目的 分析互联网搜索数据与高致病性禽流感病毒H5N1的关系,探讨利用网络搜索工具对其监测和预警的可能性.方法 基于联合国粮食及农业组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)和世界动物卫生组织(World Organization for Animal Health,OIE)收集整合了2004-2009年全球高致病性禽流感病毒H5N1在家禽中的暴发数据,从Google Trends获取同时期的相关关键词数据.在对二者的数据进行描述分析与对比的基础上,计算Spearman等级相关系数评价其相关程度,并通过平移技术以相关系数为指标分析互联网数据预测H5N1暴发的时间提前期.结果 以2004-2009年为整体,互联网数据与H5N1的相关性并不高(r=0.276,t=3.57,P＜0.001),但年度数据则均表现出了较强的相关性,2004-2009年相关性系数分别为r2004 =0.718(t=3.64,P＜0.001),r2005 =0.576(t=3.58,P＜0.001),r2006 =0.760(t=3.62,P ＜0.001),r2007 =0.474(t =3.45,P＜0.001),r2008=0.750(t =3.47,P＜0.001),r2009=-0.442(t =3.32,P=0.001).且在各个年份中,将OIE/FAO流感监测数据提前1～4周后出现与Google Trends监测数据的相关系数最大值,可认为Google Trends数据可提前1～4周预测H5N1暴发的趋势.结论 利用互联网搜索数据预测高致病性禽流感病毒H5N1

作者：李锐；孙利谦；熊成龙；胡艺；林燧恒；张志杰；姜庆五

来源：中华疾病控制杂志 2015 年 19卷 8期