2010-2019年中国艾滋病流行时空分布特征

何佳晋; 袁璐; 吴超

doi:10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.05.009

2010-2019年中国艾滋病流行时空分布特征

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.05.009

何佳晋¹,
袁璐²,
吴超^3, ,

1.
310058 杭州，浙江大学公共卫生学院
2.
261053 潍坊，潍坊医学院公共卫生学院
3.
310058 杭州，浙江大学公共管理学院

详细信息

通讯作者:
吴超，E-mail：chao.wu@zju.edu.cn

中图分类号: R181
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出版历程
- 收稿日期: 2021-11-12
- 修回日期: 2022-03-16
- 网络出版日期: 2022-05-11
- 刊出日期: 2022-05-10

Temporal-spatial distribution of AIDS epidemic in China, 2010-2019

HE Jia-jin¹,
YUAN Lu²,
WU Chao^{3
, ,}

1.
School of Public Health, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China
2.
School of Public Health, Weifang Medical University, Weifang 261053, China
3.
School of Public Affairs, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China

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Corresponding author: Wu Chao, E-mail: chao.wu@zju.edu.cn

摘要

摘要: 目的分析2010-2019年中国AIDS发病数据的时空分布特征。方法 AIDS发病数据来源于中国卫生年鉴和公共卫生科学数据中心，人口学数据来源于国家统计局。使用线性趋势χ²检验和分级地图分析AIDS流行趋势，运用GeoDa 1.18软件进行全局和局部空间自相关分析，运用SaTScan 9.7软件进行时空扫描分析。结果中国AIDS发病率线性趋势χ²检验值为30.432(P＜0.001)；分级地图显示中国发病率地理分布差异较大，表现出“南重北轻、西高东低”的空间格局。全局空间自相关分析得到Moran’s I值从2010年的0.196上升至2019年的0.383，表明存在空间正自相关性，且相关程度不断增强。局部空间自相关分析结果表明，广西壮族自治区和云南省一直为高-高聚集模式，2012年贵州省由低-高聚集转变成高-高聚集，2014年河南省由高-低聚集转变为低-低聚集，2016-2019年高-高聚集模式新增湖南省、四川省和重庆市。时空扫描分析共探测出3个聚集区域，在时间和空间上具有一定的聚集性。结论中国AIDS疫情在空间上具有地域差异性，空间聚集性逐年增强，且西南地区高-高聚齐区域不断扩大，根据时空特征分析制定针对性防控策略，可达到区域协作和合理分配资源的作用。
- 艾滋病 /
- 发病率 /
- 空间自相关 /
- 时空分析
Abstract: Objective This study aims to explore the temporal-spatial distribution of AIDS incidence in China from 2010 to 2019. Methods Data were extracted from the China Health Statistical YearBook and the Science Center of Public Health, and population data were derived from the National Bureau of Statistics. The epidemic trend of AIDS was analyzed by linear chi-square test and hierarchical map. The global and local spatial autocorrelation analyses were conducted by using software GeoDa 1.18. The software of SaTScan 9.7 was used for spatial-temporal scanning analysis. Results The result of Chi-square Test was 30.432 (P < 0.001); The maps exhibited that the geographical distribution of incidence rate was quite different in China, showed a spatial pattern of being higher in Southwest and lower in Northeast China. Moran's value was from 0.196 in 2010 to 0.383 in 2019. The global spatial autocorrelation indicated that AIDS incidence was positively auto-correlated and the degree of correlation was strengthening. Local spatial autocorrelation showed that Guangxi and Yunnan had been in high-high cluster mode. In 2012, Guizhou changed from low-high cluster to high-high cluster. In 2014, Henan changed from high-low cluster to low-low cluster. And Hunan, Sichuan, and Chongqing added to high-high clustering areas from 2016 to 2019. The spatial-temporal scanning identified three cluster areas, which had certain aggregation in time and space. Conclusions The epidemic of AIDS existed obvious regional differences and spatial aggregation had increased in China. The high-high cluster area in Southwest China was constantly expanding. The targeted prevention and control strategy should be formulated according to the analysis of temporal-spatial characteristics, so as to achieve regional cooperation and rational allocation of resources.
- AIDS /
- Incidence /
- Spatial autocorrelation /
- Temporal-spatial analysis

