Экспериментальная разработка и апробация методического обеспечения системы пространственного мониторинга состояния здоровья населения

Базы данных и базы геоданных по показателям окружающей среды.

Для построения карт распределения загрязнений атмосферы на территории города Санкт-Петербург были использованы базы данных Госсанэпидемнадзора (ТУ Роспотребнадзора) за период времени с 1990 по 2000 года. База данных за приведенный период имеет объем 155 677 записей.

Все файлы баз данных имеют следующую структуру, как показано в таблице 5.

Таблица 5. Структура БД.

Поле «REGION» — код административного района, в котором проводился отбор пробы, согласно файлу-справочнику «Regions.dbf»;

Поле «POINT» — код стационарной точки отбора проб, согласно файлу-справочнику «Airpoint.dbf»;

Поле «DATA» — дата отбора пробы, в формате «день»."месяц"."год";

Поле «TIME» — дата отбора пробы, в формате «час»."минута";

Поле «WIND» — код направления ветра на момент замера, согласно файлу-справочнику «Winds.dbf»;

Поле «INGR» — код ингредиента, по которому проводился замер, согласно файлу-справочнику «Aircodmy.dbf»;

Поле «RECORD» — концентрация, полученная при данном замере в мг/м3.

Все файлы «справочники» имеют индивидуальную структуру для каждого файла. Далее предлагаем структуру каждого файла «справочника».

1. Файл-справочник «Regions.dbf» имеет следующую структуру как показано в таблице 6.

Таблица 6. Структура файла-справочника.

Поле «KOD_REGION» — код административного района, в котором проводился отбор пробы;

Поле «NAME» — наименование административного района, в котором проводился отбор пробы (например: Центральный, Адмиралтейский, Курортный и пр.).

2. Файл — справочник «Airpoint.dbf» имеет следующую структуру как показано в таблице 7.

Таблица 7. Структура файла-справочника «Airpoint.dbf».

Поле «KOD_POINT» — код стационарной точки отбора проб;

Поле «NAME» — наименование стационарной точки отбора проб (например: Гутуевский остров, Дачное, Канонерский остров, и пр.).

3. Файл — справочник «Winds.dbf» имеет следующую структуру как показано в таблице 8.

Таблица 8. Структура файла-справочника «Winds.dbf».

Поле «KOD_WINDS» — код направления ветра на момент замера;

Поле «NAME» — наименование направления ветра на момент замера (например: восточный, западный, не определен, безветрие и т. д.).

4. Файл-справочник «Aircodmy.dbf» имеет следующую структуру как показано в таблице 9.

Таблица 9. Структура файла-справочника «Aircodmy.dbf».

Поле «IN_COD» — код ингредиента, по которому проводился замер;

Поле «INGREDIENT» — наименование ингредиента, по которому проводился замер;

Поле «UN_COD» — стандартный код ингредиента согласно «Перечень и коды веществ, загрязняющих атмосферный воздух» Государственный комитет Российской Федерации по охране окружающей среды, Научно-исследовательский институт охраны атмосферного воздуха;

Поле «CL_OP» — класс опасности ингредиента;

Поле «PDK_MR» — предельно допустимая концентрация максимально разовая;

Поле «PDK_SS» — предельно допустимая концентрация средне суточная (показано в таблице 10).

Таблица 10. Поле «PDK_SS».

Геокодирование по загрязнению атмосферного воздуха.

Для дальнейшего исследования, а конкретно — для построения карт, из данных баз были выбраны следующие поллютанты: аммиак, ацетон, бензол, двуокись азота, диоксид углерода, кадмий, ксилол, марганец, медь, окись углерода, пыль, свинец, сернистый ангидрид, толуол, фенол, формальдегид, хлористый водород, этилбензол. Для них были подсчитаны ИЗА за период с 1993 — 2000 гг. [27−29,43,45].

ИЗА является количественным критерием уровня загрязнения атмосферного воздуха, который учитывает различие в скорости возрастания степени вредности вещества для организма человека, приведенной к вредности сернистого газа [43]. ИЗА для конкретного вещества рассчитывается по формуле:

II= (qср.i / ПДКс.с.i)сi ,[2.1].

где qср. i — среднесуточная концентрация примеси;

ПДКс.с.i — среднесуточная предельно допустимая концентрация;

сi — константа, принимающая значение 1,7; 1,3; 1,0; 0,9 для соответственно 1, 2,, 3, 4-го классов опасности вещества, позволяющая привести степень вредности данного вещества к степени вредности серного газа.

