توزیع جغرافیایی بیماری مالاریا درشهرستان جهرم طی سال‌های1385 الی1395

نویسندگان

1 کارشناس ارشد آموزش پزشکی،دانشگاه علوم پزشکی جهرم،جهرم،ایران

2 کارشناس ارشد آمار، دانشگاه علوم پزشکی جهرم،جهرم، ایران

3 کارشناس ارشد مامایی ، دانشگاه علوم پزشکی جهرم ، جهرم ، ایران

چکیده

مقدمه: مسائل بهداشت عمومی و انتشار بیماری‌ها با جغرافیای مناطق رابطه مستقیم دارند. این مطالعه با هدف تعیین توزیع مکانی موارد بروز بیماری مالاریا در شهرستان، با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی(GIS) طراحی و اجرا شد.
 
روش کار: مطالعه از نوع توصیفی بوده که جهت تحلیل مکانی طول و عرض جغرافیایی مربوط به محل سکونت هر بیمار، از روش خود همبستگی مکانی موران (Moran)، برای تعیین نقاط بروز و میزان خطر بروز بیماری از روش درون­ یابی­ کرینجینگ (Kriging) و طبقه بندی جفو و همکاران (Jeefoo et al) در محیط نرم‌افزار سیستم اطلاعات جغرافیایی( نسخه 10.3) استفاده گردید.
یافته ها: طی سال‌های مورد مطالعه 136 مورد بیماری رخ داده است که بیشترین بروز انگلی (API) مربوط به سال‌های 1387، 1385 و 1386 به ترتیب با بروز انگلی 0.116، 0.115 و 0.108 در هزار نفر جمعیت بوده و از سال 1387 به بعد بروز انگلی با نوسان اندکی سیر نزولی داشته است. تحلیل مکانی روش درون­ یابی کرینجینگ و طبقه‌بندی جفو نشان داد که مناطق حاشیۀ شهر جهرم دارای میزان خطر بروز بسیار زیاد (میزان بروز 0.275 در هزار نفر جمعیت) و نتایج حاصل از تحلیل خود همبستگی موران نشان داد توزیع بیماری به‌ صورت تصادفی می باشد.(P=0.73)(Moran index=0.04) (Z-score=0.33)
نتیجه‌گیری: این مطالعه نشان داد بروز بیماری مالاریا درحاشیه شهر جهرم بیشتر از سایر مناطق بوده و تحلیل مکانی بیماری با نشان دادن مناطق پرخطر می تواند یک ابزار مفید در برنامه پیشگیری و کنترل مالاریا باشد.
 

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Geographical distribution of Malaria in Southern Iran, city of Jahrom; 2006-2016

نویسندگان [English]

  • Amir Mohammad Ebrahimi 1
  • Hamid Raza Dowlatkhah 2
  • Fatemeh Shakeri 3

1 MSc in Medical Education, Jahrom University of Medical Sciences, Jahrom, Iran

2 MSc in Statistics, Jahrom University of Medical Sciences, Jahrom, Iran

3 MSc in Midwifery, Jahrom University of Medical Sciences, Jahrom, Iran

چکیده [English]

