彭志行 丁曉艷 陶 紅 賈春梅 趙 楊 于 浩 汪 華 沈洪兵 陳 峰△

麻疹是由麻疹病毒引起的一種嚴(yán)重危害兒童健康的急性呼吸道傳染病，其傳染性強(qiáng)，在人口密集而未普種疫苗的地區(qū)易發(fā)生流行。隨著麻疹疫苗的廣泛使用，麻疹的發(fā)病在全球得到極為有效的控制。盡管如此，它仍是造成幼兒死亡的重要原因〔1〕，尤其在發(fā)展中國家。為此，在全球消滅天花、大部分地區(qū)消滅脊髓灰質(zhì)炎及美洲區(qū)消除麻疹后，世界衛(wèi)生組織西太區(qū)提出至2012年消除麻疹的目標(biāo)〔2〕。我國政府已承諾到2012年消除麻疹，目標(biāo)是:麻疹年發(fā)病率控制在1/100萬以下，無本土麻疹病毒傳播。但近幾年全國麻疹發(fā)病率仍然居高不下，一直維持在10/10萬左右，有的省份麻疹發(fā)病率甚至在20/10萬以上，麻疹疫情在全國范圍內(nèi)不容樂觀。更為嚴(yán)峻的是，我國麻疹的流行病學(xué)特征發(fā)生了較大變化，東部沿海省份麻疹發(fā)病明顯增多;部分地區(qū)由于麻疹爆發(fā)流行，存在任何季節(jié)都有高發(fā)的可能;麻疹發(fā)病雙向移位現(xiàn)象比較明顯，發(fā)病雖然仍集中在0～14歲兒童，但＜1歲兒童發(fā)病率大幅上升，有的年份甚至超過150/10萬，另外，25～30歲人群出現(xiàn)發(fā)病高峰〔3〕。

本文應(yīng)用地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)可以分析江蘇省麻疹的流行特征，研究其防治和消除策略。

資料與方法

1.資料來源 江蘇省麻疹歷年發(fā)病資料(1954～2008年)來源于中國法定傳染病報告系統(tǒng)，麻疹病例免疫史資料(2004～2008年)、流動人口麻疹年發(fā)病資料(2004～2008年)均來源于中國麻疹監(jiān)測系統(tǒng)。江蘇省人口數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。

2.地理信息系統(tǒng) 地理信息系統(tǒng)又稱為“地學(xué)信息系統(tǒng)”或“資源與環(huán)境信息系統(tǒng)”，是多種學(xué)科交叉而成的空間信息系統(tǒng)。

GIS的核心是數(shù)據(jù)庫，GIS的數(shù)據(jù)分為空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)兩種?？臻g數(shù)據(jù)是用來表示空間實(shí)體或空間研究對象的地理位置、形狀、大小及其分布特征諸多方面信息的數(shù)據(jù)，它最根本特點(diǎn)是每一個數(shù)據(jù)都按統(tǒng)一的地理坐標(biāo)進(jìn)行編碼，實(shí)現(xiàn)對其定位、定性和定量的描述，這是GIS區(qū)別于其他類型信息系統(tǒng)的根本標(biāo)志。空間研究對象可以是點(diǎn)(如家庭、醫(yī)院所在地)、線(如道路、河流走向)或者塊圖(如行政區(qū)化、植被覆蓋)。而屬性數(shù)據(jù)包含了這些空間研究對象其他的某些特征，如疾病的流行數(shù)據(jù)、人口數(shù)、社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、環(huán)境監(jiān)測指數(shù)、某地區(qū)氣候、水文、土壤相關(guān)數(shù)據(jù)等〔3〕。

疾病在不同時間和空間上的分布存在差異性，而易受疾病感染的人群即風(fēng)險人群的分布在空間上也具有差異性。

(1)空間聚集性分析 應(yīng)用空間掃描聚類方法。空間掃描聚類的零假設(shè)是在任何空間范圍內(nèi)疾病的RR值和其他地區(qū)疾病的RR值相同。可采用移動窗口法，在地圖中建立活動圓形窗口掃描病例，窗口的大小和位置處于動態(tài)改變之中，窗口的圓心根據(jù)在地圖中沿網(wǎng)格線或地理單位中心而變動〔7〕，半徑每變動一次，計算窗口內(nèi)與窗口外區(qū)域之間發(fā)病率就會顯示差異，通過對數(shù)似然比(likelihood ratio，LLR)統(tǒng)計量確定高發(fā)聚類窗口，進(jìn)而確定此類所包括的區(qū)域〔8〕，對數(shù)似然比公式為

