Анализ распространенности острого инфаркта миокарда в саратовской области с использованием ГИС-технологий и прогностического моделирования
Автор: Соколов И.М., Коровин Е.Н., Гафанович Е.Я., Железнякова Н.А.
Журнал: Саратовский научно-медицинский журнал @ssmj
Рубрика: Внутренние болезни
Статья в выпуске: 3 т.8, 2012 года.
Бесплатный доступ
Цель: найти инструменты для оценки прогноза заболеваемости острым инфарктом миокарда на региональном уровне; оптимизировать организационные мероприятия помощи больным с острой коронарной патологией. Материал. Используя статистические показатели территориального распределения распространенности острого инфаркта миокарда по районам области и ГИС-технологии, проводили статистический анализ и математическое моделирование пространственно-организационных данных. Результаты. На основе полученных результатов сформирована прогностическая модель развития острых коронарных событий и сформулированы выводы для оптимизации организационных мероприятий помощи больным с острой коронарной патологией. Заключение. Методы интеллектуальной поддержки врача могут стать эффективным подспорьем при формировании организационной структуры строящейся системы поэтапной квалифицированной и специализированной помощи больным ОКС.
Модель, статистика
Короткий адрес: https://sciup.org/14917616
IDR: 14917616
Текст научной статьи Анализ распространенности острого инфаркта миокарда в саратовской области с использованием ГИС-технологий и прогностического моделирования
-
1Введение. Современный уровень диагностики и лечения пациентов с острым коронарным синдромом (ОКС) предполагает активную инвазивную стратегию ведения этой категории больных, что требует не только технологической, но и прежде всего структурной перестройки самой системы оказания помощи. Организация региональных и первичных центров для больных ОКС становится одной из первоочередных мероприятий в рамках модернизации системы здравоохранения. Среди положений, учитываемых при выборе местоположения первичного центра, должны быть рассмотрены не только существующая инфраструктура, но и
- Ответственный автор — Гафанович Елена Яковлевна.
Адрес: 410010, г. Саратов, ул. Шехурдина, 8 А, кв. 47.
Тел.: +7 (927) 223-5331.
уровень оказания квалифицированной и специализированной помощи в регионе. С одной стороны, необходимость оказания высокотехнологичной медицинской помощи в случае острого инфаркта миокарда (ОИМ) в течение ограниченного промежутка времени требует обеспечения скоропомощной доступности к центрам такой помощи на региональном уровне. С другой — целесообразность выбора диктуется уровнем заболеваемости (распространённость патологии) в конкретных муниципальных образованиях.
Систематизация территориально распределенных статистических данных, характеризующих распространенность ОИМ по районам области с учетом краткосрочного прогноза на ближайшие годы, позволяет решать следующие задачи:
-
— создание условий первоочередной медицинской помощи для районов с повышенным уровнем заболеваемости ОИМ, находящихся в зоне скоропомощной доступности к областному центру;
— организация межрайонных центров высокотехнологичной помощи в соответствии с федеральной и региональной программами модернизации здравоохранения для районов с высоким уровнем заболеваемости ОИМ, находящихся вне этой зоны.
Цель: поиск инструментов для оценки сложившейся годами и прогнозируемой заболеваемости острым инфарктом миокарда на региональном уровне.
Методы. Рассмотрим возможность интеллектуальной поддержки решения сформулированных задач с использованием картографической визуализации и статистической обработки данных о распространенности ОИМ в структуре заболеваний системы кровообращения. Для cтатистического анализа использованы данные за 2004-2009 гг (табл. 1)
Классифицировать районы Саратовской области по распространенности острого инфаркта миокарда возможно на 3 категории: низкий уровень заболеваний (0,65-1,25 — количество случаев ОИМ на 1 тыс. взрослого населения); средний уровень заболеваний (1,25-2,08 — количество случаев ОИМ на 1 тыс. взрослого населения); высокий уровень заболеваний (2,08-3,13 — количество случаев ОИМ на 1 тыс. взрослого населения).
Взаимодействие статистического моделирования с картографическим анализом предлагается решать с использованием геоинформационных систем (ГИС). ГИС являются современными средствами интеграции статистического анализа и математического моделирования со средствами управления базами данных для исследования пространственно-организационных данных [1].
