本文關(guān)鍵詞：肺結(jié)核發(fā)病的時(shí)空聚集性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 肺結(jié)核是由肺結(jié)核桿菌造成的一種傳染性疾病,通過空氣傳播使人感染。1990年,世界衛(wèi)生組織報(bào)告全球疾病負(fù)擔(dān)排名時(shí),肺結(jié)核位于第七位,預(yù)計(jì)到2020年,肺結(jié)核的全球疾病負(fù)擔(dān)排名仍保持在第七位。在2001年,WHO估算,18.6億的人口,即全球人口的32%,都感染了肺結(jié)核。每年全球874萬的人口發(fā)生肺結(jié)核,將近200萬人死亡。如果不能得到合適的治療,肺結(jié)核病人一年能傳染10-15的人。肺結(jié)核比其他傳染病更容易導(dǎo)致成人死亡,每年大概會(huì)導(dǎo)致40萬人死亡。它主要影響15-54周歲的人群的生產(chǎn)能力,如果一個(gè)成年人患了肺結(jié)核,每年平均會(huì)喪失3-4個(gè)月的勞動(dòng)時(shí)間,相當(dāng)于損失了每年20%-30%的家庭收入。由此可見,這對于一個(gè)國家或者地區(qū)會(huì)是巨大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),因此探討肺結(jié)核等傳染病的時(shí)空分布及其防治研究對于研究者是一個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。 眾所周知,醫(yī)學(xué)是微觀和宏觀系統(tǒng)的綜合性學(xué)科,大量的數(shù)據(jù)具有空間分布的屬性。而流行病學(xué)主要是研究疾病在空間、時(shí)間及人群中的分布,大約80%的流行病學(xué)資料具有空間屬性,如人群或動(dòng)物的患病總發(fā)生在一定的空間位置,而處在某一空間位置的地理環(huán)境或社會(huì)因素又影響著疾病的發(fā)生,因此只有準(zhǔn)確分析疾病的空間分布特征,才能有效地研究疾病病因及其影響因素,進(jìn)而確定高危人群和高發(fā)地區(qū),制定預(yù)防措施。另外,傳染病的發(fā)生與流行,地方病的分布,許多疾病的地方性高發(fā)性特點(diǎn)以及醫(yī)藥衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的分布等都與空間信息密切相關(guān)。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)資料的這種空間相關(guān)特點(diǎn)成為空間統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用的前提。 而總結(jié)前人的研究成果,也不難發(fā)現(xiàn)傳染病的研究較多地運(yùn)用傳統(tǒng)的數(shù)量統(tǒng)計(jì)模型,在空間關(guān)系和數(shù)值的相關(guān)分析上顧此失彼。新興的空間統(tǒng)計(jì)為在分析空間關(guān)系的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)值的相關(guān)分析提供了新的思路,其核心就是認(rèn)識(shí)與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)間的空間依賴。比如,針對肺結(jié)核等傳染病的研究,多限于單一的對疾病發(fā)生率的描述,忽略了肺結(jié)核發(fā)病存在的地理相關(guān)性,不能從定量的水平上對疾病的空間分布做一定的探討。而肺結(jié)核作為一種傳染病,與當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境、人口、氣候等都存在一定的聯(lián)系,并且由于其傳染性和普遍性,定性的研究不足以滿足現(xiàn)有疾病控制工作的需要,因此,運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析方法,從定量水平上探討肺結(jié)核發(fā)病的熱點(diǎn)區(qū)域,以及空間、時(shí)間和時(shí)空聚集性是非常必要的。 研究目的 本研究主要運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)學(xué)中的空間自相關(guān)方法和時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量方法,獲得肺結(jié)核傳染病發(fā)病的時(shí)空分布情況,旨在發(fā)現(xiàn)新發(fā)的傳染病病例何時(shí)何地高發(fā),即某地理區(qū)域內(nèi)肺結(jié)核的發(fā)病的時(shí)空熱點(diǎn),從而探討該地區(qū)肺結(jié)核發(fā)病的聚集性問題,為該地區(qū)公共衛(wèi)生政策的制定和肺結(jié)核的防控提供理論依據(jù),也可為同類研究提供參考。 實(shí)例分析 實(shí)例分析采用寧波市疾病控制中心提供的1997-2003年肺結(jié)核的匯編資料,對肺結(jié)核的發(fā)病數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,并獲取1:25萬的寧波地區(qū)矢量地圖,在Excel中輸入該地區(qū)十一個(gè)轄區(qū)的地區(qū)代碼、發(fā)病數(shù)據(jù)、人口基本情況,每年的肺結(jié)核發(fā)病率數(shù)據(jù),并把Excel格式的文件轉(zhuǎn)變成可共使用SHP格式的地理屬性文件。 空間自相關(guān)分析方法采用的全局型和局域性Moran's I、Moran's I散點(diǎn)圖、蒙特卡羅方法、空間經(jīng)驗(yàn)貝葉斯光滑法均油空間統(tǒng)計(jì)軟件包GeoDa095i實(shí)現(xiàn);時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)方法分析由空間統(tǒng)計(jì)分析軟件包時(shí)空分析軟件SaTScan7.0來實(shí)現(xiàn);空間聚類圖,時(shí)空掃描窗口等疾病專題地圖均由GIS公司的產(chǎn)品ArcView GIS軟件來實(shí)現(xiàn)。 