Картографический анализ эпидемиологической ситуации по туберкулезу в регионе с низким уровнем заболеваемости туберкулезом

Введение. За последние годы в России заболеваемость туберкулезом (ТБ) ежегодно снижается: за период с 2016 по 2023 г. ее значение снизилось в 1,8 раза и в 2023 г. составляло 29,6 на 100 тыс. населения [1]. В Калужской области снижение заболеваемости ТБ происходило более интенсивно, и за этот же период времени ее значение снизилось в 2,4 раза и в 2023 г. составляло 17,1 на 100 тыс. населения. Вместе с тем в субъектах Российской Федерации (РФ) наблюдается значительная неравномерность в уровнях заболеваемости ТБ, которая прослеживается и внутри каждого субъекта РФ [2–6]. Научных работ, посвященных изучению пространственной дифференциации заболеваемости ТБ в субъектах РФ, немного [7][8]. Среди них преобладают работы, посвященные проблеме пространственного распределения очагов ТБ инфекции, для визуализации которых используется картографический метод на основе геоинформационных систем (ГИС) [9–11].

Снижение заболеваемости ТБ в субъектах РФ сопровождается пространственной неоднородностью в распределении впервые выявленных случаев заболевания ТБ в муниципальных районах, входящих в их состав, что требует оптимизации планирования ежегодных периодических осмотров, направленных на раннее выявление ТБ среди населения.

Цель исследования: изучение пространственного распределения впервые выявленных случаев заболевания туберкулезом в муниципальных районах Калужской области

Материалы и методы. Проведено ретроспективное картографическое исследование впервые выявленных случаев туберкулеза в Калужской области в 2021–2023 гг. Для анализа заболеваемости ТБ в Калужской области изучены сведения из формы федерального статистического наблюдения № 8 «Сведения о заболеваниях активным туберкулезом»; для оценки охвата взрослого населения (≥18 лет) области периодическими осмотрами методом флюорографии использованы сведения из формы федерального статистического наблюдения № 30 «Сведения о медицинской организации» за 2019–2023 гг.

Для проведения картографирования и кластерного анализа распределения впервые выявленных случаев заболевания ТБ в муниципальных районах Калужской области изучена генеральная совокупность впервые выявленных случаев заболевания ТБ (n = 459). Картографирование и пространственный анализ проводился с помощью QGIS – Свободная географическая информационная система с открытым кодом, v. 3.36.1 (https://qgis.org/ru/site/) и Statistica – программный пакет для статистического анализа, разработанный компанией StatSoft, правообладатель – компания TIBCO (США) (https://www.tibco.com/).

Для выполнения поставленной цели по выделению кластеров в пакете Statistica использовался один из инструментов Многомерного разведочного анализа (Multivariate Exploratory Techniques), относящийся к группе Методов кластерного анализа (Cluster Analysis), а именно кластеризация методом k-средних (k-means clustering). Сущность метода состоит в том, что если количество кластеров k, которое необходимо получить в результате объединения, задано заранее, то первые k наблюдений, содержащихся в файле, используются как первые кластеры. Расстояние между объектом и кластером определяется как евклидово расстояние между объектом и центром тяжести кластера по формуле (1):

(1)

где х_ki, х_kj – измерение объекта;

p – мерное евклидово пространство.

При последующих шагах кластерный центр заменяется наблюдением в том случае, если наименьшее расстояние от него до кластерного центра больше расстояния между двумя ближайшими кластерами. В соответствии с этим правилом подлежит замене тот кластерный центр, который находится ближе всего к данному наблюдению. Таким образом, образуется новый набор исходных кластерных центров. Для завершения шага процедуры рассчитывается новое положение центров кластеров, а наблюдения перераспределяются между кластерами с измененными центрами. Этот итерационный процесс продолжается до тех пор, пока кластерные центры не перестанут изменять свое положение или не будет достигнуто максимальное число итераций.

Для анализа полученных данных использовались стандартные статистические методы: коэффициент корреляции (r), границы 95 % доверительного интервала и дисперсионный анализ (критерий Фишера F). Различия признавались значимыми при значении p < 0,05.

Результаты. В Калужской области заболеваемость ТБ за последние 5 лет (2019–2023 гг.) снизилась в два раза с 34,2 до 17,1 на 100 тыс. населения. Темпы снижения за этот период времени составили 50 %. Доля взрослого населения (≥18 лет) области, охваченная флюорографией, в 2021–2023 гг. находилась в диапазоне от 57,9 до 76,8 % и в среднем составляла 67,4 %. Результаты корреляционного анализа не выявили достоверной взаимосвязи между показателями заболеваемости ТБ и долей населения (≥18 лет), охваченного флюорографией (r = –0,2, p = 0,756) (табл. 1). Полученные результаты свидетельствуют о снижении значимости сплошных профилактических осмотров всего населения на туберкулез и указывают на необходимость новых подходов к раннему выявлению туберкулеза.

