2009—2020年合肥市肺結核空間特征分析

聶廷月 陳偉 張潔瑩 曹紅 錢冰 顧穎強 劉旭祥, 3

隨著社會經濟發展，健康中國概念逐漸深入人心并成為我國發展戰略，綜合運用現代化的信息技術對傳染病的流行特征和變化趨勢進行統計分析，協助政府調整防控策略和措施，對減少傳染病發病和流行至關重要[1]。空間流行病學是流行病學研究中的新分支，其主要是在人群中研究疾病與健康狀態的空間分布及其影響因素，在近年來被陸續應用于肺結核的防控[2-4]。合肥作為安徽省省會，轄4區4縣1市[5]，人口眾多且流動性大，肺結核負擔較重，目前暫無對合肥市肺結核空間分布進行分析的相關報道。因此，筆者對2009—2020年合肥市肺結核疫情三間分布特征進行描述，以街道/鄉鎮為單位，利用空間自相關性探索合肥市街道/鄉鎮水平上肺結核的空間分布特征，分析合肥市肺結核疫情特征和變化趨勢及重點防控區域，為制定合理的防控策略降低肺結核發病率提供理論支持數據。

資料和方法

一、資料收集

肺結核患者數據來源于“中國疾病預防控制信息系統”的子系統“結核病管理信息系統”，按照“發病日期”“現住址為合肥”“登記分類為新患者” 下載2009—2020年肺結核患者信息，排除診斷為結核性胸膜炎及肺外結核的患者(巢湖市2011年劃歸合肥管轄后，其居巢區和廬江縣傳染病管理系統數據自動管理劃分到合肥市)，篩選出臨床診斷和確診患者累計報告42 681例。人口數據來源于中國統計出版社出版的2010—2021年各年度安徽省統計年鑒和合肥市統計年鑒。合肥市街道/鄉鎮行政區劃矢量地圖(1∶1 000 000)，數據來源于國家基礎地理信息中心，空間基本單位精確到街道/鄉鎮。

二、研究方法

1.構建地理信息數據庫：從全國行政區劃信息查詢平臺獲得最新的街道/鄉鎮行政編碼信息，建立街鎮代碼、年份、肺結核報告數等信息的數據庫，通過此數據庫與合肥市電子地圖進行數據關聯，建立肺結核發病地理信息數據庫。

2.空間分布地圖的建立：以合肥市街道/鄉鎮級電子地圖(比例尺1∶1 000 000)作為基礎地圖，將合肥市肺結核報告發病率在電子地圖上進行渲染，通過在GeoDa軟件構建基于鄰接關系的一階Queen矩陣進行空間自相關分析揭示空間分布趨勢。

3.空間自相關分析：(1)全局空間自相關：全局空間自相關是從整體水平上探索疾病的空間分布特征，莫蘭指數(Moran’sI)值可反映空間整體分布特征。Moran’sI值的范圍在-1.0與1.0之間。Moran’sI值>0時，表示數據呈現空間正相關，值越大空間相關性越明顯；Moran’sI值=0時，空間呈隨機性; Moran’sI值<0時，表示數據呈現空間負相關，數值越小空間差異越大[6-8]。由于Moran’sI值無法區分聚集類型, 進一步應用全局Getis-OrdG指數判斷肺結核整體聚集類型，再通過標準化統計量Z檢驗和P值驗證有無統計學意義，檢驗水準為0.05。若差異無統計學意義，則認為肺結核在整體分布無聚集性。(2)局部空間自相關(local indicators of spatial association, LISA)：LISA是以空間關聯局部指標聚類圖分析局部空間自相關，可反映單個地區與鄰近地區肺結核報告發病率的空間相關程度[9]，描述各街道/鄉鎮與其周圍臨近街道/鄉鎮結核病發病的相關性，明確具體聚集的區域與聚集模式[10]。要素間空間概念化方式使用反距離(inverse distance)，空間單元距離采用兩點間的曼哈頓距離(Manhattan distance)進行測量。LISA聚集地圖結果可能呈現高-高聚集或低-低聚集以及高-低聚集或低-高聚集4種模式。高-高聚集代表分析中某鄉鎮肺結核為高發病區，其鄰近鄉鎮也為高發地區，低-低聚集代表分析中某鄉鎮肺結核為低發病區，其鄰近鄉鎮也為低發地區。利用局部Getis-Ord Gi*統計量(一種空間關聯的局部指標—LISA)[11-12]判斷局部地區是高值聚集或低值聚集,明確合肥市肺結核發病的冷點及熱點區域。

