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中国防痨杂志, 2022, 44(9): 947-953 doi: 10.19982/j.issn.1000-6621.20220159

论著

2009—2020年合肥市肺结核空间特征分析

聂廷月1, 陈伟2, 张洁莹2, 曹红2, 钱冰2, 顾颖强2, 刘旭祥,1,3

1安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,合肥 230032

2合肥市疾病预防控制中心结核病防治科,合肥 230001

3合肥市疾病预防控制中心应急办公室,合肥 230001

Analysis of spatial distribution characteristics of pulmonary tuberculosis cases in Hefei City, 2009—2020

Nie Tingyue1, Chen Wei2, Zhang Jieying2, Cao Hong2, Qian Bing2, Gu Yingqiang2, Liu Xuxiang,1,3

1Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Anhui Medical University, Hefei 230032, China

2Department of Tuberculosis Prevention, Hefei Center for Disease Control and Prevention, Hefei 230001, China

3Department of Emergency Management Office,Hefei Center for Disease Control and Prevention, Hefei 230001, China

通信作者: 刘旭祥,Email: 526893544@qq.com

责任编辑: 范永德

收稿日期: 2022-04-28  

Corresponding authors: Liu Xuxiang,Email: 526893544@qq.com

Received: 2022-04-28  

摘要

目的: 分析2009—2020年合肥市肺结核疫情特征及空间聚集性。方法: 通过收集“中国疾病预防控制信息系统”的子系统“结核病管理信息系统”中合肥市2009—2020年肺结核数据,筛选出肺结核患者42681例,利用GeoDa和Arcgis 10.8空间分析软件进行分析,在街道/乡镇水平上绘制空间分布地图,探索空间分布规律及肺结核发病冷热点地区。结果: 2009—2020年合肥市肺结核共报告42681例,报告发病率从2009年57.96/10万(4195/7237966)下降到2020年31.04/10万(2908/9369881),整体呈现波动下降趋势($\chi _{趋势}^{2}$=12.531,P<0.001);全局空间自相关结果显示2009—2014年合肥市肺结核发病呈现空间自相关性(Moran’s I值均>0,P值均<0.05);2015—2020年空间分布偏向随机性。局部自相关分析显示高-高聚集发病街道/乡镇主要集中在长丰县、肥东县;低-低聚集区主要集中在老城区(庐阳区、包河区)。冷热点分析发现,热点区域有2个,分布在长丰县义井乡和肥西县严店乡。结论: 合肥市肺结核疫情存在一定的聚集性,后续应针对不同的县(区)街道/乡镇特点采取不同的防控措施,加大高-高聚集区的街道和热点区域的防控力度。

关键词： 结核,肺; 时空聚类分析; 数据说明,统计; 合肥市

Abstract

Objective: To analyze the spatial distribution characteristics of pulmonary tuberculosis (PTB) cases in Hefei City from 2009 to 2020. Methods: The information of 42681 PTB patients who were recorded in The TB Management Information System (a sub-system of the China Disease Prevention and Control Information System) in Hefei City from 2009 to 2020 was obtained. A case spatial distribution map of the street/township level was drawn with GeoDa and Arcgis 10.8 spatial analysis software, to explore the spatial distribution pattern and cold/hot spot areas of PTB. Results: A total of 42681 PTB cases were notified in Hefei City from 2009 to 2020, the incidence decreased from 57.96/100000 (4195/7237966) in 2009 to 31.04/100000 (2908/9369881) in 2020 and showed a fluctuating decreasing trend ($\chi _{\text{trend}}^{2}$=12.531,P<0.001). The result of global spatial autocorrelation analysis showed that there was spatial autocorrelation of PTB incidence in Hefei City from 2009 to 2014, the Moran’s I values were all greater than 0, P values were all <0.05. The spatial distribution from 2015 to 2020 trended to be random. Local autocorrelation analysis showed that the high-high clustered incidences were mainly concentrated in Changfeng County and Feidong County. Low-low clustered areas were mainly concentrated in the main urban areas (Luyang District, Baohe District). The analysis of cold/hot spot showed that there were two hot spots, which were distributed in Yijing township of Changfeng County and Yandian Township of Feixi County. Conclusion: The PTB epidemic in Hefei City has a certain degree of aggregation, so different prevention and control measures should be taken according to characteristics of different counties, districts, streets and towns, and the prevention and control efforts should be strengthened in the high-high clustered streets and hot spot areas.

