اقرأ في هذا المقال
يتم إجراء النمذجة المكانية لتوزيعات وديناميكيات الأمراض المعدية بشكل متزايد لتخطيط الخدمات الصحية ومراقبة مكافحة الأمراض وتنفيذها وتقييمها، وعندما تكون المخاطر غير متجانسة في الفضاء أو تعتمد على الانتقال من شخص إلى شخص، فإن البيانات المكانية عن توزيعات السكان البشرية مطلوبة لتقدير مخاطر الأمراض المعدية وأعبائها ودينامياتها.
حيث تتوفر العديد من مجموعات البيانات المختلفة لتوزيع السكان البشريين النموذجية وتستخدم على نطاق واسع، ولكن لم يتم النظر بشكل منهجي في التفاوتات فيما بينها والآثار المترتبة على تعداد أعباء المرض والسكان المعرضين للخطر، من هنا يتم تحديد بعضًا من هذه التأثيرات باستخدام التقديرات العالمية للسكان المعرضين لخطر الإصابة بالملاريا المنجلية كمثال.
البيانات السكانية المكانية للسكان المعرضين لخطر المرض
مكّن البناء الأخير لخريطة عالمية لتوطن ملاريا المتصورة المنجلية من اختبار مجموعات بيانات سكانية شبكية مختلفة لتوفير تقديرات لـ (PAR) حسب فئة التوطن، ولقد تم حساب أعداد السكان المقدرة داخل كل فئة لكل بلد باستخدام أربع مجموعات بيانات مختلفة لشبكة السكان البشرية العالمية، (GRUMP) (حوالي 1 كم استبانة مكانية)، (LandScan) (حوالي 1 كم)، قواعد بيانات السكان العالمية لبرنامج الأمم المتحدة للبيئة (حوالي 5 كم)، GPW3 ( ~ 5 كم)، ولقد تم إجراء تقييمات أكثر تفصيلاً لتباين ودقة (PAR) لثلاثة بلدان أفريقية حيث كانت بيانات التعداد متاحة على مستوى وحدة إدارية أعلى من تلك المستخدمة في أي من مجموعات البيانات السكانية الشبكية الأربعة.
نتيجة التقديرات للإصابة بالأمراض الخطرة
تفاوتت تقديرات (PAR) المستندة إلى مجموعات البيانات بأكثر من 10 ملايين شخص في بعض البلدان، حتى مع مراعاة حقيقة أن تقديرات إجمالي عدد السكان التي أجرتها وكالات مختلفة تُستخدم لتصحيح الإجماليات الوطنية في مجموعات البيانات هذه ويمكن أن تختلف بأكثر من 5٪ للعديد من البلدان منخفضة الدخل.
في كثير من الحالات، شكّلت هذه الاختلافات في تقديرات (PAR) أكثر من 10٪ من مجموع السكان الوطنيين، حيث أشارت التقييمات التفصيلية على مستوى الدولة إلى أنه لم يكن أي من مجموعات البيانات أكثر دقة بشكل متسق من المجموعات الأخرى في تقدير (PAR) وكانت أحجام هذه الاختلافات بين المجموعات البشرية النموذجية مرتبطة بالاختلافات في الأساليب ودقة الإدخال وتاريخ بيانات التعداد التي تقوم عليها كل مجموعة بيانات، اختلفت جودة البيانات من بلد إلى آخر ضمن مجموعات البيانات السكانية المكانية.
