2020年11—12月，纳入北京、上海、深圳（已出台全面无烟立法）和长沙、重庆、沈阳（未出台全面无烟立法）6城市的678名餐饮场所工作人员为研究对象，年龄为（35.61±12.91）岁；已出台全面无烟立法城市者占49.71%（337名）；男性占19.47%（132名）；大、中和小型餐饮场所的研究对象分别占13.57%（92名）、37.32%（253名）和49.11%（333名）。经检测研究对象的唾液样本中的可替宁和三羟基可替宁，已出台全面无烟立法城市对象唾液中可替宁［34.12%（115/337）］、三羟基可替宁检出率［16.32%（55/337）］均低于未出台全面无烟立法城市对象的可替宁［68.04%（232/341）］、三羟基可替宁检出率［41.94%（143/341）］（ P值均<0.001）；已出台全面无烟立法城市对象唾液可替宁和三羟基可替宁浓度（0.250 ng/ml、0.250 ng/ml）均低于未出台全面无烟立法城市对象唾液可替宁和三羟基可替宁浓度（0.742 ng/ml、0.250 ng/ml）（ P值均<0.001）；不同规模餐饮场所对象可替宁和三羟基可替宁浓度差异没有统计学意义（ P值均>0.05）。

目的:了解中国科学院大学宁波华美医院烧伤科(下称笔者单位)成年燃气烧伤住院患者的流行病学特征，为指导燃气烧伤的预防提供依据。方法:收集笔者单位2011年1月—2017年12月收治的所有火焰烧伤住院患者病历资料，对成年燃气烧伤住院患者占同期火焰烧伤住院患者总数的百分比、性别、年龄、受伤季节、致伤地点、烧伤严重程度、常见复合伤、并发症、人口口径、教育程度、从事行业，以及老年燃气烧伤住院患者伤前疾病与转归情况进行回顾性统计分析；另单独分析成年燃气烧伤住院患者中流动人口的年龄、致伤地点、教育程度和从事行业，并与7年间成年燃气烧伤住院患者总人口进行对比。对数据进行 χ2检验或Fisher确切概率法检验(Monte Carlo算法)。 结果:笔者单位7年间共收治1 490例火焰烧伤住院患者，其中成年燃气烧伤住院患者511例，占34.30%。7年间成年燃气烧伤住院患者例数在逐渐增多，但其占同期火焰烧伤住院患者总数的百分比无明显差异( χ2＝7.087， P>0.05)。511例成年燃气烧伤住院患者(下称本组患者)中，男315例、女196例，男女比为1.61∶1.00；中年最多，为270例，占52.84%。7年间成年燃气烧伤住院患者在性别及年龄段上的分布均有较大差异( χ2＝54.810、27.832， P<0.01)。本组患者中，夏季受伤者最多，为251例，占49.12%；致伤地点以家中为主，共388例，占75.93%。7年间成年燃气烧伤住院患者在不同季节中的分布有明显差异( χ2＝42.254， P<0.01)，在致伤地点上的分布无明显差异( χ2＝6.782， P>0.05)。本组患者以中度烧伤为主(237例，占46.38%)，7年间成年燃气烧伤住院患者烧伤严重程度的分布趋势大体一致( χ2＝19.680， P>0.05)；176例(34.44%)伴吸入性损伤，30例(5.87%)伴肺爆震伤；20例(3.91%)发生并发症。44.44%(32/72)的老年燃气烧伤住院患者伴有伤前基础疾病，其死亡或未愈百分比达18.06%(13/72)。本组患者中大部分为常住人口，共358例，占70.06%；以中等教育程度为主，共304例，占59.49%；多从事制造/建筑、个体和餐饮业，分别为138、90、90例，占27.01%、17.61%、17.61%。7年间成年燃气烧伤住院患者在人口口径、教育程度和从事行业上的分布均有明显差异( χ2＝17.496、29.898、88.896， P<0.05或 P<0.01)。本组患者中流动人口共153例，以青、中年为主，分别为90、62例，占58.82%、40.52%；主要致伤地点为家中，共97例，占63.40%；普遍为中等教育程度，共101例，占66.01%；主要从事制造/建筑、个体和餐饮业，分别为71、26、20例，占46.41%、16.99%、13.07%。与7年间成年燃气烧伤住院患者总人口相比，流动人口更年轻化，工作场所致伤增多，从事行业更集中( χ2＝42.924、9.390、27.819， P<0.01)。 结论:笔者单位燃气烧伤是火焰烧伤住院患者的主要致伤原因，该类烧伤主要发生在夏季、家中，受累患者以男性、中青年、常住人口为主，以中度烧伤居多，常伴吸入性损伤，且患者大多为中等教育程度，多从事制造/建筑、个体和餐饮业，其中流动人口患者更年轻化、工作场所致伤更多、从事行业更集中。预防燃气烧伤要重点关注对中青年男性、流动人口及退休老人和家庭主妇的燃气安全宣传教育，尤其是夏季要做好家中燃气的安检措施；应督促企业进一步加强安全生产监管力度。

