掃描統計量在流行性腮腺炎聚集性判斷的應用*

董選軍滕世助余運賢葉曉軍何麗萍樓君芳

掃描統計量在流行性腮腺炎聚集性判斷的應用*

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目的探討掃描統計量在流行性腮腺炎判斷聚集性的應用。方法收集中國疾病監測信息系統報告的2008-2012年義烏市流行性腮腺炎個案，采用描述流行病學和時空掃描統計量的方法判斷聚集性。結果2008-2012年義烏市共報告流行性腮腺炎2451例，發病率為25.86/10萬；全年均有發病，4～7月份高發；時空掃描統計量顯示在2008年3月31日-2008年8月1日、以江東街道的東經29.282338、北緯120.092315為中心的8.54公里半徑內是高發區（LLR＝157.18，RR＝3.88，P＜0.05），包括江東街道、稠城街道、北苑街道和稠江街道四個街道。結論時空掃描統計量是評價流行性腮腺炎聚集性的一種行之有效的方法。

流行性腮腺炎 時空掃描統計量

常規的傳染病疫情分析主要是進行描述流行病學分析來判斷傳染病的聚集性，而掃描統計量則可以分析出具體時間和空間聚集區。時空掃描統計量作為掃描統計量方法之一，已經廣泛應用在醫學領域［1-3］，但是對流行性腮腺炎進行時空掃描統計量分析還未有人報道，本文對義烏市2008-2012年的流行性腮腺炎疫情資料進行時空掃描統計量分析，探討掃描統計量對判別流行性腮腺炎的聚集性作用。

資料與方法

1.資料來源 2008-2012年義烏市流行性腮腺炎疫情資料來源于中國疾病監測信息報告管理系統，人口數據來源于義烏市公安局的年初與年末人口數平均值，地理位置信息來源于義烏市政府公布的電子地圖。傳染病個案信息定位到鎮（街道），鎮（街道）的質心作為主要的地理位置信息。

2.方法 對2008-2012年義烏市流行性腮腺炎疫情資料進行描述性流行病學分析和時間掃描統計量、空間掃描統計量和時空掃描統計量分析。

3.統計分析 使用SPSS19.0軟件進行描述性流行病學分析和SATSCAN9.1.1進行離散型Possion分布模型的回顧性時間掃描統計量、空間掃描統計量和時空掃描統計量分析，掃描范圍為50%的覆蓋人口，蒙特卡羅模擬次數為999次。掃描統計量原理是基于疾病空間分布是完全隨機的無效假設，其備擇假設是“跟掃描窗口外相比，疾病在窗口內的發病率增加”。基于無效假設，根據各觀測對象的時空位置及其觀測屬性值，使用蒙特卡羅方法模擬出W個隨機數據集，對每個隨機數據集采用跟真實數據集相同的方法計算其最大LLR。然后將真實數據集的最大LLR跟W個模擬數據集的最大LLR由大到小排序，若真實數據集的最大LLR排在第R位，則P＝R/（W＋1），就是其概率。

結 果

1.2008-2012年義烏市共報告流行性腮腺炎病例2451例，其中2008年報告529例，2009年報告212例，2010年報告552例，2011年報告615例，2012年報告543例，年報告發病率為25.86/10萬。

2.時間分布

全年均有報告，其中4～7月份為高峰，2008-2012年的4～7月份共報告1405例，占全部的57.32%，當年的10月至次年的1月為低發，具有明顯的季節性，具體詳見圖1。

圖1 2008-2012年義烏市流行性腮腺炎報告趨勢圖

3.地區分布

義烏市13個鎮街道均有發病，其中報告最多前三位分別是稠城街道、江東街道和稠江街道，具體詳見表1。

4.人群分布

2451例流行性腮腺炎病例中，男性1667例，女性784例，男女比例為2.1：1。平均年齡為9.91±9.04，最小6月齡，最大82歲。學生1096例，占44.72%，幼托兒童712例，占29.05%，散居兒童338例，占13.78%，其他305例，占12.44%。

表1 義烏市2008-2012年流行性腮腺炎按地區分布匯總表

5.單純時間掃描統計量

對2008-2012年義烏市流行性腮腺炎疫情按天進行時間掃描統計量分析，得到在2008年6月1日-2008年7月18日為高發時間段（LLR＝114.19，RR＝3.74，P＜0.05），該時段實際發病數為203例，掃描統計量的預期病例數為58例。

