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        2009—2020年合肥市肺結(jié)核空間特征分析

        2022-09-06 02:31:12聶廷月陳偉張潔瑩曹紅錢冰顧穎強(qiáng)劉旭祥
        中國防癆雜志 2022年9期
        關(guān)鍵詞:長豐縣聚集區(qū)合肥市

        聶廷月 陳偉 張潔瑩 曹紅 錢冰 顧穎強(qiáng) 劉旭祥, 3

        隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展,健康中國概念逐漸深入人心并成為我國發(fā)展戰(zhàn)略,綜合運(yùn)用現(xiàn)代化的信息技術(shù)對傳染病的流行特征和變化趨勢進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,協(xié)助政府調(diào)整防控策略和措施,對減少傳染病發(fā)病和流行至關(guān)重要[1]??臻g流行病學(xué)是流行病學(xué)研究中的新分支,其主要是在人群中研究疾病與健康狀態(tài)的空間分布及其影響因素,在近年來被陸續(xù)應(yīng)用于肺結(jié)核的防控[2-4]。合肥作為安徽省省會,轄4區(qū)4縣1市[5],人口眾多且流動性大,肺結(jié)核負(fù)擔(dān)較重,目前暫無對合肥市肺結(jié)核空間分布進(jìn)行分析的相關(guān)報(bào)道。因此,筆者對2009—2020年合肥市肺結(jié)核疫情三間分布特征進(jìn)行描述,以街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位,利用空間自相關(guān)性探索合肥市街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)水平上肺結(jié)核的空間分布特征,分析合肥市肺結(jié)核疫情特征和變化趨勢及重點(diǎn)防控區(qū)域,為制定合理的防控策略降低肺結(jié)核發(fā)病率提供理論支持?jǐn)?shù)據(jù)。

        資料和方法

        一、資料收集

        肺結(jié)核患者數(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)核病管理信息系統(tǒng)”,按照“發(fā)病日期”“現(xiàn)住址為合肥”“登記分類為新患者” 下載2009—2020年肺結(jié)核患者信息,排除診斷為結(jié)核性胸膜炎及肺外結(jié)核的患者(巢湖市2011年劃歸合肥管轄后,其居巢區(qū)和廬江縣傳染病管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)自動管理劃分到合肥市),篩選出臨床診斷和確診患者累計(jì)報(bào)告42 681例。人口數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)出版社出版的2010—2021年各年度安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒和合肥市統(tǒng)計(jì)年鑒。合肥市街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃矢量地圖(1∶1 000 000),數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心,空間基本單位精確到街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

        二、研究方法

        1.構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)庫:從全國行政區(qū)劃信息查詢平臺獲得最新的街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政編碼信息,建立街鎮(zhèn)代碼、年份、肺結(jié)核報(bào)告數(shù)等信息的數(shù)據(jù)庫,通過此數(shù)據(jù)庫與合肥市電子地圖進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),建立肺結(jié)核發(fā)病地理信息數(shù)據(jù)庫。

        2.空間分布地圖的建立:以合肥市街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)級電子地圖(比例尺1∶1 000 000)作為基礎(chǔ)地圖,將合肥市肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率在電子地圖上進(jìn)行渲染,通過在GeoDa軟件構(gòu)建基于鄰接關(guān)系的一階Queen矩陣進(jìn)行空間自相關(guān)分析揭示空間分布趨勢。

