基于确诊组织诊断数据构建病因指数以评估美国地方性猪病病原活动性的研究（Generation of an Etiology Index Based on Confirmed Tissue Diagnosis Data to Assess Endemic Swine Etiology Activity in the United States of America）

《Transboundary and Emerging Diseases》：Generation of an Etiology Index Based on Confirmed Tissue Diagnosis Data to Assess Endemic Swine Etiology Activity in the United States of America

　　

全球猪肉产量近几十年大幅增长，猪已成为重要的动物蛋白来源。然而，猪群中流行的地方性疾病持续对动物健康、生产性能和食品安全构成重大挑战。多种病原影响农场生产水平，并对人畜共患病风险和公共卫生有更广泛的影响。大量诊断病例被提交至兽医诊断实验室，其聚合分析可揭示病原活动规律。因此，本研究旨在利用爱荷华州立大学兽医诊断实验室（Iowa State University Veterinary Diagnostic Laboratory, ISU-VDL）的确诊组织诊断数据，构建一个综合性病因指数（Etiology Index），以评估全美范围内猪地方性病因的活动水平。研究人员分析了2020年至2024年共计59,950份猪组织病例，重点关注81种细菌性、病毒性、寄生虫性及代谢/中毒性病因。将四个标准化变量——疾病发生数（Disease Occurrence）、共诊断数（Disease Codiagnosis）、州级发生数（State Occurrence）及早期异常报告系统（Early Aberration Reporting System, EARS）告警数——使用CompidexR程序包整合，生成取值范围为0.01～1的加权综合指数。采用曼哈顿距离（Manhattan Distance）、斯皮尔曼相关系数（Spearman's Correlation）及威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）评估时间一致性。此外，建立自举重抽样法（Bootstrap Resampling Method）检测病因分布中的异常。该指数显示出较强的年际稳定性，猪繁殖与呼吸综合征病毒（Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Virus, PRRSV）及猪链球菌（Streptococcus suis）每年均获得最高分值。再发病毒如猪嵌杯病毒（Porcine Sapovirus, PSaV）和星状病毒（Astrovirus, AsV）指数值显著上升，反映其诊断活跃度及地理扩散增加。自举分析显示超过55%的病因落在期望置信区间（Confidence Interval, CI）内且均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）较低，成功检测到如2024年猪圆环病毒2型（Porcine Circovirus Type 2, PCV2）发生的异常。指数汇总结果通过交互式Power BI仪表板可视化，可动态探索病因趋势。该框架为利用常规诊断数据监测猪地方性疫病提供了可扩展、可复现的工具。生成的地方性病因排序信息可支持决策者开展循证疾病管理与防控。所建模型具灵活性，可适配其他物种及疾病体系。该指数为加强猪群地方性病原监测奠定了稳健基础。

研究背景与目的

全球猪肉产业快速发展使其成为关键动物蛋白来源，但猪群中地方性流行病（endemic diseases）持续威胁农场生产力，并可引发贸易限制、食品安全问题及人畜共患病风险。现有猪病报告系统（Swine Disease Reporting System, SDRS）多依赖PCR或测序数据，缺乏基于确诊组织病理学诊断（confirmed tissue diagnosis）对地方性病因进行客观量化排序与长期趋势监测的自动化工具。传统疾病优先级判定常依赖主观定性判断，难以反映病原真实活动水平及其时空变化。为此，研究人员利用美国爱荷华州立大学兽医诊断实验室（ISU-VDL）2020—2024年猪组织确诊数据，构建多维度加权病因指数（Etiology Index），以客观评估并排序美国猪群中地方性病因的活动强度，并为异常波动提供预警。

该研究发表于《Transboundary and Emerging Diseases》。

主要关键技术方法概述

研究人员提取ISU-VDL 2020—2024年猪组织病例数据（n=59,950），清洗后保留81种细菌、病毒、寄生虫及代谢/中毒性病因，排除创伤及未特指诊断。针对每种病因按年度计算四项指标：疾病发生数（年度确诊例次数）、共诊断数（同份标本中伴发的不同病因种类数）、州级发生数（检出该病因的不同州数）及EARS C1模型告警数（周计数超前7周均值+3倍标准差触发）。四项指标分别做Min–Max标准化（基于全时段最大值最小值），利用R包CompidexR中calc_index函数，依据灵敏度指数（Sensitivity Index, Si）与方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）调整权重（最终权重：疾病发生数0.50，EARS告警0.26，州级发生数0.15，共诊断数0.09），加权和生成0.01～1的病因指数。时间稳定性通过曼哈顿距离（相邻年份病因排名绝对差之和）、Spearman相关及Wilcoxon符号秩检验评估。另进行500次有放回自举抽样（Bootstrap），重算三项指标（不含EARS），构建95% CI，以RMSE及落在区间比例验证预测一致性并识别异常（如PCV2在2024年）。最终结果导入Power BI生成可更新交互仪表板。