Использование ГИС позволяет установить новые зависимости между сборами медицинских и географических данных, их пространственного анализа и предоставляет пользователю возможность оптими- зировать процесс выбора стратегий в составлении плана лечебно-профилактических мероприятий [2]. Геоинформационное моделирование проводилось с использованием пакета ArcView 3.0. Осуществлены ранжирование территориально распределенных статистических данных по интенсивности и интервальной принадлежности исследуемого показателя и картографическая визуализация этих результатов с применением ГИС Arc View 3.0. Проведен статистический анализ временных рядов исследуемого показателя методами цепных коэффициентов и экспоненциального сглаживания с использованием пакета Statistica 5.0. Значимость коэффициентов моделей прогнозирования с 95%-ной достоверностью подтверждена по t-критерию Стьюдента, а ее адекватность по F-критерию Фишера.
Результаты. Применение ГИС-вьювера ArcView 3.0 позволило более наглядно представить ситуацию по заболеваниям системы кровообращения по районам Саратовской области (рис. 1).
На карте обозначены зоны, в которые входят районы с высокой и средней распространенностью ОИМ с максимальной концентрацией в Лысогорском, Бал-тайском и Балаковском районах. Все районы из категории с высокой распространенностью находятся на расстоянии 100-300 км от Саратова, что осложняет транспортировку для оказания высокотехнологичной помощи. Районы можно разделить на территориальные зоны: зону 1 (Балашовский, Романовский, Тур-ковский, Аркадакский, Ртищевский, Екатериновский, Самойловский), зону 2 (Саратовский, Лысогорский, Красноармейский, Энгельсский, Ровенский, Татишев-ский, Воскресенский), зону 3 (Балтайский, БазарноКарабулакский, Новобурасский, Вольский, Хвалын-ский), зону 4 (Балаковский, Марксовский, Ершовский, Федоровский, Краснокутский, Питерский, Новоузен-ский, Алескандрово-Гайский), зону 5 (Пугачевский, Духовницкий, Иватеевский, Перелюбский, Озинский, Краснопартизанский, Дергачевский). Для продолже-
Рис. 1. Классификация районов Саратовской области по распространенности ОИМ (2004-2009 гг.)
1 25-2.08
2.08-3.13
Таблица 1
|
Район |
Распространенность ОИМ (на 1 тыс. взр. нас.) |
||||||
|
2004 г |
2005 г |
2006 г |
2007 г |
2008 г |
2009 г |
среднее |
|
|
Александрово-Гайский |
1,40 |
0,90 |
1,40 |
1,50 |
0,60 |
0,70 |
1,08 |
|
Аркадакский |
1,50 |
1,70 |
1,10 |
