2014—2018年陕西省肺结核发病的时空聚集性分析

邓亚丽 张天华 刘卫平 张宏伟 马煜 李鹏

国内大量研究表明，肺结核的发病受经济、环境、地理、气候、卫生服务等因素的影响，其分布具有空间聚集性[1-7]。对结核病的聚集性研究，既可以为疾病的病因学研究提供线索，还有助于进一步评价不同时间、不同区域结核病的防控效果，也可以为制定有效的防控措施和卫生决策提供科学依据[8]。本研究收集陕西省2014—2018年报告的肺结核患者，对发病率进行时空聚集性分析，为制定防控策略和措施，合理配置卫生资源提供科学依据。

资料和方法

一、资料来源

基于《中国疾病预防控制信息系统》的子系统《传染病报告信息管理系统》，按照患者现住址进行发病情况的统计，收集2014年1月1日至2018年12月31日陕西省108个县(区)报告的肺结核患者。2014—2018年陕西省报告肺结核发病数分别为21 596、21 388、21 355、22 517、21 442例。人口数据来源于《中国疾病预防控制信息系统》的子系统《基本信息系统》，2014—2018年陕西省常住人口数分别为3764.00万、3775.12万、3792.87万、3797.77万、3883.48万名。陕西省矢量地图由中国疾病预防控制中心提供。

二、研究方法

1.构建数据库：利用ArcGIS 10.7软件构建包括地区行政编码、经度、纬度、各县(区)肺结核报告发病数、常住人口数的地理信息数据库。

2.空间聚集性分析：采用GeoDa 1.14.0软件，导入各县(区)肺结核发病数和人口数的地理信息数据，进行全局自相关分析和局部自相关分析，探索陕西省肺结核报告发病的空间聚集性。

全局自相关分析是通过计算莫兰指数(MoranI)，并采用蒙特卡罗模拟方法检验其显著性对聚集性进行评价。MoranI指数是反映空间邻近区域单元属性值的相似程度。MoranI值介于-1～1之间，其值越接近于1，表示空间单元之间关系越密切，性质越相似，即呈现聚集性分布；其值越接近于-1，表示整体呈离散型分布，样本之间差异越大；其值为0，表示整体呈随机性分布。

局部自相关分析是通过绘制局部空间关联指标(local indicators of spatial association，LISA)聚类图，识别空间聚集的地区和关联的模式。空间关联模式可分为4种，即“高-高”聚集、“低-低”聚集，以及“高-低”聚集和“低-高”聚集。前两种模式属于空间正相关区域，表示研究对象与相邻单元发病率均高或均低；后两种模式属于空间负相关区域，即研究对象与相邻单元属性值不同。

3.时空聚集性分析：将陕西省108个县(区)每年每月的肺结核发病例数、人口数、发病时间等与陕西省县级矢量地图地理信息数据库相关联，导入SaTScan 9.6软件进行时空扫描，检测肺结核发病的聚集地区和时间。SaTScan 9.6软件的分析思路是：假设某病的发病在时间、空间上呈离散型Poisson分布，首先在地图基础上建立一个可以改变位置、大小的圆柱形探测窗口，窗口随着时间和空间两个维度的变动而不断变化，扫描过程中将产生很多扫描窗口，计算产生的每一个扫描窗口内的理论发病数，并于实际的发病数构造统计量对数似然比(log-likelihood ratio，LLR)，从而对扫描窗口内发病的异常程度进行评价。LLR值越大且差异有统计学意义，则表示该扫描窗口下区域为聚集性区域的概率越大[8-9]。最先被探测出的且LLR值最大的称为一级聚集区域，其次为二级聚集区域，依次类推。SaTScan 9.6软件默认扫描圆柱的底半径从0增加到不超过最大人口风险的50%，圆柱的高度从0增加到不超过研究周期的50%。扫描参数不同，发现的聚集性差异很大，扫描窗口过大，探测到的聚集区有限，不易发现潜在的次级聚集区，可能出现漏报；扫描窗口过小，则次级聚集区增多，聚集区范围缩减[10-11]。本研究根据文献[12]将扫描最大窗口定为不超过人口数的30%，扫描的最大时长定为不超过最大研究周期的30%。

