空間病例對(duì)照研究理論方法進(jìn)展與趨勢(shì)展望*

廣西醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系(530021)

覃青連 李嶠 顏星星 林越東 成 曼 周紅霞 唐咸艷△

空間流行病學(xué)是流行病學(xué)的一門(mén)新興交叉應(yīng)用分支學(xué)科。空間流行病學(xué)遵循地理學(xué)第一定律和地理學(xué)第二定律，兼顧流行病學(xué)資料的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性等空間屬性特征，常用于疾病制圖、時(shí)空分布格局識(shí)別、聚集性探測(cè)、格局成因分析、流行風(fēng)險(xiǎn)溯源、傳播路徑追蹤、時(shí)空預(yù)測(cè)預(yù)警模型、時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和衛(wèi)生服務(wù)空間可及性評(píng)價(jià)等領(lǐng)域[1-4]。近年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)時(shí)空理念的漸進(jìn)增強(qiáng)，時(shí)空數(shù)據(jù)獲取可及性的穩(wěn)步提升和時(shí)空統(tǒng)計(jì)分析方法的快速普及，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和模型驅(qū)動(dòng)為核心的空間流行病學(xué)實(shí)踐應(yīng)用方興未艾。然而，以問(wèn)題驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向的空間流行病學(xué)學(xué)科理論與方法體系發(fā)展相對(duì)滯后。空間病例對(duì)照研究是空間流行病學(xué)學(xué)科理論與方法體系的重要組成部分，迄今雖未系統(tǒng)科學(xué)闡明但已初具雛形。本文將對(duì)空間病例對(duì)照研究的理論設(shè)計(jì)要點(diǎn)、統(tǒng)計(jì)分析方法、實(shí)踐應(yīng)用進(jìn)展和發(fā)展趨勢(shì)展望等進(jìn)行簡(jiǎn)要綜述。

空間病例對(duì)照研究的設(shè)計(jì)要點(diǎn)

空間病例對(duì)照研究與傳統(tǒng)病例對(duì)照研究相比，其最大特點(diǎn)是考慮了研究對(duì)象的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性等空間屬性特征，并充分利用了地理位置提供的空間信息?？臻g病例對(duì)照研究既是對(duì)傳統(tǒng)病例對(duì)照研究的補(bǔ)充，也為空間流行病學(xué)提供理論方法及技術(shù)支撐。

空間病例對(duì)照研究的原理示意圖如圖1所示：基于研究區(qū)域內(nèi)某目標(biāo)疾病或衛(wèi)生事件的主要結(jié)局測(cè)量指標(biāo)(如患病率)，通過(guò)聚集性探測(cè)將研究區(qū)域分為熱點(diǎn)的病例區(qū)域和冷點(diǎn)的對(duì)照區(qū)域，或通過(guò)空間風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估將研究區(qū)域分為高風(fēng)險(xiǎn)的病例區(qū)域和低風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)照區(qū)域，或通過(guò)空間分層將研究區(qū)域分為不同等級(jí)水平的層次，在識(shí)別其空間分布格局后，空間抽樣抽取一定數(shù)量的病例區(qū)域作為病例組和一定數(shù)量的對(duì)照區(qū)域作為對(duì)照組，收集并比較病例組與對(duì)照組中各區(qū)域研究因素的暴露比例差異，進(jìn)而利用空間統(tǒng)計(jì)推斷區(qū)域研究因素與空間格局間的關(guān)聯(lián)，為深入探討空間格局的形成機(jī)制提供參考?？臻g病例對(duì)照研究的分析單元既可是聚合的地理區(qū)域單元，也可是具有詳細(xì)地理位置信息的個(gè)體對(duì)象單元，本文基于地理單元闡述空間病例對(duì)照研究的基本原理。

