استفاده از روش‌های آمار فضایی در توسعه بهره‌وری و مدیریت منابع اورژانس به منظور ارتقا رفاه بیماران سکته‌ قلبی و مغزی در کلانشهر تهران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانگاه آزاد اسلامی واحد علوم تحقیقات ،تهران ،ایران

2 دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران

چکیده

سکته‌‌های مغزی و قلبی از مهم ترین عوامل مرگ و میر در جهان می باشند شناسایی جوامع در معرض خطر سکته مغزی و قلبی گامی مهم در بهبود سیستم های مراقبت از این دو نو ع سکته است. هدف از این مطالعه‌ بهبود عملکرد اورژانس و بهبود کیفیت تخصیص منابع اورژانس و منابع بیمارستانی است. از این رو به بررسی نواحی شهر تهران از جهت خودهمبستگی فضایی رخداد سکته‌های مغزی و قلبی با استفاده از آمار فضایی پرداخته شد و با استفاده از تحلیل نقاط داغ و خود همبستگی محلی موران پراکندگی این دو نوع سکته در نواحی مختلف شناسایی شد و هم چنین با توجه به نتایج حاکی از وجود خودهمبستگی فضایی به مدلسازی داده ها با استفاده از مدل های اتورگرسیو شرطی پرداخته شد و دو عامل آلودگی هوا و رتبه بندی توسعه یافتگی مناطق تهران با کمک مدلهای اتورگرسیو شرطی مورد بررسی قرار داده شده اند .

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Developing Emergency organization resources Management Productivity to Increase the Welfare of Stroke and heart attack  patients Using Statistical and Spatial Statistics Analysis in Tehran 

نویسندگان [English]

  • Maryam Shokri 1
  • Abbass Saghaee 2
1 Industrial Engineering Department, Islamic Azad University 
2 Industrial Engineering Department, Science and Research Branch, Islamic Azad University 
چکیده [English]

 Stroke and heart attack are the most important causes of mortality in the world. Identifying communities at risk for stroke and heart attack is an important step in improving the care systems of these patients, strokes and heart attacks are important to the emergency department, The aim of this study is to improve emergency department performance and improve the quality of emergency and hospitals resource allocation. Therefore, the spatial autocorrelation of stroke and heart attack was investigated using spatial statistics. Distribution of these two types of complications in different parts of Tehran was identified by using hot spots analysis and Moran's local autocorrelation index. Also, considering the spatial autocorrelation, to investigate the factors affecting the occurrence of this event, the relationship between the incidence rate of stroke and heart attack with AQI air pollution index And the level of development in different region of Tehran was investigated using Spearman correlation coefficient. 
 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Stroke
  • heart attack
  • Spatial Autocorrelation
  • Productivity
  • Emergency department 
[1]           GHARAH, K. M., NAGHSH, T. B., Emami, F., & SEYF, R. M. (2007). Evaluation of the time interval between the beginning of acute chest pain in the patients with acute myocardial infarction and admission of them at coronary care unit and the related factors.‏
[2]           Dworkis, D. A., Marvel, J., Sanossian, N., & Arora, S. (2019). Neighborhood-level stroke hot spots within major United States cities. The American journal of emergency medicine.‏
[3]          شاددل، لیا. رهنما، محمدرحیم. و خوارزمی، امیدعلی. (2017). تحلیل خودهمبستگی فضایی مرگ و میر بانوان و دسترسی به فضاهای سبز شهری (ویتامینG) در شهر مشهد. فصلنامه تحقیقات جغرافیایی.32(3), 10-22.
[4]           Luo, L., Jiang, J., Zhang, G., Wang, L., Wang, Z., Yang, J., & Yu, C. (2017). Stroke mortality attributable to ambient particulate matter pollution from 1990 to 2015 in China: an age-period-cohort and spatial autocorrelation analysis. International journal of environmental research and public health, 14(7), 772.‏
[5]          رضاییان، محسن. هداری‌نژاد، آرش. و اسماعیلی ندیمی، طباطبایی. (2007). اپیدمیولوژی جغرافیایی مرگ ناشی از بیماری‌های قلبی عروقی درشهرستان‌های استان کرمان. مجله تخصصی اپیدمیولوژی ایران. (4), 1, 35-41
[6]           Pandian, J. D., Singh, G., Kaur, P., Bansal, R., Paul, B. S., Singla, M., & Mehmi, G. (2016). Incidence, short-term outcome, and spatial distribution of stroke patients in Ludhiana, India. Neurology, 86(5), 425-433.‏
[7]            Pouliou, T., & Elliott, S. J. (2009). An exploratory spatial analysis of overweight and obesity in Canada. Preventive medicine, 48(4), 362-367.‏
[8]            Odoi, A., & Busingye, D. (2014). Neighborhood geographic disparities in heart attack and stroke mortality: comparison of
 
 
 
 
 
global and local modeling approaches. Spatial and spatio-temporal epidemiology, 11, 109-123.‏
[9]           Maheswaran, R., Haining, R. P., Brindley, P., Law, J., Pearson, T., Fryers, P. R.,  & Campbell, M. J. (2005). Outdoor air pollution and stroke in Sheffield, United Kingdom: a small-area level geographical study. Stroke, 36(2), 239-243.‏
[10]        Rogerson, P. A. (2019). Statistical methods for geography: a student’s guide. SAGE Publications Limited.‏
[11]        Zhang, C., Luo, L., Xu, W., & Ledwith, V. (2008). Use of local Moran's I and GIS to identify pollution hotspots of Pb in urban soils of Galway, Ireland. Science of the total environment, 398(1-3), 212-221.‏
[12]        Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association—LISA. Geographical analysis, 27(2), 93-115.‏
[13]        Feng, Y., Chen, L., & Chen, X. (2019). The impact of spatial scale on local Moran’s I clustering of annual fishing effort for Dosidicus gigas offshore Peru. Journal of Oceanology and Limnology, 37(1), 330-343.‏
[14]      Lunn D, Spiegelhalter D, Thomas A, Best N (2009). “The BUGS Project: Evolution, Critique and Future Directions .” Statistics in Medicine, 28, 3049–3082.
[15]      Besag J, York J, Molli´e A (1991). “Bayesian Image Restoration with Two Applications in Spatial Statistics.” Annals of the Institute of Statistics and Mathematics, 43, 1–59.
[16]       صالحی, مریم, موسی زاده, حسین, اسمعیلی, فضل‌اله. (2018). سطح‌بندی مناطق کلانشهر تهران از لحاظ شاخص‌های توسعه پایدار با استفاده از تحلیل عاملی و خوشه‌ای، معماری و شهرسازی پایدار ،(1)،75-90
[17]      Geweke J (1992). “Evaluating the Accuracy of Sampling-Based Approaches to the Calculation of Posterior Moments.” In IN BAYESIANSTATISTICS, pp. 169–193. University Press.