Analysis of spatial-temporal feature of notified pulmonary tuberculosis cases aged 60 years and above in Gansu Province from 2018 to 2022

doi:10.19982/j.issn.1000-6621.20230236

Abstract

Abstract:

Objective: To provide more targeted pulmonary tuberculosis (PTB) prevention and control policy suggestions by analyzing the spatial-temporal distribution characteristics of PTB notification rate among people aged 60 years and above at county level in Gansu Province from 2018 to 2022. Methods: The number of PTB notification cases and data of resident population disaggregated by county level,gender and age group in Gansu Province from 2018 to 2022 were derived from the Chinese Disease Prevention and Control Information System. Global spatial autocorrelation (Moran’s I) and local spatial autocorrelation were analyzed, so did the spatial-temporal scanning. Results: The average PTB notification rate among males ≥60 years in county level of Gansu Province from 2018 to 2022 was 74.53/100000 (7740/10385100), and for females it was 61.79/100000 (6661/10780200). The notification rate among all elderly people at county level of Gansu Province from 2018 to 2022 showed spatial autocorrelation (Moran’s Is>0,Ps<0.05).High-high incidence areas concentrated in Jiuquan City (Suzhou District,Dunhuang County,Guazhou County,Yumen County,Jinta County),Jiayuguan City,Zhangye City (Ganzhou District,Gaotai County,Minle County,Shandan County,Sunan County),Wuwei City (Liangzhou District,Tianzhu County,Gulang County),Jinchang City (Yongchang County,Jinchuan District).The spatial-temporal scanning showed that the primary gathering areas of PTB notification rate were mainly Jiuquan City (Suzhou District,Jinta County,Aksai County,Dunhuang City),Jiayuguan City,Zhangye City (Ganzhou District,Linze County,Minle County,Shandan County,Sunan County, Gaotai County),Wuwei City (Liangzhou District,Gulang County,Minqin County). The gathering time was from January 1st 2018 to December 31st 2019. Conclusion: The epidemic situation of PTB in people aged 60 years and above at county level of Gansu Province was still severe from 2018 to 2022, and the notification rate of PTB showed an obvious spatial aggregation, the hot spots concentrated in Hexi Corridor (northwest) of Gansu Province.

Key words: Tuberculosis,pulmonary, Aged, Epidemiology, Gansu Province

CLC Number:

R183.3

Wang Bo, He Aiwei, Yang Shumin, Zhao Jianxi, Bai Yu’e, Guo Qiang, Ma Yubao, Liu Fang. Analysis of spatial-temporal feature of notified pulmonary tuberculosis cases aged 60 years and above in Gansu Province from 2018 to 2022[J]. Chinese Journal of Antituberculosis, 2023, 45(12): 1164-1169. doi: 10.19982/j.issn.1000-6621.20230236

