2009—2020年合肥市肺结核空间特征分析

目的: 分析2009—2020年合肥市肺结核疫情特征及空间聚集性。方法: 通过收集“中国疾病预防控制信息系统”的子系统“结核病管理信息系统”中合肥市2009—2020年肺结核数据,筛选出肺结核患者42681例,利用GeoDa和Arcgis 10.8空间分析软件进行分析,在街道/乡镇水平上绘制空间分布地图,探索空间分布规律及肺结核发病冷热点地区。结果: 2009—2020年合肥市肺结核共报告42681例,报告发病率从2009年57.96/10万(4195/7237966)下降到2020年31.04/10万(2908/9369881),整体呈现波动下降趋势($\chi _{趋势}^{2}$=12.531,P<0.001);全局空间自相关结果显示2009—2014年合肥市肺结核发病呈现空间自相关性(Moran’s I值均>0,P值均<0.05);2015—2020年空间分布偏向随机性。局部自相关分析显示高-高聚集发病街道/乡镇主要集中在长丰县、肥东县;低-低聚集区主要集中在老城区(庐阳区、包河区)。冷热点分析发现,热点区域有2个,分布在长丰县义井乡和肥西县严店乡。结论: 合肥市肺结核疫情存在一定的聚集性,后续应针对不同的县(区)街道/乡镇特点采取不同的防控措施,加大高-高聚集区的街道和热点区域的防控力度。     

Application of Space-Time Scan Statistics to Describe Geographic and Temporal Clustering of Visible Drug Activity

Knowledge of the geographic and temporal clustering of drug activity can inform where health and social services are needed and can provide insight on the potential impact of local policies on drug activity. This ecologic study assessed the spatial and temporal distribution of drug activity in Baltimore, Maryland, prior to and following the implementation of a large urban redevelopment project in East Baltimore, which began in 2003. Drug activity was measured by narcotic calls for service at the neighborhood level. A space-time scan statistic approach was used to identify statistically significant clusters of narcotic calls for service across space and time, using a discrete Poisson model. After adjusting for economic deprivation and housing vacancy, clusters of narcotic calls for service were identified among neighborhoods located in Southeast, Northeast, Northwest, and West Baltimore from 2001 to 2010. Clusters of narcotic calls for service were identified among neighborhoods located in East Baltimore from 2001 to 2003, indicating a decrease in narcotic calls thereafter. A large proportion of clusters occurred among neighborhoods located in North and Northeast Baltimore after 2003, which indicated a potential spike during this time frame. These findings suggest potential displacement of drug activity coinciding with the initiation of urban redevelopment in East Baltimore. Space-time scan statistics should be used in future research to describe the potential implications of local policies on drug activity.     

Neurofilament distribution and organization in the myelinated axons of the peripheral nervous system

The nature of neurofilament organization within the axonal cytoskeleton has been the subject of controversy for many years. Previous reports have suggested that neurofilaments are randomly distributed in the radial dimension of the myelinated axon. Randomness of distribution implies that there is no interaction between neurofilaments, while order in distribution suggest the presence of forces between neurofilaments. To address the issue of randomness vs. order, we evaluated neurofilament distribution by two different statistical approaches—nearest-neighbor distance and the Poisson tile-counting method. Neurofilament nearest-neighbor distances in a myelinated axon differ from nearest-neighbor distances of a set of random points with similar density (40.6 ± 7.0nm vs.30.7 ± 12.9nm, P < 0.0001). The Poisson tile-counting method also indicated that neurofilament distribution is different from a random distribution, under conditions of appropriate tile size and masking of other organelles. To further characterize the distribution of neurofilaments, we compared the relationship between nearest-neighbor distance and density for three sets of data: evenly spaced points, randomly distributed points and measured neurofilament coordinates. Neurofilaments do not conform to either evenly spaced or random distribution models. Instead, neurofilament distribution falls into an intermediate position between evenly spaced and random distributions. This study also demonstrates that the nearest-neighbor distance method of assessing neurofilament distribution offers several technical and theoretical advantages to the Poisson tile-counting method.     

