2014—2018年广州市学生肺结核发病时空特征分析

赖铿 雷宇 杜雨华 吴桂锋 谢玮 沈鸿程 钟芷晴 李铁钢

我国是全球结核病高负担国家之一，而学生肺结核报告发病率约占全人群报告发病率的1/4[1-2]。发生学校结核病疫情时，如果处理不及时易造成肺结核传播和流行，因此学生是我国结核病防治的重点人群[3]。空间流行病学作为流行病学的新分支，已经陆续应用在结核病防控研究中，但既往空间分析研究对象主要为全人群肺结核患者，而对于学生肺结核患者的空间分析研究甚少[4-6]。为了解广州市学生结核病在时空分布上的特征，本研究收集了2014—2018年学生肺结核传染病报告卡等资料进行相应的时空分析，为学生结核病防治工作提供依据。

资料和方法

一、资料来源

广州市肺结核患者数据来源于《中国疾病预防控制信息系统》子系统《传染病报告信息管理系统》，按照发病日期、现住址广州、已审核等条件，下载发病日期为2014年1月1日至2018年12月31日的肺结核传染病报告卡个案信息，筛选职业为“学生”的临床诊断和确诊肺结核患者的个案信息。各年人口数、学生数来源于广州市统计局统计年鉴，其中街道/乡镇人口数来源于2018年广州市卫生部门统计。地理数据采用广州市街道/乡镇行政区划分矢量地图，空间分析的基本单位为街道/乡镇。

二、分析方法

1.构建地理信息数据库及描述性分析：根据报告学生患者的现住址获得相应的经纬度信息，利用经纬度信息对患者进行空间定位，与广州市矢量化电子地图进行数据关联，建立街道/乡镇发病情况地理信息数据库。使用Excel 2007对相关数据整理后，进行描述性分析。因无法获取街道/乡镇水平的学生人数，故无法统计其相应的学生报告发病率，本研究采用街道/乡镇的人口数据作为分母，计算全人群中的报告学生患者的发病率并进行相关的空间分析。

2.全局空间自相关分析：应用全局空间自相关统计量[莫兰指数(MoranI)]判断广州市结核病分布是否具有空间聚集性。使用Geoda 1.8软件进行计算全局MoranI，通过标准化统计量Z进行空间相关的统计学检验，检验水准α=0.05。MoranI越接近1，表示患者分布整体呈现聚集性分布；若MoranI越接近-1，表示患者分布整体呈现离散分布；若MoranI为0，表示患者分布整体呈现随机分布，无空间聚集性。

3.局部空间自相关分析：在街道/乡镇维度上分析广州市肺结核发病聚集区域的具体位置与类型，使用Geoda 1.8软件计算局部空间自相关指标(local indicators of spatial association, LISA),识别局部空间聚集类型，导出数据，通过ArcGIS 10.5制作LISA聚集图。

4.时空扫描分析：使用SaTScan9.5软件基于离散Poisson模型在街道/乡镇水平对2014—2018年广州市全人群学生肺结核患者进行时空聚集分析。原理为通过建立一个移动圆柱体，底部圆形窗口的半径变化范围为0到总人口的50%，高度对应研究区域的时间，计算窗口内部与外部区域间结核病发病率的差异。统计量为对数似然比(log likelihood ratio,LLR),LLR值越大，说明该区域越有可能为聚集区域。此外，计算该地区的相对危险度(relative risk，RR)，并通过999次蒙特卡罗模拟检验差异是否有统计学意义，检验水准α=0.05。本研究设置最大空间扫描区域为全市总人口的50%，扫描周期为1个月，无地区重叠。时空扫描结果可视化在ArcGIS 10.5软件中进行实现。

表1 2014—2018年广州市学生肺结核患者报告发病情况

结 果

1.基本情况：2014—2018年广州市报告学生肺结核患者2755例，平均报告发病率为16.60/10万，平均全人群中的学生报告发病率为4.06/10万，发病例数和发病率呈先下降后上升的趋势(表1)。

2.时间分布情况：对学生肺结核报告发病时间按月份统计，2014—2016年间各年度曲线变化情况相似，每年3、4月为学生肺结核报告高峰，随后逐渐下降，到9月份出现小高峰。而2017—2018年间年度曲线变化相似，9月份出现小高峰，12月、1月出现报告高峰。

