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    2011—2022年天津市肺結(jié)核時空分布特征分析

    2023-11-28 05:06:40張文倩黃飛張國欽龐學(xué)文張帆
    中國防癆雜志 2023年12期
    關(guān)鍵詞:天津市時空結(jié)核病

    張文倩 黃飛 張國欽 龐學(xué)文 張帆

    《2022全球結(jié)核病報告》[1]顯示,2021年中國仍處于30個結(jié)核病高負(fù)擔(dān)國家的第3位。2015年Lin等[2]通過模型進(jìn)行系統(tǒng)性預(yù)測,認(rèn)為中國以現(xiàn)有防治水平難以達(dá)到2035年全球終結(jié)結(jié)核病的目標(biāo),需要探索新的防治策略和手段。結(jié)核病因其傳播特征極易導(dǎo)致傳播聚集性[3],天津市既往僅對部分區(qū)縣進(jìn)行過流行病學(xué)特征分析[4-5],尚未對全市范圍內(nèi)的時空分布開展過調(diào)查分析。為了解天津市肺結(jié)核發(fā)病與時間和空間的關(guān)系,筆者對2011—2022年天津市肺結(jié)核報告發(fā)病情況進(jìn)行時空分布和聚集性情況分析,為制定區(qū)域性結(jié)核病防治策略提供科學(xué)依據(jù)。

    資料和方法

    一、資料來源

    從“中國疾病預(yù)防控制信息系統(tǒng)”子系統(tǒng)“結(jié)核病管理信息系統(tǒng)”中導(dǎo)出登記日期為2011年1月1日至2022年12月31日、現(xiàn)住址為天津市的肺結(jié)核患者報告例數(shù)、登記率等相關(guān)信息;人口數(shù)據(jù)來源于天津市統(tǒng)計局統(tǒng)計年鑒及“中國傳染病監(jiān)測信息報告管理系統(tǒng)”。以縣(區(qū))代碼為主索引建立包括肺結(jié)核疫情、人口等信息的地理信息數(shù)據(jù)庫。天津市地圖信息來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心。

    二、研究方法

    1.區(qū)縣行政劃分:根據(jù)地理位置及功能定位,將天津市16個區(qū)劃分為4個區(qū)域,即市內(nèi)六區(qū)(和平區(qū)、河西區(qū)、河?xùn)|區(qū)、南開區(qū)、河北區(qū)、紅橋區(qū))、環(huán)城四區(qū)(北辰區(qū)、東麗區(qū)、西青區(qū)、津南區(qū))、遠(yuǎn)郊五縣(寶坻區(qū)、武清區(qū)、靜海區(qū)、寧河區(qū)、薊州區(qū))和濱海新區(qū)(2009年撤銷塘沽區(qū)、漢沽區(qū)、大港區(qū),設(shè)立為國家級新區(qū))。

    2.繪制肺結(jié)核年均登記率時空分布圖:使用ArcGIS 10.7軟件構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)庫,并繪制天津市不同行政區(qū)年均登記率空間分布圖。利用自然間斷點方法對分類間隔加以識別,并對相似值進(jìn)行最恰當(dāng)分組,使各個類之間的差異最大化,再使用自然間斷點分級法將不同行政區(qū)年均登記率分割成5級。

    5.時空掃描:利用SaTScan 10.1軟件進(jìn)行時空掃描,建立空間動態(tài)改變大小的移動掃描窗口,將最大空間聚集區(qū)域設(shè)置為研究區(qū)域內(nèi)風(fēng)險人口的50%,最小時間聚集設(shè)置為1年。通過似然比(likelihood ratio,LLR)和發(fā)生事件風(fēng)險(risk ratio,RR)的估算對掃描窗口內(nèi)的區(qū)域是否為聚集性區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)推斷[8-9]。在差異有統(tǒng)計學(xué)意義的前提下,LLR值越大說明該窗口區(qū)域為聚集性區(qū)域的概率越大,將各地區(qū)的LLR值進(jìn)行排序,依次分為一級聚集區(qū)域和二級聚集區(qū)域。

    三、統(tǒng)計學(xué)處理

    結(jié) 果

    一、報告登記情況

    表1 2011—2022年天津市肺結(jié)核登記情況

    二、全局空間自相關(guān)

    全局自相關(guān)空間分析顯示,2011、2017—2022年天津市肺結(jié)核報告發(fā)病率均無空間聚集性(P值均>0.05),2012—2016年均存在空間聚集性(P值均<0.05),具體見表2。

