地理情報学と地球統計学: 概要

トラコーマの有病率と関連リスク要因の判定における空間回帰モデルと従来の回帰モデルの比較

ピウス・キプネティッチ・キルイ、ベンソン・キプケンボイ・ケンドゥイウォ、エドワード・フンジャ・ワイタカ

トラコーマは顧みられない熱帯病であり、失明の主な感染原因で、ケニアでは失明の 19% を占めています。ケニアにおける関連リスク要因に関する過去の研究は、従来の影響調査データのみに依存していましたが、同様の介入措置にもかかわらず、疑わしい風土病地域での有病率の不均一な分布は、トラコーマ感染のモデル化に環境および気候の潜在的リスク要因を含める必要があることを示唆しています。したがって、私たちの研究は、従来の回帰モデルと比較して、変数選択、推定、予測に空間回帰モデルを使用することで、トラコーマの有病率と関連リスク要因を特定することを目的としています。トラコーマ調査のデータとリモートセンシングされた環境および気候データを使用することで、空間および非空間回帰モデルが実装されました。次に、回帰結果は、クリギングと地理的に重み付けされた回帰を使用した空間補間に使用されました。降雨量、子供の顔にハエがいる、子供の汚れた顔、および乾燥が、トラコーマ感染に寄与する重要な変数であることがわかりました。空間ラグ モデルは、赤池情報量基準の値が 385.08 と最も低かったため、他の回帰モデルと比較して比較的良好なパフォーマンスを示しました。データが収集されなかった場所での有病率の推定では、多変量回帰クリギングは、地理的に加重された回帰よりもわずかに良好なパフォーマンスを示しました。この研究では、空間回帰モデルは、変数選択とトラコーマ有病率の空間予測の両方において、従来の回帰モデルと比較して優れたパフォーマンスを示すことが示されています。空間回帰では、得られた有意な変数は類似していましたが、AIC 値と R 二乗に基づく変数選択では、空間ラグが他の回帰モデルと比較して比較的良好なパフォーマンスを示しました。2 つの空間補間方法の間には、わずかな違いがありました。