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基于環(huán)比增長率和空間約束聚類算法分析中國COVID-19疫情的風險現(xiàn)狀

發(fā)布時間:2021-02-20 19:04
  目的分析中國31個省、自治區(qū)、直轄市和新疆生產(chǎn)建設兵團(以下簡稱"31個。▍^(qū)、市、兵團)")新型冠狀病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情的近期防控態(tài)勢,基于各省份的疫情防控現(xiàn)狀提出分區(qū)管理的設計建議。方法基于2020年1月25—2月8日中國31個。▍^(qū)、市、兵團)COVID-19累計確診病例數(shù),計算累計和新增確診病例數(shù)的環(huán)比增長率,并擬合隨時間的線性函數(shù)得到環(huán)比增長率的線性趨勢。進一步結(jié)合環(huán)比增長率的中位數(shù)(median,M)、標準差(standarddeviation,S)和累計確診病例數(shù)進行AZP-SA(auto zone procedure with stimulate annealing,AZP-SA)的空間約束聚類,對各省份疫情現(xiàn)狀進行合理分區(qū)。結(jié)果中國31個。▍^(qū)、市、兵團)累計確診病例數(shù)的環(huán)比增長率在近期均呈現(xiàn)下降趨勢。新增確診病例數(shù)的環(huán)比增長率則沒有呈現(xiàn)出明顯的趨勢方向。選擇AZP-SA方法將中國31個省(區(qū)、市、兵團)分成8個區(qū),其中湖北及湖北周邊省份屬于疫情下降相對較慢的地區(qū),西北和北方省份疫情控制良好,東部和東南省份... 

【文章來源】:中華疾病控制雜志. 2020,24(05)北大核心

【文章頁數(shù)】:7 頁

【文章目錄】:
1 對象與方法
    1.1 數(shù)據(jù)來源
    1.2 統(tǒng)計學方法
2 結(jié)果
3 討論


【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于SKATER聚類算法設計血吸蟲病監(jiān)測點的探索性研究[J]. 胡健,胡藝,高風華,操治國,張志杰.  中國血吸蟲病防治雜志. 2019(04)



本文編號:3043211

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