圖1 空間病例對(duì)照研究的設(shè)計(jì)原理示意圖

理論上，空間病例對(duì)照研究可應(yīng)用于疾病空間格局的識(shí)別及成因(病因)研究、空間風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、空間趨勢(shì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域范圍。其適用于具有空間(地理)位置信息，且具有空間相關(guān)性和空間分異性特征的病例對(duì)照研究資料。

1.病例選擇

基于文獻(xiàn)報(bào)道，目前空間病例對(duì)照研究的病例來(lái)源和選擇方式主要有三種。第一種方式與傳統(tǒng)病例對(duì)照研究一樣，從醫(yī)院、社區(qū)或疾病登記注冊(cè)系統(tǒng)中選擇患有某種特定研究疾病的對(duì)象作為病例，并用GIS工具直觀可視化病例的空間分布特征，但未考慮病例的詳細(xì)地理位置信息和空間屬性，也未考慮病例之間的空間自相關(guān)性和空間分異性。

Murakami R[5]以醫(yī)院確診的結(jié)核病患者為病例組，以非結(jié)核病患者為對(duì)照組，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性空間分析并可視化結(jié)核病的空間分布特征。Parra MCP[6]從傳染病信息報(bào)告系統(tǒng)中選擇登革熱病例為病例組，陰性者為對(duì)照組，使用GIS專題地圖繪制不同時(shí)段病例組與對(duì)照組的空間分布格局。此類空間病例對(duì)照研究中的病例選擇理論上足以代表總體，且容易實(shí)施。但與傳統(tǒng)病例對(duì)照研究一樣，在設(shè)計(jì)上未考慮研究對(duì)象的空間屬性特征，僅在分析階段時(shí)可視化研究對(duì)象的空間分布特征，空間病例對(duì)照研究的設(shè)計(jì)理念體現(xiàn)不足。

第二種與第一種方式相似，但采集了病例的居住地址和經(jīng)緯度等位置信息進(jìn)行疾病地理編碼(geo-coding)，實(shí)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)的空間化，但仍未考慮病例間的空間依賴性。Shao Y[7]以肺癌患者為病例組，以結(jié)直腸癌患者為對(duì)照組，采集研究對(duì)象的居住地址并轉(zhuǎn)化為經(jīng)緯度，探索肺癌發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的空間格局及其局域影響因素。Musti M[8]以腫瘤注冊(cè)登記系統(tǒng)的惡性間皮瘤患者為病例組，從出生和死亡登記系統(tǒng)中隨機(jī)選擇非惡性間皮瘤患者為對(duì)照組，采集研究對(duì)象整個(gè)生命周期中的居住地址信息和居住時(shí)間，然后估計(jì)病例組和對(duì)照組的風(fēng)險(xiǎn)值。這類空間病例對(duì)照研究病例的選擇方式盡管采集了病例的地理位置信息，但在設(shè)計(jì)階段并沒(méi)有充分基于研究對(duì)象的地理位置信息來(lái)選擇病例，也沒(méi)有考慮研究對(duì)象的空間自相關(guān)性和空間依賴性等空間屬性特征，僅在統(tǒng)計(jì)分析時(shí)利用了地理位置信息，這不是真正意義上的空間病例對(duì)照研究。

第三種病例選擇方式建立在傳統(tǒng)病例對(duì)照研究設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，首先采用局部空間自相關(guān)分析、空間掃描統(tǒng)計(jì)或空間聚類分析方法探測(cè)疾病的空間聚集性，確定空間發(fā)病熱點(diǎn)區(qū)域(病例)和空間發(fā)病冷點(diǎn)區(qū)域(對(duì)照)，或根據(jù)疾病空間風(fēng)險(xiǎn)大小將研究區(qū)域分為高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)(病例)和低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)(對(duì)照)，或根據(jù)發(fā)病強(qiáng)度將研究區(qū)域劃分為不同等級(jí)水平的空間層次，并測(cè)量研究對(duì)象間的空間權(quán)重和空間依賴性，然后通過(guò)空間抽樣或經(jīng)典抽樣從病例組地區(qū)中選擇病例進(jìn)行空間病例對(duì)照研究的研究設(shè)計(jì)[9]。