Figures/Tables 6

References 27

[1]	俞社根, 贾忠伟. 动力学模型在天津市肺结核发病率预测及防控策略效果评估中的应用. 中国防痨杂志, 2021, 43(10):1039-1045. doi:10.3969/j.issn.1000-6621.2021.10.012.
[2]	World Health Organization. Global tuberculosis report 2022. Geneva: World Health Organization, 2022.
[3]	World Health Organization. Global tuberculosis report 2020. Geneva: World Health Organization, 2020.
[4]	楚男, 高倩倩, 周成超. 2004—2018年中国肺结核病时间及空间变动趋势分析. 中国公共卫生, 2022, 38(7):887-890. doi:10.11847/zgggws1135003.
[5]	李江红, 张岚, 王军元, 等. 甘肃省天水市结核病分级诊疗和综合防治服务模式试点工作效果分析. 中国防痨杂志, 2019, 41(8):905-909. doi:10.3969/j.issn.1000-6621.2019.08.019.
[6]	王爱梅, 丁国武, 张永义, 等. 甘肃省定西市结核病流行特征分析. 中国初级卫生保健, 2019, 33(2):54-56. doi:10.3969/j.issn.1001-568X.2019.02.0019.
[7]	住国蓉, 葛务堂, 牛丽琼. 2013—2017年靖远县学校肺结核病流行现状分析. 疾病预防控制通报, 2018, 33(2):31-33. doi:10.13215/j.cnki.jbyfkztb.1801040.
[8]	陆一鸣, 朱泽善, 文建强. 2015年甘肃省15-69岁居民健康素养水平及影响因素研究. 中华疾病控制杂志, 2018, 22(3):235-238. doi:10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.03.006.
[9]	郑玉群, 张惠力. 地理信息系统在传染病疫情分析中的应用. 医学动物防治, 2015, 31(8):867-869. doi:10.7629/yxdwfz201508013.
[10]	黄小婵, 袁薇, 杨敬源. 贵州省2015—2018年涂阳肺结核流行及空间分布特征分析. 现代预防医学, 2021, 48(20):3673-3677.
[11]	颜梦欢, 丁海峰, 马海燕. 浙江省2000—2011年肺结核流行状况及空间自相关分. 中国公共卫生, 2015, 31(1):25-28. doi:10.11847/zgggws2015-31-01-08.
[12]	刘新凤, 苟发香, 任晓卫, 等. 甘肃省2009—2013年肺结核发病的时空聚集性研究. 中华流行病学杂志, 2015, 36(5):465-469. doi:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2015.05.012.
[13]	李江红, 王军元, 雷彩英, 等. 《天水市结核病防治“十三五“规划》防治措施评估结果分析. 医学动物防制, 2022, 38(10):932-935. doi:10.7629/yxdwfz202210004.
[14]	孙闪华, 高志东, 李亚敏, 等. 2005—2014年北京市肺结核流行特征分析. 公共卫生与预防医学, 2016, 27(4):6-9.
[15]	贺湘焱, 丽扎·江阿别克, 饶友婷, 等. 2011—2015年新疆肺结核流行特征及空间聚集性分析. 实用预防医学, 2018, 25(1):14-18.
[16]	饶华祥, 蔡芝锋, 徐莉力, 等. 青海省2014—2016年肺结核空间分布特征及可视化分析. 中华流行病学杂志, 2018, 39(3):347-351. doi:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2018.03.019.
[17]	Li L, Xi YL, Ren F. Spatio-temporal distribution characteristics and trajectory similarity anal-ysis of tuberculosis in Beijing,China. Int J Environ Res Pub1ic Hea1th, 2016, 13(3):291. doi:10.3390/ijerph13030291.
[18]	曾琼, 张玉, 侯双翼, 等. 2019年湖北省肺结核漏登抽样调查及影响因素分析. 疾病监测, 2022, 37(5):684-688. doi:10.3784/jbjc.202109100491.
[19]	潘莉, 刘广天, 王晓林, 等. 宁夏地区医疗机构肺结核病漏报情况调查. 宁夏医科大学学报, 2021, 43(2):178-180. doi:10.16050/j.cnki.issn1674-6309.2021.02.016.
[20]	廖小刚, 谭佳容, 伍侨, 等. 中国老年肺结核患者就诊延迟率的Meta分析. 中国循证医学杂志, 2022, 22(5):558-567.
[21]	徐静, 贺晓新, 郑海伦, 等. 2020年新型冠状病毒肺炎疫情下北京市肺结核病例发现情况分析. 首都公共卫生, 2021, 15(5):265-268. doi:10.16760/j.cnki.sdggws.2021.05.005.
[22]	李盛, 马汉平, 王金玉, 等. 兰州市气温和风速对肺结核发病的影响研究. 环境卫生学杂志, 2018, 8(2):91-98. doi:10.13421/j.cnki.hjwsxzz.2018.02.003.
[23]	黄垚, 范玉铮, 王翔宇, 等. 2011—2020年深圳市南山区肺结核患者管理和治疗效果分析. 结核与肺部疾病杂志, 2022, 3(6):463-468. doi:10.19983/j.issn.2096-8493.20220098.
[24]	赵文莉, 李慧, 廖萍泰, 等. 1949—2019年甘肃省职业性尘肺病流行病学特征分析. 中国工业医学杂志, 2021, 34(4):345-347. doi:10.13631/j.cnki.zggyyx.2021.04.019.
[25]	杨晓丽, 李宏艳, 王皎磊, 等. 煤工尘肺合并肺结核患者治疗转归及影响因素分析. 结核与肺部疾病杂志, 2022, 3(2):125-130. doi:10.19983/j.issn.2096-8493.20210160.
[26]	赵文莉, 寇振霞, 廖萍泰, 等. 2010—2018年甘肃省职业性尘肺病流行特征分析. 中华劳动卫生职业病杂志, 2020, 38(10):746-749. doi:10.3760/cma.j.cn1210942-20190927-00405.
[27]	梁达, 商越, 赵晓银, 等. 青海省2014—2019年肺结核流行特征及预测模型比较研究. 医学动物防制, 2021, 37(4):313-318. doi:10.7629/yxdwfz202104002.

