中华流行病学杂志  2022, Vol. 43 Issue (1): 128-133   PDF    
http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.cn112338-20210816-00645
中华医学会主办。
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马凯芳, 张晓婷, 李东民.
Ma Kaifang, Zhang Xiaoting, Li Dongmin
空间流行病学应用于艾滋病预防控制的研究进展
Progress on application of spatial epidemiology in HIV/AIDS control and prevention
中华流行病学杂志, 2022, 43(1): 128-133
Chinese Journal of Epidemiology, 2022, 43(1): 128-133
http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.cn112338-20210816-00645

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收稿日期: 2021-08-16
空间流行病学应用于艾滋病预防控制的研究进展
马凯芳 , 张晓婷 , 李东民     
中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心流行病学室,北京 102206
摘要: 空间流行病学利用地理信息系统和空间分析技术研究疾病的空间分布特点及发展变化规律、探索影响特定人群健康状况因素,近年来逐渐应用于艾滋病防控领域。本文对其应用于艾滋病时空分布模式分析、非监测点地区数据推算、流行影响因素探索、卫生资源分配利用等方面的研究进行综述,为未来空间流行病学在我国艾滋病防控中的应用提供参考。
关键词: 艾滋病病毒/艾滋病    空间流行病学    地理信息系统    空间分析    
Progress on application of spatial epidemiology in HIV/AIDS control and prevention
Ma Kaifang , Zhang Xiaoting , Li Dongmin     
Division of Epidemiology, National Center for AIDS/STD Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China
Abstract: Spatial epidemiology focuses on the use of geographic information systems and spatial analysis to study spatial distribution and change tendency of diseases and explore the health status of specific populations. In recent years, spatial epidemiology has been applied in the field of HIV/AIDS prevention and control. This review summarizes the progress in the application of spatial epidemiology in the analysis of spatiotemporal distribution, non-monitoring area data estimation, influencing factors of AIDS and health resource allocation and utilization to provide reference for its application in the prevention and control of AIDS in the future.
Key words: HIV/AIDS    Spatial epidemiology    Geographical information system    Spatial analysis    

空间流行病学作为一门分析疾病空间分布特点和变化规律、探索特定区域人群疾病影响因素、为防治疾病提供策略和措施的科学在传染病研究中发挥着重要作用[1]。艾滋病具有地方高发性特点[2],HIV感染及发病与各地区的经济、文化、人口密度及流动性、医疗卫生及行为生活方式等因素密切相关[3];同时随着地理信息系统(geographical information system,GIS)和空间分析技术的快速发展、环境和社会经济文化等大数据更易获取、艾滋病监测和调查数据蕴含空间信息的准确性进一步提高,空间流行病学在艾滋病防控中得到了广泛应用[4-5]。本文对目前空间流行病学应用于艾滋病预防控制的研究进展进行综述,为其在该领域的进一步应用提供参考。

一、分析艾滋病时空分布模式

艾滋病病例报告、哨点监测、专题流行病学调查等数据多以行政区划或监测点位置的空间形式呈现,GIS创建功能将其与地图信息匹配形成专题地图可直观展示HIV流行水平较高的地区,相关统计推断方法分析艾滋病空间流行特点和时空动态变化能揭示其流行过程中隐含的空间信息。

1. 探索艾滋病空间分布特征:空间分布特征指全局及局域尺度空间相关性,前者常由全局Moran's I值或高/低聚类度量艾滋病在整个研究区域内是否存在聚集性[6-7];后者由局部Moran's I值或热点分析(Getis ord G*)判断某空间单元与邻近空间单元内艾滋病分布相关性进而确定聚集区域[8-10]。相关研究可于全国或部分省、市、县(区)或更小单元开展,Cuadros等[11]发现2015年津巴布韦HIV感染率较高地区聚集于西南部,且女性较男性分散,郝尹虓等[12]以2004-2015年中国重庆市报告的男男性行为人群(MSM)HIV感染者为研究对象,发现其聚集位置为主城区且聚集性较强。此外,对比不同时段的横断面空间制图可了解聚集区的纵向变化,如陈方方等[13]分析发现2010-2016年新报告≥15岁女性HIV感染者主要分布于我国西部和南部地区,其中育龄期女性聚集区向西部边境、南部沿海地区流动,≥50岁者呈由西南向北扩散的特点;张克春等[14]发现中国广东省2007-2017年新报告HIV感染者主要聚集于珠江三角洲地区且覆盖范围逐年扩大,阳江市等个别城市聚集性逐渐下降。

