[发明专利]基于新兴时空热点分析的重点人群艾滋病干预方法有效
申请号: | 202110669994.6 | 申请日: | 2021-06-16 |
公开(公告)号: | CN113299407B | 公开(公告)日: | 2023-08-08 |
发明(设计)人: | 刘伦皓;刘莉;袁风顺;张灵麟;曾亚莉 | 申请(专利权)人: | 四川省疾病预防控制中心 |
主分类号: | G16H50/80 | 分类号: | G16H50/80;G16H50/70;G06F18/23 |
代理公司: | 苏州和氏璧知识产权代理事务所(普通合伙) 32390 | 代理人: | 李晓星 |
地址: | 610041 *** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 新兴 时空 热点 分析 重点 人群 艾滋病 干预 方法 | ||
1.基于新兴时空热点分析的重点人群艾滋病干预方法,其特征在于:包括如下步骤:a、以乡镇为单位,采用历年年底的重点人群中HIV/AIDS存活病例数占15岁以上人口比例为描述不同乡镇的重点人群艾滋病干预需求程度指标,其中重点人群中HIV/AIDS存活病例数可以从中国疾病预防控制系统艾滋病信息系统中历年艾滋病报告卡片数据库得到;
b、乡镇的重点人群中HIV/AIDS存活病例数占15岁以上人口比例样本值的时空异质性可以通过统计量来识别,若该样本值较高的乡镇时空邻域内同样具有相对高的样本值,以此判断为流行的热点;具有相对低的样本值为冷点,统计量可表示为
其中,xi为该乡镇艾滋病样本值,x为样本均值,S为标准差,wij为空间权重矩阵;
c、Mann-kendall趋势检验,Mann-Kendall统计是乡镇位置上统计量的时间序列(X1、X2、……、Xn)的非参数分析,它们为n个独立、随机变量同分布的样本值,定义检验统计量S为
其中,为符号函数,S服从正态分布,其均值为0,方差Var(S)=n(n-1)(2n-5)/18,M-K统计量为
当Z的绝对值大于1.65、1.96、2.58时,表示原假设H0不可接受通过了可信区间90%、95%、99%的双侧统计检验,Z值为正表示该乡镇重点人群的现存活病例数占15岁以上人口比例样本值聚集程度在时间维度上有上升趋势;反之,有下降趋势;
d、将历年年底各乡镇重点人群中存活病例数占15岁以上人口比例表示为有三个维度的数据集,其中x和y维度表示空间,由乡镇界地理图层决定,t维度表示时间,时间步长为1年,一个乡镇一年的艾滋病样本值为一个立方格的数值,多个立方格组成一个时空立方体;
采用新兴时空分析对时空立方体中每个立方格计算其邻域时间步长内立方格中艾滋病样本值的统计量,再通过Mann-kendall统计对所分析的乡镇位置值的时间序列趋势检验结果,对乡镇重点人群艾滋病干预需求程度的时空分布进行聚类;
e、根据新兴时空分析得到的乡镇重点人群艾滋病干预需求程度的时空类型以及历年的统计量,判断出需要关注热点乡镇进行重点人群干预;
f、结合在关注的热点乡镇开展的重点人群高危行为发生场所的溯源调查;同时加大对重点人群艾滋病防治知识宣传、安全套发放、检测动员方面的投入,从而加强重点人群干预的力度,实现在空间上精准地对重点人群进行艾滋病高危行为干预。
2.根据权利要求1所述的基于新兴时空热点分析的重点人群艾滋病干预方法,其特征在于,所述步骤a中,以乡镇行政区划来描述不同地区的重点人群艾滋病干预需求程度指标,同时结合热点乡镇的重点人群干预工作中开展的高危行为发生场所的溯源调查和个体感染HIV的行为危险因素调查;若行政区划的精度越高,则对重点人群进行艾滋病高危行为干预的力度在空间上的分配就更加精准。
3.根据权利要求1所述的基于新兴时空热点分析的重点人群艾滋病干预方法,其特征在于,所述描述重点人群艾滋病干预需求程度指标以HIV/AIDS累计存活病例数占15岁以上人口比例为指标,该指标由地理位置上的某类重点人群的艾滋病感染率以及重点人群规模占15岁以上人口比例两个方面决定,前者反映重点人群中的艾滋病现存活疫情,后者反映重点人群规模的情况,不同研究地区重点人群的感染率和规模可能存在差异,因此该指标能反映不同地区的重点人群艾滋病干预需求程度,结合新兴时空分析空间异质性分析结果可以发现需要提高重点人群干预效果并扩大覆盖面的地区。
4.根据权利要求1所述的基于新兴时空热点分析的重点人群艾滋病干预方法,其特征在于,所述步骤d中将重点人群艾滋病干预需求程度聚类为以下八种热点/冷点特征及趋势,分别为1、新增型:时间步长为1年,该乡镇位置上最后一年的立方格具有统计显著性的热点/冷点,并且以前均不是热点/冷点;2、连续型:该乡镇位置上具有最后一年以上未中断的统计显著性的热点/冷点的立方格且数量不超过90%,并且在此之前均不是热点/冷点;3、增强型:已经是90%的立方格的具有统计显著性的热点/冷点,聚类强度在总体上有统计显著性增加趋势;4、持续型:已经是90%的立方格的具有统计显著性的热点/冷点,聚类强度在总体上没有计显著性增加或减小趋势;5、逐渐减少型:已经是90%的立方格的具有统计显著性的热点/冷点,聚类强度在总体上有统计显著性减小趋势;6、分散型:为断断续续的热点/冷点,至多90%的立方格已经是具有统计显著性的热点/冷点,并且任何立方格均不是具有统计显著性的冷点/热点,7、振荡型:最后一年的立方格具有统计显著性的热点/冷点,并且曾经出现过冷点/热点,热点/冷点的立方格数量不超过90%;8、历史型:在最后一年及以上的立方格不是热点/冷点,但是至少有90%的立方格为热点/冷点。
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