PROSTOROVÁ DISTRIBUCE ÚMRTNOSTI

PROSTOROVÁ DISTRIBUCE ÚMRTNOSTI

Komentáře nejsou povolené u textu s názvem PROSTOROVÁ DISTRIBUCE ÚMRTNOSTI

Prostorová distribuce úmrtnosti a její socioekonomické nerovnosti v obyvatelstvu měst České republiky na počátku 21. století

Hlavní řešitelé: mgr. L. Kážmér, doc. D. Dzúrová
2013-2014 – Grantová agentura Univerzity Karlovy

Hlavním cílem projektu je identifikace socioekonomické diferenciace v úmrtnosti obyvatelstva vybraných českých měst, žijícího v dostatečně malých prostorových statistických jednotkách, a to za účelem podrobné intenzitní, strukturní a prostorové analýzy úmrtnosti ve vysokém prostorovém rozlišení, pozorování vývoje těchto struktur v intercenzálním období let 2001 – 2011, a uskutečnění průřezové ekologické studie socioekonomické deprivace populace ČR ve vztahu k příslušným úmrtnostním charakteristikám obyvatelstva. Města zahrnuty do analýz projektu představují čtyři počtem obyvatel nejpočetnější města ČR – Praha (1,257 mil.), Brno (371 tis.), Ostrava (303 tis.) a Plzeň (169 tis.). V návaznosti k cílům projektu budou z metodického hlediska použity nové, pokročilé metody statistické analýzy dat, vycházející z principů zobecněného smíšeného modelování (generalized linear mixed modelling), zohledňující prostorovou strukturu i vzájemnou provázanost (autokorelaci) analyzovaných statistických jednotek (v odborné literatuře často nazýváno termínem bayesovské metody pro mapování onemocnění – Bayesian disease mapping methods).


Kážmér, L. 2014. Časoprostorová diferenciace struktury úmrtnosti dle příčin smrti, Praha, 2001-2011

Autor:

Mgr. Ladislav Kážmér
Katedra sociální geografie a regionálního rozvoje
Přírodovědecká fakulta UK v Praze
128 43 Praha 2 – Albertov 6

Recenzovali:           RNDr. Boris Burcin, PhD., RNDr. Pavlína Netrdová, PhD.

Studie vznikla v rámci projektu Grantové agentury Univerzity Karlovy č. 860213 Prostorová distribuce úmrtnosti a její socioekonomické nerovnosti v obyvatelstvu měst České republiky na počátku 21. století

Celou publikaci si v souhrnné podobě můžete stáhnout zde. [KÁŽMÉR, L. (2014)]

  • +

    Úvod

    Předkládaná studie poskytuje podrobný analytický pohled na distribuci úmrtnosti a její vývoj v hlavním městě České republiky – Praze v období let 2001-2011. Intenzita úmrtnosti je hodnocená z pohledu jejich (časo-)prostorových struktur a diferencí v její celkové podobě i podle různých příčin smrti.

    Jelikož komplexní monitoring vývoje úmrtnosti (a rovněž i nemocnosti) obyvatelstva představuje jednu z klíčových úloh potřebných pro oblast epidemiologického výzkumu a tvorbu politiky v oblasti veřejného zdraví, výsledky takto zaměřeného výzkumu mohou sloužit jako výchozí bod pro plánování a tvorbu efektivních intervencí, zaměřených na snižování nerovností zdraví populace v jejím strukturálním i prostorovém kontextu.

    Studie tedy nabízí v podrobném a komplexním pohledu ucelený obraz o příslušné intenzitě úmrtnosti. V analýzách byly využity moderní statisticko-analytické postupy, umožňující zhodnotit příslušnou distribuci v detailním měřítku na vnitro-urbánní úrovni. Za účelem kontroly hlavních strukturálních faktorů v intenzitě úmrtnosti byly analýzy provedeny v přehledné, stratifikované formě.

  • +

    Metodika

    Data vycházela z tradičně disponibilní průběžné statistiky úmrtnosti Českého statistického úřadu (ČSÚ). Na jejich analýzu byly aplikovány nové, pokročilé přístupy, založené na principech zobecněného smíšeného modelování, jakož i specifické přístupy prostorové analýzy dat. Příslušné metody (tzv. bayesovského mapování) byly aplikovány především za účelem:

    – kontroly výrazné variability v bodových odhadech příslušných parametrů a jejich potenciálního vychýlení oproti skutečné hodnotě relativního rizika úmrtí;

    – zahrnutí prostorové struktury statistických jednotek do analýzy dat.