3.全局空间自相关分析： 2014—2015年，广州市全人群中的学生肺结核报告发病率统计量Z值均<1.96，且P值均>0.05，提示学生肺结核发病无空间聚集性，呈现随机分布。2016—2018年，广州市全人群中的学生肺结核报告发病率的MoranI值均>0，且Z值均>1.96，P值均<0.05，提示广州市全人群中的学生肺结核报告发病率整体呈现空间聚集性分布(表2)。

表2 2014—2018年广州市全人群中的学生肺结核患者

4.局部空间自相关分析：LISA分析结果显示，2014—2018年全人群中的学生肺结核报告发病率局部空间自相关呈现4种聚集模式：高-高、高-低、低-高、低-低。高值聚集区(高-高聚集)主要集中在广州市的西南部，并呈动态变化，2014年高值聚集区相对分散，随着年份的推移，高值聚集区逐渐融合，并逐渐形成2个高值聚集中心。高值聚集中心主要包含番禺区：小谷围街道、新造镇，海珠区：琶洲街道、官洲街道，天河区：元岗街道、长兴街道(图2)。

5.时空扫描分析：对2014—2018年全人群中的学生肺结核报告发病率进行时空扫描，结果显示发病率有时空聚集性，共发现3个时空聚集区。其中一级聚集区分布在番禺区，聚集半径为3.72 km，涉及2个街道，分别为番禺区：小谷围街道，新造镇；聚集时间为2016年3月至2018年7月，区域内实际报告学生患者151例，期望患者5.45例(LLR=360.04,RR=29.28,P<0.001)。二级聚集区覆盖8个街道/乡镇，分布在天河区和番禺区(表3，图3)。

讨 论

传统流行病学分析，无法纳入地理因素进行相关分析，因此无法解决空间相关性对疾病分布的影响。利用时空扫描方法探索传染病聚集性，由于未对聚集性的大小位置规模作任何假定，避免了选择偏倚，可以最大限度地进行发病数据信息的挖掘，发现聚集性疫情[7]。近年来，学校结核病突发公共卫生事件和聚集性疫情时有发生[8-9]，往往会引起较强烈的社会影响，这也成为了结核病防控工作中的重点和难点。本研究对2014—2018年广州市学生结核病发病情况进行时空分析，挖掘分布特点，为广州市学生结核病防控提供相关参考依据。

表3 2014—2018年广州市全人群中的学生肺结核报告发病率时空扫描分析

注LLR:对数似然比(log likelihood ratio)；RR:相对危险度(relative risk)

图2 2014—2018年广州市全人群中的学生报告发病率局部自相关指标(LISA)分析

图3 2014—2018年广州市全人群中的学生报告发病率时空扫描分析

2014—2018年广州市学生报告肺结核发病趋势与全国学生发病情况相似，均呈现先下降后上升的趋势[3]。2018年广东省学生肺结核报告发病率为11.49/10万，而广州市的发病率为17.22/10万，远高于全省的水平。广州市是省会城市，高校众多，学生基数大，大学生来源全国各地，流动人口的流入、医疗卫生资源丰富等，这些均可能为广州市学生肺结核发病率高的原因[10]。从发病月份上，可以发现每年均有2个发病小高峰：3、4月份的发病高峰主要为高三学生统一进行高考体检，因高三学生学业压力，体育锻炼少，增加了其发病风险，导致学生病例被集中发现而出现发病高峰；而9月份出现的发病高峰主要为学生升学(如小学升初中、高中升大学等)时根据相关规定需要进行入学体检，肺结核筛查为必查项目，因此数量众多的学生在同一时间进行筛查，也导致出现了学生患者被集中发现而出现另一个发病高峰。本研究发现的2个发病高峰，其时间规律也与全国情况相似[3]，提示需要进一步加强新生入学体检及定期结核病筛查工作，这是发现学生结核病患者重要的手段。此外，2017—2018年广州市因高考体检而出现的发病高峰与2014—2016年不一致，其原因为高考体检的时间发生调整，由原来的3、4月，调整为1、12月，导致相应的发病高峰也随之改变。

