GEOGRAFSKI VZORCI POJAVLJANJA BOLEZNI DIHALNIH POTI
OTROK V OBČINI KOPER
ASSESSMENT OF GEOGRAPHICAL PATTERNS OF CHRONIC RESPIRATORY DISEASES IN CHILDREN OF KOPER
MUNICIPALITY
Saša Erlih1, Ivan Eržen2 Prispelo: 11. 8. 2009 - Sprejeto: 11. 10. 2009
Izvirni znanstveni ~lanek UDK 616.2(497.4 Koper)
Izvle~ek
Izhodišče: Kronične bolezni dihal so naraščajoč zdravstveni problem, s katerim se srečujemo v razvitih okoljih, torej tudi v Sloveniji. Pri tem se bolezni, kot so astma, kronični bronhitis ali različne alergijske bolezni, ki se kažejo s prizadetostjo dihalnih poti, neredko pokažejo že zelo zgodaj v otroštvu. Cilj študije je bil raziskati geografske vzorce bolezni dihal med učenci 1. do 4. razreda v mestni občini (MO) Koper, ki leži v jugozahodni Sloveniji. Metode: Podatke o razporeditvi obolelih smo dobili z obdelavo vprašalnikov raziskave »Proučevanje vpliva okolja na pojav določenih bolezni in povečano stopnjo umrljivosti prebivalcev na območju dela Mestne občine Koper« iz leta 2003. Za iskanje geografskih vzorcev pojavljanja primerov smo uporabili metode prostor^ske statistične analize, metodo glajenja, analizo kopičenja (globalne indekse prostorske avtokorelacije) in analizo gruč (lokalne indekse prostorske avtokorelacije).
Rezultati: Globalni test Moran I je nakazal statistično značilno kopičenje primerov (Globalni Moran p=0.0211). Lokalni test prostorske avtokorelacije Moran I, prilagojen za variabilnost stopenj zbolevnosti, je pokazal statistično značilne rezultate (p <0,05) za območje krajevnih skupnosti (KS) "Sveti Anton" (lokalni Moran p = 0,0454), ki s statistično značilnostjo in pozitivno prostorsko avtoko^elacijo opredeljuje jedro gruče, ki sega v okoliške KS "Marezige", "Dejani", "Pobegi-Čežarji" in "Vanganel".
Zaključki: Študija je vizualno prikazala in statistično potrdila prostorsko kopičenje z višjo stopnjo zbolevnosti dihalnih poti na območju MO Koper. Ugotovili smo, da je p^osto^ska analiza primeren postopek, ker na tak način lažje opredelimo in določimo geografske vzorce porazdelitve bolezni.
Ključne besede: geografska epidemiologija, bolezni dihalnih poti, prostorska analiza podatkov, analiza kopi~enja, lokalna prostorska avtokorelacija, Moran I
Original scientific article UDC 616.2(497.4 Koper)
Abstract
Background: Chronic respiratory diseases (CRD) represent a rapidly growing health problem which is gaining on importance especially in more developed parts of the world, also in Slovenia. The respiratory diseases like asthma, chronic bronchitis and allergic respiratory diseases that are affecting airflow are becoming more and more important already in early childhood. Therefore, the objective of this study was to investigate the geographical distribution and patterns of chronic respiratory diseases in population of pupils in Municipality Koper of southwestern Slovenia in order to identify high risk area^s and possible causes.
Methods: To assess the distribution of cases, the data from previous epidemiological study Prevalence of chronic respiratory diseases among children from variously polluted areas of the municipality of Koper (2003) were processed. Spatial analyses were used with an intention of identifying and assessing geographical patterns of CRD in Koper. Exploratory Data Analysis methods (EDA), Global Mo^an"s I and Moran Local Indicators of Spatial
1Klepova 22, 2250 Ptuj _
2Ministrstvo za zdravje, [tefanova 5, 1000 Ljubljana Kontaktni naslov: e-po{ta: sash.erlih@gmail.com
Associations were used to test for evidence of global and local spatial clustering, respectively. Results: The Global Mo^an test of spatial autocorrelation for sample revealed significant clustering (P = 0.0211). The Local Moran test of spatial a^uto-correlations adjusted for rates variability using both boundary and k-nearest neighbor weights was significant at the spatial scale identifying few local communities (P < 0.05). "Sveti Anton" district had significant Moran LISA value (P = 0.0454) and defines a coore of a spatial cluster extending in^o neighboring districts "Marezige", "Decani", "Pobegi-Cezarji" and "Vanganel".