Osei FB[10]采用空間掃描統(tǒng)計(jì)量探測(cè)腹瀉發(fā)病的空間聚集區(qū)，選擇高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域(RR>1)的腹瀉患者為病例組，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域(RR<1)的腹瀉患者為對(duì)照組，運(yùn)用空間logistic回歸模型探討影響腹瀉病空間分布格局的區(qū)域因素。Chang BA[11]采用Getis G統(tǒng)計(jì)量探測(cè)性傳播疾病患者的區(qū)域發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，以高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的病例為病例組，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的病例為對(duì)照組，采用空間logistic回歸模型查找影響性傳播疾病空間分布格局的危險(xiǎn)因素。這種病例的選擇方式在設(shè)計(jì)和資料分析時(shí)都考慮了研究對(duì)象的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性等空間屬性特征，同組別內(nèi)的研究對(duì)象來(lái)源于相同發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域且具有某些相同的地理危險(xiǎn)因子，體現(xiàn)了空間病例對(duì)照研究的設(shè)計(jì)理念。

2.對(duì)照選擇

空間病例對(duì)照研究設(shè)計(jì)中的對(duì)照選擇方式主要有兩種。第一種是確定病例后，基于空間相似性原理在病例周圍選擇相同區(qū)域或相鄰區(qū)域內(nèi)的不患有目標(biāo)疾病者為對(duì)照。一般而言，學(xué)者通過(guò)繪制一定帶寬的緩沖區(qū)來(lái)界定具有空間相似性的相鄰區(qū)域范圍大小。

Kim WH[12]為探索H5N8亞型高致病性禽流感空間分布格局的潛在危險(xiǎn)因素，選擇受感染農(nóng)場(chǎng)作為病例組，在病例農(nóng)場(chǎng)周圍3 km以內(nèi)選擇不受感染的農(nóng)場(chǎng)為對(duì)照組。Bi Q[13]在探討霍亂發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)空間分異的研究中，選取醫(yī)院腹瀉患者為病例組，采用GPS采集研究對(duì)象的居住地址，然后從隨機(jī)數(shù)字表中選擇一個(gè)數(shù)字，根據(jù)該數(shù)字選擇距離病例居住地址入門(mén)右側(cè)的家庭戶為對(duì)照，以此方法為每個(gè)病例選擇4個(gè)對(duì)照。此類對(duì)照的選擇方式相似于傳統(tǒng)病例對(duì)照研究的地區(qū)匹配，將對(duì)照與病例限定在一定空間范圍內(nèi)，可均衡某些區(qū)域因素對(duì)病例和對(duì)照的影響。然而，地區(qū)匹配多見(jiàn)定性考察研究對(duì)象間的空間自相關(guān)特征，量化需加強(qiáng)。

第二種對(duì)照選擇方式是基于空間風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，將研究區(qū)域分為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域或不同風(fēng)險(xiǎn)層次后，然后通過(guò)空間抽樣或經(jīng)典抽樣選擇高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域?yàn)椴±M，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域?yàn)閷?duì)照組。Huang L[14]在肺結(jié)核時(shí)空聚集性及地理相關(guān)因素研究中，采用時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量確定肺結(jié)核的時(shí)空聚集區(qū)后，選擇高風(fēng)險(xiǎn)聚集區(qū)的肺結(jié)核患者為病例組、選擇低風(fēng)險(xiǎn)非聚集區(qū)的肺結(jié)核患者為對(duì)照組。該對(duì)照選擇方式考慮了研究對(duì)象的空間屬性特征，對(duì)照組內(nèi)個(gè)體來(lái)源于相同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。對(duì)照組與病例組分別來(lái)源于不同的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，體現(xiàn)了空間病例對(duì)照研究的設(shè)計(jì)理念。

