Sayım Verisi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Sayım Verisi
Sayım verileri bu oranların paydalarını sağlar, bu nedenle gerekirse AI aracılığıyla tüm sakinler veya farklı coğrafi alanlar veya nüfus alt grupları için topluluğumuzdaki hastalık riskini tahmin edebiliriz.
Harita, kanser sürveyansı için hastalık oranlarının nasıl görüntülenebileceğinin bir örneğidir. Springfield, Massachusetts’de geç evre meme kanseri prevalansını temsil eder mahallelere göre her 10.000 kadın için mevcut geç evre hastalık vakalarının sayısı.
Bu örnekte, meme kanseri vakalarının tam konumu, şehirde rapor edilen vakaların %95’ini temsil eden Springfield’deki iki hastane kanser kayıtlarından elde edilmiştir. Mahalle bazında nüfus toplamları, alansal enterpolasyon kullanılarak nüfus sayımı verilerinden tahmin edilmiştir. Bu haritaya “choropleth” veya renk kodlu harita denir. Renk yoğunluğu hastalığın seviyesini gösterir. Gölge ne kadar koyu olursa, geç evre meme kanseri riski o kadar yüksektir ve bunun tersi de geçerlidir.
Hastalık insidans oranları, hastalığın zaman içindeki seyrini takip etmek için bir dizi haritada geçici olarak da gösterilebilir. Zaman çerçevesi, bir salgın veya biyoterör saldırısı için günler veya haftalar veya kronik hastalıklar için yıllar olabilir.
Hastalık sürveyansına ilişkin bu bilgiler, tıbbi kaynakları endemik hastalıkların müdahalesi veya önlenmesi veya bir salgın veya biyolojik saldırı kurbanları için acil tedavi için yönlendirmek için kullanılabilir. Şekil 3, zaman içinde yerel bir shigella salgınının gidişatını çizmek için vaka konumlarındaki yerel halk sağlığı verilerini nüfus sayımı nüfus tahminleriyle birleştirmek için CBS’nin nasıl kullanıldığını göstermektedir.
Nüfus sayımı verileri aynı zamanda demografik ve ekonomik oranlar için hem pay hem de payda sağlar ve bu da bir topluluğun sosyoekonomik karakterini görselleştirmemize olanak tanır. Şekil 4, Springfield’da GIS yazılımı ArcGIS kullanılarak dilsel olarak izole edilmiş, yaşlılar ve Afrika kökenli Amerikalı sakinler için nüfus konsantrasyonlarının yanı sıra medyan hane gelirinin dağılımını göstermektedir.
Biyolojik bir saldırı durumunda, artan risk altında olduğu bilinen demografik alt grupların belirlenmesi, biyolojik ajanın yayılmasını önlemeye yönelik çabaları yönlendirebilir. Örneğin, çiçek hastalığına karşı toplu aşılama çabasında, ilk aşı dalgası için yaşlıların yoğun olarak bulunduğu coğrafi bölgeler hedeflenebilir. Kimyasal bir silah saldırısı durumunda, dilsel olarak izole edilmiş sakinlerin yoğun olarak bulunduğu bölgeler, acil durum talimatlarının yabancı dilde iletilmesini gerektirecektir.
Kesikli veri nedir
Sürekli veri örnekleri
Biyoistatistik veri Tipleri
Ordinal veri örnekleri
Nominal veri örnekleri
Sürekli veri nedir
Ratio veri nedir
Nominal veri nedir
Endemik hastalık oranlarını ve demografik oranları bir araya getirerek ve bunları bir CBS’de haritalayarak, mevcut coğrafi hastalık örüntüsünün toplumdaki demografik ve ekonomik örüntülerle nasıl ilişkili olduğunu görselleştirebiliriz. Hastalık oranları ve nüfus sayımı demografik oranları arasındaki örüntü benzerlikleri, ikisi arasında olası bir ilişki olduğunu göstermektedir. Bu, uzamsal analizle test edilecek hipotezlerin temelini oluşturur.
Mekânsal regresyon gibi teknikler, popülasyon alt gruplarının hastalık özellikleri için onları artan hastalık riskine sokan önemli sosyoekonomik ve demografik risk faktörlerini belirlemek için kullanılabilir.
