Analyzing Spatial Patterns of Cardiorespiratory Diseases in the Federal District, Brazil

Abstract

Cardiorespiratory diseases are a serious public health problem worldwide. Identification of spatial patterns in health events is an efficient tool to guide public policies in environmental health. However, only few studies have considered spatial pattern analysis which is considered the evaluation of spatial autocorrelation, degree of autocorrelation and dependence behavior in terms of distances. Therefore, the objective of this study is to propose a set of procedures to evaluate the spatial patterns of cardiorespiratory diseases in the Federal District, Brazil. Specifically, our proposal will be based on four questions: a) is the spatial distribution of all patients clustered, random or dispersed? b) what is the degree of clustering for either high values or low values of patients? c) what is the spatial dependence behavior? d) considering the spatial variation, at what distance does the type of distribution (cluster, random or disperse) begin to change? We chose four methods to answer these questions Global Moran's I (question "a"); Getis-Ord General G (question "b"); semivariogram analysis (question "c"); and multi-distance spatial cluster-K-function (question "d"). Our results suggest that there is a different behavior for people up to 5 years old (cluster, p < 0.01), especially in distances below 2.5 km. For people above 59 years old, cluster is significant just in short distances (<200 m). For other age groups, the spatial distribution is basically random. Our study showed that it was possible to capture evidences of health disparities in the Federal District.

Mekânsal otokorelasyon ve kümeleme analizi yaklaşımı ile Göksu Çayı Havzası’nın (Sakarya Nehri Havzası) bütünleşik ve sürdürülebilir havza yönetim modeli

“…Lokal Moran's I-Anselin (Ii) testi mekansal otokorelasyonla üretilen verilerin konumu, değeri ve özellikleri üzerinden kümelenme durumunu ortaya koyan analizdir (Anselin, 1995;Lee & Wong, 2001;Tağıl, 2007;Requia & Roig, 2015;Anselin, 2019). Lokal Moran's I-Anselin testi aşağıdaki formüller üzerinden hesaplanmaktadır.…”

Taşınmaz Yönetiminde Arsa Rayiç Değerindeki Zamansal Değişimin Konumsal Analiz Teknikleri ile İncelenmesi

“…Bu değerlendirmeyi yaparken Moran I indeksi değeri kullanılarak, Z Skoru ve P değeri hesaplanmaktadır (Şekil 3). Moran I, özelliklerin, konumu ve değerleri üzerinden mekânsal bağımlılıklarını ölçen bir tekniktir (Eyyuboğlu 2015, Requia and Roig 2015, Yalçın ve Kaya 2019.…”

Türkiye’de Solunum Sistemine Bağlı Ölüm Oranlarının Mekansal Kümelenmelerinin İncelenmesi

“…Moran's I, özelliklerin, konumu ve değerleri üzerinden mekânsal bağımlılıklarını ölçen bir tekniktir (Eyyuboğlu 2015). Moran's I mekânsal dokunun kümelenmiş, rasgele (rassal) veya dağınık olup olmadıklarını gösterir (Requia and Roig 2015).…”

“…2011). Bir başka ifadeyle Genel G yöntemi kümelenme derecesini yüksek ya da düşük değerler için belirlemektedir (Requia and Roig 2015). Genel G istatistiği, kritik mesafeler içine düşen genel mekânsal birliktelik değerlerinin çarpımsal ölçüsünü veren bir istatistiktir.…”