吳惠忠 周芳靜 鄒霞 陳亮 溫文沛 周琳

空間流行病學(xué)方法廣泛應(yīng)用于揭示疾病在時(shí)間和空間上的分布問(wèn)題，可以很好地應(yīng)用于結(jié)核病疫情高發(fā)重點(diǎn)區(qū)域分析，結(jié)合地理信息系統(tǒng)能夠更加直觀、全面地展示疫情聚集區(qū)域，為疾病精準(zhǔn)防控提供科學(xué)依據(jù)。廣東省結(jié)核病疾病負(fù)擔(dān)較重，受人口流動(dòng)頻繁、社會(huì)經(jīng)濟(jì)區(qū)域發(fā)展不平衡的影響，全省結(jié)核病疫情呈現(xiàn)高度不平衡狀態(tài)[1-2]。涂陽(yáng)肺結(jié)核是結(jié)核病的主要傳染源，分析其時(shí)空分布特征有助于評(píng)價(jià)不同時(shí)期不同地區(qū)的結(jié)核病傳播風(fēng)險(xiǎn)。盡早識(shí)別結(jié)核病高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)防控，對(duì)廣東省結(jié)核病疫情的控制具有重要意義。本研究基于空間自相關(guān)和時(shí)空掃描分析方法，探討2013—2017年廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核疫情的時(shí)空分布特征及其變化趨勢(shì)，以為結(jié)核病精準(zhǔn)防控和衛(wèi)生資源優(yōu)化配置提供參考。

資料和方法

1.資料來(lái)源：2013—2017年廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核患者數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)疾病預(yù)防控制信息系統(tǒng)結(jié)核病管理信息系統(tǒng)》，根據(jù)患者現(xiàn)住址，以縣(區(qū))為單位，整理各年度廣東省128個(gè)縣(區(qū))涂陽(yáng)肺結(jié)核登記數(shù)，累計(jì)登記126 848例。各縣(區(qū))常住人口數(shù)來(lái)自廣東省2013—2017年各年度統(tǒng)計(jì)年鑒。以廣東省矢量地圖為空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)中包含縣(區(qū))代碼、面積、經(jīng)度和緯度等地理信息。根據(jù)縣(區(qū))代碼關(guān)聯(lián)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)和涂陽(yáng)肺結(jié)核登記數(shù)據(jù)及人口數(shù)據(jù)。

2.空間自相關(guān)分析：應(yīng)用ArcGIS 10.2軟件導(dǎo)出關(guān)聯(lián)有涂陽(yáng)肺結(jié)核登記數(shù)據(jù)及人口數(shù)據(jù)的地理信息屬性表，即涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率地理信息系統(tǒng)(GIS)數(shù)據(jù)庫(kù)，并將其導(dǎo)入OpenGeoda 1.8 軟件進(jìn)行空間自相關(guān)分析。

假設(shè)涂陽(yáng)肺結(jié)核在各縣(區(qū))人群中的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)相同，服從Poisson分布，以全局空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)量(MoranI值)探測(cè)涂陽(yáng)肺結(jié)核在整個(gè)研究區(qū)內(nèi)的空間聚集模式，MoranI值取值范圍為-1～1。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z檢驗(yàn)MoranI值的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，檢驗(yàn)水準(zhǔn)為α=0.05。若差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則認(rèn)為涂陽(yáng)肺結(jié)核整體上分布無(wú)聚集性；若差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則MoranI值越接近1，表示空間單元之間性質(zhì)越相似，涂陽(yáng)肺結(jié)核整體呈現(xiàn)聚集性分布；MoranI值越接近-1，表示整體呈現(xiàn)離散分布。采用局部自相關(guān)分析探測(cè)聚集區(qū)分布的準(zhǔn)確地區(qū)，以局部MoranI值進(jìn)行衡量，在Z檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上繪制局部空間關(guān)聯(lián)指標(biāo)(local indication of spatial autocorrelation，LISA)積聚圖，以反映高值聚集區(qū)域(高-高聚集區(qū))、低值聚集區(qū)域(低-低聚集區(qū))、高低值相鄰地區(qū)(高-低聚集區(qū))和低高值(低-高聚集區(qū))相鄰地區(qū)的分布。

