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基于地理加权广义线性模型探索山东省新型冠状病毒肺炎的影响因素

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目的 探讨山东省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的空间分布与相关影响因素,进一步了解山东省疫情的区域分布特征,为指导防控策略提供科学依据.方法 收集2020年1月21日至3月1日山东省COVID-19确诊病例数及相关影响因素数据,采用地理加权广义线性模型(GWGLM)分析COVID-19确诊病例数及各影响因素间的空间异质性及其相关关系.结果 对558例确诊病例的空间分布进行分析,广义线性模型(GLM)分析结果显示,人口密度、人均可支配收入、公共预算支出、湖北迁入规模占比和距武汉的空间距离均有统计学意义.人口越密集、人均可支配收入越高、公共预算支出越多,则确诊病例数越多;绝大多数县区的湖北迁入人口规模和距武汉的空间距离与确诊病例数呈负相关.GWGLM的R2为0.363,模型可解释COVID-19确诊病例数总变异的36.3％.结论 GWGLM能够揭示COVID-19及其影响因素的空间异质性,有助于局域精准施策,应根据各因素的空间分布特征及其与确诊病例数的局域关系制定不同区域的分级防控措施.
Influence factors of COVID-19 in Shandong Province based on geographically weighted generalized linear model

齐畅、朱雨辰、李春雨、刘利利、张丹丹、王旭、佘凯丽、陈鸣、康殿民、李秀君

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山东大学齐鲁医学院公共卫生学院生物统计学系,山东 济南250012

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新型冠状病毒肺炎 地理加权广义线性模型 空间异质性 空间分析 预防

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2020

10.6040/j.issn.1671-7554.0.2020.0694

山东大学学报(医学版)
山东大学

山东大学学报(医学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.841
ISSN：1671-7554
年,卷(期)：2020.58(10)
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