    Příslušný analytický pohled byl aplikován separátně pro dvě 5-leté časové období: 2001-2005 a 2007-2010.

    Jako indikátor relativní intenzity úmrtnosti byl použit věkově standardizovaný index (SMR), sestrojený odděleně pro obě pohlaví i časová období nepřímou metodou standardizace. Za prostorové statistické jednotky byly zvoleny městské části (MČ) hlavního města Prahy.

    V dalším kroku analýz byl na vypočtené standardizované indexy (SMR) aplikován hierarchický Poissonův-Gamma model (Clayton, Kaldor 1987; Lawson 2013), kontrolující dodatečnou variabilitu v datech, vyplývající z vysoce variabilního početnosti exponované populace v jednotlivých prostorových statistických jednotkách. Takto vyhlazené úmrtnosti indexy (sSMR) následně vstupovaly do analýzy prostorové distribuce jevů (pro podrobnou definici použitých indexů a modelů, viz [Textová část] a [Appendix]).

    Pro účely analýzy vývoje intenzity úmrtnosti celkové populace hlavního města a jejího následného srovnání s národní populací České republiky byly sestrojeny meziroční standardizované míry úmrtnosti (SDR) odděleně dle pohlaví (standardizované na Evropský populační standard, 2013).

    Analýza prostorového shlukování a detekce prostorových shluků byla provedena prostřednictvím dvou globálních a jednoho lokálního statistického indikátoru. Z globálních ukazatelů byla aplikována obecná G statistika (Getis, Ord 1992) společně s Moranovým I kritériem (Moran 1950). Pro analýzu detekce rostorových shluků byla použita lokální verze Moranova I kritéria (Anselin 1995) (pro podrobnou definici použitých statistických indikátorů, viz [Textová část] a [Appendix]).

    Analýza úmrtnosti byla provedena pro následující věkové skupiny obyvatelstva a hlavní skupiny příčin smrti:

    –  celková standardizovaná úmrtnost;
    –  úmrtnost ekonomicky aktivního obyvatelstva (15-64 let);
    –  předčasná úmrtnost (před dovršením 75 let);
    –  úmrtnost seniorské populace (nad 65 let);
    –  úmrtnost na zhoubné novotvary (C00-C97);
    –  nemoci oběhové soustavy (I00-I99);
    –  nemoci dýchací soustavy (J00-J99);
    –  nemoci trávicí soustavy (K00-K93);
    –  vnější příčiny smrti (S00-T98);
    –  odvratitelná úmrtnost (skládající se z léčitelné a preventabilní úmrtnosti společně s úmrtností na ischemické choroby srdeční – pro podrobnou definici, viz [Tabulka Odvratitelná úmrtnost – Avoidable Mortality]);
    –  léčitelná úmrtnost;
    –  preventabilní úmrtnost;
    –  ischemické choroby srdeční (I20-I25).

  • +

    Analýza

    –  seznam jednotlivých mapových listů na prohlížení/stáhnutí [k vidění níže].
    –  pro interpretaci a diskusi k jednotlivým mapám, viz [Textová část].

  • +

    Souhrnné výsledky a závěr

    Studie poskytuje podrobný analytický pohled na distribuci úmrtnosti v hlavním městě České republiky v jejím strukturálním, vývojovém a prostorovém aspektu.

    Úmrtnostní poměry se během analyzovaného období výrazně zlepšily, a to jak v případě populace hlavního města, tak v celé republice. V Praze však přibližně od roku 2010 lze pozorovat zastavení klesajícího trendu v intenzitě úmrtnosti. Analýzy dat z následujících let ukáží, zda se jedná pouze o dočasný jev, nebo je za touto stagnací třeba hledat širší souvislosti.

    Výsledky časoprostorových analýz úmrtnosti obyvatelstva hlavního města poukazují na poměrně vysokou dynamiku v prostorové distribuci úmrtnosti podle příčin smrti na vnitro-urbánní měřítkové úrovni. Na druhé straně, analýza celkové standardizované úmrtnosti poukázala na její poměrně stálý prostorový vzorec v obou analyzovaných obdobích. Za účelem odhalení dalších faktorů a procesů, ležících v pozadí příslušné prostorové diferenciace je nutný další, specificky zacílený výzkum, beroucí v úvahu mimo jiné i další socio-strukturální faktory cílové populace (např. ve vztahu k vzdělanostní struktuře žijícího obyvatelstva apod.).

