丙型肝炎（丙肝）是由HCV感染引起的一种以肝脏损害为主的传染性疾病^[1]，其感染后症状隐匿，慢性化倾向严重，是肝硬化和原发性肝癌发病的主要原因。全球每年有300万～400万HCV新发感染者，35万～50万人死于与丙肝相关的肝病^[2]，57%的肝硬化病例和78%的肝细胞癌病例与HCV和HBV有关^[3]。在中国，丙肝流行率高达3.2%^[4]，2010年的丙肝报告发病人数为2003年的7倍多^[2]，全国累积患病人数估计超过4 000万例，肝癌已成为恶性肿瘤死亡的第二大癌症。近年来，中国西部的重庆市HCV报告病例数也呈逐年上升趋势^[5]，然而却未得到应有的重视，且目前尚无有效的疫苗可用。因此，分析丙肝发病的分布特征，采取综合措施预防和控制丙肝已迫在眉睫。空间数据分析（exploratory spatial data analysis，ESDA）主要用于研究具有空间属性的事物是否具有空间自相关性^{[6, 7]}，将其应用在公共卫生领域尤其是传染病监测数据中有助于更好地认识和把握疾病的时空分布规律以及疾病的成因，进而实现科学预防和控制疾病。本研究采用空间数据分析技术，利用2010－2014年重庆市丙肝病例监测数据，分析重庆市丙肝发病的空间分布特征、热点区域及影响因素，为识别重庆市丙肝的重点防控区域，合理制定防控措施提供依据。

1. 资料来源：重庆市2010－2014年丙肝发病数据来源于中国疾病监测信息报告管理系统。文中所涉及的人口、经济（城镇化率、人均地区生产总值、卫生支出、城市职工人均可支配收入）、卫生资源（卫生机构数、卫生技术人员）等指标数据分别来源于2010－2014年《重庆市统计年鉴》。按照最新行政区划，重庆市共有38个区/县（双桥区与大足县合并成立大足区，万盛区与綦江县合并成立綦江区），分为都市功能核心区、都市功能拓展区、城市发展新区、渝东南生态保护区和渝东北生态涵养区五大功能性区域。重庆市2003版地理信息系统地图数据由国家基础地理信息中心网站下载。

2. 统计学分析：利用 Excel 2010软件建立重庆市各区/县丙肝病例数据库，并进行报告发病率的计算及数据的预处理。由于丙肝报告发病率数据呈偏态分布，分析前先将其进行对数转换。空间自相关分析和空间回归分析均在 GeoDa 1.6.7软件中进行，P＜0.05为差异有统计学意义。

3. 空间自相关分析理论：空间自相关分析就是研究某空间单元的属性值是否相似于其邻近空间单元的属性值，包括全局空间自相关分析和局域空间自相关分析，属于探索性空间数据分析技术。

（1）全局空间自相关分析：可以从整体上反映某空间单元属性值的空间分布情况，判断其是否具有聚集性，常用的统计量有Moran’s I、Geary’s C、Getis 和 Join Count^[4]，本研究选用全局Moran’s I统计量进行全局空间自相关分析，计算公式^[8]：

其中n代表空间单元个数，即重庆市38个区/县；W_ij代表空间权重矩阵，基于Queen原则，若两个空间单元八邻域相邻，则W_ij＝1，反之W_ij＝0 ^[9]；y_i，y_j分别代表各空间单元的属性值，本研究指各区/县的丙肝发病率。

Moran’s I的取值范围在-1～1之间，对 Moran’s I进行假设检验，Z≥1.96或≤-1.96即认为具有空间自相关性。I＞0，表明存在正的空间自相关，| I |值越大，空间聚集性也越强^[10]。I＜0，表明存在负的空间自相关，| I |值越大，空间差异性越大。当I＝0时，提示不存在空间自相关，研究对象在空间上呈随机分布状态，无空间聚集性。

（2）局域空间自相关分析：可以探测出具体的自相关区域，即对全局空间自相关贡献最大的具体空间单元，是热点区域探测的有效手段。常用的方法有局部Moran I、Moran散点图和局部Getis指数（G_i^*）等。为了进一步探查具体的重庆市丙肝热点区域，本文拟采用局部G_i^*指数进行局域空间自相关分析，其计算公式^[11]：

G_i^*为正，提示该区域为一个高值的空间聚集，称为热点（Hot Spot）；G_i^*为负，则提示该区域为一个低值的空间聚集，称为冷点（Cold Spot）。G_i^*的期望值E(G_i^*)＝0，方差Var(G_i^*)＝1，经假设检验可得出，Z_G＞1.96的区域为高值聚集区域或者热点区域，Z_G＜-1.96的区域为低值聚集区域或者冷点区域。

（3）空间回归分析：联立自回归模型是当前传染病学空间应用研究的热点分析方法^[12]，属于确定性空间数据分析技术，包括空间滞后模型和空间误差模型。本研究选用空间误差模型研究丙肝发病的空间分布与其影响因素间的关系，表达式^[13]：

式中，X为解释变量，Y为因变量，ρ为空间自回归系数，W为二元空间权重矩阵，ε为空间误差项。对城镇化率、人均地区生产总值、卫生支出、城市职工人均可支配收入、卫生机构数和卫生技术人员6个影响因素分别进行单因素和多因素空间回归分析，判断其对重庆市丙肝发病产生的影响是否具有统计学意义。

1. 发病概况：2010－2014年重庆市38个区/县共报告丙肝15 709例，报告发病率介于7.3/10万～13.6/10万之间，年均报告发病率为10.3/10万，发病呈逐年上升趋势（表1）。

