基于Flexible空间扫描统计量的广西学校结核病流行病学分析

目的评价基于Flexible空间扫描统计量的广西壮族自治区学生肺结核流行病学特征，为科学防控广西壮族自治区学校结核病提供依据。方法从传染病报告信息管理系统（NNDRS）收集2014年1月1日至2016年12月31日广西报告的学生肺结核患者，描述性分析其流行病学特征；用期间报告的学生肺结核患者信息建立空间数据库，进行Flexible空间扫描统计量分析，通过与报告学校结核病突发公共卫生事件进行比对，评价其应用价值。结果2014—2016年广西NNDRS共报告学生肺结核4909例，各年度报告发病率分别为17．90／10万（1563／8731588）、16．45／10万（1502／9131701）和17．45／10万（1844／10566235）。男性学生的报告发病率（18．03／10万，2708／15019371）高于女性学生（16．41／10万，2201／13410153）。Flexible空间扫描统计量分析，侦测到2014-2016年有学生结核病聚集性疫情报告的高发聚集区5个，与5起聚集性学校结核病突发公共卫生事件疫区吻合。结论Flexible空间扫描统计量可以灵活、精确地侦测到广西学生肺结核高发聚集区，可以用于疫情苗头的甄别和早期预警。

Flexible空间扫描统计量在传染病聚集性探测的应用研究

目的探索空间扫描统计量在乙型脑炎聚集性探测及其早期预警中的应用。方法采用Flexible空间扫描统计量对2007年四川省乙脑发病进行空间聚集性分析。结果空间聚集性探测结果显示,在乙脑具有聚集性的时间段内其空间聚集区域存在明显差异。7月共探测到发生乙脑聚集的区县19个,8月共探测到发生乙脑聚集的区县14个。结论 Flexible空间扫描统计量与地理信息系统相结合可有效对乙脑的空间聚集性做出早期预警。

空间扫描统计量在手足口病空间聚集性研究中的应用

目的探讨空间扫描统计量在手足口病空间聚集性探测中的应用。方法采用Flexible空间扫描统计量(FleXScanV3软件)对2009年1月至2010年12月顺义区手足口病发病进行空间聚集性分析。结果在手足口病聚集性的时间段内其空间聚集区域存在明显差异。2009年共探测到手足口病聚集区域11个,2010年共探测到发生手足口病聚集的地区8个。结论 Flexible空间扫描统计量与地理信息系统相结合可有效对手足口病的空间聚集性做出探测。

基于空间自相关和时空扫描统计量的聚集比较分析

聚集是区域经济研究中的重点问题之一,而聚集定位问题又是深入分析聚集需要解决的首要问题。由于聚集具有高度的尺度敏感性,采用空间自相关方法分析时,尺度选择容易受研究者主观判断的影响,而且空间自相关方法也未考虑聚集的时间特征。与之相比,Kulldorff等学者提出的扫描统计量方法表现出了明显的优势。研究探索性地选用浙江省各市、县工业从业人口的聚集问题,从尺度选择、尺度转换和时空融合三个方面,比较了空间自相关和时空扫描统计量方法在探测聚集问题上的差异性,进而证实了时空扫描统计量方法不仅有效解决了人为选择尺度的偏倚问题,实现了尺度推绎、转换的自动化,而且更加有利地融合了立体、动态、多尺度的时空分析优势。

基于不同参数的空间扫描统计量方法在传染病暴发探测中的效果比较

目的根据不同传染病,比较和筛选空间扫描统计量方法适宜的预警参数,从而更好地应用于传染病暴发早期探测预警。方法以2009年湖南省报告的痢疾和山东省报告的手足口病的病例与暴发事件为数据来源,以灵敏度和阳性预测率为评价指标,比较空间扫描统计量30种参数设置方案对不同传染病的预警效果。结果对于痢疾,将4天的病例数按1阶权重取和后再进行空间扫描统计量预警运算,具有最优的预警效果;对于手足口病,将当前病例数采用3天的病例数之和再进行预警运算,具有最佳的预警效果。结论采用空间扫描统计量进行传染病暴发预警时,不同传染病具有不同的最优参数,但下一步应根据传染病的不同发病水平,进一步筛选最优参数。