三、统计学处理

利用GeoDa 1.14.0软件进行空间聚集性分析，利用SaTScan 9.6软件进行时空聚集性分析，地理数据的处理和聚集性地区的显示在ArcGIS 10.7软件中实现。以P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

一、基本情况

图1 2014—2018年陕西省肺结核发病时间分布

注：5年平均发病率较高的县为紫阳县、岚皋县、平利县、镇坪县、佳县、子洲县；发病率较低的县(区)的为凤县、渭滨区、太白县、留坝县、汉台区、黄龙县、三原县、高陵县

表1 2014—2018年陕西省肺结核报告发病情况

二、空间聚集性分析

通过GeoDa 1.14.0软件对各年度肺结核报告发病率的全局自相关分析显示，2014—2018年陕西省肺结核发病呈明显的空间聚集性，5年肺结核发病的MoranI值为0.587。见表2。

表2 2014—2018年陕西省肺结核发病全局自相关分析

对各县(区)的发病率进行局部自相关分析发现，2014—2018年发病的“高-高”地区分别有15个、19个、18个、20个、20个，主要分布在陕西省的陕北和陕南地区，特别是榆林市和安康市。有14个县(区)每年均为发病的“高-高”地区，分别为榆林市的榆阳区、绥德县、佳县、吴堡县、清涧县、子洲县、横山县，延安市的子长县，安康市的紫阳县、汉阴县、岚皋县、平利县、镇坪县、旬阳县。同时，有一些地区属于发病的“高-低”地区，如西安市的碑林区、蓝田县、阎良区，咸阳市的彬县，渭南市的潼关县，铜川市的王益区、印台区报告发病率高于周围地区。5年的局部自相关分析未见发病的“低-高”地区，宝鸡市所有县(区)、西安市、咸阳市及渭南市的大部分县(区)均属于发病的“低-低”地区。见图3。

注：图例中括号内的数值为各空间聚集特征的县(区)个数

三、时空聚集性分析

采用SaTScan 9.6软件对2014—2018年时空聚集性进行分析，发现2014年一级聚集区分布在榆林市的7个县(区)，二级聚集区有14个县(区)，主要分布在安康市及其接壤的汉中市的西乡县、镇巴县，商洛市镇安县、柞水县；2015年一级聚集区分布在安康市的4个县(区)，二级聚集区主要分布在榆林市的11个县(区)及与其接壤的延安市的子长县、安塞县；2016年一级聚集区有17个县(区)，主要分布在安康市的10个县(区)及与其接壤的汉中市的西乡县、佛坪县、洋县、镇巴县和商洛市的镇安县、柞水县、山阳县；二级聚集区主要分布在榆林市的11个县(区)及与其接壤的延安市的8个县(区)；2017年一级聚集区分布在安康市的4个县(区)，二级聚集区主要分布在榆林市的12个县(区)及与其接壤的延安市的7个县(区)；2018年一级聚集区有16个县(区)，分布在安康市的10个县(区)及与其接壤的汉中市的西乡县、镇巴县、佛坪县、洋县和商洛市的镇安县、柞水县，二级聚集区有27个县(区)，主要分布在榆林市和延安市。2014年肺结核发病的聚集时间在2～4月份，2016、2017、2018年聚集时间在1～3月份，2015年聚集时间在9～11月份，见表3。

对2014—2018年分月肺结核报告发病率进行时空聚集性分析，检测到一级聚集区有15个县(区)，分布在安康市的所有县(区)，汉中市的镇巴县、西乡县，以及商洛市的镇安县、山阳县、柞水县；二级聚集区有19个县(区)，分布在榆林市的所有县(区)，延安市的子长县、安塞县、延川县、志丹县、宝塔区、延长县、吴起县，聚集时间在2016年1月至2017年6月，见图4。