3.時(shí)空掃描分析：根據(jù)資料特點(diǎn)，在SaTScan 9.4.1軟件中選用離散Possion 模型進(jìn)行回顧性時(shí)空重排掃描統(tǒng)計(jì)分析，檢驗(yàn)水準(zhǔn)為α=0.05。以空間動(dòng)態(tài)窗口掃描統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)，計(jì)算不同時(shí)間掃描窗口內(nèi)的涂陽(yáng)肺結(jié)核理論患者數(shù)，根據(jù)實(shí)際患者數(shù)和理論患者數(shù)構(gòu)造對(duì)數(shù)似然比(LLR值)，計(jì)算RR值，并通過(guò)蒙特卡羅模擬法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)。若RR值越大且差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則表示該動(dòng)態(tài)窗口所覆蓋的區(qū)域?yàn)榫奂瘏^(qū)域的概率越大。本研究將聚集范圍風(fēng)險(xiǎn)人口最大為占總?cè)丝诘?0%，以月為時(shí)間單位，在時(shí)間和空間兩個(gè)維度上探測(cè)涂陽(yáng)肺結(jié)核患者聚集區(qū)的地理位置和時(shí)間。

結(jié) 果

1.基本情況：2013—2017年廣東省累計(jì)登記涂陽(yáng)肺結(jié)核患者126 848例，年均登記率為24.1/10萬(wàn)。涂陽(yáng)肺結(jié)核登記數(shù)與登記率總體均呈下降趨勢(shì)，從2013年的32.8/10萬(wàn)(34 725例)下降至2017年的17.4/10萬(wàn)(19 161例)。2013—2017年，涂陽(yáng)肺結(jié)核高登記率覆蓋的范圍(即深色區(qū)域)逐漸減少，高登記率覆蓋的地區(qū)從粵東西北向珠江三角洲(簡(jiǎn)稱“珠三角”)地區(qū)轉(zhuǎn)移，并在珠三角及周邊區(qū)域集中，以2017年集中趨勢(shì)最明顯(圖1)。

表1 2013—2017年廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核登記情況

2.空間自相關(guān)分析：(1)全局空間自相關(guān)分析：2013—2017年各年度MoranI值在 0.14～0.35 之間，2017年聚集性最高(MoranI=0.35)(表2)。(2)局部空間自相關(guān)分析：2013—2017年分別有4、2、12、16、19個(gè)縣(區(qū))處于涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率的高-高聚集區(qū)。2013年和2014年的高-高聚集區(qū)散在分布于粵西和粵北，2015—2017年高-高聚集區(qū)在珠三角地區(qū)，且覆蓋范圍逐年擴(kuò)大。2015年高-高聚集區(qū)分布在廣州市(從化區(qū)和增城區(qū)除外)、珠海市香洲區(qū)和江門市蓬江區(qū)，共12個(gè)縣(區(qū))；2016年高-高聚集區(qū)分布在廣州市(從化區(qū)除外)、中山市市區(qū)、珠海市香洲區(qū)、江門市蓬江區(qū)、江門市江海區(qū)和佛山市禪城區(qū)，共16個(gè)縣(區(qū))；2017年高-高聚集區(qū)在2016年基礎(chǔ)上繼續(xù)擴(kuò)大至珠海市斗門區(qū)、深圳市寶安區(qū)和肇慶市高要區(qū)，共19個(gè)縣(區(qū))。高-高聚集區(qū)的周邊區(qū)域?qū)儆诘?高聚集區(qū)，這些區(qū)域涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率較低，而周圍高，見圖2。

表2 2013—2017年廣東省各縣(區(qū))涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率全局自相關(guān)分析

“高-高”表示涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率高的縣(區(qū))，其周圍縣(區(qū))登記率也高；“低-低”表示涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率低的縣(區(qū))，其周圍縣(區(qū))登記率也低；“低-高”表示涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率低的縣(區(qū))，其周圍縣(區(qū))登記率高；“高-低”表示涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率高的縣(區(qū))，其周圍縣(區(qū))區(qū)登記率低。括號(hào)中的數(shù)字表示相應(yīng)的縣(區(qū))個(gè)數(shù)圖2 2013—2017年廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率局部自相關(guān)分析

3.時(shí)空掃描分析：回顧性時(shí)空重排掃描分析共探測(cè)到3個(gè)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的涂陽(yáng)肺結(jié)核高發(fā)時(shí)空聚集區(qū)。一級(jí)聚集區(qū)以珠海市香洲區(qū)為聚集中心，波及35個(gè)縣(區(qū))，時(shí)間跨度為2016年4月至2017年12月。二級(jí)聚集區(qū)有2個(gè)，分別為2013年6月至2014年5月以湛江市遂溪縣為中心的12個(gè)縣(區(qū))和2013年1月至2014年4月以揭陽(yáng)市揭西縣為中心的6個(gè)縣(區(qū))(表3)。

