文章分析了肺結(jié)核發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的影響因素與時(shí)空分布特征,建立了疾病時(shí)空分布模型,通過R-INLA包估計(jì)模型參數(shù)與時(shí)空效應(yīng).結(jié)果顯示,平均相對(duì)濕度、月平均降水、月平均日照時(shí)長(zhǎng)和月人均GDP對(duì)應(yīng)的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分別為1.018、1.014、1.026和1.025,平均溫度和平均氣壓對(duì)應(yīng)的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分別為0.956和0.767.總體來看,全國(guó)肺結(jié)核相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空差異明顯,空間上呈南重北輕分布態(tài)勢(shì),時(shí)間上呈逐年遞減趨勢(shì).表明INLA算法對(duì)分析肺結(jié)核的時(shí)空分布特征具有可行性,平均相對(duì)濕度、月平均降水、月平均日照時(shí)長(zhǎng)和月人均GDP對(duì)肺結(jié)核發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)有正向作用,平均溫度與平均氣壓有負(fù)向作用,平均風(fēng)速無顯著作用.新疆、貴州、海南、廣西、湖南、黑龍江、湖北和廣東為高發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)地區(qū),今后要加強(qiáng)疫情防控.春季為高發(fā)期,應(yīng)做好預(yù)防工作.

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 INLA算法
    1.1 高斯馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)
    1.2 隱高斯模型
    1.3 貝葉斯理論
    1.4 INLA算法估計(jì)過程
        1.4.1 對(duì)π(θ|y)的近似
        1.4.2 對(duì)π(θk|y)近似
        1.4.3 對(duì)π(xi|θ,y)近似
2 INLA算法在肺結(jié)核時(shí)空分布中的應(yīng)用
    2.1 模型
    2.2 結(jié)果
        2.2.1 氣象和社會(huì)因素
        2.2.2 空間分布
        2.2.3 時(shí)間分布
        2.2.4 時(shí)空分布
3 結(jié)論



本文編號(hào)：3854382