    表2 2011—2022年天津市肺結(jié)核登記率全局空間自相關(guān)分析

    三、局部空間自相關(guān)分析

    局部空間自相關(guān)分析顯示,2011—2022年天津市肺結(jié)核登記率分布存在高-高和低-高兩種聚集模式。除2021年未形成聚集區(qū)外,其他年份均形成聚集區(qū)(圖2,表3)。其中,形成高-高聚集區(qū)多在市內(nèi)六區(qū)和環(huán)城四區(qū)的行政范圍內(nèi),且從北辰區(qū)、東麗區(qū)等環(huán)城行政區(qū)逐漸向中心城區(qū)轉(zhuǎn)移,并于2015—2016年在市內(nèi)六區(qū)形成高-高聚集區(qū),隨后于2017年逐漸轉(zhuǎn)向環(huán)城行政區(qū),如北辰區(qū)。

    表3 2011—2022年天津市肺結(jié)核報告發(fā)病率局部空間自相關(guān)分析結(jié)果

    圖2 2011—2022年天津市肺結(jié)核報告發(fā)病率局部空間自相關(guān)分析圖

    四、時空掃描分析

    對2011—2022年天津市肺結(jié)核患者登記率進(jìn)行以年為時間單位的時空掃描,結(jié)果顯示存在2個聚集性區(qū)域(P值均<0.05)。其中,一級聚集區(qū)為2011—2016年以和平區(qū)、河西區(qū)、河?xùn)|區(qū)、河北區(qū)、南開區(qū)、紅橋區(qū)為中心的市內(nèi)六區(qū)形成的時空聚集(RR=1.42,LLR=383.11,P<0.001),二級聚集區(qū)為2014—2019年在濱海新區(qū)形成的時空聚集(RR=1.32,LLR=27.12,P<0.001)。具體見表4。

    表4 2011—2022年天津市肺結(jié)核時空掃描結(jié)果

    討 論

    地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)除了最初應(yīng)用于探究與地理位置高度相關(guān)的傳染病影響因素外,現(xiàn)在也逐漸被應(yīng)用于探究與地理因素中、低度相關(guān)的傳染病影響因素中,可以通過構(gòu)建疾病的空間分布,更深入地探究疾病與空間因素的相關(guān)性[10]。結(jié)核病因具有以呼吸道傳播為主要途徑的特性,使得患者之間可能具有一定關(guān)聯(lián)性[11],如李婷等[3]發(fā)現(xiàn)結(jié)核病的發(fā)病與該地區(qū)所處的地理、經(jīng)濟(jì)和人口等因素存在聯(lián)系,其傳播存在空間聚集性。

    本研究顯示,2011—2022年天津市肺結(jié)核年均登記率為23.82/10萬,低于全國(55/10萬)[1]、北京市(30.43/10萬)[12]和福建省(45.00/10萬)[13]等地區(qū),而且年均遞降率為2.32%,滿足規(guī)劃中小于55/10萬的省份不低于1%年遞降率的要求[14]。但在排除新型冠狀病毒感染疫情對結(jié)核病防治工作的影響后,本研究發(fā)現(xiàn)2011—2019年天津市結(jié)核病登記年均遞降率僅為0.07%,這在一定程度上反映了新型冠狀病毒感染作為呼吸道傳染性疾病對于結(jié)核病防治工作和病例發(fā)現(xiàn)的影響[15],也提示未來應(yīng)加強結(jié)核病防治體系的穩(wěn)定性和靈活調(diào)節(jié)能力的建設(shè),以面對今后類似傳染性疾病對醫(yī)療資源的大量占用和沖擊的影響。雖然研究未發(fā)現(xiàn)2011—2022年天津市肺結(jié)核登記率存在顯著性波動,但從登記率和登記病例數(shù)來看,天津市肺結(jié)核登記率在2015年下降至最低,但從2016年開始又逐年上升,這一現(xiàn)象可能與2016年天津市廣泛推廣培養(yǎng)技術(shù)、2019年廣泛推廣分子生物學(xué)檢測診斷技術(shù),進(jìn)而提高了結(jié)核病的檢出率有關(guān)。