2013—2017年广东省涂阳肺结核时空分布特征

目的 分析2013—2017年广东省涂阳肺结核流行情况及时空分布特征。方法 通过《中国疾病预防控制信息系统结核病管理信息系统》收集广东省2013—2017年涂阳肺结核患者信息,累计登记126848例。同期广东省各县(区)常住人口数据来自广东省各年度统计年鉴。以广东省矢量地图为空间结构数据库,并关联地理信息数据库和涂阳肺结核登记数据及人口数据。通过全局和局部空间自相关方法分析涂阳肺结核患者的空间聚集性。结果 2013—2017年广东省涂阳肺结核年均登记率为 24.1/10万。在县(区)级水平上,历年涂阳肺结核整体上均呈空间自相关性(Moran I值介于 0.14~0.35之间),2017年聚集性最高(Moran I=0.35,Z=6.64,P=0.001)。局部空间自相关分析发现,2013年和2014年涂阳肺结核的高-高聚集区在全省范围内散在分布,2015—2017年高-高聚集区大部分在珠江三角洲地区(简称“珠三角”)(以广州市为主)。时空扫描统计分析显示,一级聚集区为2016年4月至2017年12月以珠海市香洲区为聚集中心的35个县(区)[对数似然比(log likelihood ratio,LLR)=358.47,相对危险度 (relative risk, RR)=1.22,P<0.01];二级聚集区为2013年6月至2014年5月以湛江市遂溪县为中心的12个县(区)(LLR=338.33,RR=1.42,P<0.01)和2013年1月至2014年4月以揭阳市揭西县为中心的6个县(区)(LLR=211.34,RR=1.47,P<0.01)。结论 广东省各县(区)涂阳肺结核登记率整体呈空间聚集性分布,珠三角等人口密集、流动人口聚集的热点区域结核病传播风险高,应加强该地区结核病患者的治疗管理,防止向周边区域传播。     

超Poisson方差模型对人免疫缺陷病毒流行聚集性的研究

目的定量分析人免疫缺陷病毒（HIV）流行在空间和人群两个层面聚集性随时间变化的趋势。方法结合重庆市HIV疫情数据,分别拟合超Poisson方差模型和多水平超Poisson方差模型,计算不同年度超方差系数,绘制系数变化曲线。结果1994－2009年间,HIV人群聚集方差系数和空间聚集方差系数均随时间推移逐步增大。结论HIV流行的人口聚集性和空间聚集性在逐渐升高。     

山东省2009-2015年HIV/AIDS流行的时空分布特征

目的 分析山东省2009-2015年HIV/AIDS流行时空特征。方法 应用全局空间自相关性统计量（Moran''s I）和局部空间自相关性统计量（local indicators of spatial association）分析历年发现HIV/AIDS的空间聚集性,时空扫描（SatScan）统计量分析时空聚集性。结果 山东省2009-2015年累计发现HIV/AIDS有9 144例,病例的空间分布范围逐年扩大且局部地区分布集中。除2009年外,历年发现HIV/AIDS的空间分布在县区水平有空间自相关性,“热点”区域分布在济南市的天桥区、市中区和历城区及青岛市的市南区和崂山区。时空扫描发现1个一类时空聚集区,聚集地区覆盖济南市历下区、市中区、槐荫区和天桥区（RR=11.29,LLR=1 592.84,P<0.001）;4个二类时空聚集区,分别覆盖青岛市市南区、市北区和李沧区（RR=7.35,LLR=682.40,P<0.001）、潍坊市潍城区和奎文区（RR=7.33,LLR=363.49,P<0.001）、烟台市的芝罘区和莱山区（RR=7.66,LLR=117.63,P<0.001）及淄博市的周村区和张店区（RR=6.09,LLR=268.68,P<0.001）;聚集时间均为2013-2015年。结论 山东省HIV/AIDS的空间和时间分布均具有聚集性。济南、青岛、淄博、潍坊、烟台市较其他地区聚集性高,需重点防治。     

