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疾病流行監視・予測のためのノンパラメトリック時空間分析手法の開発

疾病流行监测和预测的非参数时空分析方法的发展

基本信息

批准号：
17700647
负责人：
中谷友樹
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Ritsumeikan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、申請者らによって提案された、疾病の地理的分布にみられるローカルな共変動特性を検出する地理的加重ポアソン回帰法(GWPR)を、時空間的な疾病分布推移の追跡・予測手法に拡張しようとするものである。すなわち、空間的あるいは時空間的な近傍を定義する重み付け関数(カーネル)を利用した重み付け回帰を用いて、ローカルな共変動ルールを効率的に推定しようとする時・空間条件付ノンパラメトリック回帰分析手法の提案である。ここで検討される方法論は、共変動関係を検討する外生変数を利用しない場合に、時空間カーネルを用いた時空間的な疾病集積の検出に関する方法論に帰着する。これら一連の方法論的検討によって、時空間的な疾病集積状況の視覚化、予測の信頼性向上とともに、時空間的な予測を支える有用なルールの検出に関する方法論的確立をめざした。疾病および犯罪発生のデータを用いて、時空間的なカーネルに基づく、疾病集積性の検出方法、時空間キューブ(地理的2次元と時間次元による3次元空間)でvolume renderingを利用した集積性の視覚化、共変動関係を考慮した時空間的疾病流行解析のノンパラメトリック・モデルの定式化をはかるとともに、その経験的事例を提示した。また、従来の地理的加重回帰法にも利用可能な、極値分布を利用することで多重検定を考慮するローカルなパラメター推定値の有意性検定の方法論を提案した。

The purpose of this study is to identify geographic distribution of disease by the applicant's proposal, geographic weight loss regression (GWPR), and temporal and spatial tracking of disease distribution. A proposal for estimating the efficiency of time and space conditions by means of spatial proximity definition and spatial correlation analysis. The methodology for this study is based on the methodology for the detection of disease accumulation in the context of the use of exogenous variables in the interaction model and the use of temporal and spatial variables. This methodology is based on the evaluation of disease accumulation in time and space, and the establishment of useful methods for prediction. This paper presents examples of the use of spatial and temporal basis for disease occurrence, cumulative disease detection methods, spatial and temporal dimensions (geographical 2D and temporal 3D space), volume rendering, cumulative visualization, and co-dynamic relationships in temporal and spatial analysis of disease prevalence. A methodology for the determination of the potential and potential value of a geographical weight loss is proposed.