2011—2020年福建省肺結核發病時空特征分析

周銀發 林淑芳 戴志松 魏淑貞 陳代權

由于結核病發病與患者所處的社會和經濟環境密切相關，其傳播和發病存在明顯的空間和地域屬性[1]。為了解福建省肺結核發病與空間和地域的關系，筆者利用空間分析和時空掃描技術對福建省肺結核發病的時空分布及聚集性情況進行分析，以期為制定結核病防治策略提供科學依據。

資料和方法

一、 資料來源

以縣(市、區)級為單位分年度從《中國疾病預防控制信息系統》子系統《傳染病監測系統》法定傳染病監測報表中導出福建省傳染病報告卡審核日期為2011—2020年的所有臨床診斷和確診的活動性肺結核及結核性胸膜炎患者信息。福建省88個縣(市、區)各年度常住人口數據來源于同期《中國疾病預防控制信息系統》子系統《基本信息系統》。福建省地圖信息[包括福建省縣界行政區劃矢量圖(1∶1 000 000)、行政區劃名稱、編碼、經度和緯度等]來源于國家基礎地理信息中心。

二、研究方法

2.空間自相關：分為全局和局部自相關。采用莫蘭(Moran’sI)指數分析福建省肺結核報告發病數的全局空間自相關，以反映空間鄰近區域單元屬性值的相似程度[3]。Moran’sI指數介于-1～1之間，正值為正相關，負值為負相關，絕對值越大自相關性越強，越接近1表示疾病在空間上越容易出現聚集性分布，越接近-1表示疾病在空間上越容易出現離散型分布，趨于0則表示疾病空間分布呈現隨機分布[4-5]。通過計算Moran’sI指數[數值不局限于-1～1，正值表示該區域與鄰近單元的屬性值相似(分為高-高或低-低聚集)，負值則表示不相似(分為低-高或高-低)]及空間關聯局部指標(local indicators of spatial association，LISA)聚類圖分析局部空間自相關，反映各單個區域與鄰近區域肺結核報告發病率的空間相關程度。

3.熱點分析：分為全局和局部熱點分析。采用高/低聚類分析工具(high/low clustering—Getis-Ord General G)統計量(Getis-OrdG指數)進行全局熱點分析，以測量福建省是否存在肺結核報告發病高(低)值聚集區域。Getis-OrdG指數為正值且P<0.05表示福建省內存在疾病高聚集“正熱點”區域，為負值且P<0.05則提示福建省內存在疾病低聚集“負熱點”區域，趨于0則表示該區域不存在疾病聚集現象。利用Getis-OrdGi*指數測量某個縣(市、區)與周邊區域是否存在有統計學意義的高(低)值聚集區域，當Z>1.96且P<0.05則提示該縣(市、區)與周邊鄰近區域存在高值聚集區域；當Z<-1.96且P<0.05時則表示存在低值聚集區域[6-7]。認為局部高-高聚集區域接近于“正熱點”區域，低-低聚集區域接近于“負熱點”區域。

4.時空掃描分析：根據結核病防治規劃，將時空分析時段分為2011—2015年(“十二五”規劃)和2016—2020年(“十三五”規劃)。在空間自相關基礎上，利用SaTScan 9.6軟件進行時空掃描，建立不同空間動態掃描窗口，通過計算窗口區域內外空間單元屬性的對數似然比(loglikelihood，LLR)對掃描窗口內區域進行是否為聚集性區域的統計學推斷。在差異有統計學意義的前提下，LLR值越大則提示該窗口區域為聚集性區域的概率越大，將各地區LLR值進行排序，最大的為一級聚集區域，其次為二級聚集區域，依此類推。為盡可能發現次級聚集區域，將最大的空間掃描區域和掃描時間段確定為不超過全省總人口數的30%和總研究周期的30%[3,8]。

三、統計學處理

采用Excel 2016與SPSS 24.0軟件對2011—2020年福建省報告的活動性肺結核發病數據進行整理及統計學分析；利用ArcGIS 10.2軟件計算Moran’sI、Getis-OrdG和Getis-OrdGi*指數，以進行空間自相關分析，并通過空間關聯局部指標(LISA)聚類圖將結果可視化熱點處理；利用SaTScan 9.6軟件計算LLR，進行發病區域的時空掃描分析。均以P<0.05為差異有統計學意義。

結 果

一、報告發病情況

利用ArcGIS 10.2軟件中自然間斷點分級法將2011—2020年福建省各縣(市、區)肺結核年均報告發病率從高至低劃分為5個等級(不含金門縣)，分別為：5級：<38.56/10萬；4級：38.56/10萬～47.11/10萬；3級：47.12/10萬～53.32/10萬；2級：53.33/10萬～62.32/10萬；1級：>62.32/10萬。處于第1級的有福安市、蕉城區、永泰縣、泉港區、洛江區、惠安縣、集美區及海滄區等8個區域；處于第5級的有建甌市、建寧縣、明溪縣、清流縣、三元區、梅列區、鼓樓區、晉安區、臺江區、平潭綜合實驗區、華安縣、湄洲島區及鯉城區等13個區域；報告發病率較高的縣(市、區)大多數分布在沿海城市。

