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    基于平均最鄰近和緩沖區(qū)分析方法的預(yù)防接種門診空間分布特征分析

    2020-05-19 15:03:38陸天義汪俊華馮磊張大勇馮軍
    中國衛(wèi)生產(chǎn)業(yè) 2020年4期
    關(guān)鍵詞:預(yù)防接種門診

    陸天義 汪俊華 馮磊 張大勇 馮軍

    [摘要] 目的 從空間角度分析黔南州預(yù)防接種門診分布特征情況,為衛(wèi)生資源的優(yōu)化配置提供依據(jù)。方法 采用平均最鄰近和緩存區(qū)分析研究區(qū)域內(nèi)預(yù)防接種門診的空間分布模式以及服務(wù)范圍。結(jié)果 研究區(qū)域內(nèi)預(yù)防接種門診空間分布格局呈隨機分布,預(yù)防接種服務(wù)最大服務(wù)范圍未覆蓋所有區(qū)域,其中預(yù)防接種門診服務(wù)覆蓋面積占比,長順縣最高為99.95%,獨山縣最低為83.12%。結(jié)論 平均最鄰近和緩沖區(qū)分析方法能直觀地展示預(yù)防接種門診空間分布特征以及測量服務(wù)范圍,為合理設(shè)置預(yù)防接種門診的提供參考依據(jù)。

    [關(guān)鍵詞] 預(yù)防接種;門診;室間分布;平均最鄰近分析;緩沖區(qū)分析

    [中圖分類號] R186 [文獻標識碼] A [文章編號] 1672-5654(2020)02(a)-0008-03

    Analysis of Spatial Distribution Characteristics of Immunization Clinics Based on Average Nearest Neighbor and Buffer Analysis

    LU Tian-yi1, WANG Jun-hua1, FENG Lei2, ZHANG Da-yong3, FENG Jun3

    1.School of Public Health, Guizhou Medical University, Guiyang, Guizhou Province, 550025 China; 2.Qiannan Prefecture Center for Disease Control and Prevention, Duyun, Guizhou Province, 558000 China; 3.Guizhou Provincial Center for Disease Control and Prevention, Guiyang, Guizhou Province, 550004 China

    [Abstract] Objective To analyze the distribution characteristics of vaccination clinics in Qiannan Prefecture from a spatial perspective, and to provide a basis for the optimal allocation of health resources. Methods The average nearest neighbor and buffer area were used to analyze the spatial distribution pattern and service scope of vaccination clinics in the study area. Results The spatial distribution pattern of immunization clinics in the study area was randomly distributed. The largest coverage of immunization services did not cover all areas. The proportion of immunization clinics service coverage area was as high as 99.95% in Changshun County and 83.12% in Dushan County. Conclusion The average nearest neighbor and buffer analysis methods can intuitively display the spatial distribution characteristics and measurement service scope of vaccination clinics, and provide a reference basis for the reasonable setting of vaccination clinics.

    [Key words] Vaccination; Clinic; Spatial distribution; Average nearest neighbor analysis;Buffer analysis

    預(yù)防接種服務(wù)是我國貫徹落實“預(yù)防為主”衛(wèi)生工作方針成效最顯著、影響最廣泛的基本公共衛(wèi)生服務(wù),是疾病預(yù)防控制工作的主要組成部分[1]。預(yù)防接種門診是實施預(yù)防接種服務(wù)的窗口,其空間分布直接關(guān)系到適齡兒童獲取預(yù)防接種服務(wù)的難易程度[2]。隨著空間分析技術(shù)的迅速發(fā)展,相關(guān)分析方法在預(yù)防接種領(lǐng)域的應(yīng)用受到國內(nèi)外學(xué)者的重視[3]。崔利偉等[4]利用地理信息系統(tǒng)技術(shù)建立免疫規(guī)劃空間信息管理數(shù)據(jù)庫,為預(yù)防接種門診綜合管理提供參考依據(jù)。Katia 等[5]運用貝葉斯重力模型分析接種門診的流感疫苗接種空間可及性,為開展大型預(yù)防接種活動和接種門診的規(guī)劃選址提供依據(jù)。該研究基于平均最鄰近和緩沖區(qū)分析方法來分析預(yù)防接種門診空間分布特征,以期為科學(xué)配置研究區(qū)域內(nèi)預(yù)防接種門診的提供參考依據(jù),現(xiàn)報道如下。

