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基于空间统计的公共卫生研究现状与展望
自非典暴发以来,我国公共卫生事业的发展暴露出种种不足.空间数据分析为我国如何使现有医疗资源的利用公平性更高、效率性更好、覆盖更多人群提供了一种新的方法.空间统计可在疾病监测、流行病学研究、环境健康、突发公共卫生事件应急处理、卫生服务管理与决策的空间位置定位、空间分析、趋势预测、决策研究等方面提供更为科学的依据及信息平台.本文就空间统计学的相关技术在公共卫生领域的应用作一综述.
关键词： 空间统计 公共卫生 空间数据分析 地理信息系统(GIS) -
基于空间数据分析技术的重庆市丙型肝炎发病研究
目的 探讨重庆市丙型肝炎(丙肝)发病的空间分布模式及其影响因素.方法 收集重庆市2010年1月至2014年12月38个区/县的丙肝监测数据,应用GeoDa 1.6.7软件对其分别进行空间自相关分析和空间回归分析.结果 2010-2014年重庆市丙肝报告发病率介于7.3/10万～13.6/10万之间,年均报告发病率10.3/10万.全局Moran's J分别为0.478、0.503、0.529、0.438和0.406,P值均＜0.05;局域自相关分析得出,2010年重庆市丙肝发病有6个热点区域,2011年有4个热点区域,2012年有7个热点区域,2013年有5个热点区域,2014年有6个热点区域.空间回归分析显示,重庆市丙肝报告发病率与城镇化率(Z=2.126,P=0.033)有关.结论 2010-2014年重庆市丙肝发病整体上呈高度聚集性分布模式.发病热点区域主要分布在经济较发达的都市功能核心区和拓展区,发病冷点区域主要分布在经济欠发达的渝东南生态保护区.城镇化率在空间层面上对丙肝发病具有一定程度的正向影响作用.
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长沙市2009年甲型H1N1流感时空过程分析及影响因素研究
目的 分析2009年长沙市甲型H1N1流感大流行期间时空传播过程及扩散过程中的影响因素.方法 以长沙市甲型H1N1流感疫情数据,结合长沙市地理信息系统(GIS),利用热点分析、时空聚类分析、空间过程分析和Spearman相关性分析等数据分析方法,对疫情进行深入分析.结果 疫情热点区域多出现在市辖区与县城等经济较发达的地区,疫情时空一级聚类区位于浏阳市中部(RR=22.70,P<0.01),二级聚类区位于市辖区岳麓区(RR=6.49,P<0.01)、雨花区(RR=81.63,P<0.01)、长沙县中部星沙镇周边(RR=2.90,P<0.01)、雨敞坪镇(RR=19.31,P<0.01)、城郊乡(RR=73.14,P<0.01)、宁乡县西部龙田镇周边(RR=14.43,P<0.01)以及望城县中部乌山镇周边(RR=13.84,P<0.01),随着时间推移在空间上呈现向东(经济发达地区)扩散的趋势;人口数量、学生数、空间相邻性和经济活动对疫情传播过程产生重要影响;甲型H1N1流感起始期人口密度是主要影响因素(r=0.477,P<0.05),疫情初期与快速发展期学生数量是重要的指标(r=0.831,P<0.01;r=0.518,P<0.01),在疫情顶峰期经济活动对疫情扩散起主要作用(r=-0.676,P<0.01).结论 在流感不同的发展阶段,疫情的高危人群与高发区域均有明显的变化,因此应根据疫情的不同阶段对防控措施进行调整.
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地理信息系统及其在流行病学研究中的应用
流行病学研究的重要内容之一是研究疾病的分布，以确定高危人群和高发地区，以及相关的危险因素［1］。在实际工作中，由于常常难以找到合适的地图，而且只能采用手工方法或使用一些简单的软件［2, 3］，很不方便，效率也不高，尤其是数据量很大时，更是难以进行。近年来随着地理信息系统(geographic information systems, GIS)的迅速发展和广泛使用，为流行病学研究提供了新的机遇和挑战，目前GIS已成为很多公共卫生和流行病学项目的一个重要组成部分［1-4］。 一、GIS的组成和功能 什么是地理信息系统？地理信息系统是以空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，对空间相关数据进行采集、管理、操作、分析、模拟和显示，采用地理模型分析方法，适时提供多种空间和动态的地理信息，为研究和决策服务而建立起来的计算机系统［15］。也可简单地定义为用于采集、存储、处理、分析和显示地理空间数据的计算机系统［1-4］。GIS萌芽于20世纪60年代，为了处理大量的土地和环境数据，加拿大的Roger和美国的Duane从不同角度提出了GIS，1972年第一个具有实用价值的GIS——加拿大地理信息系统(Canada Geographic Information System, CGIS)全面投入运行和使用［15］。GIS的产生，不仅为空间数据分析和制图带来了革命，使得该项工作变得比较容易，而且超越了任何一个学科的范围，将空间概念引入到一系列新的研究领域，加深了人们对有关空间问题的分析和理解［2, 3］。在地理信息系统技术取得巨大发展的同时，随着计算机产品性能的不断提高、价格不断下降，加速了GIS的发展，并被广泛地应用于土地利用、资源管理、环境监测、交通运输、城市规划、应急救援、市场分析、经济建设以及政府的各个职能部门［4,15］。
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北京市2003年SARS疫情的多维分布及其影响因素分析
目的采用多维可视化分析研究北京市2003年严重急性呼吸综合征(SARS)疫情的扩散过程.方法以北京市SARS疫情数据,结合北京市地理信息系统,基于数据驱动和模型驱动的理论和技术,利用热点分析、空间过程分析和因子识别等数据探索分析方法,根据传染病的多维传播特性,同时利用遗传规划和模拟退火相结合的算法对易感-感染-移出(SIR)模型求解,从模型直接求取SARS流行病学参数.结果SARS密切接触者在城市内部呈现出大尺度上沿交通线聚集和在小尺度上随机分布态势;在不同发展阶段,北京市SARS发病趋势存在显著的空间聚集和扩散变化特征;地理位置、人口以及医院和医生数量是SARS空间传播的重要影响因子;通过对SIR模型直接求解,反演传染病参数,对SARS确诊病例数可进行早期预报性分析.结论对SARS密切接触者的集聚探测揭示了北京市人群存在两个空间尺度上的流动接触过程,为人-人接触性传染病的预防和控制策略制定提供重要依据;多个环境和人文因子对SARS传播起作用,其统计显著性随时间变化;有效的算法可以对SIR直接求解,使其可以用于传染病参数反演和早期预测.
