2006-2010年沈阳市心脑血管疾病死亡的时空聚集性分析

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目的分析沈阳市中心城区心脑血管疾病死亡现状并探测其时空分布特征,为北方重工业城市心脑血管疾病的预防提供参考。方法基于沈阳市2006-2010年中心城区(和平、沈河、大东、皇姑、铁西)心脑血管疾病死亡数据,描述统计后利用Sa TScan软件对其进行时空聚集性分析并结合Arc GIS软件绘制专题地图。结果 2006-2010年,不同年度心、脑血管疾病粗死亡率间差异均有统计学意义(Pearsonχ2=36.43、48.36,P均<0.01);2006-2010年期间各地区间心、脑血管粗死亡率间差异有统计学意义(Pearsonχ2=345.61、731.21,P均<0.01)。心脑血管疾病死亡病例时空上呈现明显聚集性分布。心血管疾病的一级聚类区域出现在2007年9月28日-2010年3月18日间的大东区,相对危险度为1.23;脑血管疾病死亡的一级聚类区域位于2006年10月22日-2009年4月19日间的铁西区,相对危险度为1.37。结论心脑血管疾病死亡在沈阳市内中心城区存在明显的时空聚集性,该分布特征对于探究危险因素或开展针对性的预防措施都将提供参考和借鉴。 Objective To analyze the current status of cardiovascular death in central urban area of ​​Shenyang City and explore its temporal and spatial distribution characteristics and provide reference for the prevention of cardiovascular and cerebrovascular diseases in heavy industrial cities in the north of China. Methods Based on data of death from cardio-cerebrovascular diseases in central urban areas of Shenyang in 2006-2010 (including peace, Shenhe, Dadong, Huanggu and Tiexi), the spatial and temporal clustering analysis was performed using SaTScan software and ArcGIS software Draw a thematic map. Results Between 2006 and 2010, there was significant difference in the crude death rates of heart and cerebrovascular diseases in different years (Pearsonχ2 = 36.43, 48.36, P <0.01); between 2006 and 2010, the crude cardiac and cerebral vascular death rates The difference was statistically significant (Pearsonχ2 = 345.61,731.21, P <0.01). Cardiovascular and cerebrovascular diseases showed obvious temporal and spatial distribution of aggregation. The primary cluster area of ​​cardiovascular disease appeared in the Dadong district from September 28, 2007 to March 18, 2010 with a relative risk of 1.23. The first-level clustering area for the death of cerebrovascular disease was located in October 2006 From January 22 to April 19, 2009, Tiexi District has a relative risk of 1.37. Conclusions The death of cardiovascular and cerebrovascular diseases in the inner city of Shenyang City, there is a clear spatial and temporal aggregation, the distribution of characteristics for the exploration of risk factors or targeted preventive measures will provide reference and reference.
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