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目的 对2007年克山病15个监测省(直辖市、自治区)进行病情空间区划,为制订防控策略提供依据.方法 从2007年全国克山病监测数据中选择5个指标对15个监测省(市、自治区)进行病情评估,再用主成分分析法计算反映克山病病情的综合指标得分,采用标准差分段法,将综合指标得分分成轻、中、重病区,并在地理信息系统(GIS)中进行克山病空间区划显示.结果 提取的3个主成分从不同维度反映克山病病情,包含全体指标信息的88.128%.第一主成分与总检出率、慢型克山病检出率、潜在型克山病检出率之间的关系较密切,第二主成分与各省受威胁人数的关系较密切,第三主成分与新发病例检出率之间的关系较为密切.从综合指标得分看,克山病重病区分布在甘肃、吉林、黑龙江、河北、辽宁5省,中病区分布在内蒙古、山东、湖北、四川4省(自治区),轻病区分布在陕西、山西、云南、河南、贵州、重庆6省(市).结论 将GIS引入到克山病监测,为观察克山病病情空间分布提供了一种简便而直接的方法,为因地制宜地监控克山病流行的重点地区提供了依据.

作者:赵苗苗;侯杰;王铜

来源:中国地方病学杂志 2012 年 31卷 4期

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赵苗苗;侯杰;王铜
来源:
中国地方病学杂志 2012 年 31卷 4期
标签:
克山病 数据收集 人口统计学 地理信息系统 主成分分析 Keshan disease Data collection Demography Geographic information system Principal component analysis
目的 对2007年克山病15个监测省(直辖市、自治区)进行病情空间区划,为制订防控策略提供依据.方法 从2007年全国克山病监测数据中选择5个指标对15个监测省(市、自治区)进行病情评估,再用主成分分析法计算反映克山病病情的综合指标得分,采用标准差分段法,将综合指标得分分成轻、中、重病区,并在地理信息系统(GIS)中进行克山病空间区划显示.结果 提取的3个主成分从不同维度反映克山病病情,包含全体指标信息的88.128%.第一主成分与总检出率、慢型克山病检出率、潜在型克山病检出率之间的关系较密切,第二主成分与各省受威胁人数的关系较密切,第三主成分与新发病例检出率之间的关系较为密切.从综合指标得分看,克山病重病区分布在甘肃、吉林、黑龙江、河北、辽宁5省,中病区分布在内蒙古、山东、湖北、四川4省(自治区),轻病区分布在陕西、山西、云南、河南、贵州、重庆6省(市).结论 将GIS引入到克山病监测,为观察克山病病情空间分布提供了一种简便而直接的方法,为因地制宜地监控克山病流行的重点地区提供了依据.