徐麗娟 范景慶 高雨龍
[摘要]目的 分析內(nèi)蒙古自治區(qū)2013~2017年活動性肺結(jié)核和涂陽肺結(jié)核年均登記率的地理差異,為結(jié)核病預(yù)防、決策、評價等提供理論依據(jù)。方法 基于中國疾病預(yù)防控制信息系統(tǒng)結(jié)核病信息管理系統(tǒng)中內(nèi)蒙古自治區(qū)105個旗縣2013~2017年肺結(jié)核疫情數(shù)據(jù)和人口數(shù)據(jù),建立地理信息數(shù)據(jù)庫,利用地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件的自然斷點分級法,分別將5年間活動性和涂陽肺結(jié)核的年均登記率劃分為高、中、低三個流行區(qū),對比分析各旗縣的差異。結(jié)果 2013~2017年活動性及其中涂陽肺結(jié)核年均登記率呈明顯下降趨勢,呈明顯的時空聚集性。5年間活動性肺結(jié)核年均登記率的高、中、低流行區(qū)分別為23、44和38個,對應(yīng)區(qū)間分別為63.04/10萬~123.74/10萬、30.64/10萬~63.04/10萬和0.00/10萬~30.64/10萬。涂陽肺結(jié)核年均登記率的高、中、低流行區(qū)分別為18、40和47個,對應(yīng)區(qū)間分別為18.48/10萬~38.16/10萬、8.94/10萬~18.48/10萬和0.00/10萬~8.94/10萬。以活動性肺結(jié)核年均登記率高、中、低流行區(qū)為參照,涂陽肺結(jié)核分布與其分布一致的分別為60.87%、50.00%和71.05%。內(nèi)蒙古自治區(qū)活動性及其中涂陽肺結(jié)核年均登記率高、中、低流行區(qū)的分布以片狀或塊狀為主。結(jié)論 內(nèi)蒙古自治區(qū)活動性肺結(jié)核流行有明顯的地理差異,活動性及其中的涂陽肺結(jié)核年均登記率分布差異主要在高流行區(qū)和中流行區(qū)。今后為更好地做好結(jié)核病防治工作,要積極考慮這些流行區(qū)的分布差異。
[關(guān)鍵詞]內(nèi)蒙古;肺結(jié)核;登記率;流行;地理差異
[中圖分類號] R521? ? ? ? ? [文獻標識碼] A? ? ? ? ? [文章編號] 1674-4721(2019)8(c)-0154-04
[Abstract] Objective To explore the geographical difference of the annual average registration rate of active pulmonary tuberculosis and smear-positive tuberculosis in Inner Mongolia Autonomous Region from 2013 to 2017, and to provide theoretical basis for prevention, decision-making and evaluation of tuberculosis. Methods Based on the tuberculosis information management system of China Disease Prevention and Control Information System, the information of tuberculosis epidemic data and population data of 105 counties in Inner Mongolia Autonomous Region from 2013 to 2017 were collected, and a geographic information database was established. The annual average registration rate of active and smear-positive tuberculosis in five years was divided into three epidemic areas: high, medium and low, and the differences between the various counties were compared by using the natural breakpoint classification method of geographic information system (GIS). Results The average rate of active and smear-positive tuberculosis from 2013 to 2017 had a significant downward trend, showing obvious spatial and temporal aggregation. The high, middle and low epidemic areas of active tuberculosis in the past five years were 23, 44 and 38, respectively, and the corresponding intervals were 63.04/100 000-123.74/100 000, 30.64/100 000-63.04/100 000 and 0.00/100 000-30.64/100 000. The high, middle and low epidemic areas of smear-positive pulmonary tuberculosis were 18, 40 and 47, respectively, and the corresponding intervals were 18.48/100 000-38.16/100 000, 8.94/100 000-18.48/100 000 and 0.00/100 000-8.94/100 000. Taking the annual average rate of active tuberculosis registration in high, medium and low epidemic areas as the reference, the distribution of smear-positive pulmonary tuberculosis and its consistency were 60.87%, 50.00% and 71.05%, respectively. The distribution of the annual average registration rate of active pulmonary tuberculosis and smear-positive tuberculosis in the Inner Mongolia Autonomous Region was mainly flaky or blocky. Conclusion There is a significant geographical difference in distribution of active tuberculosis in Inner Mongolia Autonomous Region. The differences of annual average registration rate between active and smear-positive tuberculosis are mainly in high and middle epidemic areas. The distribution differences of these epidemic areas should be considered in the future to improve the control and prevention of tuberculosis.