Flexible 空间与 Kulldorff 圆形扫描统计量在甲型肝炎空间聚集性探测中的比较研究

目的：比较Flexible空间与Kulldorff圆形扫描统计量在甲型肝炎聚集性探测及其早期预警中的应用价值。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集云南省2012年129个县（区）1335例甲型肝炎患者的发病数据。以月份提取时间长度，分别采用Flexible空间扫描统计量和Kulldorff圆形扫描统计量对甲型肝炎发病情况进行空间聚集性分析，并对两种分析结果进行比较。结果Flexible不规则形状扫描统计量空间聚集性分析结果显示，在2012年云南省全省共有15个甲型肝炎空间聚集性区域，其中2012年7月，包括个旧市、蒙自县、文山县在内的区域的聚集性最强[对数似然比（ LLR）＝52．66，P＝0．001]。Kulldorff圆形扫描统计量的分析结果显示，共有20个甲型肝炎空间聚集性区域，其中2012年7月，个旧市、河口县、马关县、蒙自县、屏边县、文山县的聚集性最强（ LLR＝47．82，P＝0．001）。 Flexible不规则形状扫描统计量探测出的发病聚集性区域均与实际监测结果一致，而Kulldorff圆形扫描统计量在5、6月探测出实际发病例数为0的地区有聚集性的发生。聚集性最多覆盖的区域数为5和15时的探测结果显示：与聚集性最大覆盖的区域数为5时比较，最大覆盖的区域数为15时，Flexible不规则扫描统计量探测结果增加了沧源县、耿马县、澜沧县、临翔区和云县；Kulldorff圆形扫描统计量探测结果增加了沧源县、耿马县、临翔区、龙陵县、施甸县、双江县、永德县、云县和镇康县。结论 Flexible 不规则扫描统计量可以逐月探测出甲型肝炎的空间聚集性， Flexible空间扫描统计量探测的准确性优于Kulldorff圆形窗口扫描统计量。

基于Copula模型的多维数据空间扫描监测方法

多维数据的监控问题已成为现代质量监控中的重点和难点。传统的多元统计过程控制方法往往假设数据符合特定分布,直接影响后续分析结果的准确性。在实际应用中,大多数多变量监测过程并不独立,不同维度数据之间存在一定的相关性,这也是容易被忽略的关键点。文章通过引入Copula模型,充分利用变量之间的相关性,给出合理的联合分布模型,然后建立了一种基于Copula模型的新的空间扫描统计量监测方法。与目前较流行的MEWMA控制图监测方法相比,所提出的方法能灵活有效地监测失控数据。算例表明,所提出的方法能够尽早发现数据的上升趋势,为防治系统提供预警。

基于可变形空间扫描统计量法的四川省肺结核聚集性探测研究

目的探索2016-2018年四川省肺结核发病的空间聚集性,识别重点防控区域及其变化趋势。方法基于2016-2018年中国疾病预防控制信息系统传染病报告信息管理系统中四川省181个县区肺结核疫情数据和人口数据,建立地理信息数据库,采用FleXScan 3. 1. 2软件探测肺结核发病聚集区域,通过ArcGIS 10. 2软件进行可视化。结果 2016-2018年四川省肺结核报告发病率从66. 29/10万下降至57. 34/10万,处于增长和递降趋势的分别有58和123个县区。全省肺结核疫情呈明显的聚集性分布,在2016-2018年分别探测到了13、10和10个形状不规则的肺结核发病空间聚集区(P<0. 05)。连续3年处于一级聚集区的10个县位于大、小凉山地区,即彝族聚居区,对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)分别为1 841. 61、2 612. 74和2 618. 96。连续3年处于二级聚集区的县位于川西高原阿坝、甘孜民族地区,LLR值分别为1 051. 39、1 736. 55和1 667. 63。秦巴山区的大部分县也均连续3年处于聚集性区域。结论四川省肺结核疫情存在明显的空间聚集性,大、小凉山地区、川西高原少数民族地区和秦巴山区是高风险和重点防控区域,应实施针对性强的区域结核病防治策略和政策支持。