Полученные ИЗА могут быть использованы для характеристики вклада отдельных примесей в общий уровень загрязнения атмосферы за данный период времени на контролируемой территории, а также для сравнения степени загрязнения атмосферы различными веществами.

Таким же образом были рассчитаны ИЗА данными веществами по сезонам (зима, весна, лето, осень) за период с 1993 — 2000 гг.

Были составлены группы веществ и для них были рассчитаны КИЗА [43]:

• 1) Группа некоторых веществ, имеющихся в выхлопных газах автомобилей (бензол, диоксид углерода, кадмий, пыль, свинец, окись углерода, сернистый ангидрид, формальдегид, этилбензол).
• 2) Группа некоторых специфических веществ, которые могут содержаться в выбросах химической промышленности (хлористый водород, аммиак, ацетон, ксилол, бензол, этилбензол, формальдегид, фенол, толуол).

КИЗА рассчитывается по формуле:

In= У i=1 n Ii, [2.2].

Где i — примесь,.

n — количество рассматриваемых примесей,.

Рассчитанный таким образом КИЗА, показывает, какому уровню загрязнения атмосферы (в единицах ПДК сернистого газа) соответствует фактически наблюдаемое содержание примесей в городском воздухе. Для оценки степени загрязнения атмосферы могут быть рассчитаны КИЗА по данным наблюдения не на одном посту, а на всех постах в городе.

На основе полученных результатов была создана база данных Microsoft Access, которая содержит следующие таблицы:

«KIZA» — комплексные индексы загрязнения атмосферы для 1-ой и 2-ой групп за преиод с 1993 по 2000 г.

«Общая» — индексы загрязнения атмосферы для выбранных поллютантов за период с 1993 — 2000 гг.

«Сезон» — индексы загрязнения атмосферы, по сезонам, для выбранных поллютантов за период с 1993 — 2000 гг.

Все таблицы «KIZA» имеют структуру как показано на таблице 11.

Таблица 11. Структура таблицы «KIZA».

Поле «POINT» — код стационарной точки отбора проб, согласно файлу-справочнику «Airpoint.dbf»;

Поле «KIZA_HIMPR» — комплексные индексы загрязнения атмосферы следующими веществами: хлористый водород, аммиак, ацетон, ксилол, бензол, этилбензол, формальдегид, фенол, толуол;

Поле «KIZA_AVTO» — комплексные индексы загрязнения атмосферы следующими веществами: бензол, диоксид углерода, кадмий, пыль, свинец, окись углерода, сернистый ангидрид, формальдегид, этилбензол.

Все таблицы «Общая» имеют структуру как показано на таблице 12.

Таблица 12. Структура таблицы «Общая».

Поле «POINT» — код стационарной точки отбора проб, согласно файлу-справочнику «Airpoint.dbf»;

Поле «INGRIDIENT» — код ингредиента, для которого вычислялся ИЗА, согласно файлу-справочнику «Aircodmy.dbf»;

Поле «AVE_RECORD» — средняя концентрация за год в мг/м3;

Поле «PDK_SS» — предельно допустимая концентрация средне суточная;

Поле «IZA» — индекс загрязнения атмосферы;

Поле «PDK_MR» — предельно допустимая концентрация максимально разовая;

Поле «CL_OP» — класс опасности ингредиента;

Все таблицы «Сезон» имеют структуру как показано на таблице 13.

Таблица 13. Структура таблицы «Сезон».

Поле «POINT» — код стационарной точки отбора проб, согласно файлу-справочнику «Airpoint.dbf»;

Поле «INGR» — код ингредиента, для которого вычислялся ИЗА, согласно файлу-справочнику «Aircodmy.dbf»;

Поле «PDK_SS» — предельно допустимая концентрация среднесуточная;

Поле «AVE_RECORD_WIN» — средняя концентрация за зимний период в мг/м3, соответсвенно AVE_RECORD_SPR — весной, AVE_RECORD_SUM — летом, AVE_RECORD_AUT — осенью;

Поле «IZA_WIN» — индекс загрязнения атмосферы соответствующим ингредиентом зимой, IZA_SPR — весной, IZA_SUM — летом, IZA_AUT — осенью;

Поле «CL_OP» — класс опасности ингредиента;

Пример заполнения таблицы «Сезон» приведен в таблице 14.