Keywords： Tuberculosis,pulmonary; Space-time clustering; Data interpretation,statistical; Hefei

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本文引用格式

聂廷月, 陈伟, 张洁莹, 曹红, 钱冰, 顾颖强, 刘旭祥. 2009—2020年合肥市肺结核空间特征分析. 中国防痨杂志, 2022, 44(9): 947-953. Doi:10.19982/j.issn.1000-6621.20220159

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随着社会经济发展,健康中国概念逐渐深入人心并成为我国发展战略,综合运用现代化的信息技术对传染病的流行特征和变化趋势进行统计分析,协助政府调整防控策略和措施,对减少传染病发病和流行至关重要[1]。空间流行病学是流行病学研究中的新分支,其主要是在人群中研究疾病与健康状态的空间分布及其影响因素,在近年来被陆续应用于肺结核的防控[2⇓-4]。合肥作为安徽省省会,辖4区4县1市[5],人口众多且流动性大,肺结核负担较重,目前暂无对合肥市肺结核空间分布进行分析的相关报道。因此,笔者对2009—2020年合肥市肺结核疫情三间分布特征进行描述,以街道/乡镇为单位,利用空间自相关性探索合肥市街道/乡镇水平上肺结核的空间分布特征,分析合肥市肺结核疫情特征和变化趋势及重点防控区域,为制定合理的防控策略降低肺结核发病率提供理论支持数据。

资料和方法

一、资料收集

肺结核患者数据来源于“中国疾病预防控制信息系统”的子系统“结核病管理信息系统”,按照“发病日期”“现住址为合肥”“登记分类为新患者” 下载2009—2020年肺结核患者信息,排除诊断为结核性胸膜炎及肺外结核的患者(巢湖市2011年划归合肥管辖后,其居巢区和庐江县传染病管理系统数据自动管理划分到合肥市),筛选出临床诊断和确诊患者累计报告42681例。人口数据来源于中国统计出版社出版的2010—2021年各年度安徽省统计年鉴和合肥市统计年鉴。合肥市街道/乡镇行政区划矢量地图(1∶1000000),数据来源于国家基础地理信息中心,空间基本单位精确到街道/乡镇。

二、研究方法

1.构建地理信息数据库:从全国行政区划信息查询平台获得最新的街道/乡镇行政编码信息,建立街镇代码、年份、肺结核报告数等信息的数据库,通过此数据库与合肥市电子地图进行数据关联,建立肺结核发病地理信息数据库。

2.空间分布地图的建立:以合肥市街道/乡镇级电子地图(比例尺1∶1000000)作为基础地图,将合肥市肺结核报告发病率在电子地图上进行渲染,通过在GeoDa软件构建基于邻接关系的一阶Queen矩阵进行空间自相关分析揭示空间分布趋势。

