基于时空数据挖掘的国人伤害死亡风险分布特征及影响因素研究

Injuries seriously endanger the lives and health of the Chinese people. The number of deaths caused by injuries in China exceeds 700,000 annually, accounting for about 11% of the total number of deaths. Previous studies on injury epidemiology in China are basically a simple description of regional injury mortality. However, quantitative analysis of the spatial and temporal distribution of injury mortality risk and the relationship between the risk and its main influencing factors is an important prerequisite for effective prevention and control of injury casualties. This project intends to conduct knowledge discovery from a large number of multi-source spatial and temporal data of injury death, from the perspective of comprehensive research, to construct Joinpoint model and Age-Period-Cohort model in time dimension to evaluate the dynamic trend of injury death risk, in order to decompose and explore the underlying factors; to construct Spatial Autocorrelation model and Spatial Econometric Regression model in spatial dimension to study its spatial distribution, in order to reveal the influence degree of various macro-factors on it; on this basis, considering the dual dimensions of space and time, and the levels of ecology and individuals, Spatiotemporal Geographical Weighted Regression Model and a series of Data Mining techniques are constructed to further analyze the main macro and micro factors; a visualization platform is constructed based on the results, and a systematic injury epidemiological model research system is formed. The development of this project can provide important clues for the study of injury etiology and also provide scientific basis for the intervention and control of injury and the formulation of related health policies in China.

伤害严重危害我国人民的生命健康，我国每年因伤害死亡人数超过70万，约占死亡总数的11%。既往我国伤害流行病研究基本是对区域伤害死亡率的简单描述，而定量分析伤害死亡风险时空分布特征规律及其主要影响因素间的关系是有效防控其伤亡的重要前提。本项目拟从综合研究视角对大量多源伤害死亡时空数据进行知识发现，在时间维度上构建Joinpoint模型和年龄-时期-队列模型评估伤害死亡风险的动态变化趋势，分解探究背后的各种潜藏因素；在空间维度上构建空间自相关模型和空间计量回归模型研究其空间分布特征，揭示各类宏观因素对其的影响程度；在此基础上同时考虑时空维度与群体、个体层面，应用时空地理加权回归模型及系列数据挖掘技术进一步分析主要宏微观影响因素，并根据结果构建可视化平台，形成系统的伤害流行病学模型研究体系。本项目的开展可为伤害病因学相关研究提供重要线索，并为我国伤害的干预和控制及相关卫生政策的制定提供科学依据。

伤害由于具有常见、多发、突发以及致残率和死亡率高等特点，已越来越为国际社会、各国政府和公众所重视。追踪伤害死亡风险是伤害监测的重要基础，这是由于死亡是伤害所导致的一个最为严重且易于测量的结果。本项目的主要研究内容主要包括：伤害死亡数据的收集、校正和整理研究；伤害死亡时间趋势特征及统计模型分析；伤害死亡空间分布特征及统计模型分析；伤害死亡时空统计模型与数据挖掘研究；伤害防控策略相关研究与模型方法梳理。研究结果显示：中国人群总伤害标化死亡率低于世界平均水平，其总伤害死亡水平已介于世界银行中等偏上收入国家和高收入国家之间。男性伤害死亡状况与女性相比较为严重。道路交通伤害、自我伤害、跌落和溺水是我国最主要的四种伤害类型。联结回归模型将1990-2015年间的中国总人群、男性和女性的伤害标化死亡率变化都划分为2个区间，总人群、男性和女性伤害标化死亡率在所有区间内的均呈现出显著性下降趋势。年龄-时期-队列模型表明年龄是伤害死亡的重要危险因素；伤害死亡风险总体来看随着时期的推移总体呈现降低趋势；男性1941-1945到1966-1970年的出生队列的总伤害死亡风险的相对危险度持平的原因在于这几个队列某些伤害类型（如道路交通伤害和跌落）死亡率队列相对危险度的上升抵消了其他伤害类型（如自我伤害和溺水）死亡率队列相对危险度的下降趋势。空间回归模型分析表明伤害死亡率在省域空间上显著自相关或聚类，但这种空间自相关并不强。热点分析(Getis-Ord Gi*)识别出伤害热点/冷点区域，部分地方因素在这些自杀热点和冷区发挥关键作用。项目执行期间已有7个主要成果公开发表：个人学术专著1部，原创性SCI/SSCI论文4篇，核心期刊论文2篇。本项目的研究结果不仅可以识别我国伤害死亡风险的高危人群、高危地区和高危时期，为政府有关部门的政策制定及卫生资源分配提供科学依据，还可以揭示影响伤害死亡风险的主要因素，为今后开展伤害病因分析性流行病学研究提供线索和方向。