廣西醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與生物統(tǒng)計學(xué)系(530021)

覃青連 李嶠 顏星星 林越東 成 曼 周紅霞 唐咸艷△

空間流行病學(xué)是流行病學(xué)的一門新興交叉應(yīng)用分支學(xué)科?？臻g流行病學(xué)遵循地理學(xué)第一定律和地理學(xué)第二定律，兼顧流行病學(xué)資料的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性等空間屬性特征，常用于疾病制圖、時空分布格局識別、聚集性探測、格局成因分析、流行風(fēng)險溯源、傳播路徑追蹤、時空預(yù)測預(yù)警模型、時空風(fēng)險評估和衛(wèi)生服務(wù)空間可及性評價等領(lǐng)域[1-4]。近年來，隨著數(shù)據(jù)時空理念的漸進增強，時空數(shù)據(jù)獲取可及性的穩(wěn)步提升和時空統(tǒng)計分析方法的快速普及，以數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動為核心的空間流行病學(xué)實踐應(yīng)用方興未艾。然而，以問題驅(qū)動為導(dǎo)向的空間流行病學(xué)學(xué)科理論與方法體系發(fā)展相對滯后。空間病例對照研究是空間流行病學(xué)學(xué)科理論與方法體系的重要組成部分，迄今雖未系統(tǒng)科學(xué)闡明但已初具雛形。本文將對空間病例對照研究的理論設(shè)計要點、統(tǒng)計分析方法、實踐應(yīng)用進展和發(fā)展趨勢展望等進行簡要綜述。

空間病例對照研究的設(shè)計要點

空間病例對照研究與傳統(tǒng)病例對照研究相比，其最大特點是考慮了研究對象的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性等空間屬性特征，并充分利用了地理位置提供的空間信息?？臻g病例對照研究既是對傳統(tǒng)病例對照研究的補充，也為空間流行病學(xué)提供理論方法及技術(shù)支撐。

空間病例對照研究的原理示意圖如圖1所示：基于研究區(qū)域內(nèi)某目標疾病或衛(wèi)生事件的主要結(jié)局測量指標(如患病率)，通過聚集性探測將研究區(qū)域分為熱點的病例區(qū)域和冷點的對照區(qū)域，或通過空間風(fēng)險評估將研究區(qū)域分為高風(fēng)險的病例區(qū)域和低風(fēng)險的對照區(qū)域，或通過空間分層將研究區(qū)域分為不同等級水平的層次，在識別其空間分布格局后，空間抽樣抽取一定數(shù)量的病例區(qū)域作為病例組和一定數(shù)量的對照區(qū)域作為對照組，收集并比較病例組與對照組中各區(qū)域研究因素的暴露比例差異，進而利用空間統(tǒng)計推斷區(qū)域研究因素與空間格局間的關(guān)聯(lián)，為深入探討空間格局的形成機制提供參考?？臻g病例對照研究的分析單元既可是聚合的地理區(qū)域單元，也可是具有詳細地理位置信息的個體對象單元，本文基于地理單元闡述空間病例對照研究的基本原理。

圖1 空間病例對照研究的設(shè)計原理示意圖

理論上，空間病例對照研究可應(yīng)用于疾病空間格局的識別及成因(病因)研究、空間風(fēng)險評估、空間趨勢預(yù)測等領(lǐng)域范圍。其適用于具有空間(地理)位置信息，且具有空間相關(guān)性和空間分異性特征的病例對照研究資料。

1.病例選擇

基于文獻報道，目前空間病例對照研究的病例來源和選擇方式主要有三種。第一種方式與傳統(tǒng)病例對照研究一樣，從醫(yī)院、社區(qū)或疾病登記注冊系統(tǒng)中選擇患有某種特定研究疾病的對象作為病例，并用GIS工具直觀可視化病例的空間分布特征，但未考慮病例的詳細地理位置信息和空間屬性，也未考慮病例之間的空間自相關(guān)性和空間分異性。

