基于掃描統(tǒng)計(jì)的甲型 H1N1流感聚集性分析

基于掃描統(tǒng)計(jì)的甲型H1N1流感聚集性分析

姚欣，夏天琦，翁敏

(武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北武漢430079)

摘要：掃描統(tǒng)計(jì)已被廣泛應(yīng)用于地域性疾病的聚集性檢測(cè)，且可檢測(cè)這種聚集的差異顯著性。文中使用掃描統(tǒng)計(jì)的方法，通過(guò)對(duì)2009~2012年全國(guó)各省的甲型H1N1流感數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空掃描以及逐年的空間掃描，生成高發(fā)病率地區(qū)和低發(fā)病率地區(qū)聚類，并通過(guò)疊置分析反映各個(gè)地區(qū)歸入聚類的頻次。利用專題地圖和統(tǒng)計(jì)表分析甲型流感在2009~2012年中的爆發(fā)情況和趨勢(shì)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行客觀的分析。

關(guān)鍵詞：掃描統(tǒng)計(jì)；甲型H1N1流感；發(fā)病率；聚集性；疊置分析

中圖分類號(hào)：P208

收稿日期：2014-06-12

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41001307；41371369)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41001307；41371369)

作者簡(jiǎn)介：姚欣(1993-)，男，本科生.

AnalysisoftheclusteringofinfluenzaA(H1N1)basedonscanstatistics

YAOXin，XIATian-qi，WENGMin

(SchoolofResourceandEnvironmentalSciences，WuhanUniversity，Wuhan430079，China)

Abstract：Scan statistics have been broadly applied to the detection of the regional disease clustering as well as its significance of difference.Based on the method of scan statistics，this paper makes a study on the clustering of high and low disease incidence about influenza A (H1N1) by analyzing the cases on a national scale from 2009 to 2012 in the space-time scan model and the spatial scan model.An overlap analysis is also conducted to represent the frequency of each province classified to those aggregations.It is aimed at making retrospection about the trends and outbreaks of influenza A (H1N1) from 2009 to 2012 in the form of thematic maps，statistical diagrams as well as detailed analyses.

Keywords：scanstatistics；influenzaA(H1N1)；diseaseincidence；clustering；overlapanalysis

甲型H1N1流感是一種由新型的甲型H1N1流感病毒引起的急性呼吸道傳染病，2009年3月18日墨西哥發(fā)現(xiàn)首例甲型H1N1流感，隨后疫情在全球范圍內(nèi)大規(guī)模流行。據(jù)公共衛(wèi)生科學(xué)數(shù)據(jù)中心統(tǒng)計(jì)，僅2009年我國(guó)甲型H1N1流感發(fā)病人數(shù)達(dá)到147 337人。

疾病的時(shí)空聚集性是指疾病的發(fā)生在時(shí)間、空間或時(shí)—空表現(xiàn)出的聚集傾向或趨勢(shì)[1]。統(tǒng)計(jì)分析是通過(guò)某種統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)表示、分類、分析和處理，揭示數(shù)據(jù)所反映的自然規(guī)律，進(jìn)而獲得解決問(wèn)題的方法[2]。掃描統(tǒng)計(jì)能夠判斷疾病的分布是否存在聚集性，還可以確定疾病聚集的時(shí)間、位置和范圍。本文使用掃描統(tǒng)計(jì)的方法，使用SaTScan軟件對(duì)我國(guó)2009~2012年甲型H1N1流感進(jìn)行時(shí)間和空間分布特征及聚集性分析，并利用ArcGIS對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)。

1數(shù)據(jù)來(lái)源

2009~2012年全國(guó)甲型H1N1傳染病統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(包括35個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)2009~2012年H1N1發(fā)病數(shù)、死亡數(shù)、發(fā)病率、死亡率數(shù)據(jù))，來(lái)自公共衛(wèi)生科學(xué)數(shù)據(jù)中心;2009~2012年各省人口數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局;地理信息數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心。

