基于地理信息技术的河北省尘肺病检出情况及影响因素研究

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目的:探索2009-2018年河北省尘肺病检出病例的空间分布模式及其聚集特征;探讨空间回归模型在筛选尘肺病检出情况影响因素中的应用价值,为尘肺病防控提供依据,为其他具有空间自相关性疾病影响因素的分析研究提供一定的参考。方法:采用地区分级地图展示尘肺病的地区分布;采用全局空间自相关方法探究尘肺病的空间自相关性及局部聚集特征;前期经三轮德尔菲法构建了包含18个指标的尘肺病估算指标体系,选择其中在2011年职业健康调查中获得数据的11个指标作为自变量,因尘肺病的滞后性,选择2011-2015年尘肺病确诊及疑似病例为因变量,借助拉格朗日乘数选择适宜的空间回归模型,筛选尘肺病检出情况的影响因素,并评价比较不同模型的拟合效果。结果:2009-2018年河北省共检出尘肺病6099例,整体呈上升趋势,检出例数前三位的病种为矽肺、煤工尘肺及陶工尘肺;尘肺病检出例数在空间上存在一定的聚集性,高检出区集中在张家口市、承德市等部分县区;空间自相关分析的结果显示,2009-2018年河北省尘肺病存在一定的空间正相关关系,局部聚集类型主要为高-高聚集和低-高聚集,高-低聚集及低-低聚集分布范围较小;最小二乘回归模型的拟合结果显示,辖区接尘人数、接尘人员尘肺病防治知识知晓率、辖区企业粉尘监测点合格率及辖区企业接尘体检率具有统计学意义,空间依赖性诊断结果显示,空间滞后模型为适宜模型;空间滞后模型的拟合结果显示,辖区接尘人数、接尘人员职业病防治知识知晓率及辖区企业接尘体检率与尘肺病检出情况存在正相关关系,辖区企业粉尘监测点合格率与尘肺病检出情况存在负相关关系。结论:2009-2018年河北省尘肺病检出情况整体呈上升趋势;尘肺病检出病例的分布具有全局空间自相关性,且在局部地区出现了不同的聚集类型,以高-高聚集和低-高聚集两种聚集类型为主;从整体上看,空间滞后模型在分析尘肺病检出情况的影响因素时要优于最小二乘回归模型,因此尘肺病检出情况的影响因素研究采用空间模型更为合适。尘肺病检出情况受接尘人数、企业接尘体检率等因素影响,在制定尘肺病防治措施时,需考虑当地社会经济因素对尘肺病的影响作用。
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