Murakami R[5]以醫(yī)院確診的結(jié)核病患者為病例組，以非結(jié)核病患者為對照組，對數(shù)據(jù)進行探索性空間分析并可視化結(jié)核病的空間分布特征。Parra MCP[6]從傳染病信息報告系統(tǒng)中選擇登革熱病例為病例組，陰性者為對照組，使用GIS專題地圖繪制不同時段病例組與對照組的空間分布格局。此類空間病例對照研究中的病例選擇理論上足以代表總體，且容易實施。但與傳統(tǒng)病例對照研究一樣，在設(shè)計上未考慮研究對象的空間屬性特征，僅在分析階段時可視化研究對象的空間分布特征，空間病例對照研究的設(shè)計理念體現(xiàn)不足。

第二種與第一種方式相似，但采集了病例的居住地址和經(jīng)緯度等位置信息進行疾病地理編碼(geo-coding)，實現(xiàn)病例數(shù)據(jù)的空間化，但仍未考慮病例間的空間依賴性。Shao Y[7]以肺癌患者為病例組，以結(jié)直腸癌患者為對照組，采集研究對象的居住地址并轉(zhuǎn)化為經(jīng)緯度，探索肺癌發(fā)病風(fēng)險的空間格局及其局域影響因素。Musti M[8]以腫瘤注冊登記系統(tǒng)的惡性間皮瘤患者為病例組，從出生和死亡登記系統(tǒng)中隨機選擇非惡性間皮瘤患者為對照組，采集研究對象整個生命周期中的居住地址信息和居住時間，然后估計病例組和對照組的風(fēng)險值。這類空間病例對照研究病例的選擇方式盡管采集了病例的地理位置信息，但在設(shè)計階段并沒有充分基于研究對象的地理位置信息來選擇病例，也沒有考慮研究對象的空間自相關(guān)性和空間依賴性等空間屬性特征，僅在統(tǒng)計分析時利用了地理位置信息，這不是真正意義上的空間病例對照研究。

第三種病例選擇方式建立在傳統(tǒng)病例對照研究設(shè)計的基礎(chǔ)上，首先采用局部空間自相關(guān)分析、空間掃描統(tǒng)計或空間聚類分析方法探測疾病的空間聚集性，確定空間發(fā)病熱點區(qū)域(病例)和空間發(fā)病冷點區(qū)域(對照)，或根據(jù)疾病空間風(fēng)險大小將研究區(qū)域分為高風(fēng)險地區(qū)(病例)和低風(fēng)險地區(qū)(對照)，或根據(jù)發(fā)病強度將研究區(qū)域劃分為不同等級水平的空間層次，并測量研究對象間的空間權(quán)重和空間依賴性，然后通過空間抽樣或經(jīng)典抽樣從病例組地區(qū)中選擇病例進行空間病例對照研究的研究設(shè)計[9]。

Osei FB[10]采用空間掃描統(tǒng)計量探測腹瀉發(fā)病的空間聚集區(qū)，選擇高風(fēng)險區(qū)域(RR>1)的腹瀉患者為病例組，低風(fēng)險區(qū)域(RR<1)的腹瀉患者為對照組，運用空間logistic回歸模型探討影響腹瀉病空間分布格局的區(qū)域因素。Chang BA[11]采用Getis G統(tǒng)計量探測性傳播疾病患者的區(qū)域發(fā)病風(fēng)險，以高風(fēng)險區(qū)域的病例為病例組，低風(fēng)險區(qū)域的病例為對照組，采用空間logistic回歸模型查找影響性傳播疾病空間分布格局的危險因素。這種病例的選擇方式在設(shè)計和資料分析時都考慮了研究對象的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性等空間屬性特征，同組別內(nèi)的研究對象來源于相同發(fā)病風(fēng)險區(qū)域且具有某些相同的地理危險因子，體現(xiàn)了空間病例對照研究的設(shè)計理念。

