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    我國非戶籍人口結(jié)核病登記狀況地理分布分析

    2012-08-14 04:08:44賈磊李雪李峻劉小秋姜世聞
    中國防癆雜志 2012年11期
    關(guān)鍵詞:戶籍比率結(jié)核病

    賈磊 李雪 李峻 劉小秋 姜世聞

    我國屬于全球結(jié)核病高負擔國家之一,患者人數(shù)居世界第二位[1]。非戶籍人口的流動性容易導致疾病的流行和傳染病的暴發(fā),威脅周圍人群的健康。隨著城市經(jīng)濟的發(fā)展,城市非戶籍人口不斷增加,造成城市結(jié)核病登記人數(shù)有所增加。我國日益突出的非戶籍人口結(jié)核病問題,越來越受到國家以及各級地方政府的重視。筆者擬采用地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)技術(shù),以2010—2011年全國非戶籍人口肺結(jié)核患者登記情況為研究對象,分析并描述其空間分布變化特點,為制定結(jié)核病防治的政策和資源配置提供科學的理論依據(jù)。

    資料和方法

    一、資料來源

    數(shù)據(jù)來源于中國疾病預防控制中心“中國疾病預防控制信息系統(tǒng)”中“結(jié)核病管理信息系統(tǒng)”2010年和2011年全國結(jié)核病報告登記的各地市戶籍人口肺結(jié)核患者和非戶籍人口肺結(jié)核患者數(shù)據(jù)(因中國臺灣、香港、澳門的數(shù)據(jù)不在系統(tǒng)管理范圍內(nèi),故缺失);各省和地市級地理信息數(shù)據(jù)來自國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)網(wǎng)站(http://nfgis.nsdi.gov.cn/)。

    二、相關(guān)定義

    1.非戶籍人口結(jié)核病患者:由于各種原因離開戶籍登記地的縣(市、區(qū))到外縣(市、區(qū))居住登記的結(jié)核病患者[1]。在國家結(jié)核病管理信息系統(tǒng)的病案信息中,將外地戶籍患者作為外地戶籍類型患者進行登記和統(tǒng)計。

    2.戶籍人口結(jié)核病患者:患者戶籍為本縣(市、區(qū))者,在結(jié)核病管理信息系統(tǒng)的病案信息中,將本地戶籍患者作為本地戶籍類型患者進行登記和統(tǒng)計。

    3.東、中、西部地區(qū)分類:(1)東部地區(qū):北京、天津、上海、河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;(2)中部地區(qū):山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;(3)西部地區(qū):內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆(含新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團)[2]。

    三、統(tǒng)計分析方法

    提取、整理出2010年和2011年各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)非戶籍人口活動性肺結(jié)核患者數(shù)(分別為74062例和73635例),以及戶籍人口活動性肺結(jié)核患者數(shù)(分別為857401例和831708例),并計算出非戶籍人口患者數(shù)占全部登記患者數(shù)的比例。

    1.通過各省、自治區(qū)、直轄市的《2011年統(tǒng)計公報》(網(wǎng)址:www.tjcn.org),收集到的2010年人均GDP數(shù)值與2011年登記的非戶籍人口肺結(jié)核患者占當?shù)胤谓Y(jié)核患者總數(shù)的比率,使用Excel軟件繪制出的相關(guān)性圖表,利用線性回歸公式=a+bx(其中a為截距,b為回歸系數(shù)),x為自變量值,作為橫坐標即2011年登記的非戶籍人口肺結(jié)核患者數(shù)占當?shù)胤谓Y(jié)核患者總數(shù)的比例為此平均值;y為因變量值,作為縱坐標即2010年人均GDP,為此平均值。計算兩者線性相關(guān)關(guān)系:

    由公式計算相關(guān)系數(shù)r值:

    其中樣本值為(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi),將x和y的樣本均數(shù)分別記為和;i=1,2,…,n。

