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1.
Spatial autocorrelation of cancer in Western Europe   总被引:7,自引:0,他引:7  
We applied the techniques of spatial autocorrelation (SA) analysis to 40 cancer mortality distributions in Western Europe. One of the aims of these methods is to describe the scale over which spatial patterns of mortalities occur, which may provide suggestions concerning the agents bringing about the patterns. We analyzed 355 registration areas, applying one- and two-dimensional SA as well as local SA techniques. We find that cancer mortalities are unusually strongly spatially structured, implying similar spatial structuring of the responsible agents. The small number of spatial patterns (4 or 5) in the 40 cancer mortalities suggests there are fewer spatially patterned agents than the number of cancers studied. SA present in variables will bias the results of conventional statistical tests applied to them. After correcting for such bias, some pairwise correlations of cancer mortality distributions remain significant, suggesting inherent, epidemiologically meaningful correlations. Local SA is a useful technique for exploring epidemiological maps. It found homogeneous high overall cancer mortalities in Denmark and homogeneous low mortalities in southern Italy, as well as a very heterogeneous pattern for ovarian cancer in Ireland.  相似文献
2.
目的 应用空间自相关分析研究广西壮族自治区肝癌的空间分布特征.方法 利用全区2000-2007年肝癌资料,求出各市县肝癌8年平均发病率;应用地理信息系统中的空间统计分析模块进行空间自相关分析;应用Map Info 8.0软件绘制疾病专题图.结果 2000-2007年广西肝癌年均发病率存在空间自相关,全域空间自相关系数Moran's 1=0.34,P<0.01;全域空间自相关系数G=O.77,P<0.01;Moran's,系数图上下波动,有四处隆起,主要在微观尺度(空间间隔为1~3,实际尺度45~135 km)及宏观尺度(空间间隔16~18,实际尺度720~800 km)上存在聚集性分布,但在空间间隔为1.4,实际尺度约60km时,空间自相关有波峰,即空间分布有最大的自相关性;疾病专题图显示肝癌高发区主要聚集在桂西南及桂南沿海地区,桂北为低发区.结论 2000-2007年广西肝癌的空间格局非随机分布,存在明显的聚集区.  相似文献
3.
应用区域型空间自相关系数分析疾病的聚集性   总被引:2,自引:0,他引:2  
目的探讨空间自相关系数及区域型空间自相关系数对疾病的空间数据聚集性的应用。方法以2000年四川省消除碘缺乏病阶段目标评估资料为例,计算Moran’sI及区域型Moran’sI系数,并作出区域型Moran’sI系数的属性地图。结果盐碘水平中位数的Moran’sI系数=0.2560,P〈0.05,从区域型Moran’sI系数的属性地图可知,大部分区域的系数〉O。结论整体上四川省的盐碘水平存在着一定的空间聚集性,从局部上看仍有少数区域与其周边呈现相反情况。  相似文献
4.
利用空间分析技术探讨结核病发病的空间分布模式   总被引:2,自引:0,他引:2  
目的探讨重庆市黔江区结核病发病的空间分布模式及规律,为结核病的有效防控提供科学依据。方法采用地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术和空间统计分析方法对结核病相关资料进行分析处理。结果结核病发病率地图和Moran’sI空间自相关分析均显示结核病发病存在空间聚集性(I=0.1667,P=0.0066),Getis-Ord Gi*统计分析指出三个结核病高发热点区域。结论空间分析技术对结核病发病空间分布模式的探讨结果可以为结核病的有效防控提供有价值的线索和科学的依据。  相似文献
5.
江苏省病毒性肝炎流行趋势GIS空间分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
目的对江苏省病毒性肝炎流行的空间分布规律进行分析,为制定科学的防治政策提供科学依据。方法利用江苏省2003-2009年所有县(市)病毒性肝炎发病资料建立数据库,进行空间自相关分析、趋势面分析和空间回归分析,确定江苏省病毒性肝炎发病聚集区域、流行特点和未来趋势。结果建立江苏省病毒性肝炎疫情分布图,得到南京市城区、武进区、无锡市城区、常州市城区、苏州市城区5个发病地区具有空间自相关性,其局部Moran I值分别为-0.000 145、0.000 253、0.000 284、0.000 357、0.000 184,南京市城区表现为负自相关性,武进市、常州市城区、无锡市城区、苏州市城区4个地区表现为正自相关性;建立江苏省病毒性肝炎疫情趋势面分析及空间回归分析模型:Y=-227.29 531×LON-439.43 745×LAT+443 52.8 914,江苏省病毒性肝炎的空间分布呈现出局部的空间集聚现象,确定出南京市城区、无锡市城区、苏州市城区、淮安市城区和徐州市城区5个高发病区域。结论江苏省毒性肝炎发病具有明显的地域分布规律,相关部门应根据其病毒性肝炎发病空间分布相关特点及未来分布趋势,制定预防和控制病毒性肝炎传播...  相似文献
6.