3.空间自相关分析:(1)全局空间自相关:全局空间自相关是从整体水平上探索疾病的空间分布特征,莫兰指数(Moran’s I)值可反映空间整体分布特征。Moran’s I值的范围在-1.0与1.0之间。Moran’s I值>0时,表示数据呈现空间正相关,值越大空间相关性越明显;Moran’s I值=0时,空间呈随机性; Moran’s I值<0时,表示数据呈现空间负相关,数值越小空间差异越大[6⇓-8]。由于Moran’s I值无法区分聚集类型, 进一步应用全局Getis-Ord G指数判断肺结核整体聚集类型,再通过标准化统计量Z检验和P值验证有无统计学意义,检验水准为0.05。若差异无统计学意义,则认为肺结核在整体分布无聚集性。(2)局部空间自相关(local indicators of spatial association, LISA):LISA是以空间关联局部指标聚类图分析局部空间自相关,可反映单个地区与邻近地区肺结核报告发病率的空间相关程度[9],描述各街道/乡镇与其周围临近街道/乡镇结核病发病的相关性,明确具体聚集的区域与聚集模式[10]。要素间空间概念化方式使用反距离(inverse distance),空间单元距离采用两点间的曼哈顿距离(Manhattan distance)进行测量。LISA聚集地图结果可能呈现高-高聚集或低-低聚集以及高-低聚集或低-高聚集4种模式。高-高聚集代表分析中某乡镇肺结核为高发病区,其邻近乡镇也为高发地区,低-低聚集代表分析中某乡镇肺结核为低发病区,其邻近乡镇也为低发地区。利用局部Getis-Ord Gi*统计量(一种空间关联的局部指标—LISA)[11-12]判断局部地区是高值聚集或低值聚集,明确合肥市肺结核发病的冷点及热点区域。

三、统计学处理

利用Excel 2019对数据进行整理和统计描述,利用SPSS 23.0对2009—2020年度肺结核报告发病进行趋势卡方检验;通过GeoDa软件进行空间分布分析。用Arcgis 10.8进行空间自相关和冷热点分析。以P<0.05表示差异有统计学意义。

结果

一、 肺结核报告发病情况

2009—2020年合肥市肺结核报告发病共有42681例,年均报告发病率为45.09/10万(42681/94650796),报告发病率从2009年的57.96/10万(4195/7237966)下降到2020年的31.04/10万(2908/9369881),呈现波动下降趋势($\chi _{趋势}^{2}$=12.531,P<0.001)(表1)。2009—2020年共报告男性肺结核患者30671例,女性患者12010例,男性报告发病率明显高于女性(χ2=16.052,P<0.001);职业分布中农民所占比例最高,为60.24%(25709/42681),地区分布中长丰县报告发病率最高,为58.53/10万(5163/8821872),其次为肥东县[52.83/10万(6308/11939386)]和庐江县[50.42/10万(6626/13140416)]。报告显示各年每月均有肺结核发病,肺结核发病数有明显的峰值,其中每年3~6月为报告发病高峰,2月则为报告发病低谷(表2)。

表1   2009—2020年合肥市肺结核报告发病率

年份发病例数常住人口
(名)		发病率
(/10万)
20094195723796657.96
20103931745069852.76
20113695752000049.14
20123728757000049.25
20133858761000050.70
20143845758272650.71
20153622796376745.48
20163326786371442.30
20173193820504438.91
20183322808800041.07
20193058818900037.34
20202908936988131.04
合计426819465079645.09

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表2   2009—2020年合肥市每月肺结核发病情况 (例)

年份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月
2009208337345367330400342352366417337394
2010304232400427374326330297311306371253
2011240185384303365275262279286268395453
2012189242373341379402278279234277370364
2013261211361388357317376291364274329329
2014335204334344357339322324416305285280
2015310225379367329334297296289271227298
2016222207315287307275289309296221302296
2017248190308280282287268249286243259293
2018258138289302265309336313300287261264
2019244176242274288288277252227263227300
2020174115232255274289262265306240259237
合计299324623962393539073841363935063681337236223761

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二、 全局自相关分析

利用GeoDa软件对2009—2020年合肥市肺结核报告发病率进行全局自相关分析,Moran’s I值在-0.007到0.529之间, 2009—2014年间肺结核报告发病率的Moran’s I值均>0, P值均<0.05,提示合肥市2009—2014年肺结核报告发病率呈现空间聚集性分布;2015—2020年结果显示合肥市肺结核偏向随机性分布,Z值取值范围为-0.181到1.093,P值均>0.05(表3)。