1,00 |
1,60 |
1,70 |
1,43 |
|
Аткарский |
1,30 |
1,40 |
1,50 |
1,80 |
1,70 |
1,80 |
1,58 |
|
Базарно-Карабулакский |
1,10 |
1,40 |
1,70 |
1,30 |
1,80 |
1,70 |
1,50 |
|
Балаковский |
3,00 |
3,30 |
3,20 |
3,10 |
3,30 |
2,90 |
3,13 |
|
Балашовский |
1,40 |
1,40 |
1,90 |
1,10 |
1,50 |
1,10 |
1,40 |
|
Балтайский |
2,30 |
2,90 |
2,80 |
3,10 |
2,40 |
2,00 |
2,58 |
|
Вольский |
1,50 |
1,80 |
2,27 |
2,00 |
1,80 |
1,80 |
1,86 |
|
Воскресенский |
0,80 |
0,70 |
0,40 |
1,20 |
0,70 |
1,20 |
0,83 |
|
Дергачевский |
0,70 |
0,90 |
1,20 |
0,68 |
1,06 |
0,98 |
0,92 |
|
Духовницкий |
1,00 |
1,30 |
1,10 |
0,80 |
1,70 |
1,60 |
1,25 |
|
Екатериновский |
0,60 |
1,20 |
1,20 |
1,10 |
0,90 |
1,20 |
1,03 |
|
Ершовский |
0,90 |
0,70 |
0,80 |
0,70 |
0,89 |
0,80 |
0,80 |
|
Ивантеевский |
0,80 |
1,30 |
1,40 |
0,80 |
0,90 |
1,20 |
1,07 |
|
Калининский |
1,40 |
1,90 |
1,60 |
2,20 |
2,60 |
2,40 |
2,02 |
|
Красноармейский |
0,90 |
0,97 |
0,90 |
0,90 |
1,10 |
1,40 |
1,03 |
|
Краснокутский |
1,30 |
1,20 |
1,80 |
1,60 |
1,30 |
2,00 |
1,53 |
|
Краснопартизанский |
1,03 |
0,70 |
1,40 |
1,10 |
0,40 |
0,70 |
0,89 |
|
Лысогорский |
1,80 |
1,60 |
2,00 |
2,80 |
2,70 |
2,80 |
2,28 |
|
Марксовский |
1,90 |
2,20 |
1,90 |
1,90 |
2,10 |
1,40 |
1,90 |
|
Новобурасский |
2,50 |
1,90 |
1,50 |
1,30 |
3,30 |
1,60 |
2,02 |
|
Новоузенский |
0,20 |
1,40 |
0,76 |
0,95 |
1,10 |
0,70 |
0,85 |
|
Озинский |
1,50 |
2,40 |
2,20 |
2,10 |
2,30 |
2,00 |
2,08 |
|
Перелюбский |
0,86 |
0,86 |
1,03 |
0,50 |
0,90 |
1,00 |
0,86 |
|
Петровский |
0,90 |
0,80 |
1,10 |
1,50 |
1,20 |
1,00 |
1,08 |
|
Питерский |
1,50 |
2,30 |
0,80 |
1,50 |
1,40 |
1,60 |
1,52 |
|
Пугачевский |
1,30 |
1,70 |
1,40 |
1,60 |
1,40 |
1,00 |
1,40 |
|
Ровенский |
0,70 |
0,90 |
0,30 |
1,10 |
0,30 |
0,80 |
0,68 |
|
Романовский |
1,50 |
1,20 |
0,77 |
1,20 |
0,70 |
0,90 |
1,05 |
|
Ртищевский |
1,90 |
1,60 |
1,80 |
2,20 |
1,80 |
1,70 |
1,83 |
|
Самойловский |
1,60 |
1,90 |
1,90 |
1,70 |
1,80 |
1,80 |
1,78 |
|
Саратовский |
1,10 |
1,10 |
1,20 |
1,20 |
1,90 |
1,70 |
1,37 |
|
Советский |
1,80 |
1,50 |
1,40 |
1,70 |
1,30 |
1,70 |
1,57 |
|
Татищевский |
1,30 |
0,70 |
0,70 |
1,10 |
0,90 |
1,20 |
0,98 |
|
Турковский |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,50 |
0,60 |
0,85 |
|
Федоровский |
0,37 |
0,50 |
0,80 |
0,60 |
0,78 |
0,84 |
0,65 |
|
Хвалынский |
1,50 |
1,60 |
1,60 |
2,10 |
1,40 |
2,80 |
1,83 |
Тромболитическая терапия при ОИМ в 2009 г.