        3.空間自相關(guān)分析:(1)全局空間自相關(guān):全局空間自相關(guān)是從整體水平上探索疾病的空間分布特征,莫蘭指數(shù)(Moran’sI)值可反映空間整體分布特征。Moran’sI值的范圍在-1.0與1.0之間。Moran’sI值>0時(shí),表示數(shù)據(jù)呈現(xiàn)空間正相關(guān),值越大空間相關(guān)性越明顯;Moran’sI值=0時(shí),空間呈隨機(jī)性; Moran’sI值<0時(shí),表示數(shù)據(jù)呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān),數(shù)值越小空間差異越大[6-8]。由于Moran’sI值無法區(qū)分聚集類型, 進(jìn)一步應(yīng)用全局Getis-OrdG指數(shù)判斷肺結(jié)核整體聚集類型,再通過標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z檢驗(yàn)和P值驗(yàn)證有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,檢驗(yàn)水準(zhǔn)為0.05。若差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則認(rèn)為肺結(jié)核在整體分布無聚集性。(2)局部空間自相關(guān)(local indicators of spatial association, LISA):LISA是以空間關(guān)聯(lián)局部指標(biāo)聚類圖分析局部空間自相關(guān),可反映單個地區(qū)與鄰近地區(qū)肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率的空間相關(guān)程度[9],描述各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)與其周圍臨近街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)結(jié)核病發(fā)病的相關(guān)性,明確具體聚集的區(qū)域與聚集模式[10]。要素間空間概念化方式使用反距離(inverse distance),空間單元距離采用兩點(diǎn)間的曼哈頓距離(Manhattan distance)進(jìn)行測量。LISA聚集地圖結(jié)果可能呈現(xiàn)高-高聚集或低-低聚集以及高-低聚集或低-高聚集4種模式。高-高聚集代表分析中某鄉(xiāng)鎮(zhèn)肺結(jié)核為高發(fā)病區(qū),其鄰近鄉(xiāng)鎮(zhèn)也為高發(fā)地區(qū),低-低聚集代表分析中某鄉(xiāng)鎮(zhèn)肺結(jié)核為低發(fā)病區(qū),其鄰近鄉(xiāng)鎮(zhèn)也為低發(fā)地區(qū)。利用局部Getis-Ord Gi*統(tǒng)計(jì)量(一種空間關(guān)聯(lián)的局部指標(biāo)—LISA)[11-12]判斷局部地區(qū)是高值聚集或低值聚集,明確合肥市肺結(jié)核發(fā)病的冷點(diǎn)及熱點(diǎn)區(qū)域。

        三、統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

        利用Excel 2019對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和統(tǒng)計(jì)描述,利用SPSS 23.0對2009—2020年度肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病進(jìn)行趨勢卡方檢驗(yàn);通過GeoDa軟件進(jìn)行空間分布分析。用Arcgis 10.8進(jìn)行空間自相關(guān)和冷熱點(diǎn)分析。以P<0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        結(jié) 果

        一、 肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病情況

        表1 2009—2020年合肥市肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率

        表2 2009—2020年合肥市每月肺結(jié)核發(fā)病情況 (例)

        二、 全局自相關(guān)分析

        利用GeoDa軟件對2009—2020年合肥市肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率進(jìn)行全局自相關(guān)分析,Moran’sI值在-0.007到0.529之間, 2009—2014年間肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率的Moran’sI值均>0,P值均<0.05,提示合肥市2009—2014年肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率呈現(xiàn)空間聚集性分布;2015—2020年結(jié)果顯示合肥市肺結(jié)核偏向隨機(jī)性分布,Z值取值范圍為-0.181到1.093,P值均>0.05(表3)。

        表3 2009—2020年合肥市肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率莫蘭指數(shù)和P值

        為進(jìn)一步識別合肥市肺結(jié)核空間整體聚集類型,進(jìn)行全局Getis-OrdG指數(shù)統(tǒng)計(jì),結(jié)果顯示全局Getis-OrdG指數(shù)為0.069,Z=-4.052,P<0.001,提示合肥市肺結(jié)核整體呈現(xiàn)低-低聚集“負(fù)熱點(diǎn)”區(qū)域。

        三、 局部自相關(guān)分析

        采用Arcgis 10.8軟件制做2009—2020年肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病局部自相關(guān)分析圖。結(jié)果顯示,2009—2020年分別有18個、9個、11個、9個、11個、8個、5個、3個、3個、2個、4個、0個高-高聚集區(qū),高-高聚集區(qū)從東北向西南方向轉(zhuǎn)移,主要集中在長豐縣、肥東縣,整體呈現(xiàn)逐漸變少趨勢,聚集街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)個數(shù)逐漸減少,低-低聚集區(qū)主要集中在二環(huán)內(nèi),主要集中在老城區(qū)(廬陽區(qū)、包河區(qū)),且隨著時(shí)間的推移整體范圍也在不斷縮小(圖1)。

        圖1 2009—2020年合肥市肺結(jié)核局部空間自相關(guān)圖

        四、 冷熱點(diǎn)分析圖

        冷熱點(diǎn)分析發(fā)現(xiàn),合肥市肺結(jié)核年均報(bào)告發(fā)病率冷點(diǎn)區(qū)主要分布在二環(huán)內(nèi)的老城區(qū)(包河區(qū)、廬陽區(qū));熱點(diǎn)區(qū)域(熱點(diǎn)99%CI)街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)有2個,分別為長豐縣義井鄉(xiāng)和肥西縣嚴(yán)店鄉(xiāng)(圖2)。

