7.6/Q1，Charls高分经典文章解读！

文章题目：Geographical variation in dementia prevalence across China: a geospatial analysis

DOI：10.1016/j.lanwpc.2024.101117

中文标题：中国痴呆症患病率的地理差异：地理空间分析

发表杂志：Lancet Reg Health West Pac

影响因子：1区，IF=7.6

发表时间：2024年6月

今天给大家分享一篇在2024年6月发表在《Lancet Reg Health West Pac》（1区，IF=7.6）的文章。本研究旨在估计中国各省痴呆症的患病率，同时考虑到个体层面的风险因素和各省潜在的空间相关性。

研究方法：本研究纳入了中国健康与养老追踪调查（CHARLS 2018）第四轮调查中的17,176名50岁及以上成年人，覆盖28个省、自治区和直辖市。为了提高省份代表性，我们根据中国第七次人口普查（2020年）构建了省级调查权重。使用协变量系数随空间变化的贝叶斯条件自回归(CAR)模型估计了痴呆症患病率和95%贝叶斯可信区间(BCI)。

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结果解读：2018年中国各省痴呆症加权患病率为2.62%（95%BCI：1.70%，3.91%）至13.53%（95%BCI：8.82%，20.93%）。痴呆症患病率较高的省份集中在华北地区，呈现出明显的高-高聚集性，患病率较低的省份集中在华东和华南地区，呈现出低-低聚集性。按患病率中位数估计排序，患病率排名前10%的省份包括新疆、吉林和北京。福建、浙江和广东排名最后。痴呆症患病率与饮酒、吸烟、社会孤立、缺乏运动、听力障碍、高血压和糖尿病之间的关联存在省际差异。

结论：我们的研究发现，中国各省痴呆症患病率和风险因素影响存在地理空间差异，北部和南部省份分别存在高-高和低-低聚类。研究结果强调，需要针对特定地区采取有针对性的策略，例如解决高血压和听力障碍问题，以更有效地预防和治疗痴呆症。

大家在科研路上，可以借鉴这种研究方法，为自己的课题添砖加瓦。万层高楼平底起，一起加油呀！