全局自相关分析显示，2016—2018年广州市全人群中的学生肺结核发病情况整体呈现空间聚集关系。进一步通过LISA分析发现，随着年份的推移，高值聚集区由原来的分散分布，演变融合，并逐渐形成2个高值聚集中心，主要集中在广州市的西南部，分布在番禺区：小谷围街道、新造镇，海珠区：琶洲街道、官洲街道，天河区：元岗街道、长兴街道。高值聚集区域内都有高校存在，高校分布密度高，如：小谷围街道有广州大学城(内含10所大学)，长兴街道附近分布着华南农业大学、华南理工大学、华南师范大学等数所高校。这种聚集现象与单志力等[7]、王莉丽[11]、李晓蓉等[12]和徐文婕等[13]报告的结核病聚集性疫情与高校聚集发病的情况相符。针对这些高值聚集区域的学校，卫生行政部门应加强监测及加强卫生资源的投入，切实做好入学体检、肺结核可疑症状监测、学生健康教育等防控工作。早发现、早治疗学生患者是防治进一步扩散造成学校聚集性疫情的有效措施。

通过时空扫描分析2014—2018年广州市街道/乡镇全人群中的学生肺结核发病情况发现，在综合考虑发病时间和空间，广州市学生肺结核存在特定的聚集区域。一级聚集区分布在番禺区以小谷围街道为中心的聚集区，包含了新造镇。位于小谷围街道的广州大学城是国家一流大学园区，包含了10所高校，拥有高校学生约15万名[14]。随着大学城二期的开发， 2所高校陆续落户小谷围街道毗邻的新造镇，使大学城成为广州市内高校密度最高的区域。因高校间的公共空间日益开放，不同学校间的大学生沟通交流日益增多，在促进校园文化建设、学习便利的同时也增加了学生肺结核传播的风险[15]，时空扫描分析结果显示在聚集时间内，以小谷围街道为中心的聚集区内学生肺结核发病风险是其他区域的29.28倍。同时，从以小谷围街道和五山街道为中心的2个高校密集区时空扫描结果发现，其聚集高发时间均长达16个月。由于结核病疫情管理归属地管理，而各类高校行政管理级别不一，在防控工作上易造成沟通不畅，导致高校内结核病防控落实不到位；如新生入学体检没有纳入结核病筛查项目，健康教育不足，校医对结核相关的可疑症状监测不到位，密切接触者筛查范围不足等[16]，均可导致学生肺结核患者持续出现。卫生健康和教育部门应进一步加强完善联防联控工作机制，落实学校在学校结核病防控中的主体责任，共同完善及落实相关的防控措施，尤其对于高值聚集区。

此外，对比LISA分析，时空扫描分析还识别了以番禺区沙湾镇为中心的另外一个发病聚集区域。在整体学生发病水平上，沙湾镇处于较低水平，但在2014年4月份，出现了短暂的时空聚集，提示该区域内可能发生了学校聚集性疫情，学生患者突然增长，提示卫生行政部门对此类突发情况应加强监测。时空扫描分析较单纯的空间聚集性分析，同时考虑了时间因素在疾病空间分布中的作用，是空间扫描分析的有益补充，可有效提高空间聚集识别的能力，提高数据分析的可靠性。

综上所述，本研究采用空间流行病学方法首次对广州市学生肺结核患者进行时空分析，发现在街道/乡镇层面上，学生肺结核患者总体分布存在空间聚集性，学生肺结核患者发病热点主要集中在高校密度高的番禺区小谷围街道片区，为卫生行政部门制定学生结核病防控策略提供了线索和依据。建议进一步加强高值聚集区学校结核病的防控力度，针对不同疫情特征分布区域采取精细化的防控措施。

本研究存在一定局限性。不同年份传染病报告卡个案信息中学校名称存在缺失，未能做到以学校地址进行空间分析，但以学生患者现住址进行分析仍能一定程度上反映广州市学生肺结核患者的时空分布规律，为防控提供依据。此外，目前仅能获得2018年街道/乡镇人口数据，研究中计算街道/乡镇全人群学生报告发病率均使用2018年的人口数据，因此每年街道/乡镇的学生发病率不够精确。2014—2018年，广州市人口是持续增长的，因此研究中相应的发病率为低估的，但对发现空间分布特征仍有积极意义。