林定文， 崔哲哲，趙錦明， 區(qū) 進(jìn)

(廣西壯族自治區(qū)疾病預(yù)防控制中心結(jié)核病防制所，南寧 530028)

結(jié)核病是由攜帶結(jié)核分枝桿菌的微滴核進(jìn)入人體引起感染部位病變的慢性傳染病。結(jié)核病的流行已成為全世界，特別是包括中國在內(nèi)的發(fā)展中國家面臨的嚴(yán)重公共衛(wèi)生問題。2018年全球結(jié)核病報告指出，雖然估計發(fā)病率在緩慢下降，但中國是估計發(fā)病數(shù)僅次于印度的結(jié)核病高負(fù)擔(dān)國家之一[1]。在全國省級水平，廣西壯族自治區(qū)是結(jié)核病報告發(fā)病熱點地區(qū)，但其傳播和發(fā)病的特征和影響因素仍然不明?？臻g流行病學(xué)分析，可以有效地掌握疾病聚集的范圍和趨勢，加之空間計量統(tǒng)計對大氣等影響因素的探查，將對衛(wèi)生決策起到關(guān)鍵作用。本研究通過空間自相關(guān)統(tǒng)計量和空間回歸技術(shù)，對2016廣西壯族自治區(qū)活動性肺結(jié)核患者空間特征和氣象影響因素進(jìn)行分析，為防控決策的制訂和衛(wèi)生資源的分配提供量化依據(jù)，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1一般資料 本研究是基于現(xiàn)住址定位的廣西壯族自治區(qū)全人群景觀流行病學(xué)研究。擬用2016年的分析結(jié)果闡述廣西壯族自治區(qū)傳染性結(jié)核病病例在該時期的空間分布和聚類情況，并運用優(yōu)化空間回歸模型偵測影響結(jié)核病發(fā)病的氣象因素。人口數(shù)據(jù)來源于2017年廣西壯族自治區(qū)統(tǒng)計年鑒。PM2.5、PM10、SO2、NO2和O3數(shù)據(jù)來源于廣西壯族自治區(qū)環(huán)境保護(hù)局?jǐn)?shù)據(jù)庫。年降雨天數(shù)、氣溫和相對濕度數(shù)據(jù)來源于廣西壯族自治區(qū)氣象局。

1.2方法 研究地區(qū)廣西壯族自治區(qū)位于中國南疆，總?cè)丝? 613萬，占地236 700平方公里，下轄14個市和所轄的112個縣(區(qū))。從國家法定傳染病報告系統(tǒng)下載2016年所有確診的活動性結(jié)核病患者資料，共計76 151例。根據(jù)每例患者的現(xiàn)住址的地區(qū)編碼進(jìn)行歸類統(tǒng)計，最小空間統(tǒng)計單元為市，即統(tǒng)計每個市的登記報告數(shù)。然后將每個單元的病例按照月和年再次歸類，形成2016年活動性結(jié)核病數(shù)據(jù)庫。

從“Global Administrative area database” (GADM Inc,California,US) 中獲取中國地圖(Shape 文件)，從中剪取生成廣西Shape文件。將病例數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)與地圖文件根據(jù)地區(qū)編碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成結(jié)核病及氣象信息空間數(shù)據(jù)庫。

1.3統(tǒng)計學(xué)處理

1.3.1基本情況描述 對年度報告的活動性結(jié)核病患者數(shù)據(jù)進(jìn)行總體描述并進(jìn)行趨勢χ2檢驗；對各市的結(jié)核病報告發(fā)病率及大氣數(shù)據(jù)進(jìn)行中位數(shù)和均數(shù)描述。根據(jù)不同地區(qū)的結(jié)核病報告發(fā)病率繪制發(fā)病率專題圖，了解高發(fā)和低發(fā)地區(qū)分布，為空間自相關(guān)分析和空間掃描做準(zhǔn)備。

1.3.2空間自相關(guān)分析 本研究應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)家帕特里克·阿爾弗雷德·皮爾斯·莫蘭創(chuàng)建的“Moran′s I”統(tǒng)計理論進(jìn)行空間相關(guān)性分析。該分析分為全局和局部自相關(guān)分析。

