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目的:探索上海市杨浦2007~2014年区急性心肌梗死患者发病、死亡人群空间分布的特征,寻找“热点区域”。方法建立2007~2014年上海市杨浦区基于街区的急性心肌梗死空间数据库,运用地理信息系统技术、全局空间自相关(Moran’sI)与局部空间自相关(Local Moran’sI,LISA)方法对急性心肌梗死资料进行分析处理,探索杨浦区急性心肌梗死空间分布模式和规律。结果全局空间自相关结果显示,杨浦区急性心肌梗死发病率(45.81/万)、死亡率(13.86/万)在各街区间存在明显的空间聚集现象(I发病=0.1012,P=0.0291;I死亡=0.1428,P=0.0281);局部空间自相关分析探测出了急性心肌梗死发病率、死亡率的高发热点地区为杨浦区长白新村街区和延吉新村街区。结论杨浦区急性心肌梗死发病率、死亡率呈显著的地区分布规律,可根据这一特征进一步寻找地区差异性的原因,为合理配置医疗资源和调整管理策略提供科学依据。

作者:刘杰;陈挺;余云华;韩雪;郑兴

来源:中国循证心血管医学杂志 2016 年 8卷 4期

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作者:
刘杰;陈挺;余云华;韩雪;郑兴
来源:
中国循证心血管医学杂志 2016 年 8卷 4期
标签:
急性心肌梗死 空间流行病学分布 地理信息系统 空间自相关分析 Acute myocardial infarction Spatial distribution of epidemic disease Geographic information systems Spatial autocorrelation analysis
目的:探索上海市杨浦2007~2014年区急性心肌梗死患者发病、死亡人群空间分布的特征,寻找“热点区域”。方法建立2007~2014年上海市杨浦区基于街区的急性心肌梗死空间数据库,运用地理信息系统技术、全局空间自相关(Moran’sI)与局部空间自相关(Local Moran’sI,LISA)方法对急性心肌梗死资料进行分析处理,探索杨浦区急性心肌梗死空间分布模式和规律。结果全局空间自相关结果显示,杨浦区急性心肌梗死发病率(45.81/万)、死亡率(13.86/万)在各街区间存在明显的空间聚集现象(I发病=0.1012,P=0.0291;I死亡=0.1428,P=0.0281);局部空间自相关分析探测出了急性心肌梗死发病率、死亡率的高发热点地区为杨浦区长白新村街区和延吉新村街区。结论杨浦区急性心肌梗死发病率、死亡率呈显著的地区分布规律,可根据这一特征进一步寻找地区差异性的原因,为合理配置医疗资源和调整管理策略提供科学依据。