1990—2014年徐州地区布加综合征空间分布特征和空间自相关分析研究

背景　布加综合征（BCS）是因肝静脉或下腔静脉流出道阻塞而导致各种症状的总称,流出道阻塞的范围可以是肝静脉到下腔静脉连接处之间,以及肝静脉到右心房之间的任何一处血管,目前中国BCS患者病因仍不明确。地理信息系统（GIS）是一门结合地图和地理空间分析方法的综合学科,不仅在地理学上有所应用,还广泛应用于疾病的空间分布研究。本研究首次应用GIS来描述徐州地区BCS患者空间分布情况及特征。目的　通过分析1990—2014年徐州地区BCS的空间分布特征及空间自相关关系,为BCS的病因研究和疾病防治提供参考依据。方法　收集1990—2014年徐州地区徐州医科大学附属医院、丰县人民医院、沛县人民医院、邳州市人民医院、新沂市人民医院、睢宁县人民医院的住院病历信息系统中所有首次确诊的BCS患者病历资料。汇总病例的人口信息,包括姓名、性别、年龄、家庭住址、住院日期、诊断等。每5年为1个时间段统计1990—2014年徐州地区BCS发病率;基于ArcGIS 10.4软件,采用全局空间自相关Moran's I指数分析和局部空间自相关Getis-Ord指数分析进行空间自相关分析。结果　1990—2014年,徐州市共有568例新发BCS患者。1990—2014年徐州地区BCS发病率逐年上升（由1990—1994年间的0.08/10万上升到2010—2014年间的0.35/10万）。对1990—2014年徐州地区BCS发病率以镇为单位进行全局空间自相关Moran's I指数分析,结果显示P值均>0.05,表明1990—2014年的各时间段BCS发病率空间分布自相关性均不显著（P>0.05）。局部空间自相关Getis-Ord指数分析结果显示,1990—1994年徐州地区BCS发病热点区域有徐州丰县、徐州市区东南部与睢宁县交界地区;1995—1999年徐州地区BCS发病热点区域为徐州市区与丰县、沛县交界地区,冷点地区为邳州市与睢宁县交界地区。2000—2004年徐州地区BCS发病热点区域为沛县微山湖周边,冷点区域为睢宁县南部;2005—2009年徐州地区BCS发病热点区域为沛县微山湖周围地区,冷点区域为徐州市区与丰县、沛县交界处;2010—2014年徐州地区BCS发病热点区域为徐州睢宁县东南部、沛县靠近微山湖地区、徐州市区,冷点区域在邳州市东部、新沂市、丰县。结论　1990—2014年各时间段徐州市BCS热点区域多为徐州市区及丰县、沛县、睢宁县以及微山湖周围受水污染的城镇,冷点区域为邳州市、新沂市;BCS热点区域多出现在重工业区和环境污染区,这提示环境污染以及重体力劳动可能是BCS发病的影响因素。     

2005 - 2016年桂林市流行性腮腺炎的流行特征和时空分析

目的 了解桂林市2005 - 2016年流行性腮腺炎的流行病学特征和聚集区分布,为该地区的腮腺炎防治提供有效的依据。方法 对所收集的报告病例进行人群、时间、地点的三间分布情况进行描述,进一步运用地理信息系统对桂林市各区县进行空间自相关分析和时空扫描分析,识别腮腺炎发病的时空聚集区。结果 2005 - 2016年,桂林市共20 796例腮腺炎报告病例,平均发病率35.4/10万,男女比例为1.4∶1,以5～9岁儿童多见,占总人群的40.7%,流行高峰在春末夏初的5 - 7月,主要发生于幼托机构及学校。空间自相关结果显示,Moran's I＞0、P＜0.05,表明桂林市腮腺炎的发病有地区聚集性。时空扫描结果显示:一级聚集区发生在象山区、秀峰区、叠彩区、七星区和雁山区,聚集时间为2010年5月 - 2012年6月,聚集范围半径为17.6 km。结论 针对桂林市流行性腮腺炎主要发生于幼托机构和5～9岁儿童,且主要聚集在五大城区,提示今后应根据桂林市腮腺炎疫情的高危人群和热点区域制定针对性的干预措施。     

湖北省钉螺村级尺度时空分布格局研究

目的 目的 探索湖北省不同类型分布区村级尺度钉螺分布的时空格局, 为钉螺防治策略与措施提供依据。 方法 方法 将2007-2012年湖北省30个主要血吸虫病流行县 （市） 的村级螺情资料与村地理信息相关联, 建立螺情空间数据库, 制图 反映各类型分布区钉螺面积及变化趋势; 构建钉螺分布的多水平模型。 结果 结果 各行政村各年间钉螺面积的相关性较强 （组内相关系数Intra?class correlation coefficient, ICC = 95.7%）; 各行政村有螺面积的初始值不同 （σ2 u0 = 4 766.53,P < 0.01）, 且变化率在各行政村间也显著不同 （σ2 u1 = 20.96,P < 0.01）; 初始年份钉螺面积较高的行政村, 有螺面积随时间的 变化率较大 （σ2 u01 = 126.78, P < 0.01）; 行政村有螺面积呈逐年缓慢增加趋势 （year = 0.64,P < 0.01）; 湖沼洲滩亚型钉螺分 布区行政村的平均钉螺面积最大 （type = -29.84, P < 0.01）, 且钉螺面积平均增加的幅度最大 （year*type = -0.52, P < 0.01）。 结论 结论 湖北省各行政村及各类型分布区间钉螺面积差异显著。本研究将湖北省30个县 （市） 螺情数据进行了空 间可视化及多水平模型模拟, 结果可为不同类型分布区的灭螺工作提供依据。     

