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)用于揭示疾病在時間和空間上的分布問題,可以很好地應(yīng)用于結(jié)核病疫情高發(fā)重點區(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,為疾病精準防控提供科學(xué)依據(jù)。廣東省結(jié)核病疾病負擔(dān)較重,受人口流動頻繁、社會經(jīng)濟區(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]。涂陽肺結(jié)核是結(jié)核病的主要傳染源,分析其時空分布特征有助于評價不同時期不同地區(qū)的結(jié)核病傳播風(fēng)險。盡早識別結(jié)核病高風(fēng)險區(qū)域,實現(xiàn)精準防控,對廣東省結(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)和時空掃描分析方法,探討2013—2017年廣東省涂陽肺結(jié)核疫情的時空分布特征及其變化趨勢,以為結(jié)核病精準防控和衛(wèi)生資源優(yōu)化配置提供參考。
1.資料來源:2013—2017年廣東省涂陽肺結(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)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個縣(區(qū))涂陽肺結(jié)核登記數(shù),累計登記126 848例。各縣(區(qū))常住人口數(shù)來自廣東省2013—2017年各年度統(tǒng)計年鑒。以廣東省矢量地圖為空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫中包含縣(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)庫和涂陽肺結(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,即涂陽肺結(jié)核登記率地理信息系統(tǒng)(GIS)數(shù)據(jù)庫,并將其導(dǎo)入OpenGeoda 1.8 軟件進行空間自相關(guān)分析。
假設(shè)涂陽肺結(jié)核在各縣(區(qū))人群中的發(fā)病風(fēng)險相同,服從Poisson分布,以全局空間自相關(guān)統(tǒng)計量(MoranI值)探測涂陽肺結(jié)核在整個研究區(qū)內(nèi)的空間聚集模式,MoranI值取值范圍為-1~1。通過標準化統(tǒng)計量Z檢驗MoranI值的統(tǒng)計學(xué)意義,檢驗水準為α=0.05。若差異無統(tǒng)計學(xué)意義,則認為涂陽肺結(jié)核整體上分布無聚集性;若差異有統(tǒng)計學(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)分析探測聚集區(qū)分布的準確地區(qū),以局部MoranI值進行衡量,在Z檢驗的基礎(chǔ)上繪制局部空間關(guān)聯(lián)指標(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.時空掃描分析:根據(jù)資料特點,在SaTScan 9.4.1軟件中選用離散Possion 模型進行回顧性時空重排掃描統(tǒng)計分析,檢驗水準為α=0.05。以空間動態(tài)窗口掃描統(tǒng)計為基礎(chǔ),計算不同時間掃描窗口內(nèi)的涂陽肺結(jié)核理論患者數(shù),根據(jù)實際患者數(shù)和理論患者數(shù)構(gòu)造對數(shù)似然比(LLR值),計算RR值,并通過蒙特卡羅模擬法進行統(tǒng)計學(xué)檢驗。若RR值越大且差異有統(tǒng)計學(xué)意義,則表示該動態(tài)窗口所覆蓋的區(qū)域為聚集區(qū)域的概率越大。本研究將聚集范圍風(fēng)險人口最大為占總?cè)丝诘?0%,以月為時間單位,在時間和空間兩個維度上探測涂陽肺結(jié)核患者聚集區(qū)的地理位置和時間。
1.基本情況:2013—2017年廣東省累計登記涂陽肺結(jié)核患者126 848例,年均登記率為24.1/10萬。涂陽肺結(jié)核登記數(shù)與登記率總體均呈下降趨勢,從2013年的32.8/10萬(34 725例)下降至2017年的17.4/10萬(19 161例)。2013—2017年,涂陽肺結(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年集中趨勢最明顯(圖1)。
表1 2013—2017年廣東省涂陽肺結(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個縣(區(qū))處于涂陽肺結(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個縣(區(qū));2017年高-高聚集區(qū)在2016年基礎(chǔ)上繼續(xù)擴大至珠海市斗門區(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))涂陽肺結(jié)核登記率全局自相關(guān)分析