图4 2014—2018年陕西省肺结核报告发病率时空聚集性分布情况

讨 论

空间流行病学是指利用地理信息系统和空间分析技术，描述和分析人群疾病、健康和卫生事件的空间分布特点及变化发展规律，探索影响特定人群健康状况的决定因素，为防治疾病、促进健康及卫生服务提供策略和支持[13]。传统的流行病学“三间分布”分析未考虑相邻地区之间传染病的相互影响及传播，空间流行病学是传统流行病学的有益补充[14]。与空间技术相结合，分析疾病与健康状况的空间分布及聚集状态，有助于确定防控的重点地区，评价防控效果，制定有效的防控策略。本研究从县级水平对全省肺结核发病的时间和空间聚集性进行分析，比较精确地展示了陕西省肺结核发病的时间和空间分布特征及地区聚集情况，对制定全省防控策略，优化资源配置具有一定的指导意义。

陕西省结核病发病具有明显的空间聚集性，发病的聚集地区主要分布在榆林市、安康市，以及与两市接壤的延安市、商洛市和汉中市的个别县(区)。同时，通过时空聚集性分析发现，2014年我省一级聚集区在榆林市，二级聚集区在安康市。而2015—2018年一级聚集区均在安康市，二级聚集区均在榆林市。综合两种分析方法，总体来说陕西省肺结核发病的聚集区主要在陕北和陕南地区。榆林市由于地处黄土高原，冬季十分寒冷，居民家中及公共场所开窗通风较少，感染结核病的风险也较大。陕南地区地处秦巴山区，交通不便，医疗资源相对较少，可能存在就诊延迟，造成疫情传播，导致肺结核的发病率也较高。此外，发病的“高-低”聚集区，也提示在低疫情地区存在发病的高风险区域，如西安市的碑林区、蓝田县、阎良区，咸阳市的彬县，渭南市的潼关县，铜川市的王益区、印台区报告发病率明显高于周围县(区)，应作为当地防控的重点地区。

通过时空聚集性分析发现，除2015年外，陕西省肺结核发病的聚集时间均在每年的1～4月，符合陕西省肺结核春季高发的特点[15]。而2015年一级聚集区的聚集时间在9～11月，与其他年份不同。2015年3月，陕西省卫生健康委员会下发《关于加快推进新型结核病防治管理模式的通知》，要求各县(区)设立结核病定点医院，承担结核病诊疗工作[15]。2015年，我省正处在转型的过渡期，可能存在患者发现的延迟，导致2015年肺结核的发病高峰期后移。2016年陕西省肺结核发病率空间自相关分析的MoranI值最高，时空聚集性分析也仅探测到三级聚集区，说明当年肺结核发病的空间聚集性最为明显。2016年陕西省肺结核报告发病率较2015年虽然略有下降，但是作为一级聚集区的安康市肺结核发病率较2015年增加了29.8%[16]，可能导致发病的聚集性有所增加。

但是，传染病是一系列复杂的自然与社会因素综合作用的结果，传染病监测数据不仅应包含时间和空间属性，而且也应包含自然环境和社会经济等方面的因素。影响传染病空间聚集的因素有社会经济、人口密度、空气污染、公共场所、交通工具、家庭传播、艾滋病流行、海拔高度、遗传因素等，也可能是多种因素交互作用的结果[13]。对传染病的时空研究能够探索疾病在时间和空间的聚集情况，确定发病的“热点地区”和“热点时间”，为分析病因假设提供线索。但是这种空间聚集，究竟是传播引起的，还是自然、经济、社会等因素影响的，还需要进一步进行发病影响因素的研究。榆林市和安康市人口密度并不算很高，也非流动人口较多的地区，疫情的聚集是否与家庭内部传播有关，也需要进一步研究。