2013—2017年上海市金山区新登记肺结核患者时空聚集性分析

朱士玉 沈利 王中林 杨镇源 朱建明

目前，结核病仍是一种严重危害我国乃至全球的公共卫生问题。据WHO[1]估算，2017年全球有超过1000万例新发结核病患者，结核病发病率为133/10万；中国有88.9万例，发病率为63/10万，发病例数居全球第二位。研究表明，结核病在时间和空间上具有特定的分布模式，存在一定的聚集性趋势[2-3]。目前，我国针对肺结核的聚集性研究多集中在省、市或区(县)水平[4-6]，以乡镇或者街道为分析单位的研究较少。本研究对上海市金山区2013—2017年结核病登记情况进行空间流行病学统计分析，旨在为识别结核病重点防控区域、合理配置卫生资源等提供理论依据。

资料和方法

一、资料来源

上海市金山区辖9个乡镇、1个街道和1个工业区，共计11个街镇。肺结核患者数据来源于《中国疾病预防控制信息系统》中的《结核病管理信息系统》，对象为金山区2013年1月1日至2017年12月31日新登记的所有活动性肺结核患者，以街镇为单位，整理2013—2017年各街镇户籍(即户籍常住)和非户籍(即外来常住)人口活动性肺结核患者登记数，人口数据来源于上海市金山区统计年鉴。

二、研究方法

1. 构建地理信息数据库：以街镇为单位，建立包括街镇代码、经度和纬度等信息的地理信息数据库。以数据属性表中乡镇代码关联肺结核疫情数据及人口数据。

2. 时空聚集性分析：时空扫描[7]是以动态变化的扫描窗口对不同时间与区域进行扫描，对每一个扫描窗口根据实际发病例数和人口数计算出理论发病例数后，利用扫描窗口内和扫描窗口外的实际发病例数和理论发病例数构造检验统计量对数似然比 (LLR)，当P<0.05时，LLR值越大则表示该扫描窗口所含区域为聚集区的概率越大,其中一级聚集区的LLR值最大,其他差异有统计学意义的窗口为二级聚集区域。本研究采用SaTScan 9.6软件选用泊松分布模型进行时空聚集性分析，对单纯时间、单纯空间和时间-空间趋势进行回顾性分析，聚集范围最大值限定为30%的总人口处于风险人群中、总研究期限的50%为时间尺度，扫描窗口以年为时间单位。

三、 统计学分析

利用Excel 2007进行数据整理；采用ArcGIS 10.4软件构建地理信息数据库并绘制肺结核年均登记率空间分布图；采用SaTScan 9.6软件进行时空聚集性分析，并在ArcGIS 10.4软件中实现结果可视化。

结 果

一、金山区活动性肺结核登记情况

2013—2017年金山区共新登记活动性肺结核患者1021例，其中户籍肺结核患者757例，非户籍肺结核患者264例。2013—2017年，全区活动性肺结核患者登记率在21.71/10万～ 30.33/10万，其中2015年登记率最高；年均肺结核登记率为25.64/10万。金山区各年份户籍肺结核患者登记率均高于非户籍人口，具体见表1。

二、空间分布情况

金山区共辖11个街镇，采用自然分割法将各街镇年均肺结核患者登记率划分为5个等级。由图1可以看出，在空间分布上，总体肺结核患者登记率山阳镇和石化街道最低，被划分在第一等级；第二等级为吕巷镇、金山卫镇和亭林镇；第三等级为朱泾镇、枫泾镇和金山工业区；第四等级包括漕泾镇和廊下镇；张堰镇最高，被划分在第五等级。图2，3分别为户籍和非户籍肺结核患者登记情况，户籍人口中张堰镇、漕泾镇、金山工业区肺结核患者登记率最高，非户籍人口中廊下镇、石化街道肺结核患者登记率最高。

三、时空聚集性分析

1.单纯时间扫描：2013—2017年，金山区肺结核患者登记率、户籍人口肺结核患者登记率和非户籍人口肺结核患者登记率均呈先上升后下降的趋势，均在2015年达到峰值。单纯时间扫描结果显示：总体和户籍人口肺结核患者登记率均存在时间聚集性，总体聚集时间为2014—2015年[相对风险值(RR)=1.27，LLR=7.37，P=0.002]，户籍人口聚集时间为2014—2015年(RR=1.28，LLR=5.81，P=0.004)，非户籍人口肺结核患者登记率无时间聚集性(RR=1.25，LLR=1.66，P=0.212)。见表2。

表1 2013—2017年上海市金山区活动性肺结核患者登记情况

图1 2013—2017年上海市金山区各街镇年均肺结核患者登记率

图2 2013—2017年上海市金山区各街镇户籍人口年均肺结核患者登记率

图3 2013—2017年上海市金山区各街镇非户籍人口年均肺结核患者登记率

2.单纯空间扫描：对2013—2017年金山区肺结核患者登记率进行单纯空间扫描发现，总体上在张堰镇呈单个街镇聚集(RR=1.55，LLR=6.18，P<0.01)；户籍人口肺结核患者登记率一级聚集区域范围包含亭林镇、漕泾镇、张堰镇、工业区4个街镇(RR=1.43，LLR=9.87，P<0.01)，二级聚集区域包含漕泾镇、工业区2个街镇聚集区(RR=1.47，LLR=5.99，P<0.01)和张堰镇(RR=1.74，LLR=7.50，P<0.01)单个聚集区；非户籍人口登记率不存在空间聚集性(RR=1.49，LLR=1.97，P=0.275)。见表3。