地理信息系统在并殖吸虫中间宿主监测中的应用

地理信息系统(Geographic information system,GIS)经过近30年的发展,已成为资源调查、环境评估、灾害预测、公共设施管理等领域进行处理、分析和可视化空间资料必不可少的工具。同样,GIS也为公共卫生领域的应用和发展提供了一个有用的研究工具[1]。     

地理信息系统技术在传染病数据分析中的应用

地理信息系统(geographic information systems,GIS)是用于收集、检查、处理、集成和分析与地表相关信息的计算机系统,将地理空间数据与计算机技术相结合,以空间数据库为基础,对空间数据进行处理、分析、显示与更新[1]。目前GIS在公共卫生领域为公共卫生从业人员提供了一个有用的研究工具。传染病的流行因素与地理空间有着密     

地理信息系统技术在疾病预防控制中的应用

地理信息系统(Geographic Information System,GIS)是近现代地理科学领域以地理空间数据库为基础,在计算机软、硬件的支持下,对有关空间数据按地理坐标或空间位置进行预处理、输入、存贮、查询、检索、运算、分析、显示、更新,并处理各种实体(点、     

基于地理信息系统的何首乌地理分布与气候关系研究

目的:在地理信息系统的支持下,研究何首乌的地理分布与气候因子的关系。方法:建立何首乌分布区数据库,在ArcGIS9·3软件中制作何首乌分布区的县界多边形电子地图,利用空间分析法提取何首乌分布县市的气象数据,利用Kira温暖指数、寒冷指数和徐文铎湿润指数及其他气候因子综合研究何首乌的地理分布与环境气候的关系。结果:7月平均最高温、7月平均气温、无霜期、年平均气温、年降水量、干燥度为何首乌地理分布的主要限制因子。主成分分析表明影响何首乌地理分布的水热指标作用的相对次序是:热量因子、高温条件、干燥度。结论:何首乌喜温暖湿润且阳光充足的环境,耐寒,适应性强。     

地理信息系统在疟疾控制研究中的应用

及时、准确地预测和预报疟疾疫情是控制疟疾流行的关键。地理信息系统在疟疾控制中的推广应用,为开展疟疾现场研究提供了有力的技术手段,并为决策者制定预防策略,赢取宝贵时间,以采取相应防治措施,减少社会和人民的经济损失。因此,近年来地理信息系统在疟疾控制与研究中发挥着日趋重要的作用。     

江苏省高砷水源筛查及其空间特征分析

目的 应用地理信息系统(GIS)软件建立江苏省高砷水源空间分布图,为制定江苏省地方性砷中毒防治措施提供依据.方法 采用半定量法进行水砷筛查,对>0.03 mg/L的水样进行定量分析,以江苏省地图为背景,用Arcview GIS软件对结果进行分析.结果 2005年,江苏省共筛查水样9 427份,定量分析的样品中水砷含量>0.05 mg/L的样品共220份,主要集中在沿淮河、洪泽湖并与安徽接壤的泗洪县和盱眙县;通过GIS技术发现江苏省高砷水源分布具有一定空间特征.结论 江苏省存在饮水高砷地区,且全部集中在浅层手压井水中.     

安徽池州市晚期血吸虫病流行状况的空间分析

目的 探讨池州市晚期血吸虫病（晚血）的流行状况和空间分布特征。方法 以寄生虫病信息管理系统2013 年报告的池州市晚血患者为研究对象,分别建立晚血个案数据库与基于乡镇的空间数据库。在描述分析晚血分布基本特征的基础上,基于Arcgis10.2,运用全局空间自相关（Moran's I）、局部空间自相关（Local Moran's I,LISA）与（Getis-Ord Gi*）分析乡级尺度上晚血空间分布特征。结果 2013年池州市共有晚血患者1 855例,患病率为0.11%;患者年龄12~93岁,多为55岁以上,占76.0%（1 410/1 855）;男性占51.3%（952/1 855）,女性占48.7%（903/1 855）,男女比为1.05∶1;患者的职业以农民为主,占86.6%（1 607/1 855）;文化程度以文盲和小学程度为主,分别占48.4%（898/1 855）和35.6%（661/1 855）;晚血分型以腹水型83.9%（1 557/1 885）为主;首次确诊年份在2000~2009 年的占61.0%（1 131/1 855）。全局空间自相关结果显示,总体研究区域上晚血患病率存在空间自相关（Moran's I=0.215 6,P<0.01）;局部空间自相关结果显示,LISA 分析与Getis-Ord Gi*分析均探测出相同的5 个晚血患病率高值聚集且具有统计学意义乡镇（P<0.05）,这些乡镇均位于池州市东至县。结论 池州市晚血以中老年的农民为主,晚血分型以腹水型为主。晚血分布存在空间自相关,有5 个高值聚集乡镇,该些乡镇均为东至县的疫情较重乡镇。分析结果为池州市晚血的控制提供了线索与依据。