目的分析近年内蒙古自治区布鲁氏菌病的空间自相关性及其流行蔓延趋势。方法运用空间自相关分析方法,采用SPSS13.0、R软件和GeoDA对布鲁氏菌病发病资料进行分析,再用MapInfo进行专属地图表达。结果2004和2005年内蒙古布鲁氏菌病的发病率分别为19.63/10万和38.23/10万;全局Moran’SⅠ系数分别为0.2404和0.4786;局域系数统计分析显示2004年布鲁氏菌病在内蒙古存在一个高值聚集区,2005年存在两个高值聚集区,同时出现低值聚集区;局域Moran’SⅠ系数显示2004和2005年Moran’SⅠ小于0的地区分别有27和26个,主要集中在发病率较高地区,Moran’SⅠ大于0的地区主要集中在发病率较低地区。结论布鲁氏菌病发病率和空间自相关系数大小的分布存在一定空间统一性和差异性,利用空间自相关分析方法探讨布鲁氏菌病空间分布模式有助于加深对内蒙古地区布鲁氏菌病流行蔓延趋势的认识。  相似文献
7.
BACKGROUND: This study examines the spatial distribution of breast cancer incidence in Lincolnshire and Leicestershire, and its association with the application of selected pesticides. METHODS: The Black-White (BW) join-count statistic and Moran I coefficient were used to investigate the localized distribution of breast cancer. Linear regression techniques were applied to examine the association between the breast cancer incidence rate and pesticide application. RESULTS: The results from the BW join-count test and the Moran I coefficient test showed no overall evidence of localized distribution, 'clusters', of breast cancer. The regression analyses showed no sign of spatial association between breast cancer and application of pesticides in the urban areas as expected. The findings, however, did reveal a spatial association between the breast cancer incidence rates and the application of three selected pesticides [Aldicarb, Atrazine and Lindane (thought to potentially mimic oestrogen)] in rural Leicestershire. No such association was seen in Lincolnshire. CONCLUSIONS: Pesticides vary significantly in their spatial application. Overall, consistent associations between breast cancer incidence rates and the selected pesticides were not found, although the ecological study design has limitations and these are discussed. This approach is able to rule out strong associations; assessment of smaller risk would require a large and expensive study in individuals. The results of this study, although derived in the UK, have significance to the debate concerning the possibility of environmental compounds that mimic oestrogen and their consequences for human health.  相似文献
8.
利用空间自回归模型分析儿童尿碘的变异   总被引:1,自引:0,他引:1  
目的 探讨碘缺乏病监测资料儿童尿碘的空间自相关性及变异情况 ,为地方病的防治提供科学的依据 ,为疾病空间数据的分析提供统计学方法上的参考。方法 资料来源于四川省 95、97、99年碘缺乏病监测资料 ,以尿碘水平为应变量 ,盐碘水平与海拔为自变量分别对三年的资料拟合直线回归与空间自回归模型。结果 三年儿童尿碘总变异中 ,由盐碘、海拔及空间自相关三者所解释的变异占总变异的 6 9 8%、32 8%、4 3 9% ;扣除海拔后 ,由其它空间变异所解释的变异分别为 5 7 6 %、2 1 4 %、18 8%。尿碘水平与盐碘水平呈现正相关 ,与海拔呈现负相关。结论 儿童尿碘水平在地理空间上具有一定的聚集性 ,儿童尿碘水平的个体水平差异正在逐渐减少 ,儿童碘营养状况得到较好改善 ,碘缺乏防治效果明显  相似文献
9.
This paper aims at investigating whether the relationship between mortality and socio-economic deprivation is affected by the spatial autocorrelation of ecological data. A simple model is used in which mortality (all-ages and premature) is the dependent variable, and deprivation, morbidity and other socio-economic indicators are the explanatory variables. Deprivation is measured by the Townsend index; the other socio-economic variables are the median income, unequal income distribution (Gini coefficient) and population density. Morbidity is estimated on the basis of hospital admission rates and overweight prevalence. Spatial autocorrelation is measured by the Moran's I coefficient. All mortality and morbidity variables have significant, positive, and moderate-to-high spatial autocorrelation. Two multivariate models are explored: a weighted least-squares model ignoring spatial autocorrelation and a simultaneous autoregressive model. The paper concludes that spatial autocorrelation has a significant impact on the relationship between mortality and socio-economic variables. Future ecological models intended to inform health resources allocation need to pay greater attention to the spatial dimension of the data used.  相似文献
10.
目的 探讨全局空间回归模型(空间迟滞模型、空间误差模型、空间杜宾模型)和局部空间回归模型(地理加权回归)在筛选疾病空间数据影响因素中的价值,为查找具有空间自相关性和空间异质性的疾病数据的影响因素提供统计参考.方法 基于模型是否考虑空间自相关和空间异质性两方面,根据模型拟合后的残差是否独立、拉格朗日乘数和稳健拉格朗日乘数是否显著、信息准则量(AIC、SC)大小、R2大小、对数似然值大小等指标来评价模型拟合的效果.结果 实例分析显示,普通线性回归模型拟合的AIC为41.65、R2为0.49,但残差不独立,存在空间自相关性.空间迟滞模型的AIC为18.6935、R2为0.64,稳健拉格朗日乘数显著,模型拟合后的残差独立.空间误差模型的AIC为22.0779、R2 为0.62,稳健拉格朗日乘数不显著,模型拟合后的残差独立.地理加权回归模型的AIC为14.9909、R2为0.62,模型拟合后的残差独立,模型的参数估计值具有空间变异性,不同地区的β系数、常数项、R2不同.结论 全局空间回归模型和局部空间回归模型考虑了数据的空间自相关性,在探讨具有空间自相关性的疾病空间数据的影响因素时,较经典的普通线性回归模型效果好.而且,局部空间回归模型体现了参数估计值的空间变异性,与全局空间回归模型的平均估计值相比,结果更可靠.  相似文献
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