全局自相關(guān)分析通過方差歸一化，使研究區(qū)域內(nèi)總體相關(guān)系數(shù)(或稱莫蘭指數(shù))取值在-1～1。莫蘭指數(shù)大于0表示存在空間正相關(guān)性，指數(shù)值越大，空間相關(guān)性越顯著，也就是隨著相鄰的單元在空間上越聚集，相關(guān)性越明顯；莫蘭指數(shù)小于0表示存在空間負(fù)相關(guān)性，指數(shù)值越小，空間差異顯著，也就是相鄰的單元在空間上越離散，反而相關(guān)性變得顯著了；當(dāng)莫蘭指數(shù)等于0，空間呈隨機(jī)性，相鄰研究單位之間沒有相關(guān)性[2]。本研究將用總體莫蘭指數(shù)和象限圖進(jìn)行結(jié)果描述。象限圖將各相鄰坐標(biāo)點之間的相關(guān)系數(shù)用“high-high,高-高”“l(fā)ow-low,低-低”“high-low,高-低”和“l(fā)ow-high,低-高”在4個象限呈現(xiàn)。全局統(tǒng)計量公式如下：

式中W是空間權(quán)重系數(shù)，當(dāng)兩個相鄰地區(qū)(i和j)傳染性結(jié)核病均為高發(fā)(聚集)，W=1；若均為低發(fā)，W=-1。n為總研究單元數(shù)。若有顯著差異，W值則為0。S0為總體權(quán)重系數(shù)。

局部自相關(guān)分析是對每個研究個體的自相關(guān)分析及分解呈現(xiàn)。其在全局分析的基礎(chǔ)上，對局部地區(qū)的相鄰關(guān)系計算統(tǒng)計量，并根據(jù)不同的顯著性在LISA類聚地圖中呈現(xiàn)結(jié)果。一般認(rèn)為具有“高-高”關(guān)系的區(qū)域是顯著性高發(fā)類聚區(qū)(“熱點”地區(qū))，而具有“低-低”關(guān)系的區(qū)域是顯著性低發(fā)類聚區(qū)(“冷點”地區(qū))，“高-低”和“低-高”代表與周圍明顯差異的離群區(qū)域。本研究用“GeoDa 1.8.12” (Luc Anselin,University of ILLinois,Urbana-Champaign,US) 空間分析軟件進(jìn)行空間自相關(guān)分析。Anselin′s局部公式如下：

全局和局部自相關(guān)均用“經(jīng)驗Bayes”標(biāo)化，以解決比率方差不穩(wěn)定的問題。

1.3.3空間回歸模型分析 結(jié)核病是傳染性疾病，缺乏空間獨立性，從而出現(xiàn)空間維度的播散，即空間計量統(tǒng)計學(xué)中提及的溢出效應(yīng)。用經(jīng)典線性回歸檢驗影響因素時往往由于忽略了空間依賴性和空間差異效應(yīng)而出現(xiàn)失真?？臻g計量模型的基本思路是運用空間距離權(quán)重矩陣，對普通的最小二乘法估計進(jìn)行修正。對于具備了空間屬性的變量，距離較近的觀察值比距離較遠(yuǎn)的觀察值更容易表現(xiàn)顯著的關(guān)系。本研究主要用于比較的空間計量模型有空間遲滯模型[3]和空間誤差模型[4]。其基本公式如下：

y=ρW1y+βx+μ

μ=λW2μ+ε

ε～N(0,δ2I)

式中的β表示自變量的空間回歸系數(shù);μ是空間誤差項;ε是白噪聲；W1是結(jié)核病報告發(fā)病率的空間權(quán)重矩陣，W2是殘差空間權(quán)重矩陣；ρ為空間遲滯系數(shù)，取值0～1，越接近1，比鄰地區(qū)因變量值越相似；λ為空間誤差系數(shù)，取值0～1，越接近1，比鄰地區(qū)自變量取值越相似。因此，當(dāng)ρ=0，λ=0時，模型為普通的最小二乘法估計模型，模型中沒有空間特征；當(dāng)ρ≠0，λ=0時，模型為空間遲滯模型(或空間自回歸模型)，研究區(qū)域的因變量不但與本地區(qū)的自變量有關(guān)，還與比鄰區(qū)域因變量有關(guān)；當(dāng)ρ=0，λ≠0時，模型為空間誤差模型，研究區(qū)域的因變量與比鄰地區(qū)的因變量取值相互獨立，但比鄰地區(qū)同一種自變量殘差項不滿足獨立性，具有空間自相關(guān)性。

