用面板数据模型探索5岁以下儿童死亡的影响因素

目的研究5岁以下儿童死亡率的影响因素,为相关管理决策部门提供进一步降低5岁以下儿童死亡率的理论科学依据。方法通过查阅统计年鉴及卫生年鉴获得2010-2016年浙江省11个地级市的5岁以下儿童死亡率、人均GDP、每千人卫生技术人员数、每千人床位数、人均医疗卫生支出、人均教育支出、良好空气质量天数、城镇化率、环境污染治理费占GDP比例(%)的面板数据,并采用面板回归模型进行分析。结果人均医疗卫生支出(t=-2.19,P=0.032)及城镇化率(t=-2.24,P=0.028)是5岁以下儿童死亡率的保护因素,而人均GDP(t=-0.52,P=0.607),人均教育支出(t=-0.52,P=0.606),良好空气质量天数(t=-0.95,P=0.345),环境污染治理费占GDP比例(%)(t=-0.68,P=0.502)对5岁以下儿童死亡的影响无统计学意义。结论卫生资源的投入增加和城镇化建设有利于降低5岁以下儿童死亡率,为了进一步降低5岁以下儿童死亡率,政府部门有必要提高卫生资源的投入和进一步推进城镇化建设水平。     

2004—2020年我国居民慢性阻塞性肺疾病死亡趋势及特征分析

目的分析2004—2020年我国居民慢性阻塞性肺疾病(COPD)死亡趋势及其特征。方法从《中国死因监测数据集》中获取2004—2020年我国居民COPD死因监测数据, 从城乡、性别、地区和年龄四个维度, 采用Joinpoint回归模型分析2004—2020年我国居民COPD死亡率变化趋势。结果 2004—2020年我国居民COPD死亡率(AAPC=-3.68%, P<0.001), 年龄调整死亡率(AAPC=-7.27%, P<0.001)均呈下降趋势;城市居民和农村居民COPD死亡率均呈下降趋势(AAPC=-3.62%, P=0.009;AAPC=-3.23%, P=0.014), 年龄调整死亡率也均呈下降趋势(AAPC=-7.26%, P<0.001;AAPC=-6.78%, P<0.001), 且农村居民总体高于城市居民(P<0.001);男性和女性COPD死亡率均呈下降趋势(AAPC=-3.00%, P<0.001;AAPC=-4.37%, P<0.001), 年龄调整死亡率也均呈下降趋势(AAPC=-6.73%, P<0.001...     

2014—2020年连云港市脑卒中死亡特征和趋势分析

目的 了解连云港市脑卒中死亡特征和变化趋势，指导今后脑卒中防治工作。方法 利用“江苏省人口死亡登记信息系统”中2014—2020年连云港市脑卒中死亡资料，计算脑卒中粗死亡率，用2010年全国人口计算标化死亡率，采用趋势检验和年度变化百分比(APC)分析时间变化趋势。结果 2014—2020年连云港市脑卒中年均粗死亡率105.81/10万，标化死亡率89.14/10万。脑卒中标化死亡率呈下降趋势(APC=-10.84%,t=-5.382,P<0.001)。男性脑卒中死亡率高于女性(χ²=31.041,P<0.001)，男性、女性脑卒中标化死亡率均呈下降趋势(APC=-10.59%,t=-5.534,P<0.001;APC=-11.16%,t=-5.081,P<0.001)。农村地区脑卒中死亡率显著高于城市地区(χ²=230.022,P<0.001)。农村地区、城市地区脑卒中标化死亡率均呈下降趋势(APC=-8.37%,t=-4.973,P<0.001;APC=-24.30%,t=-6.641,P<0.0...     

