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【2h】

From spatial ecology to spatial epidemiology: modeling spatial distributions of different cancer types with principal coordinates of neighbor matrices

机译：从空间生态学到空间流行病学：使用相邻矩阵的主坐标对不同癌症类型的空间分布进行建模

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摘要

BackgroundEpidemiology and ecology share many fundamental research questions. Here we describe how principal coordinates of neighbor matrices (PCNM), a method from spatial ecology, can be applied to spatial epidemiology. PCNM is based on geographical distances among sites and can be applied to any set of sites providing a good coverage of a study area. In the present study, PCNM eigenvectors corresponding to positive autocorrelation were used as explanatory variables in linear regressions to model incidences of eight most common cancer types in Finnish municipalities (n = 320). The dataset was provided by the Finnish Cancer Registry and it included altogether 615,839 cases between 1953 and 2010.
机译：背景流行病学和生态学共有许多基础研究问题。在这里，我们描述如何将邻居矩阵的主坐标（PCNM）（一种来自空间生态学的方法）应用于空间流行病学。 PCNM基于站点之间的地理距离，并且可以应用于提供良好研究区域覆盖的任何站点集。在本研究中，对应于正自相关的PCNM特征向量被用作线性回归中的解释变量，以模拟芬兰市政当局中八种最常见的癌症类型的发生率（n = 320）。该数据集由芬兰癌症登记处提供，涵盖了1953年至2010年之间的615,839例病例。

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