2基本原理

掃描統(tǒng)計(jì)量方法是探測(cè)事件在時(shí)間和空間上發(fā)生的聚集，并檢驗(yàn)這種聚集是不是由于隨機(jī)變異造成的[3]?？臻g掃描采用二維的掃描方法，利用一個(gè)變化的空間窗口在研究區(qū)域內(nèi)進(jìn)行移動(dòng)，從而探測(cè)出集聚存在的空間區(qū)域[4]。其具體掃描方式為：在二維地理空間平面上設(shè)定一個(gè)掃描窗口，選定研究區(qū)域某一點(diǎn)為掃描窗口的中心，掃描的半徑從0開(kāi)始以一定的距離逐次遞增，直至達(dá)到最大掃描上限。使用這種方法對(duì)所有的研究點(diǎn)進(jìn)行掃描，生成一系列的掃描圓。對(duì)于時(shí)空掃描，采用三維的掃描方法，掃描窗口是一個(gè)柱形，在時(shí)間維度和空間維度上都可以變化，分別對(duì)應(yīng)于柱形半徑和高度的變化，掃描過(guò)程和空間掃描類似。

對(duì)每一個(gè)掃描窗口，根據(jù)窗口內(nèi)外的發(fā)病情況計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)數(shù)似然比(LLR)，LLR最大的窗口便是最有可能聚集的窗口。

本文使用掃描統(tǒng)計(jì)模型為泊松模型(PoissonModel)。就圓形掃描窗口而言，泊松模型對(duì)每一位置和大小的空間掃描窗口，無(wú)效假設(shè)為疾病空間分布是完全隨機(jī)的；備擇假設(shè)為掃描窗口內(nèi)的發(fā)病率相對(duì)窗口外增加，對(duì)數(shù)似然比函數(shù)為

式中：c為窗口內(nèi)的發(fā)病數(shù)；C為總發(fā)病數(shù)；E[c]為基于無(wú)效假設(shè)由協(xié)變量校正過(guò)的窗口內(nèi)預(yù)期發(fā)病數(shù)；I () 為指示函數(shù)，當(dāng)窗口內(nèi)實(shí)際發(fā)病數(shù)高于預(yù)期發(fā)病數(shù)時(shí)，I () = 1，否則 I () = 0。

各聚集發(fā)生的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)(relativerisk，RR)為

式中各字母意義同前所述。通過(guò)RR值，可確切評(píng)估各聚集性的風(fēng)險(xiǎn)大小[5]。

隨后，需要對(duì)集聚的區(qū)域進(jìn)行置信度分析，即使用蒙特卡羅假設(shè)檢驗(yàn)方法計(jì)算p值(p-Value)。將由此方法產(chǎn)生的N個(gè)隨機(jī)分布數(shù)據(jù)集以及計(jì)算得到的相應(yīng)的最大LLR，與病例數(shù)據(jù)集的LLR合并且遞減排序，若病例數(shù)據(jù)集的LLR排在第R位，則

次序越靠前，R越小，則P值越小，說(shuō)明聚集為隨機(jī)的概率越小。

3結(jié)果與分析

3.1　掃描統(tǒng)計(jì)分析

本研究使用SatScan軟件進(jìn)行時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)，對(duì)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，獲得甲型H1N1流感發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)和聚集區(qū)分布專題地圖(見(jiàn)圖1)，圖中各省市的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)使用分級(jí)統(tǒng)計(jì)圖法來(lái)表示，顏色越深表示相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)越高；此外，還得到3個(gè)高發(fā)病率聚集區(qū)和一個(gè)低發(fā)病率聚集區(qū)，分別用實(shí)心圓和空心圓來(lái)表示。其中北京市也為高發(fā)病率聚集區(qū)，由于聚集只限于北京市范圍，聚集半徑為0，因而未能在圖中表示出來(lái)。

根據(jù)掃描結(jié)果文件，高發(fā)病率聚集的時(shí)間均為2009年，也正是疫情爆發(fā)并迅速蔓延的一年，發(fā)病人數(shù)較多。位于東南部的聚集區(qū)以福建為中心，范圍涉及江西、浙江、上海、江蘇、湖南等省市；位于西部的聚集區(qū)以西藏為中心，范圍涉及四川、云南、青海、甘肅、重慶、貴州、新疆、寧夏、山西等省市；位于華北地區(qū)的聚集區(qū)即北京市。而低發(fā)病率聚集則集中于2011~2012年，此時(shí)疫情已經(jīng)得到控制，發(fā)病人數(shù)大幅下降，其聚集范圍以河南為中心，涉及山西、山東、河北等省?？梢钥闯觯覈?guó)甲型H1N1流感發(fā)病的空間和時(shí)間分布非隨機(jī)化，存在高發(fā)聚集區(qū)和低發(fā)聚集區(qū)。