3.樣本量估算

空間病例對(duì)照研究常見(jiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析研究為主，少見(jiàn)以問(wèn)題驅(qū)動(dòng)、有樣本量估算的設(shè)計(jì)研究，罕見(jiàn)融入空間數(shù)據(jù)特征、體現(xiàn)空間設(shè)計(jì)理念、有空間樣本估算的問(wèn)題驅(qū)動(dòng)研究。Ramis R[15]在兒童癌癥的空間分布格局及影響因素研究中，以腫瘤注冊(cè)登記系統(tǒng)中2114例兒童癌癥患者為病例組，以出生登記系統(tǒng)中的12684例不患有癌癥的兒童為對(duì)照組。這類空間病例對(duì)照研究在設(shè)計(jì)時(shí)沒(méi)有進(jìn)行樣本量估算，將研究地區(qū)特定時(shí)期內(nèi)所能收集到的全部病例納入分析，至于所用的樣本量是否符合檢驗(yàn)效能的要求則沒(méi)有進(jìn)行分析。Saldiva SRDM[16]在早產(chǎn)與空氣污染水平關(guān)系的空間病例對(duì)照研究中，基于傳統(tǒng)病例對(duì)照研究的樣本量估算公式計(jì)算出病例組和對(duì)照組的樣本量大小，按1∶3配對(duì)選取病例組和對(duì)照組進(jìn)行分析。這類基于傳統(tǒng)樣本量估算的空間病例對(duì)照研究忽略了研究對(duì)象的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性，最終估算的樣本量可能比實(shí)際所需的最小樣本量大。

空間流行病學(xué)研究領(lǐng)域尚無(wú)公認(rèn)的樣本量估算方法?？紤]到疾病數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性和空間分異性特征，王勁峰[17-18]提出：空間流行病學(xué)研究應(yīng)建立在經(jīng)典樣本量估算方法的基礎(chǔ)上，在調(diào)整空間自相關(guān)系數(shù)和空間異質(zhì)性強(qiáng)度后，兼顧抽樣方法進(jìn)而估算研究所需的樣本量。鑒于此，空間病例對(duì)照研究所需樣本量可在傳統(tǒng)病例對(duì)照研究樣本量的基礎(chǔ)上，通過(guò)以下公式來(lái)估計(jì)：

n=n傳統(tǒng)×(1-r)

n傳統(tǒng)是傳統(tǒng)病例對(duì)照研究估算出的樣本量，r是空間自相關(guān)強(qiáng)度系數(shù)。指標(biāo)r反映研究對(duì)象間的空間依賴性強(qiáng)度，r取值位于0～1之間，取值越大則說(shuō)明研究對(duì)象間的空間依賴性越強(qiáng)。因此，空間病例對(duì)照研究所需的樣本量較傳統(tǒng)病例對(duì)照研究所需的樣本量小，研究效率高。

4.抽樣方法

從文獻(xiàn)報(bào)道來(lái)看，空間病例對(duì)照研究中常用的抽樣方法有兩類。第一類是采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣、系統(tǒng)抽樣和分層抽樣等經(jīng)典抽樣方法選擇病例和對(duì)照。Wheeler DC[19]以確診的非霍奇金淋巴瘤患者為病例組，采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法從居民健康檔案中選擇不患有非霍奇金淋巴瘤的人群作為對(duì)照組，探索非霍奇金淋巴瘤發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的空間分布格局及其影響因素。Vopham T[20]在探索肝癌發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)空間分布格局與農(nóng)藥暴露關(guān)系的研究中，從腫瘤注冊(cè)登記系統(tǒng)選擇確診的肝癌患者為病例組，采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法從該地區(qū)中選擇不患有肝癌患者的人群作為對(duì)照組。這類采用經(jīng)典抽樣理論開(kāi)展的空間病例對(duì)照研究，既忽視了疾病數(shù)據(jù)的空間信息，又忽略了研究對(duì)象間存在的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性特征，高估了抽樣均值方差和樣本量，低估了抽樣精度。嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，這類研究并沒(méi)有體現(xiàn)空間流行病學(xué)研究的設(shè)計(jì)理念，不是真正意義上的空間病例對(duì)照研究。

