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为了解结核病（TB）地理分布，研究人员用群体轨迹模型（GBTM）分析，识别出三类轨迹组，助力防控规划。
结核病（Tuberculosis，TB），这个在全球健康舞台上 “作恶多端” 的 “反派”，多年来一直严重威胁着人类的健康。2023 年，它无情地夺走了 125 万人的生命，致死人数几乎是 HIV/AIDS 的两倍，在新冠疫情退去后，很可能又重新成为单一传染病的 “头号杀手”。南非，就是受其侵害的 “重灾区” 之一，2023 年每 10 万人中就有 427 人患病 ，2018 年 15 岁及以上人群中，每 10 万人里有 852 例经细菌学确诊的肺结核，各年龄段所有形式的结核病估计患病率为每 10 万人 737 例。
对于资源规划以及评估现有或新的结核病控制策略来说，掌握不同地理区域结核病负担的可靠数据至关重要。然而，在资源有限的情况下，获取可靠的分母以确定基于地区的结核病负担（发病率或患病率）并非易事。此时，一种能应用于已知发病率 / 患病率数据或卫生机构常规收集通知数据的分析方法就显得尤为重要。基于群体轨迹模型（Group-Based Trajectory Modeling，GBTM），又称潜伏类别增长分析（Latent Class Growth Analysis，LCGA），就是这样一种强大的统计工具，它能分析结果随时间的演变，识别出具有相似轨迹的群体。
为了深入了解结核病在地理区域上的分布特点，来自盖茨医学研究所（Gates Medical Research Institute）、约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）等机构的研究人员 Alemnew F. Dagnew、Colleen F. Hanrahan 等人开展了相关研究，研究成果发表在《BMC Public Health》杂志上。
研究人员利用了一项涉及南非林波波省 56 家诊所的集群随机试验数据，该试验旨在评估两种主动发现结核病患者的策略。研究的主要结局指标是 2017 年 1 月至 12 月这 56 家诊所中确诊并开始治疗的结核病患者数量。
研究中用到的主要关键技术方法如下：
- 数据管理：计算每个诊所每月开始结核病治疗的总人数，统计诊所层面和患者层面的特征数据，并通过线图展示治疗人数随时间的变化趋势。
- 群体轨迹模型分析：使用 STATA 17.0 中的 TRAJ 包，基于零膨胀泊松（Zero Inflated Poisson，ZIP）分布进行 GBTM 分析。通过比较不同功能形式模型的贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）和赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC），选择最优模型。同时，计算平均后验概率（Average posterior probability，AvePP）和正确分类比（Odds of correct classification，OCC）评估模型准确性。
- 关联分析：运用 Fisher 精确检验评估轨迹组与诊所层面变量（干预组、历史结核病患者数量分层、地区）之间的关联。通过 log - binomial 回归模型和多变量 Poisson 回归模型分别估计未调整和调整后的风险比及 95% 置信区间。
研究结果如下：
- 诊所和患者特征：纳入分析的 2141 例患者中，中位年龄 38 岁，59% 为男性，63% 感染 HIV。56 家诊所每月开始治疗的结核病患者数量在 0 - 19 之间，多数低于 10，13% 的月度报告为零值。
- GBTM 结果：最终选定包含三个轨迹组且为线性函数的模型，其 AvePP 和 OCC 均符合标准，表明模型准确性高。三个轨迹组分别包含 57.8%、33.9% 和 8.3% 的诊所，对应占总确诊患者的 30.8%、44.4% 和 24.8%。轨迹组 3 的确诊患者估计均值最高，组 2 次之，组 1 最低，且三组 95% 置信区间无重叠。研究人员将这三组诊所分别视为高、中、低结核病通报地理集群的代表。轨迹组 1 和 2 的确诊患者数量随时间基本保持稳定，指数化斜率分别为 0.979（95% CI：0.950，1.004）和 1.004（95% CI：0.977，1.044）；轨迹组 3 则每月有 3.8% 的显著下降，指数化斜率为 0.962（95% CI：0.901，0.985）。
- 轨迹组与诊所特征的关联：Fisher 精确检验显示，轨迹组与试验干预组无显著关联，但与地区和历史结核病患者数量分层显著相关。水 berg 地区的诊所更易属于高或中等结核病通报地理集群；历史结核病患者数量高或中等分层的诊所，也更可能属于高或中等结核病通报地理集群。
研究结论和讨论部分指出，GBTM 是识别不同结核病通报水平地理集群的有效工具。通过该模型，研究人员发现不同轨迹组的结核病患者数量存在显著差异，且与地区和历史结核病数据相关。这一研究结果对于结核病防控资源的合理分配具有重要意义，例如可将更多资源集中在高通报诊所。不过，该研究也存在一定局限性，如假设同一轨迹组内诊所轨迹相同，可能忽略个体差异。但总体而言，该研究为结核病及其他传染病的干预策略规划和评估提供了有价值的参考依据，有助于公共卫生工作者更好地制定防控措施，与结核病这一 “健康大敌” 展开更有效的斗争。