2.對照選擇

空間病例對照研究設(shè)計中的對照選擇方式主要有兩種。第一種是確定病例后，基于空間相似性原理在病例周圍選擇相同區(qū)域或相鄰區(qū)域內(nèi)的不患有目標疾病者為對照。一般而言，學(xué)者通過繪制一定帶寬的緩沖區(qū)來界定具有空間相似性的相鄰區(qū)域范圍大小。

Kim WH[12]為探索H5N8亞型高致病性禽流感空間分布格局的潛在危險因素，選擇受感染農(nóng)場作為病例組，在病例農(nóng)場周圍3 km以內(nèi)選擇不受感染的農(nóng)場為對照組。Bi Q[13]在探討霍亂發(fā)病風(fēng)險空間分異的研究中，選取醫(yī)院腹瀉患者為病例組，采用GPS采集研究對象的居住地址，然后從隨機數(shù)字表中選擇一個數(shù)字，根據(jù)該數(shù)字選擇距離病例居住地址入門右側(cè)的家庭戶為對照，以此方法為每個病例選擇4個對照。此類對照的選擇方式相似于傳統(tǒng)病例對照研究的地區(qū)匹配，將對照與病例限定在一定空間范圍內(nèi)，可均衡某些區(qū)域因素對病例和對照的影響。然而，地區(qū)匹配多見定性考察研究對象間的空間自相關(guān)特征，量化需加強。

第二種對照選擇方式是基于空間風(fēng)險評估，將研究區(qū)域分為高風(fēng)險區(qū)域、低風(fēng)險區(qū)域或不同風(fēng)險層次后，然后通過空間抽樣或經(jīng)典抽樣選擇高風(fēng)險區(qū)域為病例組，低風(fēng)險區(qū)域為對照組。Huang L[14]在肺結(jié)核時空聚集性及地理相關(guān)因素研究中，采用時空掃描統(tǒng)計量確定肺結(jié)核的時空聚集區(qū)后，選擇高風(fēng)險聚集區(qū)的肺結(jié)核患者為病例組、選擇低風(fēng)險非聚集區(qū)的肺結(jié)核患者為對照組。該對照選擇方式考慮了研究對象的空間屬性特征，對照組內(nèi)個體來源于相同風(fēng)險區(qū)域。對照組與病例組分別來源于不同的風(fēng)險區(qū)域，體現(xiàn)了空間病例對照研究的設(shè)計理念。

3.樣本量估算

空間病例對照研究常見以數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析研究為主，少見以問題驅(qū)動、有樣本量估算的設(shè)計研究，罕見融入空間數(shù)據(jù)特征、體現(xiàn)空間設(shè)計理念、有空間樣本估算的問題驅(qū)動研究。Ramis R[15]在兒童癌癥的空間分布格局及影響因素研究中，以腫瘤注冊登記系統(tǒng)中2114例兒童癌癥患者為病例組，以出生登記系統(tǒng)中的12684例不患有癌癥的兒童為對照組。這類空間病例對照研究在設(shè)計時沒有進行樣本量估算，將研究地區(qū)特定時期內(nèi)所能收集到的全部病例納入分析，至于所用的樣本量是否符合檢驗效能的要求則沒有進行分析。Saldiva SRDM[16]在早產(chǎn)與空氣污染水平關(guān)系的空間病例對照研究中，基于傳統(tǒng)病例對照研究的樣本量估算公式計算出病例組和對照組的樣本量大小，按1∶3配對選取病例組和對照組進行分析。這類基于傳統(tǒng)樣本量估算的空間病例對照研究忽略了研究對象的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性，最終估算的樣本量可能比實際所需的最小樣本量大。

