賴鏗 吳桂鋒 雷宇 謝瑋 王挺 鐘敏兒 杜雨華

空間流行病學(xué)作為流行病學(xué)的一個(gè)新分支，主要研究人群中疾病與健康狀態(tài)的空間分布及其影響因素，在近年來被陸續(xù)應(yīng)用于結(jié)核病的防控。大量研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)核病發(fā)病在空間上存在異質(zhì)性[1-4]。廣州市作為超大城市，人口眾多且流動(dòng)性大，結(jié)核病疾病負(fù)擔(dān)重，而目前尚未見結(jié)核病相關(guān)的空間分析報(bào)道。因此，本研究旨在從街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)水平上，對(duì)廣州市2014—2018年肺結(jié)核發(fā)病數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分析，為廣州市結(jié)核病防控提供科學(xué)依據(jù)。

資料和方法

一、資料來源

廣州市肺結(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)《傳染病報(bào)告信息管理系統(tǒng)》，按照“發(fā)病日期”“現(xiàn)住址為廣州”“已審核”等條件，下載2014—2018年肺結(jié)核傳染病報(bào)告卡，篩選臨床診斷和確診肺結(jié)核患者，累計(jì)報(bào)告54 213例。各年常住人口數(shù)據(jù)來源于廣州市統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)年鑒，其中街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口數(shù)來源于2018年廣州市衛(wèi)生部門的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。地理數(shù)據(jù)采用廣州市街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃矢量地圖，空間分析的基本單位為街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

二、研究方法

1.構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)庫：根據(jù)病例數(shù)據(jù)現(xiàn)住址獲得相應(yīng)的街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)緯度信息，建立街鎮(zhèn)代碼、經(jīng)緯度、人口數(shù)據(jù)、肺結(jié)核報(bào)告卡數(shù)據(jù)等信息的數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)屬性表與廣州市矢量化電子地圖進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，建立街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)病情況地理信息數(shù)據(jù)庫。

2.空間分布地圖及趨勢(shì)面分析：空間分布地圖是對(duì)各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)肺結(jié)核平均報(bào)告發(fā)病率在電子地圖上進(jìn)行渲染，通過不同顏色填充，揭示空間分布趨勢(shì)。趨勢(shì)面分析是根據(jù)各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)肺結(jié)核平均報(bào)告發(fā)病率與其對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度，建立二元多項(xiàng)式回歸模型，用數(shù)學(xué)曲面來擬合樣本數(shù)據(jù)中的區(qū)域分布及變化趨勢(shì)。

3.全局空間自相關(guān)分析：是從整體水平上探索疾病的空間分布特征，應(yīng)用莫蘭指數(shù)(MoranI)值反映廣州市肺結(jié)核空間整體分布特征。MoranI取值范圍在-1～1之間，MoranI值為正，表示患者在空間單元分布具有正相關(guān)性，整體呈現(xiàn)聚集型分布，即發(fā)病率高的區(qū)域趨向于向發(fā)病率高的區(qū)域聚集(高-高聚集)或發(fā)病率低的區(qū)域趨向于向發(fā)病率低的區(qū)域聚集(低-低聚集)，數(shù)值越大，聚集性越強(qiáng)；MoranI值為負(fù)，表示患者在空間分布具有負(fù)相關(guān)性，整體呈現(xiàn)離散型分布，數(shù)值越大，空間分布越不集中；MoranI值為0，表示整體呈現(xiàn)隨機(jī)分布，無空間聚集性。由于MoranI值無法區(qū)分聚集類型為高-高聚集還是低-低聚集，需應(yīng)用全局Getis-OrdG指數(shù)判斷肺結(jié)核整體聚集類型。當(dāng)G>0，且Z>1.96時(shí)，認(rèn)為整體分布為高-高聚集；當(dāng)G<0，且Z<-1.96時(shí)，認(rèn)為整體分布為低-低聚集。

