ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
1
การวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงโรคไข้เลือดออกจากดัชนีความชุกลูกน้ำยุงลายในพื้นที่เขต 17 โดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ SPATIAL ANALYSIS OF DENGUE HAEMORRHAGIC FEVER RISK HOUSE INDEX IN REGIONS 17 USING GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM นายทวีศักดิ์ ทองบู่ กลุ่มปฏิบัติการควบคุมโรคและตอบโต้ภาวะฉุกเฉินทางด้านสาธารณสุข สำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 9 จังหวัดพิษณุโลก
2
อัตราป่วยไข้เลือดออกรายจังหวัด พื้นที่สาธารณสุขเขต 17 พ.ศ. 2545 – 2553
อัตราป่วยไข้เลือดออกรายจังหวัด พื้นที่สาธารณสุขเขต 17 พ.ศ – 2553
3
อัตราตายไข้เลือดออกรายจังหวัด พื้นที่สาธารณสุขเขต 17 พ.ศ. 2545 – 2553
อัตราตายไข้เลือดออกรายจังหวัด พื้นที่สาธารณสุขเขต 17 พ.ศ – 2553
4
จำนวนผู้ป่วยไข้เลือดออกรายเดือน เปรียบเทียบ Median 5 ปี พื้นที่สาธารณสุขเขต 17 (ม.ค.2550 – พ.ค.2554)
5
ความเป็นมาของปัญหา GIS เพื่อสนับสนุนการบริหารและตัดสินใจ
6
ความเป็นมาของปัญหา เปลี่ยนข้อมูลและสารสนเทศให้มองเห็นเป็นภาพแผนที่ได้
การจำแนกปัญหาด้วยมุมมองใหม่ๆ การทดลองสร้างแบบจำลอง หลีกเลี่ยงความผิดพลาดของข้อมูล หลีกเลี่ยงการตั้งสมมุติฐานผิด ๆ
7
โจทย์การวิจัย การใช้สารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) สามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์ในเชิงพื้นที่ และเชื่อมโยงผสมผสานข้อมูลเชิงพื้นที่และข้อมูลเชิงบรรยาย เพื่อหาพื้นที่เสี่ยงการเกิดโรคไข้เลือดออก แต่ยังไม่แน่ชัด
8
จุดมุ่งหมายของงานวิจัย
เพื่อหาพื้นที่เสี่ยงในการเกิดโรคไข้เลือดออกจากค่าดัชนีความชุกของลูกน้ำยุงลาย (House Index :HI)
9
กรอบแนวคิด พื้นที่เสี่ยง(หมู่บ้าน)โรคไข้เลือดออก ปี 2554
ดัชนีความชุกลูกน้ำยุงลาย (HI) ปี พื้นที่เสี่ยง(หมู่บ้าน)โรคไข้เลือดออก ปี 2554 GIS (Spatial Analysis)
10
Visual larva survey (WHO) การแปลผลการสำรวจ (HI)
วิธีการ รง.506 นอกเขต ในเขตเทศบาล ชุมชนแออัด ชุมชนที่พักอาศัย ชุมชนพาณิชน์ คัดเลือกหมู่บ้านที่ดำเนินการสุ่มสำรวจ มีค.,พค.,กค. ดำเนินการสำรวจ Visual larva survey (WHO) การแปลผลการสำรวจ (HI) -HI > 10 เสี่ยงสูง -HI ≤ 10 เสี่ยงต่ำ วิเคราะห์ทางสถิติโดย - ร้อยละ - ค่าเฉลี่ย วิเคราะห์เชิงพื้นที่ (Spatial Analysis) Interpolation : (IDW) - Overlay Program GIS พื้นที่เสี่ยง (หมู่บ้าน) โรคไข้เลือดออกจากค่า HI
11
Inverse Distance Weighted Interpolation (IDW)
Interpolated point Known point 30 50 52 d1=4 d1=2 d1=6 โดย Zi เป็นค่าของจุดที่ทราบค่า dij เป็นระยะทางจากจุดที่ทราบค่า Zj เป็นจุดที่ไม่ทราบค่า n เป็นเลขยกกำลังที่ผู้ใช้เลือก (1, 2 หรือ 3) = 34
12
วิเคราะห์เชิงพื้นที่ (Spatial Analysis)
แผนที่ (point) การแปลผลการสำรวจ Interpolation : (IDW) HI 51 HI 52 HI 53 Overlay Analysis (HI) Risk area Overlay Analysis Village
13
ผลการศึกษา
14
จุดหมู่บ้านที่สำรวจและผลของค่าดัชนีความชุกลูกน้ำยุงลาย (HI)
