1998—2009年重庆市结核病流行病学时空分布研究

结核病由结核杆菌引起，主要感染部位为肺部肺结核的出现已有近千年的历史[1]。我国将肺结核列为乙类传染病，由于其具有极强的传染性，且以青壮年发病为主，一旦患病后患者无法正常生活和工作，给家庭和社会造成了严重影响。据世界卫生组织统计全球已有近20亿人感染结核病，目前结核病人数高达2 000万，每年死于结核病的人数约300 万2)。我国结核病患病人数仅次于印度，长期处于结核病高负担状态，形势不容乐观31。结核病的发生和发展趋势与空间和时间密切相关，本次研究主 要探讨重庆地区结核病的时间和空间分布情况，以及结核病疫情的运动方向、速度和强度，旨在摸清本地区结核病发病的聚集性问题，为地区公共卫生政策的制定和结核病防控的管理提供有效的理论和实践依据。

资料与方法

1.1资料来源

收集1998-2009年重庆市40个区县的结核病疫情汇编资料，数据由重庆市疾病预防控制中心和各区县结核病病防治机构提供。研究对象为重庆市40个区县辖区的常住居民，各区县每年人口数据查阅该年份《重庆市统计年鉴》。所有患者的诊断标准均依据我国传染病防治法中结核病的诊断标准[3]。由于2004年之前并无详细结核病监测数据，因此.本研究采用手工双人录人的方式，井由专人仔细审核。

1.2资料整理

全部资料经计算机分别用数字1一40进行编码，并利用Excel软件对各区县发病上报数据进行系列汇总整理，同时刘一缺失又不能从其他途径获取的发病数据予以删除;数据由专人核实无误后，查阅人口学资料并计算相应年份的结核病发病率。

1.3研究方法

1.3.1时间趋势分析查找I 998-2009年间的重庆市统计学年鉴，整理重庆市各区县历年常住人口，并依据发病人数计算40个区县历年的发病率同时，对重庆市历年总发病率绘制时间序列图，进行线性回归分析，观察其时间变化趋势 1.3.2聚类分析聚类分析即把相似的变量或观察体归纳成一个集群( cluster，在分类过程中，分类 的标准不依赖外界标准，完全由数据本身决定。按分类目的可分两类[5]①样品聚类(Q型聚类)，是将 n个样品进行归类的方法，即找出样品间的共性，解决样品间的分类问题;②指标聚类(R型聚类)，是将 m个指标进行归类的方法，目的是将指标降维，解决观察指标分类问题。采用SAS 9. 2软件进行统计学分析。采用系统聚类法(hierarchical cluster method) , 对各区县发病率进行样品聚类以分析地区积聚性，类间距离计一算方法采用Ward最小方差法(W ard's minimum variance method)。

2结果

2. 1时间趋势分析

从图1可以看出，随着时间的变化.重庆市结核病发病率呈现一定范围的波动，以2005年发病率最高对发病率资料进行正态性检验( l}检验)，符合正态分布(W = 0. 966 4 , P = 0. 869 3。以时间为自变量(X)、发病率为因变量(玛进行线性回归分析。回归系数估计值为0. 532 1, 95%置信区间为(0. 124 86 0. 939 35 )经t检验，t=2.91,P=0.0163，说明时间与发病率存在线性关系;其回归方程为Y=一1 055. 4 + 0. 532 1 X,R2= 0. 458 7，提示随时间的延长发病率呈上升趋势 为进一步分析不同时间段的发病趋势，对 1998-2005年的发病率进行回归分析，结果显示:回归系数估汁值为1. 258 27,95%信}X_间为(( 0. 832 29 1. 684 24 ) , t = 7. 23 , P < 0. 001 , Rz = 0. 897 0，回归效果良好而对2005-2009年的援病率进行回归分析发现时间与发病率无线性关系(t=-3. 11 , P = 0. 053 )，提示1998-2005年发病率上升趋势明显，而2005年后发病率趋于平稳状态。