4.局部空間自相關(guān)分析：在街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)水平上分析廣州市肺結(jié)核發(fā)病聚集區(qū)域的具體位置與類型，通過計(jì)算局部空間自相關(guān)指標(biāo)(local indicators of spatial association，LISA)，進(jìn)而揭示局部空間與相鄰空間發(fā)病率相似(正相關(guān))或非相似(負(fù)相關(guān))程度。LISA聚集地圖結(jié)果可能呈現(xiàn)為4種聚集模式：發(fā)病率高(或低)的區(qū)域其相鄰的區(qū)域發(fā)病率也高(或低)，稱為高-高聚集或低-低聚集；相反，負(fù)相關(guān)的區(qū)域可表現(xiàn)為發(fā)病率高(或低)的區(qū)域其相鄰區(qū)域發(fā)病率低(或高)，稱為高-低聚集或低-高聚集。通過局部Getis-OrdG指數(shù)判斷局部地區(qū)是高值聚集或低值聚集，即挖掘肺結(jié)核發(fā)病具體熱點(diǎn)區(qū)域及冷點(diǎn)區(qū)域。

三、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用Excel 2007軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和描述性分析，使用ArcGIS 10.5軟件實(shí)現(xiàn)空間分布地圖、趨勢(shì)面分析、全局及局部Getis-OrdG指數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析及結(jié)果的可視化。使用Geoda 1.8軟件統(tǒng)計(jì)MoranI值及LISA分析。通過構(gòu)造正態(tài)分布的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z，采用Z-score對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。在α=0.05的檢驗(yàn)水準(zhǔn)下，當(dāng)|Z|>1.96，拒絕無效假設(shè)。

圖1 2014—2018年廣州市肺結(jié)核年均報(bào)告發(fā)病率空間分布圖

結(jié) 果

一、基本情況及空間分布地圖

表1 2014—2018年廣州市肺結(jié)核患者報(bào)告發(fā)病情況

圖2 2014—2018年廣州市肺結(jié)核年均報(bào)告發(fā)病率三維空間分布圖

二、三維空間分布圖

三維空間分布圖中X軸表示不同街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)幾何中心的經(jīng)度，Y軸表示緯度，Z軸表示年均報(bào)告發(fā)病率。因此，一個(gè)點(diǎn)(X，Y，Z)表示某一街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)的年均報(bào)告發(fā)病率，將三維空間中的點(diǎn)分別投影在X-Z和Y-Z兩個(gè)平面上，利用散點(diǎn)圖擬合多項(xiàng)式模型形成2條曲線，直觀展示肺結(jié)核發(fā)病在空間上的分布趨勢(shì)。結(jié)果顯示，2014—2018年廣州市結(jié)核病發(fā)病情況總體分布由西向東逐漸降低，東部地區(qū)明顯低于西部地區(qū)；在南北分布上，呈現(xiàn)輕微的“n”形分布，中間高，兩邊低(圖2)。

三、整體空間分布特征

2014—2018年廣州市各年肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率的MoranI值均>0，Z值均>1.96，P值均<0.05，提示廣州市肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率呈現(xiàn)空間聚集性分布(表2)。在全局MoranI值基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步識(shí)別廣州市結(jié)核病空間整體聚集類型，對(duì)全部Getis-OrdG指數(shù)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，全部Getis-OrdG指數(shù)為0.006，Z值為2.632，P值為0.008，表明廣州市肺結(jié)核空間整體為高-高聚集分布。

四、局部空間分布特征

1.局部發(fā)病聚集類型：聚集性地圖顯示，年均肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率局部空間自相關(guān)模式呈現(xiàn)為4種聚集模式：高-高、高-低、低-高、低-低。高-高聚集區(qū)有7個(gè)：越秀區(qū)的珠光、洪橋、大塘、北京街道和天河區(qū)的珠吉、新塘、車陂街道(圖3)。

2.局部發(fā)病熱點(diǎn)與冷點(diǎn)：冷熱點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)，廣州市年均肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率聚集區(qū)域(即熱點(diǎn)區(qū)域，熱點(diǎn)95%CI)共有29個(gè)街道，分別為天河區(qū)的天河南、石牌、林和、冼村、元崗、龍洞、黃村、前進(jìn)、棠下、長興、新塘、車陂、沙河街道，越秀區(qū)的珠光、華樂、黃花崗、農(nóng)林、東山、白云、大東、大塘、梅花村、人民街道，海珠區(qū)的海幢、濱江、琶洲、官洲街道，白云區(qū)的京溪、同和街道。其中，熱點(diǎn)區(qū)域(熱點(diǎn)99%CI)街道有2個(gè)，分別為天河區(qū)的黃村街道和長興街道；冷點(diǎn)區(qū)域(冷點(diǎn)95%CI)只有1個(gè)街道，即增城區(qū)的永寧街道(圖4)。