Conclusions: The study identified spatial patterns in distribution of CRD rates. The study showed that there is benefit in performing gradual spatial analyses to better define and assess geographical patterns in disease distribution of small area studies.
Key words: spatial epidemiology, chronic respiratory diseases, cluster analysis,, Local Spatial Autocorrelation (LISA), Moran I
1 Uvod
Kroni~ne bolezni dihal so nara{~ajo~ zdravstveni problem, s katerim se sre~ujemo v razvitih okoljih. Pri tem se bolezni, kot so astma, kroni~ni bronhitis ali razli~ne alergijske bolezni, ki se kažejo s prizadetostjo dihalnih poti, pogosto pokažejo že zelo zgodaj v otro{tvu. Astmo pogosto {tejejo kot najpogostej{o kroni~no bolezen dihal med otroki in mladostniki v razvitem svetu, torej tudi v Sloveniji. Prav tako so pri odrasli populaciji kot pri otrocih in mladostnikih v zadnjih desetletjih v porastu tudi alergijske bolezni dihal. Delež otrok z astmo, starih 6 - 7 let, je bil v letih 1999 - 2004 v Avstriji 7,4 %, pri otrocih, starih 13 - 14 let pa 15,1%. Delež otrok z alergijskim vnetjem nosne sluznice in o~esne veznice pri otrocih, starih 6 - 7 let, je bil v letih 1999-2004 v Avstriji 6,1 %, pri otrocih, starih 13 - 14 let pa 9,7 %. (1). Predpostavlja se, da so vrednosti v Sloveniji zelo podobne. Število sprejemov v bolni{nico zaradi astme je v Sloveniji nizko (2), kar ne pomeni, da je bolnikov z astmo malo, kaže pa na to, da so otroci z astmo v Sloveniji dobro vodeni ambulantno in prejemajo ustrezno zdravljenje. Dejavniki, ki prispevajo k ve~jemu pojavljanju kroni~ni bolezni dihalnih poti, etiolo{ko niso docela pojasnjeni. Obstajajo potrjene domneve, da se astma pogosteje pojavlja pri otrocih, ki so izpostavljeni cigaretnemu dimu, pogostim virusnim okužbam dihalnih poti ter pri otrocih, katerih sorodniki imajo alergijo (3). Ugotovljeno je bilo, da je astma pogostej{a pri tistih otrocih, ki imajo kak{no alergijsko obolenje ter pri tistih, ki so se prezgodaj rodili. Povezanost astme in onesnaženosti zraka {e ni pojasnjena, kot tudi ne vpliv {ir{ega bivalnega okolja ter pomen prehrane v zgodnjem otro{tvu (4).
Prebivalci dolo~enih obmo~ji na zahodnem in severnem delu Mestne ob~ine (MO) Koper so izrazili zaskrbljenost zaradi pogostosti pojavljanja bolezni dihal, ki so jih zaznali na svojem obmo~ju. Glede na to,
da so tudi analize umrljivosti prebivalcev regije Koper pokazale, da je umrljivost zaradi bolezni dihalnih poti vi{ja kot v povpre~ju v Sloveniji, je MO Koper v letu 2002 naro~ila posebno raziskavo »Prou~evanje vpliva okolja na pojav dolo~enih bolezni in pove~ano stopnjo umrljivosti prebivalcev na obmo~ju dela Mestne ob~ine Koper« (5). Namen raziskave, izvedene v letu 2004, je bil pridobiti podatke in izdelati objektivno oceno, ali je zdravje prebivalcev posameznih obmo~ij MO Koper zaradi {kodljivih dejavnikov okolja bolj ogroženo kot na drugih obmo~jih, kjer so dejavniki okolja prisotni manj izrazito. Rezultati raziskave kažejo, da predstavlja življenje na dolo~enih obmo~jih MO Koper pove~ano tveganje za razvoj kroni~nih bolezni dihal pri otrocih in morda tudi za razvoj nekaterih rakastih bolezni. Metodologija predhodne raziskave ni omogo~ala zanesljivega sklepanja o vzroku za pove~ano tveganje za zdravje, vendar pa je glede na rezultate analize posameznih elementov okolja in na~in ter vrsto bolezni, ki se pojavljajo, mogo~e sklepati, da gre za izpostavljenost {kodljivim snovem v zraku. V primeru, ko je dejavnik tveganja prisoten v zraku, je analiza izpostavljenosti {e toliko težja, ker