        圖2 2009—2020年合肥市肺結(jié)核發(fā)病冷熱點(diǎn)圖

        討 論

        2009—2020年合肥市肺結(jié)核年均報(bào)告發(fā)病率為45.09/10萬,低于全國水平[13],報(bào)告發(fā)病率逐年降低,疫情呈整體下降趨勢。從研究的時(shí)間分布看,合肥市肺結(jié)核的發(fā)病特點(diǎn)呈現(xiàn)2月為低谷,3—6月為高峰,符合呼吸道疾病的流行特征,與任正洪[14]和艾克旦等[15]的研究結(jié)果相似。春季溫濕度適宜,人群多喜戶外活動,導(dǎo)致接觸機(jī)會增多,可能與結(jié)核病高發(fā)有關(guān)[16]。2月份正值中國春節(jié)期間,春節(jié)期間忌諱就醫(yī),因而導(dǎo)致患者發(fā)現(xiàn)也較少[17]。我國每年新發(fā)肺結(jié)核患者超過60%在農(nóng)村,超過70%的患者為勞動力[18]。本研究也發(fā)現(xiàn)農(nóng)民在職業(yè)分布中占首位。可能與合肥是二線城市,群眾的文化水平不高,農(nóng)民對肺結(jié)核知識知曉率不高、保健意識不強(qiáng)有關(guān)[19],提示農(nóng)民是合肥市肺結(jié)核防治的重點(diǎn)人群。

        2009—2020年合肥市肺結(jié)核空間分析結(jié)果顯示可以分成兩個階段,2009—2014年為第一階段,肺結(jié)核空間分布有聚集性且較集聚區(qū)域≥5個;2015—2020年為第二階段,肺結(jié)核全局自相關(guān)結(jié)果顯示空間分布偏向隨機(jī)性分布,局部自相關(guān)性顯示高-高聚集區(qū)均<5個,低-低聚集區(qū)主要集中在老城區(qū)(廬陽區(qū)、包河區(qū)),且隨著時(shí)間的推移整體范圍不斷的縮小。冷熱點(diǎn)分析也顯示冷點(diǎn)區(qū)主要在老城區(qū)(包河區(qū)、廬陽區(qū));熱點(diǎn)區(qū)域街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)有2個,分別為長豐縣義井鄉(xiāng)和肥西縣嚴(yán)店鄉(xiāng)。

        2009—2014年合肥市肺結(jié)核全局自相關(guān)分析呈現(xiàn)聚集性分布,局部自相關(guān)分析顯示高-高聚集區(qū)主要集中在長豐縣和肥東縣。前些年合肥經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后,醫(yī)療資源短缺,衛(wèi)生條件差,肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率高、耐藥率高,危害較大;為進(jìn)一步規(guī)范化管理,政府出臺一系列規(guī)范性文件,在登記資料及防治任務(wù)方面有一定的考核指標(biāo);為完成考核指標(biāo),有些衛(wèi)生人員人為降低或者提高肺結(jié)核的報(bào)告發(fā)病率,從而導(dǎo)致地區(qū)的傳染病報(bào)告發(fā)病率偏離實(shí)際值,也有失去參考價(jià)值的情況[20];再者,不平衡的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,導(dǎo)致人們?yōu)榱松罴娂姳尘x鄉(xiāng),從偏遠(yuǎn)貧窮地區(qū)流動到經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好地區(qū)打工,人口流動也增加肺結(jié)核的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn);另外,長豐縣肺結(jié)核定點(diǎn)醫(yī)院設(shè)在診療救治能力較差的鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院,日常宣傳教育工作欠缺,居民感染風(fēng)險(xiǎn)高,這可能與高-高聚集區(qū)主要集中在長豐縣均有一定關(guān)系。