苏州市2011—2020年居民慢性阻塞性肺疾病死亡特征及早死寿命分析

目的 了解苏州市2011—2020年慢性阻塞性肺疾病(COPD)死亡特征,分析COPD死亡及所致早死寿命损失的变化趋势。方法 通过苏州市居民死因监测系统收集2011—2020年苏州市COPD死亡资料,运用描述流行病学方法,计算COPD死亡率、分性别死亡率、早死寿命损失年(YLL)、平均每千人健康寿命年损失(YLL率,‰),死亡率采用2010年全国标准人口进行标化;采用年度变化百分比(AnnualPercentChange,APC)分析COPD死亡和早死寿命发展趋势。结果 2011—2020年苏州市COPD年均粗死亡率为72.42/10万,年均标化死亡率为40.07/10万,均呈下降趋势,APC分别为-4.80%(t=-7.341,P<0.001)和-7.73%(t=-14.042,P<0.001);YLL总计414473.06人年,男性占比是女性的1.82倍,YLL、YLL率均呈下降趋势,全人群APC分别为-3.78%(t_YYL=6.264,P_YYL=0.001)和-5.42%(t_YYL率=8.062,P     

2004―2019年宁夏地区肺结核时空分布差异的影响因素研究

  目的  探讨宁夏回族自治区(简称宁夏)肺结核时空分布差异的可能影响因素,可为深入认识肺结核的传播机制提供参考依据。  方法  根据宁夏2004―2019年肺结核标准化发病比(standardized morbidity ratio, SMR)数据,运用空间杜宾模型(spatial Dubin model,SDM)分析宁夏肺结核发病时空分布差异的可能影响因素。  结果  SDM显示日照时数(β=0.000 336 4,P=0.021)、卫生机构数(β=0.003 058 8,P < 0.001)和人均国内生产总值(gross domestic product, GDP)(δ=0.000 013 3,P < 0.001)与宁夏肺结核SMR呈正相关,而降水量(δ=-0.000 919 9,P=0.028)和卫生机构人员数(β=-0.000 109 2,P=0.005;δ=-0.000 148 0,P=0.034)与宁夏肺结核SMR呈负相关。日照时数、卫生机构数和卫生机构人员数表现为直接效应,降水量、人均GDP和卫生机构人员数表现为间接效应,其中人均GDP具有正向的空间溢出效应,而降水量和卫生机构人员数具有负向的空间溢出效应。  结论  宁夏肺结核发病的空间聚集性可能与经济发展水平(人口流动性)、干旱日照长的气候环境和医疗卫生资源配置等因素有关,建议相关部门调整相应的政策以提升宁夏不同县(区)间的肺结核防制能力。     

2021—2022年江苏省胃癌死亡现状及空间分布特征

目的 了解江苏省胃癌死亡流行特征和空间分布特征。方法 通过江苏省人口死亡登记信息系统,获取2021—2022年胃癌死亡数据和户籍人口数据,采用粗死亡率和年龄标化死亡率描述胃癌死亡水平,运用空间自相关技术分析胃癌死亡空间聚集性,运用Geoscene 3.0软件绘制地图。结果 2021—2022年江苏省胃癌平均死亡粗率为29.73/10万,标化死亡率为11.89/10万,男女标化死亡率比为2.6∶1。死亡率较高的地区集中在江苏西南部和中部,较低的地区在江苏北部地区和东南沿海地区。空间自相关分析显示,胃癌死亡率聚集趋势显著(I=0.6,P<0.001);局部空间自相关分析发现19个死亡率“高-高”聚集的区县,22个死亡率“低-低”聚集的区县,聚集区域与死亡分布区域类似。结论 江苏省胃癌标化死亡率男性高于女性,分布存在明显的空间聚集性,长江沿岸部分地区胃癌死亡高发。     

