首先拟合经典回归模型-中国疾病预防控制中心性病控制中心
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各期梅毒发病率频数分布均显示为显著的正偏态分布。多数县 区梅毒发病率处于较低水平，少数县区梅毒发病率极高，有37个县 区梅毒发病率超过150/10万。
梅毒 全部梅毒 一期与二期 隐性 县区数 2925 2925 均数 31.60 13.39 标准差 33.85 18.30 中位数 21.17 7.89 偏度 3.11 5.78 峰度 20.89 68.63
2004年南非GIS 应用于HIV防治 美国国家 防治的GIS
研究目的
探索我国县区级各期梅毒疫情的空间分布特征， 准确找出流行的高发地区，为实现梅毒精确防 治提供依据 从空间统计分析角度，明确不同地区梅毒地理 分布与人口社会经济、医疗卫生资源等因素的 关系，找到影响流行的因素。
Target 1
Target 2
我国梅毒疫 情的空间自 相关是高值 聚集，空间 分布特点主 要为“高－ 高”聚集分 布
研究结果与分析
3、局部空间自相关分析（LISA）
低－低聚集的县区 低－低聚集的县区 689 个，主要分布 704个，主要集中 在河北、河南、山 在河北、山东、江 西、山东、四川、 西、湖北、黑龙江、 陕西、江西、甘肃、 吉林、辽宁和西藏 云南、西藏等 等
2011 2011 年全国县区级一期和二期梅毒疫情的 年全国县区级隐性梅毒疫情的LISALISA 聚集地图 聚集地图
高－高聚集的 县区273 262个， 主要分布在新 主要集中在广 疆、青海、江 西、广东、浙 苏、浙江、福 江、福建、新 建、内蒙等 疆和内蒙等
研究方法
（二）研究数据库的建立
使用MapInfo软件 ，以各地区共同的国标码为联结依据， 实现梅毒疫情数据、相关因素数据与地理数据之间一对一的 链接关系，建立2011年全国梅毒疫情地理信息系统数据库。
（三）使用软件
1、MapInfo 10.0 ：建立全国梅毒疫情GIS数据库 2、GeoDa 1.46：全局和局部空间自相关分析，省级和地 市级的空间自回归分析 3、ArcGIS 10.0：频数分布分析，全局和局部空间自相关 分析
传统的疫情监测方法存在一个明显的问题，就是 难于直观快速精确地发现梅毒在我国的地理分布 及其与人口、经济发展、卫生资源的关系，从而 导致梅毒防治决策的直观性与科学性不足，效率 不高。 地理信息系统及其空间分析方法可用以解决上述 问题。其最大的特点是，将属性数据与空间数据 结合起来进行分析，并且具有时空结合、可视化 和精确定位等诸多的优点。
我国梅毒疫 情分布呈显 著的正空间 自相关，表 现出相似值 之间的空间 聚集
研究结果与分析
2、全局空间自相关分析
2011年梅毒疫情全局G系数（n=2925） 梅毒 全部梅毒 一期和二期 隐性 G系数 0.0331 0.0352 0.0370 E(G) 0.0250 0.0250 0.0250 Z-Score 15.0446 14.8546 19.6869 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001
2009年 2007-2008年 2005-2006年 1995-2004年 1988-1994年 1984-1987年
＞40万例 ＞30万例 ＞20万例 10万-20万例 1万-10万例 1000-1万例
梅毒在甲乙类传染病中排序 2004-2005年：第5位 2006-2008年：第4位 2009年以后：第3位
人口社会经济发展数据 — 2011年全国各省、地市的常住人口数、流 动人口数、高危人群数据规模、 GDP和人均GDP
医疗卫生资源数据 — 2011年全国各省、地市的医疗卫生机构数量等
高危人群相关数据 —MSM、FSW、流动人口、孕产妇人群和男性性 病门诊就诊者行为指标、接受干预服务指标和梅毒哨点监测阳性率等
空间分析方法在梅毒 防治中的应用
中国医学科学院皮肤病研究所 中国CDC性病控制中心 门佩璇
Contents
选题依据与研究意义 研究目的 研究方法 研究结果与讨论 小结与展望
1
