快报 | 环境和社会经济对不同年龄段结核病的影响和预测研究

作者：魏文，夏岚，吴建林，周宗磊，章文强，栾荣生

第一作者及单位：魏文，四川大学华西公共卫生学院和华西附属第四医院

通信作者及单位：栾荣生，四川大学华西公共卫生学院和华西附属第四医院

The Environmental and Socioeconomic Effects and Prediction of Tuberculosis Patients in different age groups in the Southwest of China: a population based study.

Wei W, Xia L, Wu J, Zhou Z, Zhang W, Luan R.

JMIR Public Health Surveill. 2022 Dec 1.

doi: 10.2196/40659. Online ahead of print.

PMID: 36456535. 

研究背景

结核病一直是全球疾病负担的主要原因。全世界约有25%的人口感染了结核分枝杆菌。根据世界卫生组织（WHO）的数据，2019年，全球约有1000万例结核病新发病例，120万例死亡。值得注意的是，每年几乎90%的结核病感染者来自发展中国家。这些国家恶劣的卫生服务、营养不良以及拥挤的工作和生活条件是导致结核病风险增加的主要原因。消除贫困已成为WHO旨在结束全球结核病流行的一个主要手段。根据WHO终止结核病战略，2035年结核病死亡绝对数和发病率的目标百分比分别为2015年基线的95%和90%。然而，结核病流行的原因是多因素的，目前尚不完全清楚。大多数人（约90%）在成年期发病，男性比女性更容易发病。以往的生态学研究表明，结核病患者与包括环境、经济、健康和社会条件在内的生态因素之间存在显著关联。尽管结核病在人群和个体水平上的生态危险因素已经引起了极大的关注，但这些结果并不一致。结核病的病因在不同的人口和国家中各不相同，特别是在不同的群体中（例如不同的年龄和性别），或在结核病负担高的地区，这是遏制结核病战略的一个主要障碍。2019年，中国的结核病负担在世界上排名第三，而以地理和民族多样性著称的四川省的结核病负担排名较高，从而为在复杂背景下全面识别特定风险因素提供了机会。

此外，利用已确定的结核病因素阐明结核病发病率的趋势有助于评估遏制措施的有效性，这可能有助于决策者的决策和公共卫生实践。因此，我们的研究旨在通过多元回归识别中国西南地区结核病的潜在危险因素，并利用TFN模型预测结核病的发病趋势。我们研究的首要目标是深入了解长期结核病趋势，为推进结核病预防和控制战略以实现终结结核病战略的目标提供启示。

研究方法

一、数据源和对象

我们从中国四川省地理信息中心获取了2009年的地理信息数据。县级行政区划地图包括州、县、市、区。四川省共有21个市（州）和181个区县（市），总人口140万。社会、经济、环境、教育和卫生信息数据来自四川省统计局2006—2017年统计年鉴。所有结核病患者按性别和年龄分组。年龄组为：儿童（0～14岁），青年（15～24岁），成人（25～64岁），老年人（64岁以上）。从2006—2017年“疫情信息网络直报系统”年龄分层人群中纳入。所有人口数据均为常住人口，具体到县行政区划，并包括按年龄和性别划分的人口数据。结核病和艾滋病相关信息来源于中国疾病预防控制信息系统“结核病信息管理系统”和四川省统计局出版的统计年鉴。分析不同年龄组结核病发病率。

二、统计分析

生态分析使用病例报告、登记病例数据和生态信息等数据来探索与结核病流行相关的危险因素。按行政区划、性别和年龄组收集结核病患者和发病率的数据。每个模型的变量是通过自动建模选择的。128个生态因子均来自12年（2006—2017年）的数据。传递函数模型采用时间序列自回归综合移动平均（ARIMA）模型进行拟合，采用专家建模，为拟合模型添加自变量，通过拟合数据和预测数据选择变量；我们使用了3个不同的模型（灰色模型、ARIMA模型、TFN模型）来确定与2018年真实结核病数据最接近的模型。