2015 - 2020年山东省烟台市发热伴血小板减少综合征空间分布特征研究

目的分析山东省烟台市发热伴血小板减少综合征(SFTS)疫情的空间分布特征及空间聚集性, 为制定有效的SFTS防控措施提供依据。方法收集"中国疾病预防控制信息系统传染病监测报告系统"中2015 - 2020年山东省烟台市各乡镇(街道)的SFTS确诊病例资料, 采用ArcGIS 10.2软件进行空间自相关分析。结果 2015 - 2020年, 烟台市共报告SFTS病例839例, 其中死亡病例124例, 年均发病率为2.14/10万, 总病死率为14.78%。全局空间自相关分析显示, 2015 - 2020年烟台市SFTS病例分布呈空间正相关性, 其中2015年病例分布的空间相关性最高(Moran′sI = 0.25, Z = 5.66, P < 0.001), 2018年最低(Moran′sI = 0.16, Z = 3.69, P < 0.001)。局部空间自相关及热点分析显示, 2015 - 2020年烟台市SFTS发病流行区主要在莱州市、蓬莱区、栖霞市、招远市、海阳市的部分山区、丘陵乡镇。结论烟台市SFTS疫情分布具有明显的地区聚集性, 应在高发地区强化宣传教育、监测等干...     

2010-2019年中国人群主要伤害死亡水平与变化趋势

目的分析2010-2019年中国人群主要伤害死亡水平和变化趋势, 为伤害干预工作的开展提供依据。方法收集2010-2019年全国疾病监测地区主要伤害死亡数据, 通过计算4种主要伤害粗死亡率和标化死亡率来描述主要伤害死亡状况, 采用Joinpoint回归模型分析标化死亡率变化趋势。结果 2010-2019年伤害标化死亡率总体呈持续下降趋势(AAPC=-3.5%, P<0.001), 意外跌落标化死亡率总体呈上升趋势(AAPC=1.0%, P=0.104)。主要伤害死亡率随年龄增长呈波动上升趋势, 50～79岁人群意外跌落标化死亡率呈上升趋势(50～岁组AAPC=3.9%, 60～岁组AAPC=5.6%, 70～岁组AAPC=4.6%, 均P<0.001)。男性主要伤害标化死亡率均高于女性, 男性道路交通事故和溺水下降速度较女性更快(男性道路交通事故组AAPC=-5.3%, 女性道路交通事故组AAPC=-3.8%;男性溺水组AAPC=-4.0%, 女性溺水组AAPC=-3.5%, 均P<0.001), 女性自杀及后遗症下降速度较男性更快(女性AAPC=-6.4%, 男性A...     

中国部分地区经济发展水平与癌症发病和死亡情况相关性分析

目的 分析人均国内生产总值(gross domestic product, GDP)和地区癌症发病率、死亡率相关性。方法 研究数据来源于《2018中国肿瘤登记年报》和《2016中国统计年鉴》。采用分层随机抽样法选取55个地区,利用线性相关、限制性立方样条和多元线性回归分析解析地区人均GDP和癌症发病(死亡)率的关系。并按男性和女性的前三位高发癌种,分别进行相关性分析。结果 地区人均GDP与总体世标发病率(r=0.61,P<0.001)和死亡率(r=0.49,P<0.001)呈正相关;立方样条拟合显示,人均GDP较高的地区,癌症发病和死亡水平上升趋势减缓。回归分析显示,在人均GDP较高的地区,总体世标发病率(β=12.08/10⁵, 95%CI:7.57～16.59/10⁵)和世标死亡率(β=5.56/10⁵, 95%CI:2.70～8.42/10⁵)较高;男性中肺癌世标发病率(β=3.63/10⁵, 95%CI:1.87～5.40/10⁵)和死...     

2012—2021年北京市朝阳区居民脑卒中死亡特征及趋势分析

目的 了解2012—2021年北京市朝阳区居民脑卒中死亡特征及变化趋势，为脑卒中防治提供参考。方法 收集2012—2021年北京市朝阳区居民脑卒中死亡登记资料和人口资料，计算脑卒中的死亡率、标化死亡率、减寿年数、早死概率和年度变化百分比(APC)等指标来分析脑卒中的死亡特征及变化趋势。结果 2012—2021年北京市朝阳区居民脑卒中粗死亡率55.01/10⁵，标化死亡率25.15/10⁵，男性高于女性(χ²=269.18,P<0.001),2012—2021年脑卒中标化死亡率呈逐年下降的趋势(APC=-4.78%,P<0.001),60～79岁组脑卒中死亡率逐年降低(APC=-7.50%,P<0.001);80岁及以上年龄组有2个拐点，2013年比2012年脑卒中死亡率明显增高，2013—2016年脑卒中死亡率逐年下降(APC=-25.92%,P=0.026),2017—2021年逐年上升(APC=4.81%,P=0.019)；缺血性脑卒中粗死亡率和标化死亡率均高于出血性脑卒中，P<0.00...     

