背景
季节性流感在美国各地表现出不同的时空模式，但流感活动的地理聚集仍不完全清楚。本研究旨在通过探索2009年H1N1流感大流行后美国各地的时空动态，确定季节性流感流行模式相似的司法管辖区。
方法
我们分析了美国流感监测系统的数据，包括门诊疾病监测和病毒学监测。门诊疾病数据包括来自包括所有50个州在内的司法管辖区的流感样疾病的每周门诊比例，而病毒学数据包括来自美国公共卫生和临床实验室的流感检测阳性结果。我们计算了莫兰I统计量来评估峰值时间的空间自相关性。我们还对z归一化时间序列数据进行了k-means聚类，并使用剪影方法确定了最优聚类。然后，我们进行了方差分析（ANOVA），根据莫兰I统计数据和流感病毒类型和亚型的相对比例来评估集群之间的差异。
结果
我们的分析揭示了具有显着地理模式的独特空间集群。我们发现东南部各州（佐治亚州、阿拉巴马州、密西西比州、路易斯安那州和佛罗里达州）的分组是一致的。这种聚类模式部分可以用这些管辖区的早期季节性峰值来解释，并得到峰值时间显着的空间自相关性的支持。虽然东南部各州保持了稳定的集群协会，但西部和中部各州在不同季节的集群成员差异较大。我们还发现，莫兰I统计中的簇与所有甲型流感病毒检测中甲型流感病毒/H1病毒的比例存在显着差异。然而，在所有甲型和乙型流感病毒检测中，甲型流感病毒的比例没有显着差异。
结论
这些研究结果量化了美国东南部季节性流感与其他地区相比的不同时空模式，并强调了一个在各个季节和监测指标中都表现出较早流行时间的稳定集群。理解这些区域集群模式可以提高对即将到来的流感活动变化的准备，并为有针对性的公共卫生干预提供依据，例如疫苗接种活动的时间安排和区域形势感知。强有力的监测系统、适应性方法以及稳定的长期数据对于有效应对区域差异并最终增强全国季节性流感防备能力至关重要。