جغرافیا و روابط انسانی

جغرافیا و روابط انسانی

تحلیل خودهمبستگی فضایی مرگ و میر ناشی از بیماری های تنفسی و دسترسی به مراکز بهداشتی درمانی در شهر تهران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
2 استاد گروه برنامه ریزی شهری و روستائی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
چکیده
مطابق آمار این بیماری ها در سال 00، 99، 98 و 1397 بیشترین مرگ و میر را در کلانشهر تهران داشته است. بنابراین این پژوهش به مرگ و میر ناشی از بیماری های تنفسی در سطح مناطق 22 گانه شهر تهران در بازه زمانی فوق الذکر و تحلیل خودهمبستگی فضایی آن با متغیر دسترسی به مراکز بهداشتی درمانی پرداخته است. بر این مبنا آدرس بیماران تنفسی در GIS نقطه گذاری گردید. جهت بررسی توزیع فضایی مرگ و میر بیماری های تنفسی از ضریب موران، برای محاسبه فاصله مرکز مناطق تا نزدیکترین مراکز بهداشتی درمانی از دستور NEAR و به منظور تخلیل خودهمبستگی فضایی مرگ ناشی از بیماری های تنفسی و دسترسی به مراکز بهداشتی درمانی از ضریب دومتغیره موران استفاده گردید. نتایج نشان می دهد که توزیع مرگ و میر ناشی از بیماری های تنفسی در سطح مناطق شهر تهران در سال های 99، 98 و 1397 بصورت خوشه ای و در سال 1400 بصورت پراکنده است که در قسمت شرق شهر، توزیع فضایی در سطح بالا است. همچنین کمترین فاصله مرکز مناطق تا مراکز بهداشتی درمانی 1000 متر و بیشترین 12000 مترمحاسبه شده است که متوسط سطح دسترسی مناطق شهر تهران به مراکز بهداشتی درمانی در مناطق 8، 11، 12 و 16 دارای دسترسی مناسب به مراکز بهداشتی-درمانی است. در نهایت با بکارگیری موران دو متغیره بیماران تنفسی و فاصله از مراکز بهداشتی درمانی، مناطق شمالِ شرقی، شرق و شرقِ جنوب شرقی مرگ و میر بیماران بالا و دسترسی به مراکز بهداشتی-درمانی کم است. در واقع در مناطقی که فاصله بیماران از مراکز بهداشتی درمانی زیاد است میزان مرگ و میر بالا و در مناطقی که میزان فاصله دسترسی بیماران به مرکاز بهداشتی درمانی کم است، به مراتب مرگ و میر پایین تر است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Spatial autocorrelation analysis of mortality from respiratory diseases and access to health care centers in Tehran

نویسندگان English

Ghasem Fathi 1
Alireza Mohammadi 2
Ata Ghaffari Ghilandeh 2
1 Geography and Urban Planning, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
2 Professor, Department of Urban and Rural Planning, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
چکیده English

According to the statistics of these diseases in 2018, 2019, 2020, and 2021, the most deaths were in the Tehran metropolis. Therefore, this research has dealt with mortality caused by respiratory diseases in the level of 22 districts of Tehran city in the above-mentioned time frame and analyzed its spatial autocorrelation with the variable of access to health care centers. Based on this, the addresses of respiratory patients were marked in GIS. To investigate the spatial distribution of respiratory disease mortality, Moran's coefficient was used, to calculate the distance from the center of the region to the nearest healthcare centers, using the NEAR command, and to analyze the spatial autocorrelation of death from respiratory diseases and access to health care centers, Moran's coefficient was used. The results show that the distribution of deaths caused by respiratory diseases in the areas of Tehran in 2018, 2019, and 2020 is clustered, and in 2021it is scattered, and in the eastern part of the city, the spatial distribution is high. Also, the minimum distance from the center of the regions to health care centers is calculated to be 1000 meters and the maximum is 12000 meters, which means that the average level of access to health care centers in areas 8, 11, 12, and 16 of Tehran has adequate access to health care centers. Finally, by using the two-variable Moran of respiratory patients and the distance from health care centers, the North-East, East, and East-South-East regions have high patient mortality and low access to health-treatment centers. The death rate is high in the areas where patients are far from the health care centers, and in the areas where the distance to the health care centers is short, the death rate is much lower.