空間流行病學(xué)研究領(lǐng)域尚無公認的樣本量估算方法。考慮到疾病數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性和空間分異性特征，王勁峰[17-18]提出：空間流行病學(xué)研究應(yīng)建立在經(jīng)典樣本量估算方法的基礎(chǔ)上，在調(diào)整空間自相關(guān)系數(shù)和空間異質(zhì)性強度后，兼顧抽樣方法進而估算研究所需的樣本量。鑒于此，空間病例對照研究所需樣本量可在傳統(tǒng)病例對照研究樣本量的基礎(chǔ)上，通過以下公式來估計：

n=n傳統(tǒng)×(1-r)

n傳統(tǒng)是傳統(tǒng)病例對照研究估算出的樣本量，r是空間自相關(guān)強度系數(shù)。指標r反映研究對象間的空間依賴性強度，r取值位于0～1之間，取值越大則說明研究對象間的空間依賴性越強。因此，空間病例對照研究所需的樣本量較傳統(tǒng)病例對照研究所需的樣本量小，研究效率高。

4.抽樣方法

從文獻報道來看，空間病例對照研究中常用的抽樣方法有兩類。第一類是采用簡單隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣和分層抽樣等經(jīng)典抽樣方法選擇病例和對照。Wheeler DC[19]以確診的非霍奇金淋巴瘤患者為病例組，采用簡單隨機抽樣法從居民健康檔案中選擇不患有非霍奇金淋巴瘤的人群作為對照組，探索非霍奇金淋巴瘤發(fā)病風(fēng)險的空間分布格局及其影響因素。Vopham T[20]在探索肝癌發(fā)病風(fēng)險空間分布格局與農(nóng)藥暴露關(guān)系的研究中，從腫瘤注冊登記系統(tǒng)選擇確診的肝癌患者為病例組，采用簡單隨機抽樣法從該地區(qū)中選擇不患有肝癌患者的人群作為對照組。這類采用經(jīng)典抽樣理論開展的空間病例對照研究，既忽視了疾病數(shù)據(jù)的空間信息，又忽略了研究對象間存在的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性特征，高估了抽樣均值方差和樣本量，低估了抽樣精度。嚴格來說，這類研究并沒有體現(xiàn)空間流行病學(xué)研究的設(shè)計理念，不是真正意義上的空間病例對照研究。

第二類是采用空間簡單隨機抽樣、空間系統(tǒng)抽樣和空間分層抽樣等空間抽樣方法選擇病例和對照。Nackers F[21]以黑熱病患者為病例組，然后在各村莊采用空間簡單隨機抽樣方法選擇一定數(shù)量代表該村莊中家庭空間分布的隨機點，并在各樣本家庭中隨機選擇一位符合納入標準的成員為對照組。這類抽樣建立在經(jīng)典抽樣理論的基礎(chǔ)上，充分利用研究對象的空間信息，考慮了研究對象間的空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性，進而提高了抽樣效率。客觀而言，這類研究體現(xiàn)了空間流行病學(xué)研究的設(shè)計理念，是真正意義上的空間病例對照研究。

5.暴露測量

空間病例對照研究除收集研究對象的暴露資料和協(xié)變量資料等屬性數(shù)據(jù)外，還收集研究對象的經(jīng)緯度、居住地址等地理位置信息，并對研究對象進行疾病地理編碼(geo-coding)。而且，空間病例對照研究還采集研究區(qū)域的多尺度行政區(qū)劃矢量地圖(Shp格式)，籍此將研究對象的地理信息與暴露屬性數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，建立GIS空間數(shù)據(jù)庫。

Cook AG[22]采集病例和對照的居住地址信息和人口學(xué)特征，在研究對象周圍建立不同半徑的GIS緩沖區(qū)來測量交通暴露量，進而評估哮喘嚴重程度與主要道路交通污染物排放量之間關(guān)系。Donalisio MR[23]采集艾滋病和非艾滋病患者的居住地址信息和社會經(jīng)濟因素，然后探索影響艾滋病發(fā)病風(fēng)險空間格局的社會經(jīng)濟因素。