式中C為總的病例數(shù);c為活動掃描窗口內(nèi)的病例數(shù);n為活動掃描窗口內(nèi)的預(yù)期病例數(shù)。LLR可反映某一地區(qū)內(nèi)某種疾病的高發(fā)區(qū)范圍，最終選取LLR值最大的窗口為高發(fā)聚類窗口，并計算該地區(qū)疾病的RR值及檢驗(yàn)統(tǒng)計學(xué)意義〔9〕。本研究空間掃描聚類分析利用SatScan 7.0軟件實(shí)現(xiàn)。

(2)空間自相關(guān)分析 空間自相關(guān)是研究空間中，某空間單元與周圍單元間，就某種特征值，通過統(tǒng)計方法進(jìn)行空間自相關(guān)性程度的計算，以分析其在空間上分布現(xiàn)象的特性。衡量空間自相關(guān)的指標(biāo)有全局指標(biāo)和局部指標(biāo)兩種。全局空間關(guān)聯(lián)指標(biāo)用于探測某現(xiàn)象在整個研究區(qū)域的空間分布模式，分析其是否有聚集特性存在。Moran's I是最常用的全局關(guān)聯(lián)指標(biāo)之一。

式中，Wij為空間鄰接矩陣的權(quán)重。

Moran's I的值域?yàn)椋?1，1］。在給定的檢驗(yàn)水平下，若值為正則表示正相關(guān)，即屬性值高(研究中為發(fā)病人數(shù)多)的區(qū)域與屬性值高的區(qū)域聚集在一起，值越趨于1，總體空間差異越小。反之，若值為負(fù)則表示負(fù)相關(guān)，值越趨于 -1，總體空間差異越大。當(dāng)Moran's I接近于-1/(n-1)時，觀測值之間相互獨(dú)立，即屬性的分布呈無規(guī)律的隨機(jī)分布狀態(tài)。空間自相關(guān)分析可以確定麻疹的空間分布特征，有效檢測傳染病疫情分布的自相關(guān)特性。

相關(guān)分析中的距離分析可用來考慮各個市的發(fā)病數(shù)對江蘇省總的發(fā)病數(shù)的影響程度的大小關(guān)系。這是因?yàn)閭€體間差異程度越小，意味著越“親密”，那么一個個體對另一個個體的傾向越大，也即個體間的相互影響越大;反之越“疏遠(yuǎn)”，個體間的相互影響越小。我們將各個市看成各個不同的個體，其中:組成各個個體的樣本為各個市的年發(fā)病數(shù)，將每個個體與江蘇省總發(fā)病數(shù)這個個體做個體間差異程度分析。其中距離定義包括〔10〕:

歐式距離:

Block距離:

明考斯基距離(4階):

其中，p為指定的階數(shù)，n為各個個體的樣本數(shù)。

結(jié) 果

1.江蘇省麻疹疫情的地區(qū)分布特點(diǎn) 江蘇省各地(市)麻疹疫情波動趨勢與江蘇省總體情況基本一致，但病例在各地區(qū)之間的分布不平衡，江蘇省2004年～2009年麻疹報告發(fā)病率的地理位置分布情況見圖1。

縱觀全局，20世紀(jì)80年代初期，各市發(fā)病率均處于較高水平;但蘇州、無錫相對較低。80年代中后期，發(fā)病率均明顯下降。地區(qū)之間相比，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的蘇錫常地區(qū)麻疹發(fā)病率相對較低，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的蘇北地區(qū)麻疹發(fā)病率較高。90年代與麻疹疫苗使用前時代相比，麻疹發(fā)病率與死亡率均顯著下降，降低幅度達(dá)到95%以上，各市均保持較低平穩(wěn)的發(fā)病率，尤其是1995年以后。2000年以后，各市麻疹發(fā)病率均有小幅度上升。自2001年以來，蘇州市發(fā)病率一直處于較高水平，泰州市一直處于較低水平。1995～2004年江蘇省麻疹發(fā)病率一直控制在3/10萬以下;但2005年開始，麻疹疫情全面回升，流行地區(qū)主要分布在流動人口較多的蘇南、蘇中個別省轄市，如蘇州市、無錫市、常州市、南京市等，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的蘇北地區(qū)麻疹發(fā)病率相對較低。

