空间分析方法在梅毒 防治中的应用

1. 空间分析方法在梅毒防治中的应用 中国医学科学院皮肤病研究所 中国CDC性病控制中心 门佩璇

2. 选题依据与研究意义 1 研究目的 2 研究方法 3 研究结果与讨论 小结与展望 4 5 Contents

3. 我国梅毒报告病例数的变化 2009年 1988-1994年 1000-1万例 ＞30万例 1984-1987年 2007-2008年 100-1000例 ＞20万例 2005-2006年 1979-1983年 10万-20万例 ＜100例 1979年 1995-2004年 1例 1万-10万例 选题依据与研究意义 2011年429677例 2004-2011年： 梅毒发病率 年均增长22.59% ＞40万例 梅毒在甲乙类传染病中排序 2004-2005年：第5位 2006-2008年：第4位 2009年以后：第3位

4. 选题依据与研究意义 • 为此，国家卫计委于2010年6月下发了《中国预防与控制梅毒规划（2010-2020）》，要求全国各地加强梅毒的监测与防治工作。 • 本研究试图为更好地开展梅毒防治与干预工作提供一种新的方法和思路。

5. 选题依据与研究意义 • 传统的疫情监测方法存在一个明显的问题，就是难于直观快速精确地发现梅毒在我国的地理分布及其与人口、经济发展、卫生资源的关系，从而导致梅毒防治决策的直观性与科学性不足，效率不高。 • 地理信息系统及其空间分析方法可用以解决上述问题。其最大的特点是，将属性数据与空间数据结合起来进行分析，并且具有时空结合、可视化和精确定位等诸多的优点。

6. 2004年南非GIS应用于HIV防治 美国国家HIV防治的GIS

7. 研究目的 探索我国县区级各期梅毒疫情的空间分布特征，准确找出流行的高发地区，为实现梅毒精确防治提供依据 Target 1 从空间统计分析角度，明确不同地区梅毒地理分布与人口社会经济、医疗卫生资源等因素的关系，找到影响流行的因素。 Target 2 在我国建立起梅毒疫情地理信息系统的新方法，为未来系统地使用空间分析方法开展梅毒监测与防治提供方法学基础 Target 3

8. 研究方法 （一）研究数据 1、疫情资料： 2011年各县区不同类型梅毒（一期、二期、和隐性梅毒）的报告病例数、发病率等 2、空间数据文件：全国各省份、地市和县区的地理经纬度数据文件 3、相关因素数据： • 人口社会经济发展数据 — 2011年全国各省、地市的常住人口数、流动人口数、高危人群数据规模、 GDP和人均GDP • 医疗卫生资源数据— 2011年全国各省、地市的医疗卫生机构数量等 • 高危人群相关数据 —MSM、FSW、流动人口、孕产妇人群和男性性病门诊就诊者行为指标、接受干预服务指标和梅毒哨点监测阳性率等

9. 研究方法 （二）研究数据库的建立 使用MapInfo软件，以各地区共同的国标码为联结依据，实现梅毒疫情数据、相关因素数据与地理数据之间一对一的链接关系，建立2011年全国梅毒疫情地理信息系统数据库。 （三）使用软件 1、MapInfo 10.0 ：建立全国梅毒疫情GIS数据库 2、GeoDa 1.46：全局和局部空间自相关分析，省级和地市级的空间自回归分析 3、ArcGIS 10.0：频数分布分析，全局和局部空间自相关分析

10. 研究方法 （四）空间统计分析方法 1、探索性空间统计分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA ）： • 频数分布分析— 直方图和变异函数云图 • 全局空间自相关分析— 全局Moran指数和全局G系数 • 局部空间自相关分析— 空间相关局部指标（LISA）和局部G系数，输出县区级梅毒疫情分布热点地图 2、确认性空间统计分析： 首先拟合经典回归模型，考察其模型残差是否具有空间自相关性。如具有则在此基础上建立空间滞后模型（SLM）或空间误差模型（SEM）。构建省级和地市级的梅毒疫情空间回归模型来分析人口社会经济、医疗资源、高危人群相关因素与梅毒分布的关系。

11. 研究结果与分析 （一）探索性空间分析 1、频数分布特征 各期梅毒发病率频数分布均显示为显著的正偏态分布。多数县区梅毒发病率处于较低水平，少数县区梅毒发病率极高，有37个县区梅毒发病率超过150/10万。

12. 研究结果与分析 2、全局空间自相关分析 2011年梅毒疫情全局Moran指数（n=2925） 我国梅毒疫情分布呈显著的正空间自相关，表现出相似值之间的空间聚集

13. 研究结果与分析 2、全局空间自相关分析 2011年梅毒疫情全局G系数（n=2925） 我国梅毒疫情的空间自相关是高值聚集，空间分布特点主要为“高－高”聚集分布

