جمع البيانات عن السكان وتحليلها

يتطلب تحديد الفوارق الصحية والتدخل فيها بيانات تمثيلية عن الصحة العامة للمجتمع بالنسبة للمدن ذات الشواغر العالية والسكان العابرين، فإن الطرق التقليدية لتقدير السكان لتنقية العينات العشوائية غير مجدية، وكان الهدف من هذا المشروع هو تطوير طريقة جديدة للمراقبة المنهجية لإنشاء عينات وبائية مجتمعية.

جمع البيانات عن السكان وتحليلها

لقد ابتكر المحللون عملية مراقبة عشوائية للسكان من أربع خطوات في فلينت، ميشيغان، الولايات المتحدة الأمريكية:

• استخدم بيانات إجمالي السكان الحديثة لمناطق المجتمع (أي الأحياء) لتحديد حجم العينة النسبي لكل منطقة.

• اختر عشوائيًا مقاطع الشارع من كل منطقة مجتمعية.

• نشر المقيمين لإجراء ملاحظات حول السكن لكل قطاع تم اختياره عشوائيًا.

• ملاحظات كاملة لشرائح الشارع الثاني والثالث، اعتمادًا على مستويات الشغور، ولقد قام المحللون بتنفيذ عملية المراقبة المنهجية هذه على 400 قطاع شوارع تم اختيارهم عشوائيًا، ومن بين هؤلاء، تطلب 130 (32.5٪) تقييم القطاعات الثانوية بسبب ارتفاع الوظائف الشاغرة من بين 130 قطاعًا أوليًا، تطلب 28 (21.5٪) تقييمًا لقطاعات التعليم العالي (أو أكثر)، وبالنسبة لـ 71.5٪ من 400 قطاع شارع رئيسي، كان هناك إجماع بين المقيمين حول ما إذا كان المسكن مأهولًا أو غير مأهول.

الأساليب الجغرافية المكانية لأخذ العينات في أبحاث صحة السكان

يتطلب تحديد الفوارق الصحية والتدخل بشأنها بيانات تمثيلية عن الصحة العامة للمجتمع، وغالبًا ما تتضمن مجموعات سكانية فرعية يصعب الوصول إليها، ويتطلب الحصول على بيانات تمثيلية طرق أخذ عينات سكانية عشوائية، في الولايات المتحدة الأمريكية، تستند العديد من عينات السكان العشوائية إلى بيانات مسح المجتمع الأمريكي للتعداد السكاني، يتم نشر بيانات (ACS) كل عام لأن جمع البيانات هو عملية مستمرة، في شكل العديد من المنتجات المفيدة.

لسوء الحظ، فإن تقديرات (ACS) عرضة لهوامش خطأ أكبر بكثير، مقارنة بعينة التعداد طويلة الشكل، نظرًا لصغر حجم العينة لهذا السبب، في المدن ذات الشواغر العالية والسكان العابرين، فإن الطرق التقليدية لتقدير السكان لتحسين أطر أخذ العينات السكانية العشوائية ليست مثالية، ويلجأ بعض الباحثين إلى مجموعات مخصصة من طرق متعددة (على سبيل المثال، استخدام البيانات الثانوية من مصادر متعددة، التتبع الزيارات المنزلية أثناء إدارة المسح، والتماس المدخلات المستمرة من مسؤولي المسح) لإنشاء إطار نموذجي لأخذ العينات.

واجهت الدراسات التي أجريت على الأحياء المُهجورة من السكان مشاكل تتعلق بعدم اليقين بشأن كمية وتوزيع المنازل غير المأهولة وكذلك الاحتلال غير الرسمي لبعض المنازل الشاغرة (على سبيل المثال، واضعي اليد) عند محاولة إنشاء إطار أخذ عينات موثوق به، كما أن سامبسون وآخرون طور أسلوبًا يمثل عددًا كبيرًا من المنازل الشاغرة، والتهجير الديناميكي للسكان، والمساكن غير المأهولة رسميًا والتي كانت مأهولة بالفعل.

حيث يقترح المؤلفون أن الباحثين العاملين في مناطق الإخلاء من السكان قد يستفيدون من استخدام مؤشرات إشغال متعددة عند تحديد إطار منطقتهم، بالإضافة إلى مدخلات مسؤول المسح. علاوة على ذلك، يوصون بأن تكون مناهج مؤشرات الإشغال المتعددة منهجية ومتكررة من أجل الصلاحية والموثوقية.

يتطلب إجراء مسح صحة السكان في مدينة يخلو من السكان بسرعة وإنشاء إطار لأخذ عينات سكانية عشوائية صالحة للاستخدام تقديرات سكانية حديثة، وعلاوة على ذلك، إذا كان لتلك المدينة أيضًا معدل عابر مرتفع.

فإن إنشاء إطار أخذ عينات سكانية عشوائي قابل للاستخدام يتطلب تقديرات حديثة للسكن يُذكر ببساطة قبل الخوض في الميدان غالبًا ما يرغب الباحثون في معرفة عدد الأشخاص الذين يجب عليهم الاختيار من كل منطقة (تقدير عدد السكان) بالإضافة إلى المكان الذي يعيش فيه الأشخاص بالفعل في كل منطقة (تقدير السكن)، ويشار إلى هذا النوع من التصميم، الذي يتم فيه إصلاح مواقع أخذ العينات قبل أي عملية جمع للبيانات، على أنه تصميم إحصائي جيوإحصائي غير متكيف.

وفي التصميم الجغرافي الإحصائي العشوائي تمامًا غير التكيفي، تتكون المواقع المأخوذة من العينات من عينات عشوائية مستقلة من التوزيع السكاني الموحد في كل منطقة من المناطق الجغرافية محل الاهتمام.

طرق جغرافية أخرى لبحوث صحة السكان

تعتبر طرق أخذ العينات التي تم تحسينها باستخدام (Google Earth / Google Street View) والاستشعار عن بعد أو نشر الطائرات بدون طيار واعدة، ولكن لها قيود أيضًا، تشمل المشكلات عدم وجود ظروف بيئية غير مرئية (الروائح والأصوات وما إلى ذلك) التي قد تشير إلى السكن، وتشمل المشكلات الأخرى منظور الكاميرا المحدود، ونقص الحداثة، وعدم التوفر، وتم تسليط الضوء على تقنيات الاستشعار عن بعد للصحة العامة في وباء مرض فيروس الإيبولا 2014-2015 في غرب إفريقيا.

كان استخدام الرؤى المدارية وعالية الدقة مفيدًا في تشكيل مثير للجدل للمواقف تجاه مجموعات مرضية محددة وتحديد الاستجابة للتهديدات المتعلقة بالأمراض، وتعمل الطائرات بدون طيار على الجمع الديناميكي في الوقت الفعلي للبيانات التفصيلية عالية الدقة، والتي يمكن أن تشمل جمع البيانات غير المرئية (على سبيل المثال، الصوت، ومواد جسيمات الهواء، وما إلى ذلك)، ولكن مع إمكانية أن تكون بيانات الطائرات بدون طيار مجهولة المصدر، قضايا الخصوصية هي مصدر قلق كبير.