第二類是采用空間簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣、空間系統(tǒng)抽樣和空間分層抽樣等空間抽樣方法選擇病例和對(duì)照。Nackers F[21]以黑熱病患者為病例組，然后在各村莊采用空間簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣方法選擇一定數(shù)量代表該村莊中家庭空間分布的隨機(jī)點(diǎn)，并在各樣本家庭中隨機(jī)選擇一位符合納入標(biāo)準(zhǔn)的成員為對(duì)照組。這類抽樣建立在經(jīng)典抽樣理論的基礎(chǔ)上，充分利用研究對(duì)象的空間信息，考慮了研究對(duì)象間的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性，進(jìn)而提高了抽樣效率?？陀^而言，這類研究體現(xiàn)了空間流行病學(xué)研究的設(shè)計(jì)理念，是真正意義上的空間病例對(duì)照研究。

5.暴露測(cè)量

空間病例對(duì)照研究除收集研究對(duì)象的暴露資料和協(xié)變量資料等屬性數(shù)據(jù)外，還收集研究對(duì)象的經(jīng)緯度、居住地址等地理位置信息，并對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行疾病地理編碼(geo-coding)。而且，空間病例對(duì)照研究還采集研究區(qū)域的多尺度行政區(qū)劃矢量地圖(Shp格式)，籍此將研究對(duì)象的地理信息與暴露屬性數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，建立GIS空間數(shù)據(jù)庫(kù)。

Cook AG[22]采集病例和對(duì)照的居住地址信息和人口學(xué)特征，在研究對(duì)象周圍建立不同半徑的GIS緩沖區(qū)來(lái)測(cè)量交通暴露量，進(jìn)而評(píng)估哮喘嚴(yán)重程度與主要道路交通污染物排放量之間關(guān)系。Donalisio MR[23]采集艾滋病和非艾滋病患者的居住地址信息和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，然后探索影響艾滋病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)空間格局的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素。

6.研究類型

空間病例對(duì)照研究的設(shè)計(jì)類型根據(jù)病例和對(duì)照的選擇方式，以及區(qū)域混雜因素的控制方法等分為空間非匹配病例對(duì)照設(shè)計(jì)(spatially non-matched case-control design)、空間匹配病例對(duì)照設(shè)計(jì)(spatially matched case-control design)和空間分層病例對(duì)照設(shè)計(jì)(spatially stratified case-control design)。

空間非匹配病例對(duì)照研究首先采用空間聚類確定發(fā)病熱點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域，然后采用經(jīng)典抽樣或空間抽樣從熱點(diǎn)區(qū)域中選擇病例組、冷點(diǎn)區(qū)域中選擇對(duì)照組[24-25]?？臻g匹配病例對(duì)照研究基于空間相似性原理，首先在病例周圍生成一定半徑的緩沖區(qū)，然后在緩沖區(qū)內(nèi)選擇一定數(shù)量的對(duì)照進(jìn)行空間區(qū)域匹配，以均衡某些地理相關(guān)因子在病例和對(duì)照中的分布[26-27]?？臻g分層病例對(duì)照研究首先依據(jù)疾病的發(fā)病/患病水平高低將研究區(qū)域劃分為不同的層次，或依據(jù)疾病的空間風(fēng)險(xiǎn)大小將研究區(qū)域劃分為不同的層次，然后從層次區(qū)域中選擇病例組和對(duì)照組，或選擇結(jié)局程度不同的亞組[28]。

空間病例對(duì)照研究的統(tǒng)計(jì)分析

空間流行病學(xué)資料具有空間自相關(guān)性、空間分異性和尺度依賴性等空間屬性特征，建立在獨(dú)立、同分布等假設(shè)前提上的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)空間信息利用效率低下，難以擬合數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)特征，且易導(dǎo)致模型擬合精度不高和參數(shù)估計(jì)有偏。因此，選擇適宜空間流行病學(xué)研究的統(tǒng)計(jì)分析方法，既要考慮研究目的，又要兼顧數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)特征，還要權(quán)衡科研設(shè)計(jì)和抽樣方法。就空間病例對(duì)照研究資料而言，常用且適宜的統(tǒng)計(jì)分析策略如下：

