Информационные технологии в эпидемиологическом надзоре за природно-очаговыми инфекционными болезнями (на примере Астраханской области)

• Автор: Сафронов, Валентин Алексеевич
• Шифр специальности: 14.02.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 84 с. : 32 ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. Обзор литературы
1.1 .Эпидемиологический надзор
1.1.1. Актуальность совершенствования эпидемиологического надзора
1.1.2. Историческое развитие системы эпидемиологического надзора
1.1.3. Современное представление о системе
эпидемиологического надзора
1.2.Характеристика эпидемиологического надзора как
информационной системы
1.3.Подходы к совершенствованию эпидемиологического надзора
на основе информатизации
1.4.Заключение по главе
ГЛАВА 2. Материалы и методы
2.1 .Материалы
2.1.1. Исходные данные по зарегистрированным больным АЛЛ,
ЛЗН и КГЛ
2.1.2. База данных по зарегистрированным больным АЛЛ, ЛЗН и КГЛ
2.1.3. Дополнительные материалы по Астраханской области
2.2.Методы (ГИС и аналитическая платформа)
2.2.1. Этапы анализа
2.2.2. Используемые программные средства и методы анализа
2.2.3. Приемы обеспечения достоверности результатов
2.3.Заключение по главе

ГЛАВА 3. Оценка эпидемиологического риска для населения, проживающего на территории сочетанных природных очагов
инфекционных болезней
3.1. Содержание эпидемиологического риска
3.2.Определение контингента повышенного эпидемиологического
риска
3.2.1. Анализ возрастной структуры больных
3.2.2. Распределение больных по полу и профессиональной принадлежности
3.2.3. Заключение по разделу
3.3.Определение временных характеристик эпидемиологического
риска для природно-очаговых инфекционных болезней
3.3.1. Многолетняя динамика эпидемического процесса при АЛЛ,
его трендовая составляющая и определение тенденции
3.3.2. Сезонность эпидемических проявлений АПЛ на территории Астраханской области
3.3.3. Методика количественной оценки эпидемиологического риска для осуществления краткосрочного прогноза по АПЛ
3.3.4. Заключение по разделу
3.4.0пределение территориальной приуроченности сочетанных
эпидемических проявлений природно-очаговых инфекционных болезней на примере АПЛ, ЛЗН и КГЛ
3.4.1. Буферный анализ пространственной сочетанности эпидемических проявлений
3.4.2. Построение и анализ карт плотности сочетанных эпидемических проявлений
3.4.3. Методика выявления участков- территории сочетанных эпидемических проявлений природно-очаговых
инфекционных болезней на примере АПЛ, ЛЗН и КГЛ

3.4.4. Заключение по разделу
3.5.Метод эпидемиологического районирования на основе кластеризации стандартных участков территории по комплексу показателей
3.5.1. Содержание эпидемиологического районирования
3.5.2. Принцип метода
3.5.3. Критерии выбора показателей и параметры кластеризации
3.5.4. Оценка полученных кластеров
3.5.5. Построение карты эпидемиологического риска
3.5.6. Заключение по разделу
3.6.Заключение по главе
ГЛАВА 4. Научное обоснование информатизации эпидемиологического надзора за природно-очаговыми
инфекционными болезнями в сочетанных очагах
4.1 .Автоматизация эпидемиологической отчетности
4.2.Использование ГИС
4.3.Автоматизация анализа за счет построения сценариев обработки эпидемиологических данных
4.4. Организационные аспекты использования моделирования для оценки эпидемиологического риска
4.4.1. Оптимальная кратность перенастройки параметров моделирования
4.4.2. Методы оценки эффективности модели
4.4.3. Ограничения моделирования эпидемиологического риска.
4.4.4. Возможности тиражирования модели на регионы и нозологические формы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ГИС ArcGIS 9.3. ArcMap, ArcCatalog, ArcGIS Spatial Analyst, ArcGIS Geostatistical Analyst и аналитическая платформа Deductor Pro 5.2 [10, 91].
Необходимым этапом исследования явилось определение географических координат всех точек, соответствующих зарегистрированным больным, на основании адреса постоянного места жительства, указанного в учетном документе (геокодирование) [17, 40, 42, 48, 91, 50, 71, 78, 102]. Данная процедура проводилась на основе атрибутивной информации электронных карт Астраханской области и поисково-информационных картографических служб «Google.maps» и «Яндекс.Карты».
2.2.2. Используемые программные средства и методы анализа
ГИС ArcGIS 9.3. ArcMap, ArcCatalog, ArcGIS Spatial Analyst, ArcGIS Geostatistical Analyst,[17, 40, 42, 91].
Аналитическая платформа Deductor 5.2 [10] является компьютерной программой, объединяющей в себе набор методов • анализа данных, включая Data Mining (комплекс методов обнаружения в массиве данных ранее неизвестных знаний). В исследовании использовались следующие методы обработки.
1. Парциальная обработка и очистка данных, заполнение пропусков, редактирование аномалий и Вейвлет преобразование [4, 18];
2. Корреляционный анализ (вычисление коэффициента корреляции Пирсона) [2, 4, 16, 18];
3. Фильтрация по заданным условиям (изъятие из таблицы группы записей);
4. Трансформация временного ряда к скользящему окну для построения модели прогноза (приведение таблицы в такой вид при котором в одной строке содержится информация о значении показателя за прошлые периоды наблюдения) [10];