研究结果

3.1. Data Source and Variables Created for the Final Index

经数据清洗后纳入59,950份病例、81种病因。CompidexR赋予各变量权重为：疾病发生数0.50，EARS告警数0.26，州级发生数0.15，共诊断数0.09（后者因VIF=10.05较高被调低）。2024年指数最高的10种病因依次为PRRSV（0.93）、Streptococcus suis（0.80）、Pasteurella multocida（0.56）、甲型流感病毒（Influenza A virus, 0.55）、轮状病毒（Rotavirus, 0.44）、Glaesserella parasuis（0.43）、Escherichia coli（0.41）、Salmonella enterica（0.39）、PCV2（0.37）及Mycoplasma hyopneumoniae（0.36）。

3.2. Assessment of Temporal Changes in Disease/Etiology Over Time

病因指数年际一致性较强。全病因平均排名变动为6位，前10位病因平均仅变动3位。Wilcoxon检验无统计学意义（p＞0.05），各年对间Spearman相关系数为0.89～0.95（均值0.92）。PRRSV与Streptococcus suis稳居第1、第2位，指数均≥0.70。G. parasuis、P. multocida、流感A病毒及轮状病毒持续位列前10（排名3～8）。再发病原PSaV由2021年指数0.08升至2022年0.36（病例从38增至177，州由6增至19，EARS告警8次）；星状病毒由2022年指数0.03升至2024年0.32（2023年102例，16州，伴7次告警）。肠冠状病毒PEDV与PDCoV于2022年达峰值（分别为0.38与0.30）。代谢/中毒性疾病因病例极少（≤10例/年）获最低指数且排名波动大。

3.3. Bootstrap Model as a Tool to Detect Etiology Anomalies

自举预测2020→2021至2023→2024各年，55.22%～71.42%病因观测值落在95% CI内，RMSE为0.062～0.086。前10病因落入CI比例更高（50%～90%）。该方法可捕获异常：2020→2021年PRRSV超出CI，对应其后高致病性PRRSV 1C.5谱系流行；2023→2024年前10病因中PCV2观测值低于95% CI下限0.14，反映其活动度较预期明显下降，符合2023年PCV2活动高峰后回落背景。

3.4. Etiology Index Visualization

最终数据集导出CSV并与Power BI连接，生成两类仪表板：一为内部保密版按年度展示各病因四项变量绝对值及指数贡献度；二为公开版（https://fieldepi.org/sdrs/dashboards/，Disease Index Dashboard），用户可选特定病因查看历年指数折线图，R代码定时刷新以纳入新数据。

讨论与结论总结

研究人员指出，该病因指数通过整合疾病发生、地理扩散、共感染模式及异常监测告警，提供了稳健、可重复的地方性猪病活动评估框架，年际高Spearman相关与低曼哈顿距离证实其时间稳定性，主流病原（PRRSV、Streptococcus suis等）排名符合已知美国猪群流行特征。EARS组件增强了异常探测敏感性；Bootstrap模型虽未含EARS变量，仍可识别显著偏离历史模式的病原（如PCV2下滑、PRRSV变异株流行），发挥预警作用。指数成功捕捉PSaV与AsV再发扩散趋势，证明其对细微流行病学变化的反映能力。局限性包括：(1)依赖组织确诊数据，可能低估主要靠PCR诊断的病原（如PEDV、PDCoV）；(2)受送检行为偏差影响；(3)不适用于外来动物病（foreign animal diseases）早期预警。尽管共诊断数（VIF=10.05）与州发生数（VIF=8.10）存在多重共线性，CompidexR通过VIF与Si调整权重保留了二者的流行病学意义（反映共感染及地理散布），未予剔除。该指数适用于相对趋势分析、地方性病因排序及诊断活动偏移识别，而非估算全国真实发病率或流行率，解读时应视为ISU-VDL诊断数据网络内的循证优先级工具。综上，本研究构建了基于常规组织诊断数据的可扩展、加权病因指数及配套可视化与Bootstrap异常检测系统，可有效支持猪群健康管理的循证决策，框架亦可迁移至其他畜种及疾病监测体系。