圖3 2014—2018年廣州市肺結(jié)核年均報(bào)告發(fā)病率局部空間自相關(guān)指標(biāo)聚集地圖

表2 2014—2018年廣州市肺結(jié)核報(bào)告發(fā)病率全局自相關(guān)分析

討 論

空間流行病學(xué)是一門描述和分析疾病在地理上分布變化的學(xué)科。近年來，空間流行病學(xué)已被廣泛應(yīng)用于結(jié)核病研究，全國及多個(gè)省、市已經(jīng)發(fā)表了相關(guān)的研究[1-4]，但廣州市作為超大城市，結(jié)核病負(fù)擔(dān)重，目前筆者尚未見到相關(guān)空間分析研究的報(bào)告。此外，本研究分析以街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位，較既往的研究分析以區(qū)/縣為單位更為精細(xì)[1-2, 4-5]，這將為廣州市結(jié)核病精準(zhǔn)防控提供更有針對(duì)性的參考依據(jù)。

三維空間分析能排除局部不穩(wěn)定因素的干擾，直觀反映肺結(jié)核發(fā)病情況在大尺度上的變化趨勢(shì)[1]。本研究結(jié)果顯示，發(fā)病率總體呈現(xiàn)由西向東逐漸降低，由南向北先升后降的趨勢(shì)，說明廣州市肺結(jié)核發(fā)病分布不均衡，發(fā)病主要集中在西北部和西南部。廣州市西北部及西南部均為人口較多的地區(qū)(如白云區(qū)、番禺區(qū)、天河區(qū)等)，該區(qū)域人口總數(shù)約占全市人口總數(shù)的70%。既往研究表明，肺結(jié)核的空間分布存在異質(zhì)性，廣州市的發(fā)病情況也相似，發(fā)病主要集中在人口密集的區(qū)域[6-7]。

全局自相關(guān)分析顯示，2014—2018年廣州市肺結(jié)核整體呈現(xiàn)聚集性，進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)廣州市結(jié)核病整體分布特點(diǎn)為“高-高”聚集。肺結(jié)核為呼吸道傳染病，若防控工作不到位，易增加因患者活動(dòng)導(dǎo)致的傳播風(fēng)險(xiǎn)，使發(fā)病范圍擴(kuò)大，防控工作應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注高值聚集區(qū)。“高-高”聚集區(qū)域?yàn)樵叫銋^(qū)的珠光、洪橋、大塘、北京街道和天河區(qū)的珠吉、新塘、車陂街道。針對(duì)不同的區(qū)域聚集類型，應(yīng)采取不同的防控策略，做到精細(xì)化、差異化管理[8]?！案?高”聚集區(qū)已形成一個(gè)發(fā)病率較高的片區(qū)，應(yīng)共同做好區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控，加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)群眾的健康教育工作，提高自我防護(hù)意識(shí)，出現(xiàn)可疑癥狀應(yīng)及時(shí)就診；加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)肺結(jié)核患者的發(fā)現(xiàn)及可疑患者的鑒別診斷；做好肺結(jié)核患者居家隔離治療，密切接觸者篩查等措施，避免向周邊區(qū)域蔓延?！案?低”或“低-高”聚集區(qū)域其含義為發(fā)病率較高(或較低)的街道相鄰的街道發(fā)病率較低(或較高)，呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。針對(duì)相鄰街道存在發(fā)病率差異的聚集模式，應(yīng)加強(qiáng)發(fā)病率較高的街道患者的發(fā)現(xiàn)及管理工作，具體可參考上述措施；對(duì)于發(fā)病率較低的街道應(yīng)加強(qiáng)可疑癥狀的監(jiān)測(cè)，及早發(fā)現(xiàn)可疑/確診患者，加強(qiáng)重點(diǎn)人群的健康教育及倡導(dǎo)良好的生活行為，提高其自身免疫力。