6.研究類型

空間病例對照研究的設(shè)計類型根據(jù)病例和對照的選擇方式，以及區(qū)域混雜因素的控制方法等分為空間非匹配病例對照設(shè)計(spatially non-matched case-control design)、空間匹配病例對照設(shè)計(spatially matched case-control design)和空間分層病例對照設(shè)計(spatially stratified case-control design)。

空間非匹配病例對照研究首先采用空間聚類確定發(fā)病熱點區(qū)域和冷點區(qū)域，然后采用經(jīng)典抽樣或空間抽樣從熱點區(qū)域中選擇病例組、冷點區(qū)域中選擇對照組[24-25]?？臻g匹配病例對照研究基于空間相似性原理，首先在病例周圍生成一定半徑的緩沖區(qū)，然后在緩沖區(qū)內(nèi)選擇一定數(shù)量的對照進行空間區(qū)域匹配，以均衡某些地理相關(guān)因子在病例和對照中的分布[26-27]。空間分層病例對照研究首先依據(jù)疾病的發(fā)病/患病水平高低將研究區(qū)域劃分為不同的層次，或依據(jù)疾病的空間風(fēng)險大小將研究區(qū)域劃分為不同的層次，然后從層次區(qū)域中選擇病例組和對照組，或選擇結(jié)局程度不同的亞組[28]。

空間病例對照研究的統(tǒng)計分析

空間流行病學(xué)資料具有空間自相關(guān)性、空間分異性和尺度依賴性等空間屬性特征，建立在獨立、同分布等假設(shè)前提上的經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)方法對空間信息利用效率低下，難以擬合數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)特征，且易導(dǎo)致模型擬合精度不高和參數(shù)估計有偏。因此，選擇適宜空間流行病學(xué)研究的統(tǒng)計分析方法，既要考慮研究目的，又要兼顧數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)特征，還要權(quán)衡科研設(shè)計和抽樣方法。就空間病例對照研究資料而言，常用且適宜的統(tǒng)計分析策略如下：

1.揭示空間分布格局，明確病例和對照區(qū)域

疾病分布與區(qū)域環(huán)境因素密切相關(guān)，受其影響形成特定的空間分布格局。GIS專題地圖、空間經(jīng)驗貝葉斯平滑圖和核密度平滑圖等疾病制圖法，以及反距離加權(quán)、趨勢面分析、樣條函數(shù)、最近鄰、克立格、經(jīng)驗貝葉斯克立格等空間插值法，從全局水平上直觀描述疾病的空間分布，可視化空間特征。局域Moran′s I指數(shù)、局域Getis指數(shù)、Moran散點圖、掃描統(tǒng)計量、風(fēng)險區(qū)探測器和空間濾波等空間聚集性探測法從局域水平上統(tǒng)計推斷疾病的熱點和冷點區(qū)域，明確高發(fā)的空間病例區(qū)域和低發(fā)的空間對照區(qū)域。土地利用回歸、地理加權(quán)回歸、空間廣義相加混合模型、空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型等空間回歸模型，以及貝葉斯層次時空模型定量估計疾病的空間變化趨勢，揭示分布格局。

Chiaravalloti-Neto F[29]在評估埃及伊蚊昆蟲學(xué)指標與登革熱流行趨勢之間關(guān)系的空間病例對照研究中，采用GIS專題地圖揭示不同時段登革熱發(fā)病率的空間分布格局變化趨勢。Kauhl1 B[30]采用高斯條件回歸從小尺度地理區(qū)域上可視化高血壓患病率的空間變化，并采用空間掃描統(tǒng)計量探測空間聚集性，明確高血壓患病率高的病例區(qū)域和低的對照區(qū)域。

2.識別空間格局的形成因子

在明確病例區(qū)域和對照區(qū)域后，我們可用空間回歸方法識別空間格局的形成因子，探討地理相關(guān)因素與空間格局的關(guān)系。這類空間回歸方法包括基于頻率估計的全局水平空間回歸模型，基于頻率估計的局域水平空間回歸模型，以及基于貝葉斯估計的空間回歸模型。具體而言，全局空間回歸模型常見有空間logistic模型、空間多水平logistic模型、空間廣義線性模型、空間廣義線性混合模型、時空廣義相加混合模型；局域空間回歸模型常見有地理加權(quán)l(xiāng)ogistic模型、地理加權(quán)廣義線性模型；貝葉斯統(tǒng)計空間回歸模型常見有貝葉斯時空logistic模型、層次貝葉斯時空logisitc模型。