    其中相關(guān)系數(shù)r是表示兩個隨機變量之間線性相關(guān)強度和方向的統(tǒng)計量,取值范圍為-1<r<1。r的正負值表示兩變量之間線性相關(guān)的方向,即r>0為正相關(guān);r<0為負相關(guān);r=0為零相關(guān)。r的絕對值大,則表示兩變量之間線性相關(guān)的密切程度,r的絕對值越接近于1,說明密切程度越高,r的絕對值越接近于0,說明密切程度越低。

    2.利用ArcGIS 9.3軟件繪制地圖,結(jié)核病的空間自相關(guān)分析 采用 Moran’s I統(tǒng)計方法[3-4],Moran’s I統(tǒng)計便是全局空間相關(guān)性的一種有效定量的統(tǒng)計方法指數(shù),反映的是空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度。如果Moran’s I指數(shù)值為正,則指示聚類趨勢;如果Moran’s I指數(shù)值為負,則指示離散趨勢。Moran’s I統(tǒng)計量定義為:

    其中,n表示研究空間區(qū)域的數(shù)目,本研究中為地(市);wij為第i、j區(qū)域的空間權(quán)重系數(shù),它反映第i、j區(qū)域在空間上的關(guān)系,本研究中定義為:如果第i、j區(qū)域相鄰(相鄰是指有共同邊界),則wij=1,否則wij=0;xi是第i區(qū)域某現(xiàn)象的發(fā)生數(shù)(如登記人數(shù));為所有研究區(qū)域某現(xiàn)象的平均數(shù)。

    Moran’s I系數(shù)取值介于-1與+1之間,理論上,I的期望值E(I)=-1/(n-1),其檢驗一般采取得分檢驗方式(score test),其具體形式表述如下公式:Z=,公式中:E(I)為I的期望值,std(I)為I的標準差。計算Z得分和P值。P值表示概率,Z得分是標準差的倍數(shù),當P值很小時,意味著所觀測到的空間模式不太可能產(chǎn)生于隨機過程(小概率),因此可以拒絕零假設(shè)(表1)。

    表1 不同置信度下的臨界P值和臨界Z值得分

    當|Z|>1.96時,可以認定為小概率,拒絕H0假設(shè)(P<0.05),可以認為存在空間相關(guān)性。其表達的空間自相關(guān)模式如表2所示。

    結(jié) 果

    一、戶籍人口和非戶籍人口活動性肺結(jié)核患者登記情況

    表2 Moran’s I系數(shù)表達的不同空間自相關(guān)模式[5]

    東部地區(qū)的浙江、上海、北京的非戶籍人口肺結(jié)核患者登記數(shù)所占比率較多,2010年分別占到了34.63%、44.84%和43.48%;2011年占到35.78%、46.33%和45.40%。2011年非戶籍人口活動性肺結(jié)核患者占全部登記患者的比率與2010年的數(shù)據(jù)相比較,除東部地區(qū)的廣東增加了2.31%、北京增加了1.92%、上海增加了1.50%外,西部地區(qū)的新疆增加了1.29%、西藏增加了2.77%、云南增加了1.14%(表3)。

    表3 東、中、西部地區(qū)戶籍與非戶籍人口活動性肺結(jié)核患者登記情況

    續(xù)表3

    二、2010—2011年各地區(qū)非戶籍人口肺結(jié)核患者數(shù)分級及地理分布情況

    利用五分位統(tǒng)計分析分級方法,將登記的活動性肺結(jié)核患者數(shù)量分為五級,即0~450例、451~750例、751~1050例、1051~2200例和2201~22000例。從圖1和圖2可以看出,非戶籍人口肺結(jié)核患者數(shù)在0~450級主要分布在西部地區(qū),而2201~22000級主要分布在東部地區(qū)。

    圖1 2010年全國非戶籍人口肺結(jié)核患者數(shù)地理分布(數(shù)據(jù)不包括臺、港、澳地區(qū))

    圖2 2011年全國非戶籍人口肺結(jié)核患者數(shù)地理分布(數(shù)據(jù)不包括臺、港、澳地區(qū))