传递函数噪声模型：当R2值达到理想状态时，从多个拟合模型中选择最优模型。线性回归分析采用逐步回归分析方法，采用多个模型进行拟合，在4个不同年龄组中得到较好的R2值。最后，只使用最好的模型进行展示。采用多元逐步回归进行多元分析（逐步回归规则：F-to-enter ≥ 3.840，F-to-remove ≤ 2.710）。按各因素分别建立模型，逐步进入模型，逐步退出模型。补充资料总结逐步回归总结；当R2和标准估计误差达到最佳值时，模型得出结论。

采用单因素分析（Pearson相关分析）和多因素分析（回归分析），按性别和年龄对四川省结核病的保护因素和危险因素进行分析。根据性别和年龄对2035年结核病发病率进行统计分析（时空扫描的描述性分析和聚类分析）和预测。

残差的自相关检验采用Durbin-Watson (DW) 检验。DW值越接近2，说明多元线性回归观测值的独立性越强。此外，自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数(PACF) 表明数据序列是否达到稳定状态。同时，利用数据单元标准化前后传递函数噪声模型的R2值和贝叶斯信息准则 (BIC) 值寻找最佳模型。

考虑到时间和多因素的影响，我们采用了Panel回归、Poisson回归和Lasso回归进行分析，但本研究的数据并不适合这些回归分析，例如，本研究中拥有大量的因素来探索相互关系，使得Panel回归不能将所有的128个因素与ID、time进行拟合，中试分析表明RE模型优于POOL模型和FE模型。基于这些原因，我们没有使用其他回归方法。

研究结果

一、年度结核病病例和发病率

2006—2017年，四川省结核病累计报告发病率为961.71/10万（平均80.14/10万）。其中，男性报告肺结核患者548 584例，累计报告发病率为1321.08/10万（平均110.09/10万）；女性报告肺结核患者为235 149例，累计报告发病率为583.04/10万（平均48.59/10万），男性的患者数约为女性的2.33倍。发病年龄主要集中在15～64岁，占患者总数的82.02%。

如图1所示，各年龄组患者分布存在性别差异，差异有统计学意义(χ2趋势= 12544.416, P＜0.001)。四川省结核病发病高峰出现在20～24岁人群，64岁以上人群发病逐渐减少（图1）。在这12年间（2006—2017年），80～85岁人群发病率低于60～79岁人群，70岁以上人群结核病发病高峰最高（图2）。

二、地理分布

图3显示了这段时间内21个城市/州的结核病累积发病率。男性结核病发病率最高的5个市/州分别是甘孜藏族自治州、阿坝藏族羌族自治州、广元市、凉山彝族自治州和达州，发病率最低的5个市/州分别是成都、攀枝花、雅安、乐山和自贡。女性结核病发病率最高的5个市/州分别是甘孜藏族自治州、阿坝藏族羌族自治州、凉山彝族自治州、广元市和达州，发病率最低的5个市/州分别是成都、自贡、雅安、乐山和攀枝花。

三、变量之间的关系

在4个年龄组中，结核病发病率之间存在显著相关性。5个方面的环境和社会经济影响包括其他疾病和卫生资源，经济和社会因素，污染物、林业和气象变量，人口结构、婚姻和习惯变量，教育投入和受教育程度（P值均＜0.05）。

四、多变量分析

如表1所示，对结核病发病率与各因素进行线性回归分析，并对全人群、男性人群、女性人群中的4个年龄组进行多元分析。回归模型表现出多元多重共线性；4个年龄组（0 ~ 14岁、15 ~ 24岁、25 ~ 64岁和64岁以上）的DW值分别为2.433、1.340、2.491和3.114。

此外，在0~14岁人群中，影响结核病风险的因素有：城市最低生活保障家庭数量、平均风速、侵袭性肺结核患者出院数、农村最低生活保障人数、卫生总支出占区域国内生产总值的百分比。这些因素可降低一个单身男性感染结核病的风险。而15~24岁年龄组结核病发病率、性别比例、森林火灾次数、成年人的定期运动率可增加儿童结核病的发病风险（表1）。