“高-高”表示涂陽肺結(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。括號中的數(shù)字表示相應(yīng)的縣(區(qū))個數(shù)圖2 2013—2017年廣東省涂陽肺結(jié)核登記率局部自相關(guān)分析
3.時空掃描分析:回顧性時空重排掃描分析共探測到3個差異有統(tǒng)計學(xué)意義的涂陽肺結(jié)核高發(fā)時空聚集區(qū)。一級聚集區(qū)以珠海市香洲區(qū)為聚集中心,波及35個縣(區(qū)),時間跨度為2016年4月至2017年12月。二級聚集區(qū)有2個,分別為2013年6月至2014年5月以湛江市遂溪縣為中心的12個縣(區(qū))和2013年1月至2014年4月以揭陽市揭西縣為中心的6個縣(區(qū))(表3)。
表3 2013—2017年廣東省涂陽肺結(jié)核登記率的時空掃描分析
肺結(jié)核的發(fā)病分布具有空間異質(zhì)性,容易受社會、經(jīng)濟、地理、衛(wèi)生服務(wù)等多方面的影響。本研究基于GIS對2013—2017年廣東省涂陽肺結(jié)核登記發(fā)現(xiàn)情況進行空間自相關(guān)分析和時空掃描分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),2013—2017年廣東省涂陽肺結(jié)核登記總體上呈明顯的空間聚集性分布,與國內(nèi)外的報道類似[3-5]??赡芘c相鄰地區(qū)的人口流動及經(jīng)濟、醫(yī)療衛(wèi)生水平、結(jié)核病防治策略相似有關(guān)。涂陽肺結(jié)核的高-高聚集區(qū)主要在珠三角的核心區(qū)域,覆蓋范圍逐年擴大。時空掃描分析結(jié)果進一步揭示涂陽肺結(jié)核的空間分布格局和分布范圍,一級聚集區(qū)主要覆蓋廣州和周邊共35個縣(區(qū)),聚集時間為2016年4月至2017年12月;二級聚集區(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,時間跨度為2013—2014年。可見,廣東省涂陽肺結(jié)核登記發(fā)現(xiàn)的空間聚集熱點地區(qū)呈分類聚集,各類聚集區(qū)域分散分布,并且高發(fā)區(qū)域存在一定的時空穩(wěn)定性。
作為我國改革開放的先行地,廣東省近30年來人口密度持續(xù)、快速增長,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)險也越大。因此,廣東省涂陽肺結(jié)核聚集區(qū)的結(jié)核病傳播高風(fēng)險與地區(qū)人口高度聚集有關(guān)。Ge等[8]研究顯示,流動人口聚集的地區(qū)是肺結(jié)核高發(fā)聚集區(qū),流動人口涂陽肺結(jié)核登記率是常住人口的1.5倍。流動人口影響結(jié)核病流行、傳播和發(fā)病,該群體流動性高、生活條件差、衛(wèi)生服務(wù)可及性低、結(jié)核病防治知識缺乏,是結(jié)核病傳播的高危人群。Yang 等[9]深入研究流動人口高度聚集區(qū)域結(jié)核病傳播規(guī)律,發(fā)現(xiàn)流動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)。廣東省是國內(nèi)流動人口第一大省,人口的高頻度流動加快了結(jié)核病的傳播,流動人口的聚集也影響了肺結(jié)核患者的聚集性。
廣東省涂陽肺結(jié)核登記率呈逐年下降趨勢,從2013年32.8/10萬下降至2017年17.4/10萬。這得益于政府承諾、結(jié)核病實驗室網(wǎng)絡(luò)和能力建設(shè)等方面均得到加強,以及關(guān)口前移的“早發(fā)現(xiàn)、早治療、規(guī)范管理”結(jié)核病防治策略實施得到鞏固和發(fā)展。涂陽肺結(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和分類指導(dǎo),對于珠三角等人口密集、流動人口聚集的高-高聚集區(qū),應(yīng)采取更為嚴格的防控手段,加強傳染源的隔離治療和患者的隨訪管理工作;對于低-高聚集區(qū),尤其應(yīng)關(guān)注結(jié)核病傳染源的流動性,控制結(jié)核病傳播擴散到這些區(qū)域,防止其向高-高聚集區(qū)轉(zhuǎn)變。
特別強調(diào),因本研究數(shù)據(jù)主要來源于結(jié)核病管理信息系統(tǒng),各地的監(jiān)測信息質(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)計小范圍的現(xiàn)場調(diào)研和數(shù)據(jù)核查,以提高評價監(jiān)測信息的準確性,并考慮細菌基因分型等實驗室檢測結(jié)果,以提高研究結(jié)果的可靠性。