リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

ピアソンの積率相関係数を使用して、ナイジェリアの麻疹ワクチン未接種集団のクラスタリング傾向を定量化する都市と農村の景観データセットの非等分散性と地理空間的に極端な外れ値を区別する

サミュエル・アラオ、コミ・マティ、ベンジャミン・ジェイコブ

文献にある麻疹ワクチン接種関連の重心に関する線形モデルは、地方自治体の麻疹管理者に適切なデータを提供できません。空間分析は、大規模な予防接種プログラムのコスト削減に役立つ疫学的ツールです。多変量回帰モデルを構築し、人為的関連共変量を特定しました。さらに、直交固有ベクトルを使用して自己相関データセットのクラスタリング傾向を定量化し、効果的なワクチン接種範囲の問題のあるホットスポットも示しました。データは、ナイジェリアの2013年人口保健調査から取得しました（N = 28,337）。貧困、非識字レベル、ビタミンAサプリメントなしは、統計的に有意なレベル（P < 0.0001）で麻疹ワクチン未接種の強力な決定要因でした。1次自己相関統計（DW = 0.1647、P < 0.0001）、（DW = 0.2406、P < 0.0001） 2 次相関 (Moran の I=0.456、Z スコア = 1208)、(Moran の I=0.442、Z スコア = 608) は、それぞれ農村部と都市部の地理的位置で正の空間自己相関を示しました。Google Earth と Diva-GIS からの土地被覆土地利用 (LCLU) マップが ArcMap にアップロードされ、ホット スポット領域を視覚的に表しました。有意なマップ データにより、麻疹の予防接種を受けていない子供が、イスラム教徒が多数を占めるナイジェリア北部の農村部に集中していることが示されました。