    三、2010—2011年各地區(qū)非戶籍人口肺結(jié)核患者數(shù)量的變化情況

    由圖3可以看出,2011年與2010年非戶籍人口肺結(jié)核患者登記數(shù)相比較,除廣東、上海、浙江等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)患者數(shù)有所增加外,西部地區(qū)如云南、重慶、新疆、西藏、陜西等地的登記數(shù)也明顯增加。而江蘇和山東卻明顯減少。

    圖3 2010年和2011年各地區(qū)登記的非戶籍肺結(jié)核患者數(shù)量的變化情況

    四、2010—2011年各地區(qū)非戶籍人口肺結(jié)核患者占登記患者總數(shù)的比率分級及地理分布情況

    登記的非戶籍人口活動性肺結(jié)核患者占總登記患者數(shù)比率較低的地區(qū)主要分布在中部地區(qū),2010年和2011年分別占到了10.67%和9.72%。較高的主要分布在東部地區(qū),2010年和2011年分別占到了76.12%和76.21%。2010年和2011年全國共登記非戶籍活動性肺結(jié)核患者分別為74062例和73635例,而戶籍活動性肺結(jié)核患者分別為857401例和831708例,登記非戶籍活動性肺結(jié)核患者占總登記患者的比率分別為7.95%和8.13%(表4)。

    五、2010年和2011年地(市)級結(jié)核病患者數(shù)地理分布及相鄰地區(qū)相關(guān)性分析

    由ArcGIS 9.3軟件制作出圖4和圖5,并且由軟件內(nèi)空間自相關(guān) (Global Moran’s I)工具計算出指數(shù)值,在全局自相關(guān)系數(shù)中,Z值為21.29,I=0.27>0,Moran’s I在P=0.01的顯著性檢驗水平上差異有統(tǒng)計學意義,全國范圍內(nèi)非戶籍人口肺結(jié)核患者發(fā)病情況有著很高的空間正相關(guān)。在上海、浙江、廣東、福建等地的取值高-高相鄰(H-H),在P<0.01情況下,其中2011年上海Z值為24.88;杭州Z值為9.27;廣州 Z 值為69.94;深 圳 Z 值為46.44;廈門Z值為7.44;表明相鄰地區(qū)有相似的現(xiàn)象,在這些地區(qū)非戶籍人口肺結(jié)核患者較多,為重點防治區(qū)域。在P<0.01情況下,2011年北京Z值為-3.30;重慶Z值為-2.87,呈空間負相關(guān),取值為低-高相鄰(L-H),相鄰的地區(qū)不具有相似現(xiàn)象,僅代表北京、重慶等地的非戶籍人口肺結(jié)核患者登記數(shù)較多,周圍地區(qū)則低發(fā)。

    GIS很好地通過空間分析技術(shù),利用Moran’s I統(tǒng)計分析方法描述出了非戶籍人口肺結(jié)核患者的全國空間聚集狀態(tài),并且顯示出地區(qū)間相關(guān)程度和熱點區(qū)域。

    圖4 2010年地(市)級空間聚集地圖(數(shù)據(jù)不包括臺、港、澳地區(qū))

    表4 2010年和2011年全國(不包括臺、港、澳地區(qū))非戶籍人口肺結(jié)核患者占登記患者總數(shù)的比率

    圖5 2011年地(市)級空間聚集地圖(數(shù)據(jù)不包括臺、港、澳地區(qū))

    六、省級人均GDP與非戶籍人口肺結(jié)核患者所占總登記患者比率的相關(guān)性分析

    將以省級為單位的人均GDP(表5)與非戶籍人口肺結(jié)核患者占總登記患者的比率進行相關(guān)分析,計算得出y=107027x+23371,r2=0.6287,結(jié)果為兩者呈正向相關(guān)??梢钥闯觯司鵊DP高、經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū),登記的非戶籍人口肺結(jié)核患者占該地區(qū)總登記患者的比率也就越高(圖6)。

    表5 全國各地區(qū)2011年非戶籍肺結(jié)核患者占總登記患者的比率和2010年全國各地區(qū)人均GDP(不包括臺、港、澳地區(qū))

