Published October 20, 2018 | Version v1
Publication Open

Spatial and temporal clustering analysis of tuberculosis in the mainland of China at the prefecture level, 2005–2015

Creators

  • 1. Capital Medical University
  • 2. Chinese Center For Disease Control and Prevention
  • 3. La Trobe University
  • 4. Edith Cowan University

Description

Tuberculosis (TB) is still one of the most serious infectious diseases in the mainland of China. So it was urgent for the formulation of more effective measures to prevent and control it.The data of reported TB cases in 340 prefectures from the mainland of China were extracted from the China Information System for Disease Control and Prevention (CISDCP) during January 2005 to December 2015. The Kulldorff's retrospective space-time scan statistics was used to identify the temporal, spatial and spatio-temporal clusters of reported TB in the mainland of China by using the discrete Poisson probability model. Spatio-temporal clusters of sputum smear-positive (SS+) reported TB and sputum smear-negative (SS-) reported TB were also detected at the prefecture level.A total of 10 200 528 reported TB cases were collected from 2005 to 2015 in 340 prefectures, including 5 283 983 SS- TB cases and 4 631 734 SS + TB cases with specific sputum smear results, 284 811 cases without sputum smear test. Significantly TB clustering patterns in spatial, temporal and spatio-temporal were observed in this research. Results of the Kulldorff's scan found twelve significant space-time clusters of reported TB. The most likely spatio-temporal cluster (RR = 3.27, P < 0.001) was mainly located in Xinjiang Uygur Autonomous Region of western China, covering five prefectures and clustering in the time frame from September 2012 to November 2015. The spatio-temporal clustering results of SS+ TB and SS- TB also showed the most likely clusters distributed in the western China. However, the clustering time of SS+ TB was concentrated before 2010 while SS- TB was mainly concentrated after 2010.This study identified the time and region of TB, SS+ TB and SS- TB clustered easily in 340 prefectures in the mainland of China, which is helpful in prioritizing resource assignment in high-risk periods and high-risk areas, and to formulate powerful strategy to prevention and control TB.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

لا يزال السل أحد أخطر الأمراض المعدية في البر الرئيسي للصين. لذلك كان من الملح صياغة تدابير أكثر فعالية للوقاية منه ومكافحته. تم استخراج بيانات حالات السل المبلغ عنها في 340 محافظة من البر الرئيسي للصين من نظام المعلومات الصيني لمكافحة الأمراض والوقاية منها (CISDCP) خلال الفترة من يناير 2005 إلى ديسمبر 2015. تم استخدام إحصائيات مسح الزمكان بأثر رجعي لكولدورف لتحديد المجموعات الزمنية والمكانية والزمانية للسل المبلغ عنه في البر الرئيسي للصين باستخدام نموذج احتمال بواسون المنفصل. كما تم الكشف عن مجموعات مكانية وزمانية من البلغم إيجابي اللطاخة (SS+) السل والبلغم سلبي اللطاخة (SS -) على مستوى المحافظة. تم جمع ما مجموعه 10200 528 حالة سل تم الإبلاغ عنها من عام 2005 إلى عام 2015 في 340 محافظة، بما في ذلك 5 283 983 حالة من السل و 4 631 734 حالة من السل سلبي اللطاخة مع نتائج محددة من مسحة البلغم، و 284 811 حالة دون اختبار مسحة البلغم. لوحظت أنماط تجمع السل بشكل كبير في المكان والزمان والزمان في هذا البحث. وجدت نتائج مسح كولدورف اثنتي عشرة مجموعة كبيرة من الزمكان للسل المبلغ عنه. تقع المجموعة المكانية والزمانية الأكثر ترجيحًا (RR = 3.27، P < 0.001) بشكل رئيسي في منطقة شينجيانغ الويغورية ذاتية الحكم في غرب الصين، والتي تغطي خمس محافظات وتتجمع في الإطار الزمني من سبتمبر 2012 إلى نوفمبر 2015. كما أظهرت نتائج التجميع المكاني والزماني للسل المقاوم للصدأ والسل المقاوم للصدأ المجموعات الأكثر ترجيحًا الموزعة في غرب الصين. ومع ذلك، تركز وقت التجمع للسل المقاوم للصدأ قبل عام 2010 بينما تركز السل المقاوم للصدأ بشكل أساسي بعد عام 2010. حددت هذه الدراسة وقت ومنطقة السل والسل المقاوم للصدأ والسل المقاوم للصدأ المتجمعين بسهولة في 340 محافظة في البر الرئيسي للصين، وهو أمر مفيد في تحديد أولويات تخصيص الموارد في الفترات عالية الخطورة والمناطق عالية الخطورة، وصياغة استراتيجية قوية للوقاية من السل ومكافحته.

