Analysis of the Epidemiological Characteristics of Tuberculosis in Shenyang City, Liaoning Province, and Construction of a Time Series Model

기술 요약: 선양시 결핵 역학 분석 및 시계열 모델링

문제 제기
결핵(TB)은 중국의 중대한 공중보건 과제로 남아 있으나, 기존 연구는 주로 국가 또는 성(省) 단위의 거시적 추세에 집중되어 있어, 중국 동북 지역 특정 도시를 대상으로 한 상세하고 장기적인 역학 분석에는 공백이 존재한다. 또한, 코로나19 팬데믹 전후의 질병 발생률 변동에 대한 정량적 평가가 부족하며, 해당 지역에 특화된 적용 가능한 예측 모델도 미비한 실정이다. 본 연구는 2015년부터 2024년까지 선양시 폐결핵(PTB)의 역학적 특성을 분석하고, 미래 발생 추세를 예측하기 위한 견고한 시계열 모델을 개발함으로써 이러한 공백을 메우고자 한다.

연구 방법론
본 연구는 2015년부터 2024년 사이 선양시에서 보고된 38,928건의 신규 폐결핵 사례를 대상으로 하는 '결핵 관리 정보 시스템'(중국 질병예방통제센터 정보 시스템의 하위 시스템)의 감시 데이터를 활용하여 회고적 분석을 수행하였다.

1. 기술 역학(Descriptive Epidemiology): 저자들은 시간적 추세, 인구통계학적 특성(성별, 연령, 직업) 및 공간적 분포 패턴을 분석하였다. 공간 분석에는 ArcGIS를 사용하여 발생률을 행정 구역 경계 벡터 지도와 매칭하고, 13개 구·현에 대해 계층화된 색상 코딩 지도를 생성하는 과정이 포함되었다.
2. 시계열 모델링: 2015년부터 2023년까지의 월별 발생 데이터를 사용하여 두 가지 별도의 모델을 구축하였다:
   • 홀트-윈터스 가법적 지수 평활법(Holt–Winters Additive Exponential Smoothing): 적합도 지표(RMSE, MAE, MAPE, $R^2$)를 기준으로 단순 계절성, 가법적, 승법적 변형 모델 중 선택되었다.
   • 계절적 자기회귀 누적 이동평균(SARIMA) 모델: ADF 검정을 통한 정상성 테스트, ACF/PACF 도표를 통한 파라미터 식별, 그리고 AIC 및 BIC 값의 최소화를 통해 최적의 모델을 식별하였다.
3. 모델 검증: 두 모델 모두 2024년 1월부터 12월까지의 실제 월별 데이터에 대해 검증되었다. 진단 검사에는 잔차가 백색 잡음(white noise)을 구성하고 정규 분포를 따르는지 확인하기 위한 잔차 분석(Ljung–Box Q 검정, ACF/PACF 도표 및 Q–Q 도표)이 포함되었다.
4. 예측: 우수한 성능을 보인 모델을 사용하여 2025~2027년의 월별 폐결핵 발생률을 투영하였다.

