2010～2016年我國（不含港澳臺）梅毒時空分布及影響因素

張惠林 陳玉燕 肖瑤 李淑蓮

[摘要] 目的 探討2010～2016年我國（不含港澳臺）梅毒疫情的時空分布特征及社會影響因素。 方法 應用地理信息軟件ArcGIS結合空間數據分析軟件GeoDa對2010～2016年我國（不含港澳臺）梅毒疫情的空間聚集狀況進行分析，應用空間數據處理軟件SaTScan對2010～2016年梅毒疫情進行回顧性時空掃描分析，應用Stata對梅毒疫情進行面板數據回歸分析。 結果 全局空間自相關分析表明，2011～2015年我國（不含港澳臺）梅毒發病無空間聚集性（Moran′s I = 0.0444～0.1099，P > 0.05），但是，2010年（Moran′s I = 0.2524，P < 0.05）及2016年（Moran′s I = 0.1932，P < 0.05）我國（不含港澳臺）梅毒發病存在空間聚集性。局部自相關分析結果表明，2010年江蘇、上海和福建處于高-高區域，2013～2016年甘肅均處于低-高區域，2011～2012年我國（不含港澳臺）均未處于高-高區域。回顧性時空掃描分析發現1個一級聚類區域（上海、浙江，RR = 2.49）及6個二級聚類區域（廣西、新疆、重慶、遼寧、內蒙及寧夏，RR = 1.44～3.50）。面板數據回歸分析結果表明，人均GDP和居民消費水平是梅毒發病的影響因素（P < 0.05）。 結論 梅毒疫情具有明顯的時空聚集特征，并且受社會人口因素的影響，探討其時空聚集特征可為梅毒的防控策略和評價防控措施效果提供積極的參考。

[關鍵詞] 梅毒;空間聚集;時空分布;社會人口因素

[中圖分類號] R514? ? ? ? ? [文獻標識碼] A? ? ? ? ? [文章編號] 1673-7210（2019）09（b）-0057-07

Spatial-temporal distribution of syphilis and its influencing factors in China （excluding Hong Kong， Macao and Taiwan） from 2010 to 2016

ZHANG Huilin1? ?CHEN Yuyan2? ?XIAO Yao3? ?LI Shulian4▲

1.Department of Clinical Laboratory， Zhongshan Hospital Affiliated to Xiamen University， Fujian Province， Xiamen? 361004， China; 2.Department of Clinical Laboratory， the Fifth Hospital of Xiamen City， Fujian Province， Xiamen? 361101， China; 3.Department of Science and Education， Xiamen Traditional Chinese Medicine Hospital， Fujian Province， Xiamen? ?361009， China; 4.President′s Office， Maternity and Child Care Hospital of Huli District in Xiamen City， Fujian Province， Xiamen? ?361006， China

[Abstract] Objective To explore spatial-temporal distribution characteristics of syphilis epidemic situation in China （excluding Hong Kong， Macao and Taiwan） from 2010 to 2016 and its social influencing factors. Methods Spatial aggregation of syphilis epidemic situation in China （excluding Hong Kong， Macao and Taiwan） from 2010 to 2016 was analyzed by using geographic information software ArcGIS and spatial data analysis software GeoDa. Spatial data processing software SaTScan was used to retrospectively analyze syphilis epidemic situation from 2010 to 2016. Stata was used to carry out panel data regression analysis of syphilis epidemic situation. Results Global spatial autocorrelation analysis showed that there was no spatial aggregation of syphilis incidence in China （excluding Hong Kong， Macao and Taiwan） from 2011 to 2015 （Moran′s I = 0.0444 to 0.1099， P > 0.05）， however， in 2010 （Moran′s I = 0.2524， P < 0.05） and 2016 （Moran′s I = 0.1932， P < 0.05）， syphilis incidence in China （excluding Hong Kong， Macao and Taiwan） was spatially aggregated. The results of local autocorrelation analysis showed that Jiangsu， Shanghai and Fujian were in the high-high region in 2010， Gansu was in the low-high region in 2013-2016， and all regions in China （excluding Hong Kong， Macao and Taiwan） were not in the high-high region in 2011-2012. Retrospective spatio-temporal scanning analysis revealed that there was one primary clustering region （Shanghai， Zhejiang， RR = 2.49） and six secondary clustering regions （Guangxi， Xinjiang， Chongqing， Liaoning， Inner Mongolia and Ningxia， RR = 1.44-3.50）. The results of panel data regression analysis showed that per capita GDP and consumption level were the influencing factors of the incidence of syphilis （P < 0.05）. Conclusion The epidemic situation of syphilis has obvious characteristics of spatial-temporal aggregation and is affected by social demographic factors. Discussing the characteristics of spatial-temporal aggregation of syphilis can provide a positive reference for syphilis control strategy and evaluation of the effect of prevention and control measures.