14. 研究结果与分析 3、局部空间自相关分析（LISA） 高－高聚集的县区262个，主要分布在新疆、青海、江苏、浙江、福建、内蒙等 高－高聚集的县区273个，主要集中在广西、广东、浙江、福建、新疆和内蒙等 低－低聚集的县区689个，主要分布在河北、河南、山西、山东、四川、陕西、江西、甘肃、云南、西藏等 低－低聚集的县区704个，主要集中在河北、山东、江西、湖北、黑龙江、吉林、辽宁和西藏等 2011年全国县区级隐性梅毒疫情的LISA聚集地图 2011年全国县区级一期和二期梅毒疫情的LISA聚集地图

15. 研究结果与分析 3、局部空间自相关分析（局部G系数） 2011年全国县区级一期和二期梅毒疫情分布热点地图 呈现5个核心区，主要分布在新疆的西南片区、青海中东部、广西自治区、东部沿海地区与东北等省。总共117个热点县区，其发病率均超过50/10万。

16. 研究结果与分析 可见，我国一期与二期梅毒主要分布在少数民族地区和沿海经济发达地区。 这些地区在历史上就是梅毒高发地区，提示可能存在人口、社会经济文化和行为等危险因素促使梅毒在这些地区传播与流行，需要进一步开展调查，建立梅毒疫情空间回归模型，分析空间分布模式的成因。 此外，迫切需要将这些核心区域和热点县区作为我国梅毒防治的重点。集中有限的资源投入到这些地区的梅毒防治工作，不仅可以有效控制梅毒流行，而且可以遏制梅毒从这些地区向其他地区蔓延，从而起到事半功倍的效果。 参考文献： 吴秉仁. 从内蒙古牧区性病防治效果看新中国性病防治成就――内蒙古自治区性病防治后梅毒现患和血清学追访调查. 中华流行病学杂志, 1999, 20(3): 138-140. Dikötter F. Sexually transmitted diseases in modern China: a historical survey.Genitourin Med, 1993, 69:341-345.

17. 研究结果与分析 3、局部空间自相关分析（局部G系数） 呈现3个核心区，新疆的乌鲁木齐市和阿克苏地区，内蒙古的呼和浩特、包头和呼伦贝尔地区，以及东南沿海地区。全国梅毒疫情呈现出由核心区向周边圈层式递减的现象。 2011年全国县区级隐性梅毒疫情分布热点地图

18. 研究结果与分析 （二）确认性空间分析 1、全国省级空间回归分析 全国各省梅毒疫情经典回归模型空间依赖性诊断结果

19. 研究结果与分析 从经典回归拟合的结果来看，SLM和SEM的残差均未表现出空间自相关性，在此基础上再建立空间回归模型并无必要。 初步排除纳入变量不合理与回归模型因变量自变量之间不存在空间自相关性的原因。 由于省级层面的数据较为笼统粗糙，混杂偏倚大，加之样本量较小，可能是导致上述结果的主要原因。

20. 研究结果与分析 2、全国地市级空间回归分析 首先以地市为单位构建梅毒疫情经典回归模型。 全国各市梅毒疫情经典回归模型空间依赖性诊断结果

21. 研究结果与分析 运行SLM模型，结果如下： 全国地市梅毒疫情SLM空间依赖性诊断结果表 SLM拟合结果表明，决定系数R²=0.482635，解释力较强。Log likelihood为-1544.77，AIC为3129.54，SC为3206.41，均小于经典回归模型的数据，说明SLM对数据的拟合能力有明显改进。SLM空间依赖性诊断结果显示，空间自回归系数为0.5530，具有显著统计学意义（p＜0.0001）。

22. 研究结果与分析 全国各地市梅毒疫情空间滞后回归模型结果表

23. 研究结果与分析 • 人均GDP、报告梅毒医疗机构数、高危人群梅毒筛查阳性率都是影响梅毒发病率的重要因素，经济发达、医疗资源丰富的地区以及高危人群规模大、感染率高的地区，全部梅毒的发病率高。 • MSM人群中，B1MSM表示最近6个月多男性伴率，其越高，梅毒发病率越高。 • 男性性病门诊就诊者人群中，B2STD为最近三个月有临时性伴率，是一个危险因素。 • FSW人群中，最近一次性行为安全套使用率与最近一个月性行为安全套使用率的回归系数方向相反，可能也与两者存在共线性，以及提供的数据存在信息偏倚有关。 • 所有高危人群中，最近一年接受干预服务率对梅毒发病率是一个保护因素。可见，针对高危人群持续开展广泛深入的干预服务，对于降低梅毒的发病率是十分必要的。

24. 1 2 3 局部自相关分析：1、一期二期梅毒5个核心区和117个热点县区 2、主要分布在少数民族和沿海经济发达地区。 地市空间滞后分析：经济发达、医疗资源丰富以及高危人群规模大、感染率高的地区，梅毒的发病率更高。 全局自相关分析： 1、呈显著正空间自相关 2、“高－高”聚集分布。 小结与展望 本研究将探索性和确认性空间分析方法应用于我国梅毒疫情空间分布特征的分析：

25. Thank You !