[Key words] Inner Mongolia; Pulmonary tuberculosis; Registeration rate; Epidemic; Geographical differences
結(jié)核病是伴隨人類歷史最長、造成人類死亡最多的慢性傳染病[1],是我國目前較為突出的公共衛(wèi)生問題之一。多項研究表明,結(jié)核病的疫情呈明顯的時空聚集性[2-4],此特點可以為傳染性疾病的防治對策提供重要參考依據(jù)[5]。伴隨空間流行病學(xué)和地理信息系統(tǒng)(GIS)的發(fā)展,GIS在公共衛(wèi)生領(lǐng)域已廣泛應(yīng)用于肺結(jié)核、病毒性肝炎和細菌性痢疾等疾病的研究[6]。本研究采用GIS中的空間統(tǒng)計分析,分析內(nèi)蒙古自治區(qū)105個旗縣的肺結(jié)核的流行趨勢,對全區(qū)的肺結(jié)核疫情進行實時監(jiān)測,為結(jié)核病預(yù)防、決策、評價等提供理論依據(jù)。
1資料與方法
1.1一般資料
活動性肺結(jié)核和涂陽肺結(jié)核的患者數(shù)據(jù)來源于中國疾病預(yù)防控制信息系統(tǒng)的子系統(tǒng)結(jié)核病信息管理系統(tǒng)登記并管理的患者數(shù),人口資料來源于各年度的統(tǒng)計年鑒。根據(jù)患者登記數(shù)和人口數(shù)兩個變量計算登記率。計算公式為[7]:活動性肺結(jié)核年均登記率=活動性肺結(jié)核登記數(shù)/年平均常住人口數(shù)×100 000/10萬;涂陽肺結(jié)核年均登記率=涂陽肺結(jié)核登記數(shù)/年平均常住人口數(shù)×100 000/10萬。本研究經(jīng)疾病預(yù)防控制中心醫(yī)學(xué)倫理委員會批準。
1.2方法
1.2.1構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)庫? 以旗縣為單位,建立包括代碼、經(jīng)度、緯度等的數(shù)據(jù)庫,以屬性表中旗縣代碼關(guān)聯(lián)肺結(jié)核疫情資料,建立地理信息數(shù)據(jù)庫。
1.2.2統(tǒng)計分析? 以旗縣為單位,計算活動性肺結(jié)核患者年均登記率和涂陽肺結(jié)核患者年均登記率,利用GIS軟件中的自然間斷點分級法(natural breakout method,NB),又稱詹金斯自然斷點法(Jenks natural breakout method),劃分出相應(yīng)的高、中、低流行區(qū),對各流行區(qū)的流行特點進行分析。自然間斷點分級法是在分級數(shù)確定的情況下,通過聚類分析將相似性最大的數(shù)據(jù)分在同一等級,差異性最大的數(shù)據(jù)分在不同等級,這種方法可以較好地保持數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性[8]。
2結(jié)果
2.1基本情況
2013~2017年5年間,內(nèi)蒙古共登記活動性肺結(jié)核患者61 178例,涂陽肺結(jié)核患者14 654例?;顒有院屯筷柗谓Y(jié)核患者年均登記率呈明顯下降趨勢,呈明顯的時空聚集性。
2.2流行區(qū)情況
活動性肺結(jié)核年均登記率的高、中、低流行區(qū)分別為23、44和38個,對應(yīng)區(qū)間分別為63.04/10萬~123.74/10萬、30.64/10萬~63.04/10萬和0.00/10萬~30.64/10萬。涂陽肺結(jié)核年均登記率的高、中、低流行區(qū)分別為18、40和47個,對應(yīng)區(qū)間分別為18.48/10萬~38.16/10萬、8.94/10萬~18.48/10萬和0.00/10萬~8.94/10萬。
2.3流行區(qū)分布特點
活動性肺結(jié)核高流行區(qū)共23個旗縣,占旗縣總數(shù)的21.90%,其中東部地區(qū)有18個旗縣(占高流行區(qū)總數(shù)的78.26%),包括翁牛特旗、敖漢旗、庫倫旗、突泉縣、陳巴爾虎旗、科爾沁左翼后旗、喀喇沁旗、科爾沁右翼前旗、科爾沁右翼中旗、新巴爾虎右旗、巴林右旗、巴林左旗、科爾沁右翼中旗、扎賚特旗、林西縣、阿魯科爾沁旗、新巴爾虎左旗、奈曼旗;中部地區(qū)有3個旗縣(占高流行區(qū)總數(shù)的13.04%),包括集寧區(qū)、清水河縣、東烏珠穆沁旗;西部地區(qū)有2個旗縣(占高流行區(qū)總數(shù)的8.70%),包括土默特右旗、阿拉善右旗。中流行區(qū)幾乎覆蓋東中西部地區(qū),共44個旗縣,占旗縣總數(shù)的41.90%,其中東部地區(qū)有16個旗縣,中部地區(qū)有13個旗縣,西部地區(qū)有15個旗縣。低流行區(qū)也幾乎覆蓋自治區(qū)東中西部地區(qū),共38個旗縣,占旗縣總數(shù)的36.20%,其中東部地區(qū)有8個旗縣,中部地區(qū)有13個旗縣,西部地區(qū)有17個旗縣。