三、統計學處理

利用Excel 2019對數據進行整理和統計描述，利用SPSS 23.0對2009—2020年度肺結核報告發病進行趨勢卡方檢驗；通過GeoDa軟件進行空間分布分析。用Arcgis 10.8進行空間自相關和冷熱點分析。以P<0.05表示差異有統計學意義。

結 果

一、 肺結核報告發病情況

表1 2009—2020年合肥市肺結核報告發病率

表2 2009—2020年合肥市每月肺結核發病情況 (例)

二、 全局自相關分析

利用GeoDa軟件對2009—2020年合肥市肺結核報告發病率進行全局自相關分析，Moran’sI值在-0.007到0.529之間， 2009—2014年間肺結核報告發病率的Moran’sI值均>0，P值均<0.05，提示合肥市2009—2014年肺結核報告發病率呈現空間聚集性分布；2015—2020年結果顯示合肥市肺結核偏向隨機性分布，Z值取值范圍為-0.181到1.093，P值均>0.05(表3)。

表3 2009—2020年合肥市肺結核報告發病率莫蘭指數和P值

為進一步識別合肥市肺結核空間整體聚集類型，進行全局Getis-OrdG指數統計，結果顯示全局Getis-OrdG指數為0.069,Z=-4.052，P<0.001，提示合肥市肺結核整體呈現低-低聚集“負熱點”區域。

三、 局部自相關分析

采用Arcgis 10.8軟件制做2009—2020年肺結核報告發病局部自相關分析圖。結果顯示，2009—2020年分別有18個、9個、11個、9個、11個、8個、5個、3個、3個、2個、4個、0個高-高聚集區，高-高聚集區從東北向西南方向轉移，主要集中在長豐縣、肥東縣，整體呈現逐漸變少趨勢，聚集街道/鄉鎮個數逐漸減少，低-低聚集區主要集中在二環內，主要集中在老城區(廬陽區、包河區)，且隨著時間的推移整體范圍也在不斷縮小(圖1)。

圖1 2009—2020年合肥市肺結核局部空間自相關圖

四、 冷熱點分析圖

冷熱點分析發現，合肥市肺結核年均報告發病率冷點區主要分布在二環內的老城區(包河區、廬陽區)；熱點區域(熱點99%CI)街道/鄉鎮有2個，分別為長豐縣義井鄉和肥西縣嚴店鄉(圖2)。

圖2 2009—2020年合肥市肺結核發病冷熱點圖

討 論

2009—2020年合肥市肺結核年均報告發病率為45.09/10萬，低于全國水平[13]，報告發病率逐年降低，疫情呈整體下降趨勢。從研究的時間分布看，合肥市肺結核的發病特點呈現2月為低谷，3—6月為高峰，符合呼吸道疾病的流行特征，與任正洪[14]和艾克旦等[15]的研究結果相似。春季溫濕度適宜，人群多喜戶外活動，導致接觸機會增多，可能與結核病高發有關[16]。2月份正值中國春節期間，春節期間忌諱就醫，因而導致患者發現也較少[17]。我國每年新發肺結核患者超過60%在農村，超過70%的患者為勞動力[18]。本研究也發現農民在職業分布中占首位。可能與合肥是二線城市，群眾的文化水平不高，農民對肺結核知識知曉率不高、保健意識不強有關[19]，提示農民是合肥市肺結核防治的重點人群。

2009—2020年合肥市肺結核空間分析結果顯示可以分成兩個階段，2009—2014年為第一階段，肺結核空間分布有聚集性且較集聚區域≥5個；2015—2020年為第二階段，肺結核全局自相關結果顯示空間分布偏向隨機性分布，局部自相關性顯示高-高聚集區均<5個，低-低聚集區主要集中在老城區(廬陽區、包河區)，且隨著時間的推移整體范圍不斷的縮小。冷熱點分析也顯示冷點區主要在老城區(包河區、廬陽區)；熱點區域街道/鄉鎮有2個，分別為長豐縣義井鄉和肥西縣嚴店鄉。