relevantni podatki o imisijah ve~inoma ne obstajajo. Pomagamo si lahko le s sekvencami meritev standardnih emisijskih koncentracij, kar ne zado{~a za zanesljivo, temve~ le posredno sklepanje o povezanosti med zdravstvenim stanjem in {kodljivimi snovmi v zraku. Za opis in analizo geografske variabilnosti pojavljanja bolezni z ozirom na okoljske in vedenjske dejavnike tveganja se uporablja metode prostorske oziroma geografske epidemiologije (6, 7). Ob tem se vedno sre~ujemo z dolo~eno stopnjo nezanesljivosti sklepanja in dvoma v zaklju~ke. Natan~nost {tudije in s tem zanesljivost sklepanja se lahko izbolj{a z ve~jo geografsko lo~ljivostjo obmo~ja raziskovanja, kar daje prednost geografskim epidemiolo{kim raziskavam na geografsko ožjih obmo~jih, kjer preu~evani bivajo v neposredni bližini lokacije stalnega prebivali{~a (6). Po drugi strani pa
manjše območje raziskave prinaša s sabo občutne slabosti, povezane s statistično majhnim vzorcem in s tem možnim vplivom ekstremnih vrednosti na rezultat (8, 9). Natančnost raziskave in njeni rezultati so odvisni od skladnosti med merjenim okoljskim dejavnikom in dejansko izpostavljenostjo primera oziroma posameznika.
1.1 Namen in cilji raziskave
Namen raziskave, ki je bila opravljena na območju Mestne občine (MO) Koper in je potekala kot dopolnitev že opravljene raziskave (5), je ugotavljanje potencialnih etioloških dejavnikov, ki bi lahko bili odgovorni za negativni vpliv posledice na zdravje, ki se kaže kot povečana zbolevnost zaradi bolezni dihal pri malih otrocih. Cilj raziskave je bilo ugotoviti, ali se bolezni v geografskem smislu kopičijo na določenem ožjem geografskem območju in kateri viri škodljivosti (potencialni onesnaževalci) bi lahko povečevali pogostost teh bolezni.
2 Metodologija
Za oceno geografske razporeditve kroničnih bolezni dihal na območju MO Koper so bili uporabljeni podatki iz presečne epidemiološke raziskave o razširjenosti kroničnih bolezni dihal na območju MO Koper, ki je bila izvedena v letih 2002 in 2003. MO Koper leži v JZ Sloveniji, sestavlja jo 23 manjših prostorskih enot - krajevnih skupnosti (KS). V raziskavo so bili vključeni vsi otroci, rojeni med letoma 1991 in 1996, ki so na območju MO Koper obiskovali 1. do 4. razred osnovne šole.
Razredniki so otrokom, ki so bili vključeni v raziskavo, razdelili kuverte z vprašalniki, ki so jih otroci potem odnesli domov staršem oziroma skrbnikom, da bi jih izpolnili. Vprašalnik je vključeval podatke o načinu bivanja in preživljanja prostega časa, o zdravstvenem stanju v zvezi z dihali ter o drugih dejavnikih, ki jih je mogoče povezati s pojavom kroničnih bolezni dihal. Izpolnjen vprašalnik so starši v zalepljeni kuverti posredovali razredniku. Podatke, pridobljene s pomočjo vprašalnika, so v okviru predhodne raziskave dopolnili s podatki iz zdravstvene dokumentacije. V kolikor je obstajala dilema o diagnozi bolezni (vpisani v anketo), smo z dovoljenjem skrbnikov stopili v stik z osebnim zdravnikom ter postavili diagnozo. Vzorec predstavlja 1.727 otrok iz 12 osnovnih šol z območja MO Koper. Vrnjenih je bilo 1043 anket, kar ustreza 60,4 % ustrezno izpolnjenih vprašalnikov. Neustrezno izpolnjenih je bilo 0,6 %, 0,7 % pa je bilo vrnjenih praznih. Vprašalniki
so bili uvrščeni med nepravilno izpolnjene v primeru, da ni bilo mogoče opredeliti starosti otroka ali ni bilo naslova bivališča. Za pridobivanje osebnih podatkov je bilo pridobljeno soglasje državne etične komisije. Prav tako smo iz MO Koper pridobili podatke popisa rojstev v občini Koper med letoma 1991 in 1996.
