空间流行病学在疾病预防控制工作中发挥着重要作用

空间流行病学是一门新兴的流行病学分支学科，旨在运用地理信息系统等空间信息技术发掘疾病位置信息和分布特征，评估特定区域人群发病的关键影响因素，为疾病预防控制工作提供策略支持。近年来，随着现代空间信息技术的快速发展，以及卫生健康、自然环境、社会经济生活等大数据的可获取性进一步提高，空间流行病学在学科理论和实践应用层面取得了长足进展，在我国公共卫生领域发挥了越来越重要的作用。     

空间回归模型在公共卫生中的应用

随着地理信息系统(GIS )、全球定位系统(GPS )、遥感系统(RS)即3S体系的发展，空间数据呈爆炸式增长，而科研人员也更容易从网络上获得信息^[1]。据统计80%的流行病学资料具有空间属性^[2]，且有空间自相关性质，采用传统的统计学分析方法并不符合其对数据独立性的要求，但空间回归模型不要求数据独立，可以利用数据的空间属性。在用于传染病分析时，可考虑疾病的聚集性和扩散性，并可说明各因素间的关系。     

空间流行病学应用于艾滋病预防控制的研究进展

空间流行病学利用地理信息系统和空间分析技术研究疾病的空间分布特点及发展变化规律、探索影响特定人群健康状况因素, 近年来逐渐应用于艾滋病防控领域。本文对其应用于艾滋病时空分布模式分析、非监测点地区数据推算、流行影响因素探索、卫生资源分配利用等方面的研究进行综述, 为未来空间流行病学在我国艾滋病防控中的应用提供参考。     

地理信息系统分析技术在麻疹防治中的应用研究

目的 研究地理信息系统在麻疹疫情分析中的应用,为江苏省防治和消除麻疹策略的制定提供依据.方法 论文以江苏省麻疹历年发病资料为基础,分析江苏省麻疹病例的地区分布特点,对各省辖市以及流动人口中的历年麻疹发病情况、抗体阳性率进行分析和比较:采用地理信息系统分析江苏省麻疹流行的空间聚集性和相关性.结果 江苏省麻疹病例在各地区之间的分布不平衡,已由经济欠发达的苏北地区转向流动人口较多的苏南地区:不同地区之间麻疹抗体阳性率差异有统计学意义:若干年来,江苏省内各地麻疹病例数聚集性存在较大差异,对全省发病人数影响也各不相同.结论 地理信息系统技术为麻疹的流行病学研究及防治决策提供了新的手段,可以在分析疾病地理分布模式中发挥重要作用.     

空间流行病学分析中细小单元的区域化归并方法:以义乌市甲状腺癌为例

目的 空间流行病学研究中,细小地域单元由于人口数目少,偶发的个别病例出现就有可能导致极值的产生,给真实发病的分析带来困难。本研究以浙江省义乌市甲状腺癌2010-2013年监测数据和人口资料为基础,利用不同的区域划分描述甲状腺癌空间分布规律,探测病例空间聚集热点,为进一步开展环境和人群监测提供参考依据,同时评价小单元区域化在空间流行病学研究中的应用价值。方法 采用基于地理环境相似性(同质性检验)和空间相邻原则集群和分区的区域化方法,利用地理信息系统(GIS)将人口较少村落合并为具有足够人口基数的地理单元,以增加率值估计的稳定性和可靠性。结果 研究区新产生的区域单元具有足够的人口基数,产生的甲状腺癌发病率稳定和正态化。对新的区域单元进行热点探测(Getis-Ord)发现研究区中部平原地区有显著的高发病聚集。结论 小单元区域化方法能有效解决人口基数过小问题,有助于空间热点的探测与分析,能为进一步探寻甲状腺癌的危险因素提供依据。     