1.揭示空間分布格局，明確病例和對(duì)照區(qū)域

疾病分布與區(qū)域環(huán)境因素密切相關(guān)，受其影響形成特定的空間分布格局。GIS專題地圖、空間經(jīng)驗(yàn)貝葉斯平滑圖和核密度平滑圖等疾病制圖法，以及反距離加權(quán)、趨勢(shì)面分析、樣條函數(shù)、最近鄰、克立格、經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克立格等空間插值法，從全局水平上直觀描述疾病的空間分布，可視化空間特征。局域Moran′s I指數(shù)、局域Getis指數(shù)、Moran散點(diǎn)圖、掃描統(tǒng)計(jì)量、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)器和空間濾波等空間聚集性探測(cè)法從局域水平上統(tǒng)計(jì)推斷疾病的熱點(diǎn)和冷點(diǎn)區(qū)域，明確高發(fā)的空間病例區(qū)域和低發(fā)的空間對(duì)照區(qū)域。土地利用回歸、地理加權(quán)回歸、空間廣義相加混合模型、空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型等空間回歸模型，以及貝葉斯層次時(shí)空模型定量估計(jì)疾病的空間變化趨勢(shì)，揭示分布格局。

Chiaravalloti-Neto F[29]在評(píng)估埃及伊蚊昆蟲(chóng)學(xué)指標(biāo)與登革熱流行趨勢(shì)之間關(guān)系的空間病例對(duì)照研究中，采用GIS專題地圖揭示不同時(shí)段登革熱發(fā)病率的空間分布格局變化趨勢(shì)。Kauhl1 B[30]采用高斯條件回歸從小尺度地理區(qū)域上可視化高血壓患病率的空間變化，并采用空間掃描統(tǒng)計(jì)量探測(cè)空間聚集性，明確高血壓患病率高的病例區(qū)域和低的對(duì)照區(qū)域。

2.識(shí)別空間格局的形成因子

在明確病例區(qū)域和對(duì)照區(qū)域后，我們可用空間回歸方法識(shí)別空間格局的形成因子，探討地理相關(guān)因素與空間格局的關(guān)系。這類空間回歸方法包括基于頻率估計(jì)的全局水平空間回歸模型，基于頻率估計(jì)的局域水平空間回歸模型，以及基于貝葉斯估計(jì)的空間回歸模型。具體而言，全局空間回歸模型常見(jiàn)有空間logistic模型、空間多水平logistic模型、空間廣義線性模型、空間廣義線性混合模型、時(shí)空廣義相加混合模型；局域空間回歸模型常見(jiàn)有地理加權(quán)l(xiāng)ogistic模型、地理加權(quán)廣義線性模型；貝葉斯統(tǒng)計(jì)空間回歸模型常見(jiàn)有貝葉斯時(shí)空l(shuí)ogistic模型、層次貝葉斯時(shí)空l(shuí)ogisitc模型。

Vandenbulcke G[31]采用貝葉斯空間logistic回歸模型預(yù)測(cè)自行車事故發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的空間分布趨勢(shì)，并探討道路基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)事故風(fēng)險(xiǎn)的影響。Choe YJ[32]采用地理加權(quán)回歸模型探討流行性腮腺炎發(fā)病率空間格局的影響因素，發(fā)現(xiàn)疫苗延遲接種率和易感兒童人口比例是流行性腮腺炎發(fā)病率空間格局的主要預(yù)測(cè)因子。

