展对比，研究组各项指标的表达水平比对照组更高（P<0.05），脑神经损伤组各项指标的表达水平均比无脑神经损伤组更高（P<0.05）。经相关性分析，S100β蛋白、NSE、MBP水平与手足口病患儿的脑神经损伤发病之间均呈正相关。对手足口病患儿的脑神经损伤进行诊断时，S100β蛋白、NSE、MBP联合检测得出的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值均比各项指标单一检测更高（P<0.05）。结论：手足口病患儿在发生脑神经损伤后，普遍存在S100β蛋白、NSE、MBP表达异常上调情况，血清S100β蛋白、NSE、MBP表达上调与手足口病患儿脑神经损伤的发病存在密切关联，S100β蛋白、NSE、MBP 3项指标联合检测对手足口病患儿脑神经损伤具有良好的诊断价值。