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目的 探讨江苏省各县(区)HIV感染者空间分布规律,试建立疫情预测模型.方法 建立江苏省各县(市)HIV感染者人数疫情数据库,根据地理信息分析HIV感染者相关的地理特征,对HIV感染者人数进行趋势分析、空间自相关分析、空间线性回归分析.结果 (1)江苏省HIV感染者总体呈随机分布,但局部地区存在感染者聚集现象,发现南京市城区的感染者人数表现为负自相关,苏州和无锡市城区两地为正自相关.铜山县、吴江市、南京市浦口区和城区、溧水县、无锡市城区、苏州市城区为江苏省HIV感染者高度聚集的热点区域.(2)建立江苏省HIV感染者疫情分布图和趋势分析图,全省HIV感染者分布在地理东西方向上的变化不大,南北方向上,苏南地区疫情远远比苏北和苏中地区严重.(3)运用最小二乘法进行HIV感染者人数的空间线性回归分析,江苏省HIV感染者人数与地理经纬度之间的线性回归关系无统计学意义(t=-1.045 103,P=0.299 904;t=-1.443 668,P=0.153 714).结论 应根据江苏省HIV感染者空间分布特点,制定预防和控制疫情传播的措施.

作者:彭志行;羊海涛;成月佳;王璐;喻荣彬;还锡萍;沈洪兵;陈峰;汪宁

来源:中华流行病学杂志 2011 年 32卷 1期

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作者:
彭志行;羊海涛;成月佳;王璐;喻荣彬;还锡萍;沈洪兵;陈峰;汪宁
来源:
中华流行病学杂志 2011 年 32卷 1期
标签:
艾滋病 地理信息系统 空间自相关分析 趋势分析 AIDS Geographic information system Spatial autocorrelation analysis Trend surface analysis
目的 探讨江苏省各县(区)HIV感染者空间分布规律,试建立疫情预测模型.方法 建立江苏省各县(市)HIV感染者人数疫情数据库,根据地理信息分析HIV感染者相关的地理特征,对HIV感染者人数进行趋势分析、空间自相关分析、空间线性回归分析.结果 (1)江苏省HIV感染者总体呈随机分布,但局部地区存在感染者聚集现象,发现南京市城区的感染者人数表现为负自相关,苏州和无锡市城区两地为正自相关.铜山县、吴江市、南京市浦口区和城区、溧水县、无锡市城区、苏州市城区为江苏省HIV感染者高度聚集的热点区域.(2)建立江苏省HIV感染者疫情分布图和趋势分析图,全省HIV感染者分布在地理东西方向上的变化不大,南北方向上,苏南地区疫情远远比苏北和苏中地区严重.(3)运用最小二乘法进行HIV感染者人数的空间线性回归分析,江苏省HIV感染者人数与地理经纬度之间的线性回归关系无统计学意义(t=-1.045 103,P=0.299 904;t=-1.443 668,P=0.153 714).结论 应根据江苏省HIV感染者空间分布特点,制定预防和控制疫情传播的措施.