扫描统计特征及其在流行病学中的运用

　　扫描统计在医学中得到了广泛的应用，而且能够更好的针对流行病学进行研究，通过在检测区域内进行探测，能够更好的发现该区域存在异常的聚集性以及聚集性具体位置和风险危害程度。下面文章就是主要通过对于扫描统计已经扫描统计在流行病学中的应用进行分析和研究，能够更好的增强流行疾病的检测效果，从而不断完善流行疾病的控制和预防能力。

　　【关键词】扫描统计,流行病学,研究应用

　　扫描统计具有以下几个特征，在被扫描的区域内呈现几何分布的特征，并且能够基于无效假设的概率分布特点，从而有效的确定扫描窗口大小和形状。在利用扫描统计在流行病学中的应用，由于流行病学的无法预估行和人口密度分布不均的特点，所以扫描统计监测模型必须具有动态特征。通过对于扫描统计进行完善，目前的扫描统计模型包括了回顾性扫描统计分析、前瞻性扫描统计分析等类型。

　　在回顾性扫描统计分析中也能够划分出纯空间扫描统计、纯时间扫描统计以及时空扫描统计。前瞻性扫描统计可以划分为纯时间扫描统计以及时空扫描统计两种。通过扫描统计能够很好的在流行病学中发挥作用，主要的原因在于扫描统计能够更好实现疾病监测、疾病早期预警等功能，所以能够在传染病、心血管病、肿瘤等疾病的预防和控制方面发挥出重要的作用。

　　1扫描统计离散型poisson模型

　　1.1扫描统计模型的基本原理

　　由于扫描统计能够针对发病、死亡、生存等方面的问题进行详细的预测，所以能够更好的针对流行病出现的概率问题进行判断，并且能够在空间范围内对疾病分散的密集程度进行探测。所以根据不同的数据类型能够将扫描统计模型氛围很多种，离散型poisson模型由于能够有效的针对监测点位的发病数量、极限人口、地理坐标等信息进行有效的整合，并且适用于各种类型的扫描统计，所以本文主要研究离散型poisson模型[1]。

　　如果假设疾病在空间范围内分布呈现出较高的随机性，利用扫描统计模型在扫描的过程中，扫描窗口外部的疾病会比扫描窗口内部的疾病发病率高。所以在这样的情况下扫描统计模型必须进行实时移动，从而更好的针对疾病的发病效率进行全面的分析。通过在研究区域内部建立圆形或者椭圆形的活动空间，能够更好的研究疾病的发病规律。

　　当扫描空间的窗口大小和移动位置发生动态变化的过程中，能够更好的避免人为干预的可能性，这样才能够有效的保证空间扫描区域和圆心位置具有代表性。当窗口圆心在地图上进行移动的过程中，可以将该地区的人口数量进行实时统计，并且自由设定发病人数与总人口之间的比例变动。在每次变动的过程中，能够更加有效的计算窗口内外区域发病率存在的差异性，并且根据数值进行有效的检验。在这一过程中，通过扫描统计的窗口与最大对数比值进行统计，能够快速的发现存在流行病聚集区域，而且也能够说明这一结果不受到随机变异的影响。

　　在最后，通过选择发病率较高的窗口区域建立模型，能够保证该地区流行病的相对危险度并且具有无统计学意义，从而确定该统计的模型。如果在进行扫描统计的过程中，将扫描时间的长度增加，那么扫描统计模型的窗口就会变为圆柱形，其中圆柱形的底部代表着空间的大小，圆柱形的高度对应着时间的长度。所以，利用扫描统计的方式能够更好的保证将两个时空维度在统一模型中完整体现从而检测流行病是否存在时空聚集的特点。

　　1.2对数似然比检验

　　如果扫描统计针对测点位置进行统一大小的区域进行扫描，并且疾病分布范围呈现出随机性的特点，那么基于离散型poisson模型能够保证对数似然比为。通过这个模型能够反映出调整强度与损失函数之间的关系。

　　1.3离散型poisson模型注意事项

　　在针对离散型poisson模型进行空间数据扫描的过程中，必须要以笛卡尔坐标系进行参考，并且通过栅格或者观测单元的质心来定义各个观测点位的坐标数据。所以在这样的情况下，由于坐标数据之间的不连续性，能够保证空间位置缺乏随机性。而且椭圆形的窗口扫描统计一般情况下只适用于二维笛卡尔坐标系，不能够用于经纬网定义的坐标系之中。

　　如果必须要使用经纬数据之时，可以通过投影的方式将坐标数据进行转换，这样能够将球面的数据转变为平面的数据，从而利用笛卡尔坐标系进行统计。在聚集性扫描的过程中，除了必须探测的可能聚集性，也需要探究集中次级聚集性[3]。

　　同样能够更好的保证聚集性具有同样的比例。在较大或者中等大小的聚集性进行判断之时，能够通过增大或者缩小的方式保证LLP不会出现较大的改变，而且这种次级聚集性应用扫描统计的结果不会发生改，只能够为扫描统计提供一个大概的范围，所以如果边界与可能聚集性出现重合，这种聚集性就没有意义。