6.單純空間掃描統計量

對2008-2012年義烏市流行性腮腺炎疫情進行按鎮（街道）空間掃描統計量分析，得到以江東街道的東經29.282338，北緯120.092315為中心的8.54公里半徑內是流行性腮腺炎高發區，包括了江東街道、稠城街道、北苑街道和稠江街道四個街道（LLR＝142.57，RR＝2.02，P＜0.05），該空間的實際發病數為1633例，掃描統計量的預期病例數為1219例。

7.時空掃描統計量

對2008-2012年義烏市流行性腮腺炎疫情進行時空掃描統計量分析，在2008年3月31日-2008年8月1日時期，以江東街道的東經29.282338，北緯120.092315為中心的8.54公里半徑內的為流行性腮腺炎高發區（LLR＝157.18，RR＝3.88，P＝0.00＜0.05），包括江東街道、稠城街道、北苑街道和稠江街道四個街道。該時段該區域內的實際發病數為270例，掃描統計量的預期病例數為76例。

討 論

掃描統計量分析是在沒有任何先驗假設前提下，對聚集性進行精確定時、定位、定量，能充分挖掘和利用疾病監數據中的時間信息、空間信息。特別是時空掃描統計量，在對單純性時間聚集性和單純性空間聚集性校正，可以前瞻性地識別疾病的時空交互效應，探測疾病的時空聚集性，極大提高早期預警的及時性、有效性，為疾病早期控制提供了科學的依據［4］。李秀央等也指出，回顧性時空重排掃描統計量是一種能分析疾病的時空聚集性的工具，掃描統計量是空間流行病學中可以用來評價或預測疾病聚集性的一種行之有效的方法［5］。雖然Poisson模型掃描統計量是基于Poisson分布的似然比函數進行檢驗，但這并不意味病例數據必須服從Poisson分布，實際上，病例數據不一定服從Poisson分布，但統計推斷概率P值仍然有效。原因在于蒙特卡羅隨機化法模擬的隨機數據集并非源于Poisson分布，而是通過模擬各觀測對象的時空位置及其數據特性來產生隨機數據集［4］。

本文對2008-2012年義烏市流行性腮腺炎疫情進行時間掃描統計量分析得到，2008年6月1日-2008年7月18日為高發時間段，進行空間掃描統計量分析得到以江東街道的東經29.282338，北緯120.092315為中心的8.54公里半徑內是流行性腮腺炎高發區，包括了江東街道、稠城街道、北苑街道和稠江街道四個街道，而時空掃描統計量分析則可以更加明確地得到在2008年3月31日-2008年8月1日、以江東街道的東經29.282338，北緯120.092315為中心的8.54公里半徑內的四個街道（包括江東街道、稠城街道、北苑街道和稠江街道）是流行性腮腺炎高發區。時空掃描統計量分析得到時間和地理聚集信息比時間、空間掃描統計量和傳統的描述流行病學更加精確。時空掃描統計量是評價傳染病聚集性的一種行之有效的方法。如果利用前瞻性時空掃描統計量結合地理信息建立的早期預警系統，能夠有效地做出早期預警［6］，是一種較好的探測傳染病聚集性的預警方法。

1.Odoi A，Martin S，M ichel P，et al.Investigation of clusters of giardiasis using GIS and a spatial scan statistic.International Journal of Health Geographics，2004，3：11-21.

2.Zhan F，Lin H.Geographic patterns of cancermortality clusters in Texas，1990 to 1997.Texas Medicine，2003，99：58-64.

3.Fang L，Yan L，Liang S，et al.Spatial analysis of hemonhagic fever w ith renal syndrome in China.BMC Infection Disease，2006.6：77-86.

4.唐成艷，周紅霞.掃描統計及其在流行病學中的應用.中國衛生統計，2011，6（28）：332-336.

5.李秀央，陳坤.掃描統計量的理論及其在空間流行病學中的應用.中華流行病學雜志，2008，8（29）：828-831.

6.殷菲.時-空掃描統計量在傳染病早期預警中的應用研究.四川大學，2007.

（責任編輯：郭海強）

*基金：浙江省衛生廳資助項目（2014KYB298）

1.義烏市疾病預防控制中心（322000）

2.浙江大學醫學院公共衛生學院統計學與流行病學教研室

3.義烏市中心醫院

＃并列第一作者