  • +

    Literatura

    Anselin, L. (1995). Local Indicators of Spatial Association – LISA. Geographical Analysis, 27 (2), 93-115.

    Burcin, B. (2008): Vývoj odvratitelné úmrtnosti v České republice v období 1990–2006 (Avoidable Mortality in the Czech Republic in 1990-2006). Demografie, 50 (1), 15–31.

    Environmental Systems Research Institute (2013): ArcGIS Desktop 10.2. Redlands, California.

    Eurostat (2013): Revision of the European Standard Population – Report of Eurostat’s Task Force. Eurostat Methodologies and Working Papers, European Commission, ISSN 1977-0375.

    Getis, A., Ord, J.K. (1992): The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics. Geographical Analysis, 24 (3), 189-206.

    Lawson, A.B. (2013): Bayesian Disease Mapping: Hierarchical Modeling in Spatial Epidemiology. Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary Statistics, Second Edition, ISBN: 1466504811, 378 p.

    Moran, P.A.P. (1950): Notes on Continuous Stochastic Phenomena. Biometrika, 37 (1), 17–23.

    Newey, C., Nolte, E., McKee, M., Mossialos, E. (2004): Avoidable Mortality in the Enlarged European Union. Institut des Sciences de la Sante Statistics, Brussels.

    R Development Core Team (2004): R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing,Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org.

    Rogerson, P.A., Han, D. (2002): The Effect of Migration on the Detection of Geographic Differences in Disease Risk. Social Science and Medicine, 55 (10), 1817-1828.

    Spiegelhalter, D.J., Thomas, A., Best, N.G., Lunn, D. (2003): WinBUGS Version 1.4 User Manual. MRC Biostatistics Unit, Cambridge, United Kingdom. URL http://www.mrc-bsu.cam.ac.uk/bugs/.

    Sturtz, S., Ligges, U., Gelman, A. (2005): R2WinBUGS: A Package for Running WinBUGS from R. Journal of Statistical Software, 12 (3), 1–16.

    Tomášek, I., Tomášková, H. (2009): Použití bayesovských metod pro mapování onemocnění (Bayesian methods in diseases mapping). Demografie, 51, 190–201.

    University College London: The INEQ-CITIES Project (Socio-Economic Inequalities in Mortality: Evidence and Policies in Cities of Europe). United Kingdom. URL https://www.ucl.ac.uk/ineqcities/

  • +

    Přílohy

    Total population standardized mortality

    Celková standardizovaná úmrtnost

    Economically active population (deaths between 15 and 65 yrs.)

    Úmrtnost ekonomicky aktivního obyvatelstva, 15-64 let

    Premature mortality (deaths before the age of 75 yrs.)

    Předčasná úmrtnost, 0-74 let

    Úmrtnost seniorské populace, 65+ let

    Úmrtnost seniorské populace, 65+ let

    Malignant neoplasms (C00-C97)

    Úmrtnost na zhoubné novotvary (C00-C97)

    Úmrtnost na nemoci oběhové soustavy (I00-I99)

    Úmrtnost na nemoci oběhové s. (I00-I99)

    Diseases of the respiratory system (J00-J99)

    Úmrtnost na nemoci dýchací s. ( J00 – J99 )

    Diseases of the digestive system (K00-K93)

    Úmrtnost na nemoci trávicí s. (K00-K93)

    External causes of death (S00-T98)

    Úmrtnost na vnější příčiny smrti (S00-T98)

    Avoidable mortality (as the sum of treatable mortality, preventable mortality and mortality on ischaemic heart diseases)

    Odvratitelná úmrtnost

    Treatable mortality

    Léčitelná úmrtnost

    Preventable mortality

    Preventabilní úmrtnost

    Mortality on ischaemic heart diseases (I20-I25).

    Úmrtnost na ischemické choroby srdeční (I20-I25)

Related Portfolios

Adresa

Katedra sociální geografie a regionálního rozvoje

Přírodovědecká fakulta UK v Praze
Albertov 6
128 43 Praha 2

Afiliace

affiliation

ArchPi - architektonické vizualizace
http://www.archpi.cz

Back to Top