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Der krönende Abschluss eines UNIGIS MSc Studiums ist sicherlich die Master Thesis. Mit ihr belegen unsere MSc-AbsolventInnen, dass sie den akademischen Grad "Master of Science (Geographical Information Science & Systems)" zu Recht führen.  Im UNIGIS professional Studiengang muss keine Abschlussarbeit verfasst werden. Dennoch nehmen einige Studierende die Möglichkeit war, ein Geoinformatikprojekt durchzuführen und entsprechend zu dokumentieren.

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Hier finden sie die mitunter preisgekrönten Abschlussarbeiten unserer AbsolventInnen!

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Ina Wienand [03-2005]:

Die Anwendung räumlich-statistischer Analysemethoden mit GIS in der Praxis des öffentlichen Gesundheitswesens

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Der Anwendung Geographischer Informationssysteme fällt in allen Bereichen der Gesundheitsforschung eine zentrale Rolle zu, unabhängig davon, ob es um die Beschreibung und Erklärung raumbezogener Variation von Krankheit oder um die Planung von Gesundheitseinrichtungen geht (Gatrell und Senior 1999). Die Möglichkeiten und Grenzen räumlichstatistischer Analysemethoden mit GIS soll am Beispiel einer Studie zur Verbreitung von Legionelleninfektionen im Einzugsgebiet eines Brandenburger Krankenhauses dargestellt und diskutiert werden. Vor dem Hintergrund der ungeklärten Ursache des gehäuften Auftretens von Legionellosen in einem Brandenburger Klinikum in den Jahren 2002 und 2003 wurde im Auftrag des Klinikums eine prospektive epidemiologische Studie durchgeführt, bei der der Legionellen- Serostatus der Klinikumspatienten zum Zeitpunkt ihrer Aufnahme sowie mögliche Risikofaktoren für Legionella-Infektionen außerhalb des Klinikums erfasst und analysiert wurden. Informationen zu den Patienten, die für eine mögliche Infektion mit Legionellen relevant sein können, wurden mittels Fragebogen zum Zeitpunkt der Aufnahme in das Klinikum erfasst. Dabei handelte es sich um allgemeine Patientendaten (Adresse mit Angabe von Straße und Hausnummer, Alter, Geschlecht, Zahl der Klinikumsaufnahmen), sowie um Angaben zu möglicherweise relevanten Risikofaktoren vor Aufnahme in das Klinikum: Reisen, der Besuch von Schwimmbädern oder sonstigen Sportstätten, der Aufenthalt in der Nähe von Luftbefeuchtern oder Rückkühlwerken. Außerdem wurde der Serostatus der Patienten bei Aufnahme erfasst. Die Daten wurden schwerpunktmäßig räumlich-statistisch (flächenhafte und punktbasierte Analyse) auf Grundlage der Geocodierung der Patientenadressen, untersucht. Des weiteren wurden die Ergebnisse des Fragenbogens und der Serologie deskriptivstatistisch sowie analytisch-epidemiologisch ausgewertet. Aus dem Bereich der GISgestüzten räumlichen Analyse wurden vornehmlich Verfahren der Point Pattern Analysis (PPA-Methoden) angewendet, und zwar im einzelnen 1. zur Bestimmung der räumlichen Punkteverteilung; 2. zur Bestimmung der räumlichen Punktdichte; 3. zur Identifikation räumlicher Cluster, d.h. signifikant höherer Konzentrationen von Patienten in Teilbereichen des Untersuchungsgebietes Insgesamt wurden 51 IgM-positive Patienten und 777 IgG-positive Patienten ermittelt, wovon 13 sowohl IgM- als auch IgG-positiv waren. Bei einem Patienten wurde bei Aufnahme innerhalb des Untersuchungszeitraums Legionella-Antigen im Urin nachgewiesen. Von den Untersuchten Umweltfaktoren war nur der Besuch von Schwimmbädern und anderen Sportstätten signifikant. Andere als typisch berichtete Risikofaktoren der allgemeinen Umwelt (Luftbefeuchter, Rückkühlwerke) konnten hingegen nicht bestätigt werden. Es muss allerdings davon ausgegangen werden, dass viele Patienten mit der richtigen Beantwortung dieser Fragen überfordert waren. Die flächenhafte räumliche Analyse ergab erhöhte Prävalenzen serologisch positiver Patienten für einzelne Postleitzahlregionen in ländlichen Regionen des Landes Brandenburg sowie in den Teilen der Stadt Frankfurt (Oder) sowie in Eisenhüttenstadt. Problematisch ist hierbei die Überbetonung von Gebieten mit einer geringen absoluten Patientenzahl. Bei der räumlichen Analyse der Punktdaten ergab die Risk-Adjusted Nearest Neighbour Hierarchical Cluster Analysis die am besten geeignesten Ergebnisse. Dieses Verfahren identifiziert Cluster srologisch positiver Patienten unter Berücksichtigung der absoluten Patietenzahl, d.h. die Patientendichte wird bei der Ermittlung von Clustern integriert. Für Mindestclustergrößen von 10, 15 und 20 lgG-positiven Patienten wurden 18, acht bzw. zwei Cluster identifiziert. Die adressen-scharfe Geocodierung der Patienten ermöglicht es, Straßenabschnitte mit einer Häufung lgG-positiver Patienten zu identifizieren. Die Ursachen für die gefundenen Cluster wurden nicht näher untersucht. Möglicherweise spielen Faktoren der technisch konditionierten Umwelt eine Rolle. Für die Bestätigung dieser Hypothese bedarf es jedoch gründlicher hygiensicher Ortsinspektionen und ggf. hygienisch-mikrobiologischer Untersuchungen sowie weitergehender geostatistischer Analysen unter Einbeziehung der gewonnenen umwelthygienischen Detailinformationen. Die identifizierten Cluster bilden kein akutes, sondern ein kumulatives oder länger zurückliegendes Geschehen ab. Ein derartiger Ausbruch könnte sich in der Infektionsstatistik des Klinikums in der Form einer Häufung wohnbenachbarter Patienten mit akuter Legionellose mitgeteilt haben. Dies ließe sich auch retrospektiv durch die Zusammenstellung der Adressen von Legionellose-Patienten im Klinikum überprüfen.


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