涂陽肺結(jié)核高流行區(qū)有18個旗縣,占旗縣總數(shù)的17.14%,其中東部地區(qū)有12個旗縣(占高流行區(qū)總數(shù)的66.67%),包括敖漢旗、阿魯科爾沁旗、喀喇沁旗、鄂溫克族自治旗、巴林右旗、新巴爾虎左旗、新巴爾虎右旗、巴林左旗、科爾沁右翼前旗、科爾沁左翼后旗、扎賚特旗、林西縣;中部地區(qū)有4個旗縣(占高流行區(qū)總數(shù)的22.22%),包括察哈爾右翼中旗、東烏珠穆沁旗、西烏珠穆沁旗、集寧區(qū);西部地區(qū)有2個旗縣(占高流行區(qū)總數(shù)的11.11%),包括海勃灣區(qū)、土默特右旗。中流行區(qū)幾乎覆蓋東中西部地區(qū),共40個旗縣,占旗縣總數(shù)的38.10%,其中東部有13個旗縣,中部有7個旗縣,西部有20個旗縣。低流行區(qū)也幾乎覆蓋東中西部地區(qū),共47個旗縣,占旗縣總數(shù)的44.76%,其中東部有14個旗縣,中部有20個旗縣,西部有13個旗縣。
活動性肺結(jié)核與涂陽肺結(jié)核年均登記率的高、中、低流行區(qū)分布一致的占60.87%、50.00%和71.05%(以活動性肺結(jié)核為參照)?;顒有苑谓Y(jié)核高流行旗縣中,分別有14、8和1個與涂陽肺結(jié)核高、中、低流行區(qū)對應(yīng),分別占60.87%、34.78%和4.35%;中流行旗縣44個,分別均有22個對應(yīng)涂陽的中、低流行區(qū),分別占50.00%;低流行旗縣共38個,分別有11、27個對應(yīng)涂陽的中、低流行區(qū),分別占28.95%、71.05%。不一致主要集中在高、中流行區(qū)。
3討論
傳統(tǒng)流行病學(xué)無法考慮相鄰地區(qū)之間傳染病的相互影響及傳播,無法解決空間流行病學(xué)地區(qū)分布的影響[9]。GIS是以空間數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),對空間數(shù)據(jù)按地理位置進行模擬分析,從根本上改變了傳統(tǒng)的分析觀念[10]。目前GIS及空間統(tǒng)計分析技術(shù)越來越多地被應(yīng)用于疾病和公共衛(wèi)生問題的研究[11-14]。本研究利用GIS軟件劃分活動性和涂陽肺結(jié)核年均登記率的高、中、低流行區(qū),對比分析各旗縣之間的差異。
本研究結(jié)果顯示,肺結(jié)核高流行區(qū)主要集中在東部旗縣,是結(jié)核病的高負擔聚集區(qū),也是結(jié)核病高風險傳播聚集區(qū)。由于結(jié)核病的傳播特性,導(dǎo)致相鄰區(qū)域間結(jié)核病疫情有所影響[15],高流行區(qū)臨近或者相鄰的旗縣可能會受到影響,疫情也會相對較高。衛(wèi)生行政部門應(yīng)針對性地制訂和調(diào)整防治策略,重點加強對聚集區(qū)域內(nèi)結(jié)核病防治工作的督導(dǎo),落實免費診療策略,同時進一步強化聚集區(qū)域內(nèi)結(jié)核病防治知識的宣傳教育工作[16],從而有效地控制聚集區(qū)結(jié)核病疫情的傳播。中、低流行區(qū)幾乎覆蓋東中西部地區(qū)的旗縣。原因可能是:①地理因素。內(nèi)蒙古總面積118.3萬平方公里,是少數(shù)民族聚集區(qū),橫跨東北、華北、西北地區(qū),接鄰周邊8個省區(qū),是中國鄰省最多的省區(qū)級行政區(qū)之一,東部地區(qū)靠近東北三省,故結(jié)核病防治面臨自身特有的特點。②不同地區(qū)肺結(jié)核發(fā)病受到當?shù)亟?jīng)濟、衛(wèi)生、文化、環(huán)境等因素的綜合影響[17]。③與各個旗縣結(jié)核病防治新型服務(wù)體系推行情況、結(jié)核病防治工作水平以及定點醫(yī)療機構(gòu)的診斷、治療、監(jiān)測、患者管理能力等影響有關(guān)。④與結(jié)核病參比實驗室工作能力建設(shè)參差不齊,制約了工作質(zhì)量的提高有關(guān)。⑤登記率為0的包頭稀土高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)和康巴什新區(qū)并不代表該地區(qū)沒有肺結(jié)核疫情,是因為這2個旗縣的業(yè)務(wù)工作由其他旗縣代管,數(shù)據(jù)未錄入到本地的信息系統(tǒng)而導(dǎo)致的。登記率較高的集寧區(qū)是因為在該用戶下錄入了烏蘭察布市其他旗縣的部分患者信息導(dǎo)致的。另外,還有一些其他因素有待進一步研究分析。
涂陽肺結(jié)核年均登記率占活動性肺結(jié)核年均登記率的比例不同,提示二者的的流行存在一定的差異。本研究僅探究了2013~2017年5年間肺結(jié)核登記率的空間分布狀況,且數(shù)據(jù)來源于結(jié)核病管理信息系統(tǒng)的登記報告,未分析地理分布隨時間的變化情況,存在一定的局限性。數(shù)據(jù)報告質(zhì)量受到人群就診意識、監(jiān)測系統(tǒng)能力[18]、漏登情況、患者發(fā)現(xiàn)水平等因素的綜合影響,故還不能完全反映結(jié)核病的自然發(fā)病水平,但也提示了一些有價值的線索。下一步應(yīng)針對高流行區(qū)可能存在的潛在危險因素進行深入的探討研究,為控制結(jié)核病疫情的決策和有效干預(yù)提供理論依據(jù)。
