常用不规则聚集区探测方法*

2016-12-27中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系卫生信息研究中心广东省卫生信息学重点实验室510080

中国卫生统计 2016年1期

关键词：惩罚区域方法

中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系，卫生信息研究中心，广东省卫生信息学重点实验室（510080）

张王剑杜志成郭貔郝元涛△

常用不规则聚集区探测方法*

中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系，卫生信息研究中心，广东省卫生信息学重点实验室（510080）

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疾病的发生往往存在聚集性［1］。如何识别发病聚集区是公共卫生领域的一个关键问题。聚集区的识别，不仅为干预措施的分配提供依据，还可提供关于环境危险因素的信息，进而为发病机制的研究提供线索［2-3］。目前探测发病聚集区的方法有很多种，如Kulldorff空间扫描统计量方法［4-5］、局部空间相关性指数（local index of spatial association，LISA）［6-7］、Turnbull方法［8-9］、Besag-Newell方法［10］等。其中，Kulldorff空间扫描统计量方法是应用最广泛的方法之一［11-13］，该方法所基于的假设是聚集区呈圆形［14］。这是一个非常苛刻的假设，在很多情况下并不成立。例如，某种疾病通过水源传播，则聚集区可能沿河道呈狭长分布［15］。

本文首先对经典的Kulldorff空间扫描统计量方法作简单介绍，然后通过文献综述的方式，归纳在该方法基础上发展而来的一系列常见的不规则聚集区探测方法。