2014—2018年廣州市學生肺結核發(fā)病時空特征分析

賴鏗 雷宇 杜雨華 吳桂鋒 謝瑋 沈鴻程 鐘芷晴 李鐵鋼

我國是全球結核病高負擔國家之一，而學生肺結核報告發(fā)病率約占全人群報告發(fā)病率的1/4[1-2]。發(fā)生學校結核病疫情時，如果處理不及時易造成肺結核傳播和流行，因此學生是我國結核病防治的重點人群[3]?？臻g流行病學作為流行病學的新分支，已經陸續(xù)應用在結核病防控研究中，但既往空間分析研究對象主要為全人群肺結核患者，而對于學生肺結核患者的空間分析研究甚少[4-6]。為了解廣州市學生結核病在時空分布上的特征，本研究收集了2014—2018年學生肺結核傳染病報告卡等資料進行相應的時空分析，為學生結核病防治工作提供依據。

資料和方法

一、資料來源

廣州市肺結核患者數據來源于《中國疾病預防控制信息系統(tǒng)》子系統(tǒng)《傳染病報告信息管理系統(tǒng)》，按照發(fā)病日期、現住址廣州、已審核等條件，下載發(fā)病日期為2014年1月1日至2018年12月31日的肺結核傳染病報告卡個案信息，篩選職業(yè)為“學生”的臨床診斷和確診肺結核患者的個案信息。各年人口數、學生數來源于廣州市統(tǒng)計局統(tǒng)計年鑒，其中街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口數來源于2018年廣州市衛(wèi)生部門統(tǒng)計。地理數據采用廣州市街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃分矢量地圖，空間分析的基本單位為街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

二、分析方法

1.構建地理信息數據庫及描述性分析：根據報告學生患者的現住址獲得相應的經緯度信息，利用經緯度信息對患者進行空間定位，與廣州市矢量化電子地圖進行數據關聯，建立街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)病情況地理信息數據庫。使用Excel 2007對相關數據整理后，進行描述性分析。因無法獲取街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)水平的學生人數，故無法統(tǒng)計其相應的學生報告發(fā)病率，本研究采用街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人口數據作為分母，計算全人群中的報告學生患者的發(fā)病率并進行相關的空間分析。

2.全局空間自相關分析：應用全局空間自相關統(tǒng)計量[莫蘭指數(MoranI)]判斷廣州市結核病分布是否具有空間聚集性。使用Geoda 1.8軟件進行計算全局MoranI，通過標準化統(tǒng)計量Z進行空間相關的統(tǒng)計學檢驗，檢驗水準α=0.05。MoranI越接近1，表示患者分布整體呈現聚集性分布；若MoranI越接近-1，表示患者分布整體呈現離散分布；若MoranI為0，表示患者分布整體呈現隨機分布，無空間聚集性。

3.局部空間自相關分析：在街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)維度上分析廣州市肺結核發(fā)病聚集區(qū)域的具體位置與類型，使用Geoda 1.8軟件計算局部空間自相關指標(local indicators of spatial association, LISA),識別局部空間聚集類型，導出數據，通過ArcGIS 10.5制作LISA聚集圖。

4.時空掃描分析：使用SaTScan9.5軟件基于離散Poisson模型在街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)水平對2014—2018年廣州市全人群學生肺結核患者進行時空聚集分析。原理為通過建立一個移動圓柱體，底部圓形窗口的半徑變化范圍為0到總人口的50%，高度對應研究區(qū)域的時間，計算窗口內部與外部區(qū)域間結核病發(fā)病率的差異。統(tǒng)計量為對數似然比(log likelihood ratio,LLR),LLR值越大，說明該區(qū)域越有可能為聚集區(qū)域。此外，計算該地區(qū)的相對危險度(relative risk，RR)，并通過999次蒙特卡羅模擬檢驗差異是否有統(tǒng)計學意義，檢驗水準α=0.05。本研究設置最大空間掃描區(qū)域為全市總人口的50%，掃描周期為1個月，無地區(qū)重疊。時空掃描結果可視化在ArcGIS 10.5軟件中進行實現。

表1 2014—2018年廣州市學生肺結核患者報告發(fā)病情況

結 果

1.基本情況：2014—2018年廣州市報告學生肺結核患者2755例，平均報告發(fā)病率為16.60/10萬，平均全人群中的學生報告發(fā)病率為4.06/10萬，發(fā)病例數和發(fā)病率呈先下降后上升的趨勢(表1)。

2.時間分布情況：對學生肺結核報告發(fā)病時間按月份統(tǒng)計，2014—2016年間各年度曲線變化情況相似，每年3、4月為學生肺結核報告高峰，隨后逐漸下降，到9月份出現小高峰。而2017—2018年間年度曲線變化相似，9月份出現小高峰，12月、1月出現報告高峰。