2. 2空间聚集性分析

空间聚集性采用Ward法聚类分析。经分析，分类数确定标准如图2所示，分别显示伪F统计量和伪T统计量;判断标准:伪F值越大分类效果越好，伪T值越小分类效果越好。图3为树状聚类图，横轴为半偏R2，纵轴为原始分类数，其中半偏R2越小分类效果越好。 根据以上3个指标，将40个区县按发病率由低至高分成四类。第一类:城口县、九龙坡、璧山县、秀山县、铜梁县、合川区,憧南县、梁平县、双桥区、江津区、永川区、北暗区、万盛区;第二类:大足县、云阳县、南岸区、长寿区、沙坪坝、奉节县、石柱县、垫江县;第三类:荣昌县、酉阳县、江北区、巴南区、大渡口、渝北区、开县、巫溪县、黔江区、南川区;第四类: 彭水县、丰都县、忠县、涪陵区、巫山县、武隆县、渝中区、万州区。为检验分类效果，对四类地区12年的发病率行正态性检验W检验)，均P > 0. 05 , 资料符合正态分布，故进行方差分析，结果显示四类地区的发病率差异有统计学意义(F = 33. 68 , P < 0. 000 1)，其中第四类地区的发病率最高。进一步两两比较(SNK法)显示，各类地区发病情况差异也均有统计学意义，说明聚类效果较好。

