广东省出生缺陷检出情况的空间聚集性分析

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(广东省妇幼保健院, 广东 广州 511442)

出生缺陷(birth defect)是指婴儿出生前发生的身体结构、功能或代谢异常，是导致孕产妇流产、死胎、新生儿死亡等主要原因，给社会和家庭造成巨大经济和疾病负担，严重影响出生人口素质。出生缺陷种类繁多、成因复杂、地区间差异显著。出生缺陷的发生与父母亲遗传因素关系密切，但环境因素同样在其中发挥者重要作用，并与遗传因素相互影响，共同影响着出生缺陷的发生和种类变化。由于一定空间范围内的环境因素(气象条件、污染物构成、工业设计布局等)基本一致，使得利用空间扫描统计量探讨地区间发生出生缺陷的差异情况成为可能。

扫描统计量的概念最早由Glaz于1965年提出，通过探测局部时间和/空间事件发生数的增加，并检验这种增加是否由于随机因素造成。其理论经过不断发展和完善，目前主要用于环境污染监测、传染病和慢性病的预防控制，公共卫生管理和预警技术等方面[1-4]。本文拟通过对广东省所有助产机构分娩的出生缺陷儿进行空间扫描分析，了解全省出生缺陷检出的空间聚集性分布，为制定区域性出生缺陷防控策略提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

以2015-2016年在广东省所有开展助产服务的1 660家医疗机构分娩的围产儿(孕满28周至产后7天，包括活产、死胎死产及7天内死亡者)和产母为研究对象；每例出生缺陷儿按要求填报“出生缺陷儿登记卡” ,出生缺陷的诊断及分类按照全国统一标准。

1.2 统计学方法

利用EXCEL建立数据库，SPSS 13.0进行率和构成比的描述、检验。检出率表述为每万围产儿数中的出生缺陷儿例数，总出生数包含孕28周以上的所有妊娠结局(活产儿、死胎、人工终止妊娠)。检出率差异性比较采用卡方检验。

本研究采用单纯空间扫描统计量来探究围产儿发生出生缺陷的空间聚集性。单纯空间扫描统计量假设出生缺陷发生例数符合Poisson概率分布模型，利用动态变化的圆形扫描窗口(对应空间区域) 对不同的区域进行扫描以探测出生缺陷的空间聚集性。扫描窗口每变化一次，计算出理论发病数，然后利用窗口内外的实际发病数与理论发病数构造对数似然比 ( log likelihood ratio，LLR)进行检验，确定所有地区、所有窗口的最大LLR值为最可能的空间聚集性，进而计算聚集区内外的发病相对危险度(relative ratio，RR)。采用蒙特卡罗法产生模拟数据集计算P值，P<0.05则提示聚集性具有统计学意义[6]。应用扫描统计量时，除了探测到最有可能的集群，也探测数据集中次要的集群，并且根据似然函数的大小对它们进行排序。本次研究的空间扫描统计量在SaT Scan 9.4中进行，扫描分析最大半径为总人口的20%，蒙特卡罗模拟次数为999，没有地理重叠，并运用ArcGis对出生缺陷检查率的地区分布及空间扫描分析结果进行地图呈现。

2 结果

2.1广东各地市缺陷儿的发生情况

2015-2016年广东省分娩3 286 009例围产儿，平均出生缺陷发生率为143.60/万(47 188 /3 286 009)。2015年、2016年发生率分别为143.48/万、143.71/万，差异没有统计学意义(χ2=0.03，P=0.86)。缺陷儿产母平均年龄为28.78岁，平均孕次为2.14，平均产次为1.54。单胎45 182例，双胎1 968例，多胎41例。缺陷儿中男性28 584例，女性18 415例，性别不明192例。在监测的23类出生缺陷中，发生率顺位前五名是：先天性心脏病47.43/万，葡萄糖-6-磷酸脱氢酶缺乏症(G6PD缺乏症)22.94/万，多指(趾)16.52/万，胎儿水肿综合征8.95/万，马蹄内翻足6.14/万。全省21个地级市中出生缺陷发生率最高为佛山市502.00/万，最低为潮州市25.02/万，各地市出生缺陷发生情况见表1。

2.2 空间聚集性分析

广东省省内存在3个有统计学意义的出生缺陷检出率高聚集区，分别是：佛山市为一级聚集区域，出生缺陷总检出率为502.00/万;二级聚集区域由珠海市、中山市和深圳市组成，出生缺陷总检出率为208.70/万；三级聚集区域为东莞市和广州市，总检出率为175.22/万。3个聚集区域的空间扫描聚集分析结果见表2、图1。

表1 2015-2016年广东各地市出生缺陷发生情况Table 1 Incidence of birth defect in Guangdong from 2015 to 2016

表2 广东省各地市出生缺陷检出率的空间扫描聚集分析Table 2 Spatial scanning aggregation analysis of the detection rate of birth defect in cities in Guangdong

图1 2015-2016年广东省出生缺陷检出率空间扫描分析结果
Fig.1 Spatial scanning analysis results of detection rate of birth defect in Guangdong from 2015 to 2016