        2015—2020年全局自相關(guān)分析顯示,合肥市結(jié)核病偏向隨機(jī)性分布,高-高聚集區(qū)從東北向西南方向推移,整體呈現(xiàn)逐漸縮小趨勢;局部自相關(guān)分析也顯示,2015年后聚集鄉(xiāng)鎮(zhèn)逐漸變少。近幾年,隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,合肥市成為長三角城市群副中心城市,長三角G60科創(chuàng)走廊城市[21-22]。政府在肺結(jié)核管理方面也加大資金投入,通過宣傳、培訓(xùn)、會議、規(guī)范文件等各種手段對省、市、區(qū)、縣的有關(guān)人員進(jìn)行宣教,從而使結(jié)核的發(fā)現(xiàn)上報(bào)更加規(guī)范化。2015年,安徽省開始正式啟動耐多藥結(jié)核病防治管理工作,繼續(xù)加強(qiáng)對網(wǎng)絡(luò)報(bào)告肺結(jié)核的審核、追蹤和訂正,加強(qiáng)了對學(xué)生病例的監(jiān)測和篩查工作[23-24]。合肥市積極響應(yīng)政策,于2012年8月至2015年12月, 逐步將合肥市的疾病預(yù)防控制中心肺結(jié)核門診移交至肺結(jié)核定點(diǎn)醫(yī)院,肥東縣和長豐縣分別于2012和2013年開始全面推進(jìn)“三位一體”新型肺結(jié)核防治管理模式[25]。患者直接到定點(diǎn)醫(yī)院就診,疾病預(yù)防控制機(jī)構(gòu)可以有時(shí)間充分發(fā)揮自己管理強(qiáng)項(xiàng),有更多的精力管理和督導(dǎo)肺結(jié)核患者[26],為降低肺結(jié)核的發(fā)病提供了良好的基礎(chǔ)。李嬌[27]在石棉縣肺結(jié)核研究中發(fā)現(xiàn),“三位一體”管理模式可以使常住人口肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率減少。再者,隨著合肥市城市化建設(shè),農(nóng)村人口從合肥的四周向中心城區(qū)流動打工,長豐縣位于合肥市的北方,從北方向南方的老城區(qū)流動的方向也符合結(jié)核病的聚集性從東北向西南方向逐漸轉(zhuǎn)移的趨勢。

        冷熱點(diǎn)分析發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)區(qū)域集中在長豐縣,冷點(diǎn)區(qū)集中在老城區(qū)。長豐縣原是國家級貧困縣,2012年一舉摘掉了貧困縣的帽子,人民生活水平改善,對肺結(jié)核的防范控制意識也增強(qiáng);再者,前些年長豐縣肺結(jié)核定點(diǎn)醫(yī)院設(shè)在鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院,管理不善,居民防護(hù)意識弱,鄰近住宅者易感,與熱點(diǎn)區(qū)域集中在長豐縣可能有一定的關(guān)系。包河區(qū)和廬陽區(qū)等老城區(qū)經(jīng)濟(jì)相對較發(fā)達(dá),群眾對肺結(jié)核的防治知識知曉水平相對較高,而且醫(yī)療資源配置也是最優(yōu)的,故可能會影響肺結(jié)核的發(fā)現(xiàn)。

        造成空間聚集現(xiàn)象的原因有很多,除與各地的肺結(jié)核發(fā)病、防控、診療水平有關(guān)外,還可能與地區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)文化、氣候條件、環(huán)境,以及當(dāng)?shù)厝丝诤惋L(fēng)俗習(xí)慣及新型冠狀病毒肺炎防控等因素相關(guān)[28-30],這些需在今后的研究中進(jìn)一步深入探討。

        綜上所述,本研究首次研究了合肥市肺結(jié)核空間流行病學(xué)特征,發(fā)現(xiàn)2009—2020年合肥市肺結(jié)核疫情呈逐年下降趨勢,街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)水平上存在一定的聚集區(qū),提示有關(guān)部門可重點(diǎn)關(guān)注高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū);2014年后,隨著“三位一體”政策落實(shí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高,合肥市肺結(jié)核疫情空間聚集性呈現(xiàn)逐年減少的趨勢,也從側(cè)面佐證了合肥市肺結(jié)核疫情防控的工作成果可圈可點(diǎn),肺結(jié)核相關(guān)政策卓有成效,當(dāng)然少部分地區(qū)出現(xiàn)聚集性,建議政府加大對本地的肺結(jié)核疫情管理,針對不同的縣區(qū)街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)特點(diǎn)采取不同的防控措施,采取精細(xì)化及差異化防控措施加強(qiáng)高-高聚集區(qū)的街道和熱點(diǎn)區(qū)域的防控力度。

        利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突

        作者貢獻(xiàn)聶廷月:數(shù)據(jù)收集、整理、統(tǒng)計(jì)分析、繪圖、文章撰寫;陳偉:技術(shù)指導(dǎo)、論文修改審核;張潔瑩:輔助處理地圖相關(guān)事宜;曹紅:指導(dǎo)資料分析,論文修改審核;錢冰:統(tǒng)計(jì)分析、解釋數(shù)據(jù);顧穎強(qiáng):數(shù)據(jù)收集、統(tǒng)計(jì)分析;劉旭祥:論文審核、指導(dǎo)

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