2 結(jié) 果

2.1廣西結(jié)核病及氣象一般情況 2016年廣西各醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)共報告活動性結(jié)核病患者47 701例。用2010-2016年度報告病例數(shù)進(jìn)行趨勢檢驗，結(jié)果提示呈逐漸下降趨勢(χ2=159.76,P<0.01)。各市平均報告發(fā)病率為(109.33±29.46)/10萬，提示離散度較大。納入分析的大氣顆粒物中O3含量較高，其余均處于較低水平。年降雨天數(shù)，氣溫和相對濕度均符合濕熱地區(qū)氣候特征，見表1。

表1 廣西壯族自治區(qū)結(jié)核病報告發(fā)病和氣象基本情況

2.2結(jié)核病發(fā)病的空間分布和自回歸分析 2016年廣西壯族自治區(qū)以市為單位的結(jié)核病報告發(fā)病率呈現(xiàn)明顯的空間異質(zhì)性。西北部和西南部高于東部，見圖1。通過莫蘭空間自相關(guān)分析可知，空間發(fā)病分布具有正向自相關(guān)性(莫蘭指數(shù)為0.262)，提示實施影響因素分析時，考慮空間自相關(guān)效應(yīng)的必要性。比率經(jīng)過經(jīng)驗貝葉斯標(biāo)化的局部聚類性分析，東部地區(qū)呈現(xiàn)顯著的低發(fā)聚類，中部地區(qū)呈現(xiàn)與周邊結(jié)核病疫情比較有顯著低發(fā)的離群態(tài)勢，未偵測到顯著的高發(fā)聚類，見圖2。

2.3空間影響因素和模型篩選 將2016年P(guān)M2.5、PM10、SO2、NO2、O3、年降雨天數(shù)、氣溫和相對濕度數(shù)據(jù)納入無空間權(quán)重和空間效應(yīng)的最小二乘法模型和具有空間權(quán)重的空間遲滯模型、空間誤差模型，按照P<0.05的條件進(jìn)行結(jié)核病報告發(fā)病率的潛在影響因素篩選。結(jié)果顯示，最小二乘法模型未篩選出有統(tǒng)計學(xué)意義的影響因素；空間遲滯回歸模型篩選出O3、年降雨天數(shù)和氣溫3個有統(tǒng)計學(xué)意義的變量；空間誤差模型篩選出年降雨天數(shù)和氣溫2個有統(tǒng)計學(xué)意義的變量，見表2。表3顯示了3種模型的擬合度測試結(jié)果?？臻g誤差模型的R2和對數(shù)釋然比(Log likelihood)最高，赤池信息準(zhǔn)則(AIC)統(tǒng)計值和回歸標(biāo)準(zhǔn)誤(S.E of regression)最低，入選最佳模型。由回歸系數(shù)可知，該模型中降雨天數(shù)及氣溫與結(jié)核病報告發(fā)病率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，其中氣溫的回歸效應(yīng)最大。

圖1 2016年廣西壯族自治區(qū)各市結(jié)核病報告發(fā)病率空間分布

圖2 2016年廣西壯族自治區(qū)結(jié)核病報告發(fā)病率的莫蘭局部聚類和象限圖(比率經(jīng)驗Bayes標(biāo)化)