[參考文獻]
[1]王巧智,龔德華.結(jié)核病疫情現(xiàn)狀和控制策略[J].實用預(yù)防醫(yī)學(xué),2017,24(3):257-259,351.
[2]李婷,何金戈,楊長虹,等.基于空間聚集性與時空掃描的肺結(jié)核流行特征分析[J].中國防癆雜志,2016,38(12):1032-1040.
[3]喻國旗,雷明智,魏怡,等.2004~2015年中國大陸地區(qū)肺結(jié)核流行的時空分布特征[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué),2017,44(20):3649-3654.
[4]王微,靳圓圓,王澤,等.新疆地區(qū)結(jié)核病空間分布特征及其影響因素研究[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2016,33(4):672-674.
[5]Coleman M,Coleman M,Mabuza AM,et al.Using the SaTScan method to detect local malaria clusters for guiding malaria control programmes[J].Malar J,2009,8(1):68.
[6]Al-Ahmadi K,Al-Zahrani A.Spatial autocorrelation of cancer incidence in Saudi Arabia[J].Int J Environ Res Public Health,2013,10(12):7207-7228.
[7]王黎霞,成詩明,杜昕,等.結(jié)核病監(jiān)測信息分析手冊[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2013:21-22.
[8]湯國安,楊昕.ArcGIS地理信息系統(tǒng)空間分析實驗教程[M].北京:科學(xué)出版社,2015:155-156.
[9]單志力,毛玲瓊,朱小梅,等.溫州市2008~2017年學(xué)生肺結(jié)核病時空流行病學(xué)分析[J].中國學(xué)校衛(wèi)生,2018,39(7):1066-1068,1072.
[10]李揚,耿愛生,汪心海,等.中國病毒性肝炎流行狀況GIS空間分析[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2016,33(2):235-238.
[11]張民,劉長超,楊朝華.2016年上海市浦東新區(qū)肺結(jié)核發(fā)病空間聚集性掃描分析[J].公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué),2018, 29(6):100-104.
[12]曹磊,劉峰,閆云,等.2010~2015年陜西省手足口病時空聚集性分析[J].公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué),2017,28(6):56-59.
[13]周揚,虞浩,梁姝怡,等.江蘇省2014年肺結(jié)核流行狀況空間聚集性分析[J].江蘇預(yù)防醫(yī)學(xué),2016,27(3):262-264.
[14]耿興義,王蔚茹,寧瓊,等.2009~2015年濟南市手足口病的流行特征分析[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué),2016,43(22):4044-4049,4072.
[15]De Quciroqa RP,De Sá LD,Nogueira Jde A,et al.Spatial distribution of tuberculosis and relationship with living conditions in an urban area of Campina Grande-2004-2007[J].Rev Bras Epidemiol,2012,15(1):222-232.
[16]謝賜福,許林勇,王孝君,等.長沙市2013~2016年肺結(jié)核流行特征及時空聚集性分析[J].中南大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版),2018,43(8):898-903.
[17]李新旭,張慧,姜世聞,等.2010年中國肺結(jié)核患病情況地理分布的研究[J].中華流行病學(xué)雜志,2013,34(10):980-984.
[18]高夢婷,王棠,王科坤,等.湖北省2010~2013年艾滋病時空分布特征分析[J].中華流行病學(xué)雜志,2017,38(3):354-358.
(收稿日期:2018-12-06? 本文編輯:任秀蘭)