钩虫病是一种被忽视的热带病，其在卫生条件较差的低收入人群中可导致缺铁性贫血和营养不良，对中国乃至全球的公共卫生构成重大挑战。本研究基于2016至2021年全国31个省级行政区的监测数据，评估了钩虫感染的区域性与人群分布特征。通过运用全局与局部空间自相关、热点分析、时空扫描聚类及标准差椭圆等地理空间分析方法，系统刻画了感染的空间分布格局；同时结合7,929个乡镇单元记录及40项环境、气候与人为变量，采用机器学习技术识别关键影响因素及其与感染率的关联。结果显示：钩虫感染存在显著地理异质性，西南地区感染率最高，东北地区最低。空间分析表明感染呈现明显聚集性，西南部为持续热点区而东北部为稳定冷点区（P < 0.001）。时空扫描识别出三个显著聚类，标准差椭圆分析显示其分布保持东北-西南走向且重心位置稳定。女性及≥60岁人群感染风险显著升高。机器学习模型具有较强预测效能，识别出赤足耕作频率、土地覆盖类型、第三季度平均相对湿度和第三季度平均日照时数为关键风险因子，其中感染率与温度、湿度呈正相关，与日照时长呈负相关。结论：钩虫病在中国西南部形成聚集分布，对女性及老年群体影响尤为突出。赤足耕作是最主要风险行为，而温暖潮湿、日照偏少的环境条件助长传播。本研究建议在流行区实施精准防控，开展人群针对性干预计划，并加强健康教育以推进传播控制进程。

  该文章第一作者为朱慧慧副研究员，通讯作者为周晓农研究员、李石柱研究员和钱门宝研究员，发表于：PLoS Negl Trop Dis 19(9): e0013526.

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