3讨论

结核病不仅是一个历史久远且形势严峻的重大公共卫生问题，而且还是一个较为突出的社会经济问题。既往研究发现，结核的发病率与人均国内生产总值(gross domestic product, GDP)、收人水平、消费水平和人口密度呈现线性负相关，其中典型的数据便是其与农村人口比例值呈中等程度的正相 关，进一步提示经济发展水平越低下结核病的发病率越高的现状。重庆市是西部工业重镇，是大城市、大农村与大库区并存的新兴直辖市，全市人口中近 80%为农村人口，社会经济发展区域间不均衡情况较为严重。本研究应用系统聚类分析方式按照结核发病率对40个区县进行分类，基本探明了该市结核发病的空间聚集性现况，现将结果分别从时间趋势、空间聚集和时空分布三方而讨论如下。 3. 1时间趋势 流行病学研究主要从疾病的时间、空间及人群分布进行描述。结核病属于经呼吸道传染的疾病，其发生发展与时间密切相关(8)。本次研究发现2005 年之前，发病率呈上升趋势，其原因可能包括两方面:①自1997年重庆市直辖以来，社会经济发展迅速，人均GDP增加近3倍，人口更加密集巨流动性增大，导致摧患结核病的风险增加，发病人数也呈现一定程度的升高;②结核病数据来源主要由相关卫生机构上报，不排除有些患者未意识到患有结核病或不愿去就诊等情况，漏报等现象在所难免.特别在 2004年之前，由于传染病疫情监测网络未健全，审核报告制度缓慢，造成发病数据缺失、漏报等情况严重，这些因素均是影响结核发病率的重要原因如图1示，2005年以来，全市发病率水平出现趋于平稳甚至下降的情况，这与近些年国家医疗卫生投人力度加大、结核病健康教育普及以及人民的生活水平日益改善息息相关。 目前，除采用线性回归分析发病趋势与时间关系以外，时间序列分析已广泛应用于流行病学，其主要目的是揭示某一变量(如发病率)随时间的变化呈现出何种变动特点(如趋势性、周期性、随机性等)，并根据历史数据对末来进行预测[9]。由于本次获得的资料仅有12年数据，时期数较短，且无结核病月发病资料，应用时间序列分析拟合效果欠佳，因此采用线性趋势进行分析。本研究下一步拟收集重庆市结核病月发病资料，进一步采用时间序列相关模型分析结核病的时间趋势并进行预测。 3. 2空间聚集 聚类分析是通过比较各对象间或指标间的特征和性质，从而进行分类的一种方法。口前，SAS提供的测算类与类之间距离的方法有11种，其中ward 最小方差法适用较广，其要求同类样品间离差平方和较小，类间离差平方和较大。本次研究根据上述原则将地区分为四类，类间方差分析结果亦说明类间差异较大，分类效果良好，进而保证了聚类结果 的准确性。 从聚类结果可以看出，结核病的发病率与人口密度、经济发展水平以及自然环境有关。①人口密集度高且医疗资源丰富的地区，如渝中区、万州区等，就影响结核发病的因素而言，这些区县的常住人口和流动人口在该市都是最多的，巨大型综合性医疗单位也集中在这些辖区，各个区县许多结核病患者均来此进行诊疗，因此该地区是该市防治结核的重点地区，也是高发区域，防治力度函待加强。②人口密集度低但经济发展水平低的地区:本类中还有部分区县属偏远地区，如彭水县、巫山县及忠县等地区，是重庆市经济发展相对落后，以小农经济为主的贫困县，卫生资源匾乏，部分区县为少数民族聚居地，计划免疫基础薄弱，山区地貌交通不便，加之具有特殊的湿润自然环境气候，因而结核病的发病率亦较高对于该区域内的结核病防控应以加大卫生资源投入、普及健康教育和发展经济为主。③人口密度较大但经济发展水平较高的地区:如江北区、渝北区等18个区县，其中沙坪坝区、江北区、渝北区和大渡口区等主城区的城市化和经济发展水平较高，人口密度较大，多雾、多雨等相对湿润气候也间接导致结核病发病率升高，聚类分析结果与各地发病病情基本相符即处于全市中游或中上游水平。④人口密集度较低但经济发展水平较高的地区，如九龙坡区、北暗区、合川区等13个区县的经济发展水平较高，且均地处主城区周边，人口密集程度较低，自然社会资源充沛，N生资源较为充足，因此，该地区的结核病发病率和患病率均较低。 综上所述，本研究利用疾病的空间聚集性分析，发现重庆市结核病的高发地区，进一步分析不同地区产生差异的原因和发病情况，有利于合理分配全市医疗卫生资源，特别是加大结核病高发且经济落后地区的卫生投人对有效控制结核病有着十分重要的意义，同时对于经济水平较高的地区，则应相应加强健康普及教育，分阶段、分层次进行疾病防治管理。 3. 3结核病分布的影响因素 结核病的发生和传播不仅与人群易感性有关，与人群所处的自然环境(地貌形态、气候等)、居民生活水平等也密切相关，在这些因素的共同作用下导致了结核病特有的分布形式[10,11]。本次研究表明了由于经济水平(主城区较区县高)、地形地貌(如主城等辖区县地处四川盆地东部，四面环山飞地貌以丘陵、山地为主，坡地面积较大，而偏远的区县，如秀 山、巫溪、彭水、酉阳、巫山县等则处于山区和库区之内)、人口密度、医疗资源等不同而导致重庆市不同区县结核病发病率差异较大。 本次研究采用聚类分析，并结合重庆市特有的城乡结构、地形地貌、医疗资源分布等，能较好地解释结核病分布的可能影响因素，对揭示结核病分布特征具有一定意义。但随着计算机技术的发展，基于地理信息系统(geographic information system , GIS 的空间统计分析是研究疾病时空分布的主要趋势。国内外对于疾病时空分布已进行大量研究上[13,14]，并取得较好的效果。由于重庆市地形、气候等数据以及地图相关数据难以获得，本次研究未采用GIS进行分析，结核病分布影响因素仍有待更加深人的研究。 总之，重庆市结核病疫情仍十分严峻，且发病情况受地域和经济水平影响较大，探讨结核病的时空分布情况有助于准确发现其空间聚集性，把握疾病分布的总体特征，深人挖掘疾病与地理环境、时间与人群的关系，同时相应加大对高发病率区域的财政投人和卫生资源分配比例，建立合理有效的疾病顶防和控制机制均具有重要意义 本次研究各区县人口数据资料来源于统计年鉴，其提供的基础人口数据有常住人口(指居住在当地半年及以上的人口)和户籍人l1两种，因统计难度，大缺少流动人口数据。重庆市为工业城市，流动人口以进城务上人员为主，该群体往往在务工地长期居住，因此采用常住人口作为基础人口数据较户籍人口更为准确，并能适当考虑到流动人口的影响，能得到较为理想的结果，但存在一些偏倚也在所难免。此外，统计年鉴是政府部门公开发表的资料，在人口数据方面具有一定权威性，但重庆市人目众多，统计难度大，不排除统计年鉴可能存在漏报的可能，也是本研究存在的不足之处。