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第一部分 空间流行病学基础3

第1章 空间流行病学的几个基本概念3

1.1 空间流行病学的数据3

1.1.1 空间流行病学的数据4

1.1.2 美国人口普查和健康数据简介5

1.2 疾病频率的度量：率和比例7

1.2.1 率7

1.2.2 比例9

1.3 优势率和优势比10

1.4 效应11

1.5 率的标准化12

1.5.1 直接标准化12

1.5.2 间接标准化14

1.5.3 直接标准化还是间接标准化？15

1.6 空间流行病学中几个与数据精度和区域单元选择有关的问题17

1.6.1 生态谬误和原子谬误17

1.6.2 研究区域的选择17

1.6.3 小单元问题19

参考文献20

第2章 空间流行病学中的常用统计方法23

2.1 简单线性回归模型24

2.2 广义线性模型25

2.2.1 Logistic回归模型26

2.2.2 泊松回归模型27

2.3 分层贝叶斯模型28

2.4 研究实例30

参考文献32

第3章 基于计算的疾病制图方法33

3.1 基于计算的方法概论33

3.2 度量疾病的地方强度：核密度方法35

3.2.1 核密度估算的基本原理35

3.2.2 非均质背景上的核密度估算40

3.3 利用蒙特卡罗模拟估算疾病地方强度的统计显著性45

3.3.1 基本思路45

3.3.2 分析过程46

3.3.3 多重检验问题47

3.4 利用受限和受控的蒙特卡罗过程来分解聚合数据49

3.4.1 分解聚合数据的必要性49

3.4.2 受限和受控的蒙特卡罗过程50

3.5 分层分析以消除干扰因素的影响51

3.6 完整的分析过程和软件工具52

3.6.1 完整的分析过程52

3.6.2 软件工具53

3.7 应用实例55

参考文献56

第二部分 传染病的时空监测61

第4章 网络环境下传染病时空传播模型研究61

4.1 传染病的传播特点和传播模型的发展历史62

4.1.1 传染病的传播特点62

4.1.2 传染病传播模型的发展历史64

4.2 传染病传播模型的构建66

4.2.1 仓室模型66

4.2.2 元种群模型67

4.2.3 广义线性模型68

4.2.4 差分自回归移动平均模型68

4.2.5 智能体模型69

4.2.6 生态位模型70

4.2.7 网络智能体模型71

4.3 基于网络的传染病时空传播模型72

4.3.1 网络的基本概念73

4.3.2 传染病的网络动态传播过程76

参考文献78

第5章 疾病暴发监测系统及其在时空上的监测方法88

5.1 疾病暴发监测系统89

5.1.1 传统的疾病监测系统89

5.1.2 实时计算机网络疾病症状监测系统89

5.1.3 地理信息系统和空间分析在疾病监测系统中的应用90

5.2 时空异常疾病暴发检测方法90

5.2.1 时间序列异常检测方法91

5.2.2 空间序列和时空（异常）检测方法92

5.2.3 疾病暴发监测方法的问题和挑战95

5.3 研究实例96

5.3.1 研究区和数据96

5.3.2 疾病暴发动态模拟97

5.3.3 模拟结果98

5.4 讨论99

5.4.1 症状监测系统中的隐私保护99

5.4.2 数据来源与数据质量100

5.5 结论102

致谢104

参考文献104

第三部分 环境健康111

第6章 空气污染暴露评估与环境健康风险分析111

6.1 空气污染暴露与测量111

6.1.1 空气污染暴露概述111

6.1.2 空气污染暴露测量与效应112

6.2 空气污染暴露评估方法114

6.2.1 空气污染暴露评估方法概述114

6.2.2 空间邻近性模型115

6.2.3 空间插值模型116

6.2.4 土地利用回归模型117

6.2.5 空气污染扩散模型119

6.2.6 空气污染暴露评估展望120

6.3 研究实例一：空气污染暴露评估空间邻近性模型与系统的开发和应用121

6.3.1 空间邻近性模型概述121

6.3.2 源特征加权下的空间邻近性模型122

6.3.3 基于空间邻近性模型的空气污染暴露评估系统123

6.3.4 美国得克萨斯州空气污染暴露风险研究128

6.4 研究实例二：有关空气污染暴露的社会公正性的时空演化分析131

6.4.1 有关空气污染暴露的社会公正性131