Таблица 14. Пример заполнения таблицы «Сезон».

Чтобы отразить полученные данные на карте для их дальнейшего анализа, было произведено геокодирование имеющихся данных из созданной базы данных. Геокодирование (называемое также сопоставлением адресов или адресной привязкой) — это процесс создания геометрического представления (пространственных объектов) для описаний местоположений [37]. Пример результатов геокодирования полученных значений КИЗА веществами, имеющихся в выхлопных газах автомобилей, по пунктам мониторинга Роспотребнадзора (бывший Госсанэпиднадзор ГЦСЭН) представлен на Рисунке 42.

База данных и база геоданных Диспансеризации детей 2002 года, как массива исходной информации.

Для построения карт по заболеваемости детского населения, были взяты базы данных комитета здравоохранения, а именно данные диспансеризации детей 2002 года [65,66]. Данная база данных имеет 720 819 записей (количество детей прошедших диспансеризацию), собранные на основе анкет (Рисунок 43). Были составлены и присвоены каждой записи специальные геокоды, соответствующие кодам адресной системы Комитета по земельным ресурсам и землеустройству (КЗРиЗ), что позволило в дальнейшем при помощи программного обеспечения ГИС ArcGis [2] построить картограммы распределения данных диспансеризации.

Рисунок 42. Уровни КИЗА.

При помощи сотрудников СПб МИАЦ (уже с учетом геокода для каждой записи и методического обеспечения [64,72]) были созданы 3 новые базы данных Microsoft Access.

• 1. Диспансеризация
• 2. Диспансеризация_Диагнозы
• 3. Диспансеризация_Количество диагнозов

В БД № 1 две таблицы:

• — Ребенок — сведения о каждом ребенке по выбранным полям сканкарты.
• — Инвалидность_Заболевания — заболевания, обусловившие возникновение инвалидности + сведения о ребенке.

В БД № 2 одна таблица — Диагноз. В ней содержатся диагнозы (коды и названия), порядок постановки диагноза, сведения о диспансерном учете + сведения о ребенке.

Рисунок 43. Отчетная форма Диспансеризации детей 2002 г В БД № 3 — три таблицы:

• — Диагноз_Все — количество поставленных диагнозов по каждому коду. Здесь учтены все диагнозы: как поставленные на осмотре, так и имевшиеся ранее. Причем, если у ребенка в сканкарте диагноз указан дважды (до осмотра и во время), то дубль отброшен.
• — Диагноз_До осмотра — количество диагнозов по каждому коду, имевшихся до осмотра
• — Диагноз_Осмотр — количество диагнозов по каждому коду, установленных на осмотре. Здесь учтены все диагнозы на осмотре: предварительные, установленные, не указано, некорректно указано.

Например, мы имеем возможность, на интересующей нас территории, увидеть количество больных детей, с детальностью вплоть до дома, а также количество здоровых детей, например в том же доме.

Геокодирование БД Диспансеризации.

Произведем геокодирование БД Диспансеризации детей 2002 года на примере поликлиники № 88 Кировского района (Рисунок 44):

Рисунок 44. Схема организации процесса геокодирования и создания тематических картограмм БД Диспансеризации.

Задачи:

• — Подготовка БД к геокодированию (формирование поля адреса и общего поля последующей привязки к исходной таблице);
• — Поиск в БД строк с явными ошибками. Исключение их из подготовленной к геокодированию БД;
• — Разработка алгоритма геокодирования неотформатированного (неприведенного к общему стандарту КЗРиЗ) набора адресов;
• — Геокодирование в автоматическом режиме. Получение основного списка геокодированных адресов;
• — Геокодирование в интеррактивном режиме. Сопоставление адресов вручную;
• — Получение слоя геокодированных адресов (шейп-файл);
• — Получение списка непривязанных к географической координате адресов.

Инструменты:

• — MS Access;
• — ArcGIS

Результат:

• — шейп-файл геокодированных адресов;
• — список непривязавшихся адресов;
• — список адресов, привязанных вручную.

Исходные данные:

Фрагмент таблицы (часть) из персонифицированной БД обращений лечебной помощью в Поликлинику № 88 (ВСЕГО — 25 220 записей) приведен в таблице 15.