[Key words] Syphilis; Spatial aggregation; Spatial-temporal distribution; Social demographic factors

梅毒是由梅毒螺旋體引起的性傳播疾病，可嚴重損害人體多個系統及器官[1]。近年來中國梅毒發病呈持續上升趨勢，已成為嚴重的公共衛生問題[2-3]。本研究基于2010～2016年全國梅毒疫情監測數據，應用空間自相關分析和回顧性時空掃描分析探索我國31個省、自治區、直轄市（不含港澳臺地區）梅毒疫情的時空分布特征。既往研究表明，人口密度、性別比、居民消費水平、離婚率和失業率等[4-6]社會人口因素與性傳播疾病之間存在一定聯系。本研究應用面板數據回歸模型探索社會人口因素與梅毒發病率之間的關系，旨在為梅毒的防控策略和評價防控措施效果提供積極的參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

2010～2016年我國（不含港澳臺地區）梅毒疫情數據下載自公共衛生科學數據中心官網，人口資料下載自國家統計局官網，地理信息及電子地圖下載自國家基礎地理信息中心官網。

1.2 方法

1.2.1 構建地理信息數據庫? 建立包含我國（不含港澳臺地區）地理編碼、經度和緯度信息的梅毒病例地理信息數據庫，建立包含各地區地理編碼、年份、人口數、性別比、人均GDP、失業率、離婚率、居民消費水平及旅客周轉量等資料的人口信息數據庫。

1.2.2 各年度梅毒疫情空間聚集分析? 空間自相關分析是檢測某個空間的觀測值與臨近空間的觀測值是否相關的分析方法。如果一個空間的觀測值較高，其臨近空間的觀測值也較高，則認為兩者呈空間正相關，相反則認為呈空間負相關。莫蘭指數（Moran′s I）是空間自相關分析中的重要指標，可以指出區域屬性值的分布到底是聚集、離散還是隨機分布模式。Moran′s I的取值范圍為-1～1，取值為-1時說明呈完全負相關，取值為1時說明呈完全正相關，取值為0則說明完全不相關。Moran′s I分為全局型和局域型，分別反映全局空間自相關（GISA）和局域型空間自相關（LISA）。全局型Moran′s I用于判斷總體上是否存在空間聚集，局域型Moran′s I用于評估每個觀測區域周圍的局部空間聚集概率。本研究先以全局型Moran′s I探測梅毒發病在我國（不含港澳臺）是否存在總體上的空間聚集，再根據局域型Moran′s I值繪制Moran散點圖，并通過蒙特卡洛方法將Moran散點圖與LISA檢驗結果結合，標識出各地區的梅毒發病是否處于高-高、低-低、高-低或低-高聚集狀態，從而判斷各地區之間梅毒發病在空間上的分布關系。

1.2.3 回顧性時空掃描分析? 本研究應用回顧性時空掃描方法，依據泊松分布判斷梅毒發病是否在空間和時間上存在統計顯著性，探索梅毒發病的空間聚集隨時間變化的趨勢。在SaTScan軟件中將圓作為掃描窗口，掃描窗口半徑大小設置為0～最大風險人口（總人口的50%）逐步上升[7]。針對每個圓，比較窗口內和窗口外的發病率，將窗口內統計上明顯高的圓定義為空間聚集。根據得到的對數似然比（LLR，即實際發病數與理論發病數之比）將聚集分為一類和二類，LLR值最大的地區為一級聚類區;其他掃描探測出的地區為二級聚類區。最后計算各地區梅毒發病的相對危險度（RR）。

1.2.4 面板數據回歸分析? 面板數據是指在一系列時間上的多個截面同時選取某個觀測值所組成的樣本數據，其本質是時間序列上的截面數據。本研究同時建立固定效應模型和隨機效應模型進行面板數據回歸分析，再根據Hausman檢驗結果采用其中一種模型。本研究將2010～2016年各地區各年份梅毒發病率進行對數轉換，探討其是否受到性別比、人均GDP、失業率、離婚率、居民消費水平及旅客周轉量的影響。

1.3 統計學方法

應用地理信息軟件ArcGIS 10.4.1建立我國各地區（不含港澳臺地區）地理信息及人口信息數據庫，結合空間數據分析軟件GeoDa 1.6.7對各年度梅毒疫情進行空間自相關分析和時空掃描聚類分析。應用空間數據處理軟件SaTScan 9.5對梅毒疫情進行回顧性時空掃描分析。應用Stata 15.1對梅毒發病率與社會人口因素之間的關系進行面板數據回歸分析。

2 結果

2.1 基本情況

2010～2016年我國31個省、自治區、直轄市（不含港澳臺地區）報告梅毒總病例數為2 861 826例，年發病率為30.2221/10萬。見表1。

表1? ?2010～2016年我國（不含港澳臺）梅毒發病概況

2.2 梅毒空間聚集區域分析

2.2.1 全局空間自相關分析? 2010～2016年我國（不含港澳臺）梅毒發病分布的Moran散點圖如圖1所示。2011～2015年我國（不含港澳臺）梅毒發病分布無空間聚集性（Moran′s I = 0.0444～0.1099，P > 0.05），2010年（Moran′s I = 0.2524，P < 0.05）和2016年（Moran′s I = 0.1932，P < 0.05）我國（不含港澳臺）梅毒發病分布存在空間聚集性。見表2。