2.1	Vpis in obdelava podatkov o mestu bivali{~a v GIS
Pred pričetkom obdelave podatkov so bili izbrisani določeni osebni podatki. Za nadaljnjo obdelavo so bili obravnavani podatki o zaporedni številki ankete, naslovu ter občini stalnega prebivališča in podatek o zdravstvenem stanju (diagnoza). Informacija o naslovu stalnega prebivališča (posreden prostorski podatek) je služila kot identifikator za geokodiranje s pomočjo baze Okoljskega atlasa Slovenije (ARSO). Ustvarjeni bazi sta bili dodani koordinati X in Y (Gauss Kruegerjev koordinatni sistem) iz prosto dostopne baze Okoljskega atlasa Slovenije. Nato je bila na podlagi stalnega prebivališča (iz ankete) identificirana še krajevna skupnost bivališča ter poštna številka (popis novorojenih med letoma 1991 in 1996). Tako pripravljena baza podatkov vsebuje naslednje podatke: šifra ankete, geokodirana lokacija s koordinatama X in Y, krajevna skupnost (KS), poštna številka (PŠ) in zdravstveno stanje. Na podlagi teh podatkov je bila izračunana stopnja prevalence astme in kroničnega bronhitisa, alergijskih bolezni ter vseh bolezni skupaj in dodana bazi podatkov. Z namenom doseči večjo natančnost oz. ujemanje podatkov (ang. matching) smo ponovili preverjanje koordinat naslovov s kontrolno podatkovno bazo EHIS (evidenca hišnih številk, dBase, GURS).
Izdelano bazo smo v GIS povezali s prikazom različnih skupin podatkov in jo nato prenašali v programske pakete, namenjene nadaljnji obdelavi. Uporabili smo programski paket ESRI ArcGIS 9.2. Baza podatkov postane v geografskem informacijskem sistemu platforma, ki omogoča vizualno lociranje anketiranih - mapiranje. Postopek omogoča vizualno ponazoritev variance pojavljanja bolezni v dvodimenzionalnem prostoru.
2.2	Analiza primerov in stopenj zbolevnosti
Za obdelavo prostorskih podatkov in analiziranje vzorcev ter distribucije pojavljanja bolezni je bil uporabljen prosto dostopen programski paket GeoDa 0.95i (10, 11). Program združuje metode mapiranja, raziskovalne analize podatkov EDA (Exploratory Data Analysis), prostorske statistične analize kopičenja
(ang. clusters) in osnovno prostorsko korelacijsko analizo.
Analizirali smo pojavnost primerov z uporabo EDA v programu GeoDa. Uporabili smo metode prikaza distribucije podatkov: histogram, razsevni diagram (ang. scatter plot) in kvantilni diagram (ang. box plot). Primerjali smo razporeditve pojavljanja primerov na obmo~ju posamezne KS za bolezni dihalnih poti, alergije in astmo z bronhitisom. Nadaljevali smo z analizo stopenj zbolevnosti, prevalenc kot merila za izpostavljenost, ki že upoštevajo razlike med številom opazovanih na dolo~enih obmo~jih. Uporabili smo metode EDA za predstavitev pojavljanja stopenj zbolevnosti. Pri tem pa smo upoštevali dejstvo, da tudi prikazovanje stopenj zbolevnosti ne pojasnjuje geografskega vzorca v pojavljanju bolezni. Zato smo uporabili metodo glajenja (ang. smoothing) s programom GeoDa, da bi zmanjšali šum v podatkih zaradi variabilnosti med geografskimi obmo~ji (regijami), in sicer z Bayesovim empiri~nim glajenjem.