表3 2013—2017年廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率的時(shí)空掃描分析

討 論

肺結(jié)核的發(fā)病分布具有空間異質(zhì)性，容易受社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、地理、衛(wèi)生服務(wù)等多方面的影響。本研究基于GIS對(duì)2013—2017年廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核登記發(fā)現(xiàn)情況進(jìn)行空間自相關(guān)分析和時(shí)空掃描分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2013—2017年廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核登記總體上呈明顯的空間聚集性分布，與國(guó)內(nèi)外的報(bào)道類似[3-5]。可能與相鄰地區(qū)的人口流動(dòng)及經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療衛(wèi)生水平、結(jié)核病防治策略相似有關(guān)。涂陽(yáng)肺結(jié)核的高-高聚集區(qū)主要在珠三角的核心區(qū)域，覆蓋范圍逐年擴(kuò)大。時(shí)空掃描分析結(jié)果進(jìn)一步揭示涂陽(yáng)肺結(jié)核的空間分布格局和分布范圍，一級(jí)聚集區(qū)主要覆蓋廣州和周邊共35個(gè)縣(區(qū))，聚集時(shí)間為2016年4月至2017年12月；二級(jí)聚集區(qū)主要分布在粵西的雷州半島(包括湛江市和茂名市)和粵東的韓江三角洲，時(shí)間跨度為2013—2014年?？梢?，廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核登記發(fā)現(xiàn)的空間聚集熱點(diǎn)地區(qū)呈分類聚集，各類聚集區(qū)域分散分布，并且高發(fā)區(qū)域存在一定的時(shí)空穩(wěn)定性。

作為我國(guó)改革開放的先行地，廣東省近30年來(lái)人口密度持續(xù)、快速增長(zhǎng)，人口密度從1982年的300人/km2上升至2016年的612人/km2，相當(dāng)于全國(guó)人口密度的4倍；其中，珠江三角洲、韓江三角洲和雷州半島逐漸成為人口集聚的中心[6]。Sifuna等[7]研究顯示，人口密度與結(jié)核病發(fā)病率呈正相關(guān)。人口密度越大的地區(qū)，人群接觸傳染源的可能性越大，結(jié)核病的傳播風(fēng)險(xiǎn)也越大。因此，廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核聚集區(qū)的結(jié)核病傳播高風(fēng)險(xiǎn)與地區(qū)人口高度聚集有關(guān)。Ge等[8]研究顯示，流動(dòng)人口聚集的地區(qū)是肺結(jié)核高發(fā)聚集區(qū)，流動(dòng)人口涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率是常住人口的1.5倍。流動(dòng)人口影響結(jié)核病流行、傳播和發(fā)病，該群體流動(dòng)性高、生活條件差、衛(wèi)生服務(wù)可及性低、結(jié)核病防治知識(shí)缺乏，是結(jié)核病傳播的高危人群。Yang 等[9]深入研究流動(dòng)人口高度聚集區(qū)域結(jié)核病傳播規(guī)律，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)人口和本地人口的相互傳播多發(fā)生在人群密集的地區(qū)。廣東省是國(guó)內(nèi)流動(dòng)人口第一大省，人口的高頻度流動(dòng)加快了結(jié)核病的傳播，流動(dòng)人口的聚集也影響了肺結(jié)核患者的聚集性。

廣東省涂陽(yáng)肺結(jié)核登記率呈逐年下降趨勢(shì)，從2013年32.8/10萬(wàn)下降至2017年17.4/10萬(wàn)。這得益于政府承諾、結(jié)核病實(shí)驗(yàn)室網(wǎng)絡(luò)和能力建設(shè)等方面均得到加強(qiáng)，以及關(guān)口前移的“早發(fā)現(xiàn)、早治療、規(guī)范管理”結(jié)核病防治策略實(shí)施得到鞏固和發(fā)展。涂陽(yáng)肺結(jié)核登記發(fā)現(xiàn)的空間聚集性分析所得結(jié)果可為廣東省結(jié)核病防控工作提供精準(zhǔn)和分類指導(dǎo)，對(duì)于珠三角等人口密集、流動(dòng)人口聚集的高-高聚集區(qū)，應(yīng)采取更為嚴(yán)格的防控手段，加強(qiáng)傳染源的隔離治療和患者的隨訪管理工作；對(duì)于低-高聚集區(qū)，尤其應(yīng)關(guān)注結(jié)核病傳染源的流動(dòng)性，控制結(jié)核病傳播擴(kuò)散到這些區(qū)域，防止其向高-高聚集區(qū)轉(zhuǎn)變。

特別強(qiáng)調(diào)，因本研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于結(jié)核病管理信息系統(tǒng)，各地的監(jiān)測(cè)信息質(zhì)量參差不齊，導(dǎo)致研究結(jié)果存在一定偏倚。下一步的研究將設(shè)計(jì)小范圍的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研和數(shù)據(jù)核查，以提高評(píng)價(jià)監(jiān)測(cè)信息的準(zhǔn)確性，并考慮細(xì)菌基因分型等實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果，以提高研究結(jié)果的可靠性。