Translated Description (French)

La tuberculose (TB) reste l'une des maladies infectieuses les plus graves en Chine continentale. Il était donc urgent de formuler des mesures plus efficaces pour la prévenir et la contrôler. Les données des cas de tuberculose signalés dans 340 préfectures de la partie continentale de la Chine ont été extraites du Système d'information chinois pour le contrôle et la prévention des maladies (CISDCP) entre janvier 2005 et décembre 2015. Les statistiques d'analyse spatio-temporelle rétrospectives de Kulldorff ont été utilisées pour identifier les grappes temporelles, spatiales et spatio-temporelles de la tuberculose signalée dans la partie continentale de la Chine en utilisant le modèle discret de probabilité de Poisson. Des grappes spatio-temporelles de cas de tuberculose déclarés positifs au frottis d'expectorations (SS+) et de cas de tuberculose déclarés négatifs au frottis d'expectorations (SS-) ont également été détectées au niveau des préfectures. Un total de 10 200 528 cas de tuberculose déclarés ont été collectés de 2005 à 2015 dans 340 préfectures, dont 5 283 983 cas de tuberculose SS- et 4 631 734 cas de tuberculose SS + avec des résultats de frottis d'expectorations spécifiques, 284 811 cas sans test de frottis d'expectorations. Des modèles de regroupement de la tuberculose dans l'espace, le temps et le spatio-temporel ont été observés dans cette recherche. Les résultats de l'analyse de Kulldorff ont révélé douze grappes spatio-temporelles significatives de tuberculose signalée. Le groupe spatio-temporel le plus probable (RR = 3,27, P < 0,001) était principalement situé dans la région autonome ouïgoure du Xinjiang, dans l'ouest de la Chine, couvrant cinq préfectures et se regroupant entre septembre 2012 et novembre 2015. Les résultats de clustering spatio-temporel de SS+ TB et SS- TB ont également montré les clusters les plus probables distribués dans l'ouest de la Chine. Cependant, le temps de regroupement des SS+ TB était concentré avant 2010 tandis que les SS- TB étaient principalement concentrés après 2010. Cette étude a identifié le temps et la région de la tuberculose, des SS+ TB et des SS- TB regroupés facilement dans 340 préfectures de la partie continentale de la Chine, ce qui est utile pour hiérarchiser l'affectation des ressources dans les périodes à haut risque et les zones à haut risque, et pour formuler une stratégie puissante de prévention et de contrôle de la tuberculose.

Translated Description (Spanish)

