资讯

历史

科技

环境与自然

成长

游戏

财经

文学与艺术

美食

健康

家居

文化

情感

汽车

三农

军事

旅行

运动

教育

生活

星座命理

空间流行病学：分析地理健康

创作时间:

作者:

@小白创作中心

空间流行病学：分析地理健康

引用

来源

https://www.editverse.com/zh-CN/%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%B5%81%E8%A1%8C%E7%97%85%E5%AD%A6%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9C%B0%E7%90%86%E5%81%A5%E5%BA%B7/

空间流行病学是当今医疗保健的关键领域，它将统计数据、地理和健康数据相结合，以了解疾病的传播方式并发现难以发现的模式。随着技术的进步，GIS（地理信息系统）在健康研究中的使用量大幅增长，这不仅提高了疾病监测的效率，还为制定更有效的公共卫生政策提供了有力支持。

空间流行病学：分析地理健康

您是否知道自 1990 年代以来，GIS 在健康研究中的使用量大幅增长？这种增长得益于新技术。Scopus 上 2000 年至 2022 年的许多评论都显示了这一趋势。该领域将统计数据、地理和健康数据相结合，以了解疾病的传播方式并发现难以发现的模式。

空间流行病学是当今医疗保健的关键。它展示了环境如何影响健康。随着时间的推移，我们已经从查看一般数据转向使用详细数据并研究疾病如何随时间传播。现在，我们在这些研究中关注药物使用、环境影响和经济因素等。

此外，按地点分析健康数据也发生了很大变化。我们现在需要特殊的工具来检查这些数据的质量。我们还密切关注 MAUP 和生态谬误等错误。空间流行病学利用先进的地理信息系统，可以有效地追踪疾病并帮助做出更好的健康决策。

关键要点：

技术进步显著提高了 GIS 在空间分析因为的1990s。
许多系统评价空间流行病学和健康地理学于 2000 年至 2022 年在 Scopus 上发表。
空间流行病学整合统计数据、地理和健康数据来揭示疾病模式。
我们观察到从聚合数据到个体层面和时空应用的转变。
利用适当的分析单位可以增强空间流行病学研究的方法。
挑战包括需要专门的质量评估工具来管理空间数据分析中的系统错误。
地理信息系统（GIS）对于可视化至关重要疾病分布和分析空间关系.

了解空间流行病学

空间流行病学研究我们居住的地方如何影响我们的健康。它结合了健康地理学和流行病学。这有助于我们了解地理位置如何影响健康结果。它还有助于制定更好的公共卫生政策。

定义和重要性

空间流行病学用途空间分析寻找疾病传播的模式。借助 GIS，研究人员可以制作地图，显示疾病最常见的地方。这有助于规划卫生战略并明智地利用资源。

先进的 GIS 和统计数据为我们提供了新的见解。它们有助于发现高风险区域并找到可能导致疾病的环境因素。这对于绘制疾病地图和找出可能导致疾病的原因至关重要。

历史发展

GIS 在空间流行病学的发展中发挥了重要作用。早期，地图按地区显示发病率。现在，我们有更好的方法，如贝叶斯制图和 KDE，使地图更加准确。

通过使用空间分析，健康专家可以做出更好的决策。他们可以了解疾病如何聚集以及哪些环境因素会影响健康。空间研究评论帮助了该领域的发展。它们表明了同时看待健康和环境是多么重要。

GIS 在空间流行病学中的作用

地理信息系统（GIS）是空间流行病学的关键。它们为可视化疾病传播，空间关系分析和强大疾病监测GIS 将不同的数据整合到一个空间框架中。这有助于绘制和发现疾病模式和集群。它还可以指导有效的公共卫生行动。

疾病分布的可视化

了解疾病传播的地点对卫生官员大有裨益。例如，在巴西南里奥格兰德州，HLA 数据显示遗传学与自身免疫性疾病之间存在联系。这有助于有针对性地开展卫生工作。绘制儿童和青少年的龋齿风险图已为预防蛀牙提供了新方法。

