Пространственная эпидемиология - Spatial epidemiology

Пространственная эпидемиология это подполе из эпидемиология сосредоточился на изучении пространственный распределение показателей здоровья; это тесно связано с география здоровья.

В частности, пространственная эпидемиология занимается описанием и исследованием болезни и ее географических вариаций. Это делается с учетом «демографических, экологических, поведенческих, социально-экономических, генетических факторов и факторов риска инфекций».^[1]

Виды учебы

Картирование болезней

Карты болезней - это визуальные представления сложных географических данных, которые обеспечивают быстрый обзор указанной информации. Карты болезней, используемые в основном в пояснительных целях, могут быть представлены для обследования зон повышенного риска, а также для содействия политике и распределению ресурсов в указанных областях.

Географические корреляционные исследования

Исследования географической корреляции представляют собой попытку изучить географические факторы и их влияние на географически дифференцированные результаты в отношении здоровья. Эти факторы, измеряемые в экологическом масштабе, включают переменные окружающей среды (качество окружающего пространства), социально-экономическую и демографическую статистику (доход и расовую принадлежность) или даже выбор образа жизни (питание или диета) исследуемых групп населения. У этого подхода есть удобство использования уже имеющихся данных из различных источников обследования.

Кластеризация, кластеры болезней и наблюдение.

Кластеры болезней или пространственные группы близких и характерно связанных эпидемий. Хотя сам термин относительно плохо определен, он обычно «подразумевает превышение количества случаев над некоторой фоновой скоростью, ограниченной во времени и пространстве».^[1] Хотя кластеризация - не самый точный метод пространственного анализа, он может оказаться полезным для наблюдения и мониторинга, связанных со здоровьем.

Поскольку статистические модели, используемые для проведения таких исследований, являются сложными, анализ данных и интерпретация результатов должны выполняться квалифицированными статистиками. Иногда распространение ошибок в картировании болезней приводит к неэффективному принятию решений, осуществлению ненадлежащей политики в области здравоохранения и отрицательно сказывается на развитии научных знаний.^[2]

Вызовы

Доступность и качество данных

Поскольку пространственная эпидемиология почти полностью основана на анализе данных и их различных визуальных представлениях, методы сбора данных должны быть рутинными, точными и общедоступными. С появлением специализированного и точного медицинского оборудования и глобальных информационных сетей эти методы можно относительно и легко улучшить. Компиляция и стандартизация данных также может выполняться эффективно и с пользой при наличии правильных инструментов и процессов.

Защита данных и конфиденциальность

В настоящее время законодательство США, касающееся индивидуальных прав человека, получает все большую поддержку, особенно в том, что касается конфиденциальности личных данных о здоровье и согласия на их использование в медицинских исследованиях. Надежные и надежные данные - важный аспект успешного эпидемиологического исследования.

Оценка экспозиции и картирование

Обычно всегда рассматривается как аналитическая слабость, качество данных о воздействии или сообщаемая точность пространственного распространения эпидемий особенно важны в пространственной эпидемиологии. С более массовым использованием географических информационных систем возможности пространственной интерполяции и картографии были значительно улучшены, но они все еще сильно зависят от точности и законности заказанных исходных данных.

Смотрите также

Общие темы

Конкретные приложения

дальнейшее чтение

Линда Бил, Абеллан; Hodgson, S .; Яруп, Л. (2008). «Методологические вопросы и подходы к пространственной эпидемиологии». Перспективы гигиены окружающей среды. 116: 1105–1110. Дои:10.1289 / ehp.10816. ЧВК 2516558. PMID 18709139.
Пол Эллиотт, Дж. К. Уэйкфилд, Никола Г. Бест, и Дэвид Дж. Бриггс, редакторы (2000). Пространственная эпидемиология: методы и приложения. Издательство Оксфордского университета, ISBN 978-0-19-851532-6
Грюбнер, Оливер; Хан, Md Mobarak H; Лаутенбах, Свен; Мюллер, Даниэль; Кремер, Александр; Озера, Тобия; Хостерт, Патрик (2011). «Пространственный эпидемиологический анализ самооценки психического здоровья в трущобах Дакки». Международный журнал географии здоровья. 10: 36. Дои:10.1186 / 1476-072X-10-36. ЧВК 3123168. PMID 21599932.
Грюбнер, Оливер; Хан, Мобарак Хосейн; Хостерт, Патрик (2011). «Пространственные эпидемиологические приложения в исследованиях общественного здравоохранения: примеры из мегаполиса Дакка». В Кремере, Александр; Хан, Мобарак Хосейн; Краас, Фрауке (ред.). Здоровье в мегаполисах и городских районах. Вклад в статистику. С. 243–61. Дои:10.1007/978-3-7908-2733-0. ISBN 978-3-7908-2733-0.
Эндрю Б. Лоусон (2018). Байесовское картирование болезней: иерархическое моделирование в пространственной эпидемиологии CRC Press 3-е изд.
Эндрю Б. Лоусон (2006) Статистические методы в пространственной эпидемиологии. 2-е изд., Вили, Нью-Йорк
Эндрю Б. Лоусон, Д. Бенинг, Э. Лессафре, А. Биггери, Ж.-Ф. Редакторы Виля и Р. Бертоллини (1999) Картирование болезней и оценка рисков для общественного здравоохранения. Wiley / ВОЗ Нью-Йорк
Wilschut, L.I .; Laudisoit, A .; Hughes, N.K .; Addink, E.A .; de Jong, S.M .; Heesterbeek, J.A.P .; Reijniers, J .; Eagle, S .; Дубянский, В.М .; Бегон, М. (2015). «Пространственное распределение носителей чумы: анализ точечной структуры норок больших песчанок в Казахстане». Журнал биогеографии. 42 (7): 1281–1292. Дои:10.1111 / jbi.12534. ЧВК 4737218. PMID 26877580.
Эндрю Б. Лоусон, Судипто Банерджи, Роберт Хайнинг, Мария Долорес Угарте (редакторы) (2016) Справочник по пространственной эпидемиологии. CRC Press, Нью-Йорк

внешняя ссылка

Spatialepidemiology.net - Предоставляет интерфейс на основе карты для отображения и анализа эпидемиологических данных по инфекционным заболеваниям.
ebpi.uzh.ch/en/aboutus/activities/spatial_digital_epidemiology - Пространственная и цифровая эпидемиология: Ежегодная международная летняя школа Цюрихского университета, Швейцария. *

[pmid15198920-1] а ^б Эллиотт, Пол; Вартенберг, Даниэль (2004). «Пространственная эпидемиология: современные подходы и будущие вызовы». Перспективы гигиены окружающей среды. 112 (9): 998–1006. Дои:10.1289 / ehp.6735. JSTOR 3838101. ЧВК 1247193. PMID 15198920.

[2] Оканья-Риола Р. (2010). «Распространенные ошибки в картировании болезней» (PDF). Геопространственное здоровье. 4 (2): 139–54. Дои:10.4081 / gh.2010.196. PMID 20503184.

[1]

[2]