    研究還發(fā)現(xiàn),天津市結(jié)核病報告登記率存在一定的空間聚集性,與其他省市報道一致[16-18],說明肺結(jié)核具有高度復(fù)雜的傳播模式,在不同地理層面具有空間異質(zhì)性。全局自相關(guān)分析顯示,2012—2016年的Moran’sI指數(shù)均介于0.130~0.288之間,且差異均有統(tǒng)計學(xué)意義,提示天津市2012—2016年肺結(jié)核的報告登記出現(xiàn)空間聚集性,但Moran’sI指數(shù)均相對較低,提示聚集程度和相關(guān)性較低;進(jìn)一步分析局部空間自相關(guān),發(fā)現(xiàn)肺結(jié)核報告發(fā)病率出現(xiàn)高-高聚集,且主要集中在市內(nèi)六區(qū)的河北區(qū)和紅橋區(qū),以及環(huán)城四區(qū)的北辰區(qū)和東麗區(qū)。這可能與4個高值聚集的行政區(qū)在地理位置上相互毗鄰,交通往來便利,在一定程度上增加了人口流動性,出現(xiàn)了結(jié)核病聚集性疫情有關(guān)。但不同區(qū)域間聚集性形成的原因不盡相同,如北辰區(qū)和東麗區(qū)等環(huán)城行政區(qū)的聚集性可能與常住人口的增加和流動人口涌入帶來的病例輸入導(dǎo)致疫情聚集性增加[19]有關(guān),而河北區(qū)和紅橋區(qū)等中心城區(qū)出現(xiàn)常住人口減少而患者數(shù)增加的現(xiàn)象,筆者認(rèn)為可能與患者在社區(qū)間傳播出現(xiàn)一定范圍內(nèi)的聚集有關(guān)。

    為進(jìn)一步分析報告發(fā)病率的時空聚集性,明確聚集的大小和范圍,本研究進(jìn)行了時空掃描分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)2個聚集區(qū)域。第一聚集區(qū)域為2011—2016年的市內(nèi)六區(qū)出現(xiàn)的時間和空間的聚集。這可能是市內(nèi)六區(qū)為天津市核心區(qū)域,經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá),其人口分布與其他區(qū)縣相比存在一定特殊性。根據(jù)2022年天津市政務(wù)公開數(shù)據(jù),市內(nèi)六區(qū)占地面積僅為全市的1.53%,但常住人口占全市的28.82%,呈現(xiàn)人口流動量大、密度高、聚集性強的特點,這一特點可能導(dǎo)致肺結(jié)核的傳播較易形成聚集性分布,但同時也因人口的高度聚集導(dǎo)致登記率集中在較小的區(qū)域。筆者認(rèn)為該結(jié)果并非提示天津市出現(xiàn)了聚集性疫情或結(jié)核病防治工作不到位,而是相對于其他人口密度小、占地面積廣的區(qū)域,該地區(qū)在時空掃描時單位面積內(nèi)登記的患者例數(shù)較多。而第二聚集區(qū)域是2014—2019年的濱海新區(qū),一方面與天津市重點推動濱海新區(qū)發(fā)展、著力新區(qū)經(jīng)濟(jì)等高速提升的時間段相吻合;另一方面也與2014年濱海新區(qū)推動疾病預(yù)防控制機(jī)構(gòu)和多家綜合醫(yī)院建設(shè),提高了醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平及該區(qū)域內(nèi)結(jié)核病報告能力,使報告登記率增加而出現(xiàn)聚集性分布。提示城市發(fā)展在一定程度上可能增加疾病的聚集傳播[20],應(yīng)結(jié)合我市結(jié)核病聚集特點調(diào)整優(yōu)化結(jié)核病防治策略,同時對于高人口聚集和提示有結(jié)核病疫情聚集的地區(qū)應(yīng)提高區(qū)域內(nèi)結(jié)核病診療服務(wù)可及性和診斷報告能力,推動主動發(fā)現(xiàn)患者的篩查策略,從而減少結(jié)核病的發(fā)病聚集區(qū)域。

    本研究也存在一定的局限性。其一,研究所采用的數(shù)據(jù)來自于“結(jié)核病管理信息系統(tǒng)”,得到的結(jié)核病報告發(fā)病率可能與真實情況下的結(jié)核病發(fā)病率不完全一致。其二,研究未系統(tǒng)收集區(qū)縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化、結(jié)核病防治措施改變等因素,未能對其進(jìn)行系統(tǒng)性分析,僅對可獲得的人口流動情況進(jìn)行有限的分析假設(shè)。

    綜上所述,2011—2022年天津市肺結(jié)核疫情趨于穩(wěn)定,但在2012—2016年間存在空間聚集性,在經(jīng)濟(jì)人口核心區(qū)如市內(nèi)六區(qū)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展新興區(qū)域如濱海新區(qū)出現(xiàn)了時空聚集性,應(yīng)關(guān)注人口流動性大、密度高和經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心地區(qū)的結(jié)核病疫情變化,提高該地區(qū)的診斷鑒別水平和探索主動發(fā)現(xiàn)策略,因地制宜地調(diào)整結(jié)核病防治策略。

    利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突

    作者貢獻(xiàn)張文倩:采集/分析/解釋數(shù)據(jù)、文章撰寫;黃飛和龐學(xué)文:對文章的知識性內(nèi)容作批評性審閱;張國欽:對文章的知識性內(nèi)容作批評性審閱、指導(dǎo);張帆:對文章的知識性內(nèi)容作批評性審閱、指導(dǎo),提供行政、技術(shù)或材料支持

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