甘肃省2012年手足口病空间聚集性研究

目的 探讨甘肃省2012年手足口病例的空间分布特征及空间聚集性.方法 采用空间自相关和空间扫描方法对2012年甘肃省手足口病监测的县(市、区)级层面数据进行空间统计分析. 结果 全局自相关发现2012年甘肃省手足口病发病呈显著的聚集性分布,局部自相关分析的发病“热点”区域为嘉峪关市、玉门市、敦煌市、金塔县、肃州区、城关区、安宁区、西固区和皋兰县;通过空间扫描统计得到4个有统计学意义的手足口病高发病率聚集区域. 结论 2012年甘肃省手足口病发病存在明显的空间聚集性,经空间自相关和空间扫描可较好分析出高发重点区域.     

萧山区麻疹的空间自相关分析

目的探测麻疹空间分布特征,为麻疹控制提供科学依据。方法应用ArcV iew 3.3软件空间自相关分析萧山区2007—2009年麻疹发病资料,再用MapInfo 8.5软件绘制标化G值地图,并进行Moran散点图分析。结果全局空间自相关系数Moran’s I、Getis-O rd G分别为0.4722、0.3479,P均小于0.01。局部空间自相关分析显示,高值聚集区在中部地区,低值聚集区在东部地区。在Moran散点图中,低-低型、高-高型为主要空间聚集类型。结论萧山区麻疹发病的空间格局非随机分布,存在明显的聚集区。     

不同空间权重矩阵对我国心血管疾病死亡空间自相关分析的影响

目的 探索不同空间权重矩阵对我国人群心血管疾病（CVD）死亡空间自相关分析结果的影响及其适用性。方法 使用全国人口死亡信息登记管理系统死因监测数据，构建基于邻接关系的Rook矩阵、Queen矩阵，以及基于距离关系的K最近邻矩阵、距离阈值矩阵，分别进行2018年我国区县水平CVD死亡全局及局部空间自相关分析。结果 使用4类26种空间权重矩阵分析我国CVD死亡全局自相关均有统计学意义，全局Moran''s I统计量在一阶Rook矩阵（0.406）、一阶Queen矩阵（0.406）、5个空间单元K最近邻矩阵（0.409）以及距离阈值100 km（0.358）时达到最大。同时，我国CVD死亡呈现局部聚集性分布，不同空间权重矩阵在探测CVD死亡"高-高""低-低""高-低""低-高"空间聚集性方面存在一定差异。结论 我国CVD死亡存在显著全局及局部自相关性。结合不同的空间权重矩阵进行综合分析，有助于深入掌握我国区县水平CVD死亡空间分布特征，为有针对性地CVD早死区域防控、合理配置资源提供依据。     

空间分析中空间自相关性的诊断

目的 大部分流行病学资料具有空间属性,即空间相关性和空间异质性,本研究拟从空间自相关统计量、变异函数图、空间自回归模型等3方面探讨具有空间属性资料的空间自相关性分析方法.方法 分别阐述空间自相关统计量、变异函数图和空间自回归模型的原理和计算方法,对其各自的特点进行比较,并以2009年广东省手足口病的发病为例阐述软件实现的过程以及对参数和统计量的解释.结果 基于广义Pearson相关系数的空间自相关统计量可以定量地分析疾病在空间上的聚集状态以及相关程度;变异函数可以对疾病发生的空间变异进行分解,并解释由空间自相关部分引起的变异大小;空间自回归模型则可以扣除间间自相关性的影响后分析影响因素的作用大小.结论 空间自相关统计量、变异函数图、空间自回归模型是定性和定量地分析空间自相关性的方法,三者结合可以很充分地分析疾病的空间自相关性.     

应用空间自相关分析研究广西壮族自治区肝癌的空间异质性分布特征

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.     

