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目的 分析2019-2021年上海市浦东新区流行性感冒病例的时空分布特征,为控制流感暴发和流行提供参考依据.方法 以街道为单位收集2019-2021年上海市浦东新区流感发病数据,采用ArcGIS 10.8软件作为数据管理和呈现平台,构建空间数据库,进行空间自相关分析,采用SaTScan 9.6软件进行时空聚集分析.结果 2019-2021年上海市浦东新区共报告流感病例10 709例,流感年报告发病率分别为133.08/10万、42.63/10万、17.81/10万.2019、2020、2021年全局自相关Moran's I指数分别为0.255、0.232、0.446,差异均有统计学意义(P<0.05);局部空间自相关探测到的高-高聚集区,以浦东新区北部主城区为主.时空扫描分析显示,Ⅰ类聚集区主要位于部分北部主城区、中部,聚集时间为2019年11月30日至2020年1月24日,相对危险度(RR)为19.92,对数似然比(LLR)为4878.07,P<0.01;Ⅱ类聚集区主要位于西北部,聚集时间为2019年1月12日 至2019年5月3日,RR为5.57,LLR为1526.13,P<0.01.结论 2019-2021年上海市浦东新区流感病例整体上呈现时空聚集性,部分北部主城区、中部为重点防控区域.

作者:范静宜;朱渭萍;齐慧;叶楚楚;顾霍铮;徐晶;周一心

来源:疾病监测 2023 年 38卷 6期

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作者:
范静宜;朱渭萍;齐慧;叶楚楚;顾霍铮;徐晶;周一心
来源:
疾病监测 2023 年 38卷 6期
标签:
流行性感冒 流行特征 空间自相关 时空聚集性 Influenza Epidemic characteristics Spatial autocorrelation Spatiotemporal aggregation
目的 分析2019-2021年上海市浦东新区流行性感冒病例的时空分布特征,为控制流感暴发和流行提供参考依据.方法 以街道为单位收集2019-2021年上海市浦东新区流感发病数据,采用ArcGIS 10.8软件作为数据管理和呈现平台,构建空间数据库,进行空间自相关分析,采用SaTScan 9.6软件进行时空聚集分析.结果 2019-2021年上海市浦东新区共报告流感病例10 709例,流感年报告发病率分别为133.08/10万、42.63/10万、17.81/10万.2019、2020、2021年全局自相关Moran's I指数分别为0.255、0.232、0.446,差异均有统计学意义(P<0.05);局部空间自相关探测到的高-高聚集区,以浦东新区北部主城区为主.时空扫描分析显示,Ⅰ类聚集区主要位于部分北部主城区、中部,聚集时间为2019年11月30日至2020年1月24日,相对危险度(RR)为19.92,对数似然比(LLR)为4878.07,P<0.01;Ⅱ类聚集区主要位于西北部,聚集时间为2019年1月12日 至2019年5月3日,RR为5.57,LLR为1526.13,P<0.01.结论 2019-2021年上海市浦东新区流感病例整体上呈现时空聚集性,部分北部主城区、中部为重点防控区域.