中国空间流行病学的发展历程与发展趋势

空间流行病学是指利用地理信息系统(GIS)和空间分析(spatial analysis)技术,描述与分析人群疾病、健康和卫生事件的空间分布特点及发展变化规律,探索影响特定人群健康状况的决定因素,并为防治疾病、促进健康以及卫生服务提供策略和措施。     

空间流行病学与分子流行病学结合分析在结核病研究中的应用进展

空间流行病学和分子流行病学方法在结核病研究中已广泛使用,但二者均具有各自的局限性,而二者的结合则为结核病研究提供了新的思路和方法。文中所有引用文章均来自中国知网、万方数据知识服务平台、PubMed和Web of Science四个数据库。空间流行病学和分子流行病结合的方法在国外的结核病研究中已广泛使用,在确定区域地方性的流行菌株基因型、结核病传播方式及危险因素分析、耐药结核病、结核病防控措施等方面均具有重要意义,值得国内该领域的研究学者和疾病防控工作者进行借鉴和学习。     

空间流行病学理论与方法研究现状与展望

近20年来,空间流行病学成为流行病学界的热门话题,不仅出现频率逐年增高,其理论和技术也在快速发展。信息技术、空间数据分析技术、计算机技术、3S技术(遥感、地理信息系统和全球定位系统)的发展构成了空间流行病学的方法学基础,信息理论、景观生态学理论、宇宙物理学理论则成为空间流行病学的理论基础。空间流行病学的发展为未来流行病学研究带来生机,同时也有可能给传统流行病学学科范式带来巨大冲击,促进流行病学学科范式的转变(paradigm shift)。     

地理信息系统在深圳市南山区蚊媒监测数据分析中的应用

目的使用地理信息系统(GIS)探索蚊媒传染病的媒介空间分布特征。方法采用Arc GIS软件对深圳市南山区蚊媒介密度的监测资料进行空间分析。结果南山区的蚊媒分布具有空间聚集性,蚊高密度区主要集中于南山区的北部区域,低密度区主要集中在中部区域。结论蚊媒监测结合地理信息系统,能够为蚊媒生物监测及预警体系提供科学依据。     

地理信息系统及其在血吸虫流行病学中的应用

地理信息系统是以地理空间数据库为基础,对空间相关数据进行采集、管理、操作、分析、模拟和显示,并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技术系统。在血吸虫流行病学及与地理空间因素有关疾病的流行病学研究中,利用地理信息系统处理相关数据,对影响疾病地理分布的自然环境因素(如土壤、植被和温度等)进行分析,有助于对疾病的深入了解与研究。迄今为止,地理信息系统在血吸虫流行病学的研究中已经发挥了重要的作用,具有良好的应用前景。     

Spatial Lifecourse Epidemiology Reporting Standards (ISLE-ReSt) statement

Spatial lifecourse epidemiology is an interdisciplinary field that utilizes advanced spatial, location-based, and artificial intelligence technologies to investigate the long-term effects of environmental, behavioural, psychosocial, and biological factors on health-related states and events and the underlying mechanisms. With the growing number of studies reporting findings from this field and the critical need for public health and policy decisions to be based on the strongest science possible, transparency and clarity in reporting in spatial lifecourse epidemiologic studies is essential. A task force supported by the International Initiative on Spatial Lifecourse Epidemiology (ISLE) identified a need for guidance in this area and developed a Spatial Lifecourse Epidemiology Reporting Standards (ISLE-ReSt) Statement. The aim is to provide a checklist of recommendations to improve and make more consistent reporting of spatial lifecourse epidemiologic studies. The STrengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) Statement for cohort studies was identified as an appropriate starting point to provide initial items to consider for inclusion. Reporting standards for spatial data and methods were then integrated to form a single comprehensive checklist of reporting recommendations. The strength of our approach has been our international and multidisciplinary team of content experts and contributors who represent a wide range of relevant scientific conventions, and our adherence to international norms for the development of reporting guidelines. As spatial, location-based, and artificial intelligence technologies used in spatial lifecourse epidemiology continue to evolve at a rapid pace, it will be necessary to revisit and adapt the ISLE-ReSt at least every 2–3 years from its release.     