主要結(jié)果 一、Moran's I結(jié)果 運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)分析軟件包得出1997-2003年七年的全局型空間自相關(guān)系數(shù),分別為0.1265、0.2628、0.2585、0.1386、0.1285、0.0012、0.0845,且均經(jīng)過統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn),1997、1998、1999、2000、2001五年的Moran's I指數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而2002和2003年均不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 局域型Moran's I即LISA分析,1997年寧波地區(qū)象山縣的肺結(jié)核發(fā)病處于高-高區(qū)域:1998年象山和寧海均處于高高區(qū)域,而慈溪處于低低區(qū)域;1999年象山、寧海處在高高區(qū)域,而慈溪、江北處于低低區(qū)域:2000年肺結(jié)核的發(fā)病分布的空間聚類結(jié)果,象山在高高區(qū)域,而慈溪,江北在低低區(qū)域;2001年象山在高高區(qū)域,而江北在低低區(qū)域;2002年象山在低-高區(qū)域,而江北在低低區(qū)域;2003年寧海在低.高區(qū)域。且以上闡述的高高、高低、低高、低低區(qū)域均代表經(jīng)過統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)(P＜0.05),具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)果。 二、空間掃描統(tǒng)計(jì)量方法(SaTScan)分析 單純空間掃描統(tǒng)計(jì)量分析結(jié)果1997高發(fā)病聚集區(qū)為象山所屬人口區(qū)域(RR=1.620,P=0.01＜0.05),年平均發(fā)病率為45.5/10萬,次級發(fā)病聚集區(qū)為奉化和鄞州(RR=1.342,P=0.01＜0.05),年平均發(fā)病率為37.2/10萬,1998年高發(fā)病聚集區(qū)為奉化和鄞州所屬人口區(qū)域(RR=1.493,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為35.7/10萬,次級發(fā)病聚集區(qū)為象山和寧海(RR=1.324,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為32.9/10萬,三級發(fā)病聚集區(qū)為北侖和鎮(zhèn)海(RR=1.297,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為33.4/10萬;1999年高發(fā)病聚集區(qū)為奉化和鄞州所屬人口區(qū)域(RR=1.831,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為44.8/10萬,次級發(fā)病聚集區(qū)為象山(RR=1.484,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為41.2/10萬;2000年高發(fā)病聚集區(qū)為奉化和鄞州所屬人口區(qū)域(RR=1.364,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為39.0/10萬,次級發(fā)病聚集區(qū)為象山(RR=1.311,P=0.006＜0.05),年平均發(fā)病率為39.4/10萬;2001年高發(fā)病聚集區(qū)為奉化和鄞州所屬人口區(qū)域(RR=1.514,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為40.6/10萬,次級發(fā)病聚集區(qū)為象山,寧海(RR=1.388,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為38.5/10萬;2002年高發(fā)病聚集區(qū)為奉化和鄞州所屬人口區(qū)域(RR=1.430,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為43.5/10萬。2003年,高發(fā)病率聚集區(qū)域集中在象山、奉化和寧海(RR=1.670,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為54.7/10萬,次級聚集區(qū)域?yàn)榻?RR=1.995,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為75.0/10萬。 時(shí)空分析的結(jié)果,為2001-2003年的肺結(jié)核發(fā)病的空間聚集區(qū)域主要為寧海和奉化(RR=1.477,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為46.3/10萬;次級時(shí)空聚集區(qū)域?yàn)?003年的江北(RR=2.415,P=0.001＜0.05);三級聚集區(qū)域?yàn)?999-2001年的鄞州(RR=1.9364,P=0.001＜0.05),年平均發(fā)病率為41.8/10萬。 結(jié)論 1.Moran散點(diǎn)圖具有較強(qiáng)的局域型相關(guān)分析功能,即對應(yīng)于Moran散點(diǎn)圖的不同象限,可識(shí)別出空間分布中存在著哪幾種不同的實(shí)體,一定程度上也表達(dá)了局部區(qū)域之間的一些聯(lián)系。結(jié)合1997年的Moran's I散點(diǎn)圖,可初步判斷,象山在第一象限,余姚,奉化,鄞州,鎮(zhèn)海在第二象限,慈溪、海曙,江東,江北在第三象限,而寧海,北侖在第四象限。