新疆地区结核病空间分布特征及其影响因素研究

目的探测新疆地区结核病空间分布特征及其影响因素。方法采用空间经验贝叶斯平滑标化涂阳结核病报告率,绘制涂阳结核病发病等级地图;采用空间自相关分析与时空扫描统计量,探测新疆涂阳结核病的空间聚集性与时空聚集区域;采用地理加权回归解释新疆涂阳结核病报告数的空间分布非平稳性。结果新疆南疆地区涂阳结核病发病等级高于北疆地区,存在一定的空间相关性(全局Moran'I=0.276,P<0.001)与39个结核病高负担聚集地区,主要集中在南疆地区。同时,南北疆地区涂阳结核病发生均受社会经济学因素影响,全疆范围内少数民族人口比例是最主要的影响因素,南疆地区受社会经济学因素作用较大(局部R^2为0.71~0.90),局部R^2呈由西南向东北递减趋势。结论新疆结核病具有一定的空间聚集性,应重点结核病高负担聚集性区域的结核病健康教育,注意区域化防控策略的制定。

扫描统计量的理论及其在空间流行病学中的应用

介绍扫描统计量的基本概念、计算方法及在空间流行病学中的用途。以近年来杭州市监测点的心血管疾病急性发作资料为实例，说明回顾性时空重排扫描统计量（采用SaTScan7．0．3统计分析软件）在疾病监测中评价其时空聚集性的应用。结果表明，监测点建德的乾潭镇监测人群心血管疾病急性发作在1997年1月1日至2007年2月28日具有聚集性（P=0．001），富阳的鹿山街道、灵桥镇监测人群心血管疾病的急性发作在1997年1月1日至1999年2月28日具有聚集性（P=0．003），富阳的大源镇、新义镇和受降镇监测人群心血管疾病的急性发作在2001年3月1日至2004年2月29日具有聚集性（P=0．004）和杭州市城站街道、紫阳街道、湖滨街道、清波街道、小营街道、望江街道、潮鸣街道、长庆街道、武林街道、天水街道、文晖街道、石桥街道监测人群心血管疾病的急性发作在2004年3月1日至2006年2月28日具有聚集性（P=0．005）。回顾性时空重排扫描统计量是一种能分析疾病的时空聚集性的工具，扫描统计量是空间流行病学中可以用来评价或预测疾病聚集性的一种行之有效的方法。

应用Excel软件实现基于MCS-P的空间扫描统计量最大空间扫描尺度筛选方法

目的探讨应用Excel软件实现基于MCS-P的空间扫描统计量最大空间扫描尺度筛选的可能性。方法基于2016年湖北省手足口病(HFMD)发病率数据,将最大空间扫描尺度参数依次设为湖北省总人口数的1%、2%、3%、…、50%,利用Excel软件编程计算各参数评价指标MCS-P,筛选出最大者对应参数为最优参数。利用最优参数探测2016年湖北省HFMD的空间聚集性。结果2016年湖北省102个县(市、区)均有HFMD病例报告,发病率为17.92/10万~898.69/10万。最大空间扫描尺度为湖北省总人口数的3%时,MCS-P取得最大值为0.869。以该参数进行空间聚集性分析,共探测到29个聚集区,分布在41个县(市、区),主要分布在湖北省北部和东南部。结论利用Excel软件编程可以实现基于MCS-P的空间扫描统计量最大空间扫描尺度筛选,具有一定的推广价值。

空间扫描统计量方法中候选聚集区域生成的快速算法

空间扫描统计量方法是公共卫生监测领域应用非常广泛的空间聚集探测快速算法。其利用传染病监测数据可探测到病例异常增多的局部区域,对可能的传染病暴发做出早期预警。候选聚集区域的预先生成是该方法的一个关键步骤。将现有的候选聚集区域生成方法应用到包含子区域较多的大区域时,可能导致大量候选聚集区域的遗漏,影响探测结果的准确性;或可能生成大量重复的候选聚集区域,导致随后空间扫描计算时间的延长。本文在原有候选聚集区域生成方法的基础上,提出了一种新的快速算法。它以格网点间隔的优化选择,可减少对可能候选聚集区域的遗漏;同时,基于多重排序算法可在较短的时间之内,删除掉原始候选聚集区域集合中的大量重复。通过山东省西南部608个乡镇点的候选聚集区域生成测试,改进的方法可减少候选聚集区域的遗漏,并在较短的时间内删除掉所有的重复候选聚集。