COVID-19 testing,case, and death rates and spatial socio-demographics in New York City: An ecological analysis as of June 2020

We assessed the geographic variation in socio-demographics, mobility, and built environmental factors in relation to COVID-19 testing, case, and death rates in New York City (NYC). COVID-19 rates (as of June 10, 2020), relevant socio-demographic information, and built environment characteristics were aggregated by ZIP Code Tabulation Area (ZCTA). Spatially adjusted multivariable regression models were fitted to account for spatial autocorrelation. The results show that different sets of neighborhood characteristics were independently associated with COVID-19 testing, case, and death rates. For example, the proportions of Blacks and Hispanics in a ZCTA were positively associated with COVID-19 case rate. Contrary to the conventional hypothesis, neighborhoods with low-density housing experienced higher COVID-19 case rates. In addition, demographic changes (e.g. out-migration) during the pandemic may bias the estimates of COVID-19 rates. Future research should further investigate these neighborhood-level factors and their interactions over time to better understand the mechanisms by which they affect COVID-19.     

Understanding the spatial diffusion process of severe acute respiratory syndrome in Beijing

OBJECTIVES: To measure the spatial contagion of severe acute respiratory syndrome (SARS) in Beijing and to test the different epidemic factors of the spread of SARS in different periods. METHODS: A join-count spatial statistic study was conducted and the given hypothetical processes of the spread of SARS in Beijing were tested using various definitions of 'joins'. RESULTS: The spatial statistics showed that of the six diffusion processes, the highest negative autocorrelation occurred in the doctor-number model (M-5) and the lowest negative autocorrelation was found in the population-amount model (M-3). The results also showed that in the whole 29-day research period, about hour or more days experienced a significant degree of contagion. CONCLUSIONS: Spatial analysis is helpful in understanding the spatial diffusion process of an epidemic. The geographical relationships were important during the early phase of the SARS epidemic in Beijing. The statistic based on the number of doctors was significant and more informative than that of the number of hospitals. It reveals that doctors were important in the spread of SARS in Beijing, and hospitals were not as important as doctors in the contagion period. People are the key to the spread of SARS, but the population density was more significant than the population size, although they were both important throughout the whole period.     

Spatial Modelling of Risk Factors for Malaria Prevalence in SNNP Regional State,Ethiopia

BackgroundMalaria is one of the most severe public health problems worldwide with 300 to 500 million cases and about one million deaths reported to date of which 90% were from world health organization (WHO) Sub Saharan Africa (SSA) countries. The purpose of this study was to explore the spatial distribution of malaria parasite prevalence (MPP) among districts of Southern Nations Nationalities and Peoples Regional State (SNNRS) in Ethiopia by using 2011 malaria indicator survey (MIS) data collected for 76 districts and to model its relationship with different covariates.MethodExploratory spatial data analysis (ESDA) was conducted followed by implementation of spatial lag model (SLM) and spatial error model (SEM) in GeoDa software. Queen contiguity second order type of spatial weight matrix was applied in order to formalize spatial interaction among districts.ResultsFrom ESDA, we found positive spatial autocorrelation in malaria prevalence rate. Hot spot areas for MPP were found in the eastern and southeast parts of the region. Relying on specification diagnostics and measures of fit, SLM was found to be the best model for explaining the geographical variation of MPP. SLM analysis demonstrated that proportion of households living in earth/local dung plastered floor house, proportion of households living under thatched roof house, average number of rooms/person in a given district, proportion of households who used anti-malaria spray in the last 12 months before the survey, percentage household using mosquito nets and average number of mosquito nets/person in a given district have positive and statistically significant effect on spatial distribution of MPP across districts of SNNPRS. Percentage of households living without access to radio and television has negative and statistically significant effect on spatial distribution of MPP across districts of MPP.ConclusionMalaria is spatially clustered in space. The implication of the spatial clustering is that, in cases where the decisions on how to allocate funds for interventions needs to have spatial dimension.     

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。     

四种空间回归模型在疾病空间数据影响因素筛选中的比较研究

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.