學習使用時空掃瞄軟件---SaTScan 2 (Learning to use the software of Spatial and temporal Scan --- SaTScan 2)

    為了加深對時空分析的認識, 我近期對此及其應用軟件SaTScan進行了更深入的研究:



時空分析的理論

檢驗事件（尤其是疾病）的發生在空間、時間、空間及時間的分佈上是否隨機性

隨機性  ~事件呈較平均的地理分佈（p≥0.05）

非隨機性~事件呈現聚集現象（p<0.05）

完成事件的地理上的監測：偵測出呈顯著性的高發區（熱區）／低發區（冷區）

統計量：最大似然值（maximum likelihood, MLH） 
p值：蒙地卡羅模擬法（Monte Carlo hypothesis testing）

可做到：

搜尋時間、空間、時間及空間的聚集事件

靈活調整的空間掃瞄的單位

不可做到：

生成聚集事件的地圖，因此需配合地理訊息系統（GIS）或制地圖軟件（Google Earth, QGIS, ArcGIS…）

生成其他統計或回歸模型

時空分析的實踐

軟件：SaTScan, Google Earth

SaTScan：由哈佛大學公共醫學院Dr. Martin Kulldorff研發，應是目前唯一的時空分析軟件，又叫“Kulldorff”時空分析法。

Google Earth：將SaTScan的分析結果在Google Map呈現。

 實踐例子: 澳門2011年至2016年腸病毒感染的時空分析

目的：瞭解澳門2011年至2016年腸病毒感染的時間與空間的聚集性

問題：

有否時間與空間聚集性?

若有，在何時及何地？

資料收集：

從報章內容撰取數據…

製成Excel數據表

資料分析：Excel數據表內有發病人數（*.cas）及無病人數（對照組*.ctl），選用Bernoulli Model（伯努利模型）

結果研讀：（2011至2013年澳門中區的腸病毒感染有聚集現象）

CLUSTERS DETECTED

Location IDs included.: 1650, 1102, 1224, … 1621, 1114, 1236

Coordinates / radius..: (22.203412 N, 113.552529 E) / 0.70 km

Time frame............: 2011/1/1 to 2013/12/31

Population............: 856

Number of cases.......: 237

Expected cases........: 176.46

Observed / expected...: 1.34

Relative risk.........: 1.39

Percent cases in area.: 27.7

Log likelihood ratio..: 13.439157

P-value...............: 0.00026