表 1 2010－2014年重庆市丙肝的发病概况

表选项

2. 全局空间自相关分析：2010－2014年Moran’s I分别为0.478、0.503、0.529、0.438和0.406，经蒙特卡罗检验，均有统计学意义；Moran’s I介于0.4～0.6之间，提示2010－2014年重庆市各相邻区/县丙肝发病呈高度聚集性分布模式（表2）。

表 2 2010－2014年重庆市丙肝空间分布的Moran’s I值

表选项

3. 局域空间自相关分析：重庆市丙肝发病热点区域主要集中在都市功能核心区和都市功能扩展区，自2012年后有向城市发展新区扩张的趋势。2010年重庆市丙肝发病有6个热点区域，分别是渝中区、沙坪坝区、九龙坡区、巴南区、南岸区和江北区；2011年有4个热点区域，分别是渝中区、江北区、巴南区和南岸区；2012年有7个热点区域，分别是渝中区、沙坪坝区、九龙坡区、巴南区、南岸区、江北区和永川区；2013年有渝中区、九龙坡区、巴南区、南岸区和江北区5个热点区域；2014年有渝中区、九龙坡区、巴南区、南岸区、江北区和潼南县6个热点区域。冷点区域主要较稳定地集中在渝东南生态保护区，而渝东北生态涵养区作为冷点区域，随年份的不同存在波动（图1）。

图 1 2010－2014年重庆市丙肝发病Gi*聚集地图

图选项

4. 空间回归分析：以城镇化率（%）、人均地区生产总值（元）、卫生支出（元）、城市职工人均可支配收入（元）、卫生机构数（个）和卫生技术人员（人）6个指标建立空间误差模型，单因素分析结果显示城镇化率和卫生支出对丙肝发病的影响具有统计学意义（表3）。将有意义的2个因素纳入多因素空间回归分析模型，仅得出城镇化率（Z＝2.126，P＝0.033）对丙肝发病有影响。

表 3 重庆市丙肝空间误差模型分析

表选项

本研究应用空间数据分析技术，对重庆市2010－2014年丙肝发病的分布、聚集区域及影响因素进行了探讨。2010－2014年重庆市38个区/县共报告丙肝15 709例，发病呈逐年上升趋势，年均报告发病率为10.3/10万，稍低于全国发病水平^[14]，同期发病率与江西省相近^[15]，比江苏省^[16]、广西壮族自治区低^[17]，高于安徽省^[18]、福建省^[19]，但是发病趋势都一致性地呈逐年上升，提示应进一步加强重庆市丙肝的防控工作。

全局空间自相关分析结果显示，各年的Moran’s I分别为0.478、0.503、0.529、0.438和0.406，P值均＜0.05，提示2010－2014年重庆市丙肝发病呈高度聚集性分布，这与孙海泉^[4]的研究结论一致。在局域空间自相关分析中，G_i^*聚集地图清晰地展示出重庆市丙肝发病的两大空间聚集区域，经济较发达的都市功能核心区和拓展区为热点区域，且有向城市发展新区进一步扩大的趋势；经济欠发达的渝东南生态保护区为冷点区域，而渝东北生态涵养区作为冷点区域存在波动。热点区域形成的可能原因：重庆市经济活跃、城镇化率极高的都市功能区，人群错综复杂，包含大量的流动人口和一些吸毒、卖淫等特殊人群，其医学相关知识欠缺，自我防护意识低下，导致丙肝感染机会增多，相关研究表明流动人口的病毒性肝炎感染率高于一般人群^{[20, 21]}；而吸毒、卖淫人群因多有不洁注射器共用史、不安全性行为史，是丙肝感染的高危人群^[22]。对丙肝发病的多因素空间回归分析也得出城镇化率与丙肝发病存在正相关，即城镇化率越高，丙肝发病率越高。良好的卫生习惯以及个人行为方式对丙肝的传播影响巨大，在重庆市今后的丙肝防控工作中都市功能区应当作为重点防控区域，同时还要严守城市发展新区，兼顾渝东南生态保护区和渝东北生态涵养区，特别是增加渝东北生态涵养区作为冷点区域的稳定性。另外，经济较发达地区卫生资源充沛，就医便利，人群就医意识相对较强，感染丙肝后积极就医，丙肝容易被诊断报告，这也可能是都市功能区更易表现为丙肝发病热点区域的原因。

本研究将空间统计分析技术应用于纵向丙肝监测数据中，全局空间自相关综合分析了丙肝发病率在空间上的聚集性，局域空间自相关反映了某一个具体空间单元与其周围空间单元是否存在聚集性以及聚集程度，而空间回归分析则从空间层面探讨了丙肝发病的影响因素，为丙肝分地区进行针对性防控提供了科学依据。将空间统计分析技术应用于传染病学研究将能更直观地反映出疾病在各个地区范围内的聚集情况，从而引导卫生行政部门合理储备和分配卫生资源，更好地预防和控制疾病。尽管在描述疾病的空间关联分布方面，空间自相关和空间自回归方法具有把空间聚集性定量化的优势，但本研究仍存在一定的局限性：①丙肝发病率数据来自“中国疾病监测信息报告管理系统”，其报告数据的准确性与当地病例就诊情况、医疗机构报告意识等因素有关，可能存在一定偏倚。②影响丙肝发病的其他可能因素如地区文化、卫生习惯及其他未纳入统计年鉴的指标未被引入模型，今后还需对上述影响因素开展进一步的深入研究。③由于年鉴统计数据时间的相对滞后，本研究纳入的影响因素指标实际源自上一年的数据，但基于GeoDa软件建立的空间误差模型，以5年横截面数据的均值为研究对象，因此本研究允许了该偏差的存在；但同时空间误差模型未能将时间序列特征纳入分析，忽略了随时间变化的个体变异效应。因此，综合时间和空间效应的空间面板数据模型将是今后传染病监测数据探索性研究的一个重要方向。