这种查看数据的方式有助于发现需要额外护理和资源的领域。

空间关系分析

GIS 研究健康结果与环境或经济因素之间的关联。在巴西米纳斯吉拉斯州，一项研究发现口腔癌与环境和社会因素之间存在关联。另一项研究显示不同地区的牙科需求存在差异。

这表明 GIS 可以使复杂的联系变得清晰。它有助于制定更好的卫生政策决策。

疾病监测与监控

GIS 对于以下方面至关重要疾病监测，尤其是在实时追踪疫情方面。在美国，人口普查局的 TIGER 文件有助于将地址与疾病记录相匹配。这促进了传染病的追踪。

地理-空间分析斯里兰卡的 GIS 帮助更好地规划医疗保健。GIS 密切关注疾病模式。这有助于快速有效地应对健康问题。

通过将环境和空间统计数据与 GIS 相结合，健康专家可以理解空间模式更好。通过有针对性的干预措施，可以取得更好的健康结果。

疾病映射技术

疾病地图绘制是空间流行病学的关键。它帮助我们了解健康事件发生的地点并了解其模式。目标是发现疾病较多的地区并找出这些地区可能面临风险的原因。

通过使用统计和平滑方法，我们可以在健康数据中找到重要的模式。这有助于我们了解疾病可能传播的地方。

对于小区域，我们使用混合效应模型等模型。这些模型会查看附近的区域以获得更好的估计值。它们使用条件自回归（CAR）随机效应分布将各个区域连接在一起。这使得数据更加平滑和准确。

在这些模型中添加贝叶斯算法后，它们的效果会更好。这种方法使用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 算法。它使疾病模式更加清晰和精确。

泊松或二项式模型等工具可帮助我们了解不同地区的疾病数量。它们会根据当地因素进行调整。这样，我们就能获得更准确的疾病地图。

这些方法可以帮助我们了解哪些地方的疾病最常见。这些信息是健康规划的关键。通过针对这些地区，我们可以改善医疗保健并明智地利用资源。

地理健康数据中的聚类检测

识别健康数据中的聚类是空间流行病学的关键。它有助于发现异常健康事件热点。许多统计工具有助于此，显示健康状况如何因地点和人群而异。

使用的统计方法

许多统计方法有助于发现健康数据中的聚类。它们使用空间统计以及其他技术来发现群集并考虑人口差异。SaTScan™ 软件 9.6 版因其在健康模式分析中的准确性而经常被使用。它使用圆形扫描来查找群集。

FleXScan 可以找到任意形状的簇，因此适用于不同的数据类型。SaTScan™ 和 FleXScan 是该领域的关键工具。

萨特扫描™：使用圆形空间扫描统计数据来检测聚类。
柔性扫描：允许检测灵活形状的簇。
广义线性模型 (GLM)：结合扫描统计进行多簇检测。

新的框架结合了 GLM、信息标准和空间扫描统计。这提高了聚类的发现效果，使结果更加准确。

公共卫生中的实际应用

聚类分析有助于制定更好的公共卫生计划。例如，韩国社区健康调查使用它来调查 250 个地区的健康状况。它专注于糖尿病和 COPD 等慢性疾病。

研究发现，以群体为单位查看数据比以个人为单位查看数据效果更好。这有助于制定有针对性的健康策略。通过分别查看男性和女性的数据，健康计划可以更加具体地满足他们的需求。

付款方式应用程序成果
萨特扫描™ 地理健康模式韩国分析（2018）检测空间聚类的灵敏度高
柔性扫描英国慢性阻塞性肺病 (COPD) 医院入院数据灵活聚类检测，提高准确率
具有 GLM 的统一框架使用模拟数据和真实数据集进行多空间聚类检测通过比较分析证明一致的性能

运用空间统计发现聚集性病例可以改善公共卫生策略。它有助于更好地了解健康模式。这可以对不同群体实施更有效的健康干预措施。

流行病学研究中的空间回归

空间回归模型是关键流行病学研究。它们帮助我们了解健康结果和风险因素之间的关联。这些模型非常适合检验假设、解释数据以及观察空间和时间。

概念与效用

空间回归模型将位置数据添加到传统回归中。这有助于发现不同地区的健康状况模式和差异。一项研究农业经济学(2002) Luc Anselin 证明了这些模型对于理解健康模式的重要性。

在流行病学中，这些模型有助于纠正缺失数据造成的偏差。它们可以更清楚地反映健康风险。安塞林的1988书讨论了这些模型的工作原理。它们确保结果准确且适合不同的地方。

有关空间回归如何帮助公共健康的更多信息，请查看本刊.

案例研究和例子

以下是一些示例空间回归模型在健康研究中效果良好：

空气污染物和心血管疾病：一项研究流行病学（2009）研究了空气污染和交通拥堵如何影响心脏健康。
酒精零售密度：研究在美国公共卫生杂志（2010 年）研究了酒类商店如何影响社区健康。他们使用空间模型来观察这种影响。
食物环境：Austin 等人（2005 年）利用空间统计数据寻找学校附近的快餐店。他们研究了快餐店对儿童体重的影响。
Boyd 等人在流行病学（2005）是改善健康研究的另一种方法。它们有助于发现高风险区域并更好地指导健康行动。

在健康研究中使用空间回归可以让我们更深入地了解健康问题。它有助于制定更有针对性的健康计划。这项研究是制定真正有效的健康政策的关键。