2.3 Proučevanje kopičenja primerov
Za oceno oziroma test kopi~enja smo uporabili globalne metode prostorske avtokorelacije (global spatial autocorrelation). Z globalnimi indeksi prostorske avtokorelacije opisujemo stopnjo pojavljanja podobnih vrednosti stopenj zbolevnosti. Ekstremne vrednosti indeksa v pozitivnem obmo~ju kažejo na pozitivno prostorsko avtokorelacijo, negativne vrednosti indeksa pa na negativno prostorsko avtokorelacijo med stopnjami zbolevnosti geografskih obmo~ij. Za analizo globalne prostorske avtokorelacije smo uporabili program GeoDa, ki temelji na prostorski avtokorelacijski statistiki Moran I in vklju~uje ponazoritev v obliki razsevnega diagrama Moran (12,13). Indeks Moran (I) smo interpretirali v odnosu do vrednosti 2^, ki nakazuje, kako dale~ in v katero smer vrednosti odstopajo od povpre~ja razporeditve, prikazano v enotah razporeditve standardnega odklona iste spremenljivke. Statisti~na indukcija za indeks Moran temelji na metodi permutacije, pri kateri je referen~na razporeditev izra~unana iz naklju~no generiranih prostorskih razporeditev z enakimi podatki kot razporeditev opazovanih (12). Nato smo nadaljevali z metodami za odkrivanje kopi~enja primerov. Lokalna prostorska avtokorelacijska analiza (lISA - Local Indexes of Spatial Autocorrelation) temelji na lokalni statistiki Moran (12), ki podaja stopnjo prostorske avtokorelacije za vsako lokacijo. Za evidentiranje posameznih gru~ smo uporabili metodo
LISA za stopnje zbolevnosti (14) kot del programa GeoDa, ki izra~una obmo~ne (lokalne) indekse Moran s popravkom za stopnje zbolevnosti in omogo~a vizualni prikaz z verjetnostnim zemljevidom LISA (LISA significance map) in zemljevidom gru~ LISA (LISA cluster map) (11).
Verjetnostni zemljevid LISA vizualno predstavi lokacije s pripadajo~imi vrednostmi p lokalne statistike Moran v razli~nih barvnih odtenkih. Zemljevid gru~ LISA posreduje identi~en rezultat kot verjetnostni zemljevid LISA s podobno vizualno predstavitvijo obmo~ij v štirih osnovnih odtenkih, ki ustrezajo štirim kvadrantom razsevnega diagrama (glede na negativno oziroma pozitivno lokalno prostorsko avtokorelacijo med obmo~ji). Gru~o predstavljajo vrednosti p lokacij, ki so si po velikostnih razredih bližje, kot bi predvidevalo naklju~je.
3 Rezultati
3.1	Analiza primerov
Pregled geografske razporeditve stalnega bivališ~a otrok z metodami prostorske statisti~ne analize podatkov (EDA) kaže na to, da so otroci, ki živijo na dolo~enih obmo~jih, zdravstveno bolj ogroženi kot drugi. Vzorec vklju~uje 124 primerov obolenj dihalnih poti med 1043 izpostavljenimi, od tega 35 primerov alergi~nih obolenj, 50 primerov astme in 39 primerov kroni~nega bronhitisa. Izrazito kopi~enje je opaziti zlasti na obmo~ju KS "Koper center", "Olmo Prisoje" pa tudi v KS "Za gradom", "Semedela" in "Hrvatini". Sorazmerno visoko pojavnost kroni~nih bolezni dihal v nekaterih KS, kot na primer v KS "Pobegi-Čežarji" in "Škocjan", je potrebno interpretirati previdno, saj je število primerov obolelih sorazmerno nizko in je lahko razporeditev bolnikov zgolj slu~ajna (Slika 1). Podrobnejši pregled pokaže, da so oboleli locirani predvsem v višje leže~ih obmo~jih oziroma v naseljih, ki ležijo na pobo~jih tamkajšnjega hribovja. Obi~ajno je nadmorska višina stalnega bivališ~a med 70 in 90 m nad morjem.
3.2	Analiza stopenj zbolevnosti
Analizi primerov je sledila analiza stopenj zbolevnosti. Za namene te študije smo združevali število primerov na ravni krajevnih skupnosti. Število primerov na krajevno skupnost je nihalo med 0 in 19. Stopnje zbolevnosti so bile izra~unane na podlagi populacije otrok, ki so vrnili anketne vprašalnike (1043). Pri analizi smo
Slika 1. Prikaz porazdelitve primerov bolezni dihalnih poti med otroki, vključenimi v raziskavo v MO Koper.
Figure 1. Distribution map of CRD events among children included in the study in municipality Koper.
Slika 2. Prikaz zemljevida glajenih stopenj (prevalence) zbolevnosti bolezni dihalnih poti v krajevnih skupnostih MO Koper.