Далее было изучено пространственное распределение 459 впервые выявленных случаев заболевания ТБ в 24 муниципальных районах Калужской области в 2021–2023 гг. (рис. 1).

Применение метода k-средних позволило выполнить классификацию территории Калужской области по числу пациентов с впервые выявленным ТБ. Результаты кластерного анализа позволили установить, что количество выделяемых районов было равно двум (Южный и Северный), так как это показано на карте (рис. 2). В Северном кластере проживало 344 (74,9 %) пациента с ТБ, а в Южном – 115 (25,1 %).

Итоги дисперсионного анализа (Analysis of Variance) подтвердили достоверность результатов проведенного кластерного анализа на уровне значимости <5 % (табл. 2).

Оценка качества процедуры кластеризации была выполнена с использованием критерия Фишера (F-критерия). В данном случае значение F-критерия было очень высоким, поэтому влияние расстояния между точками на плотность распределения пациентов с впервые выявленным ТБ является достоверным. Учитывая тот факт, что наблюдаемый уровень значимости был < 5 %, предложенную классификацию можно было рассматривать как достаточно корректную.

Следует особо подчеркнуть, что в Северный кластер входило 11 муниципальных районов и 2 городских округа, в которых было сосредоточено 75 % пациентов с впервые выявленным ТБ, в то время как в Южный – 13 муниципальных районов, в которых проживало 25 % пациентов с ТБ.

Плотность распределения пациентов с впервые выявленным ТБ с учетом площади территории Северного кластера, равной 13 300,35 км², а Южного кластера – 16 515,42 км² [12], составляла: в Северном кластере в среднем за 3 изучаемых года 0,0088 пациента на 1 км², а в Южном – 0,0021 пациента на 1 км². Таким образом, в Северном кластере на территории, площадь которой составляла 1 км², проживало в 4,2 раза больше пациентов с впервые выявленным ТБ по сравнению с Южным кластером (p < 0,001) (табл. 3). Плотность населения в Северном кластере в среднем в 2021–2023 гг. составляла 60,8 человек на 1 км², что значимо выше плотности населения в Южном кластере – 13,2 человек на 1 км² (p < 0,001).

Обсуждение. Результаты исследования показали, что в Северном кластере на протяжении последних трех лет было зарегистрировано около 75 % пациентов с впервые выявленным ТБ. При этом доля пациентов с впервые выявленным ТБ в Северном кластере на протяжении последних 3 лет постепенно возрастала: в 2021 г. она составляла 71,7, в 2022 г. – 78,8, в 2023 г. – 79 %. Кроме того, плотность проживания выявленных пациентов с ТБ и плотность населения на 1 км² территории были в 4,2 и 4,6 раза выше по сравнению с Южным кластером (табл. 3), что свидетельствовало о более высоком риске распространения ТБ среди населения, проживающего на этой территории.

Учитывая вышеизложенное, при планировании ежегодных периодических осмотров, направленных на раннее выявление ТБ среди населения, проживающего в 11 муниципальных районах и 2 городских округах Северного кластера, требуется усилить контроль за их проведением с целью достижения значений целевых индикаторов, то есть охвата флюорографией не менее 75 % населения¹, а среди лиц, относящихся к группам повышенного риска заболевания ТБ, – до 95 %² [13–16]. Кроме того, областной противотуберкулезной организации необходимо усилить контроль за работой районных противотуберкулезных кабинетов, направленной на проведение противоэпидемических мер в очагах туберкулезной инфекции и своевременного выявления ТБ среди лиц, находившихся в контакте с пациентами с ТБ [17–19].

В 13 муниципальных районах, входящих в состав Южного кластера, где на протяжении последних трех лет было зарегистрировано 25 % впервые выявленных случаев заболевания ТБ, а плотность их распределения на территории площадью 1 км² была ниже, по сравнению с таковой в Северном кластере, при планировании периодических осмотров не требуется увеличение охвата населения осмотрами, поскольку вероятность распространения ТБ-инфекции здесь значительно ниже по сравнению с таковой в Северном кластере. Основные усилия противотуберкулезной службы и медицинских организаций, оказывающих первичную медико-санитарную помощь населению, должны быть направлены на выявление латентной ТБ-инфекции среди населения, выявление ТБ в группах населения, имеющих высокий риск заболевания ТБ, и проведение профилактических мероприятий [20–21].

Заключение. Анализ пространственного распределения впервые выявленных случаев заболевания ТБ в муниципальных районах субъектов РФ с использованием методов кластерного анализа позволяет своевременно и адресно принять меры по оптимизации планирования ежегодных периодических осмотров, направленных на раннее выявление ТБ среди населения.