2009—2014年合肥市肺結核全局自相關分析呈現聚集性分布，局部自相關分析顯示高-高聚集區主要集中在長豐縣和肥東縣。前些年合肥經濟發展落后，醫療資源短缺，衛生條件差，肺結核報告發病率高、耐藥率高，危害較大；為進一步規范化管理，政府出臺一系列規范性文件，在登記資料及防治任務方面有一定的考核指標；為完成考核指標，有些衛生人員人為降低或者提高肺結核的報告發病率，從而導致地區的傳染病報告發病率偏離實際值，也有失去參考價值的情況[20]；再者，不平衡的經濟發展水平，導致人們為了生活紛紛背井離鄉，從偏遠貧窮地區流動到經濟發展較好地區打工，人口流動也增加肺結核的發病風險；另外，長豐縣肺結核定點醫院設在診療救治能力較差的鄉鎮衛生院，日常宣傳教育工作欠缺，居民感染風險高，這可能與高-高聚集區主要集中在長豐縣均有一定關系。

2015—2020年全局自相關分析顯示，合肥市結核病偏向隨機性分布，高-高聚集區從東北向西南方向推移，整體呈現逐漸縮小趨勢；局部自相關分析也顯示，2015年后聚集鄉鎮逐漸變少。近幾年，隨著經濟快速發展，合肥市成為長三角城市群副中心城市，長三角G60科創走廊城市[21-22]。政府在肺結核管理方面也加大資金投入，通過宣傳、培訓、會議、規范文件等各種手段對省、市、區、縣的有關人員進行宣教，從而使結核的發現上報更加規范化。2015年，安徽省開始正式啟動耐多藥結核病防治管理工作，繼續加強對網絡報告肺結核的審核、追蹤和訂正，加強了對學生病例的監測和篩查工作[23-24]。合肥市積極響應政策，于2012年8月至2015年12月, 逐步將合肥市的疾病預防控制中心肺結核門診移交至肺結核定點醫院，肥東縣和長豐縣分別于2012和2013年開始全面推進“三位一體”新型肺結核防治管理模式[25]。患者直接到定點醫院就診，疾病預防控制機構可以有時間充分發揮自己管理強項，有更多的精力管理和督導肺結核患者[26]，為降低肺結核的發病提供了良好的基礎。李嬌[27]在石棉縣肺結核研究中發現，“三位一體”管理模式可以使常住人口肺結核報告發病率減少。再者，隨著合肥市城市化建設，農村人口從合肥的四周向中心城區流動打工，長豐縣位于合肥市的北方，從北方向南方的老城區流動的方向也符合結核病的聚集性從東北向西南方向逐漸轉移的趨勢。

冷熱點分析發現熱點區域集中在長豐縣，冷點區集中在老城區。長豐縣原是國家級貧困縣，2012年一舉摘掉了貧困縣的帽子，人民生活水平改善，對肺結核的防范控制意識也增強；再者，前些年長豐縣肺結核定點醫院設在鄉鎮衛生院，管理不善，居民防護意識弱，鄰近住宅者易感，與熱點區域集中在長豐縣可能有一定的關系。包河區和廬陽區等老城區經濟相對較發達，群眾對肺結核的防治知識知曉水平相對較高，而且醫療資源配置也是最優的，故可能會影響肺結核的發現。

造成空間聚集現象的原因有很多，除與各地的肺結核發病、防控、診療水平有關外，還可能與地區的社會經濟文化、氣候條件、環境，以及當地人口和風俗習慣及新型冠狀病毒肺炎防控等因素相關[28-30]，這些需在今后的研究中進一步深入探討。

綜上所述，本研究首次研究了合肥市肺結核空間流行病學特征，發現2009—2020年合肥市肺結核疫情呈逐年下降趨勢，街道/鄉鎮水平上存在一定的聚集區，提示有關部門可重點關注高風險地區；2014年后，隨著“三位一體”政策落實和經濟發展水平提高，合肥市肺結核疫情空間聚集性呈現逐年減少的趨勢，也從側面佐證了合肥市肺結核疫情防控的工作成果可圈可點，肺結核相關政策卓有成效，當然少部分地區出現聚集性，建議政府加大對本地的肺結核疫情管理，針對不同的縣區街道/鄉鎮特點采取不同的防控措施，采取精細化及差異化防控措施加強高-高聚集區的街道和熱點區域的防控力度。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突

作者貢獻聶廷月：數據收集、整理、統計分析、繪圖、文章撰寫；陳偉：技術指導、論文修改審核；張潔瑩：輔助處理地圖相關事宜；曹紅：指導資料分析，論文修改審核；錢冰：統計分析、解釋數據；顧穎強：數據收集、統計分析；劉旭祥：論文審核、指導