表3   2009—2020年合肥市肺结核报告发病率莫兰指数和P值

年份Moran’s I值Z值P值
20090.52910.6430.001
20100.3016.1800.001
20110.2354.8090.001
20120.3426.9940.001
20130.2354.8750.001
20140.1463.2160.002
20150.0411.0930.125
20160.0220.7410.219
2017-0.0010.4050.405
2018-0.015-0.1810.447
20190.0350.9680.162
2020-0.0070.8020.459

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为进一步识别合肥市肺结核空间整体聚集类型,进行全局Getis-Ord G指数统计,结果显示全局Getis-Ord G指数为0.069, Z=-4.052,P<0.001,提示合肥市肺结核整体呈现低-低聚集“负热点”区域。

三、 局部自相关分析

采用Arcgis 10.8软件制做2009—2020年肺结核报告发病局部自相关分析图。结果显示,2009—2020年分别有18个、9个、11个、9个、11个、8个、5个、3个、3个、2个、4个、0个高-高聚集区,高-高聚集区从东北向西南方向转移,主要集中在长丰县、肥东县,整体呈现逐渐变少趋势,聚集街道/乡镇个数逐渐减少,低-低聚集区主要集中在二环内,主要集中在老城区(庐阳区、包河区),且随着时间的推移整体范围也在不断缩小(图1)。

图1

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图1   2009—2020年合肥市肺结核局部空间自相关图


四、 冷热点分析图

冷热点分析发现,合肥市肺结核年均报告发病率冷点区主要分布在二环内的老城区(包河区、庐阳区);热点区域(热点99%CI)街道/乡镇有2个,分别为长丰县义井乡和肥西县严店乡(图2)。

图2

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图2   2009—2020年合肥市肺结核发病冷热点图


讨论

2009—2020年合肥市肺结核年均报告发病率为45.09/10万,低于全国水平[13],报告发病率逐年降低,疫情呈整体下降趋势。从研究的时间分布看,合肥市肺结核的发病特点呈现2月为低谷,3—6月为高峰,符合呼吸道疾病的流行特征,与任正洪[14]和艾克旦等[15]的研究结果相似。春季温湿度适宜,人群多喜户外活动,导致接触机会增多,可能与结核病高发有关[16]。2月份正值中国春节期间,春节期间忌讳就医,因而导致患者发现也较少[17]。我国每年新发肺结核患者超过60%在农村,超过70%的患者为劳动力[18]。本研究也发现农民在职业分布中占首位。可能与合肥是二线城市,群众的文化水平不高,农民对肺结核知识知晓率不高、保健意识不强有关[19],提示农民是合肥市肺结核防治的重点人群。

2009—2020年合肥市肺结核空间分析结果显示可以分成两个阶段,2009—2014年为第一阶段,肺结核空间分布有聚集性且较集聚区域≥5个;2015—2020年为第二阶段,肺结核全局自相关结果显示空间分布偏向随机性分布,局部自相关性显示高-高聚集区均<5个,低-低聚集区主要集中在老城区(庐阳区、包河区),且随着时间的推移整体范围不断的缩小。冷热点分析也显示冷点区主要在老城区(包河区、庐阳区);热点区域街道/乡镇有2个,分别为长丰县义井乡和肥西县严店乡。

2009—2014年合肥市肺结核全局自相关分析呈现聚集性分布,局部自相关分析显示高-高聚集区主要集中在长丰县和肥东县。前些年合肥经济发展落后,医疗资源短缺,卫生条件差,肺结核报告发病率高、耐药率高,危害较大;为进一步规范化管理,政府出台一系列规范性文件,在登记资料及防治任务方面有一定的考核指标;为完成考核指标,有些卫生人员人为降低或者提高肺结核的报告发病率,从而导致地区的传染病报告发病率偏离实际值,也有失去参考价值的情况[20];再者,不平衡的经济发展水平,导致人们为了生活纷纷背井离乡,从偏远贫穷地区流动到经济发展较好地区打工,人口流动也增加肺结核的发病风险;另外,长丰县肺结核定点医院设在诊疗救治能力较差的乡镇卫生院,日常宣传教育工作欠缺,居民感染风险高,这可能与高-高聚集区主要集中在长丰县均有一定关系。