3.量化形成因子對(duì)空間格局的解釋度

在識(shí)別出疾病空間格局的形成因子后，可進(jìn)一步量化形成因子對(duì)空間格局的解釋度(即重要性)。我們可采用風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)器的q統(tǒng)計(jì)量和PD指標(biāo)、時(shí)空變異系數(shù)、時(shí)空經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)、地理加權(quán)l(xiāng)ogistic模型和地理加權(quán)廣義線性模型的標(biāo)化系數(shù)等方法來(lái)度量形成因子對(duì)空間格局的解釋度。

Hu Y[33]使用地理探測(cè)器來(lái)研究血吸蟲(chóng)病發(fā)病空間格局與環(huán)境因素之間關(guān)系。結(jié)果顯示研究區(qū)域是否鄰近長(zhǎng)江對(duì)血吸蟲(chóng)病空間格局的影響最大，然而地面溫度的影響則最小。Song C[34]采用時(shí)空變異系數(shù)模型探索手足口病與氣象因素之間的局域時(shí)空異質(zhì)性成因關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)溫度、相對(duì)濕度和風(fēng)速不僅是手足口病的全局水平風(fēng)險(xiǎn)因子，也是局域尺度的時(shí)空變化風(fēng)險(xiǎn)因子。

4.空間因果推斷

在識(shí)別出空間格局的形成因子，以及掌握形成因子對(duì)空間格局的解釋度后，我們可以進(jìn)一步開(kāi)展空間因果推斷，探討變量間的依賴關(guān)系或潛在的因果路徑?？臻g因果推斷方法常見(jiàn)有空間有向無(wú)環(huán)圖模型、空間主體建模、空間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖模型等[35-36]。Pizzitutti F[37]使用空間主體建?？紤]人類行為、蚊子行為、環(huán)境因素以及它們之間的相互作用，模擬瘧疾發(fā)病率的月變化，研究瘧疾發(fā)病率的時(shí)空異質(zhì)性。Mayfield HJ[38]采用空間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)不同社會(huì)人口學(xué)因素和環(huán)境因素下鉤端螺旋體病的空間傳播風(fēng)險(xiǎn)，并研究這些因素間的相互作用，以及影響鉤端螺旋體病空間傳播風(fēng)險(xiǎn)的作用路徑。

5.空間風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

最后，我們基于已識(shí)別出的空間格局形成因子及其重要性，以及因子間的作用關(guān)系，構(gòu)建疾病的空間風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)預(yù)警模型，助力于疾病的監(jiān)測(cè)與防控。目前常用的空間風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法有生態(tài)位模型、層次貝葉斯時(shí)空回歸模型、掃描統(tǒng)計(jì)量、空間濾波、Power-law時(shí)空多成分模型、空間相對(duì)危險(xiǎn)度估計(jì)等[39-40]。Song C[41]運(yùn)用層次貝葉斯時(shí)空零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型探索中國(guó)手足口病的區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)集中在華南的廣東和廣西、華東的江蘇和上海、西南的四川和重慶等地區(qū)。Barro AS[42]基于炭疽病的既往發(fā)病數(shù)據(jù)和環(huán)境因素建立了生態(tài)位模型，發(fā)現(xiàn)了維多利亞州北部到昆士蘭州中東部等地區(qū)是炭疽病潛在的高風(fēng)險(xiǎn)流行區(qū)域。