Vandenbulcke G[31]采用貝葉斯空間logistic回歸模型預(yù)測自行車事故發(fā)生風(fēng)險的空間分布趨勢，并探討道路基礎(chǔ)設(shè)施對事故風(fēng)險的影響。Choe YJ[32]采用地理加權(quán)回歸模型探討流行性腮腺炎發(fā)病率空間格局的影響因素，發(fā)現(xiàn)疫苗延遲接種率和易感兒童人口比例是流行性腮腺炎發(fā)病率空間格局的主要預(yù)測因子。

3.量化形成因子對空間格局的解釋度

在識別出疾病空間格局的形成因子后，可進一步量化形成因子對空間格局的解釋度(即重要性)。我們可采用風(fēng)險因子探測器的q統(tǒng)計量和PD指標、時空變異系數(shù)、時空經(jīng)驗正交函數(shù)、地理加權(quán)l(xiāng)ogistic模型和地理加權(quán)廣義線性模型的標化系數(shù)等方法來度量形成因子對空間格局的解釋度。

Hu Y[33]使用地理探測器來研究血吸蟲病發(fā)病空間格局與環(huán)境因素之間關(guān)系。結(jié)果顯示研究區(qū)域是否鄰近長江對血吸蟲病空間格局的影響最大，然而地面溫度的影響則最小。Song C[34]采用時空變異系數(shù)模型探索手足口病與氣象因素之間的局域時空異質(zhì)性成因關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)溫度、相對濕度和風(fēng)速不僅是手足口病的全局水平風(fēng)險因子，也是局域尺度的時空變化風(fēng)險因子。

4.空間因果推斷

在識別出空間格局的形成因子，以及掌握形成因子對空間格局的解釋度后，我們可以進一步開展空間因果推斷，探討變量間的依賴關(guān)系或潛在的因果路徑?？臻g因果推斷方法常見有空間有向無環(huán)圖模型、空間主體建模、空間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖模型等[35-36]。Pizzitutti F[37]使用空間主體建模考慮人類行為、蚊子行為、環(huán)境因素以及它們之間的相互作用，模擬瘧疾發(fā)病率的月變化，研究瘧疾發(fā)病率的時空異質(zhì)性。Mayfield HJ[38]采用空間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測不同社會人口學(xué)因素和環(huán)境因素下鉤端螺旋體病的空間傳播風(fēng)險，并研究這些因素間的相互作用，以及影響鉤端螺旋體病空間傳播風(fēng)險的作用路徑。

5.空間風(fēng)險評估

最后，我們基于已識別出的空間格局形成因子及其重要性，以及因子間的作用關(guān)系，構(gòu)建疾病的空間風(fēng)險評估與預(yù)測預(yù)警模型，助力于疾病的監(jiān)測與防控。目前常用的空間風(fēng)險評估方法有生態(tài)位模型、層次貝葉斯時空回歸模型、掃描統(tǒng)計量、空間濾波、Power-law時空多成分模型、空間相對危險度估計等[39-40]。Song C[41]運用層次貝葉斯時空零膨脹負二項回歸模型探索中國手足口病的區(qū)域風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險集中在華南的廣東和廣西、華東的江蘇和上海、西南的四川和重慶等地區(qū)。Barro AS[42]基于炭疽病的既往發(fā)病數(shù)據(jù)和環(huán)境因素建立了生態(tài)位模型，發(fā)現(xiàn)了維多利亞州北部到昆士蘭州中東部等地區(qū)是炭疽病潛在的高風(fēng)險流行區(qū)域。