2 3
4
5
选题依据与研究意义
我国梅毒报告病例数的变化
2004-2011年： 梅毒发病率 年均增长22.59%
2011年429677例
2925
17.01
20.69
9.61
2.81
11.10
研究结果与分析
2、全局空间自相关分析
2011年梅毒疫情全局Moran指数（n=2925） 梅毒 全部梅毒 一期和二期 隐性 Moran指数 0.5762 0.4505 0.6302 E(I) -0.0003 -0.0003 -0.0003 Z-Score 51.6695 38.4308 56.4729 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001
100-1000例 ＜100例 1例
1979-1983年
1979年
选题依据与研究意义
为此，国家卫计委于2010年6月下发了《中国预 防与控制梅毒规划（2010-2020）》，要求全国 各地加强梅毒的监测与防治工作。
本研究试图为更好地开展梅毒防治与干预工作提 供一种法
（四）空间统计分析方法
1、探索性空间统计分析（ Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA ）：
频数分布分析 — 直方图和变异函数云图 全局空间自相关分析 — 全局Moran指数和全局G系数 局部空间自相关分析 — 空间相关局部指标（LISA）和局部G系 数，输出县区级梅毒疫情分布热点地图
Target 3
在我国建立起梅毒疫情地理信息系统的新方法， 为未来系统地使用空间分析方法开展梅毒监测 与防治提供方法学基础
研究方法
（一）研究数据
1、疫情资料： 2011年各县区不同类型梅毒（一期、二期、和隐性梅
毒）的报告病例数、发病率等
2、空间数据文件：全国各省份、地市和县区的地理经纬度数据文件
3、相关因素数据：
2、确认性空间统计分析：
首先拟合经典回归模型，考察其模型残差是否具有空间自相关 性。如具有则在此基础上建立空间滞后模型（SLM）或空间误差模 型（SEM）。构建省级和地市级的梅毒疫情空间回归模型来分析人 口社会经济、医疗资源、高危人群相关因素与梅毒分布的关系。
研究结果与分析
（一）探索性空间分析
1、频数分布特征
梅毒 全部梅毒 一期与二期 隐性 县区数 2925 2925 均数 31.60 13.39 标准差 33.85 18.30 中位数 21.17 7.89 偏度 3.11 5.78 峰度 20.89 68.63
2004年南非GIS 应用于HIV防治 美国国家 防治的GIS
研究目的
探索我国县区级各期梅毒疫情的空间分布特征， 准确找出流行的高发地区，为实现梅毒精确防 治提供依据 从空间统计分析角度，明确不同地区梅毒地理 分布与人口社会经济、医疗卫生资源等因素的 关系，找到影响流行的因素。
Target 1
Target 2
我国梅毒疫 情的空间自 相关是高值 聚集，空间 分布特点主 要为“高－ 高”聚集分 布
研究结果与分析
3、局部空间自相关分析（LISA）
低－低聚集的县区 低－低聚集的县区 689 个，主要分布 704个，主要集中 在河北、河南、山 在河北、山东、江 西、山东、四川、 西、湖北、黑龙江、 陕西、江西、甘肃、 吉林、辽宁和西藏 云南、西藏等 等
2011 2011 年全国县区级一期和二期梅毒疫情的 年全国县区级隐性梅毒疫情的LISALISA 聚集地图 聚集地图
高－高聚集的 县区273 262个， 主要分布在新 主要集中在广 疆、青海、江 西、广东、浙 苏、浙江、福 江、福建、新 建、内蒙等 疆和内蒙等
研究方法
（二）研究数据库的建立
使用MapInfo软件 ，以各地区共同的国标码为联结依据， 实现梅毒疫情数据、相关因素数据与地理数据之间一对一的 链接关系，建立2011年全国梅毒疫情地理信息系统数据库。
（三）使用软件
1、MapInfo 10.0 ：建立全国梅毒疫情GIS数据库 2、GeoDa 1.46：全局和局部空间自相关分析，省级和地 市级的空间自回归分析 3、ArcGIS 10.0：频数分布分析，全局和局部空间自相关 分析
