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2014年全国伤寒/副伤寒流行病学特征及西南5个省份空间聚类分析
目的 分析2014年全国伤寒/副伤寒流行病学特征,探索西南5个省份疫情聚集区域.方法 采用描述性流行病学分析方法对大疫情报告系统的2014年伤寒/副伤寒疾病信息进行统计分析,使用ArcGis 10.5软件绘制病例地理分布特征图,采用SaTScan时空聚类方法扫描分析云南、贵州、湖南、广西和广东5个省(自治区)的伤寒/副伤寒疫情的时空聚集性.结果 2014年我国共报告伤寒/副伤寒病例13 768例,总发病率为1.02/10万,与2013年相比,总发病率下降1.92％,无死亡病例,其中伤寒10460例(75.97％),副伤寒3 308例(24.03％),发病数与2013年相比,伤寒降低了2.44％,副伤寒降低了3.10％;伤寒/副伤寒的发病高峰为6--9月,占全年病例数的46.23％;伤寒/副伤寒病例均以农民为主,其次为散居儿童和在校学生.西南5省(区)时空扫描分析显示,一类和二类聚集区主要分布在相邻省份的县(市、区).结论 我国伤寒/副伤寒发病率逐年降低,高发省份伤寒/副伤寒的防控不能放松,尤其是非监测点的疫情上升应引起重视,调查并探索危险因素,根据风险因素采取针对性的综合防控策略.高发省相邻省份之间病例聚集明显,可能存在跨地域传播.
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应用地理信息系统分析北京市海淀区肾综合征出血热的空间分布
目的分析北京市海淀区肾综合征出血热(HFRS)的空间分布. 方法以北京市海淀区1∶10万地形图为背景,在ArcInfo 8.1软件中建立行政边界图层,在地图上标出海淀区1997～2002年HFRS患者的住址;应用SaTScan 3.0软件对各乡(镇)、街道HFRS的发病情况进行空间聚类分析,确定高流行区域范围,并在地理信息系统(GIS)中通过空间分析对不同的发病情况采用不同的颜色和等值线显示. 结果空间聚类分析显示北京市海淀区HFRS病例呈聚集性分布,高发区聚集在苏家坨乡、永丰乡、上庄乡、温泉镇及聂各庄乡所属区域(RR＝4.43,P＝0.001);建立北京市海淀区HFRS空间分布专题地图.结论北京市海淀区HFRS的空间分布为非随机分布,其分布特征与地理环境因素密切相关.
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云南省伤寒副伤寒空间分布特征及其气候影响因素研究
目的 分析云南省2001-2007年伤寒副伤寒发病的空间分布特征以及气象因素与伤寒副伤寒流行的关联性.方法 收集2001-2007年云南省以县为单位的伤寒副伤寒发病数据,应用空间聚类、面板数据模型等方法分析伤寒副伤寒的分布特征,以及伤寒副伤寒流行与气温、降水、相对湿度等气象因素的关系.结果 2001-2007年云南省伤寒副伤寒的年均发病率为23.11/10万,病例主要分布于夏秋季.空间聚类分析发现两个伤寒副伤寒的高发聚集区:玉溪地区(7年平均发病率207.45/10万)及该省与缅甸、老挝交界地区.多因素面板数据分析显示,云南省伤寒副伤寒发病增加与气温升高、降水量增多和湿度增加等气候因素相关:月平均气温升高10℃,IRR=1.30(95%CI:1.24～1136);湿度增加10%,IRR=1.07(95%CI:1.05～1.09);月降水量增多100 mm,IRR=1.02(95%CI:1.00～1.03);前1个月的气温升高10℃,IRR=1.73(95%CI:1.64～1.82);P＜0.05.结论 云南省伤寒副伤寒发病存在聚集区,相对湿度等气候因素在流行中发挥了一定的作用.
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基于GIS技术的中药材适宜性数值区划划分
根据物种引种的生态环境相似性原则,建立用于中药材适宜性分析的基础地理信息数据库、气候因子数据库、土壤数据库和第三次全国中药普查数据库,设计实现了基于数据库的GIS中药材适宜性分析系统,实现了中药材适宜性数值区划的科学划分,并用实例证明其可行性.
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应用地理信息系统分析常州市肾综合征出血热空间分布
目的 利用地理信息系统(GIS)探索常州市肾综合征出血热(HFRS)的空间分布特点,为肾综合征出血热防控工作提供依据.方法 收集常州市2005-2013年HFRS资料,以乡镇为单位,通过SPSS软件对地理信息数据进行聚类分析;以常州市1∶10万地形图为背景,通过Mapinfo 9.5软件确定流行区域范围,并建立危险区域地图.结果 2005-2013年75例HFRS病例主要集中于常州市武进区、金坛市和溧阳市等乡镇农村较多地区,根据空间聚类分析(gg =5.85,P＜0.01)制订出高危地图,与该区域内农作物和啮齿类动物聚集等因素有关.结论 常州市HFRS的空间分布为非随机分布,其分布特征与地理因素密切相关.
