Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

Дифференциация негомоскедастичности и геопространственно экстремальных выбросов для набора данных о городских и сельских ландшафтах с использованием коэффициентов корреляции моментов произведения Пирсона для количественной оценки тенденций кластеризации в невакцинированных от кори популяциях в Нигерии

Самуэль Алао, Коми Мати и Бенджамин Джейкоб

Линеаризованные модели центроидов, связанных с вакцинацией против кори, в литературе не могут предоставить соответствующие данные для местных руководителей по борьбе с корью. Пространственный анализ является эпидемиологическим инструментом сокращения расходов для крупномасштабных программ иммунизации. Была построена многомерная регрессионная модель для определения антропогенных связанных ковариатов. Кроме того, мы количественно оценили тенденции кластеризации в автокоррелированном наборе данных с использованием ортогональных собственных векторов, а также проиллюстрировали проблемные горячие точки для эффективного охвата вакцинацией. Данные были получены из демографического обследования здоровья 2013 года для Нигерии (N=28 337). Бедность, уровень неграмотности и отсутствие добавок витамина А были сильными детерминантами невакцинации против кори на статистически значимом уровне (P<0,0001). Статистика автокорреляции первого порядка (DW=0,1647, P<0,0001), (DW=0,2406, P<0,0001); и корреляция второго порядка (I Морана = 0,456, оценка Z = 1208), (I Морана = 0,442, оценка Z = 608) продемонстрировали положительную пространственную автокорреляцию для сельских и городских географических местоположений соответственно. Карты землепользования (LCLU) из Google Earth и Diva-GIS были загружены в ArcMap для визуального представления зон горячих точек. Значимые картографические данные показали, что дети, не вакцинированные против кори, сгруппированы в сельских районах северных частей Нигерии, где преобладают мусульмане.