6.4.2 美国苯污染暴露公正性研究131

6.5 研究实例三：空气污染暴露与新生儿低体重风险分析137

6.5.1 空气污染对新生儿出生体重影响概述137

6.5.2 美国Dallas-Fort Worth地区母亲SO2污染暴露对新生儿低体重发生风险影响的研究137

参考文献145

第7章 空气污染及其对健康影响的空间分析：以北京地区为例149

7.1 研究区与采样150

7.2 空气颗粒物污染浓度连续面的生成152

7.3 颗粒物污染浓度的时空变化155

7.4 颗粒物污染浓度分布与人口分布的比较158

7.5 与空气污染相关的呼吸道疾病与非呼吸道疾病地理空间分析159

参考文献162

第8章 环境健康风险探测166

8.1 地理探测器原理167

8.2 Excel-GeoDetector软件168

8.3 研究实例170

8.3.1 研究实例一：某县新生儿神经管畸形的环境因子分析170

8.3.2 研究实例二：地震中儿童死亡的环境因子分析173

8.3.3 研究实例三：土壤抗生素浓度空间分异的因子分析175

8.3.4 研究实例四：手足口病空间分异的气象因子分析177

8.4 结语179

参考文献180

第四部分 医疗服务资源的分布与优化183

第9章 就医便捷度的度量、影响与优化183

9.1 研究就医便捷度的意义183

9.2 就医便捷度的基本度量方法185

9.3 两步移动搜寻法及其演进186

9.3.1 一步移动搜寻法186

9.3.2 两步移动搜寻法188

9.3.3 增强两步搜寻法188

9.3.4 可变搜寻区两步搜寻法189

9.3.5 广义的两步搜寻法191

9.3.6 非空间要素的度量192

9.4 就医便捷度的影响：以晚期癌症发病风险的研究为例193

9.5 优化就医便捷度的平等理念和实践196

9.5.1 优化就医便捷度的平等理念196

9.5.2 研究实例一：芝加哥地区全科医生的优化布局198

9.5.3 研究实例二：美国国家癌症研究院挂牌医院的优化布局201

9.6 结语204

参考文献205

第10章 公共卫生部门区划210

10.1 通过GIS第一定律了解美国的地方公共卫生部门及其区划多样性211

10.2 卫生地区与国会选区的杰利蝾螈问题216

10.3 应用面域拓扑图理解卫生地区的健康、人口和社会经济概况219

10.4 地理区划的具体方法与实例221

10.5 地理区划的启示与展望223

参考文献225

第11章 美国缺医区划分的实践与改进前景227

11.1 美国医生人力资源分配和分布的两大特征228

11.2 缺医区种类与现行划分方法230

11.2.1 划分HPSA与MUA／P的基本程序与原则230

11.2.2 划分HPSA的详细方法232

11.3 缺医区与相关的联邦政府计划236

11.3.1 支持全科医疗服务的拨款236

11.3.2 支持医疗专业人员的培训和招募237

11.3.3 通过医疗保险和医疗补助增强对缺医区内医生的支付237

11.3.4 对医疗专业人士的移民政策238

11.4 缺医区划分方法的改进与展望238

11.4.1 现行缺医区划分方法的问题238

11.4.2 现行缺医区划分方法的改进与展望239

11.5 结语243

致谢244

参考文献245

第五部分 公共卫生健康领域的地理数据库建设249

第12章 精细尺度空间数据的采集及其在公共卫生应急管理中的应用249

12.1 精细时空尺度250

12.1.1 建筑、街道、社区和人居环境250

12.1.2 准确的精细数据在公共健康管理中的作用250

12.2 获取地理数据的几种途径251

12.2.1 遥感数据矢量化251

12.2.2 志愿式地理信息系统251

12.2.3 空间视频251

12.3 研究实例252

12.3.1 美国密苏里州乔普林市的龙卷风灾害评估252

12.3.2 海地霍乱研究258

12.4 结语260

参考文献261

第13章 地理空间分析在我国公共健康研究中的应用：进展与展望262

13.1 我国在空间流行病学方面的研究与实践262

13.1.1 环境健康262

13.1.2 空间分析在传染病防控方面的应用266

13.2 我国在医疗服务方面应用空间分析的研究与实践267

13.3 健康领域中空间分析的新理念和新技术269

13.4 结语270

参考文献272

索引273