• 中国精品科技期刊
  • 《中文核心期刊要目总览》收录期刊
  • RCCSE 中国核心期刊(5/114,A+)
  • Scopus收录期刊
  • 美国《化学文摘》(CA)收录期刊
  • WHO 西太平洋地区医学索引(WPRIM)收录期刊
  • 《中国科学引文数据库(CSCD)》核心库期刊 (C)
  • 中国科技核心期刊
  • 中国科技论文统计源期刊
  • 《日本科学技术振兴机构数据库(中国)》(JSTChina)收录期刊
  • 美国《乌利希期刊指南》(UIrichsweb)收录期刊
  • 中华预防医学会系列杂志优秀期刊(2019年)

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

河南省新型冠状病毒肺炎时空聚集性

张延炀 肖占沛 杨凯朝 赵东阳 李军 张明瑜 张肖肖 马雅婷 王长双 王燕 陈帅印

张延炀, 肖占沛, 杨凯朝, 赵东阳, 李军, 张明瑜, 张肖肖, 马雅婷, 王长双, 王燕, 陈帅印. 河南省新型冠状病毒肺炎时空聚集性[J]. 中华疾病控制杂志, 2020, 24(5): 534-538. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.05.008
引用本文: 张延炀, 肖占沛, 杨凯朝, 赵东阳, 李军, 张明瑜, 张肖肖, 马雅婷, 王长双, 王燕, 陈帅印. 河南省新型冠状病毒肺炎时空聚集性[J]. 中华疾病控制杂志, 2020, 24(5): 534-538. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.05.008
ZHANG Yan-yang, XIAO Zhan-pei, YANG Kai-chao, ZHAO Dong-yang, LI Jun, ZHANG Ming-yu, ZHANG Xiao-xiao, MA Ya-ting, WANG Zhang-shuang, WANG Yan, CHEN Shuai-yin. Study on the spatiotemporal clusters of coronavirus disease 2019 in Henan Province[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2020, 24(5): 534-538. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.05.008
Citation: ZHANG Yan-yang, XIAO Zhan-pei, YANG Kai-chao, ZHAO Dong-yang, LI Jun, ZHANG Ming-yu, ZHANG Xiao-xiao, MA Ya-ting, WANG Zhang-shuang, WANG Yan, CHEN Shuai-yin. Study on the spatiotemporal clusters of coronavirus disease 2019 in Henan Province[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2020, 24(5): 534-538. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.05.008

河南省新型冠状病毒肺炎时空聚集性

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.05.008
基金项目: 新型冠状病毒感染肺炎流行病学规律及防控措施研究(201100310800)
详细信息
    通讯作者:

    陈帅印, E-mail:sychen@zzu.edu.cn

  • 中图分类号: R563.1;R181.1

Study on the spatiotemporal clusters of coronavirus disease 2019 in Henan Province

Funds: Study on the Epidemiology Characteristics and Control Measures of Coronavirus Disease 2019(201100310800)
More Information
  • 摘要:   目的   利用地理信息系统(geographic information systems, GIS)探索河南省新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019, COVID-19)空间分布规律。   方法   收集河南省新型冠状病毒肺炎报告数据, 建立GIS数据库, 应用空间相关分析软件(GeoDa 1.8.12)和时空扫描软件(SaTScan 9.4)对数据进行空间自相关分析和时空扫描统计分析。   结果   河南省COVID-19存在空间聚集性; 5个时段共探测到50个高-高聚集区; 时空扫描统计分析共识别到5个时空聚集区。   结论   河南省COVID-19传播风险经历了弱-强-弱的变化过程, 采取的应急防控策略不但阻止了疫情在时间上的增长, 还有效遏止了其在空间上的扩散。
  • 图  1  河南省报告新冠肺炎日报告分布图

    Figure  1.  Distribution of COVID-19 cases in Henan Province

    图  2  河南省新冠肺炎的LISA聚集分布图

    Figure  2.  LISA cluster map of distribution of COVID-19 in Henan Province

    图  3  河南省新冠肺炎时空聚集性分布图

    Figure  3.  Spatiotemporal of COVID-19 in Henan Province

    表  1  河南省新冠肺炎GSA Moran's I指数

    Table  1.   The Moran's I of COVID-19 in Henan Province

    时间(月/日) Moran's I Sx Z P 是否聚集
    1/21-1/27 0.128 4 0.033 2 4.039 6 0.003
    1/28-2/3 0.353 1 0.035 5 10.102 8 0.001
    2/4-2/10 0.307 0 0.035 4 8.871 3 0.001
    2/11-2/17 0.226 0 0.034 6 6.697 4 0.001
    2/18-2/24 0.090 7 0.033 9 2.855 4 0.020
    1/21-2/24 0.432 8 0.034 5 12.707 2 0.001
    下载: 导出CSV

    表  2  河南省新冠肺炎时空扫描统计结果

    Table  2.   The result of spatiotemporal scan statistics for COVID-19 in Henan Province

