Возможности применения геоинформационных технологий в эпидемиологическом надзоре за COVID-19 на региональном уровне

Актуальность. Распространение COVID-19 в мире обусловило выраженный интерес к изучению в числе прочих закономерностей территориального распределения случаев заболевания. Цель. Изучение пространственного распределения случаев COVID-19 и разработка предложений по применению ГИС-технологий в системе эпидемиологического надзора за инфекцией на региональном уровне. Материалы и методы. Исследование проведено на территории закрытого административно-территориального образования г. Зеленогорск Красноярского края. Период исследования включал 57 недель (с 12.04.2020 г. по 18.06.2021 г.), в течение которого было зарегистрировано 4176 случаев COVID-19. Каждый случай заболевания геокодировался по месту проживания заболевших с использованием проекционной системы координат из открытых данных ресурса Open Street Map. Пространственное распределение случаев COVID-19 изучалось с помощью географической информационной системы QGIS Desktop версия 3.28.0. Анализ пространственной автокорреляции проводился с использованием индекса Гетиса-Орда. Результаты. С помощью ГИС-технологий проведена оценка плотности распределения случаев COVID19, обнаружены шесть зон со средней плотностью ядра, наибольшее эпидемиологическое значение имели очаги в северной части города. При оценке кластеризации случаев в пределах указанных территориальных зон было выявлено 11 кластеров, 3 из которых характеризовались наиболее высокой плотностью – 1210,1 случаев на 1 км2 , 1155,9 и 1116,7 случаев на 1 км2. Значение индекса Гетиса-Орда находилось в пределах от 0,00 до 2,576, наибольшее количество случаев было зарегистрировано в территориальных кластерах, расположенных в северной части города. Выводы. Полученные на основе современных ГИС-технологий новые знания о наличии «горячих точек» или кластеров на административной территории позволят скорректировать профилактические меры в микроучастках с высокой распространенностью инфекции и выработать стратегии для более эффективного контроля COVID-19.

1. WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard [Internet]. Доступно на: https://covid19.who.int/data. Ссылка активна на 02 декабря 2023.

2. Kamel Boulos M.N., Geraghty E.M. Geographical tracking and mapping of coronavirus disease COVID-19/severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) epidemic and associated events around the world: how 21st century GIS technologies are supporting the global fight against outbreaks and epidemics. Int J Health Geogr. 2020 Mar 11;19(1):8. doi: 10.1186/s12942-020-00202-8.

3. Franch-Pardo I., Napoletano B.M., Rosete-Verges F., et al. Spatial analysis and GIS in the study of COVID-19. A review. The Science of the total environment. 2020. №739:140033.

4. Блох А. И., Пеньевская Н. А., Рудаков Н. В. и др. Геоинформационные системы как инструмент изучения неравномерности распределения случаев COVID-19 в городских условиях. Фундаментальная и клиническая медицина. 2021. Т.6, №2. С.16–23.

5. Вьюшков М. В., Зайцева Н. Н., Ефимов Е. И. и др. Гео-информационные технологии в эпидемиологии – актуальное научное направление деятельности ННИИЭМ им. академика И.Н. Блохиной. Здоровье населения и среда обитания. 2021. Т. 337, № 4. С. 31–42.

6. Государственная информационная система жилищно-коммунального хозяйства (ГИС ЖКХ): официальный сайт. Доступно на: https://dom.gosuslugi.ru Ссылка активна на 02 декабря 2023.

7. Rossy Q. Visualist: a spatial analysis plugin for crime analysts. Ecole des sciences criminelles, Lausanne. 2019. Доступно на: https:// plugins.qgis.org/plugins/visualist/. Ссылка активна на 20 ноября 2023.

8. Clements A.C.A. Spatial and Temporal Data Visualisation for Mass Dissemination: Advances in the Era of COVID-19. Tropical Medicine and Infectious Disease. 2023. Vol.8, №6. P.314.

9. Ahasan R., Alam M.S., Chakraborty T., et al. Applications of GIS and geospatial analyses in COVID-19 research: A systematic review. F1000 Research. 2022. №9. P.1379.

10. Блох А. И., Ярусова И. В., Витрив С. В. и др. Применение ГИС-технологий в системе эпидемиологического надзора за лекарственно-устойчивым туберкулезом. Медицинский альманах. 2018. Т.55, № 4. С. 75–78.

11. Водяницкая С. Ю., Судьина Л. В., Логвин Ф. В. и др. ГИС-технологии в совершенствовании эпидемиологического надзора за сибирской язвой в Ростовской области. Эпидемиология и инфекционные болезни. 2016. Т.21., №3. С. 152–156.

12. Freise D., Schiele V., Schmitz H. Housing situations and local COVID-19 infection dynamics using small-area data. Scientific Reports. 2023. Vol.13, №1.P.14301.

13. The Johns Hopkins Coronavirus Resource Center. [Internet]. Доступно на: https://coronavirus.jhu.edu/map.html. Ссылка активна на 02 декабря 2023.