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标题：DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LA TUBERCULOSIS EN ESPAÑA MEDIANTE MÉTODOS GEOESTADÍSTICOS
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作者：Diana Gómez-Barroso ; Elena Rodriguez Valín ; Victor Flores Segovia 等
期刊名称：Revista Española de Salud Pública
印刷版ISSN：1135-5727
电子版ISSN：2173-9110
出版年度：2009
卷号：83
期号：5
页码：737-744
语种：Spanish
出版社：Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad
摘要：Fundamentos: La incidencia de tuberculosis (TB) se ha asociado a factores, epidemiológicos y sociales. En España, la TB es una enfermedad de declaración obligatoria e individualizada. Las tasas de TB respiratoria experimentan un descenso constante en los últimos años. El objetivo es valorar la asociación entre la morbilidad por TB respiratoria y variables socioeconómicas y epidemiológicas así como su distribución espacial mediante métodos geoestadísticos. Método: Las tasas de incidencia se estandarizaron por edad y sexo con datos de la Red Nacional de Vigilancia (2006). Las variables socioeconómicas incluidas son: condición socioeconómica, nivel de estudios, tasa de hacinamiento, densidad de población, tasa de inmigración estandarizada por sexo, tasa de analfabetismo, tasa de paro, gasto medio en euros por persona. Las variables epidemiológicas incluidas han sido la tasa de SIDA y la tasa de incidencia de gripe. Se realizó un análisis multivariable mediante un Modelo Lineal Generalizado poisson. Se aplicó la técnica geoestadística Cokringing ajustada por las variables estadísticamente significativas para ver la distribución espacial de riesgo. Resultados: Las variables estadísticamente significativas son la tasa de hacinamiento, tasa de inmigración, tasa de analfabetismo, tasa de paro, gasto medio euros por persona, tasa de gripe y tasa de sida. La técnica geoestadística muestra una variabilidad espacial del riesgo y una concentración del riesgo en el noroeste y sureste de la península. Conclusiones: Los resultados permiten afirmar que el método Cokriging es una herramienta útil para representar la distribución espacial del riesgo. Existe asociación entre variables socioeconómicas, epidemiológicas y TB en España.
其他摘要：Background: Tuberculosis incidence has been associated with many factors, both epidemiological and social. In Spain, tuberculosis is a statutorily notifiable disease requiring individualised reporting. During the last few years rates of respiratory tuberculosis show a steady decline. This study sought to assess respiratory tuberculosis morbidity and mortality in association to socio-economic and epidemiological covariates and estimate its spatial distribution across the country, using geostatistical methods. Methods: Respiratory tuberculosis incidence rates were standardised by age and sex with the data of the National Epidemiological Surveillance Network (RENAVE, Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica) for 2006. The following socio-economic variables were included in the study: socio-economic status, educational level, overcrowding rate, population density, standardised immigration rate by sex, unemployment rate and average spending per person in euros. The epidemiological variables included were, such as, AIDS rate and the influenza incidence rate. To assess the association of covariables a multivariate analysis was performed using a Generalised Linear Model assuming Poisson distribution. The goestatistical method Co-kriging was adjusted with the significant variables to built the spatial distribution of risk. Results: The statistically significant covariates were overcrowding rate, standardised immigration rate by sex, educational level, unemployment rate, average spending pererson in euros, AIDS rate and the influenza incidence rate. The geostatistical method shows spatial variability of the risk with higher risks in the northwest and southeast of the peninsula.Conclusion: Results prove that the Co-kriging method is a useful tool to show the spatial distribution of risk. Alternatively, tuberculosis is associated with both social and epidemiological covariates.
关键词：Tuberculosis; Análisis espacial; Análisis multivariable;Tuberculosis; Spatial analysis; Multilevel Analysis