|
Район |
Число ТЛТ |
Число ОИМ |
Число поступивших в первые 6 часов ОИМ |
% ТЛТ от общего числа ОИМ |
% ТЛТ от числа поступивших в первые 6 часов |
|
Балаково |
96 |
640 |
206 |
14 |
46,6 |
|
Балашов |
40 |
140 |
47 |
28,5 |
85,1 |
|
Маркс |
2 |
73 |
34 |
2,7 |
5,9 |
|
Пугачев |
7 |
60 |
8 |
11,66 |
87,5 |
|
Вольск |
8 |
139 |
59 |
5,7 |
13,5 |
|
Энгельс |
92 (6 смп) |
502 |
252 |
18,3 |
36,5 |
|
Петровск |
9 |
40 |
10 |
20 |
20 |
|
Саратов |
395 (128 смп) |
2661 |
938 |
14,8 |
42,1 |
|
Итого |
687 |
4560 |
1625 |
15 |
42,3 |
3.0
2.5
— йгййтйрсеоэда - пузд
Рис. 3. Краткосрочный прогноз распространенности ОИМ по г. Саратову и Саратовской области
j 15
0.0------------------------------------------------------------------------------------
2№ Ж 2X5 2X6 2007 Я® 20С9 2010 2011 2012 2013
герм С-эрзтое
— ®^*м^1Т1М51ЭДЗ - Пр№й
Таблица 3
Результаты краткосрочного прогнозирования распространенности ОИМ по районам Саратовской области
|
Район |
Тренд |
у (0) |
х (0) |
α |
Прогноз на 2010 г. |
Прогноз на 2011 г. |
Прогноз на 2012 г. |
|
Александрово-Гайский |
Лин. |
1,47 |
-,014 |
0 |
0,49 |
0,35 |
0,21 |
|
Аркадакский |
Эксп. |
1,409 |
1,1133 |
1 |
1,93 |
2,18 |
2,47 |
|
Аткарский |
Лин. |
1,25 |
0,1 |
0 |
1, 95 |
2,05 |
2,15 |
|
Базарно-Карабулакский |
Лин. |
1,04 |
0,12 |
0 |
1,88 |
2,00 |
2,12 |
|
Балаковский |
Эксп. |
2,86 |
1,10 |
0,257 |
3,12 |
2,96 |
2,80 |
|
Балашовский |
Лин. |
1,43 |
–0,60 |
0,021 |
1,10 |
1,06 |
1,02 |
|
Балтайский |
Лин. |
2,33 |
–0,060 |
1 |
1,94 |
1,88 |
1,82 |
|
Вольский |
Лин. |
1,47 |
0,06 |
1 |
1,86 |
1,92 |
1,98 |
|
Воскресенский |
Эксп. |
0,8552 |
0,875 |
0,152 |
0,89 |
1,056 |
1,26 |
|
Дергачевский |
Лин. |
0,672 |
0,056 |
0 |
1,064 |
1,1 |
1,176 |
|
Духовницкий |
Лин. |
0,94 |
0,12 |
0 |
1,78 |
1,90 |
2,02 |
|
Екатериновский |
Эксп. |
0,4243 |
2 |
0,4 |
1,033 |
0,826 |
0,660 |
|
Ершовский |
Лин. |
0,91 |
–0,020 |
0,385 |
0,760 |
0,740 |
0,720 |
|
Ивантеевский |
Эксп. |
0,6276 |
1,625 |
1 |
1,577 |
2,073 |
2,724 |
|
Калининский |
Лин. |
1,30 |
0,200 |
0 |
2,70 |
2,90 |
3,10 |
|
Красноармейский |
Лин. |
0,85 |
0,1 |
1 |
1,70 |
2,00 |
2,30 |
|
Краснокутский |
Лин. |
1,23 |
0,14 |
0,031 |
2,12 |
2,24 |
2,36 |
|
Краснопартизанский |
Эксп. |
1,249 |
0,6796 |
0,705 |
0,4858 |
0,3866 |
0,3077 |
|
Лысогорский |
Лин. |
1,70 |
0,20 |
0,510 |
3,049 |
3,248 |
3,447 |
|
Марксовский |
Лин. |
1,95 |
0,1 |
0,479 |
1,515 |
1,415 |
1,315 |
|
Новобурасский |
Эксп. |
2,868 |
0,76 |
0,084 |
1,139 |
1,177 |
1,216 |
|
Новоузенский |
Лин. |
0,15 |
0,1 |
0,405 |
1,073 |
1,173 |
1,273 |
|
Озинский |
Лин. |
1,45 |
0,1 |
0,646 |
2,238 |
2,338 |
2,438 |
|
Перелюбский |
Лин. |
0,846 |
0,028 |
0,012 |
1,019 |
1,0414 |
1,063 |
|
Петровский |
Эксп. |
0.9546 |
0,8889 |
1 |
0,889 |
0,790 |
0,702 |
|
Питерский |
Лин. |
1,49 |
0,02 |
0 |
1,63 |
1,65 |
1,67 |
|
Пугачевский |
Лин. |
1,33 |
–0,060 |