    1? 資料與方法

    1.1? 一般資料

    1.1.1 研究區(qū)域? 黔南布依族苗族自治州處于貴州高原向廣西丘陵過渡的斜坡地帶,地勢北高南低,地理坐標為東經(jīng)106°12′~108°18′,北緯25°04′~27°29′。全州總面積為26 197 km2,截至2017年,全州總?cè)丝?19.89萬人,少數(shù)民族人口占59.05%,該研究選取黔南州下轄13個縣(市)的222家預(yù)防接種門診。

    1.1.2 空間數(shù)據(jù)? 研究區(qū)域內(nèi)預(yù)防接種門診地理信息利用百度地圖開放平臺的地圖拾取工具獲?。ǖ乩碜鴺私?jīng)緯度)。

    1.1.3 屬性數(shù)據(jù)? 利用中國免疫規(guī)劃信息管理系統(tǒng)實體單位管理功能模塊獲取2018年度預(yù)防接種門診的工作類型、服務(wù)模式和服務(wù)周期等數(shù)據(jù)。

    1.2? 方法

    1.2.1 平均最鄰近分析? 平均最鄰近分析利用預(yù)防接種門診間的平均距離與假設(shè)隨機分布的期望平均距離進行比較,來判斷區(qū)域內(nèi)接種門診是集聚或離散分布隨還是機分布,其公式如下[6]:

    式中? ?是假設(shè)隨機模式下接種門診的期望平均距離;? ?是每個接種門診與其最近鄰的點觀測平均值;如果平均最鄰近指數(shù)>1,則模式趨向于擴散,<1,則模式為聚類。

    1.2.2 緩沖區(qū)分析? 緩沖區(qū)分析是指給定一個空間對象,其空間區(qū)域的范圍由區(qū)域的半徑R決定。對空間對象Oi的緩沖區(qū)定義如下[7]:

    Bi={x∶d(x,Oi)≤R}

    即以空間對象Oi為核心,建立半徑為d長度的區(qū)域范圍為緩沖區(qū),d基于最小歐氏距離取值。該研究中以原國家衛(wèi)生和計劃生育委員會印發(fā)的《關(guān)于加強預(yù)防接種工作規(guī)范管理的通知》(國衛(wèi)辦疾控發(fā)[2016]26號) (以下簡稱《通知》)中要求的城鎮(zhèn)每個街道至少應(yīng)當設(shè)置1個預(yù)防接種門診,服務(wù)半徑不超過5 km,農(nóng)村每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)至少應(yīng)當設(shè)置1個預(yù)防接種門診,服務(wù)半徑不超過10 km作為該次研究的緩沖區(qū)分析的最大半徑參數(shù),分析預(yù)防接種門診服務(wù)空間服務(wù)范圍。

    2? 結(jié)果

    2.1? 基本情況

    研究區(qū)域內(nèi)222家預(yù)防接種門診2018年共接種國家免疫規(guī)劃疫苗1 296 946 劑次,服務(wù)周期所占比例依次為:周/旬接種70.27%、月接種(22.97%、日接種6.76% ,接種服務(wù)形式以定點+入戶接種為主占70.72%,定點接種占29.28%,見表1。

    2.2? 門診空間分布特征

    運用平均最近鄰分析方法,根據(jù)研究區(qū)域內(nèi)預(yù)防接種門診空間地理位置開展分析,結(jié)果顯示該區(qū)域內(nèi)的預(yù)防接種門診空間分布呈現(xiàn)隨機性分布特征,假設(shè)Z得分為-0.735 924,則其模式與隨機模式之間差異并不顯著。其最鄰近比率為0.974 182,Z值為-0.735 924,P=0.461 777(圖1)。

