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目的 了解青海省结核病的空间分布特征和趋势,探究其分布的聚集性和发病热点,为青海省结核病的防治提供依据.方法 采用空间流行病学研究方法及ArcGIS 10.2,对青海省2011-2015年结核发病资料进行专题地图输出、空间自相关分析、高/低聚类分析、热点分析和Kriging插值预测.结果 青海省结核病5年平均登记发病率地理分布图显示:发病率高的县是曲麻莱、玛多县、杂多县、久治县,低发病率主要分布在格尔木市、乌兰县、平安县、湟中县、互助县.青海省结核病高发病率在东西方向和南北方向都有趋势存在,结果与结核地区分布图相符合.全局空间自相关分析结果显示:Moran's I指数为0.32,Z=7.22,P=0.001;高/低聚类分析显示:Getis Gi系数为-0.13,Z=-2.00,P=0.045;热点分析显示:青海省结核病发病的热点集中在杂多县、曲麻莱县、称多县、达日县、玛沁县、班玛县.结论 2011-2015年青海省结核病地理分布呈现不均衡分布,全省结核病疫情分布呈现正空间自相关,主要以“低—低”模型聚集,并存在发病热点.

作者:马永成;王兆芬;李斌;马斌忠;马成强;申秀丽;张媛媛;汪海静;蒋明霞;王卫军

来源:中华疾病控制杂志 2018 年 22卷 4期

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作者:
马永成;王兆芬;李斌;马斌忠;马成强;申秀丽;张媛媛;汪海静;蒋明霞;王卫军
来源:
中华疾病控制杂志 2018 年 22卷 4期
标签:
结核 地理信息系统 时空聚类分析 Tuberculosis Geographic information systems Space-time clustering
目的 了解青海省结核病的空间分布特征和趋势,探究其分布的聚集性和发病热点,为青海省结核病的防治提供依据.方法 采用空间流行病学研究方法及ArcGIS 10.2,对青海省2011-2015年结核发病资料进行专题地图输出、空间自相关分析、高/低聚类分析、热点分析和Kriging插值预测.结果 青海省结核病5年平均登记发病率地理分布图显示:发病率高的县是曲麻莱、玛多县、杂多县、久治县,低发病率主要分布在格尔木市、乌兰县、平安县、湟中县、互助县.青海省结核病高发病率在东西方向和南北方向都有趋势存在,结果与结核地区分布图相符合.全局空间自相关分析结果显示:Moran's I指数为0.32,Z=7.22,P=0.001;高/低聚类分析显示:Getis Gi系数为-0.13,Z=-2.00,P=0.045;热点分析显示:青海省结核病发病的热点集中在杂多县、曲麻莱县、称多县、达日县、玛沁县、班玛县.结论 2011-2015年青海省结核病地理分布呈现不均衡分布,全省结核病疫情分布呈现正空间自相关,主要以“低—低”模型聚集,并存在发病热点.

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