کلیدواژه‌ها English

Respiratory diseases
accessibility
health care centers
spatial autocorrelation
Tehran city
ویلسون، رونالدای؛ لیتنر، میشل؛ جمزجی، کامرون؛ جان‌ای، اک؛ اسپنسر چینی( 1388). تهیه نقشه برای تحلیل بزهکاری: شناسایی کانون های جرم خیز، ترجمه محسن کلانتری و مریم شکوهی. چاپ اول، زنجان، نشر آذر کلک.
اثماریان، نعیمه السادات؛ کاووسی، امیر؛ صالحی، مسعود(1392). تنظیم نقشه جغرافیایی میزان بروز سرطان روده بزرگ در ایران طی سال های 1386-1382، با استفاده از روش کریگیدن پواسنی منطقه به منطقه، مجله علوم پزشکی رازی، دوره 40، شماره 107، صص 17-10.
اعتمادی، ملیحه(1398). فیزیوتراپی در بیماری‌های تنفسی، انتشارات قلم علم.
خزاعی نژاد، فروغ؛ سلیمانی مهرنجانی، محمد؛ زنگانه، احمد(1397). ارزیابی زیست پذیری محله های منطقه 12 شهر تهران، فصلنامه جغرافیا و توسعه فضای شهری، دوره5، شماره 1، صص 70-45.
خوشدل، علیرضا؛ نوری فرد، مهتاب؛ پزشکیان، رضا؛ صلاحی مقدم، عبدالرضا(1391). نقشه سازی بیماری های مهم واگیردار ایران، فصلنامه بهداشت و توسعه، دوره 2، شماره 1، صص 25-2.
فرجی سبکبار، حسنعلی؛ ایرنخواه، احمد؛ مومنی، حسن(1397). تحلیل فضایی آسیب‌پذیری اجتماعی در مراکز پیراشهری مورد مطالعه حصارک کرج، فصلنامه جغرافیا و روابط انسانی، دوره1، شماره1، صص 680-662.
قدمی، مصطفی؛ دیوسالار، اسداله؛ رنجبر، زینت؛ غلامیان آقامحلی؛ طاهره(1392). ارزیابی راهبردی ساختار فضایی شهر در چارچوب پایداری(مطالعه موردی شهر ساری)، فصلنامه اقتصاد و مدیریت شهری، شماره سوم، صص 16-1.
کرمانی، مجید؛ آقائی، مینا؛ بهرامی اصل، فرشاد؛ غلامی، میترا؛ فلاح جوکندان، سودا؛ دولتی، محسن؛ کریم زاده، سیما(1395). برآورد تعداد موارد مرگ قلبی-عروقی، سکته قلبی و بیماری مزمن انسداد ریوی ناشی از تماس با آلاینده دی اکسیدگوگرد در هوای شش شهر صنعتی ایران، مجله علوم پزشکی رازی، دوره 23، شماره 14، صص 21-12.
کلانتری، محسن؛ پوراحمد، احمد؛ ابدالی، یعقوب(1398). تحلیل فضایی بزهکاری در بافت های ناکارآمد شهری، مطالعه موردی: محله هرندی، منطقه 12 تهران، پژوهش های بوم شناسی شهری، دوره 10، شماره 1، صص60-49.
Alvarez-Mendoza, C., Teodoro, A., Freitas, A., Fonseca, J. 2020. Spatial estimation of chronic respiratory diseases based on machine learning procedures—an approach using remote sensing data and environmental variables in quito, Ecuador, Journal of Applied Geography 123 (2020) 102273.
 Murray, C. J. (2022). The global burden of disease study at 30 years. Nature medicine, 28(10), 2019-2026.
American Health Organization. 1996. Use of GIS in epidemiology. Epidemiological Bulletin; 17:1-7.
Bailley T, Gatrell A.(1995). Interactive spatial data analysis. 1st ed. Harlow. Longman.
Bertaud, A. 2003. Tehran spatial structure: Constraints and Opportunities for Future Development National Land and Housing Organization, National Housing Committee Ministry of Housing and Urban Development, Islamic Republic of Iran.