주요 결과

• 역학적 추세: 선양시의 전체 보고 발생률은 변동을 동반한 하락 추세를 보였다(2015년 10만 명당 46.91명에서 2024년 61.11명으로 감소 - 단, 초록에서는 2019년에서 2020년 사이의 감소를 언급하였고, 고찰에서는 2015년부터 2024년까지의 전반적인 감소와 팬데믹 이후의 특정 반등을 언급함). 뚜렷한 계절적 이봉 분포(bimodal distribution)가 관찰되었으며, 봄(34월)과 겨울(1112월)에 정점을 찍었다.
• 팬데미의 영향: 2019년과 비교했을 때, 2020년 발생률은 15.46%(초록) 또는 27.03%(고찰) 감소하였으며, 이는 연구 기간 중 가장 가파른 하락을 기록했다. 이는 팬데믹 기간 동안의 인적 접촉 감소와 의료 자원의 재배치에 기인한 것으로 분석된다. 2021년부터 2024년까지는 제한 조치의 완화와 사례 발견의 지연으로 인해 사례가 변동하며 증가하는 경향을 보였다.
• 인구통계학적 격차:
  • 성별: 남성이 전체 사례의 71.02%를 차지했다.
  • 연령: 시간이 흐름에 따라 높은 부담을 주는 연령층이 변화했다. 2021년 이전에는 18~35세 연령층이 가장 큰 영향을 받았으나, 2021년 이후에는 60세 이상의 연령층이 가장 높은 발생률을 보이는 집단이 되었다.
  • 직업: 전업주부와 무직자가 가장 큰 비중(73.53%)을 차지했으며, 농업 종사자(14.26%)가 그 뒤를 이었다.
• 공간적 이질성: 유의미한 지역적 격차가 확인되었다. 우홍구(Yuhong District)가 가장 높은 평균 발생률(10만 명당 79.33명)을 보였으며, 랴오중구(Liaozhong)와 핑허구(Heping District)가 가장 낮았다. 추세는 구별로 상이하여, 일부 구는 감소 추세를 보인 반면, 다른 구(예: 우홍, 파쿠, 캉핑)는 증가 추세를 보였다.
• 모델 성능:
  • SARIMA(0,1,1)(0,1,1)$_{12}$ 모델이 홀트-윈터스 가법적 모델보다 우수한 성능을 입증했다. 이 모델은 더 낮은 MAE(6.7783 대비 6.5765)와 MAPE(15.1449% 대비 15.0731%)를 달성하였으며, 단기 변동 및 극단적 변화를 더 잘 포착하였다.
  • 두 모델 모두 잔차 진단을 통과하여 단기 예측에 대한 타당성을 확인하였다.
  • 2025~2027년 예측 결과, 안정적인 계절적 변동과 함께 점진적인 감소 추세가 지속될 것으로 나타났다.

주요 기여

• 지역 역학 데이터: 본 연구는 선양시에 특화된 최초의 체계적이고 장기적인(2015~2024) 결핵 역학 분석을 제공하여, 중국 동북 지역의 도시 수준 데이터 공백을 메웠다.
• 팬데믹 영향의 정량화: 팬데믹 기간 동안의 결핵 발생 억제와 그 이후의 반등을 정량적으로 평가하여, 예방 조치와 의료 시스템 중단의 결합 효과에 대한 경험적 근거를 제시하였다.
• 예측 모델링: 본 연구는 특정 도시 맥락에서 결핵 추세를 예측하기 위한 신뢰할 수 있는 도구로서 SARIMA 모델을 구축하고 검증하였으며, 복잡한 변동을 포착하는 데 있어 홀트-윈터스 모델보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 맞춤형 전략의 기초: 고위험군(고령층, 무직/전업주부, 농업 종사자)과 고발생 지역을 식별함으로써, 맞춤형 예방 및 통제 전략을 수립하기 위한 데이터 기반의 토대를 제공한다.

의의 및 주장
저자들은 본 연구가 초기 감소 후 팬데믹 이후의 변동 및 증가로 특징지어지는 선양시 결핵 발생의 진화 패턴을 정확하게 묘사한다고 주장한다. 본 연구의 결과는 다음과 같은 의의를 갖는다:

1. 동북 지역 도시들의 경험적 역학 데이터를 보완한다.
2. 선양시 및 유사한 도시에서 역학 분석 및 추세 예측을 수행하기 위한 이론적 토대를 제공한다.
3. 특히 고위험 인구 및 발생률이 상승하는 지역을 대상으로 한 표적 예방 및 통제 전략 개발을 위한 과학적 근거를 제공한다.
4. SARIMA 모델이 공중보건 당국이 미래의 결핵 부담을 예측하고 자원을 효과적으로 배분하는 데 있어 가치 있고 해석 가능한 도구임을 입증한다.

저자들은 모델이 기후나 인구 이동과 같은 외부 요인을 포함하지 않았다는 점과 예측 신뢰 구간이 시간이 지남에 따라 넓어진다는 점을 인정하며 겸허한 태도를 유지하였다. 또한 향후 연구에서 하이브리드 모델(예: LSTM)을 탐구할 수 있음을 시사하면서도, 현재 구축된 SARIMA 모델이 일상적인 공중보건 계획 수립에 갖는 유용성을 강조하였다.