传统的疫情监测方法存在一个明显的问题，就是 难于直观快速精确地发现梅毒在我国的地理分布 及其与人口、经济发展、卫生资源的关系，从而 导致梅毒防治决策的直观性与科学性不足，效率 不高。 地理信息系统及其空间分析方法可用以解决上述 问题。其最大的特点是，将属性数据与空间数据 结合起来进行分析，并且具有时空结合、可视化 和精确定位等诸多的优点。
我国梅毒疫 情分布呈显 著的正空间 自相关，表 现出相似值 之间的空间 聚集
研究结果与分析
2、全局空间自相关分析
2011年梅毒疫情全局G系数（n=2925） 梅毒 全部梅毒 一期和二期 隐性 G系数 0.0331 0.0352 0.0370 E(G) 0.0250 0.0250 0.0250 Z-Score 15.0446 14.8546 19.6869 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001
2009年 2007-2008年 2005-2006年 1995-2004年 1988-1994年 1984-1987年
＞40万例 ＞30万例 ＞20万例 10万-20万例 1万-10万例 1000-1万例
梅毒在甲乙类传染病中排序 2004-2005年：第5位 2006-2008年：第4位 2009年以后：第3位
人口社会经济发展数据 — 2011年全国各省、地市的常住人口数、流 动人口数、高危人群数据规模、 GDP和人均GDP
医疗卫生资源数据 — 2011年全国各省、地市的医疗卫生机构数量等
高危人群相关数据 —MSM、FSW、流动人口、孕产妇人群和男性性 病门诊就诊者行为指标、接受干预服务指标和梅毒哨点监测阳性率等
空间分析方法在梅毒 防治中的应用
中国医学科学院皮肤病研究所 中国CDC性病控制中心 门佩璇
Contents
选题依据与研究意义 研究目的 研究方法 研究结果与讨论 小结与展望
1
2 3
4
5
选题依据与研究意义
我国梅毒报告病例数的变化
2004-2011年： 梅毒发病率 年均增长22.59%
2011年429677例
2925
17.01
20.69
9.61
2.81
11.10
研究结果与分析
2、全局空间自相关分析
2011年梅毒疫情全局Moran指数（n=2925） 梅毒 全部梅毒 一期和二期 隐性 Moran指数 0.5762 0.4505 0.6302 E(I) -0.0003 -0.0003 -0.0003 Z-Score 51.6695 38.4308 56.4729 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001
100-1000例 ＜100例 1例
1979-1983年
1979年
选题依据与研究意义
为此，国家卫计委于2010年6月下发了《中国预 防与控制梅毒规划（2010-2020）》，要求全国 各地加强梅毒的监测与防治工作。
本研究试图为更好地开展梅毒防治与干预工作提 供一种法
（四）空间统计分析方法
1、探索性空间统计分析（ Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA ）：
频数分布分析 — 直方图和变异函数云图 全局空间自相关分析 — 全局Moran指数和全局G系数 局部空间自相关分析 — 空间相关局部指标（LISA）和局部G系 数，输出县区级梅毒疫情分布热点地图
Target 3
在我国建立起梅毒疫情地理信息系统的新方法， 为未来系统地使用空间分析方法开展梅毒监测 与防治提供方法学基础
研究方法
（一）研究数据
1、疫情资料： 2011年各县区不同类型梅毒（一期、二期、和隐性梅
毒）的报告病例数、发病率等
2、空间数据文件：全国各省份、地市和县区的地理经纬度数据文件
3、相关因素数据：
2、确认性空间统计分析：
首先拟合经典回归模型，考察其模型残差是否具有空间自相关 性。如具有则在此基础上建立空间滞后模型（SLM）或空间误差模 型（SEM）。构建省级和地市级的梅毒疫情空间回归模型来分析人 口社会经济、医疗资源、高危人群相关因素与梅毒分布的关系。
研究结果与分析
（一）探索性空间分析
1、频数分布特征