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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。

作者:王薇;刘韫宁;殷鹏;王黎君;刘江美;齐金蕾;由金玲;林琳;周脉耕

来源:中华流行病学杂志 2021 年 42卷 8期

知识库介绍

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作者:
王薇;刘韫宁;殷鹏;王黎君;刘江美;齐金蕾;由金玲;林琳;周脉耕
来源:
中华流行病学杂志 2021 年 42卷 8期
标签:
心血管疾病 死亡 空间自相关 空间权重矩阵 空间分析 Cardiovascular disease Mortality Spatial autocorrelation Spatial weight matrix Spatial analysis
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。

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