Online ISSN: 3007-0244,
Print ISSN:  2410-4280
ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ ДОСТУПНОСТИ СТАНЦИИ СКОРОЙ МЕДИЦИНКОЙ ПОМОЩИ ПРИ ОСТРОМ КОРОНАРНОМ СИНДРОМЕ В ГОРОДЕ ПАВЛОДАР (КАЗАХСТАН)
Введение. Основной причиной летального исхода, по сей день, в мире остаются заболевания сердечно-сосудистой системы (ЗССС). На долю болезней сердца сегодня приходится 16% всех случаев смерти в мире. Данный показатель в Республике Казахстан ежегодно занимает лидирующие позиции. Среди ЗССС ишемическая болезнь сердца (ИБС) остаётся основной причиной смерти. Половина больных погибает ещё на догоспитальном этапе, не дождавшись медицинской помощи, а многие выжившие становятся инвалидами. Временной фактор играет очень важную роль в лечение острого инфаркта миокарда (ОИМ). Целью исследования является проведение пространственного анализа с целью определения территориальной доступности экстренной кардиологической помощи в городе Павлодар с учётом времени с помощью геоинформационной системы. Материалы и методы. На основе вызовов, поступивших на станцию Скорой Медицинской Помомщи города Павлодар, Республика Казахстан за период с 1 августа 2017 года по 30 июля 2018 года был проведён ретроспективный анализ 2053 случаев с острым коронарным синдромом с элевацией сегмента ST и без элевации сегмента ST. Пространственный анализ и Network Analyst проводились на программе QGIS 3.16 (Hannover) с целью определения плотности скопления вызовов с ОКС, в том числе с определением 10-, 15-, и 20-минутных зон доступности. Для определения степени перегруженности телефонных линий на один квадратный километр были использованы такие инструменты, как Hot Spot Analysis (теплокарта), и Kernel Density. Последний используется для вычисления показателя «площадь magnitude-per-unit» от точечных или полилинейных объектов с использованием функции Кернела для подгонки плавно сужающейся поверхности к каждой точке или полилинии. Новый инструмент Service Area создаёт область, охватывающую все доступные улицы (т.е. улицы с установленым импедансом). Статистическая значимость была установлена на уровне 95% достоверности. Результаты. Мы обнаружили наличие кластеров по наибольшему скоплению вызовов, отмеченные красным и оранжевым цветами, что также, как и анализ теплокарты соответствует плотно застроенным районам. Таким образом, используя анализ Kernel density, мы выявили 6 отдельных кластеров с плотностью вызовов более 42 обращений на 1 км2: 4 кластера расположены на северо-западе, севере и северо-востоке города, и 2 кластера на юго-западе и юго-востоке города. Из остальных других районов города, которые представлены в зонах многоэтажных домов, поступает от 18,8 до 32,8 обращения на 1 км2. С окраин города и районов, преимущественно застроенных частными домами, поступает не более 18 вызовов на 1 км2. В плотно застроенных многоэтажными домами участки, а также кластерные участки, карета скорой медицинской помощи (СМП) успевает доехать в течении 5-ти минут, с момента поступления вызова. Участки с низкой плотностью вызовов карета СМП достигает в течение 10 минут. Окраины города и пригород могут быть обслужены в течение 15 минут. Выводы. Основываясь на данных, которые были изложены выше, возможно предположить, что необходимо проведение дополнительных исследований в этой области с применением геоинформационных систем.
Number of Views: 288

Key words:

Category of articles: Original articles

Bibliography link

Абильтаев А., Мысаев А., Абильтаева A., Прилуцкая M., Жагипарова Ж., Шалтынов A., Конабеков Б., Джамединова У., Жусупов С. Пространственный анализ территориальной доступности станции скорой медицинской помощи при остром коронарном синдроме в городе Павлодар (Казахстан) // Наука и Здравоохранение. 2022. 1(Т.24). С. 30-38. doi: 10.34689/SH.2022.24.1.004

Авторизируйтесь для отправки комментариев