表2 3種模型的潛在影響因素篩選結(jié)果

表3 3種模型的擬合度比較

3 討 論

有研究數(shù)據(jù)表明，廣西壯族自治區(qū)的活動性結(jié)核病報告發(fā)病近年來一直處于時空高發(fā)聚類區(qū)域[5]。廣西壯族自治區(qū)不同地區(qū)間的報告發(fā)病率差別迥異[6]。作為結(jié)核病高負(fù)擔(dān)省份，廣西壯族自治區(qū)盡管投入了大量的防控資源，疫情下降仍然緩慢，每年報告的活動性結(jié)核病例依然維持在4萬左右[7]，空間熱點地區(qū)的結(jié)核病疫情仍然持續(xù)高于其他地區(qū)，而冷點地區(qū)依據(jù)處于低發(fā)態(tài)勢[6]。作為主要通過空氣飛沫傳播的疾病，結(jié)核病具備一定的空間格局，特別是臨近區(qū)域的聚集發(fā)病，結(jié)核病的空間聚集性疫情時有報道。如果不及時控制，很有可能導(dǎo)致更大范圍的蔓延，促成突發(fā)公共衛(wèi)生事件等嚴(yán)重后果[8-9]。本研究通過空間描述和自相關(guān)分析證明了廣西壯族自治區(qū)的結(jié)核病報告發(fā)病同樣存在空間異質(zhì)性(莫蘭指數(shù)大于0)，東部地區(qū)出現(xiàn)了顯著的低發(fā)聚集區(qū)。對于廣西壯族自治區(qū)的這一空間布局，筆者需要探究其因，用以指導(dǎo)防控。防治結(jié)核病的關(guān)鍵措施除了針對個體進(jìn)行早期的診斷、治療和管理，宏觀層面的防控實施也是很有必要的。社會及自然環(huán)境在結(jié)核病傳播和發(fā)病驅(qū)動力方面起著舉足輕重的作用。但此前針對廣西壯族自治區(qū)的環(huán)境影響因素研究尚屬空白。因此，本研究主要以空間自相關(guān)為出發(fā)點，結(jié)合回歸理論對廣西壯族自治區(qū)結(jié)核病的聚類及其氣象影響因素進(jìn)行分析，以期獲得大氣環(huán)境層面的宏觀驅(qū)動因子，為結(jié)核病精準(zhǔn)防控提供量化依據(jù)。

本研究主要引用了普通的最小二乘法模型(不考慮空間依賴性)、空間遲滯回歸和空間誤差模型進(jìn)行氣象相關(guān)影響因素的篩選和模型擬合度比較。在近期關(guān)于結(jié)核病發(fā)病影響因素的空間回歸模型研究中不同地區(qū)和不同的測試變量均有可能選擇不同的優(yōu)化模型。有研究者在對2005-2014年影響北京市結(jié)核病發(fā)病的社會經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行空間模型擬合時，發(fā)現(xiàn)空間誤差模型是最優(yōu)模型[5]。也有學(xué)者對2004-2012年四川結(jié)核病空間影響因素調(diào)查發(fā)現(xiàn)，空間遲滯模型擬合度更好[10]。本研究通過實證研究發(fā)現(xiàn)，空間誤差模型的擬合度優(yōu)于最小二乘法和空間遲滯模型(R2=0.763，Log likelihood=-59.444；AIC=136.888，S.E of regression=14.334)。因此，將該模型作為最優(yōu)模型進(jìn)行因素篩選。

通過氣象潛在影響因素篩選，年降雨天數(shù)和氣溫2個變量有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，與結(jié)核病報告發(fā)病率呈負(fù)相關(guān)。降雨量較少而且溫度較低的地區(qū)，結(jié)核病發(fā)病風(fēng)險相對較高。這一結(jié)果符合結(jié)核分枝桿菌存活的自然優(yōu)勢環(huán)境，也與其他的研究結(jié)果一致[11]。結(jié)核分枝桿菌主要以微滴核的方式在自然環(huán)境中存活，一般在干痰中存活6～8個月，如處于3 ℃的低溫環(huán)境下，可存活1年。若黏附于塵埃上，可以保持傳染性8～10 d。降雨可在一定程度上清洗飄浮在空氣中的帶菌塵埃，從而降低傳染和發(fā)病的可能性。因此對于廣西壯族自治區(qū)北部溫度和降雨量相對較少的地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)結(jié)核病的監(jiān)測和防控，在干旱季節(jié)做好人工降雨等工作。由大氣顆粒物監(jiān)測數(shù)據(jù)可知，廣西壯族自治區(qū)的PM2.5、PM10、SO2、NO2均處于較低水平，經(jīng)換算的空氣質(zhì)量指數(shù)屬于良好的范圍[12-13]，可正常戶外活動，也未對結(jié)核病的發(fā)病構(gòu)成危險。但O3在大氣中的含量超過了100 μg/m3，空間遲滯回歸提示了O3有影響結(jié)核病發(fā)病的可能。在今后應(yīng)針對這些顆粒物進(jìn)一步加強(qiáng)監(jiān)測和相關(guān)性研究。此外，也有研究提示結(jié)核分枝桿菌的基因多態(tài)性與所處的環(huán)境可能存在一定的交互作用，從而導(dǎo)致傳播的差異性[14-16]。但目前這一觀點仍然缺乏更多的實證研究。結(jié)核病在分子維度和宏觀環(huán)境維度的交互作用及驅(qū)動因子研究將是下一步的重點探索方向。