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福州市高血压管理情况的空间分析及其影响因素研究

中文摘要第6-8页
英文摘要第8-9页
1 前言第10-18页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究现状第11-16页
        1.2.1 应用GIS技术研究疾病的地理分布形态与特征第11-12页
        1.2.2 应用GIS技术探究疾病流行分布的相关影响因素第12-13页
        1.2.3 应用GIS技术进行疾病分布形态的变化和预测研究第13-14页
        1.2.4 应用GIS技术对疾病进行监控和反馈第14-15页
        1.2.5 应用GIS技术进行疾病管理现状评估和预测第15-16页
    1.3 研究目的和意义第16页
        1.3.1 研究目的第16页
        1.3.2 研究意义第16页
    1.4 研究内容第16-18页
        1.4.1 福州市高血压管理模式及其管理现状第16页
        1.4.2 福州市高血压管理情况空间分布第16-17页
        1.4.3 福州市高血压管理情况的空间分析第17页
        1.4.4 高血压管理现状的影响因素分析第17页
        1.4.5 提高福州市高血压管理效率的政策建议第17-18页
2 资料来源与方法第18-30页
    2.1 研究对象第18-21页
    2.2 高血压管理指标数据第21-22页
    2.3 高血压管理数据的质量控制第22-24页
        2.3.1 异常/错误值处理第22页
        2.3.2 缺失值处理第22-23页
        2.3.3 数据校正第23-24页
    2.4 分析方法第24-30页
        2.4.1 地理信息技术第24-27页
        2.4.2 统计分析第27-30页
3 研究结果第30-59页
    3.1 福州市慢性病管理现状第30-31页
    3.2 福州市高血压管理率空间分布情况第31-34页
    3.3 福州市高血压管理情况的时空分布特征第34-47页
    3.4 福州市高血压管理率空间分析结果第47-51页
    3.5 回归模型分析结果第51-59页
4 讨论第59-63页
    4.1 福州市高血压管理情况时空分布特征第59-60页
        4.1.1 健康管理率与规范管理率的差异分布第59页
        4.1.2 地区间高血压管理效果的分布差异第59-60页
        4.1.3 高血压管理效果的时空变化差异第60页
    4.2 OLS回归模型与GWR回归模型的构建与对比第60-61页
        4.2.1 影响因素的纳入第60页
        4.2.2 GWR模型解释力优于OLS模型第60-61页
    4.3 影响福州市高血压规范管理率的因素第61-62页
        4.3.1 辖区内卫生机构密度对高血压管理的影响第61页
        4.3.2 辖区内每千人口卫技人员数对高血压管理的影响第61页
        4.3.3 不同影响因素对于不同地区的影响程度存在差异第61-62页
    4.4 本研究的局限性第62-63页
        4.4.1 高血压健康管理服务对象的年龄限制第62页
        4.4.2 未纳入实际参与高血压管理工作的人员数量第62-63页
5 政策建议第63-66页
    5.1 稳步提高基本公共卫生的经费投入第63页
    5.2 提高基本公共卫生绩效考核的精确性第63-64页
    5.3 加强基层医疗卫生机构的卫生资源建设,提高服务水平第64页
    5.4 针对不同地区的差异采取不同的管理和考核方式第64页
    5.5 高血压管理和考核应该更加注重管理的规范性第64-65页
    5.6 探索新形势下的基本公共卫生服务方式第65-66页
6 结论第66-67页
    6.1 福州市各区域高血压分布存在显著差异第66页
    6.2 影响高血压规范管理率的因素第66页
    6.3 基于GIS分析福州市高血压管理情况具有显著优势第66页
    6.4 不同影响因素对于不同地区的影响程度存在差异第66-67页
参考文献第67-70页
综述第70-79页
    参考文献第77-79页
致谢第79-80页
附表1 2015 年度福州市卫生院基本公共卫生服务项目考核评分表第80-81页
附件2 高血压患者健康管理服务规范第81-85页

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