| 陈文明,王晓萌,陈彬,陈松华,周琳,王胜难,王伟炳.浙江省2010-2012年耐多药结核病患者空间分布特征分析[J].中华流行病学杂志,2016,37(6):831-835 |
| 浙江省2010-2012年耐多药结核病患者空间分布特征分析 |
| Spatial distribution characteristics analysis on multidrug-resistant tuberculosis cases in Zhejiang province, 2010-2012 |
| 收稿日期:2015-12-31 出版日期:2016-06-14 |
| DOI：10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2016.06.018 |
| 中文关键词: 耐多药结核 地理信息系统 空间自相关分析 |
| 英文关键词: Multidrug-resistant tuberculosis Geographic information system Spatial autocorrelation analysis |
| 基金项目:浙江省科技厅重大专项计划项目(2014C03034) |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 陈文明 | 200032 上海, 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室, 教育部公共卫生安全重点实验室健康风险预警治理协同创新中心 | | | 王晓萌 | 310051 杭州, 浙江省疾病预防控制中心结防所 | xmwang@cdc.zj.cn | | 陈彬 | 310051 杭州, 浙江省疾病预防控制中心结防所 | | | 陈松华 | 310051 杭州, 浙江省疾病预防控制中心结防所 | | | 周琳 | 310051 杭州, 浙江省疾病预防控制中心结防所 | | | 王胜难 | 200032 上海, 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室, 教育部公共卫生安全重点实验室健康风险预警治理协同创新中心 | | | 王伟炳 | 200032 上海, 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室, 教育部公共卫生安全重点实验室健康风险预警治理协同创新中心 | wwb@fudan.edu.cn |
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| 中文摘要: |
| 目的 分析2010-2012年浙江省耐多药结核病患者的空间分布特征。方法 运用ArcGIS 10.0软件空间分析方法,对浙江省耐多药结核病患者登记报告的数据进行空间显示和统计分析。结果 浙江省2010-2012年耐多药结核存在高发区和低发区,并存在空间聚集特征;局部Moran's I自相关分析结果表明,吴兴区、德清县、余杭区、拱墅区、江干区、萧山区、越城区、绍兴县、嵊州市、常山县、柯城区为高高值聚集,海曙区为低低值聚集;局部G统计量热点分析结果显示,存在29个"热点"区域,18个"正热点"区域为吴兴区、南浔区、德清县、余杭区、上城区、下城区、拱墅区、江干区、滨江区、萧山区、西湖区、海宁市、越城区、绍兴县、诸暨市、嵊州市、柯城区、遂昌县,11个"负热点"区域为南湖区、海盐县、慈溪市、定海区、镇海区、江北区、江东区、北仑区、鄞州区、奉化市、乐清市。结论 浙江省耐多药结核发病具有明显的地域分布,存在较高程度的空间聚集性,且人口聚集的"正热点"区域的范围呈现出逐渐扩大的趋势。 |
| 英文摘要: |
| Objective To analyze the spatial distribution characteristics of multidrug-resistant (MDR) tuberculosis (TB) cases in Zhejiang province in 2010-2012. Methods Data on MDR-TB cases in Zhejiang province were collected and linked to the digital map at the county and district levels. ArcGIS 10.0 software was used for spatial analysis. Results Results from the spatial autocorrelation analysis showed that spatial aggregation appeared in MDR-TB distribution during 2010-2012 while local Moran's I spatial autocorrelation analysis identified several "high incidence regions" (Wuxing, Deqing, Yuhang, Gongshu, Jianggan, Xiaoshan, Yuecheng, Shaoxing Shengzhou, Changshan, Kecheng), and "low incidence region" (Haishu). Through Getis-Ord General G spatial autocorrelation analysis, 18 "positive hotspots" (Wuxing, Nanxun, Deqing, Yuhang, Shangcheng, Xiacheng, Gongshu, Jianggan, Binjiang Xiaoshan Xihu, Haining, Yuecheng, Shaoxing, Zhuji, Shengzhou, Kecheng and Suichang) and 11 "negative hotspots" (Nanhu, Haiyan, Cixi, Dinghai, Zhenhai, Jiangbei, Jiangdong, Beilun, Yinzhou, Fenghua, and Yueqing) were identified. Conclusions Spatial analysis on MDR-TB incidence implied the spatial aggregation in Zhejiang province. Data showed that the hotspots with high population density and human movement were under progressive expansion. |
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