메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국보건정보통계학회 보건정보통계학회지 보건정보통계학회지 제42권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
301 - 308 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Objectives: This study aims to derive correlation between disease prevalence and geographical adjacency, by using global and local autocorrelation. Methods: In order to derive the correlation, data provided by community health survey was utilized. The data contains disease prevalence rate for hypertension, diabete mellitus, stroke in 2012, covering the whole South Korea. Global autocorrelation analysis was implemented to derive the spatial characteristics of each disease prevalence rate, and local autocorrelation analysis was implemented to derive local spatial patterns of each disease prevalence rate. All the results are visualized into disease prevalence map. Results: All three diseases had significant spatial autocorrelation, and unique local clustering patterns were derived when local autocorrelation analysis was conducted. Spatial outliers, where disease prevalence rate was significantly different, were found and analyzed accordingly. Conclusions: The result of the study brought new insight towards spatial patterns of disease prevalence rate. The patterns of each diseases were unique, and spatial adjacency factor was found to be a grave influential factor in terms of disease prevalence rate. Also outlier regions, where disease prevalence rate is critically higher or lower and adjacent regions, were used for further analysis to figure out the reasons for disease prevalence. This study allows understanding of spatial characteristics of disease prevalence rate, thus enabling the spatial factors to be considered in terms of disease causation analysis, which can aid in decision making and resolving unbalanced medical service of community.
#Hypertension #Diabetes #Stroke #Disease prevalence #Local spatial autocorrelation

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Adzandeh AE / 2016 / A preliminary spatial analysis of diagnosed stroke disease in Osun state, Nigeria / Pan Afr Med J 25 : 63 ~ google schola Al-Ahmadi K / 2013 / Spatial autocorrelation of cancer incidence in Saudi Arabia / Int J Environ Res Public Health 10 (12) : 7207 ~ 7228 google schola Anselin L / 2000 / Spatial analyses of crime / Criminal Justice 4 (2) : 213 ~ 262 google schola Anselin L / 2006 / GeoDa: an introduction to spatial data analysis / Geog Anal 38 (1) : 5 ~ 22 google schola Anselin L. / 1995 / Local indicators of spatial association-LISA / Geog Anal 27 (2) : 93 ~ 115 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0