Patientid — персонифицированный код больного;

ID (совпадает с Patientid);

Fio_u — ФИО больного;

Adress — Адреса прописки больного, отличающиеся от стандартного набора в таблице адреса КГА.

Таблица 15. Фрагмент таблицы (часть) из персонифицированной БД.

Фрагмент таблицы, готовой к геокодированию (таблица 16).

Таблица 16. Фрагмент таблицы, готовой к геокодированию.

Adress — Адреса, отличающееся от стандартного набора в таблице адреса КГА;

ID — Код привязки к персонифицированной БД.

Фрагмент таблицы ссылок (адресаКГА.shp) (таблица 17).

Таблица 17. Фрагмент таблицы ссылок.

cod_ul — код улицы, по которой здание имеет адрес (ссылка на словарь улиц).

name_ul — собственное название улицы (например, «Невский пр.», «ул. Шкапина»).

dom — номер дома.

liter — номер корпуса или литера.

adres — полный адрес (например, «Большой Сампсониевский пр., 79-А»).

geocod — уникальный идентификатор (составное поле из кода улицы, основного номера дома и корпуса или литеры) Результаты геокодирования адресов:

На Рисунке 45 представлен фрагмент шейп-файла геокодированных адресов, точки отображают пространственное расположение адресов.

Рисунок 45. Геокодированные адреса Ниже приведен пример, на котором взята часть Московского района (масштаб 1:8000). Буквально на каждый жилой дом нанесено количество детей, которым был поставлен общий диагноз «здоров» при осмотре (Рисунок 47), и количество детей, которым данный диагноз поставлен не был, в нашем примере мы условно назовем эти данные «количество больных детей» (Рисунок 46).

Рисунок 46. Количество больных детей.

Рисунок 47. Количество здоровых детей Базы данных и база геоданных на основе регистров в области здравоохранения на примере использования популяционного ракового регистра.

Для построения карт по заболеваемости населения, в нашем случае это лейкозы, были взяты базы данных КЗ, а именно ПРР, его объем составляет 103 056. Файлы этих баз данных имеют следующую структуру, как показано в таблице 18[41,71].

Таблица 18. БД ПРР.

Поле «NOME_ZAP» — код запроса, конкретное число, присвоенное данным по данному запросу;

Поле «POL» — код пола человека, 1- мужской, 2- женский;

Поле «DAT_ ROJD» — дата рождения больного, Поле «DUST_DIAG» — дата установления диагноза;

Поле «VOZR» — возраст больного;

Поле «DIAG_KOD» — код диагноза;

Поле «KOD_DIA_VA» — расшифровка диагноза;

Поле «GDEUST» — код лечебного учреждения где был установлен диагноз;

Поле «KOD_TLU_VA» — расшифровка лечебного учреждения где был установлен диагноз;

Поле «KOD_TLU_VA» — район города в котором проживает больной;

Поле «ULNAME» — улица на которой проживает больной;

Поле «DOM» — дом в котором проживает больной;

Поле «KORPUS» — корпус дома в котором проживает больной;

Поле «Z_ID» — код адреса больного;

Поле «D_ SMERTI» — дата смерти;

Поле «KOD_SM_VAL» — диагноз заболевания вызвавший смерть больного.

В базе данных Здравоохранения нормируется показатели здоровья населения, поступивших от ЛПУ к общему числу жителей, либо к общему числу заболевших, либо к общему числу родившихся, умерших и пр. — в зависимости от данных ЛПУ. Формируется демографических показателей (численность, возрастно-половая структура, рождаемость, смертность). Средняя численность населения на данной территории, численность умерших, родившихся, полученная как полу сумма численности на начало и конец года.

Подсчет нормировочных показателей здоровья [47] производится по общим формулам частот заболеваемости, смертности и пр., например:

Заболеваемость = (Число заболевших/ Общее число живущих)*1000 (чел/год) [2.21].

Смертность по причине = (Число умерших от болезни / Общее число смертей) * 1000(чел/год) [2.22].

Как правило, показатели нормируют на 100, 1000, 10 000, 100 000 человек для удобства дальнейшего анализа.

Существует большое число видов коэффициентов, частот, характеризующих здоровье населения, их дифференциация зависит от: пола, возраста, класса болезни, времени рождения, причинам смерти и пр.

Пример базы ПРР (таблица 19).

Таблица 19. Пример базы ПРР.