3.全局空間自相關分析： 2014—2015年，廣州市全人群中的學生肺結核報告發(fā)病率統(tǒng)計量Z值均<1.96，且P值均>0.05，提示學生肺結核發(fā)病無空間聚集性，呈現隨機分布。2016—2018年，廣州市全人群中的學生肺結核報告發(fā)病率的MoranI值均>0，且Z值均>1.96，P值均<0.05，提示廣州市全人群中的學生肺結核報告發(fā)病率整體呈現空間聚集性分布(表2)。

表2 2014—2018年廣州市全人群中的學生肺結核患者

4.局部空間自相關分析：LISA分析結果顯示，2014—2018年全人群中的學生肺結核報告發(fā)病率局部空間自相關呈現4種聚集模式：高-高、高-低、低-高、低-低。高值聚集區(qū)(高-高聚集)主要集中在廣州市的西南部，并呈動態(tài)變化，2014年高值聚集區(qū)相對分散，隨著年份的推移，高值聚集區(qū)逐漸融合，并逐漸形成2個高值聚集中心。高值聚集中心主要包含番禺區(qū)：小谷圍街道、新造鎮(zhèn)，海珠區(qū)：琶洲街道、官洲街道，天河區(qū)：元崗街道、長興街道(圖2)。

5.時空掃描分析：對2014—2018年全人群中的學生肺結核報告發(fā)病率進行時空掃描，結果顯示發(fā)病率有時空聚集性，共發(fā)現3個時空聚集區(qū)。其中一級聚集區(qū)分布在番禺區(qū)，聚集半徑為3.72 km，涉及2個街道，分別為番禺區(qū)：小谷圍街道，新造鎮(zhèn)；聚集時間為2016年3月至2018年7月，區(qū)域內實際報告學生患者151例，期望患者5.45例(LLR=360.04,RR=29.28,P<0.001)。二級聚集區(qū)覆蓋8個街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)，分布在天河區(qū)和番禺區(qū)(表3，圖3)。

討 論

傳統(tǒng)流行病學分析，無法納入地理因素進行相關分析，因此無法解決空間相關性對疾病分布的影響。利用時空掃描方法探索傳染病聚集性，由于未對聚集性的大小位置規(guī)模作任何假定，避免了選擇偏倚，可以最大限度地進行發(fā)病數據信息的挖掘，發(fā)現聚集性疫情[7]。近年來，學校結核病突發(fā)公共衛(wèi)生事件和聚集性疫情時有發(fā)生[8-9]，往往會引起較強烈的社會影響，這也成為了結核病防控工作中的重點和難點。本研究對2014—2018年廣州市學生結核病發(fā)病情況進行時空分析，挖掘分布特點，為廣州市學生結核病防控提供相關參考依據。

表3 2014—2018年廣州市全人群中的學生肺結核報告發(fā)病率時空掃描分析

注LLR:對數似然比(log likelihood ratio)；RR:相對危險度(relative risk)

圖2 2014—2018年廣州市全人群中的學生報告發(fā)病率局部自相關指標(LISA)分析

圖3 2014—2018年廣州市全人群中的學生報告發(fā)病率時空掃描分析

2014—2018年廣州市學生報告肺結核發(fā)病趨勢與全國學生發(fā)病情況相似，均呈現先下降后上升的趨勢[3]。2018年廣東省學生肺結核報告發(fā)病率為11.49/10萬，而廣州市的發(fā)病率為17.22/10萬，遠高于全省的水平。廣州市是省會城市，高校眾多，學生基數大，大學生來源全國各地，流動人口的流入、醫(yī)療衛(wèi)生資源豐富等，這些均可能為廣州市學生肺結核發(fā)病率高的原因[10]。從發(fā)病月份上，可以發(fā)現每年均有2個發(fā)病小高峰：3、4月份的發(fā)病高峰主要為高三學生統(tǒng)一進行高考體檢，因高三學生學業(yè)壓力，體育鍛煉少，增加了其發(fā)病風險，導致學生病例被集中發(fā)現而出現發(fā)病高峰；而9月份出現的發(fā)病高峰主要為學生升學(如小學升初中、高中升大學等)時根據相關規(guī)定需要進行入學體檢，肺結核篩查為必查項目，因此數量眾多的學生在同一時間進行篩查，也導致出現了學生患者被集中發(fā)現而出現另一個發(fā)病高峰。本研究發(fā)現的2個發(fā)病高峰，其時間規(guī)律也與全國情況相似[3]，提示需要進一步加強新生入學體檢及定期結核病篩查工作，這是發(fā)現學生結核病患者重要的手段。此外，2017—2018年廣州市因高考體檢而出現的發(fā)病高峰與2014—2016年不一致，其原因為高考體檢的時間發(fā)生調整，由原來的3、4月，調整為1、12月，導致相應的發(fā)病高峰也隨之改變。