二、空間聚集分析

1.空間自相關分析：全局空間自相關分析顯示，2011—2020年福建省肺結核報告發病率各年度Moran’sI均在0～0.3之間，僅2012年和2013年的Moran’sI指數差異無統計學意義(表1)。局部空間自相關分析顯示，福建省肺結核報告發病率存在22個局部空間聚集區域，包含11個高-高聚集區域(分別為仙游縣、城廂區、泉港區、洛江區、惠安縣、南安市、石獅市、同安區、翔安區、集美區及長泰縣)、8個低-低聚集區(分別為泰寧縣、將樂縣、明溪縣、大田縣、三元區、梅列區、沙縣及永安市)、2個低-高聚集區(分別為鯉城區與湄洲島區)和1個高-低聚集區(長樂區)。

表1 2011—2020年福建省肺結核報告發病率的全局空間自相關分析結果

2.熱點分析：全局熱點分析顯示，G=0.000，Z=2.124，P=0.034。局部熱點分析顯示，福建省肺結核報告發病局部自相關存在24個“熱點”區域，包括6個低報告發病率“負熱點”聚集區域(Z<-1.96)，分別為明溪縣、泰寧縣、將樂縣、沙縣、三元區及梅列區；18個高報告發病率“正熱點”聚集區域(Z>1.96)，分別為福安市、蕉城區、周寧縣、仙游縣、城廂區、湄洲島區、南安市、石獅市、晉江市、豐澤區、鯉城區、洛江區、泉港區、惠安縣、思明區、湖里區、翔安區及同安區。

三、時空掃描分析

“十二五”規劃期間的2011年和2012年有28個縣(市、區)的發病率出現了聚集；而“十三五”規劃期間僅2018年出現了發病率的聚集區域，涉及18個縣(市、區)。其中“十二五”期間的3個1級聚集區(泉港區、洛江區、惠安縣)與5個2級聚集區域(蕉城區、福安市、柘榮縣、周寧縣及霞浦縣)在“十三五”規劃期間均下降了一級；而原屬于3級聚集區域的海滄區與集美區在“十三五”規劃期間升為1級聚集區域；同時新增了7個2級聚集區域，分別為城廂區、荔城區、涵江區、秀嶼區、湄洲島區、仙游縣及福清市。具體見表2。

表2 2011—2020年福建省各縣(市、區)肺結核報告發病聚集情況

討 論

本研究顯示，2011—2020年福建省活動性肺結核報告發病率呈逐年下降趨勢，2013年已低于55/10萬，已成為低疫情省份，但年均遞降率(3.3%)低于2020年終止結核病策略的階段性目標(4.4%)。這提示在“十二五”和“十三五”規劃期間，福建省通過不斷調整結核病防控措施取得了一定成效。

了解疾病的空間分布特點及發展變化規律，可為防治疾病、促進健康、優化衛生服務策略和措施提供科學依據[9-12]。結核病作為重大傳染病之一，其感染發病受到社會經濟、人口密度及艾滋病流行情況等影響，使其在不同社會及地理環境下的空間分布存在一定的異質性[11]。本研究對肺結核報告發病率地域分析結果顯示，高發病率地區主要集中在沿海城市，這可能與沿海城市流動人口較多、人口密集程度高、實際居住人口較多有關。全局空間自相關分析結果顯示，2011、2014—2020年的年均肺結核發病率的Moran’sI指數差異均有統計學意義(P值均<0.05)，但數值介于0～0.3之間，提示福建省肺結核報告發病率存在空間聚集區域，但聚集度較低。全局熱點分析也提示福建省肺結核年均報告發病率存在“正熱點”區域。進一步局部空間聚集分析顯示，高-高聚集及正熱點地區主要集中在沿海城市，可能這些地區經濟較為發達、工廠較多、人口流動和密度較大，故較易出現聚集性分布。這提示需重點關注此類地區，做好流動人口中結核病患者的發現、登記、轉診、接收和管理工作；同時，要開展多種形式的結核病防治核心知識健康教育，加強各單位員工入職及常規體檢工作，完善醫療保險和民政救助等相關政策。結果還顯示，應繼續重視鄰近高疫情區域對鯉城區與湄洲島區這2個低-高聚集區的影響；而長樂區為高-低聚集區，提示其為福州市低疫情區域中的高疫情縣，需提防其對鄰近低疫情地區的影響；低-低聚集區域以及“負熱點”區域均分布于三明市，提示該地區當前結核病防治工作效果良好。

時空掃描分析結果顯示，相較于“十二五”規劃期間，“十三五”規劃期間福建省肺結核發病聚集區域以及分級情況均有所減少和降低，表明“十三五”規劃期間福建省結核病負擔有所降低，結核病防控工作取得了一定進展。但從聚集區域的分布上看，既有升級的聚集區域，也有新的聚集區域出現，與局部自相關分析結果接近。這提示需繼續優化結核病防控策略以減少結核病發病聚集區域。

綜上所述，2011—2020年福建省肺結核疫情呈逐年下降趨勢，聚集區域及分級均有所減少，但仍存在空間聚集性分布和聚集程度較高區域，需根據結核病不斷變化的流行特征重點關注高風險地區。另外，本研究采用的數據為肺結核報告發病率，與實際的結核病發病率存在一定差距；而且未收集各地的結核病防控策略、經濟發展和人口流動等因素的變化情況，故未能深入探討地區聚集性及其變化原因。