Bhowmik, R. T., & Most, S. P. 2022. A Personalized Respiratory Disease Exacerbation Prediction Technique Based on a Novel Spatio-Temporal Machine Learning Architecture and Local Environmental Sensor Networks. Electronics, 11(16), 2562.
Bourne, R., Steinmetz, J. D., Flaxman, S., Briant, P. S., Taylor, H. R., Resnikoff, S., ... & Tareque, M. I. (2021). Trends in prevalence of blindness and distance and near vision impairment over 30 years: an analysis for the Global Burden of Disease Study. The Lancet global health, 9(2), e130-e143.
Durand, M.,  Wilson, J. G. 2006. Spatial analysis of respiratory disease on an urbanized geothermal field, Journal of Environmental Research 101 (2006) 238–245.
Farah, C., Hosgood, H., M. Hock, J. 2014. Spatial prevalence and associations among respiratory diseases in Maine, Journal of Spatial and Spatio-temporal Epidemiology 11 (2014) 11–22.
Gunathilakaabc, R., Smart, J., and Flemingd, M. 2018. Adaptation to climate change in perennial cropping systems: Options, barriers and policy implications, Environmental Science & Policy, Vol. 82, pp.108-116.
Kandwal, R., Garg, P. K., & Garg, R. D. 2009. Health GIS and HIV/AIDS studies: Perspective and retrospective. Journal of biomedical informatics, 42(4), 748-755.
Kelly, G. C., Tanner, M., Vallely, A., & Clements, A. 2012. Malaria elimination: moving forward with spatial decision support systems. Trends in parasitology, 28(7), 297-3
Kimberly, A. 2017. Climate Change, Health, and the Role of Nurses. Nursing for Women's Health, Vol. 21(2), pp.79-83.
Li, X., Cao, X., Guo, M., Xie, M., & Liu, X. 2020. Trends and risk factors of mortality and disability adjusted life years for chronic respiratory diseases from 1990 to 2017: systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. bmj, 368.
Peters, A. 2005. Particulate matter and heart disease: Evidence from epidemiological studies. Toxicol Appl Pharmacol, Vol. 207(1), pp.477-480.
Rezaeian M. 2007. Geographical epidemiology, spatial analysis& geographical information system: a multidisciplinary glossary. J Epidemiol Community Health; 61: 98-102.
Tsao, C. W., Aday, A. W., Almarzooq, Z. I., Anderson, C. A., Arora, P., Avery, C. L., ... & American Heart Association Council on Epidemiology and Prevention Statistics Committee and Stroke Statistics Subcommittee. (2023). Heart disease and stroke statistics—2023 update: a report from the American Heart Association. Circulation, 147(8), e93-e621.
Wu, F., Zhao, S., Yu, B., Chen, Y. M., Wang, W., Song, Z. G., ... & Zhang, Y. Z. 2020. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature, 579(7798), 265-269.
Xie, M., Liu, X., Cao, X., Guo, M., & Li, X. 2020. Trends in prevalence and incidence of chronic respiratory diseases from 1990 to 2017. Respiratory research, 

  • تاریخ دریافت 06 دی 1402
  • تاریخ بازنگری 15 بهمن 1402
  • تاریخ پذیرش 08 خرداد 1402