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中国医科大学学报 ›› 2018, Vol. 47 ›› Issue (1): 62-66.doi: 10.12007/j.issn.0258-4646.2018.01.014

• 论著 • 上一篇    下一篇

辽宁省2013-2015年麻疹空间流行病学特征分析

安晓慧1, 韩悦2, 高志峰3, 姚文清4   

  1. 1. 辽宁省疾病预防控制中心免疫规划所, 沈阳 110005;
    2. 辽宁省疾病预防控制中心科教科, 沈阳 110005;
    3. 辽宁省动物疫病预防控制中心业务办公室, 沈阳 110164;
    4. 辽宁省疾病预防控制中心, 沈阳 110005
  • 收稿日期:2017-03-13 出版日期:2018-01-30 发布日期:2017-12-23
  • 通讯作者: 姚文清 E-mail:wenqingyao@sina.com
  • 作者简介:安晓慧(1983-),女,主管医师,本科.

Spatial Analysis on Measles in Liaoning Province, China, 2013-2015

AN Xiaohui1, HAN Yue2, GAO Zhifeng3, YAO Wenqing4   

  1. 1. National Immunization Program, Liaoning Provincial Center for Disease Control and Prevention, Shenyang 110005, China;
    2. Department of Science Education, Liaoning Provincial Center for Disease Control and Prevention, Shenyang 110005, China;
    3. Business Management Office, Liaoning Provincial Center for Animal Disease Control, Shenyang 110164, China;
    4. Liaoning Provincial Center for Disease Control and Prevention, Shenyang 110005, China
  • Received:2017-03-13 Online:2018-01-30 Published:2017-12-23

摘要: 目的 分析辽宁省2013年至2015年麻疹疫情的空间分布规律,为识别麻疹重点防控区域提供参考。方法 使用GeoDa 1.4.6软件,运用探索性空间分析方法分析辽宁省麻疹疫情空间分布特征。结果 频数分布分析显示,2013年至2015年辽宁省105个县区麻疹疫情均呈显著的正偏态分布。全局趋势分析表明,2013年和2015年麻疹疫情呈平稳分布趋势;2014年呈东、北部高发趋势。全局Moran指数分别为0.294 5、0.391 9、0.147 7;2013年至2015年辽宁省县区级麻疹疫情均呈正空间自相关。全局G系数分别为0.015 9、0.012 0、0.013 5,空间分布模式均为"高-高"聚集。局部空间自相关分析识别出5个疫情核心区和25个热点县区,主要分布在沈阳及沈阳周边的阜新、铁岭、抚顺、本溪、辽阳,西南部的盘锦、葫芦岛。结论 辽宁省2013年至2015年麻疹发病存在空间聚集性。空间流行病学方法为麻疹的流行病学研究提供新的思路。

关键词: 麻疹, 全局空间自相关, 局部空间自相关, 探索性空间数据分析

Abstract: Objective To explore the spatial distribution of measles from 2013 through 2015 in Liaoning province, China and to provide references for measles control and prevention. Methods The GeoDa 1.4.6 program was used to conduct exploratory spatial data analysis to identify the spatial distribution characteristics and pattern of measles in Liaoning province. Results The frequency analysis showed that the measles epidemic situation appeared to have significant positive skewing within 105 counties of Liaoning province in each year from 2013 through 2015. The global trend analysis indicated a balanced trend in 2013 and 2015, and that the high incidence measles areas were located in the eastern and northern provincial regions in 2014. The Global Moran's I was 0.2945, 0.3919, and 0.1477, and General G values were 0.0159,0.0120, and 0.0135,revealing a positive spatial autocorrelation and a high-high aggregation model for each year between 2013 and 2015. The local spatial autocorrelation analysis recognized 5 core areas and 25 hot-spot counties with a high incidence of the measles epidemic, mainly distributed in Shenyang, Fuxin, Tieling, Fushun, Benxi, Liaoyang, Panjin, and Huludao. Conclusion Measles cases were clustered geographically in Liaoning province from 2013 through 2015. Spatial epidemiology methods may offer insights for the epidemiologic study of measles.

Key words: measles, global spatial autocorrelation, local spatial autocorrelation, exploratory spatial data analysis

中图分类号: 

  • R511.1
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