La tuberculosis (TB) sigue siendo una de las enfermedades infecciosas más graves en China continental. Por lo tanto, era urgente formular medidas más efectivas para prevenirla y controlarla. Los datos de los casos de tuberculosis notificados en 340 prefecturas de la parte continental de China se extrajeron del Sistema de Información para el Control y la Prevención de Enfermedades de China (CISDCP) durante enero de 2005 a diciembre de 2015. Las estadísticas retrospectivas de exploración espacio-temporal de Kulldorff se utilizaron para identificar los grupos temporales, espaciales y espacio-temporales de TB informados en la parte continental de China mediante el uso del modelo de probabilidad discreta de Poisson. También se detectaron grupos espacio-temporales de tuberculosis notificada con frotis de esputo positivo (SS+) y tuberculosis notificada con frotis de esputo negativo (SS-) a nivel de prefectura. Un total de 10 200 528 casos de tuberculosis notificados se recolectaron de 2005 a 2015 en 340 prefecturas, incluidos 5 283 983 casos de tuberculosis SS- y 4 631 734 casos de tuberculosis SS + con resultados específicos de frotis de esputo, 284 811 casos sin prueba de frotis de esputo. En esta investigación se observaron patrones de agrupamiento de TB significativos en el espacio, el tiempo y el espacio-tiempo. Los resultados de la exploración de Kulldorff encontraron doce grupos espacio-temporales significativos de TB informada. El cúmulo espacio-temporal más probable (RR = 3.27, P < 0.001) se ubicó principalmente en la Región Autónoma Uigur de Xinjiang, en el oeste de China, cubriendo cinco prefecturas y agrupaciones en el período de tiempo comprendido entre septiembre de 2012 y noviembre de 2015. Los resultados de agrupamiento espacio-temporal de SS+ TB y SS- TB también mostraron los grupos más probables distribuidos en el oeste de China. Sin embargo, el tiempo de agrupación de SS+ TB se concentró antes de 2010, mientras que SS- TB se concentró principalmente después de 2010. Este estudio identificó el tiempo y la región de TB, SS+ TB y SS- TB agrupados fácilmente en 340 prefecturas en la parte continental de China, lo que es útil para priorizar la asignación de recursos en períodos de alto riesgo y áreas de alto riesgo, y para formular una estrategia poderosa para prevenir y controlar la TB.

Files

s40249-018-0490-8.pdf

Files (2.4 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:0ce2e742288bbdf5a32741e1d0418f1e
2.4 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تحليل التجميع المكاني والزماني للسل في البر الرئيسي للصين على مستوى المحافظات، 2005–2015
Translated title (French)
Analyse de regroupement spatial et temporel de la tuberculose en Chine continentale au niveau des préfectures, 2005–2015
Translated title (Spanish)
Análisis de agrupación espacial y temporal de la tuberculosis en la China continental a nivel de prefectura, 2005–2015

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2896601055
DOI
10.1186/s40249-018-0490-8

Is supplement to
https://openalex.org/W574571921 (Other)
https://openalex.org/W4380085605 (Other)
https://openalex.org/W4309011160 (Other)
https://openalex.org/W4296129246 (Other)
https://openalex.org/W3011002923 (Other)
https://openalex.org/W2951440579 (Other)
https://openalex.org/W2391759504 (Other)
https://openalex.org/W2368242290 (Other)
https://openalex.org/W2361287700 (Other)
https://openalex.org/W2074693237 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1533255434
  • https://openalex.org/W1991377857
  • https://openalex.org/W2023164139
  • https://openalex.org/W2036712699
  • https://openalex.org/W2037314170
  • https://openalex.org/W2059730472
  • https://openalex.org/W2061086498
  • https://openalex.org/W2067455352
  • https://openalex.org/W2068654263
  • https://openalex.org/W2070429598
  • https://openalex.org/W2079914608
  • https://openalex.org/W2080113820
  • https://openalex.org/W2089286941
  • https://openalex.org/W2095171614
  • https://openalex.org/W2101692065
  • https://openalex.org/W2115238006
  • https://openalex.org/W2119994172
  • https://openalex.org/W2127423748
  • https://openalex.org/W2129054866
  • https://openalex.org/W2129834056
  • https://openalex.org/W2130796846
  • https://openalex.org/W2138235384
  • https://openalex.org/W2151059349
  • https://openalex.org/W2158794355
  • https://openalex.org/W2169430005
  • https://openalex.org/W2232864684
  • https://openalex.org/W2281655538
  • https://openalex.org/W2288888954
  • https://openalex.org/W2294668015
  • https://openalex.org/W2316903736
  • https://openalex.org/W2339344786
  • https://openalex.org/W2345883982
  • https://openalex.org/W2346907435
  • https://openalex.org/W2469888627
  • https://openalex.org/W2473954818
  • https://openalex.org/W2514495836
  • https://openalex.org/W2517526047
  • https://openalex.org/W2528551965
  • https://openalex.org/W2592152708
  • https://openalex.org/W2740578365
  • https://openalex.org/W2745655949