趨勢展望

空間流行病學(xué)基于“格局-過程-機制”的研究思路，致力于闡明空間尺度上的格局特征，厘清時間尺度上的發(fā)展過程，揭示時空格局背后的形成機制。至今，空間流行病學(xué)雖已初步發(fā)展了空間病例組、空間對照組、空間匹配、空間樣本量估計、空間抽樣等空間病例對照研究理論方法的設(shè)計要點，但這些設(shè)計要點的形成與發(fā)展是碎片化過程和分散式呈現(xiàn)，目前未見系統(tǒng)闡述空間病例對照研究理論方法的文獻報道，也未見集成應(yīng)用空間病例對照研究設(shè)計理念的研究實踐。研究設(shè)計類型方面，目前僅見報道匹配的空間病例對照研究和非匹配的空間病例對照研究，傳統(tǒng)病例對照研究的衍生類型未見在空間流行病學(xué)領(lǐng)域發(fā)展。統(tǒng)計方法選擇方面，理論上，空間logistic回歸、貝葉斯時空層次logistic回歸、地理加權(quán)l(xiāng)ogistic回歸和時空地理加權(quán)l(xiāng)ogistic回歸等統(tǒng)計模型均適用于空間病例對照研究。資料分析實踐方面，空間流行病學(xué)研究常見的資料處理方式是以數(shù)據(jù)驅(qū)動或統(tǒng)計方法驅(qū)動，以研究問題驅(qū)動和基于空間病例對照研究理論方法的數(shù)據(jù)分析方式少見，實際運用的統(tǒng)計分析方法未能充分體現(xiàn)空間病例對照研究的設(shè)計理念，統(tǒng)計分析與科研設(shè)計相分離的現(xiàn)象常見。

回顧總結(jié)空間病例對照研究的發(fā)展現(xiàn)狀，窺視當(dāng)前空間病例對照研究理論與方法體系的不足之處，籍以展望空間流行病學(xué)學(xué)科的發(fā)展方向，未來在理論方法、技術(shù)手段和實踐應(yīng)用等學(xué)科領(lǐng)域的新突破將推動空間流行病學(xué)學(xué)科體系跨越式發(fā)展。理論方法層面，空間流行病學(xué)將基于疾病空間數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性和空間分異性特征，從以數(shù)據(jù)驅(qū)動、統(tǒng)計方法驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)橐匝芯繂栴}驅(qū)動，發(fā)展與完善適宜學(xué)科自身的科研設(shè)計理論與研究方法體系。經(jīng)典流行病學(xué)研究方法融合時空理念和多尺度思維后，將創(chuàng)新與豐富描述性空間流行病學(xué)研究(descriptive spatial epidemiological study)、空間生態(tài)學(xué)研究(spatial ecology study)、空間病例對照研究(spatial case-control study)、空間隊列研究(spatial cohort study)、空間實驗研究(spatial experimental study)、空間因果推斷(causal inference in spatial settings)、空間流行病學(xué)偏倚(bias in spatial epidemiology)、空間抽樣理論(spatial sampling approaches)和空間樣本量估計(sample size in spatial study)等空間流行病學(xué)學(xué)科理論與方法體系[43-46]。技術(shù)手段層面，疾病空間數(shù)據(jù)將更加多源化，多源時空大數(shù)據(jù)的獲取手段將更加先進，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成方法將更加智能。此外，時空統(tǒng)計模型將更具現(xiàn)實世界仿真、多維信息融合、限定性假設(shè)檢驗條件少等特點，且能體現(xiàn)空間流行病學(xué)理論方法的設(shè)計理念。實踐應(yīng)用層面，空間流行病學(xué)將更加注重交叉融合多學(xué)科理論，整合經(jīng)典流行病學(xué)、分子流行病學(xué)和基因組學(xué)等宏觀與微觀研究證據(jù)，多尺度視角拓展應(yīng)用領(lǐng)域(如空間生命歷程流行病學(xué))[47]。