表2? ?2010～2016年我國（不含港澳臺）梅毒全局空間

自相關分析結果

2.2.2 局域空間自相關分析? 2010年江蘇、上海和福建地區表現為高-高聚集模式，2013～2016年甘肅表現為低-高聚集模式，2011、2012年我國（不含港澳臺）均未表現為高-高聚集模式。見圖2。

2.3 回顧性時空掃描

2010～2016年各地區共掃描到1個一級聚類區域和6個二級聚類區域。一級聚類區域為2010～2012年的上海和浙江地區，二級聚類區域包括2010～2012年的廣西地區、2013～2015年的新疆地區、2014～2016年的重慶地區、2013～2015年的遼寧地區、2013～2015年的內蒙古地區及2014～2016年的寧夏地區。見表3、圖3（封四）。

2.4 面板數據回歸分析

根據Hausman檢驗（P = 0.043），本研究中的面板數據回歸分析采用固定效應模型。人均GDP和居民消費水平是梅毒發病的影響因素（P < 0.05），而性別比、失業率、離婚率及旅客周轉量等因素對梅毒發病無影響。見表4。

3 討論

關鵬等[7]的研究表明，2005～2010年我國（不含港澳臺）梅毒發病分布存在空間聚集性，2011年無空間聚集性。本研究結果也表明，2010年我國（不含港澳臺）梅毒發病分布存在空間聚集性，2011～2015年無空間聚集性，2016年存在空間聚集性。這種聚集性消失又再出現的可能原因有待進一步研究，但也說明當前梅毒疫情的防控形勢變得更加嚴峻。本研究提示，上海、浙江、江蘇和福建的梅毒發病高度聚集，說明這些地區梅毒的防控形勢不容樂觀。這種現象可能是由于這些地區經濟發達、大量吸引外來人才、人口政策的調整以及對外開放和國際接軌的不斷提高、外來勞務人員（包括性工作者）不斷增加所導致[8-10]。

時間效應和空間效應均可能對事物的發展產生影響，因此僅以空間自相關分析判斷梅毒發病的聚集性會忽略時間因素的影響，缺乏時效性[11]。與傳統的流行病學描述比較，時空掃描分析方法應用大小和位置處于動態變化的窗口對觀測對象進行掃描，對聚集性的大小、位置、時間及強度等參數事先無任何假設，避免了人為的選擇偏倚[12-13]。應用空間自相關分析，同時結合時空掃描分析方法，可以同時實現靜態觀測和動態觀測，進一步提高客觀性及準確性。時空掃描聚類分析結果顯示，除上海、浙江形成聚類外，2013年起遼寧、內蒙古和中西部部分省份也開始形成梅毒的時空聚類，提示應加強上述地區梅毒發病的監測，積極對高危人群進行宣傳教育及主動干預，阻斷梅毒的傳播途徑[14-15]。

面板數據回歸分析表明，梅毒發病率受人均GDP和居民消費水平的影響，即梅毒發病率與人均GDP及居民消費水平呈正相關。時空掃描分析得出的梅毒高聚集地區如上海、浙江也是人均GDP及消費水平較高的地區，兩種方法得到的結論較為一致。一項廣東地區的研究也顯示，家庭收入中位數較高的城鎮往往有較高的性病發病率[16]。

性病的早期發現、早期治療也是梅毒控制策略的重要組成部分。性工作者是感染和傳播性病的高危人群[17-18]，對這類高危人群重點開展健康教育、推進避孕套使用等預防措施均有助于梅毒感染的預防。本研究聯合應用時空掃描分析和面板數據回歸分析，可以更好地識別梅毒高危聚集區域及社會人口因素對梅毒發病的影響，為梅毒疫情的預防和控制提供了目標地區，使梅毒預防及控制的公共衛生實踐更加具有針對性。這不僅在梅毒流行病學中有用，在其他傳染病的研究中也是有益的。

本研究也存在不足之處。首先，一些潛在的影響變量，如年齡結構、種族構成及犯罪率等由于數據獲得的限制而被忽略，更詳盡的調查將使梅毒的預防和控制更有針對性。其次，性傳播疾病的漏報情況對研究結果的干擾也一直是研究者關心的問題。另外，面板數據回歸分析未能充分考慮到空間效應的影響，未來還應綜合考慮時間效應和空間效應，采用空間面板數據回歸分析對影響梅毒發病的社會人口因素進行研究[19]。最后，最小空間尺度的選擇對研究結果也存在一定影響，實際工作中需要根據研究目的和數據特征謹慎選擇合適的最小空間尺度，例如可以按照經濟區域進行劃分[20]，研究不同發展水平的經濟區域之間梅毒疫情的分布特征。

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（收稿日期：2019-06-19? 本文編輯：李亞聰）