2015—2020年全局自相关分析显示,合肥市结核病偏向随机性分布,高-高聚集区从东北向西南方向推移,整体呈现逐渐缩小趋势;局部自相关分析也显示,2015年后聚集乡镇逐渐变少。近几年,随着经济快速发展,合肥市成为长三角城市群副中心城市,长三角G60科创走廊城市[21-22]。政府在肺结核管理方面也加大资金投入,通过宣传、培训、会议、规范文件等各种手段对省、市、区、县的有关人员进行宣教,从而使结核的发现上报更加规范化。2015年,安徽省开始正式启动耐多药结核病防治管理工作,继续加强对网络报告肺结核的审核、追踪和订正,加强了对学生病例的监测和筛查工作[23-24]。合肥市积极响应政策,于2012年8月至2015年12月, 逐步将合肥市的疾病预防控制中心肺结核门诊移交至肺结核定点医院,肥东县和长丰县分别于2012和2013年开始全面推进“三位一体”新型肺结核防治管理模式[25]。患者直接到定点医院就诊,疾病预防控制机构可以有时间充分发挥自己管理强项,有更多的精力管理和督导肺结核患者[26],为降低肺结核的发病提供了良好的基础。李娇[27]在石棉县肺结核研究中发现,“三位一体”管理模式可以使常住人口肺结核报告发病率减少。再者,随着合肥市城市化建设,农村人口从合肥的四周向中心城区流动打工,长丰县位于合肥市的北方,从北方向南方的老城区流动的方向也符合结核病的聚集性从东北向西南方向逐渐转移的趋势。

冷热点分析发现热点区域集中在长丰县,冷点区集中在老城区。长丰县原是国家级贫困县,2012年一举摘掉了贫困县的帽子,人民生活水平改善,对肺结核的防范控制意识也增强;再者,前些年长丰县肺结核定点医院设在乡镇卫生院,管理不善,居民防护意识弱,邻近住宅者易感,与热点区域集中在长丰县可能有一定的关系。包河区和庐阳区等老城区经济相对较发达,群众对肺结核的防治知识知晓水平相对较高,而且医疗资源配置也是最优的,故可能会影响肺结核的发现。

造成空间聚集现象的原因有很多,除与各地的肺结核发病、防控、诊疗水平有关外,还可能与地区的社会经济文化、气候条件、环境,以及当地人口和风俗习惯及新型冠状病毒肺炎防控等因素相关[28⇓-30],这些需在今后的研究中进一步深入探讨。

综上所述,本研究首次研究了合肥市肺结核空间流行病学特征,发现2009—2020年合肥市肺结核疫情呈逐年下降趋势,街道/乡镇水平上存在一定的聚集区,提示有关部门可重点关注高风险地区;2014年后,随着“三位一体”政策落实和经济发展水平提高,合肥市肺结核疫情空间聚集性呈现逐年减少的趋势,也从侧面佐证了合肥市肺结核疫情防控的工作成果可圈可点,肺结核相关政策卓有成效,当然少部分地区出现聚集性,建议政府加大对本地的肺结核疫情管理,针对不同的县区街道/乡镇特点采取不同的防控措施,采取精细化及差异化防控措施加强高-高聚集区的街道和热点区域的防控力度。

利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突

作者贡献 聂廷月:数据收集、整理、统计分析、绘图、文章撰写;陈伟:技术指导、论文修改审核;张洁莹:辅助处理地图相关事宜;曹红:指导资料分析,论文修改审核;钱冰:统计分析、解释数据;顾颖强:数据收集、统计分析;刘旭祥:论文审核、指导

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