3 讨论

3.1 广东省出生缺陷防控形势严峻

出生缺陷是导致围产儿死亡的重要因素，也是影响人口素质的重要因素。我国自1986年开始通过设立哨点医院进行全国出生缺陷监测，广东省作为首批参与的省份经过近30年努力，在监测流程、数据漏报、表卡填写都相对成熟和规范。2015年广东启动出生缺陷人群监测工作，将省内所有助产机构分娩的缺陷儿纳入其中，其数据能真实反映全省围产儿出生缺陷发生情况。从全省监测数据看，该省出生缺陷发生率处于全国较高水平[5]，可能与广东地区经济条件较发达、医疗技术水平较先进有关，出生缺陷防控工作重点不是降低出生缺陷检出率，而是通过三级预防，特别是一级和二级预防，减少育龄夫妇的不良因素暴露，提高育龄人群的健康意识，孕期进行规范的产前检查，发现严重缺陷时及时干预，从而提高出生人口素质。

3.2 利用扫描统计量分析出生缺陷空间聚集性有利于深入挖掘出生缺陷影响因素

目前各地对出生缺陷监测情况分析最常用的是流行病学三间分布描述，但该方法只能粗略了解发病概括，无法深入挖掘数据中的信息，并进行聚集性探索。扫描统计量的出现为探索发病数的聚集性提供了有效途径，它分为时间扫描统计量、空间扫描统计量和时空扫描统计量三种，分别通过探测局部时间、空间、时间和空间内事件发生数的变化，并检验这种变化是否由于随机因素造成。目前国内多数研究多将扫描统计量分析方法用于手足口病、猩红热、梅毒、艾滋病等传染病的预防控制方面，国外则已有研究将此法用于出生缺陷、环境污染监测、公共卫生管理和预警等方面[1-4]，并取得了较好效果。扫描窗口的尺度大小是扫描统计量的重要特征，对结果有重要影响。有研究认为20%～30%比例的扫描窗口不仅可以探测到数量、半径适中的聚集区，便于疾病监测工作，而且结果稳定、准确性高[7]。

3.3出生缺陷空间聚集区域与经济、环境污染等因素相关

本文在全助产机构监测数据基础上，结合全省人群出生缺陷发生率并保证扫描结果无重叠区域，最终选择最大空间扫描窗口尺度为20%。结果发现2015-2016年广东省存在三个有统计学意义的出生缺陷检出率高聚集区，分别是：佛山市为一级聚集区域，二级聚集区域由珠海市、中山市和深圳市组成，三级聚集区域为东莞市和广州市。珠三角地区由于人口基数大、地域相邻、经济发达，且较粤东、粤西和山区，更容易发生空间聚集。而阳江市、江门市、肇庆市虽然发生率也较高(分别为107.74/万、104.66/万、100.51/万)，但因为三地市地域距离较远、实际发生数较周边其他地市低，受到空间扫描方法的局限性，未能空间上表现出聚集性。出生缺陷的发生除遗传因素外，孕期暴露于不良环境中也会导致出生缺陷的发生[8]。广东省2015年统计年鉴显示，本研究中发生聚集区域的6个地市集中了全省大部分工业布局：规模以上工业企业(主营业务收入2 000万元以上)单位数占全省67.30%，工业总产值占全省74.28%，非户籍人口占常驻人口49.30%。工业集中、环境中污染物浓度较高、孕妇工作中接触放射线、有毒有害物质机会较大，流动人口普遍优生优育意识薄弱、产检率低、跟踪随访困难，这些原因都造成了此区域出生缺陷发生率较高，空间扫描结果集中。特别是一级聚集地区的佛山市，它素有“制造业之都”的美称，陶瓷、纺织、有色金属等高耗能、污染重的行业占了很大比重，而且专业镇发展模式使污染源更加分散，同时佛山市空气中的二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物等三项污染物指标都位列珠三角城市首位，这些都导致了佛山地区孕妇暴露在不良环境中，出生缺陷发生率也较周边地区明显高。3个高出生缺陷检出率聚集区也提示在开展出生缺陷防控工作中，应分区域、有重点的关注不同人群，采取差异化防控措施，以期取得更好的防控效果。

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[5]罗灿,徐昊立,陈婷婷,等.广东2006—2015年围产儿出生缺陷监测分析[J].中国公共卫生,2017,33(11):1669-1672.

[6]Kulldorff M.SaTScan user guide for version 9.0[EB/OL].(2015-02-01)[2016-08-16].https://www.satscan.org/cgi-bin/satscan/register.pl/Sa%20TScan_Users_Guide.pdf?todo=process_userguide_download.

[7]唐咸艳,李峤,仇小强,等.扫描统计量中最大空间扫描窗口的尺度选择[J].中华疾病控制杂志,2015,19(3):316-317,320.

[8]黄彦红,董爽,李静,等.主要大气污染物与出生缺陷相关性研究进展[J].中国公共卫生,2017,33(1):39-41.

[专业责任编辑：尚 磊 游 川]