ПРЕПРИНТ
Эта статья является препринтом и не была отрецензирована.
О результатах, изложенных в препринтах, не следует сообщать в СМИ как о проверенной информации.
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ КАК ИНСТРУМЕНТ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОГО НАДЗОРА ЗА COVID-19 В ГОРОДСКИХ УСЛОВИЯХ
2020-10-13
Введение: Появление и стремительное распространение COVID-19 стало серьёзным испытанием для систем здравоохранения всех стран. Целью исследования было выявление областей пространственной кластеризации случаев COVID-19 в течение первых трех месяцев от начала эпидемии на территории крупного города с населением более 1 млн человек (на примере г.Омска).
Материалы и методы: Материалом исследования послужили данные эпидемиологических расследований случаев COVID-19, подтверждённых методом ПЦР на территории г. Омска за период с начала регистрации заболевания до 1 июля 2020 года. Создавали теплокарты с Епанечниковым ядром, рассчитывали общий индекс Гетиса-Орда (Gi*). Анализ геоданных проводили в приложении QGIS 3.14 Pi (qgis.org) с использованием плагина Visualist.
Результаты: Визуальное исследование пространственного распределения случаев COVID-19 на конец анализируемого периода позволяет выделить нескольких зон с повышенной концентрацией, совпадающих с расположением медицинских организаций. В первую очередь распространение COVID-19 охватывало Советский, Центральный и Кировский районы, а вовлечение Ленинского и Октябрьского административного районов произошло спустя короткое время.
Выводы: установлено неравномерное распределение случаев новой коронавирусной инфекции по территории Омска: выявлены тринадцать статистически значимых кластеров во всех административных районах города. Включение оперативной оценки пространственного распределения имеет огромный потенциал в планировании противоэпидемических мероприятий и является достаточно простой операцией, которая может быть выполнена в реальном времени.
Ссылка для цитирования:
Блох А. И., Пеньевская Н. А., Рудаков Н. В., Михайлова О. А., Федоров А. С., Санников А. В., Никитин С. В. 2020. ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ КАК ИНСТРУМЕНТ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОГО НАДЗОРА ЗА COVID-19 В ГОРОДСКИХ УСЛОВИЯХ. COVID19-PREPRINTS.MICROBE.RU. https://doi.org/10.21055/preprints-3111885
Список литературы
1. Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., Ежлова Е.Б., Демина Ю.В., Сафронов В.А., Карнаухов И.Г., Иванова А.В., Щербакова С.А. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции(COVID-19). Сообщение 1: Модели реализации профилактических и противоэпидемических мероприятий. Проблемы особо опасных инфекций. 2020;(1):6-13. https://doi.org/10.21055/0370-1069-2020-1-6-13
2. World Health Organization (WHO). Coronavirus disease (COVID-19) Situation Report – 163. Available at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200701-covid-19-sitrep-163.pdf?sfvrsn=c202f05b_2
3. Li, X.; Zhou, L.; Jia, T.; Peng, R.; Fu, X.; Zou, Y. Associating COVID-19 Severity with Urban Factors: A Case Study of Wuhan. Int. J. Environ. Res. Public Health 2020, 17, 6712. doi:10.3390/ijerph17186712
4. Омск — город будущего! Режим доступа: https://admomsk.ru/web/guest/city
5. Silverman, B.W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. London: Chapman & Hall/CRC. 1986. p. 45. ISBN 978-0-412-24620-3.
6. Блох А.И., Пеньевская Н.А., Рудаков Н.В., Лазарев И.И. Эпидемический потенциал COVID-19 в Омской области и оценка возможного влияния противоэпидемических мероприятий. Фундаментальная и клиническая медицина. 2020;5(3):8-17. https://doi.org/10.23946/2500-0764-2020-5-3-8-17
7. Побединский Г. Г., Сарсков С. А., Вьюшков М. В. Прототип раздела эпидемиологического атласа «Мониторинг заболеваемости COVID-19». COVID19-PREPRINTS.MICROBE.RU. 2020. https://doi.org/10.21055/preprints-3111747.
8. Rossy, Q. (2019) Visualist: a spatial analysis plugin for crime analysts. Ecole des sciences criminelles, Lausanne. https://plugins.qgis.org/plugins/visualist/
9. Wang JF, Meng B, Zheng XY, et al. [Analysis on the multi-distribution and the major influencing factors on severe acute respiratory syndrome in Beijing]. Zhonghua liu Xing Bing xue za zhi = Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi. 2005 Mar;26(3):164-168.