Bu tür mekansal analizde, nüfus sayımı bölgeleri, bloklar, mahalleler veya diğer coğrafi alanlar analiz birimi haline gelir. Farklı coğrafi bölgelerdeki hastalık oranları karşılaştırılır. Nüfus sayımı ve barınma özellikleri, hastalığın coğrafi dağılımı ile ilgili olup olmadıklarını görmek için test edilir. Bu tür bir analiz, coğrafi alanların mekansal yakınlığını açıklar.
Bu tür analizlerin sonuçlarını, endemik hastalıklar için müdahale ve önleme programları tasarlamak için kullanabiliriz. Bizi eğitim ve sosyal yardım programlarının uygulanmasında ortak olacağımız topluluk gruplarına yönlendirir ve daha etkili programlar tasarlamak için hangi sosyal ve kültürel faktörlerin dikkate alınması gerektiğini gösterir.
Afet Müdahalesi için Etkilenen Nüfusları Bulma
Anayurt güvenliği ve halk sağlığı bağlamında giderek daha önemli bir husus, biyokimyasal silahlara veya diğer kitle imha silahlarına maruz kalma riski altındaki nüfusun coğrafi konumunu ve büyüklüğünü belirlemektir. Toksik kimyasalların dağılımını modelleyen ALOHA, HAZUS veya CA TS gibi özel amaçlı shareware programları, bu zorluğa yardımcı olmak için bir CBS’deki alansal enterpolasyon yöntemleriyle birleştirilebilir.
Örneğin, Springfield Şehri ile birlikte Baystate Tıp Merkezi’nde düzenlenen bir afet tatbikatında, amonyak içeren hayali bir demiryolu tanker vagonu bir terörist saldırısına çarptı ve patladı. Patlama yerinde kitlesel kayıplara yol açmanın yanı sıra, havaya bir amonyak gazı bulutu salındı.
ALOHA, yükseklik ve mevcut rüzgar ve sıcaklık koşullarına dayalı olarak salınan amonyak gazı bulutunun boyutunu ve yerini hesaplamak için kullanıldı. Bu, mevcut Amerikan Toplumu Araştırması verilerine dayalı olarak bölgenin nüfus dağılımının bir haritasının haritasını çıkarmış ve üzerine bindirilmiştir.
Alan ağırlıklandırma yöntemi, muhtemelen tıbbi bakıma ihtiyaç duyacak olan, tüyden etkilenen nüfusun büyüklüğünü tahmin etmek için kullanıldı. Bu yöntem seçildi çünkü hızlı hesaplamalar anında hesaplanabiliyor ve değişen bulutu yerleştirmek için anında yeniden hesaplanabiliyordu, bu da gerekli tepkinin büyüklüğünü belirlemek için yeterli kaba nüfus tahminleri veriyordu.
Bizim hesaplamalarımız olmadan, hastane yöneticileri yaklaşık 10-12 yaralı olduğunu tahmin ediyorlardı. Hesaplamalarımız, tüyün içindeki nüfusun yaklaşık 25.000 olduğunu gösterdi. Bu durumda, hesaplama kolaylığı, en doğru nüfus tahminlerine sahip olmaktan daha önemliydi.
Sonuç
Sayım verilerinin epidemiyolog için birkaç temel kullanımı vardır. TIGER/satır dosyaları, veri toplama, adres coğrafi kodlama, alan enterpolasyonu gibi CBS fonksiyonlarının ayrılmaz bir parçasıdır. On yıllık nüfus sayımından ve Amerikan Toplumu Araştırması’ndan elde edilen nüfus sayıları, hastalık oranları için paydalar sağlar ve hastalık sürveyansında kullanılabilecek topluluk demografik profillerinin yanı sıra hastalıktaki sosyoekonomik faktörlerin analizi, program tasarımı ve yüksek riskli popülasyonların bir felaket veya hastalık salgınıdır.
Bu yazı, kriz zamanlarında olduğu kadar sürekli olarak da nüfusumuzun sağlığını geliştirmek ve korumak için epidemiyologların nüfus sayımı ve sağlık verilerini bir CBS’de nasıl birleştirebileceğine dair bazı pratik uygulamalar sunmaktadır.
Biyoistatistik veri Tipleri Ordinal veri örnekleri Kesikli veri nedir Nominal veri nedir Nominal veri örnekleri Ratio veri nedir Sürekli veri nedir Sürekli veri örnekleri