    圖6 人均GDP與非戶籍人口肺結(jié)核患者比率的相關(guān)性分析

    討 論

    空間流行病學(spatial epidemiology)是流行病學的一個新分支,是一門描述和分析疾病在地理上分布變化的學科。研究表明,空間流行病學是傳統(tǒng)流行病學和分子流行病學的有益補充,與GIS、全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)、遙感技術(shù)(RS)等相結(jié)合,對研究人群中疾病與健康狀況的空間分布及其影響因素,制定防控疾病及促進健康的策略和措施具有重要價值[6]。GIS是以地理空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),在計算機軟硬件的支持下,對空間相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集、管理、操作、模擬、分析和顯示,并采用地理模型分析方法,適時提供多種空間和動態(tài)的地理信息,為地理研究、綜合評價、管理、定量分析、決策而建立起來的計算機應(yīng)用系統(tǒng)[7]。GIS現(xiàn)如今已廣泛應(yīng)用到公共衛(wèi)生領(lǐng)域,其可直觀準確地顯示疾病空間分布,了解疾病的空間聚集狀態(tài)和高發(fā)區(qū)域,還可以進行疾病數(shù)據(jù)的探索性分析。并且用來對疾病的干預措施和效果進行評價,以及對疾病的發(fā)展趨勢進行預測。

    一、我國非戶籍人口肺結(jié)核患者的登記情況探討

    我國非戶籍人口主要源自進城務(wù)工的農(nóng)民,這部分人中大多數(shù)來自貧困地區(qū),身體素質(zhì)差、衛(wèi)生保健意識不強,來到城鎮(zhèn)后居住、飲食條件差,勞動強度大,是罹患肺結(jié)核的高危人群。研究顯示,非戶籍人口的結(jié)核病登記數(shù)量有逐年上升的趨勢,尤其是在經(jīng)濟較發(fā)達的地區(qū),非戶籍人口結(jié)核病對城市結(jié)核病防控構(gòu)成嚴重威脅[8]。

    本研究也顯示,在東部沿海的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),其非戶籍人口肺結(jié)核患者登記例數(shù)明顯多于中部和西部地區(qū),且非戶籍人口肺結(jié)核患者所占比率較高。2010年北京和上海高達43.48%和44.84%,浙江和廣東也高達34.63%和28.36%(表3)。

    但不容忽視的是,與2010年比,2011年西部部分地區(qū)非戶籍人口肺結(jié)核患者登記數(shù)和所占比率也顯現(xiàn)出上升趨勢,尤其是新疆、云南、陜西、西藏等地區(qū)??赡苁怯捎谑?007年以來的金融危機影響,勞動力需求減弱,長距離人口流動減少,短期內(nèi)沿海地區(qū)人口集聚趨勢有所弱化,再加之近幾年來國家大力推行了西部大開發(fā)政策,吸引了越來越多的外來務(wù)工人員前往西部地區(qū)就業(yè),出現(xiàn)了以西部地區(qū)主要省(自治區(qū)、直轄市)的大城市為中心的流動態(tài)勢。我國中西部地區(qū)為結(jié)核病的高發(fā)地區(qū),如不加以重視,這一人群必將面臨著健康威脅,同時也給中西部地區(qū)的非戶籍人口結(jié)核病防治工作帶來挑戰(zhàn)。

    以地市為單位分析,北京、上海、浙江、廣東、重慶等?。ㄖ陛犑校┑牡厥屑壔颊呃龜?shù)最多,新疆、山東、河南部分地(市)患者例數(shù)也比較多。通過局部地區(qū)自相關(guān)系數(shù)計算可以看出,上海、浙江,廣東、福建等地的取值高-高相鄰(H-H),可以考慮將此區(qū)域作為非戶籍人口的肺結(jié)核重點防治區(qū)域。而北京和重慶等地為非戶籍人口肺結(jié)核患者的高發(fā)地區(qū),周圍地區(qū)則低發(fā),可以采取單獨的地區(qū)防控策略。

    還有重要一點,人均GDP越高的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),登記的非戶籍人口肺結(jié)核患者占該地區(qū)總登記患者的比率也越高,因此經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)要加強對流動人口的結(jié)核病防治工作。

