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[目的]在乡镇(街道)水平上探索济南市食管癌死亡的空间分析特征和聚集性.[方法]利用济南市2018-2020年死因监测资料,应用GeoDa 1.18软件进行经验贝叶斯平滑和空间自相关分析,使用SaTScan 9.7软件进行空间扫描统计.[结果]食管癌全局空间自相关分析的Moran's I为0.72(P<0.01).局部空间自相关分析发现,位于济南市西南部的14个乡镇(街道)食管癌死亡呈现高-高聚集.空间扫描统计结果显示,一类聚集区分布于济南市西南部13个乡镇(街道)(RR=3.10,LLR=106.02,P<0.001).[结论]在乡镇(街道)水平上,济南市西南农村地区的食管癌死亡存在高发聚集区域.

作者:周林;王莹;马霞;张军

来源:中国肿瘤 2023 年 32卷 7期

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作者:
周林;王莹;马霞;张军
来源:
中国肿瘤 2023 年 32卷 7期
标签:
食管癌 空间流行病学 空间聚集性分析 山东 esophageal cancer spatial epidemiology spatial aggregation analysis Shandong
[目的]在乡镇(街道)水平上探索济南市食管癌死亡的空间分析特征和聚集性.[方法]利用济南市2018-2020年死因监测资料,应用GeoDa 1.18软件进行经验贝叶斯平滑和空间自相关分析,使用SaTScan 9.7软件进行空间扫描统计.[结果]食管癌全局空间自相关分析的Moran's I为0.72(P<0.01).局部空间自相关分析发现,位于济南市西南部的14个乡镇(街道)食管癌死亡呈现高-高聚集.空间扫描统计结果显示,一类聚集区分布于济南市西南部13个乡镇(街道)(RR=3.10,LLR=106.02,P<0.001).[结论]在乡镇(街道)水平上,济南市西南农村地区的食管癌死亡存在高发聚集区域.