2016年贵州省乙型病毒性肝炎空间聚集性分析

目的应用空间自相关和空间扫描统计量分析2016年贵州省乙型病毒性肝炎发病的空间流行特征,探测其空间自相关性和聚集范围。方法运用Excel 2007整理贵州省88个县(区)乙肝发病率,应用Arc GIS 10. 2进行空间自相关分析及地图可视化表达;运用Sa TScan 9. 6探索乙肝发病聚集大小和范围。结果 2016年贵州省乙肝报告发病率50. 00/10万,乙肝发病率存在空间正自相关性(Moran's I值为0. 250 6,P<0. 01)。局部空间自相关性分析,2016年贵州省乙肝发病存在"High-High"、"Low-Low"的空间正相关(P<0. 05);"High-High"(热点)的区域为独山、锦屏、黎平、思南、德江县,"Low-Low"(冷点)区域为云岩区、南明区、观山湖区、水城县、六枝特区、长顺县。单纯空间扫描统计量显示乙肝发病具有4个可能聚集范围(P<0. 01),最大可能聚集区域有黔东南、黔南地区的独山、三都、榕江等16个县(区)。结论 2016年贵州省乙肝报告发病率具有空间聚集性,主要聚集在黔南、遵义、黔东南等3个州(市),独山、黎平、锦屏等3个县区,是贵州省乙肝防控重点区域。

中国境内COVID-19的空间格局演变及聚集性分析

基于2020年1月11日至7月31日中国各地市新型冠状病毒肺炎(COVID-19)数据,采用空间自相关和时空扫描统计量方法,探讨了中国境内COVID-19的空间聚集格局及其演变和时空聚集特征。结果表明:(1)1月19日开始至2月29日的各时段中国地市COVID-19患病率总体呈正空间聚集特征,聚集程度先升后降。(2)COVID-19患病率的局部高—高聚集区主要分布在武汉市及其周围地市,其范围呈先扩张再收缩后稳定趋势。低—低区主要分布在中国西部、西南、东北和华北地区,其范围逐步收缩至消失。高—低区零星散布在个别时段中。低—高区主要分布于高—高区周围并呈先外移再收缩后保持稳定态势。(3)在3月16日前的COVID-19时空热点区大多分布在武汉市及其以东、以西和以北的大片地带,为本次疫情严重流行区域,聚集时间从2020年1月底至2020年2月中,其余时空热点区零星散布于其它多地且对应时间短;3月16日后的时空热点区时空上呈现复杂多变的态势,其中扩散型时空热点区的相对危险程度显著高于境外输入型时空热点区。

甘肃围产儿病例时空聚集探测方法的多模型比较分析

进行空间自相关分析时,由于权重矩阵构建的主观性和选择单一时间截面数据随机性影响,存在可能的选择偏倚性问题。扫描统计量方法则有效地解决上述问题。研究选择甘肃省中南部51个区、县,采用Geoda0.9.5和Clusterseer0.2.3软件,对2001～2010年卫生部监测点上报的30 463例围产儿死亡病例进行空间自相关和扫描统计量分析,从不同尺度上对分析结果进行验证,证明时空扫描统计量方法有显著的比较优势。

浙江省2005—2011年肺结核流行特征与空间聚集性

目的分析浙江省2005-2011年肺结核的流行特点，探讨其空间聚集特征。方法综合肺结核报告发病率、空间自相关分析法和单纯空间扫描统计量，以区县级为单位对浙江省2005-2011年肺结核监测数据进行分析。结果2005-2011年浙江省90个区县共报告新发肺结核239080例，年均报告发病率为67．50／10万。发病以男性为主，男女占比为2．18：1；年龄分布以15—60岁为主，占75．5％；职业分布以农民为主，占44．9％，其次是民工和工人，分别占22．0％和10．2％。空间自相关分析和单纯空间扫描统计量均发现浙江省西部衢州市的绝大多数区县以及杭州市的部分区县为肺结核高发病率聚集地区，而嘉兴市、宁波市和丽水市则为低发病率聚集地区。结论浙江省肺结核发病率总体呈下降趋势，发病率低于全国平均水平；农村的男性青壮年是肺结核主要易感人群；衢州市是浙江省肺结核的主要发病聚集区域。