2. 分析艾滋病时空变化趋势:基于Kulldorff空间扫描统计量,SaTScan软件以动态变化的圆柱形窗口从时间、空间、时空多维度探测聚集区,并通过对数似然比和相对危险度量化窗口内艾滋病异常程度及窗口内外发病危险比值,其样本多为连续数值型资料[15-17]。Qin等[18]使用该方法探索发现2006-2015年我国报告MSM的HIV感染者聚集时间为近5年,大、中城市作为其聚集群呈由东向中西部地区扩散趋势;蔡畅等[19]发现1988-2014年报告外籍病例聚集于我国中、东部地区,覆盖范围逐年缩小并向东南沿海地区偏移;Ying等[20]探索埃塞俄比亚2005、2011、2016年人口与健康调查数据发现新报告15~49岁HIV感染者的聚集区数量由7个减少至5个,其中4个为持续聚集区。

贝叶斯层次模型考虑时空现象中存在小样本及空间自相关性等问题,引入先验信息,将所有未知参数视为随机变量,借助WinBUGS软件定量估计时空过程中的总体空间分布格局、总体变化趋势和各统计单元的局部变化,由迭代历史轨迹和自相关系数判断模型的可靠性,通过后验概率和局部变化参数判断局部区域与全国总体水平、局部变化趋势与全国总体趋势的关系,其样本可为离散计数资料或连续数值型资料[21-23]。Ramjee等[24]根据2002-2012年于南非德班市开展的7 557名育龄期女性HIV新发感染队列研究结果建立社区水平的贝叶斯层次模型,确定了6个HIV新发感染率高值社区;Otiende等[25]对肯尼亚2012-2017年艾滋病及结核病病例报告数据分别构建该模型,发现两类病例聚集区相似,其合并感染风险呈增加趋势。

3. 探索艾滋病空间格局演变:艾滋病空间分布的方向趋势通过趋势分析方法绘制X(经度)、Y(纬度)、Z(属性值)轴的三维透视图,将带属性值的散点投影至XZ和YZ平面进行多项式曲线拟合而实现[26]。彭志行等[27]通过该方法发现中国江苏省各县(区)新报告HIV感染者占人口数比例在东、西方向较为平稳,而由北向南呈现先降低再上升的趋势。

标准差椭圆可同时分析点的方向和分布,其输出椭圆的长、短半轴分别表示数据分布方向和范围,扁率越大即两半轴长短差异越大,其方向性越明显[28]。覃雄林等[29]发现广西壮族自治区贵港市2007-2017年各县(区)累计报告HIV感染者数与暗娼哨点监测中HIV抗体阳性人数的标准差椭圆面积和扁率大小一致,其方向与交通主干道相符。

艾滋病时空轨迹迁移可通过重心/中位点移动轨迹显示,以研究区域的经/纬度坐标为基础、以艾滋病数据为权重计算得到重心/中位点,连接相邻时间截面的点即可形成,其中前者对极端值敏感而后者较为稳健[30-31]。区域的选择和划分可根据研究目的调整,张永树等[32]发现1997-2016年我国各省份报告HIV感染者占当地人口数比例呈空间非均衡增长态势,重心主要集中于湖南省、湖北省和重庆市,并呈由南向北移动的特征;邢健男等[33]将2005-2011年注射吸毒HIV感染者聚集位置划分为西北、西南两个地区,并计算各区域中位点,发现前者局限于新疆维吾尔自治区等个别高发区域,而后者呈由南至北、由边境地区向内陆地区转移的特点。