但是,散點(diǎn)圖不提供各區(qū)域點(diǎn)的具體的Moran's I值,所以需要借助于局域型自相關(guān)系數(shù)及其檢驗(yàn)。 2.1997-2001年LISA(Local Indication of Spatial Autocorrelation)的綜合分析,因此一定程度上可以推斷,寧波的兩個(gè)縣級轄區(qū)東南部的象山和南部的寧海,為發(fā)病的熱點(diǎn)區(qū)域。另外由于肺結(jié)核的傳染病特點(diǎn),其發(fā)病具有相應(yīng)的擴(kuò)散效應(yīng),寧波地區(qū)肺結(jié)核的發(fā)病可能存在著由北向南逐漸增高的趨勢 3.單純空間掃描統(tǒng)計(jì)量分析顯示,1997年集中在象山、1998-2002年高發(fā)病區(qū)域均集中在奉化和鄞州,2003年象山、寧海、奉化為高發(fā)區(qū)域,從純空間分析角度來比較,與空間自相關(guān)的結(jié)果顯然有所出入,其不同是由于不同方法基于的不同標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)不同所造成的。但是1998-2001年的純空間掃描統(tǒng)計(jì)分析,奉化和鄞州為空間聚集區(qū)域,象山、寧海為次級高發(fā)聚集區(qū)域,和1998-2001年空間自相關(guān)分析時(shí)寧海和奉化處于高高值區(qū)域是一致的,仍能看出寧波南部和中部區(qū)域?yàn)榘l(fā)病的熱點(diǎn)區(qū)域。 根據(jù)對1997-2003年的時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量結(jié)果顯示2001-2003年奉化、寧海為高發(fā)病聚集區(qū)域,而2003年的江北為次級發(fā)病聚集區(qū)域;1999-2001年鄞州為三級發(fā)病聚集區(qū)域,從而探討了寧波地區(qū)肺結(jié)核發(fā)病的時(shí)空聚集性。 4.空間自相關(guān)Moran's I法相比,時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量方法借助于似然比的方法,用RR值判斷窗口內(nèi)外發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的大小,進(jìn)行時(shí)空聯(lián)合的交互分析,顯然時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量更適合對肺結(jié)核發(fā)病時(shí)空聚集性的分析。而空間自相關(guān)方法采用關(guān)聯(lián)系數(shù),運(yùn)用空間經(jīng)驗(yàn)貝葉斯光滑處理后的發(fā)病率,Moran's I指數(shù)偏大,也容易受限于空間尺度大小的問題,顯然更適合單純空間模式的探討。 5.1997-2001年五年肺結(jié)核發(fā)病的全局型自相關(guān),說明了該地區(qū)肺結(jié)核發(fā)病存在一定的聚集性,但并不能準(zhǔn)確判斷存在的聚集區(qū)域是低發(fā)區(qū)域,或是高發(fā)區(qū)域,還是兩者兼有。2002年-2003年寧波地區(qū)肺結(jié)核的發(fā)病,在全局型Moran's I檢驗(yàn)后,提示不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,因此這兩年不存在全局型的空間自相關(guān)。對2002年-2003年的兩年的空間自相關(guān)分析,卻提示不存在空間聚集性,這樣的結(jié)果可能導(dǎo)致忽略寧波大部分轄區(qū)發(fā)病率水平在整體上處于較高水平的事實(shí),而象山和寧海隨時(shí)間變化的幅度小于同期的其他轄區(qū),因此出現(xiàn)了不存在肺結(jié)核發(fā)病熱點(diǎn)的結(jié)果。而且各轄區(qū)的發(fā)病率之間差距不大,該區(qū)域內(nèi)的發(fā)病率的高低均是相對的,所以容易形成假陰性的結(jié)果,這可能是導(dǎo)致不存在全局型空間自相關(guān)的原因。
【關(guān)鍵詞】：肺結(jié)核 空間統(tǒng)計(jì)學(xué) 空間自相關(guān) 空間掃描統(tǒng)計(jì)量 發(fā)病聚集性
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：R181.3
【目錄】：

• 中文摘要5-9
• 英文摘要9-14
• 第一章 前言14-18
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法的發(fā)展15-16
• 1.3 研究目的16-18
• 第二章 基本理論及方法18-23
• 2.1 空間權(quán)重矩陣18
• 2.2 MORN'S I指數(shù)分析方法18-20
• 2.3 空間掃描統(tǒng)計(jì)量20-21
• 2.4 蒙特卡羅檢驗(yàn)21-22
• 2.5 空間經(jīng)驗(yàn)貝葉斯光滑法(SPATIAL EMPIRICAL BAYES SMOOTH,SEBS)22-23
• 第三章 實(shí)例分析23-38
• 3.1 資料來源23
• 3.2 資料預(yù)處理23-24
• 3.3 實(shí)現(xiàn)軟件24-25
• 3.4 資料描述性分析25-35
• 3.5 空間掃描統(tǒng)計(jì)量分析結(jié)果35-38
• 第四章 總結(jié)與探討38-46
• 4.1 主要特點(diǎn)38-42
• 4.2 空間自相關(guān)和時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量分析的異同42-43
• 4.3 兩種方法模型的局限性43-44
• 4.4 本研究的局限與不足之處44-45
• 4.5 創(chuàng)新之處45-46
• 參考文獻(xiàn)46-49
• 附錄49-50
• 論文發(fā)表情況49-50
• 空間自相關(guān)方法及其主要應(yīng)用現(xiàn)狀(綜述)50-57
• 致謝57

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：384271