    2.3? 緩沖區(qū)分析

    按照《通知》對城鎮(zhèn)和農(nóng)村地區(qū)預(yù)防接種門診的服務(wù)半徑要求,通過緩沖區(qū)分析研究區(qū)域內(nèi)預(yù)防接種門診接種服務(wù)范圍;結(jié)果顯示,該區(qū)域內(nèi)各縣(市)的預(yù)防接種門診服務(wù)未完全覆蓋所轄區(qū)域,其中獨山縣未能覆蓋區(qū)域最大為415.83 km2,長順縣未能覆蓋區(qū)域最小0.77 km2,見表2、圖2、圖3。

    3? 討論

    隨著空間分析技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,其在疾病監(jiān)測、疾病預(yù)測、應(yīng)對突發(fā)衛(wèi)生事件等公共衛(wèi)生領(lǐng)域得到應(yīng)用,目前已成為處理、分析和可視化空間資料必不可少的手段。該研究基于平均最鄰近和緩沖區(qū)分析方法分析研究區(qū)域內(nèi)預(yù)防接種門診空間分布特征分析,同時分析預(yù)防接種門診服務(wù)面積。研究結(jié)果顯示該研究區(qū)域內(nèi)的預(yù)防接種門診呈空間隨機性分布特征,其空間分布特征與研究區(qū)域內(nèi)地形地貌具有較高的相關(guān)性。緩沖區(qū)分析結(jié)果直觀呈現(xiàn)出研究區(qū)域內(nèi)預(yù)防接種門診服務(wù)覆蓋和未覆蓋區(qū)域情況,針對預(yù)防接種門診未覆蓋區(qū)域需考慮村級定點接種作為補充,以實現(xiàn)《通知》對合理規(guī)劃預(yù)防接種服務(wù)模式和提高預(yù)防接種服務(wù)可及性提出的要求。該次研究的局限性主要在于運用平均最鄰近分析和緩沖區(qū)分析可以分析預(yù)防接種門診的空間分布特征和預(yù)防接種服務(wù)覆蓋面積,但未將研究區(qū)域內(nèi)的實際交通情況納入分析。未來的研究中將加入網(wǎng)絡(luò)分析[8]開展距離測量和最優(yōu)路徑分析,并進行預(yù)防接種門診布局模擬;同時,結(jié)合人口密度、地理條件和醫(yī)療衛(wèi)生資源配置等情況對預(yù)防接種門診服務(wù)進行綜合分析和評價,為衛(wèi)生健康行政部門合理規(guī)劃和設(shè)置預(yù)防接種門診提供依據(jù)。

    [參考文獻]

    [1]? 楊付英.我國預(yù)防接種服務(wù)現(xiàn)狀研究[D].濟南:山東大學(xué),2017.

    [2]? 馮軍,郭豫,張大勇.等.基于地理信息系統(tǒng)的預(yù)防接種門診服務(wù)可及性研究—以貴州省黔東南自治州為例[J].中國衛(wèi)生事業(yè)管理,2017(10):792-795.

    [3]? 張兵,陳雅萍,李倩,等.空間統(tǒng)計學(xué)在浙江省預(yù)防接種門診資源配置中的應(yīng)用[J].中國疫苗與免疫,2016,22(2):41-51.

    [4]? 崔利偉,廖艷霞,張志豪.地理信息系統(tǒng)在南山區(qū)免疫規(guī)劃管理中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代醫(yī)學(xué),2018,18(1):47-53.

    [5]? Katia M,Charland ML.Clinic accessibility and clinic-level pre-dictors of the geographic variation in 2009 pandemic influenza vaccine coverage in Momtreal,Canada[J].Influenza & Other Respiratory Viruses,2014,8(3):317-328.

    [6]? 熊雪晨,白鴿,金超,等.基于最近距離法的醫(yī)療服務(wù)地理可及性可視化表達方法及實證研究[J].中國衛(wèi)生資源,2016,19(4):270-274.

    [7]? 王海,李瑞敏.緩沖區(qū)分析方法在事故多發(fā)點鑒別的應(yīng)用研究[J].公路工程,2016,41(1):103-107.

    [8]? 秦華,高駱秋.北京城市保障性住房居民的就醫(yī)可達性研究[J].人文地理,2017,32(2):65-70.

    (收稿日期:2019-11-08)

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