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 |