空间信息技术在医学地理研究中的应用

空间信息技术是信息技术的重要分支之一,主要包括空间信息收集与存储、数据库建立、空间统计分析与输出等一系列计算机处理技术。空间信息技术的实现主要依靠地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)、遥感技术(RS)的应用和发展。空间信息技术具有强大的空间数据管理与分析功能,处理与地理位置有关的疾病空间数据具有独特的优势,因而为研究特定地理区域内各种自然、社会因素与健康的关系,揭示健康或疾病与地理位置相关因素的关系提供了可靠、可行的技术手段。近年来,空间信息技术在建立疾病地理信息系统、绘制医学地图、环境流行病、传染病流行病、慢性非传染性疾病流行病、管理流行病等医学地理研究领域中广泛应用,积累了许多宝贵经验。这不仅为疾病预防控制和医疗卫生决策提供了科学参考,同时也为医学地理拓展了方法学领域,成为医学地理研究的主要技术手段。     

The spatial epidemiologic (r)evolution: a look back in time and forward to the future

Spatial epidemiology enables you to better understand diseases or ill-health processes; investigate relationships between the environment and the presence of disease; conduct disease cluster analyses; predict disease spread; evaluate control alternatives; and basically do things an epidemiologist otherwise would have been unable to do and avoid many errors that otherwise may have been committed. Recently, the discipline of spatial epidemiology has advanced substantially, owing to a combination of reasons. The introduction of the electronic computer has clearly led this advancement. Computers have facilitated the storage, management, display and analysis of data, which are critical to geographic information systems (GIS). Also, because of computers and their increased capabilities and capacities, data collection has greatly expanded and reached a new level owing in large part to the advent of geographic positioning systems (GPS). GPS enables the collection of spatial locations, which in turn present yet another attribute (location) amenable to consideration in epidemiologic studies. At the same time, spatial software has taken advantage of the evolution of computers and data, further enabling epidemiologists to perform spatial analyses that they may not have even conceived of 30 years before. Capitalizing on these now, non-binding technologic constraints, epidemiologists are more able to combine their analytic expertise with computational advances, to develop approaches, which enable them to make spatial epidemiologic methods an integral part of their toolkits. Instead of a novelty, spatial epidemiology is now more of a necessity for outbreak investigations, surveillance, hypothesis testing, and generating follow-up activities necessary to perform a complete and proper epidemiologic analysis.     

基于GIS的中国食管癌地理气候危险因素研究

目的在地理信息系统(GIS)及遥感(RS)支持下探讨中国1/10人口抽样地区食管癌死亡率与气候、地理等空间环境因素之间的关系。方法在Excel中建立抽样地区食管癌死亡率数据库(1990-1992年),并与制作的抽样地区县界多边形电子地图连接。在Arc/Info9.0及ENVI4.2中利用空间分析的方法提取抽样地区分县的相应空间环境数据(1961-1990年的年/月平均数据)。对死亡率与相应地区空间环境因素进行Spearman等级相关分析;对环境数据进行因子分析后与死亡率数据进行多元逐步回归分析。结果空间分布地图显示中国食管癌有明显的地区聚集性。等级相关显示男性食管癌死亡率与降水量、水热指数、最高/最低气温呈负相关(r值分别为-0.233、-0.404、-0.143、-0.128;P<0.05或0.01);而与干燥指数,6、8、12月风速,1km2人口数呈正相关(r值分别为0.345、0.189、0.170、0.132、0.140;P<0.05或0.01)。经因子分析与多元逐步回归分析,最后因子4(平均海拔)与因子6(干燥指数、水热指数及7月份NDVI)进入回归方程(标准偏回归系数分别为0.201与0.257,P<0.01)。结论食管癌高发区处于相对干旱的地区,夏季植被覆盖率相对较低,月平均风速偏大,特别是6、8及12月份的平均风速明显大于低发区。GIS/RS技术应用于肿瘤流行病学研究具有重要意义,值得进一步深入探讨。     