目的:分析并比较北京市新发地市场疫情中新型冠状病毒肺炎（COVID-19）确诊病例与无症状感染者的流行病学特征。方法:收集并整理传染病报告信息管理系统中北京市新发地市场疫情中COVID-19感染者数据和流行病学调查报告资料，应用SPSS 19.0 软件分析并比较确诊病例和无症状感染者的流行病学特征。结果:2020年6月11日至7月10日北京市共诊断新型冠状病毒感染者368例，其中确诊病例335例（91.03%），无症状感染者33例（8.97%）。病例分布于11个区，其中丰台区病例数占总病例数的68.48%（252/368）。发病曲线呈现暴发流行模式，发病高峰为6月13日。全部感染者年龄 M（ Q R）为43（31~51）岁，无症状感染者的年龄 M（ Q R）为32（29~49）岁，低于确诊病例的年龄 M（ Q R）［43（31~52）岁］，差异有统计学意义（ Z=2.416， P=0.016）。感染者男女性别比为1.26∶1。从事餐饮及商业服务和公共场所服务的人员最多，占64.13%（236/368）。73.91%（272/368）的感染者有新发地市场直接暴露史。通过核酸筛查发现全部感染者的54.08%（199/368）。确诊病例中轻型和普通型病例占99.10%（332/335），无死亡病例。 结论:北京市新发地市场疫情呈暴发流行模式，COVID-19病例以餐饮和服务业人员为主。无症状感染者的年龄低于确诊病例。

目的:构建糖尿病防控重要性-绩效分析（IPA）决策模型并探讨糖尿病防控措施的优先级。方法:采用重大慢性病防控措施的重要性、可行性及实施情况调查问卷对488个国家慢性病综合防控示范区进行线上调查。调查内容分为个体和群体层面，共10个维度指标、44项措施，分别获取经济性和重要性得分。采用IPA模型对糖尿病防控维度指标进行象限划分；采用二阶验证性因子分析的标准化因子载荷系数确定同一象限内维度指标优先级；各维度内的防控措施优先级则采用项目反应理论的区分度参数确定。结果:经济性和重要性总分均值分别为66.50和89.94分，由此将矩阵划分为4个象限，第1象限重要性和经济性均高，为“最高优先级”，包括：医保与家庭医生、健康教育、高危发现与干预、患者管理和社区行动；第2象限重要性高而经济性低，为“优先改进级”，仅包括并发症筛查1项维度指标；第3象限重要性和经济性均低，为“最低优先级”，包括：个人健康服务评估随访、环境支持、糖尿病合并感染预防和降糖政策；第4象限重要性低而经济性高，为“其次改进级”。不同象限内优先考虑的措施分别为：（1）最高优先级：控制血脂、职业场所、防控工作计划、血糖检测、家庭医生签约服务；（2）优先改进级：年度神经病变筛查；（3）最低优先级：普及风险评分、健康饮食、健康餐饮创新活动和结核病筛查。结论:IPA模型可用于构建糖尿病防控决策模型并确定糖尿病防控措施的优先级。