巢湖市2009-2015年手足口病时空流行特征分析

目的 探讨巢湖市2009-2015年手足口病（hand,foot and mouth disease,HFMD）发病的时空分布特点。方法 收集巢湖市2009-2015年HFMD疫情监测资料,建立地理信息系统（geographic information systems,GIS）数据库。应用空间统计分析软件GeoDa 1.6对建立的GIS数据库进行全局和局部空间自相关分析;用时间-空间扫描统计软件SaTScan 9.4进行回顾性时空扫描统计。结果 巢湖市2009-2015年共报告HFMD 6 960例。2011年、2013-2015年HFMD发病模式存在空间聚集,局部自相关共探测到14个高聚集区;HFMD存在3个时空聚集区,这些聚集区大部分发生在城区街道。结论 巢湖市HFMD发病存在时空聚集性,时空聚集性分析有助于深入了解巢湖市HFMD的分布规律和流行趋势,为下一步HFMD的防控提供参考依据。     

2013-2014年中国地区人感染H7N9禽流感疫情空间分布格局及时空聚集模式研究

目的 了解2013年3月~2014年12月期间中国地区人感染H7N9禽流感疫情的时空聚集模式和时空传播特点。方法 利用整理好的疫情病例数据,基于描述性统计分析、标准差椭圆分析及时空扫描聚类分析方法,对我国人感染H7N9禽流感各月疫情的时空分布特点、空间分布格局以及时空聚集模式进行研究。结果 研究期间每年的冬春季为疫情流行的相对高峰期,疫情高发区域集中于中国东部及东南沿海一带地区（如浙江、广东、江苏、福建及上海）,疫情的空间分布格局经历了初始于中国东部局部地区——沿中国东部向东南沿海地区蔓延——由东南沿海地区向中部及西部地区扩散的过程;2013年4月探测到一个最有可能的疫情时空聚集（P<0.001）及一个次要的疫情时空聚集（P=0.029）,此外2014年1月、2014年2月及2014年4月各发现一个最有可能的疫情时空聚集（均有P<0.05）。结论 由于中国地区人感染H7N9禽流感疫情空间分布格局与时空聚集模式之间的差异性,疫情的传播呈现出总体扩张但局部聚集的不平衡的特性,同时疫情具有明显的季节性流行特点,相关部门应根据疫情传播特点科学制定防控措施。     

2013 - 2016年上海市浦东新区一二期梅毒时空扫描分析

目的　了解上海市浦东新区2013 - 2016年一二期梅毒的时空分布规律,为梅毒防控措施的科学制定提供参考依据。方法　 梅毒的发病数据来源于传染病报告信息系统,浦东新区各街镇的人口数来源于上海浦东统计年鉴,街镇的边界地图使用国家测绘局2015年版shp格式的地图数据。采用Excel 2010和SPSS 22整理分析数据,采用SaTScan 9.3的回顾法泊松模型进行时空聚集性扫描,采用ArcGIS 10.5将扫描结果可视化。检验水准 取0.05。结果　上海市浦东新区2013 - 2016年一二期梅毒的发病率分别为45.78/10万、40.91/10万、40.49/10万、39.09/10万,发病类型以一期梅毒为主,占58.57%,性别以男性为主,占64.14%,年龄以20～60岁的青壮年为主,占77.65%。发病时间具有一定的波动性,在每年的8月份左右出现发病的高峰,高峰月份的发病人数呈缓慢下降的趋势（趋势卡方检验χ2 = 0.001,P = 0.047）。发病时间聚集出现在2013年1月1日 - 2013年9月21日期间。发病率相对较高的区域包括高桥、塘桥、三林、周浦等地,具有统计学意义的空间聚集区域有7个、时空聚集区域有3个（P＜0.05）。　结论　通过对一二期梅毒的时空聚集性研究,可为梅毒防控措施的科学制定及卫生资源的优化配置提供一定参考。