年份	男性			女性
年份	患者例数	人口数 (万人)	报告发病率^a (/10万)	患者例数	人口数 (万人)	报告发病率^a (/10万)
2018	2082	190.84	109.10	1669	193.13	86.42
2019	1676	223.43	75.01	1537	221.87	69.27
2020	1543	213.39	72.31	1205	224.41	53.70
2021	1260	206.13	61.13	1199	219.96	54.51
2022	1179	204.72	57.59	1051	218.65	48.07
合计	7740	1038.51	74.53	6661	1078.02	61.79

年份	男性			女性
年份	Moran’s I值	Z值	P值	Moran’s I值	Z值	P值
2018	0.400	5.942	0.001	0.356	5.521	0.001
2019	0.542	7.947	0.001	0.608	8.993	0.001
2020	0.432	6.313	0.001	0.496	7.475	0.001
2021	0.304	4.566	0.001	0.307	4.643	0.001
2022	0.340	5.278	0.001	0.397	6.162	0.001

聚集区^a	高发病县(区)	高发病县 (区)数(个)	高发时间	实际发病例数	期望发病例数	RR值	LLR值	P值
1	阿克塞县、敦煌市、甘州区、金塔县、嘉峪关市、肃州区、临泽县、民乐县、凉州区、山丹县、肃南县、高台县、古浪县、民勤县、永昌县	15	2018年1月1日至2019年12月31日	1215	448	3.04	487.42	<0.001
2	永靖县	1	2018年1月1日至2018年12月31日	57	11	5.33	48.95	<0.001
3	玉门市		2018年1月1日至2019.12.31	74	19	3.90	45.48	<0.001
4	平川区、靖远县	2	2018年1月1日至2019年12月31日	147	63	2.34	40.40	<0.001
5	瓜州县	1	2021年1月1日至2022年12月31日	53	14	3.78	31.41	<0.001

聚集区^a	高发病县(区)	高发病县 (区)数(个)	高发时间	实际发病数(例)	期望发病数(例)	RR值	LLR值	P值
1	阿克塞县、敦煌市、甘州区、金塔县、嘉峪关市、肃州区、临泽县、民乐县、凉州区、山丹县、肃南县、高台县、古浪县、民勤县	14	2018年1月1日至2019年12月31日	1125	356	3.62	577.47	<0.001
2	永靖县	1	2018年1月1日至2018年12月31日	68	9	7.63	78.79	<0.001
3	靖远县	1	2018年1月1日至2019年12月31日	122	40	3.07	54.10	<0.001
4	瓜州县	1	2018年1月1日至2022年12月31日	60	11	5.31	51.28	<0.001
5	玉门市	1	2018年1月1日至2019年12月31日	63	16	4.02	40.14	<0.001
6	天祝县	1	2018年1月1日至2021年12月31日	45	17	2.62	15.48	<0.001
7	白银区、正宁县	2	2018年1月1日至2018年12月31日	52	24	2.11	11.42	0.004