目的:分析2017-2020年宁波市新确证HIV/AIDS中新发感染病例特征及其影响因素，为探索开展重点病例的溯源调查、促进检测发现和减少新发感染提供依据。方法:招募2017-2020年宁波市新确证HIV/AIDS作为研究对象，采用横断面调查问卷收集研究对象一般人口学信息、性行为特征、HIV抗体检测及HIV感染途径等相关信息。根据HIV检测史、发生危险性行为史和确证后CD4 +T淋巴细胞计数判定新发感染和本地感染。采用EpiData 3.1和SPSS 23.0软件进行录入、整理数据库和统计学分析。 结果:研究对象2 044例HIV/AIDS中，年龄（40.6±15.3）岁，其中男性1 684例（82.4%）、未婚758例（37.1%）、宁波市户籍1 072例（52.5%）、初中及以下文化程度1 253例（61.3%），宁波市居住时间>5年979例（47.9%），判定为本地新发感染的比例为34.3%（702/2 044）。多因素logistic回归分析结果显示，2020年报告病例（与2017年报告病例相比， OR=1.422，95% CI：1.092~1.851）、职业为学生/教师/干部职员/离/退休人员（与商业服务/餐饮/公共场所服务人员相比， OR=1.682，95% CI：1.307~2.165）、最近1年使用男性社交软件寻找同性非商业性伴（与未使用男性社交软件相比， OR=1.353，95% CI：1.073~1.706）的本地新发感染HIV风险较高。 结论:2017-2020年宁波市新确证HIV/AIDS本地新发感染占一定比例，本地使用男性社交软件寻找同性非商业性伴是HIV/AIDS本地新发感染HIV的危险因素，应加强男性社交软件寻找性伴MSM的溯源调查和互联网干预工作，减少本地艾滋病新发感染风险。

目的 分析2017年中国大陆食源性疾病暴发监测系统中食源性疾病暴发事件的流行病学特征.方法 对食源性疾病暴发监测系统收集的2017年食源性疾病暴发数据进行回顾性描述分析.结果 2017年31个省(区、市)和新疆生产建设兵团共上报食源性疾病暴发事件5 142起,累计发病34 981人,死亡158人;60.40％(3 106/5 142)的事件查明致病因子,毒蘑菇引起的事件数和死亡人数最多,分别占45.40％(1 410/3 106)和68.24％(101/148),微生物性因素引起的发病人数最多,占51.29％(11 597/22 609);发生在餐饮服务场所的事件数最多,占54.24％(2 789/5 142),发生在家庭的暴发事件造成了 92.41％(146/158)的死亡病例.结论 餐饮服务场所是副溶血性弧菌和沙门菌等细菌性食源性疾病的主要发生场所.家庭报告的食源性疾病暴发死亡病例最多,主要原因是采食毒蘑菇.

目的 分析2010-2022年成都市食源性疾病暴发事件的流行病学特征,为有效预防和控制食源性疾病事件的发生提供科学依据.方法 收集整理2010-2022年成都市食源性疾病暴发监测系统报告的食源性疾病暴发事件资料,采用WPS Office软件建立数据库,应用SPSS 25.0进行统计分析,采用构成比、率等指标描述食源性疾病报告情况,食源性疾病暴发事件数随年份变化的趋势进行Cox-Stuart趋势检验,检验水准为α=0.05.结果 2010-2022年成都市食源性疾病暴发监测系统共报告事件275起,发病2769人,死亡4人.食源性疾病暴发起数最多的是7月(占总起数的19.64％),发病人数最多的是6月(占总发病人数的16.58％).事件致病因素以致病微生物为主,引起的事件数占总体的42.55％;其次为有毒蘑菇和有毒动植物,其中有毒蘑菇是导致死亡人数最多的致病因素.食源性疾病暴发的主要场所是餐饮服务单位和家庭.结论 致病微生物和有毒动植物(含有毒蘑菇)导致的食源性疾病是成都市重要的食品安全问题.相关部门应在重点季节加强监管以及对重点地区、重点人群开展健康教育,预防食源性疾病的发生.

