Bayesian空间泊松模型对小区域非传染病患病率的估计

• 作者: 李德云 许碧云 陈炳为
• 来源期刊: 中华疾病控制杂志
• 学科: 医学
• 关键词: Bayesian空间泊松模型 疾病地图 患病率
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 方法学
• 页码范围: 166-168
• 页数: 3页
• 分类号: R181.2|R581.3
• 语种: 中文

摘要

目的 为地理小区域非传染病患病率的估计及疾病地理分布情况的探讨提供方法学上的理论依据.方法 以四川省2000年8～10岁儿童甲状腺肿大率为例,为克服甲状腺肿大的空间自相关性和异质性,构建Bayesian空间泊松模型,用Gibbs抽样的MCMC模型技术估计各县(区)的甲状腺肿大率.结果 用Bayesian空间泊松模型得到的估计率与粗率相比,前者得到的非病区、中等病区及重病区数目比后者要少,轻病区数目要多.结论 利用Bayesian空间泊松模型有利于消除抽样引起的极端值,使得其估计值比由原样本得到的粗率稳健.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈炳为	东南大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	52	534	15.0	21.0
2	许碧云	南京大学医学院附属鼓楼医院科教处	42	298	10.0	14.0
3	李德云		13	178	8.0	13.0