表2 2013—2017年上海市金山区不同户籍肺结核患者登记情况单纯时间扫描统计量分析结果

3.时空扫描：对2013—2017年金山区肺结核患者登记率进行时空扫描，结果显示：总体和户籍人口肺结核患者登记率存在时空聚集性，总体登记率一级聚集区出现在2014—2015年，包含亭林镇、漕泾镇、张堰镇、工业区(RR=1.50，LLR=10.35，P<0.01)，二级聚集区出现在2015年，为枫泾镇单个街镇聚集(RR=1.84，LLR=6.15，P=0.023)；户籍人口登记率一级聚集区与总体相同(RR=1.72，LLR=13.29，P<0.01)，二级聚集区出现在2014—2015年，为枫泾镇单个街镇聚集(RR=1.72，LLR=6.43，P=0.020)；非户籍人口肺结核患者登记率不存在时空聚集性(RR=2.21，LLR=3.79，P=0.254)。具体见表4，总体时空聚集性可视化结果见图4。

表4 2013—2017年上海市金山区不同户籍类别肺结核患者登记情况时空扫描统计量分析结果

图4 2013—2017年上海市金山区各街镇肺结核患者登记率时空聚集图

讨 论

金山区位于上海市西南地区，属于远郊区县，结核病防治工作实行的是“三位一体”的综合防治模式，结核病监测系统相对完善，对户籍和非户籍常住人口中肺结核患者实行相同的社区标准化管理模式。从不同年份登记情况来看，金山区5年平均肺结核患者登记率为25.64/10万，明显低于我国31个省、自治区和直辖市(不包括“港澳台”地区)的疫情水平(2004—2015年年均发病率为76.96/10 万)，且略低于上海市的疫情水平(2004—2015年年均发病率为31.98/10 万)[8]，属于低流行态势。从不同人群分类来看，各年份户籍人口肺结核患者登记率均高于非户籍人口，这符合金山区肺结核近几年的流行特征[9]，且与上海市中心城区徐汇区[10]相反，这可能与金山区人口密度及流动性均相对较小有关。

时空聚集性分析应用十分广泛，已在急性传染病、慢性传染病防控和媒介生物监测领域开展研究[11-14]。在结核病防治领域，时空聚集性分析从全国层面到社区层面均有研究。高健和杜静[4]研究发现我国2015年肺结核发病率存在明显的空间聚集特征，新疆、西藏、青海及四川等西部地区呈高-高聚集；唐益等[15]研究发现湖南省2003—2011年活动性肺结核患者登记存在4个可能的聚集区域；陈文明等[16]在县(市)级水平对2005—2014年浙江省结核病患者登记报告进行空间分析，共发现6个聚集区域。本研究则是利用SaTScan软件在街镇水平对2013—2017年金山区肺结核患者登记情况进行扫描。SaTScan软件是目前进行传染病聚集性疫情分析较为强大的软件[17]，该软件通过时空扫描统计能有效利用时间和空间信息，探测疾病的聚集情况，对探测高风险区域和卫生部门制订相应的防治措施具有重要意义。唐咸艳等[18]的研究表明，圆形扫描统计量中最大空间扫描窗口的适宜尺度为20%～30%，本研究选取30%风险人口数作为扫描窗口，发现金山区各街镇登记肺结核患者在时间、空间和时空上均为非随机分布，具有一定的时空聚集性。时空扫描共发现两个聚集区，包括张堰镇等5个街镇，通过分析金山区统计年鉴资料[19]发现，这些区域均具有户籍人口≥60岁老年人占比高、城镇化率低的特点，并且有研究表明，老年人是结核病高危人群，60岁以上老年人肺结核报告发病率要明显高于全人群[20]。另外，城镇化率对肺结核登记率的影响是负向的[21]。本研究同时分析了同期户籍人口和非户籍人口登记肺结核的聚集性，发现户籍人口在时间、空间和时空上均具有聚集性，且时空扫描聚集区域与总体完全重叠，而非户籍人口无聚集特征，由此可推断金山区总体肺结核的空间聚集性主要受户籍患者影响，户籍人口是肺结核聚集的主要因素。结合金山区户籍人口肺结核疫情高于非户籍人口特点，提示应将户籍人口作为金山区结核病防治的重点人群。

综上，本研究采用空间流行病学的方法首次绘制了金山区结核病疫情分布图，发现在街镇层面肺结核疫情存在时空聚集性，卫生行政部门应从全局角度考虑合理配置卫生资源，将户籍人口作为重点监测对象，同时针对疫情聚集区(亭林镇、漕泾镇、张堰镇和金山工业区)加大防控力度。

本研究存在一定局限性。一方面，《结核病管理信息系统》收集的患者是通过结核病定点医院反复确诊的，诊断信息准确可靠，但使用肺结核登记率也会受到患者发现力度降低、实验室涂片检测质量与能力不足等因素影响，不能完全代表实际疫情[22]；另一方面，因缺乏相关资料，本研究未对造成时空聚集性的影响因素进行分析。