圖1 江蘇省2004～2009年麻疹疫情分布圖

2007年江蘇省對6省轄市(蘇州市、無錫市、常州市、淮安市、宿遷市、揚(yáng)州市)的所有8月齡至14歲兒童實(shí)施了強(qiáng)化免疫，除蘇州、常州外，其余地區(qū)麻疹發(fā)病率均明顯下降;2008年，除蘇州市、常州市外，其余四市麻疹發(fā)病率均明顯下降。根據(jù)中國免疫規(guī)劃監(jiān)測信息系統(tǒng)麻疹調(diào)查病例的分析，蘇州麻疹病例中59.89%為流動人口，其中以工業(yè)園區(qū)最高占97.37%，張家港市最低占41.18%，可見經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的蘇州市，流動人口已成為麻疹發(fā)病的主要人群。

2.不同地區(qū)人群麻疹抗體陽性率比較 隨機(jī)抽查昆山市、楚州市、張家港市和泰興市四地人群的麻疹抗體陽性率，總體陽性率最高的是昆山市，為93.38%;最低是楚州區(qū)，為86.86%(表2)，不同地區(qū)人群麻疹抗體陽性率經(jīng)檢驗(yàn)，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(χ2=28.595，P=0.000)。四地區(qū)不同年齡段抗體陽性率的變化趨勢基本一致，0～7月最低，3～6歲組最高。對同一年齡段不同地區(qū)麻疹抗體陽性率的分析顯示:在0～7月、8月 ～2歲、10～14歲、15～19歲、30～39歲、≥40歲等幾個年齡組中，不同地區(qū)之間麻疹抗體陽性率的差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P＜0.01)，可見江蘇省不同地區(qū)之間麻疹抗體陽性率有一定差別。

表1 不同地區(qū)人群麻疹抗體陽性率(%)

3.流動人口麻疹病例 江蘇省流動人口所占比例較高的城市主要是蘇州市、無錫市、常州市、南京市等經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)。其中無錫市、蘇州市每年麻疹病例中超過50%為流動人口;常州市麻疹病例中流動人口的比例呈逐年上升的趨勢，2008年流動人口發(fā)病數(shù)占到麻疹發(fā)病總數(shù)的68.54%。近五年來，江蘇省每年麻疹病例中流動人口的比例呈現(xiàn)攀升趨勢，到2008年達(dá)到近40%(見表2)。

表2 江蘇省2004～2008年麻疹病例中流動人口所占比例情況

4.空間分析技術(shù)在江蘇省麻疹流行病學(xué)研究中的應(yīng)用 根據(jù)江蘇省麻疹歷年發(fā)病資料和江蘇省人口數(shù)據(jù)，將空間關(guān)聯(lián)模式分為四種，正的空間關(guān)聯(lián)包括屬性值高于均值的空間單元被屬性值高于均值的鄰域所包圍(“高-高”關(guān)聯(lián))和屬性值低于均值的空間單元被屬性值低于均值的鄰域所包圍(“低-低”關(guān)聯(lián))兩種類型。負(fù)的空間關(guān)聯(lián)也有屬性值高于均值的空間單元被屬性值低于均值的鄰域所包圍(“高-低”關(guān)聯(lián))，或者屬性值低于均值的空間單元被屬性值高于均值的鄰域所包圍(“低-高”關(guān)聯(lián))兩種類型。以江蘇省2005年為例:(其他年份的疫情分布均沒有以上關(guān)聯(lián)模式)。

地級市 南京 常州 鎮(zhèn)江 無錫 蘇州 南通LMi 0.038186 1.17186 -0.152177 -0.0893724 2.22709(HH)0.513172地級市 徐州 淮安 鹽城 宿遷 連云港 揚(yáng)州LMi 0.205965 0.739753 0.619566 1.03464 0.37249 0.49222

圖2 江蘇省2005年各地區(qū)麻疹疫情局部空間自相關(guān)分析圖

江蘇省2005年麻疹流行呈空間聚集性分布，按照最大聚集區(qū)半徑為所有人口數(shù)的25%計算，高發(fā)聚集區(qū)為蘇州市(吳江市、昆山市、常熟市)和常州市，中心點(diǎn)位于蘇州市境內(nèi)(東經(jīng)120.83，北緯31.56)，半徑為52.59 km，聚集區(qū)發(fā)病率為25/10萬，RR=5.89(相對于其余地區(qū))，P ＜0.01。