目的 掌握北京市东城区2009-2019年蝇种类、密度、分布及其季节消长规律,探讨基于生态学监测的蝇类密度预测方法,为东城区蝇类预测与科学防控提供依据.方法 收集整理东城区2009-2019年蝇类生态学监测数据并进行分析;利用MATLAB R2018b软件构建的季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)对2019年4-10月的蝇类密度进行预测并与实际监测值进行比较,验证模型预测效果.结果 2009-2019年东城区各生态学监测点蝇类年平均密度为7.09只/笼,优势蝇种为麻蝇科,占捕获蝇总数的56.82％,占比超过5％以上的蝇种类依次为厩腐蝇(11.74％)、家蝇(10.17％)、丝光绿蝇(8.99％)和大头金蝇(6.93％);不同生境中,宾馆饭店蝇类密度最高,为11.86只/笼,餐饮外环境最低,为2.20只/笼,麻蝇科在不同生境中均为优势种群;蝇类密度高峰主要出现在7月和8月.基于历史生态学监测数据构建的最优模型SARIMA(0,1,4)(2,1,3)12预测2019年4-10月的蝇类密度与实际密度基本一致,实际监测值均落在预测值95％置信区间内,模型评价指标均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为1.379和1.014,预测效果较好.结论 2009-2019年北京市东城区以麻蝇科为优势种群,宾馆饭店是蝇类防控的重点场所,活动高峰主要出现在7-8月;通过对SARIMA模型效果评价,该方法可用于蝇类密度短期变化趋势预测.

目的 掌握荆州市中心城区常见蝇种类、密度、分布情况及季节消长,为蝇类科学防控提供依据.方法 2019-2023年的4-10月,采用笼诱法监测蝇密度,统计分析蝇种类、密度及季节变化趋势.结果 2019-2023年荆州市中心城区捕获蝇包含5科11属16种,其中厩腐蝇、棕尾别麻蝇和丝光绿蝇密度位居前3.5年平均蝇密度为3.47只/笼,平均密度变化趋势为双峰型,峰值出现在6月和10月.不同生境蝇种类和密度不同,厩腐蝇和棕尾别麻蝇为4种生境的优势种.不同生境5年平均蝇密度中,绿化带最高,餐饮外环境最低.结论 厩腐蝇和棕尾别麻蝇为荆州市优势种群,蝇密度季节变化趋势均呈双峰型,绿化带蝇密度高.应根据蝇密度季节变化趋势和不同场所危害情况,科学合理的采取防制措施,同时加大绿化带蝇密度控制,在蝇密度出现高峰前加强孳生地治理和化学药物灭蝇,有效降低蝇密度.

目的 明确浙江省市售猪肉中非伤寒沙门菌(non-typhoidal Salmonella,NTS)的污染特征、影响因素及血清型分布.方法 2017-2021年在浙江省流通和餐饮环节采集猪肉样品999份,按《GB 4789.4-2016食品安全国家标准食品微生物学检验沙门氏菌检验》开展猪肉中NTS的定性检测和血清学分型,采用MPN计数法进行NTS定量检测.结果 浙江省市售猪肉中NTS检出率为39.94％(339/999),9.32％(26/279)的样品中NTS污染水平＞55 MPN/g,不同猪肉类型、采样场所和采样季节采集的猪肉NTS检出率差异有统计学意义(P＜0.05).猪肉类型、采样季节和采样场所是影响NTS检出的重要因素,夏季是影响阳性猪肉样本中NTS污染水平的显著因素(P＜0.05).445株NTS分离株共分为48种血清型,主要为里森沙门菌(19.33％)、伦敦沙门菌(14.38％)、德尔卑沙门菌(13.48％)和鼠伤寒沙门菌(9.66％).结论 2017-2021年浙江省市售猪肉NTS检出率高,污染程度受多方面因素影响,血清型多样.