Developing a geographical-meteorological indicator system and evaluating prediction models for alveolar echinococcosis in China
發(fā)布科室：包蟲(chóng)病室 發(fā)布作者：寄生蟲(chóng)病所
已有報(bào)道認(rèn)為地理和氣象因素會(huì)影響泡型棘球蚴病流行，但學(xué)界仍缺乏系統(tǒng)的指標(biāo)體系。本研究采用主成分分析和回歸分析方法，篩選并建立三級(jí)指標(biāo)體系。新建立的指標(biāo)體系包括50個(gè)基本指標(biāo)，15個(gè)特征指標(biāo)和8個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。分析表明，月降水量、月均寒冷天數(shù)、氣溫負(fù)正距平差、基礎(chǔ)氣溫條件、海拔高度、氣壓正負(fù)距平差，月均極熱天數(shù)和月均5級(jí)風(fēng)天數(shù)與泡型棘球蚴病患病率的自然對(duì)數(shù)相關(guān)，其相對(duì)權(quán)重依次降低。多變量邏輯回歸模型是泡型棘球蚴病1、3、5和6級(jí)流行程度的最佳預(yù)測(cè)模型，而分類與回歸樹(shù)模型是泡型棘球蚴病2、4和5級(jí)流行程度的最佳預(yù)測(cè)模型。對(duì)五個(gè)數(shù)學(xué)模型的比較強(qiáng)調(diào)了未來(lái)研究需要考慮多個(gè)分段模型的組合預(yù)測(cè)不同流行程度。
該文于2024年4月23日發(fā)表于《Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology》雜志。
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文章錄入： 責(zé)任編輯： 發(fā)布時(shí)間：2024-09-10 14:10:25