圖1　2009~2012年全國(guó)甲型H1N1流感發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)和聚集區(qū)分布

表1　掃描統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3.2　聚集區(qū)時(shí)空疊置分析

為更直觀地描述各省市在2009~2012年中甲型流感的發(fā)病情況，本研究對(duì)每一年的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)的空間掃描統(tǒng)計(jì)，獲得各年的聚集區(qū)位置，并統(tǒng)計(jì)每一年聚集區(qū)域中所包括的省份(以聚類區(qū)域是否覆蓋其省會(huì)城市為判斷標(biāo)準(zhǔn))。然后在ArcGIS中使用疊置分析方法統(tǒng)計(jì)每個(gè)省份落入聚集區(qū)域的頻次，并使用分級(jí)統(tǒng)計(jì)圖法來(lái)表示該頻次，得到高/低發(fā)病率聚集區(qū)的專題地圖，如圖2、圖3所示，圖中各地區(qū)的頻數(shù)以顏色來(lái)區(qū)分，顏色越深表示該區(qū)域落入聚集區(qū)域的頻次越高。

圖2　高發(fā)病率聚集區(qū)頻次分級(jí)統(tǒng)計(jì)圖

圖3　低發(fā)病率聚集區(qū)頻次分級(jí)統(tǒng)計(jì)圖

利用GIS的空間分析方法，使用專題地圖分級(jí)統(tǒng)計(jì)圖作為工具，能夠把甲型H1N1流感的時(shí)間分布變化規(guī)律在二維地圖上清晰的表現(xiàn)出來(lái)。在研究時(shí)間范圍內(nèi)，我國(guó)甲型H1N1流感爆發(fā)頻率較低的地區(qū)主要集中在西南、華中、華北(北京除外)及東北地區(qū)，其中以華北地區(qū)(豫、魯、冀)爆發(fā)頻率最低，在四年內(nèi)均處于低發(fā)病率聚集區(qū)；而西北以及南部、東部部分省市(京、浙、桂、瓊)爆發(fā)頻率較高。

4結(jié)束語(yǔ)

本研究考慮到數(shù)據(jù)獲取等各方面原因，研究的空間精度定為省級(jí)單元，而時(shí)間精度設(shè)為年。這樣的做法計(jì)算量較小，數(shù)據(jù)獲取較為容易，但所得到的數(shù)據(jù)只能反映分省情況，而不能反映各個(gè)省內(nèi)部的發(fā)病率高低情況；此外，和國(guó)內(nèi)大范圍內(nèi)的掃描統(tǒng)計(jì)相同，本次研究中每個(gè)省(直轄市、自治區(qū))的坐標(biāo)取該地區(qū)行政中心的坐標(biāo)，將整個(gè)區(qū)域看成是一個(gè)點(diǎn)，這對(duì)聚類的劃分會(huì)產(chǎn)生一定的影響。在聚類區(qū)域規(guī)模的設(shè)置方面，研究中選取了不同的最大聚類半徑參數(shù)，發(fā)現(xiàn)在最大聚類區(qū)域包含50%的全國(guó)患者時(shí)，其聚類面積過(guò)大，覆蓋的省份超過(guò)半數(shù)，聚類范圍內(nèi)的差異無(wú)法分析；而最大聚類區(qū)域包含25%的全國(guó)患者時(shí)，其聚類面積大小適中，易于和非聚類區(qū)域進(jìn)行對(duì)比分析。

空間掃描統(tǒng)計(jì)被廣泛地用于數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)，以此來(lái)探測(cè)具有高發(fā)病率或低發(fā)病率的疾病的地理聚集性，并評(píng)估其統(tǒng)計(jì)學(xué)意義[6]。掃描統(tǒng)計(jì)量方法在分析之前對(duì)聚集性的大小位置規(guī)模沒(méi)有進(jìn)行任何設(shè)定，避免了選擇偏倚的出現(xiàn)；作為探索性分析，可以最大限度地進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的挖掘，發(fā)現(xiàn)空間聚集性的存在[7]。而且通過(guò)空間掃描統(tǒng)計(jì)與GIS空間分析和可視化表達(dá)方法結(jié)合起來(lái)，可以很直觀的反映疾病在空間上的分布和變化特征，這對(duì)疾病的檢測(cè)與防治具有重要意義。

參考文獻(xiàn)：

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[責(zé)任編輯：張德福]