Introduction: Public health issues and spread of diseases have a direct relationship with the regional geography. The
present study was designed and conducted to determine spatial distribution of the incidence of malaria in the city of Jahrom, using Geographical Information System (GIS).
Materials and Methods: In the present descriptive study, the geographical longitude and latitude of each patient's place of residence was determined using Moran's spatial self-correlation method, and the disease incidence spots and risk using Kringing's interpolation technique and Jeefoo et al. classification in GIS-10.3.
Results: A total of 136 cases occurred over the study years, with the highest Annual Parasitic Incidence (API) in 2008, 2006 and 2007 (0.116, 0.115, and 0.108 per population of 1000 respectively) and since 2008, API has had a slightly fluctuating descending trend. The spatial analysis, Kringing interpolation and Jeefoo classification showed that Jahrom's suburbs have had a very high risk of incidence (0.275 per population of 1000), and Moran's spatial self-correlation showed that the disease was randomly distributed (Moran Index=0.04) (P=0.73) (Z-score=0.33).
Conclusion: The incidence of malaria was found to be higher in Jahrom's suburbs than other regions, and spatial
analysis showed that high risk regions can provide a useful malaria prevention and control planning tool.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Malaria
  • Geographical Information System
  • Spatial Analysis
  • Jahrom
1- Derbie A,Alemu M.Five Years Malaria Trend Analysis in Woreta Health Center, Northwest Ethiopia. Ethiop J Health Sci.2017; 27(5):465-472. 2- Chifundo Azizi S,Chongwe G,Chipukuma H,Jacobs C,Zgambo J,Michelo C. Uptake of intermittent preventivetreatment for malaria during pregnancy with Sulphadoxine-Pyrimethamine (IPTp-SP) among postpartum women in Zomba District, Malawi: a cross-sectional study. BMC Pregnancy and Childbirth (2018) 18:108. 3- Organization World Health. World malaria report 2018. Switzerland:WHO;2018.p37-131. 4- Purrastgu-Haghi F, Dehghani S, Dousti S, Iranmanesh V, Ghasemi A. The Trend of Malaria in Hajiabad County, Hormozgan Province, 2001–2014. Journal of Preventive Medicine 2016; 2(4): 70-76.(Persian) 5- Soofi K,Khanjani N,Kamyabi F.Study of malaria infection trend and the role of preventive interventions on malaria incidence in Sarbaz city,Sistan and Baluchestan province. Journal of Preventive Medicine2015; 2(3): 56-66.(Persian) 6- Toolabi A,KermanizadehA.R,Nikonahad A.Spatial Analysis of Malaria Disease Reports Using Geographic Information System (GIS) in Bam, 2004-2014. Journal of Rafsanjan University of Medical Sciences.2016;15(3):331-342.(Persian) 7- Fars Province Planning and Budget Organization. Deputy of Statistics and Information. Inst Med;2016:156-162 8- Lee S-I. Developing a bivariate spatial association measure: an integration of Pearson's r and Moran's I. Journal of Geographical Systems 2001;3(4):369-85. 9- Moran PA. Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika 1950: 17-23. 10- Jeefoo P,Tripathi NK,Hara S,editors. Analytical hierarchy process modeling for malaria risk zonation in Kanchanaburi,Thailand.2008;2(1). 11- Mortazaei S,Khosravi N, Amiri M, Azaripur M, Parmar Z, N A. Epidemiologic pattern of malaria inchaharmahal&Bakhtiary province from 2001 to 2011.International Congress On Malaria Elimination, Kish Idland, Hormozgan 2012.(Persian) 12- Halimi M, Delavari M,Takhtardeshir A, Survey of climatic condition of Malaria disease outbreakin Iran using GIS. Journal of School of Public Health and Institute of Public Health Research2012; 10(3): 41-52.(Persian) 13- Norouzinejad F, Ghaffari F, Raeisi A. Epidemiological status of malaria in Iran, 2011–2014. Asian Pacific journal of tropical medicine. 2016 Nov 1;9(11):1055-61. 14- Drakeley CJ,Carneiro I,Reyburn H,Malima R,Lusingu JP,Cox J,et al.Al titude-dependent and independent variations in Plasmodium falciparum prevalence in northeastern Tanzania. J InfectiousDis 2005; 191(10): 1589-98. 15- Myers WP,Myers AP,Cox-Singh J,Lau HC,Mokuai B, Malley R. Micro-geographic risk factorsfor malarial infection. Malar J 2009; 8: 27 16- Hagenlocher M, Castro M. Mapping malaria risk and vulnerability in theUnited Republic of Tanzania: a spatial explicitmodel. Population Health Metrics 2015;13(2)