    聚集区 时间(月/日) 中心点(经、纬度) 半径(km) 县区数(个) 病例数(例) 期望数 RR LLR P
    1 1/29-2/9 32.38N, 113.43E 154.92 38 409 113.54 4.81 269.41 < 0.001
    2 1/31-2/9 34.75N, 113.61E 18.21 7 67 19.61 3.55 35.82 < 0.001
    3 1/27-2/11 36.09N, 114.36E 0.00 1 23 3.26 7.17 25.37 < 0.001
    4 1/30-2/3 34.24N, 116.13E 79.34 9 48 14.34 3.44 24.78 < 0.001
    5 2/3-2/11 34.68N, 112.47E 4.41 2 12 1.43 8.49 15.04 0.006
    下载: 导出CSV
  • 中华人民共和国国家卫生健康委员会.国家卫生健康委办公厅关于印发新型冠状病毒肺炎防控方案(第五版)的通知[EB/OL]. (2020-02-21)[2020-02-22]. http://www.nhc.gov.cn/jkj/s3577/202002/a5d6f7b8c48c451c87dba14889b30147.shtml.

    National Health Commission of the People's Republic of China. Notice of the national health commission on the issuance of COVID-19 prevention and controlplan(Version 5)[EB/OL]. http://www.nhc.gov.cn/jkj/s3577/202002/a5d6f7b8c48c451c87dba14889b30147.shtml.
    Chan JF, Kok KH, Zhu Z, et al. Genomic characterization of the 2019 novel human-pathogenic coronavirus isolated from a patient with atypical pneumonia after visiting Wuhan[J]. Emerg Microbes Infect, 2020, 9(1): 221-236.DOI: 10.1080/22221751.2020.1719902.
    Hang C, Wang Y, Li X, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China[J]. Lancet, 2020, 395(10223): 497-506.DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30183-30185.
    廖星, 周军, 曹佳, 等.新型冠状病毒肺炎与细菌性肺炎的胸部CT特征比较[J].武汉大学学报(医学版), 2020, 3: 1-4.DOI: 10.14188/j.16718852.2020.0086.

    Liao X, Zhou J, Cao J, et al. Chest CT features comparison between COVID-19 and bacterial pneumonia[J]. Med J Wuhan Univ, 2020, 3: 1-4. DOI: 10.14188/j.16718852.2020.0086.
    古敏, 刘娇, 史楠楠, 等.中医药分期防治新型冠状病毒肺炎的药性功效分析[J].中国中药杂志, 2020, 3: 1-8.DOI: 10.19540/j.cnki.cjcmm.20200225.501.

    Gu M, Liu J, Shi NN, et al. Analysis of property and efficacy of traditional Chinese medicine in staging prevention and treatment of Coronavirus disease 2019[J]. China J Chin Mater Med, 2020, 3: 1-8. DOI: 10.19540/j.cnki.cjcmm.20200225.501.
    中国疾病预防控制中心新型冠状病毒肺炎应急响应机制流行病学组.新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析[J].中华流行病学杂志, 2020, 41(2): 145-151.DOI: 10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2020.02.003.

    Epidemiology Working Group for NCIP Epidemic Response. The epidemiological characteristics of an outbreak of 2019 novel coronavirus diseases(COVID-19)in China[J]. Chin J Epidemiol, 2020, 41(2): 145-151. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2020.02.003.
    Li Q, Guan X, Wu P, et al. Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus-infected pneumonia[J]. N Engl J Med, 2020, 382(13): 1199-1207.DOI: 10.1056/NEJMoa2001316.
    曹志冬, 曾大军, 郑晓龙, 等.北京市SARS流行的特征与时空传播规律[J].中国科学:地球科学, 2010, 40(6): 776-788. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=zgkx-cd201006011

    Cao ZD, Zeng DJ, Zheng XL, et al. The epidemic characteristics and the rule of space-time transmission of SARS in Beijing[J]. Scientia Sinica: Terrae, 2010, 40(6): 776-788. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=zgkx-cd201006011
    Kulldorff M, Nagarwalla N. Spatial disease clusters: detection and inference[J]. Stat Med, 1995, 14(8): 799-810.DOI: 10.1002/sim.4780140809.
    缪丹丹, 张芹, 孙中明, 等.基于地理信息系统的淮安市食管癌发病时空统计分析[J].中华疾病控制杂志, 2019, 23(9): 1097-1101.DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.09.016.

    Miao DD, Zhang Q, Sun ZM, et al. Spatiotemporal analysis of esophageal cancer incidence in Huai'an: a study based on geographic information system[J]. Chin J Dis Control Prev, 2019, 23(9): 1097-1101. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.09.016.
    Jacquez GM, Greiling DA. Local clustering in breast, lung and colorectal cancer in long island, New York[J]. Int J Health Geogr, 2003, 2(1): 3.DOI: 10.1186/1476-072x-2-3.
    Sasson C, Cudnik MT, Nassel A, et al. Identifying high-risk geographic areas for cardiac arrest using three methods for cluster analysis[J]. Acad Emerg Med, 2012, 19(2): 139-146.DOI: 10.1111/j.1553-2712.2011.01284.x.
  • 加载中
图(3) / 表(2)
计量
  • 文章访问数:  647
  • HTML全文浏览量:  301
  • PDF下载量:  57
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-04
  • 修回日期:  2020-03-16
  • 刊出日期:  2020-05-10

目录

    /

    返回文章
    返回