二、推算非监测点地区艾滋病数据

空间流行病学也常采用抽样研究,插值是利用有限样本信息分布规律对未抽样点或非监测地区点值进行估计以提高数据完整性的常用方法,已知点的数据越多、分布越广,插值结果越接近实际情况[34]。空间自相关性强的数据可选择核密度函数、趋势面插值法和Kriging插值法,前两者在样本点少时受极端值影响误差较大,Kriging插值法结果在二阶平稳条件下无偏最优[35-36]。如Palk和Blower[37]采用趋势面插值法对2010年马拉维人口与健康调查数据以性别分层构建HIV感染率及多性伴人群规模地图;Schaefer等[38]利用Kriging插值法绘制2012-2013年津巴布韦马尼卡兰省110个地区一般人群HIV感染率和相关服务接受率插值图。空间分层异质性强的数据宜选择三明治模型[35-36],秦倩倩[39]根据2015年我国101个城市MSM哨点监测数据推算全国各城市MSM的HIV感染率≥5.0%的比例为48.8%,部分城市HIV感染率与流行病学调查结果近似。

利用GIS在纵向时间上预测HIV流行情况的研究相对较少,Shand等[40]提出了一类空间变异自回归效应模型,并搜集2008-2014年美国佛罗里达州、加利福尼亚州和新英格兰地区诊断发现的HIV感染者数据和协变量信息预测2015年新诊断数,发现该模型拟合效果优于其他线性混合模型。

三、探索艾滋病流行影响因素

地理探测器是度量因变量(y)与自变量(x)空间分布格局一致性即变量间关联性的工具,可明确x之间的相对重要性并探测其交互作用,适用于x为分类、y为数值型的资料,由取值范围为[0, 1]的q值度量关联强度,由皮尔森相关系数或非参数检验判断关联方向[41]。刘萌萌等[42]探索发现2005、2010、2015年全国报告HIV感染者的空间分层异质性是文化程度、医疗卫生状况及居民收入等多因素共同作用的结果,且任意两因素交互作用均会增加对艾滋病空间分布的解释力。

地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)进一步纳入数据空间属性,利用移动窗口加权技术建立局部模型描述各因素作用随空间变化的非平稳性,可弥补地理探测器仅从全局区域探索影响HIV流行因素的不足[43]。同时利用半参数GWR中DIFF统计量对x系数的局部变化作统计检验,通过拟合优度R2、条件数、信息准则等参数判断模型拟合效果[44-45]。Arbona和Barro[46]建立2011-2015年美国得克萨斯州各县报告HIV感染者晚发现比例与人口普查数据中贫困、失业率、至HIV检测点距离、医疗保险参加比例等变量的多尺度GWR,发现各县(区)不同xy的关联方向及强度均存在差异;Muleia等[47]分析2009年莫桑比克艾滋病指标调查中15~24岁青少年HIV感染率数据,发现年轻女性占比、文化程度影响中部及东北部居民HIV感染水平。

有的研究者还尝试探索艾滋病流行影响因素的新方法[48],如张亚慧等[49]、孙舒曼等[50]融合GWR和泊松模型探究我国各省经济、交通、卫生水平及人口密度等因素与HIV感染者报告数的关系;Wand等[51]搜集2002-2012年南非的计划生育门诊、社区等招募场所5 776名女性居住地址的经、纬度,利用广义相加模型分析年龄、性别、至医院距离等因素与各地HIV感染率的关系。

四、探寻艾滋病卫生资源分配利用情况

卫生机构常设置在服务附近目标人群的区域,但其实际利用程度往往存在差异,通过空间流行病学了解不同特征人群利用卫生资源真实情况有利于优化资源配置[52]