圖4 2014—2018年廣州市肺結(jié)核年均報(bào)告發(fā)病率局部熱/冷點(diǎn)地圖

局部熱點(diǎn)分析顯示，廣州市結(jié)核病發(fā)病“熱點(diǎn)”主要集中在天河區(qū)和越秀區(qū)。天河區(qū)和越秀區(qū)成為發(fā)病“熱點(diǎn)”，可能受不同因素影響。已有研究發(fā)現(xiàn)，流動(dòng)人口的快速增長和流動(dòng)人口占總?cè)丝诘妮^高比例對(duì)結(jié)核病產(chǎn)生巨大的影響，流動(dòng)人口為結(jié)核病的傳播提供了新的傳染源[9]。天河區(qū)為廣州市經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的區(qū)域，外來務(wù)工人員眾多，2018年末非戶籍人口占常住人口的46.2%[10]，提示天河區(qū)成為發(fā)病熱點(diǎn)可能與流動(dòng)人口多有關(guān)。此外，老年人因免疫力下降，且存在不同程度的基礎(chǔ)疾病，是肺結(jié)核發(fā)病的高危人群。越秀區(qū)為老城區(qū)，2018年末60歲以上人口占常住人口的25.41%，位列全市第二，其60歲以上人口為29.93萬人，絕對(duì)數(shù)位列全市首位[10]，提示越秀區(qū)成為發(fā)病熱點(diǎn)可能與老年人口眾多有關(guān)。對(duì)于“熱點(diǎn)”區(qū)域需重點(diǎn)防控，如天河區(qū)和越秀區(qū)的防控策略應(yīng)考慮到流動(dòng)人口及人口老齡化等特點(diǎn)[11-12]，避免“熱點(diǎn)”進(jìn)一步擴(kuò)大。此外，局部熱點(diǎn)分析還發(fā)現(xiàn)增城區(qū)的永寧街道為發(fā)病冷點(diǎn)區(qū)域，可能的原因有，增城區(qū)為廣州市經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，流動(dòng)人口流入不大，人口結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定，發(fā)病水平較低；永寧街道位于廣州市的中部，且相鄰的街道發(fā)病水平均低，屬于“低-低”聚集區(qū)域。由于廣州市人口流動(dòng)大，導(dǎo)致每年的人口及發(fā)病情況均會(huì)發(fā)生變化，可能隨著年份改變，發(fā)病熱點(diǎn)區(qū)域會(huì)改變。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)核病受人口密度、醫(yī)療條件、經(jīng)濟(jì)水平等多種因素的影響[13-15]，探索廣州市結(jié)核病發(fā)病的影響因素，仍需開展進(jìn)一步研究。

綜上，本研究采用空間流行病的方法首次繪制了廣州市肺結(jié)核空間分布地圖，發(fā)現(xiàn)在街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面肺結(jié)核分布存在空間聚集性，為衛(wèi)生行政部門制定相關(guān)防控策略提供了線索和依據(jù)。建議進(jìn)一步加強(qiáng)“高-高”聚集區(qū)的街道和“熱點(diǎn)”區(qū)域的防控力度，針對(duì)不同分布特征的區(qū)域采取精細(xì)化及差異化防控措施。

本研究存在一定局限性。一方面，目前僅能獲得2018年街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口數(shù)據(jù)，研究中計(jì)算街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)報(bào)告發(fā)病率均使用2018年的人口數(shù)據(jù)，因此每年街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)的發(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(yīng)的發(fā)病率有所低估，但對(duì)發(fā)現(xiàn)空間分布特征，仍有積極意義。另一方面，本研究方法未納入時(shí)間的因素，因此不能準(zhǔn)確地判斷發(fā)病率高的區(qū)域隨著時(shí)間的變化趨勢(shì)，可能會(huì)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷產(chǎn)生影響，導(dǎo)致結(jié)果產(chǎn)生一定偏倚。后續(xù)研究將進(jìn)一步收集完善數(shù)據(jù)及研究方法，開展更深入細(xì)致的研究。

志謝廣州市胸科醫(yī)院李鐵鋼主任醫(yī)師對(duì)本文統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行了悉心指導(dǎo)。