2011-2015年我国乙肝空间聚集性探讨

尝试通过对我国2011—2015年乙肝发病疫情进行空间分析，掌握我国乙肝流行规律及其空间聚集特征，为我国相关卫生资源的合理配置及综合性防治措施的有效实施提供指导依据．利用2011—2015年我国乙肝发病数据，基于空间分析理论，运用ArcGIS软件的空间自相关分析模块，分别分析乙肝发病率的空间相关性及局部聚集类型；运用SaTScan软件进行纯空间扫描统计分析，进一步确定聚集群的聚集位置及聚集风险强度．结果显示，我国乙肝患者的位置并不是随机分布的，存在明显的地区差异性，在空间上存在一定的相似性，西北地区高于东北地区，北方高于南方；新疆，青海地区聚集强度一直处于较高水平，可能持续存在高风险因素；广东省和海南省的聚集风险逐年增高；要重点加强新疆，青海，海南，广东等地乙肝防控工作．

四川省甘孜藏族自治州棘球蚴病空间聚集性分析

目的 分析四川省甘孜藏族自治州棘球蚴病空间分布情况及空间聚集区域，了解现阶段四川省甘孜藏族自治州棘球蚴病重点筛查地区，为四川省甘孜藏族自治州棘球蚴病防控工作提供参考。 方法 收集四川省甘孜藏族自治州18县325乡以2014年为主的棘球蚴病人群筛查数据，运用空间扫描统计量法、空间自相关法分析四川省甘孜藏族自治州细粒棘球蚴病和多房棘球蚴病检出率的空间聚集性，得到细粒棘球蚴病和多房棘球蚴病检出率分布的空间聚集区域。 结果 四川省甘孜藏族自治州细粒棘球蚴病空间分布呈现高检出率聚集，一级聚集区位于四川省甘孜藏族自治州西北部，一级聚集区内包含2个巢式聚集区，分别位于德格县东北部和石渠县东北部。多房棘球蚴病空间分布同样呈现高检出率聚集，一级聚集区与细粒棘球蚴病一级聚集区空间分布一致，一级聚集区内3个巢式聚集区分别位于德格县东北部、甘孜县北部和石渠县东北部。 结论 四川省甘孜藏族自治州棘球蚴病空间分布存在聚集性，通过空间聚集性分析可得到棘球蚴病空间聚集区域，即今后工作需要加强的区域。

Rogerson空间模式监测在登革热疫情早期预警中的应用价值

目的探讨Rogerson空间模式监测方法在登革热病例聚集早期预警中的应用价值。方法利用Rogerson空间模式监测方法对广东省2005-2011年登革热疫情数据进行回顾性分析,得出最佳监测参数组合。用该组合分析登革热高发年份2006年和低发年份2009年,比较预警结果与实际发病的拟合情况。本研究同时采用Kulldorff时空扫描统计量方法分析上述数据,比较两种方法的优劣。结果 Rogerson空间模式监测方法可早期及时发现登革热病例聚集,在登革热早期预警中具有一定应用价值。与Kulldorff时空扫描统计量方法相比,Rogerson空间模式监测可更精确地探测登革热病例聚集,提供更为详细的预警时间,并可提供所有监测区域的聚集信息,但聚集区域判断方面较为繁琐,不够直观。Kullforff则可直接报告聚集区域,但其所提供的聚集时间不如前者精确详细,且不能报告所有监测地区的聚集情况。结论两种方法各有优缺点,应结合使用,发挥最大功效。

兰州市地质灾害群测群防点空间格局分布

针对地质灾害点空间格局分布定量性研究较少的问题,该文提出一种定量研究方法——空间扫描统计方法,以地质灾害群测群防点为基础数据库,分析兰州市地质灾害群测群防点空间格局分布。研究结果表明:(1)崩塌和不稳定斜坡聚集区相似,均在城关区呈现1类聚集,榆中县和永登县的部分乡镇呈2、3类聚集,4类聚集区均分布在红古区的部分街道;(2)滑坡和泥石流1类聚集区包括以西柳沟街道为中心的13个乡镇街道,4类聚集区都分布在红古区,而2、3类聚集区分布有较大的差异。该方法能定量表达各类型地质灾害点的空间聚集度。该文结论以期为兰州市地质灾害针对性地采取预防和控制手段。