表3考慮的是1990～2008年各省轄市的發(fā)病數(shù)對江蘇省總的發(fā)病數(shù)的影響程度。由于1990～1996年全省只有11個省轄市(當(dāng)時泰州和宿遷還未建市，這兩市的年度數(shù)據(jù)無記錄)，只考慮從南京、揚(yáng)州等11個市。

表3 1990～2008年各市發(fā)病數(shù)對江蘇省影響程度大小關(guān)系

從表3各種距離可以看出，各個市與江蘇省總的發(fā)病數(shù)的距離最小的是淮安，距離越小意味著占江蘇省總數(shù)比率越大，也即影響越大，其次為蘇州市、南通市、南京市。距離最大是鎮(zhèn)江市，即偏離越遠(yuǎn)，影響最小，其次連云港。

因此淮安市對整個江蘇省發(fā)病數(shù)影響最大，其次蘇州市、南通市、南京市;影響最小的是鎮(zhèn)江市，其次連云港市。

考慮到近十年來全省疫情的發(fā)展變化，可對1997～2008年各省轄市的發(fā)病數(shù)對江蘇省總的發(fā)病數(shù)的影響程度進(jìn)行進(jìn)一步的分析。從表4各種距離可以看出，1997～2008年期間各個市與江蘇省總的發(fā)病數(shù)的距離最小的是蘇州，其次為南京、常州市、南通市。距離最大是泰州市，其次鹽城市、鎮(zhèn)江市。

從1997年以后近十年來的疫情可見，蘇州市對整個江蘇省發(fā)病人數(shù)影響最大，其次南京市、常州市、南通市;影響最小的是泰州市，其次鹽城市、鎮(zhèn)江市。這表明蘇州市的年度發(fā)病數(shù)總體上在增加，并且近幾年增長的速度大于淮安市增長的速度。

表4 1997～2008年各市發(fā)病數(shù)對江蘇省影響程度大小關(guān)系

總的來說，蘇州市、淮安市、南京市、南通市對全省發(fā)病人數(shù)影響比較大，而泰州市、鎮(zhèn)江市等影響較小。

討 論

利用相關(guān)分析中的距離分析，來考慮各個市的發(fā)病數(shù)對江蘇省總的發(fā)病數(shù)的影響程度的大小關(guān)系，這為消除過程中重點(diǎn)市的確定提供了依據(jù)，可以有針對性的采取措施。

隨著公共衛(wèi)生領(lǐng)域數(shù)字化戰(zhàn)略的不斷推進(jìn)和空間信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，使我們能夠快速獲取和掌握越來越多的疾病相關(guān)的大量數(shù)據(jù)信息(包括自然、環(huán)境、生態(tài)等)，國內(nèi)外學(xué)者在地方病和個別媒介傳染疾病的分布監(jiān)測中引入空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)后收到了較好的效果，從而客觀上促進(jìn)了空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展及其在公共衛(wèi)生領(lǐng)域中的應(yīng)用，展示出了良好的發(fā)展態(tài)勢和極大的應(yīng)用潛力。

但是，空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)則是近二十年內(nèi)才獲得較快的發(fā)展和應(yīng)用，一些空間數(shù)據(jù)分析的模型和方法尚存在許多不完善之處，空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)和地理信息系統(tǒng)本身仍需要拓展其在各領(lǐng)域中的應(yīng)用范圍，并結(jié)合各領(lǐng)域自身特點(diǎn)，進(jìn)一步完善其功能。同時，在公共衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展過程中，相應(yīng)的空間理論方法和技術(shù)手段研究歷史還不夠悠久，長期以來積累的公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)缺乏空間屬性，因此，空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用受到數(shù)據(jù)源的限制，空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)作為一種新的科學(xué)研究方法和分析工具，以其強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)管理及分析能力為流行病學(xué)研究及疾病的防治決策提供了新的手段，可以在分析疾病地理分布模式和社會、自然環(huán)境條件的關(guān)系中發(fā)揮重要作用。隨著計算機(jī)硬件和軟件技術(shù)的飛速發(fā)展、對海量數(shù)據(jù)分析處理等現(xiàn)代統(tǒng)計手段和信息技術(shù)的不斷進(jìn)步、空間數(shù)據(jù)分析理論和方法體系的逐步完善，空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)將在公共衛(wèi)生領(lǐng)域做出突出的不可替代的貢獻(xiàn)。

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