　　在针对空间扫描统计过程中涉及到很多方面的校正，首先是空间校正，其次是时间趋势校正、协变量校正以及RR校正。利用扫描统计模型针对性别、年龄等协变量进行校正的过程中，必须要从三个方面进行，一方面是与扫描统计相关联的疾病相关协变量校正;其次是空间分布不均的协变量，第三方面是无法利用协变量解释的聚集性。

　　例如，利用扫描统计针对某肿瘤地区死亡率进行统计，必须针对测点的年龄进行校正，主要的原因就是因为测点的流动性比较大，所以人口的年龄构成不合理，很多地区老年人口比较集中，所以无法真实的反引出该地肿瘤死亡时间概率。另一方面的原因是老年人口因为肿瘤死亡的几率要高于年轻人，所以必须要校正老年人口构成较高的地区，然后根据空间扫描模型针对高危聚集区进行探测。

　　从目前来看，针对协变量进行校正的方法有三种，一种是通过数据分析来处理协变量校正，并且这种方法只适用于离散型poisson模型以及时空重排扫描统计，而且对于协变量要求来说，必须保证协变量无序且多分类变量。还可以通过相关的统计软件进行校正，也可以利用多重数据针对协变量进行校正[4]。

　　2扫描统计在流行病学中的应用与展望

　　目前的扫描统计相关的理论已经发展成熟，并且在疾病监测、聚集性他侧以及疾病早期预警中应用广泛。例如，通过建立扫描统计模型针对2000年在纽约室内发生的病死鸟时间进行回顾性时空扫描分析，发现6月14日在Statenisland存在病死鸟的时空性聚集特征，根据这一特征，能够有效的发现尼罗河病毒建立早期的预警系统，从而有效的减弱尼罗河病毒活跃性。扫描统计在流行病学中的应用不止于此，对于家庭疾病预防也有着良好的效果。

　　比如，通过利用扫描统计模型来针对1991-2001年出现的儿童疟疾病例进行时空聚集性分析，一共检测出6个具有统计学意义的时空聚集性，并且最强的聚集性位于北部地区，这样的统计模型也说明了流行病传播具有区域性的特点。

　　通过利用扫描统计模型针对女性患有乳腺癌的风险进行分析，利用时空聚集性的特征，针对女性的年龄进行协变量校正，从而进一步说明了乳腺癌高风险时空聚集性的特征。在进行扫描统计的过程之中，还可以结地理信息系统、空间自回归分析方法针对男性前列腺癌的空间分布格局以及产生流行病特征和因素等方面进行分析，能够更好的寻找到所有可能引发男性前列腺炎的因素，并且通过空间自回归分析来找到关键的影响因素，一是距离毒源较近，另一个因素是卧室面积较小。

　　而且，利用扫描统计的方法还可以针对自身免疫性疾病、先天性畸形、寄生虫病等具有流行病学特征的疾病进行充分的研究和分析，也能够更好的帮助人们进行科学的预防和治疗，做到早发现、早治疗，从而避免流行病出现扩大化的趋势[5]。

　　在未来的发展过程中，扫描统计所具有的优势条件会更加的明显，首先，扫描统计可以再不需要任何的前提或者假设的基础上，进一步针对流行病学聚集性进行有效的定位、定量、定时研究，能够充分的发掘出监测过程中产生的各种有效信息，包括疾病监测数据时间信息和空间信息等。尤其是时空重排模型，能够针对单纯时间聚集性和单纯空间聚集性进行有效的矫正，这样能够更好的提高对于流行病的早期预警，并且为疾病的控制提供更加科学准确的结果。

　　3结论

　　在今后扫描统计的发展过程中，还可以通过与地理信息系统相结合，能够更好的保证分析结果呈现在地图上，做到模型结果可视化。而且，扫描统计还能够在疾病监测、疾病聚集性探究、疾病早期预警等方面进行深入的挖掘，为人们抵御流行病做出重要的贡献。

　　参考文献

　　[1]郝瑜婉，薛靖波，徐俊芳，等.基于回顾性重排扫描统计量的血吸虫病重点流行区时空聚集性分析[J].中国寄生虫学与寄生虫病杂志，2017，35(1):68-74.

　　[2]囤荣耀，相爱华，杨蕾，等.不同比例自适应性统计迭代重建在儿童副鼻窦CT扫描中的应用研究[J].实用医技杂志，2017，24(3):245-247.

　　[3]黄莉，许琳，李石柱.扫描统计量方法在肺结核发病分布中的应用进展[J].实用预防医学，2017，24(6):766-769.

　　[4]刘志祥，姚菲，徐昊立.应用空间扫描统计分析广东省出生缺陷分布[J].华南预防医学，2017，43(3):230-234.

　　[5]马越，张韬，肖雄，等.基于MCS-P统计量的数据驱动的扫描统计量参数选择[A].中国卫生信息学会卫生统计学教育专业委员会、中国卫生信息学会统计理论与方法专业委员会、中华预防医学会生物统计分会、国际生物统计学会中国分会.2017年中国卫生统计学学术年会论文集[C].中国卫生信息学会卫生统计学教育专业委员会、中国卫生信息学会统计理论与方法专业委员会、中华预防医学会生物统计分会、国际生物统计学会中国分会，2017:1.

　　推荐期刊：华南预防医学(双月刊)创刊于1960年，是中华预防医学会系列杂志，由广东省疾病预防控制中心、中华预防医学会主办的综合性预防医学学术期刊。