    目前我國對非戶籍人口的登記還不夠完善。據(jù)李雪等[9]在甘肅省的研究,雖然在異地居住打工,卻有79.8%(261/327)的患者采取在當?shù)剜]寄藥品的方式接受治療。因此,有必要規(guī)范跨區(qū)域的肺結(jié)核患者管理工作,非戶籍患者登記的數(shù)量還有可能增加。

    二、下一步工作建議

    《中國流動人口發(fā)展報告2011》中指出[10],我國非戶籍人口的分布將逐步形成以東部沿海連綿城市帶為重心,以內(nèi)陸城市群為中軸,以西部中心城市為集聚點的非戶籍人口分布格局。這些都提示要密切關(guān)注西部中心城市的非戶籍人口肺結(jié)核防治問題,防止疾病在這一人群的蔓延。

    1.重視并推進中西部地區(qū)非戶籍人口結(jié)核病防治工作:建議在今后的非戶籍人口結(jié)核病防治工作中,結(jié)合現(xiàn)階段地域非戶籍人口分布規(guī)律,拓展防治工作的重點區(qū)域;在繼續(xù)加強沿海等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)非戶籍人口肺結(jié)核防治工作的同時,重視并推進西部地區(qū)非戶籍人口結(jié)核病防治工作。同時提高跨區(qū)域肺結(jié)核患者管理的質(zhì)量。

    2.建立和健全激勵機制,減輕患者疾病負擔:非戶籍人口肺結(jié)核患者多為外來的務(wù)工人員,多以體力勞動為主,生活較為貧困。建議在政策上擴大醫(yī)療費用的減免范圍,建立和健全激勵機制,減輕患者的疾病負擔。如在全國范圍內(nèi)為非戶籍人口中經(jīng)濟收入低、治療有困難的肺結(jié)核患者提供交通補助、營養(yǎng)補助等激勵措施,有助于督促患者完成療程。

    [1]中華人民共和國衛(wèi)生部疾病預防控制局,中華人民共和國衛(wèi)生部醫(yī)政司,中國疾病預防控制中心.中國結(jié)核病防治規(guī)劃實施工作指南(2008年版).北京:中國協(xié)和醫(yī)科大學出版社,2009:20-53.

    [2]中華人民共和國國家統(tǒng)計局.第一次全國經(jīng)濟普查主要數(shù)據(jù)公報(第一號)[EB/OL].北京:中華人民共和國國家統(tǒng)計局,2005(2005-12-06)[2012-07-01].http://www.stats.gov.cn/zgjjpc/cgfb/t20051206_402294807.htm.

    [3]Cliff A,Ord JK.Spatial autocorrelation.London:Pion,1973.

    [4]Cliff AD,Ord JK.Spatial processes:models and applications.London:Pion,1981.

    [5]Anselin L.Local indicators of spatial association-LISA.Geographical Analysis,1995,27(2):93-115.

    [6]劉云霞,李士雪,薛付忠,等.空間流行病學研究方法在結(jié)核病研究中的應(yīng)用.中華預防醫(yī)學雜志,2010,44(4):351-354.

    [7]吳晨,黃學敏.地理信息系統(tǒng)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用.浙江預防醫(yī)學,2008,20(1):68-69.

    [8]吳騰燕,劉飛鷹.我國流動人口結(jié)核病防治現(xiàn)狀研究.中國健康教育,2010,26(9):706-708.

    [9]李雪,姜世聞.我國流動人口結(jié)核病控制狀況與對策.中國防癆雜志,2009,31(10):561-563.

    [10]中華人民共和國國家人口計劃生育委員會流動人口服務(wù)管理司.《中國流動人口發(fā)展報告2011》內(nèi)容概要[EB/OL].北京:中華人民共和國國家人口計劃生育委員會流動人口服務(wù)管理司,2011(2011-10-13)[2012-07-01].http://www.chinapop.gov.cn/rdzt/zgldrkfzbb/nrtj/201110/t20111013_375950.html.

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