利用 SatScan 软件绘制时空趋势图及检测疾病聚集性的系统综述：聚焦低收入和中等收入国家的健康不平等研究

《Communications Medicine》：The use of SatScan software to map spatiotemporal trends and detect disease clusters: a systematic review

为探究低收入和中等收入国家（LMICs）健康不平等，研究人员对 SatScan 软件应用进行系统综述，明确其应用现状及意义。

　　在全球健康领域，低收入和中等收入国家（LMICs）面临着极为严峻的健康挑战。这些国家的民众在获取医疗服务方面存在着巨大的障碍，不同社会经济群体之间的疾病患病率差异悬殊，健康状况的差距也十分明显。造成这种局面的原因是多方面的，经济发展的不平衡、医疗基础设施的薄弱、卫生条件的落后、教育水平的参差不齐以及文化观念的差异等，都在不同程度上加剧了健康不平等的问题。而且，LMICs 往往还需同时应对传染病和非传染病的双重威胁，使得健康问题更加复杂和棘手。

在这样的背景下，一种名为 SatScan 的软件应运而生，它在公共卫生、流行病学和空间统计学领域发挥着重要作用，能够有效检测疾病聚集性、绘制时空趋势图以及分析健康相关数据。为了深入了解 SatScan 软件在 LMICs 中用于分析健康不平等问题的应用情况，来自多个研究机构的研究人员，包括 Brigham and Women’s Hospital、Alexandria University 等，开展了一项系统综述研究。该研究成果发表在《Communications Medicine》杂志上。

研究人员采用了系统的研究方法。首先，他们制定了详细的搜索策略，依据 PRISMA 指南，在 PubMed、ScienceDirect、Web of Science 等六个电子数据库中进行全面搜索，筛选出 2023 年及以前发表的、涉及 LMICs 人群、运用 SatScan 软件研究人类健康问题的文章。在筛选过程中，他们严格遵循既定的纳入和排除标准，经过标题、摘要和全文三个阶段的仔细筛选，最终从 5215 篇文章中确定了 719 篇符合要求的研究。

在研究设计方面，生态设计是最常见的研究类型，占比 37.8%，其次是横断面研究（32.7%）和队列研究（13.1%）。从时间特征来看，回顾性研究占比高达 88.6%，前瞻性研究相对较少，仅占 10.6%。

研究结果显示，在地理分布上，68 个国家开展了相关研究，中国（21.6%）、埃塞俄比亚（16.9%）和巴西（12.2%）是研究最多的三个国家，亚洲和非洲的论文数量分别占比 39.8% 和 38.4%。从收入类别来看，上中等收入国家的论文数量最多（48.7%）。

在研究内容上，超过 516 篇文章聚焦于传染病，“被忽视的热带病” 是研究重点，有 125 项研究涉及。疟疾和肺结核的研究也较多，分别有 101 项和 51 项。此外，COVID-19 相关研究有 23 项。非传染病方面，癌症是研究最多的话题，有 36 篇文章。在数据来源方面，大部分文章（86.1%）使用二手数据，其中人口健康调查（Demographic Health Surveys）数据集是最常用的二手数据来源。

在 SatScan 软件的使用上，泊松（Poisson）模型是最常用的模型类型，有 393 篇文章使用，其次是伯努利（Bernoulli）模型（162 篇）。

研究人员还对纳入研究的文章进行了风险评估和质量评价。结果显示，大部分文章质量较高，87.6% 的文章被评为非常高质量，只有 1.5% 的文章为中等质量。

该研究的意义重大。它清晰地展示了 SatScan 软件在不同健康领域的应用情况，发现其在传染病研究中应用广泛，尤其是在被忽视的热带病、疟疾和肺结核等方面，体现了该软件在识别疾病空间模式上的有效性。同时，研究也指出了当前研究存在的一些问题，如部分国家相关研究缺失、研究中模型变量和信息报告不完整等。

从政策制定角度来看，研究结果有助于政策制定者更合理地分配资源，针对疾病高发地区制定更有针对性的干预措施。对于未来研究方向，研究人员建议加强对非传染病的研究，改进研究方法，提高研究的透明度和可重复性，同时扩大研究范围，涵盖非人类研究，以更好地理解疾病在不同环境下的聚集性。

总的来说，这项研究为深入了解 SatScan 软件在 LMICs 健康不平等研究中的应用提供了全面的视角，对推动公共卫生研究和政策制定具有重要的参考价值。

在技术方法上，研究人员主要通过系统检索六个电子数据库获取文献，对文献进行标题、摘要和全文筛选，采用描述性统计方法对数据进行分析，使用 OpenEpi、Microsoft Excel 和 IBM SPSS Statistics 28?软件进行数据处理和统计分析，利用 R 4.3.2 软件绘制地图。