在15~24岁年龄组中，0~14岁年龄组的结核病发病率、总文盲率、传染病医院数量、入学人数（中学及以上）、不吸烟者接触二手烟（%）、已婚男性比例（%）、森林火灾次数和初中男生数量（%）均增加了结核病的发病风险（表1）。

 在25~64岁年龄组中，医院数量、传染病医院卫生工作者数量、64岁以上人群结核病发病率、日照时间和男性预期寿命均降低了结核病发病风险（表1）。

 最后，在64岁以上人群中，女性结核病发病率、24 h累计降水量（20:00—20:00）、25~64岁年龄组的结核病发病率、卫生总支出占区域国内生产总值的百分比、农村最低生活保障家庭数、15~24岁女性结核病患病率均可增加结核病发病风险；而且，民间医疗援助结核病的风险随着每日早晚运动量、城市最低生活保障人群数量和已婚妇女数量的增加而降低（表1）。

五、预测的趋势

此外，TFN模型预测2035年0~14、15~24、25~64和64岁以上男性结核病的发病率分别为4.00/10万、377.08/10万、0.0000 /10万和-54.00/10万（图4）。我们的模型预测到2035年0~14、15~24、25~64岁和64岁以上男性结核病发病率不会降至0，且0~14岁和15~24岁的男性结核病发病率将增加。

 此外，TFN结果显示，2018年0~14、15~24、25~64和64岁以上女性结核病的发病率分别为3.00/10万、42.00/10万和65.00/10万。然而，在2035年，这些比率预计将会增加，并且预计0~14岁女性的结核病发病率将高于65岁以上女性的发病率，并有可能呈现上升趋势（图4）。

六、模型选择

采用TFN模型拟合2006—2017年四川省结核病报告病例数和发病率，建立并判断模型，预测2018—2035年四川省结核病发病率。采用TFN模型对不同组进行拟合，以确定结核病发病率。模型和评价的R2和贝叶斯信息准则(BIC)均较为理想。

传递函数噪声模型在多元模型中分别使用女性和男性数据，所有病例总数为783 735例。2006—2017年，四川省报告男性肺结核患者为548 585例，报告累计发病率为11/10万；女性肺结核患者为235 150例，报告累计发病率为4.85/10万。每个模型在种群水平上有12年的观察。对于每个模型，采用逐步回归方法，建立10个良好拟合的模型（R2值更好），并进行多元分析（逐步回归规则：F-to-enter≥3.840，F-to-remove≤2.710）。

另外，我们将数据的变量调整为标准化变量，结果没有变化。研究结果还表明，经过多次数据处理，如分割或对数处理后，数据趋势相对稳定。非标准化和标准化结果及指标均表明模型是一致的。

TFN模型、结核病患者数和发病率、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）均表明，数据序列达到稳定状态，白噪声的影响被消除（图5）。

我们发现，每个测量站的总文盲率和平均压力（在15～24岁的个体中）是结核病总体发病率的危险因素。预防结核病发病的因素有：城市最低生活保障家庭数量、平均风速、出院侵袭性结核病患者数、农村最低生活保障人数、卫生总支出占地区GDP的百分比、是否为单身男性（0～14岁）、医院数量、传染病医院卫生工作者数量（25～64岁年龄组）、每日早晚运动量、城市最低生活保障人数、已婚女性（64岁以上）。噪声传递函数模型预测，到2035年，0～14岁和15～24岁男性结核病发病率将增加，而0～14岁和65岁以上女性结核病发病率将迅速增加。

研究结论

我们的研究通过全面的生态分析确定了与结核病发病率相关的一系列环境和社会经济条件。将这些结核病因素纳入TFN模型，明确了四川省0 ~ 24岁男性、0 ~ 14岁女性和64岁以上女性作为终止结核病战略的重点人群，应考虑将这些人群作为2035年前终结结核病流行的目标人群，为结核病防治策略提供了新的思路。

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供稿：魏    文

编辑：孟    莉 

审校：范永德

发布日期：2022-12-22