全局自相關分析顯示，2016—2018年廣州市全人群中的學生肺結核發(fā)病情況整體呈現空間聚集關系。進一步通過LISA分析發(fā)現，隨著年份的推移，高值聚集區(qū)由原來的分散分布，演變融合，并逐漸形成2個高值聚集中心，主要集中在廣州市的西南部，分布在番禺區(qū)：小谷圍街道、新造鎮(zhèn)，海珠區(qū)：琶洲街道、官洲街道，天河區(qū)：元崗街道、長興街道。高值聚集區(qū)域內都有高校存在，高校分布密度高，如：小谷圍街道有廣州大學城(內含10所大學)，長興街道附近分布著華南農業(yè)大學、華南理工大學、華南師范大學等數所高校。這種聚集現象與單志力等[7]、王莉麗[11]、李曉蓉等[12]和徐文婕等[13]報告的結核病聚集性疫情與高校聚集發(fā)病的情況相符。針對這些高值聚集區(qū)域的學校，衛(wèi)生行政部門應加強監(jiān)測及加強衛(wèi)生資源的投入，切實做好入學體檢、肺結核可疑癥狀監(jiān)測、學生健康教育等防控工作。早發(fā)現、早治療學生患者是防治進一步擴散造成學校聚集性疫情的有效措施。

通過時空掃描分析2014—2018年廣州市街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)全人群中的學生肺結核發(fā)病情況發(fā)現，在綜合考慮發(fā)病時間和空間，廣州市學生肺結核存在特定的聚集區(qū)域。一級聚集區(qū)分布在番禺區(qū)以小谷圍街道為中心的聚集區(qū)，包含了新造鎮(zhèn)。位于小谷圍街道的廣州大學城是國家一流大學園區(qū)，包含了10所高校，擁有高校學生約15萬名[14]。隨著大學城二期的開發(fā)， 2所高校陸續(xù)落戶小谷圍街道毗鄰的新造鎮(zhèn)，使大學城成為廣州市內高校密度最高的區(qū)域。因高校間的公共空間日益開放，不同學校間的大學生溝通交流日益增多，在促進校園文化建設、學習便利的同時也增加了學生肺結核傳播的風險[15]，時空掃描分析結果顯示在聚集時間內，以小谷圍街道為中心的聚集區(qū)內學生肺結核發(fā)病風險是其他區(qū)域的29.28倍。同時，從以小谷圍街道和五山街道為中心的2個高校密集區(qū)時空掃描結果發(fā)現，其聚集高發(fā)時間均長達16個月。由于結核病疫情管理歸屬地管理，而各類高校行政管理級別不一，在防控工作上易造成溝通不暢，導致高校內結核病防控落實不到位；如新生入學體檢沒有納入結核病篩查項目，健康教育不足，校醫(yī)對結核相關的可疑癥狀監(jiān)測不到位，密切接觸者篩查范圍不足等[16]，均可導致學生肺結核患者持續(xù)出現。衛(wèi)生健康和教育部門應進一步加強完善聯防聯控工作機制，落實學校在學校結核病防控中的主體責任，共同完善及落實相關的防控措施，尤其對于高值聚集區(qū)。

此外，對比LISA分析，時空掃描分析還識別了以番禺區(qū)沙灣鎮(zhèn)為中心的另外一個發(fā)病聚集區(qū)域。在整體學生發(fā)病水平上，沙灣鎮(zhèn)處于較低水平，但在2014年4月份，出現了短暫的時空聚集，提示該區(qū)域內可能發(fā)生了學校聚集性疫情，學生患者突然增長，提示衛(wèi)生行政部門對此類突發(fā)情況應加強監(jiān)測。時空掃描分析較單純的空間聚集性分析，同時考慮了時間因素在疾病空間分布中的作用，是空間掃描分析的有益補充，可有效提高空間聚集識別的能力，提高數據分析的可靠性。

綜上所述，本研究采用空間流行病學方法首次對廣州市學生肺結核患者進行時空分析，發(fā)現在街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面上，學生肺結核患者總體分布存在空間聚集性，學生肺結核患者發(fā)病熱點主要集中在高校密度高的番禺區(qū)小谷圍街道片區(qū)，為衛(wèi)生行政部門制定學生結核病防控策略提供了線索和依據。建議進一步加強高值聚集區(qū)學校結核病的防控力度，針對不同疫情特征分布區(qū)域采取精細化的防控措施。

本研究存在一定局限性。不同年份傳染病報告卡個案信息中學校名稱存在缺失，未能做到以學校地址進行空間分析，但以學生患者現住址進行分析仍能一定程度上反映廣州市學生肺結核患者的時空分布規(guī)律，為防控提供依據。此外，目前僅能獲得2018年街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口數據，研究中計算街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)全人群學生報告發(fā)病率均使用2018年的人口數據，因此每年街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)的學生發(fā)病率不夠精確。2014—2018年，廣州市人口是持續(xù)增長的，因此研究中相應的發(fā)病率為低估的，但對發(fā)現空間分布特征仍有積極意義。