趨勢(shì)展望

空間流行病學(xué)基于“格局-過(guò)程-機(jī)制”的研究思路，致力于闡明空間尺度上的格局特征，厘清時(shí)間尺度上的發(fā)展過(guò)程，揭示時(shí)空格局背后的形成機(jī)制。至今，空間流行病學(xué)雖已初步發(fā)展了空間病例組、空間對(duì)照組、空間匹配、空間樣本量估計(jì)、空間抽樣等空間病例對(duì)照研究理論方法的設(shè)計(jì)要點(diǎn)，但這些設(shè)計(jì)要點(diǎn)的形成與發(fā)展是碎片化過(guò)程和分散式呈現(xiàn)，目前未見(jiàn)系統(tǒng)闡述空間病例對(duì)照研究理論方法的文獻(xiàn)報(bào)道，也未見(jiàn)集成應(yīng)用空間病例對(duì)照研究設(shè)計(jì)理念的研究實(shí)踐。研究設(shè)計(jì)類型方面，目前僅見(jiàn)報(bào)道匹配的空間病例對(duì)照研究和非匹配的空間病例對(duì)照研究，傳統(tǒng)病例對(duì)照研究的衍生類型未見(jiàn)在空間流行病學(xué)領(lǐng)域發(fā)展。統(tǒng)計(jì)方法選擇方面，理論上，空間logistic回歸、貝葉斯時(shí)空層次logistic回歸、地理加權(quán)l(xiāng)ogistic回歸和時(shí)空地理加權(quán)l(xiāng)ogistic回歸等統(tǒng)計(jì)模型均適用于空間病例對(duì)照研究。資料分析實(shí)踐方面，空間流行病學(xué)研究常見(jiàn)的資料處理方式是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)或統(tǒng)計(jì)方法驅(qū)動(dòng)，以研究問(wèn)題驅(qū)動(dòng)和基于空間病例對(duì)照研究理論方法的數(shù)據(jù)分析方式少見(jiàn)，實(shí)際運(yùn)用的統(tǒng)計(jì)分析方法未能充分體現(xiàn)空間病例對(duì)照研究的設(shè)計(jì)理念，統(tǒng)計(jì)分析與科研設(shè)計(jì)相分離的現(xiàn)象常見(jiàn)。

回顧總結(jié)空間病例對(duì)照研究的發(fā)展現(xiàn)狀，窺視當(dāng)前空間病例對(duì)照研究理論與方法體系的不足之處，籍以展望空間流行病學(xué)學(xué)科的發(fā)展方向，未來(lái)在理論方法、技術(shù)手段和實(shí)踐應(yīng)用等學(xué)科領(lǐng)域的新突破將推動(dòng)空間流行病學(xué)學(xué)科體系跨越式發(fā)展。理論方法層面，空間流行病學(xué)將基于疾病空間數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性和空間分異性特征，從以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、統(tǒng)計(jì)方法驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐匝芯繂?wèn)題驅(qū)動(dòng)，發(fā)展與完善適宜學(xué)科自身的科研設(shè)計(jì)理論與研究方法體系。經(jīng)典流行病學(xué)研究方法融合時(shí)空理念和多尺度思維后，將創(chuàng)新與豐富描述性空間流行病學(xué)研究(descriptive spatial epidemiological study)、空間生態(tài)學(xué)研究(spatial ecology study)、空間病例對(duì)照研究(spatial case-control study)、空間隊(duì)列研究(spatial cohort study)、空間實(shí)驗(yàn)研究(spatial experimental study)、空間因果推斷(causal inference in spatial settings)、空間流行病學(xué)偏倚(bias in spatial epidemiology)、空間抽樣理論(spatial sampling approaches)和空間樣本量估計(jì)(sample size in spatial study)等空間流行病學(xué)學(xué)科理論與方法體系[43-46]。技術(shù)手段層面，疾病空間數(shù)據(jù)將更加多源化，多源時(shí)空大數(shù)據(jù)的獲取手段將更加先進(jìn)，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成方法將更加智能。此外，時(shí)空統(tǒng)計(jì)模型將更具現(xiàn)實(shí)世界仿真、多維信息融合、限定性假設(shè)檢驗(yàn)條件少等特點(diǎn)，且能體現(xiàn)空間流行病學(xué)理論方法的設(shè)計(jì)理念。實(shí)踐應(yīng)用層面，空間流行病學(xué)將更加注重交叉融合多學(xué)科理論，整合經(jīng)典流行病學(xué)、分子流行病學(xué)和基因組學(xué)等宏觀與微觀研究證據(jù)，多尺度視角拓展應(yīng)用領(lǐng)域(如空間生命歷程流行病學(xué))[47]。