ปี 2551 ปี 2553 ปี 2552 .≤ 10.00 > 10.00
15
ค่าดัชนีความชุก (HI) ลูกน้ำยุงลาย ปี 2551-2553
= เสี่ยงต่ำ เสี่ยงสูง .≤ 10.00 > 10.00
16
พื้นที่เสี่ยงจากค่าดัชนีความชุก (HI) ลูกน้ำยุงลาย ปี 2551-2553
ปี 2553 ปี 2552 ปี 2551 เสี่ยงต่ำ เสี่ยงสูง
17
Overlay Analysis
18
พื้นที่เสี่ยงโรคไข้เลือดออกจากค่าดัชนีความชุกลูกน้ำยุงลาย (2554)
ด้วยระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์
19
จังหวัด พื้นที่ สคร.9 พื้นที่เสี่ยงสูงปี 2554 อำเภอ ตำบล หมู่ พิษณุโลก
ตารางแสดงพื้นที่เสี่ยงไข้เลือดออกจากดัชนีความชุกลูกน้ำยุงลายปี 2554 จังหวัด พื้นที่ สคร.9 พื้นที่เสี่ยงสูงปี 2554 อำเภอ ตำบล หมู่ พิษณุโลก 9 91 957 83 592 (14.03) เพชรบูรณ์ 11 115 1,373 10 53 344 (8.15) ตาก 63 520 5 16 49 (1.16) อุตรดิตถ์ 64 533 - สุโขทัย 84 834 รวม 47 417 4,217 24 152 985 (23.36)
20
ตัวอย่างผลการวิเคราะห์รายหมู่บ้าน
จังหวัด อำเภอ ตำบล หมู่ พิษณุโลก ชาติตระการ 3 บางระกำ ท่านางงาม สวนเมี่ยง 10 คุยม่วง 2 บ้านดง 1 พรหมพิราม 12 ท่าสะแก 7 ท่าช้าง 5 นครไทย 13 วงฆ้อง หนองกระท้าว 27 มะตูม 4 บ้านแยง หอกลอง 6 เนินเพิ่ม 17 ศรีภิรมย์ นาบัว ตลุกกระเทียม นครชุม วังวน ยางโกลน หนองแขม 9 บ่อโพธิ์ มะต้อง 11 บ้านพร้าว ทับยายเชียง ห้วยเฮี้ย ดงประคำ
21
ความแม่นยำในการวิเคราะห์
หมู่บ้าน จังหวัด อำเภอ forecasting true ร้อยละความแม่นยำ พิษณุโลก เนินมะปราง 38 8 21.05 บางกระทุ่ม 10 2 20.00 วังทอง 106 16 15.09 เมืองพิษณุโลก 129 37 28.68 บางระกำ 75 10.67 พรหมพิราม 72 22.22 วัดโบสถ์ 17 11.76 ชาติตระการ 21 4 19.05 นครไทย 118 31 26.27 586 124 21.16
22
ข้อเสนอแนะและการนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์
การคาดคะเนการระบาด จุดกำเนิดหรือจุดแพร่กระจายของโรค การนำระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ มาใช้ในการเฝ้าระวังป้องกันควบคุมโรคและการทำนายแนวโน้ม (Trend) การเกิดโรคไข้เลือดออก ผู้บริหารสามารถตัดสินใน วางแผนการดำเนินได้ทันเวลา และใช้ทรัพยากรได้อย่างเหมาะสม การพัฒนาการใช้ GIS เพื่อช่วยเหลือในการวิเคราะห์ การทำให้เห็นภาพ (Visualization) การจัดการและการพัฒนานโยบาย
23
ข้อเสนอแนะในการวิจัยครั้งต่อไป
* การติดตามความแม่นยำในการวิเคราะห์ระยะยาว * การนำปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง มาวิเคราะห์หาพื้นที่เสี่ยง เช่น > ปริมาณน้ำฝน > ความหนาแน่นของประชากร > พฤติกรรม > อุณหภูมิ > จำนวนผู้ป่วย ฯลฯ
24
Thank You
25
ความสัมพันธ์ชิงเส้น ปี 2551 ปี 2552 ปี 2553
26
การแปลค่าดัชนีทางกีฏวิทยา
Pant and Self (WHO,1993) ได้ให้แนวทางเกี่ยวกับการ แปลงค่าดัชนียุงลายและลูกน้ำยุงลาย ดังนี้ BI>50 มีความเสี่ยงสูงที่จะเกิดการแพร่โรค BI<5 มีความเสี่ยงต่ำที่จะเกิดการแพร่โรค HI>10 มีความเสี่ยงสูงที่จะเกิดการแพร่โรค HI<1 มีความเสี่ยงต่ำที่จะเกิดการแพร่โลก จิติและคณะ (2536) BI > เป็นพื้นที่ที่มีอุบัติการณ์ไข้เลือดออก BI < เป็นพื้นที่ไม่มีรายงานผู้ป่วยไข้เลือดออก
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
