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目的 使用空间统计学的方法,分析甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎报告发病率的时空分布特征,探索发病的时空聚集区.方法 利用甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎报告发病率数据,以区(县)水平计算其空间分布的全局、局部自相关系数,并分析时空分布特征.结果 甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎报告发病率存在空间相关性(P<0.001);局部G统计量分析显示热点区域主要分布于河西地区,冷点区域主要分布于天水、陇南及庆阳的部分县(区).时空分析结果显示,甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎报告发病率存在时空聚集性,高发病率最大可能聚集区分布于河西地区,聚集时间为2012-2013年(RR=3.05,LLR=4 670.995,P<0.001),低发病率最大可能聚集区分布于陇东地区,聚集时间为2009-2010年(RR=0.36,LLR=1 980.686,P<0.001).结论 甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎发病率存在空间和时空聚集区域,对流行性腮腺炎监测及防控策略的制定具有重要意义.

作者:刘东鹏;孟蕾;苟发香;魏孔福;杨筱婷;刘新凤

来源:中华流行病学杂志 2015 年 36卷 11期

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作者:
刘东鹏;孟蕾;苟发香;魏孔福;杨筱婷;刘新凤
来源:
中华流行病学杂志 2015 年 36卷 11期
标签:
流行性腮腺炎 地理信息系统 时空聚集分析 Mumps Geographic information system Spatial temporal clustering
目的 使用空间统计学的方法,分析甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎报告发病率的时空分布特征,探索发病的时空聚集区.方法 利用甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎报告发病率数据,以区(县)水平计算其空间分布的全局、局部自相关系数,并分析时空分布特征.结果 甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎报告发病率存在空间相关性(P<0.001);局部G统计量分析显示热点区域主要分布于河西地区,冷点区域主要分布于天水、陇南及庆阳的部分县(区).时空分析结果显示,甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎报告发病率存在时空聚集性,高发病率最大可能聚集区分布于河西地区,聚集时间为2012-2013年(RR=3.05,LLR=4 670.995,P<0.001),低发病率最大可能聚集区分布于陇东地区,聚集时间为2009-2010年(RR=0.36,LLR=1 980.686,P<0.001).结论 甘肃省2009-2013年流行性腮腺炎发病率存在空间和时空聚集区域,对流行性腮腺炎监测及防控策略的制定具有重要意义.