Yao和Agadjanian[53]基于空间分析探讨莫桑比克4个毗连地区中农村育龄期女性产前保健服务利用情况,发现寻求距离较远的服务与其年龄、HIV感染情况、经济状况及服务质量需求有关;Weiss等[54]收集2005-2015年主动前往泰国曼谷Silom社区诊所寻求咨询和检测服务的MSM和跨性别者信息,发现其居住地离HIV检测机构的距离 < 2 km的比例增加,检测服务的可及性增强。考虑到多数研究通过两点之间直线距离作为卫生服务可及性指标的代表性不佳,Palk等[55]借助AccessMod软件计算各交通方式在不同土地覆盖、道路类型、地形坡度环境下的速度,结合2015年马拉维人口与健康调查中HIV感染者住所距最近医疗机构的实际距离计算时间,建立地理模型分析发现病例到达卫生保健机构耗时长、农村地区缺乏交通工具是实现抗病毒治疗高水平覆盖的主要障碍,提出增加农村地区自行车可获得性的建议。

五、结论

我国自2003年起建立全国艾滋病综合防治示范区,相关专家即提出利用GIS直观描述艾滋病发现及死亡数据[56];随着病例报告系统、哨点监测及专题流行病学调查数据日趋庞大,空间流行病学相关方法日渐成熟且多样,为艾滋病监测数据的利用提供了新的分析思路和实现途径,在探索HIV流行形势、时空变化特点以及宏观和微观的影响因素等方面发挥了重要作用,为我国实施因地制宜的防控策略提供更多参考依据。全球定位系统、遥感技术、空间分析技术的发展,使之在疾病分析中应用更为广泛[57]。但同时在数据利用、方法应用、结果解读等方面也存在一定不足,需进一步完善,以满足HIV流行形势研判和防治工作需求。

1. 应加强空间属性信息的收集,提高数据质量与可利用性:良好的数据质量是获得准确结果的重要前提,尤其当统计单元基于县(区)、街道时,更需培训工作人员规范采集及处理数据的能力,需要确保收集的地理编码、社会人口学及行为学信息与真实情况相符;专题调查能收集针对性强、与病因直接关联的信息,但目前其空间属性数据较为粗糙或缺乏,深入的空间分析难以实现,对此,研究人员在设计调查问卷时可考虑增设“地址编码/坐标”等问题。

2. 根据研究目的选择恰当的空间分析技术:不同空间分析技术的运用也有自身特点,如空间自相关方法擅长识别高HIV流行水平聚集区的位置,SaTScan软件能敏锐地捕捉目前处于低流行水平但病例增长速度快的区域,贝叶斯层次模型可估计某地疫情变化趋势与全国总体疫情趋势的关系;空间插值技术将地理位置属性纳入模型进行推算,弥补了非监测点地区数据的空白,但基于统计单元的经济、文化、环境、人口及个体行为特征等影响因素难以全面准确地获取,导致推算值与真实值存在一定偏差;同时,HIV流行影响因素的探索也面临相同问题,提示需进一步加强多来源数据库链接及其与社会宏观因素的整合,尝试将个体行为特征提升至面数据的可能性[58];获得相关数据利用标准差椭圆等方法探寻HIV感染者的空间分布、行为特征与地区要素(如交通路线、酒吧等活动场所)的空间格局,也有助于运用地理探测器[59]、GWR等方法分析艾滋病与行为、社会文化等因素的关系。

3. 基于疾病生物学特征,对分析结果进行科学解读:我国艾滋病分布呈空间异质性和聚集性,因此基于省、市、县(区)、街道、社区等不同报告单元分析的疫情时空分布特征、变化趋势、影响流行的因素大小也有所差异,随着精准化防控策略的提出,基于更小单元探索成为热潮,但其数据解读也更具挑战。科学解读结果是提供决策者有效信息的前提,该过程要求研究人员紧密结合当地HIV流行特点,同时经多种方法互相印证、必要时寻找合适的变量对其矫正、正确评估偏倚大小和方向。

利益冲突  所有作者声明无利益冲突

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