0,785 |
1,017 |
0,9572 |
0,897 |
|
Ровенский |
Лин. |
0,69 |
0,02 |
0 |
0,83 |
0,85 |
0,87 |
|
Романовский |
Лин. |
1,56 |
–0,12 |
0 |
0,72 |
0,60 |
0,48 |
|
Ртищевский |
Лин. |
1,92 |
–0,040 |
0 |
1,64 |
1,60 |
1,56 |
Окончание табл. 3
|
Район |
Тренд |
у (0) |
х (0) |
α |
Прогноз на 2010 г. |
Прогноз на 2011 г. |
Прогноз на 2012 г. |
|
Самойловский |
Лин. |
1,58 |
0,04 |
0,425 |
1,877 |
1,917 |
1,957 |
|
Саратовский |
Лин. |
1,04 |
0,12 |
0,180 |
1,758 |
1,910 |
2,061 |
|
Советский |
Эксп. |
1,972 |
0,833 |
0,189 |
1,370 |
1,461 |
1,559 |
|
Татищевский |
Лин. |
1,310 |
–0,020 |
0,739 |
1,102 |
1,082 |
1,062 |
|
Турковский |
Лин. |
1,040 |
–0,080 |
0,023 |
0,528 |
0,457 |
0,385 |
|
Федоровский |
Лин. |
0,323 |
0,094 |
0 |
0,981 |
1,075 |
1,169 |
|
Хвалынский |
Лин. |
1,370 |
0,26 |
0,057 |
2,709 |
2,861 |
3,015 |
|
Энгельсский |
Лин. |
1,10 |
0 |
0,642 |
1,158 |
1,158 |
1,158 |
|
П. Светлый |
Лин. |
0,73 |
0,14 |
0,587 |
1,342 |
1,482 |
1,622 |
|
г. Саратов |
Лин. |
1,397 |
0,006 |
0 |
1,439 |
1,445 |
1,451 |
|
ВСЕГО |
Лин. |
1,177 |
0,046 |
0,287 |
1,512 |
1,558 |
1,604 |
Таблица 4
|
Район |
2010 г. (по данным прогноза) |
2010 г. (реальные значения) |
Районы |
2010 г. (по данным прогноза) |
2010 г. (реальные значения) |
|
Александрово-Гайский |
0,49 |
1,2 |
Новобурасский |
1,139 |
2,2 |
|
Аркадакский |
1,93 |
1,4 |
Новоузенский |
1,073 |
0,4 |
|
Аткарский |
1,95 |
1,7 |
Озинский |
2,238 |
2,3 |
|
Базарно-Карабулакский |
1,88 |
1,7 |
Перелюбский |
1,019 |
1,3 |
|
Балаковский |
3,12 |
2,3 |
Петровский |
0,889 |
1,5 |
|
Балашовский |
1,10 |
1,2 |
Питерский |
1,63 |
1,6 |
|
Балтайский |
1,94 |
1,9 |
Пугачевский |
1,017 |
0,9 |
|
Вольский |
1,86 |
2 |
Ровенский |
0,83 |
0,8 |
|
Воскресенский |
0,89 |
0,9 |
Романовский |
0,72 |
0,8 |
|
Дергачевский |
1,064 |
0,93 |
Ртищевский |
1,64 |
1,9 |
|
Духовницкий |
1,78 |
1,5 |
Самойловский |
1,877 |
2,3 |
|
Екатериновский |
1,033 |
1,0 |
Саратовский |
1,758 |
1 |
|
Ершовский |
0,760 |
1 |
Советский |
1,370 |
1,8 |
|
Ивантеевский |
1,577 |
0,8 |
Татищевский |
1,102 |
0,7 |
|
Калининский |
2,70 |
2,6 |
Турковский |
0,528 |
1,2 |
|
Красноармейский |
1,70 |
1,65 |
Федоровский |
0,981 |
1,0 |
|
Краснокутский |
2,12 |
2,1 |
Хвалынский |
2,709 |
0,72 |
|
Краснопартизанский |
0,4858 |
0,8 |
Энгельсский |
1,158 |
3,0 |
|
Лысогорский |
3,049 |
1,4 |
П. Светлый |
1,342 |
1,0 |
|
Марксовский |
1,515 |
1,6 |
г. Саратов |
1,439 |
1,5 |
|
ВСЕГО |
1,512 |
2,0 |
Распространенность ОИМ в районах Саратовской области
ния рассмотрения вопроса об оптимизации высокотехнологичной помощи в Саратовской области необходим учёт уже применяемых мер по лечению ОИМ в районах области: госпитализация пациентов в первые 6 часов, количество тромболитических процедур (ТЛТ) (табл. 2). Возможность проведения экстренных коронарографий с последующей реваскуляризацией имеется только в Саратове.
