空間疫学

空間疫学は、健康成果の空間分布の研究に焦点を当てた疫学のサブフィールドであり、健康地理学と密接に関連しています。

具体的には、空間疫学は、疾病とその地理的変動の記述と調査に関係しています。これは、「人口統計学的、環境的、行動的、社会経済的、遺伝的、および感染リスク要因」を考慮して行われます。^[1]

病気のマッピング

• 疾病マップは、複雑な地理データを視覚的に表現したもので、その情報の概要を素早く提供します。主に説明目的で使用される疾病マップは、高リスク地域を調査し、その地域での政策やリソースの割り当てを支援するために提示できます。

地理的相関研究

• 地理的相関研究は、地理的要因と、それが地理的に異なる健康結果に与える影響を研究することを目的としています。生態学的規模で測定されるこれらの要因には、環境変数 (周囲の空間の質)、社会経済的および人口統計 (収入および人種)、さらには研究対象集団のライフスタイルの選択 (栄養または食事) が含まれます。このアプローチには、さまざまな調査ソースからすでに入手可能なデータを使用できるという利便性があります。

クラスター化、疾病クラスター、および監視。

• 疾病クラスター、または近接性があり特徴的に関連する流行の空間的グループ。用語自体は比較的明確に定義されていないが、一般的には「時間と空間で制限された背景率を超える症例の過剰を意味する」^[1] 。クラスタリングは空間分析のための最も正確な方法ではありませんが、健康関連の監視とモニタリングには有用であることが証明されています。

このような研究を作成するために使われる統計モデルは複雑なため、データ分析と結果の解釈は資格のある統計学者によって行われるべきである。時には、疾病マッピングにおける誤りの急増が、非効率的な意思決定、不適切な健康政策の実施、科学的知識の進歩への悪影響につながっている。^[2]

データの可用性と品質

• 空間疫学は、ほぼ完全にデータの分析とそのさまざまな視覚的表現に基づいているため、データ収集方法は日常的かつ正確で、公開されている必要があります。専門的で正確な医療機器とグローバル情報ネットワークの出現により、これらの方法は比較的簡単に改善できます。適切なツールとプロセスがあれば、データの収集と標準化も効率的かつ有効に行うことができます。^{[引用が必要]}

データ保護と機密保持

• 現在、米国では個人の人権に関する法律、特に個人の健康データの機密性と医療調査での使用に関する同意に関する法律がますます支持を集めています。安全でセキュリティの高いデータは、疫学研究を成功させる上で重要な要素です。

露出評価とマッピング

• 曝露データの品質、つまり疫病の空間的範囲の報告精度は、通常、分析上の弱点として常に見なされますが、空間疫学では特に重要です。地理情報システムのより一般的な使用により、空間補間とマッピングの機能は大幅に改善されましたが、これらは依然、委託されたソース データの精度と正当性に大きく依存しています。

• クラスター（疫学）
• 完全な空間ランダム性
• 地理情報システム
• 地理情報科学
  • GISと公衆衛生
• 修正可能な面積単位の問題
• 相互標準化
• 空間分析
• 空間的自己相関
• 時間地理

特定のアプリケーション

• フランスのパラドックス
• ストロークベルト

• Linda Beale A、Hodgson S 、Jarup L (2008)。「空間疫学の方法論的問題とアプローチ」。Environmental  Health Perspectives。116 ( 8): 1105–1110。doi :10.1289/ehp.10816。PMC 2516558。PMID 18709139。 
• Paul Elliott、JC Wakefield、Nicola G. Best、David J. Briggs 編 (2000)。空間疫学: 方法と応用。オックスフォード大学出版局、ISBN 978-0-19-851532-6 
• Gruebner O、Khan MM、Lautenbach S、Müller D、Kraemer A、Lakes T、Hostert P (2011)。「ダッカのスラム街における自己評価による精神的健康の空間疫学的分析」。International Journal of Health Geographics。10 : 36。doi : 10.1186 /1476-072X  - 10-36。PMC 3123168。PMID 21599932。 
• Gruebner O、Khan MH、Hostert P (2011)。「公衆衛生研究における空間疫学的応用: 巨大都市ダッカの例」。Krämer A、Khan MH、Kraas F (編)。巨大都市と都市部の健康。統計への貢献。pp. 243–61。doi :10.1007 / 978-3-7908-2733-0。ISBN 978-3-7908-2733-0。
• Andrew B. Lawson (2018)。ベイズ疾患マッピング：空間疫学における階層的モデリングCRC Press 3rd Ed.
• アンドリュー・B・ローソン（2006）空間疫学の統計的手法。第2版、ワイリー、ニューヨーク
• Andrew B. Lawson、D. Boehning、E. Lessafre、A. Biggeri、J.-F. Viel、R. Bertollini 編 (1999) 公衆衛生のための疾病マッピングとリスク評価。Wiley/WHO ニューヨーク
• ウィルシュット L、ラウディソワ A、ヒューズ N、アディンク E、デ ヨング S、ヒースターベーク J、ライニエール J、イーグル S、ドゥビャンスキー V、ベゴン M (2015)。 「ペスト宿主の空間分布パターン: カザフスタンにおけるスナネズミの巣穴の点パターン分析」。生物地理学ジャーナル。42 (7): 1281–1292。Bibcode :2015JBiog..42.1281W。土井：10.1111/jbi.12534。PMC  4737218。PMID  26877580。
• アンドリュー・B・ローソン、スディプト・バネルジー、ロバート・ヘイニング、マリア・ドロレス・ウガルテ（編）（2016）空間疫学ハンドブック。CRCプレス、ニューヨーク

• Spatialepidemiology.net - 感染症疫学データの表示と分析のための地図ベースのインターフェースを提供します
• ebpi.uzh.ch/en/aboutus/activities/spatial_digital_epidemiology - 空間およびデジタル疫学: スイス、チューリッヒ大学で毎年開催される国際サマースクール。*