HTML全文

表 1 2010-2019年中国AIDS发病数据

Table 1. The incidence data of AIDS from 2010 to 2019 in China

年份	总人口数 (万人)	发病数 (n)	发病率 (1/10万)
2010	134 091	15 982	1.20
2011	134 735	20 450	1.53
2012	135 404	41 929	3.11
2013	136 072	42 286	3.12
2014	136 782	45 145	3.33
2015	137 462	50 330	3.69
2016	138 271	54 360	3.97
2017	139 008	57 194	4.15
2018	139 538	64 170	4.62
2019	140 005	71 204	5.10
χ_趋势²值			30.432
P值			＜0.001

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表 2 2010、2012、2014、2016和2018年中国各省、自治区、直辖市AIDS发病率区间的变化

Table 2. Provincial changes in each HIV incidence interval in 2010, 2012, 2014, 2016 and 2018 in China

AIDS发病率区间(1/10万)	2010年	2012年	2014年	2016年	2018年
≥4.50	广西、云南	广西、云南、新疆、四川、重庆	广西、云南、重庆、四川、新疆、贵州	广西、云南、重庆、四川、新疆、贵州、	四川、广西、重庆、云南、贵州、新疆、湖南
4.00~＜4.50	-	贵州	-	湖南	广东
3.50~＜4.00	-	-	-	广东、北京	北京、江西
3.00~＜3.50	-	河南	湖南、北京、广东、河南	浙江、河南、江西	浙江、河南
2.50~＜3.00	新疆	广东、湖南、上海、北京	浙江	青海	辽宁、福建、陕西、青海、湖北
2.00~＜2.50	-	-	-	福建、辽宁、上海、湖北、安徽、陕西、江苏	甘肃、海南、吉林、上海、安徽
1.50~＜2.00	四川、河南	浙江	湖北、上海、青海、江西、江苏、福建、吉林、天津	吉林、海南、天津、西藏、甘肃	江苏、天津、黑龙江、宁夏、西藏
1.00~＜1.50	重庆、上海、广东、湖南、北京	湖北、海南、安徽、青海、江西、江苏、福建、天津、辽宁	辽宁、安徽、陕西、黑龙江、山西、海南	黑龙江、山西、宁夏、内蒙古	山西、内蒙古、河北
0.50~＜1.00	浙江、贵州、福建、湖北、安徽、江西	吉林、陕西、宁夏、山西、西藏、黑龙江、甘肃	甘肃、宁夏、内蒙古、河北、西藏	河北、山东	山东
＜0.50	山西、天津、江苏、青海、吉林、海南、陕西、宁夏、黑龙江、辽宁、甘肃、河北、西藏、内蒙古、山东	河北、山东、内蒙古	山东	-	-

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表 3 2010-2019年中国AIDS发病率全局空间自相关分析

Table 3. Global spatial autocorrelation analysis of incidence rate of AIDS in China, 2010-2019

年份	Moran’s I值	Z值	P值
2010	0.196	2.737	0.017
2011	0.204	2.850	0.013
2012	0.234	2.587	0.024
2013	0.280	3.012	0.008
2014	0.312	3.236	0.006
2015	0.344	3.417	0.004
2016	0.397	3.829	0.002
2017	0.405	3.924	0.002
2018	0.374	3.706	0.002
2019	0.383	3.868	0.001

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表 4 2010-2019年中国各省、自治区、直辖市AIDS局部空间自相关分析聚集模式

Table 4. Local spatial autocorrelation analysis of AIDS in China, 2010-2019

年份	高-高	高-低	低-高	低-低
2010	广西、云南	新疆、河南	贵州	内蒙古、辽宁、吉林、宁夏
2012	广西、云南、贵州	河南	西藏	内蒙古、辽宁、吉林、宁夏、黑龙江
2014	广西、云南、贵州	-	西藏	内蒙古、辽宁、宁夏、河南
2016	广西、云南、贵州、湖南	-	西藏	内蒙古、辽宁、山西、河北、河南
2018	广西、云南、贵州、四川、重庆	-	西藏	内蒙古、辽宁、河北、河南

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表 5 2010-2019年中国各省、自治区、直辖市AIDS发病数时空扫描聚集性分析

Table 5. Spatial temporal scanning aggregation analysis of AIDS incidence in China, 2010-2019

聚集区域	地区	聚集时间	实际发病例数(n)	期望发病例数(n)	RR值	LLR值	P值
一级	广西、云南、贵州、四川、重庆	2015-2019	152 697	41 726	4.96	103 195.62	＜0.001
二级	江西、湖北、湖南	2018-2019	12 742	11 855	1.08	33.27	＜0.001
三级	北京	2018	842	731	1.15	8.04	0.095

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