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J-GLOBAL ID：201702226214503373   整理番号：17A1064877

経験的Bayes法を用いた相対的リスクのGISと推定を用いた急性下痢症の空間マッピング【Powered by NICT】

Spatial mapping of acute diarrheal disease using GIS and estimation of relative risk using empirical Bayes approach

著者 (5件)： Saravana Kumar Velusamy (Department of Biostatistics, Christian Medical College, Vellore, India) ,  Saravana Kumar Velusamy (Department of Medical Biometrics & Informatics (Biostatistics), Jawaharlal Institute of Postgraduate Medical Education & Research (JIPMER), Puducherry, India) ,  Devika Shanmugasundaram (Department of Biostatistics, Christian Medical College, Vellore, India) ,  George Sebastian (Department of Statistics, St. Thomas College, Palai, Kerala, India) ,  Jeyaseelan Lakshmanan (Department of Biostatistics, Christian Medical College, Vellore, India)
資料名： Clinical Epidemiology and Global Health  (Clinical Epidemiology and Global Health)
巻： 5  号： 2  ページ： 87-96  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2961A  ISSN： 2213-3984  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 下痢疾患は低中所得国における死亡原因のトップ五の一つである。五歳未満の小児における死亡の二番目に多い原因である。下痢疾患はほぼ百五十万人の子供の死亡率に寄与し,世界的には毎年下痢疾患の約二十億例であった。本研究では,病棟賢明とチェンナイ,インド,TamilnaduにおけるADDの相対的リスクを測定することの研究で広く使用されている二Bayesモデルを推定し,比較するのに急性下痢性疾患(ADD)の空間的-時間的パターンを研究した。ADDに関するデータは,2009 11からインド伝染病病院,Tamilnadu州,Chennai,から得た。地理情報システム(GIS)技術を用いて,ADDデータをマッピング病棟賢明な,相対的危険度は,PoissonガンマとPoisson対数正規モデルを用いた経験的Bayes法を用いて推定したことであった。2009 11から三年の期間に亘って,チェンナイ社で報告されたADDのほぼ7661例。下痢の累積発生率は1年あたり0最大1699.7例の最小の範囲の100,000集団あたり142.6例であった。雄は100,000人口/年あたり137.7例の女性より高い平均頻度を示した147.4例であった。,累積発生率は他のカテゴリーよりも0 4年(306.8例)の年齢群で高かった。より高い発生率は他の季節に比べてApr Jun(55.2例)に観察された。Choroplethマップは,ADDのより高い発生率はTondiarpet,盆地橋,Pulianthope帯から病棟を含む海岸近くにチェンナイの北部に克服したことを示した。経験的Bayes手法を用いて得られた事後相対リスク推定は,2009年,2010年,2011年の1よりも有意に大きな相対的リスクを有する2330,及び19病棟を同定した。標準化罹患率比(SMR)と他の二つのモデルは,一貫してTondiarpet病棟は,SMRに基づく全ての三年間のADDの最も高い相対的危険率(相対リスク(95%信頼区間)を有し,PoissonガンマとPoisson対数正規モデルは,2011年には13.3(11.6, 15.2),13.0(11.3, 14.8),2009と8.0の13.3(11.5, 15.1)(6.9, 9.2),7.8(6.7, 8.9),2010年8.0(6.9, 9.1)及び19.6(17.0, 22.3),19.0(16.5, 21.7),19.5(16.9, 22.1)であったことを示した。2009 11から年間のADDのGISマッピングは,海岸近くにチェンナイの北部近傍のより高い発生率を有する病棟を同定した。経験的Bayes法を用いた相対的リスクの評価と疾患のマッピングは,小さな観測にもかかわらず正確な発生率を推定し,病気の蔓延を防止し,制御するための予防対策を行うのが有用であると思われる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼区間 ,  死亡率 ,  海岸 ,  *下痢 ,  女性 ,  地理情報システム ,  死因 ,  インド ,  標準化 ,  子供 ,  病院
準シソーラス用語： ハザード比 ,  相対危険度 ,  発生率 ,  病棟 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 急性下痢症 ,  GIS ,  疾患マッピング ,  相対リスク ,  経験的Bayes

分類 (3件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  小児科学一般  (GC08010B) ,  公衆衛生  (GB02000X)

タイトルに関連する用語 (7件)： 経験 ,  Bayes法 ,  リスク ,  GIS ,  推定 ,  急性下痢症 ,  空間マッピング