Оценивая активность специализированной медицинской помощи по госпитализации в первые 6 часов и количеству ТЛТ, можно выделить следующие закономерности: 1) активность медицинской помощи не зависит от распространенности ОИМ в данном регионе, лидеры по активности есть среди всех трех категорий районов, классифицированных по уровню заболеваний; 2) количество больных, поступивших в
первые 6 часов колеблется от 13,3 до 65%, в большем количестве районов около 30%; 3) число ТЛТ составляет от 2,7 до 28,5%, в основном 15-20%;
3) при поступлении пациента в первые 6 часов ТЛТ выполняется в 5,9-87,5%, однако в большинстве районов около 40-50%. Таким образом, в большей степени нерешённой представляется задача своевременной госпитализации пациентов ОКС, так как именно в первые 2-6 часов болезни и существует наибольшая вероятность оптимально использовать возможности реперфузионных вмешательств. При анализе выявленных закономерностей перспектива расположения центров по оказанию экстренной помощи при ОИМ становится более наглядной. Кроме того, с позиций вероятной перспективы, несомненно, важным представляется прогнозирование динамики развития ОИМ в отдельных районах Саратовской области, что возможно спроектировать с использованием математических прогностических моделей.
Для оценки динамики распространенности заболеваний системы кровообращения определены цепные коэффициенты роста Tц t= (Yt-Yt-1)/Yt-1×100 и базисный прирост Тб= (Yt-Y0)/Y0×100 [3]. Динамика распространенности ОИМ за 6 лет (2004-2009) представлена на рис. 2.
Рис. 2. Динамика распространенности ОИМ
Для построения краткосрочного прогноза развития заболеваний системы кровообращения использована модель экспоненциального сглаживания. Метод применяется для прогнозирования нестацио-
нарных временных рядов, имеющих случайные изменения уровня и угла наклона и известен под названием метода Брауна [4].
Обсуждение. Результаты краткосрочного прогнозирования показывают, что в целом по Саратовской области и городу Саратову прогнозируется увеличение распространенности ОИМ (табл. 3) На рис. 3 представлены результаты прогнозирования распространенности ОИМ по Саратовской области и г. Саратову.
По данным математических прогнозов, некоторые районы со средней распространенностью ОИМ перейдут в группу с высокой распространенностью, что тоже необходимо учитывать при организации центров высокотехнологичной помощи. Сравнивая реальные данные (табл. 4) и полученные путем прогностического моделирования, можно отметить, что степень увеличения распространенности ОИМ в 44% случаев намного меньше, чем в краткосрочном прогнозе, а в 47% наблюдается уменьшение распространенности патологии и в 9% уровень заболеваемости сохраняется на том же уровне. Различие реальности и прогноза свидетельствует о целесообразности проведения регулярного анализа обстановки на разных уровнях, выявления проблемных зон и проведения всех возможных мероприятий для улучшения ситуации. Таким образом, расширение использования аналитического инструментария приводит к своевременной компенсации процессов, независимое течение которых отрицательно сказывается на здоровье населения.
Заключение. Методы интеллектуальной поддержки врача могут стать эффективным подспорьем при формировании организационной структуры строящейся системы поэтапной квалифицированной и специализированной помощи больным ОКС. Научно обоснованный выбор расположения и профилизации сосудистого (как, впрочем, и любого иного медицинского) центра, опирающийся на использование методов математического прогнозирования, должен прийти на смену интуитивному подходу к принятию организационных решений.
Список литературы Анализ распространенности острого инфаркта миокарда в саратовской области с использованием ГИС-технологий и прогностического моделирования
- Кошкарев А. В., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: Картгеоцентр, 1993. 213 с.
- Кошкарев А. В., Тикунов B.C., Трофимов A.M. Теоретические и методические аспекты развития географических информационных систем//Информационные технологии. 1998, №10. С. 36-39
- Родионов О. В., Коровин Е. Н., Воронин А. И. Информационные системы: учеб. пособие. Воронеж: ВГТУ, 2002.173 с.
- Федорков Е.Д. Моделирование и оптимизация дуальных динамических объектов в медицине. Воронеж: ВГТУ, 1997. 143 с.