空间面板数据模型在传染病监测数据分析中的应用

目的探讨空间面板数据模型在传染病监测数据分析中的的适用性和应用价值。方法以2009—2011年广东省手足口病发病与气象因素的关系问题为例,建立空间面板数据模型。结果在校正了空间个体效应和空间相关效应后,平均温度、平均降水量和平均温差均具有统计学意义（均有P〈0．05）,变量回归系数分别为0．0288、0．0003和-0．0357。与传统的时间序列分析和横断面分析相比,空间面板数据模型更充分利用监测数据的时空信息,可以分析数据中的空间差异性和空间相关性。结论空间面板数据模型在传染病监测数据分析中具有独特优势和较好的应用价值。     

Regionalisierung von Gesundheitsindikatoren

The representative health surveys conducted by the Department of Epidemiology and Health Reporting weren't used before to provide estimates for the spatial distribution of health outcomes. We are discussing the possibilities of providing these outcomes using methods for 'Small-Area-Estimation'. In the study we are using data of the "German Health Update 2009" (GEDA) to analyze regional inequalities for self-assessed health status, smoking and obesity on the district level in Germany. The small area estimates are provided by multilevel logistic regression models using additional regional statistical data from the official INKAR 2009 database of regional indicators for Germany. We are mapping the results of our analysis for the district level (NUTS-3) using simple thematic maps. Afterwards we compared the results of our small area models with conventional estimates that were based on the official German small scale census. The results showed that our estimates are in line with the prevalences of the census. Overall the results suggest that Small-Area-Estimation methods have a big potential to provide regionalized health indicators for the health reporting in Germany.     

A comparison of spatial clustering and cluster detection techniques for childhood leukemia incidence in Ohio, 1996 – 2003

Background  

Spatial cluster detection is an important tool in cancer surveillance to identify areas of elevated risk and to generate hypotheses about cancer etiology. There are many cluster detection methods used in spatial epidemiology to investigate suspicious groupings of cancer occurrences in regional count data and case-control data, where controls are sampled from the at-risk population. Numerous studies in the literature have focused on childhood leukemia because of its relatively large incidence among children compared with other malignant diseases and substantial public concern over elevated leukemia incidence. The main focus of this paper is an analysis of the spatial distribution of leukemia incidence among children from 0 to 14 years of age in Ohio from 1996–2003 using individual case data from the Ohio Cancer Incidence Surveillance System (OCISS).     

利用地理信息系统数据库分析钉螺空间区域的分布

目的　利用地理信息系统（ＧＩＳ）数据库分析中国大陆钉螺的空间区域分布。方法　收集中国九省３４ 个种群钉螺等位基因实验所得的种群遗传变异资料以及钉螺易感性实验资料,建立数据库。以世界数字地图为背景,在ＡｒｃＶｉｅｗ ３．０ ａ 软件上与钉螺的遗传变异和易感性数据库相联。采用ＡｒｃＶｉｅｗ 空间分析和ＧＩＳ重叠分析功能进行区域划分。收集１９９５ 年ＡＶＨＲＲＮＤＶＩ卫星图像组合成流行季节的卫星图像,并重叠各种群钉螺的杂合指数、多态位点百分率和血吸虫感染率分布图,进行图像分类。结果　空间分析结果,将钉螺遗传杂合性指数、多态位点百分率和钉螺感染率的分布图,划分成西部和东部二大区域,各区域内有各种类型。三层分布图与ＡＶＨＲＲＮＤＶＩ卫星图像重叠分析后,显示出西部四川、西部云南、中部江湖洲滩和东南部沿海４ 个明显不同的区域。结论　首次运用ＧＩＳ分析种群遗传学资料,佐证了中国大陆钉螺种群结构为分裂亚群结构,并可区分出多个亚种的理论。