GIS Applications in Epidemiology: A Comparison of Spatial Clustering Methods-Example of Meningococcal

Öz

Geographical information system technology has been a popular tool for visualization and analysis of disease data in epidemiology. Geographical information systems aided spatial and temporal analysis can be used to detect disease clustering in public and environmental health researches. This study aimed to explore geographical information systems aided spatial analysis of distribution of meningococcal between provinces of Turkey to implement precautionary measures and provisions by health agencies for public health. Results of analyses indicated that this disease is not spatially random and form clusters in the country. Spatial analyses and statistic significantly contribute to the understanding the epidemiology of diseases. With the aid of these analyses, it will be effective to monitor and identify high rate disease locations or regions, and to implement precautionary measures and provisions.

Anahtar Kelimeler

• -

Epidemiyolojide CBS Uygulamaları: Konumsal Kümeleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması-Menenjit Örneği

Öz

Günümüzde coğrafi bilgi sistemleri epidemiyolojik uygulamalarda, hastalık verilerinin görselleştirilmesinde ve analizinde oldukça popüler bir araç olmuştur. Coğrafi bilgi sistemleri bünyesinde kullanılan konumsal ve zamansal analizler toplum sağlığı ve çevresel uygulamalarda, hastalıkların yoğunlaştıkları yerlerin tespitinde kullanılmaktadır. Bu çalışma, kamu sağlığı açısından gerekli koruyucu önlemlerin alınması için coğrafi bilgi sistemleri destekli konumsal analizlerle menenjit hastalığının yoğunlaştığı yerlerin belirlenmesini hedeflemektedir. Sonuçlar ülkemizde bu hastalığın dağılımının tesadüfî olmadığını ve kümelenme özelliği gösterdiğini belirlemiştir. Bu çalışma ile konumsal analiz uygulamalarının hastalıkların epidemiyolojisini anlamada önemli olduğu gösterilmiştir. Yine bu analizlerin kullanımıyla hastalıklar açısından yüksek risk taşıyan yerlerin belirlenmesi ve uygun koruyucu önlemlerin alımında etkinlik sağlanacağı açıktır.

Anahtar Kelimeler

• Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), Konumsal Analiz, Konumsal Oto-Korelasyon, Menenjit

Kaynakça

1. Erdoğan S., 2008, “Spatial Analysis Of The Distribution Of Meningococcal in Turkey”, 5th International Conference On Geographic Information Systems 2-5 July, Fatih University, Istanbul- Turkey, Sf. 665-673
2. Özgür, L., 2008, “Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Sağlık Uygulamaları Afyonkarahisar Örneği”, Y. Lisans Tezi, FBE, Afyon Kocatepe Üniversitesi
3. Durduran, S.S., Erdi, A., Kara, F., Durduran, Y., 2005, “Coğrafi Bilgi Sistemi Yardımıyla Fenilketonüri Hastalığının İzlenmesi: Konya Örneği”, 3. Cografi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, 06- 09 Ocak, İstanbul
4. Haining, R.P., 2005, “Spatial Data Analysis: Theory And Practice”, Cambridge: University Pres
5. Cressie, N., 1993, “ Statistics For Spatial Data” New York: Wiley
6. Anselin, L., 2004, “ Geoda 0.95i Release Notes”, Urbana-Champaign, Il: Spatial Analysis Laboratory (Sal), Department Of Agricultural And Consumer Economics, University Of Illinois
7. Kulldorf, M., 2006, “Satscan User Guide For Version 7.0”
8. Anselin, L., Lozano, L., Koschinsky, J., 2006, “Rate Transformations And Smoothing”, Spatial Analysis Laboratory Department Of Geography University Of Illinois, Urbana-Champaign

9. Mitchell, A., 2005, “The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 2: Spatial Measurements”, California: ESRI Press
10. Getis, A., Ord, J.K., 1992, “The Analysis Of Spatial Association By Use Of Distance Statistics”, Geographical Analysis; 24, Sf. 189-206
11. Anselin, L., 1995, “Local ındicators Of Spatial Association-Lİsa”, Geographical Analysis, 27: 93-115
12. Kulldorff, M, Nagarwalla N., 1995, “Spatial Disease Clusters: Detection And Inference”, Statistics in Medicine, 14, Sf.799-810.