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J-GLOBAL ID：201902235777951070   整理番号：19A0493961

南アフリカにおける年齢-性別全原因死亡率の平滑化された時間的アトラス【JST・京大機械翻訳】

Smoothed Temporal Atlases of Age-Gender All-Cause Mortality in South Africa

著者 (3件)： Manda Samuel O. M. (Biostatistics Unit, South African Medical Research Council, 1 Soutpansberg Road, Pretoria 0001, South Africa) ,  Manda Samuel O. M. (School of Mathematics, Statistics, and Computer Science, University of KwaZulu-Natal, Pietermaritzburg 3209, South Africa) ,  Abdelatif Nada (Biostatistics Unit, South African Medical Research Council, Durban 4091, South Africa)
資料名： International Journal of Environmental Research and Public Health (Web)  (International Journal of Environmental Research and Public Health (Web))
巻： 14  号： 9  ページ： 1072  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7208A  ISSN： 1660-4601  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 南アフリカにおける大部分の死亡率マップとサブサハラ地域のほとんどは静的であり,数年以上にわたる凝集計数データを示している。これらの地図における空間と時間的な動力学の欠如は,活発な公衆衛生政策決定と介入のためのそれらの利用と応用に悪影響を与える可能性がある。本研究は,南アフリカにおける1997年から2013年までの年齢性特異的全原因死亡率とそれらの時間的進化の亜国内分布を記述し,モデル化することを目的とした。年,年齢,性別,および自治体行政区を含む死亡率情報を,期間に関する統計学南アフリカから得た。個々の死亡率レベルのデータは,3つの年齢グループ(0~14,15~64,65歳以上)と性別(男性,女性)によってグループ分けされ,国内の234市町村の各々で集計された。6つの年齢性の全原因死亡率は,共有された一般的な社会的枯渇,健康および人口統計学的危険因子のために関連している可能性がある。著者らは,6つの年齢性死亡リスクの空間的時間的変動の共同解析を行った。これは,階層的Bayes空間モデルを用いて,年齢性共通および特定の空間的および時間的傾向が推定される共有成分空間モデル構築の中で行われる。結果は,年齢と性別グループ間の死亡リスクプロファイルにおける都市と時間的差異を示した。2005年,特に15~64歳の男性と女性の両方に対して高い率が見られた。サブ国家年齢性の全原因死亡率の動的地理的および時間的分布は,南アフリカにおける人口統計学的組成と疾病の負担の間の関係における時間的進化および地理的変動のより良い理解に寄与する。これは,国内の時間とサブ集団にわたる死亡率低減を目標とする公衆衛生政策とプログラムの効果的な監視と評価のための有用な情報を提供する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  男性 ,  *南アフリカ共和国 ,  女性 ,  統計学 ,  *平滑化 ,  ヒト ,  経時変化 ,  *死亡率 ,  危険因子 ,  地理学 ,  都市
準シソーラス用語： 時間差 ,  人口統計学 ,  健康 ,  *性別 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 全原因死亡率 ,  空間-時間モデル ,  Bayesモデリング ,  南アフリカ

分類 (2件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  疫学  (GB03000E)

引用文献 (29件)：

• Lopez, A.D.; Mathers, C.D.; Ezzati, M.; Jamison, D.T.; Murray, C.J.L. Global Burden of Disease and Risk Factors, Disease Control Priorities; The World Bank: Washington, DC, USA, 2006; pp. 241-394.
• World Health Organization. International Statistical Classification of Diseases and Health Related Problems, 2nd ed.; World Health Organization: Geneva, Switzerland, 2004; Available online: http://www.who.int/classifications/icd/ICD-10_2nd_ed_volume2.pdf (accessed on 9 May 2011).
• Richardson, S.; Abellan, J.J.; Best, N. Bayesian spatio-temporal analysis of joint patterns of male and female lung cancer risks in Yorkshire (UK). Stat. Methods Med. Res. 2006, 15, 385-407.
• Ibáñez-Beroiz, B.; Librero-López, J.; Peiró-Moreno, S.; Bernal-Delgado, E. Shared component modelling as an alternative to assess geographical variations in medical practice: Gender inequalities in hospital admissions for chronic diseases. BMC Med. Res. Methodol. 2011, 11, 172.
• Statistics South Africa. Mortality and Causes of Death in South Africa, 2007: Findings from Death Notification; Statistics South Africa: Pretoria, South Africa, 2009. Statistics South Africa. Mortality and Causes of Death in South Africa, 2008: Findings from Death Notification; Statistics South Africa: Pretoria, South Africa, 2010.

タイトルに関連する用語 (7件)： 南アフリカ ,  年齢 ,  性別 ,  原因 ,  死亡 ,  平滑化 ,  アトラス