공간역학

Spatial epidemiology

공간 역학은 건강 결과의 공간 분포에 대한 연구에 초점을 맞춘 역학의 하위 분야로, 건강 지리와 밀접한 관련이 있다.

구체적으로 공간 역학은 질병과 그 지리적 변동에 대한 설명과 검사와 관련이 있다. 이는 "인구학적, 환경적, 행동적, 사회경제적, 유전적, 감염적 위험인자"[1]를 고려하여 이루어진다.

연구 유형

질병 매핑
  • 질병 지도는 복잡한 지리 데이터의 시각적 표현으로, 해당 정보의 빠른 개요를 제공한다. 주로 설명 목적으로 사용되는 질병 지도는 고위험 지역을 조사하고 해당 지역의 정책과 자원 배분을 돕기 위해 제시될 수 있다.
지리적 상관 연구
  • 지리상관 연구는 지리학적 요인과 그 요인들이 지리적으로 차별화된 건강 결과에 미치는 영향을 연구하려고 시도한다. 생태학적 규모로 측정되는 이러한 요인에는 환경 변수(주변 공간의 질), 사회경제적 및 인구통계학적 통계(소득과 인종) 또는 심지어 연구 대상 인구 집단의 라이프스타일 선택(영양 또는 식단) 등이 포함된다. 이 접근방식은 다양한 조사 자료로부터 이미 이용 가능한 데이터를 채택할 수 있는 편리성을 가지고 있다.
클러스터링, 질병 클러스터 및 감시.
  • 질병 군집 또는 근접하고 특성적으로 관련된 전염병의 공간 그룹. 용어 자체는 상대적으로 정의가 미흡하지만, 일반적으로 "시공간적으로 한정된 일부 배경율을 초과하는 사례"를 나타낸다.[1] 클러스터링은 공간 분석을 위한 가장 정밀한 방법은 아니지만, 건강 관련 감시 및 모니터링에 유용하다는 것이 증명되었다.

그러한 연구를 작성하는 데 사용되는 통계적 모델은 복잡하기 때문에, 데이터 분석과 결과 해석은 자격을 갖춘 통계학자에 의해 수행되어야 한다. 때때로, 질병 지도 작성의 오류의 확산은 비효율적인 의사 결정, 부적절한 건강 정책의 이행, 그리고 과학 지식의 발전에 부정적인 영향을 가져왔다.[2]

과제들

데이터 가용성 및 품질
  • 공간 역학은 거의 전적으로 데이터의 분석과 그 다양한 시각적 표현을 기반으로 하기 때문에, 데이터 수집 방법은 일상적이고 정확하며 공개적으로 이용 가능해야 한다. 전문화되고 정확한 의료 장비와 글로벌 정보 네트워크의 등장으로 이러한 방법은 비교적 쉽게 개선될 수 있다. 데이터 컴파일 및 표준화는 또한 적절한 툴과 프로세스를 효율적으로 그리고 유용하게 수행할 수 있다.[citation needed]
데이터 보호 및 기밀성
  • 우리 현시점에서, 특히 개인 건강 데이터의 기밀성 및 의료 조사에 대한 동의와 관련하여, 개인 인권에 관한 미국의 법률은 점점 더 많은 지지를 얻고 있다. 안전하고 안전한 데이터는 성공적인 역학 연구의 중요한 측면이다.
노출 평가 및 매핑
  • 일반적으로 항상 분석적 약점, 노출 데이터의 품질 또는 보고된 전염병의 공간 도달의 정확성은 공간 역학에서 특히 중요하다. 지리정보시스템이 주류를 이루면서 공간보간과 지도화 능력은 엄청나게 향상되었지만, 이것들은 여전히 의뢰된 소스 데이터의 정확성과 정당성에 크게 의존하고 있다.

참고 항목

특정 응용 프로그램

참조

  1. ^ a b Elliott, Paul; Wartenberg, Daniel (2004). "Spatial epidemiology: current approaches and future challenges". Environmental Health Perspectives. 112 (9): 998–1006. doi:10.1289/ehp.6735. JSTOR 3838101. PMC 1247193. PMID 15198920.
  2. ^ Ocaña-Riola R (2010). "Common errors in disease mapping" (PDF). Geospatial Health. 4 (2): 139–54. doi:10.4081/gh.2010.196. PMID 20503184.


추가 읽기

외부 링크