Figure 2. Empirical Bayes smoothed map of CRD rates (prevalences) per districts in municipality Koper.
posebno pozornost namenili obmo~jem z najvi{jimi opazovanimi stopnjami zbolevnosti kroni~nih obolenj dihalnih poti. Kot obmo~je z najvi{jo stopnjo zbolevnosti izpostavljamo KS ""Pobegi-Čežarji" (27,8), ki temelji na 5 primerih med 18 izpostavljenimi ter KS "Hrvatini" (27,1), ki temelji na 13 primerih na 113 izpostavljenih. Povpre~na velikost populacije na krajevno skupnost je 45,26 , povpre~na vrednost stopenj zbolevnosti dihalnih poti je 10,3 primerov na 100 izpostavljenih. V pojavljanju najvi{jih vrednosti stopenj zbolevnosti ni razvidnega izrazitega trenda pojavljanja, opazimo pa, da obmo~ja visoke zbolevnosti korelirajo z obmo~ji z ve~jo poselitvijo (mesto Koper, Trst). Zemljevid razporeditve stopenj zbolevnosti nakazuje precej{no mero variabilnosti, ki jo pripisujemo relativno majhnemu {tevilu primerov na nekaterih obmo~jih, zato smo uporabili metode glajenja. U~inek glajenja z uporabo Bayesovega empiri~nega glajenja je zmanj{anje ekstremnih razlik in s tem zmanj{anje prostorske variabilnosti. Glajene stopnje zbolevnosti se gibljejo med 10 in 15 primerov na 100 izpostavljenih (Slika 2), kar je o~itna razlika v primerjavi s prvotnimi vrednostmi stopenj zbolevnosti, ki so se gibale med 0 in 27,8 primera na 100 izpostavljenih. Tudi po uporabi postopka glajenja {e vedno izstopajo ista obmo~ja (obmo~ja ob mestu Koper, ob KS "Pobegi-Čežarji" in "Hrvatini") kot obmo~ja z visoko zbolevnostjo.
3.3 Analiza kopičenja (clustering)
Za definiranje stopnje sosednosti med obmo~ji smo uporabili indekse prostorske avtokorelacije, globalne, s
Moraii 1=0.2254
prostorsko statistiko Moran I (z uporabo mejnih uteži). Naklon regresijske premice ustreza vrednosti indeksa Moran 0,2254 (Slika 3).
Statisti~na teža za Moran I temelji na permutacijah prostorske razporeditve. Iz zbirne statistike z 9999 permutacijami sledi psevdo-vrednost p 0,0211 in vrednost z 2,3035. Pri primerjavi Moran I in z vrednosti opazimo, da sta obe vrednosti ve~ji od 0, kar kaže na pozitivno prostorsko avtokorelacijo. Na podlagi zna~ilne statisti~ne vrednosti p zaklju~ujemo, da je v vzorcu prisotno statisti~no zna~ilno kopi~enje.
3.4 Proučevanje kopičenja primerov
Nadaljevali smo z metodami za odkrivanje kopi~enja primerov. Lokalna prostorska avtokorelacijska analiza (LISA) bazira na lokalni statistiki Moran, ki podaja stopnjo prostorske avtokorelacije za vsako obmo~je. Varian~na nestabilnost lahko povzro~i napa~en izra~un indeksa Moran I, zato smo uporabili standardizacijo z empiri~ni Bayesom (14) oziroma lokalno avtokorelacijsko analizo, prilagojeno za stopnje zbolevnosti.
Verjetnostni zemljevid LISA in zemljevid gru~ LISA (Slika 4, 5) sta povezana prikaza, ki vizualno predstavita statisti~no zna~ilnost (vrednost p) in avtokorelacijo za posamezna obmo~ja oziroma krajevne skupnosti. KS "Ankaran" in "Škofije" se izkažeta kot tujka (negativna prostorska avtokorelacija) s p = 0,0352 in p = 0,0136, sledi KS "Sveti Anton" kot baza prostorske gru~e (pozitivna avtokorelacija) z vrednostjo p 0,0454. Potrebno je poudariti, da zemljevid gru~ LISA prikazuje
» *	*
	
* *	
Slika 3. Razsevni diagram stopenj zbolevnosti bolezni dihalnih poti Moran. Figure 3. Moran scatter plot for CRD rates.
Slika 4. Verjetnostni zemljevid LISA prilagojen za stopnje (prevalence) zbolevnosti bolezni dihalnih poti
v krajevnih skupnostih MO Koper. Figure 4. LISA significance map for n^unicipality Koper CRD EB adjusted rates in local communities of municipality Koper.
Legenda: Visoko-visoko, nizko-nizko ter ostali ustrezajo {tirim kvadrantom razsevnega diagrama glede na pozitivno ali negativno lojalno avtokorelacijo (prikazana le obmo~ja, ki so statisti~no zna~ilna).
Slika 5. Prikaz kopi~enja primerov LISA, prilagojen za stopnje zbolevnosti bolezni dihalnih poti v krajevnih skupnostih MO Koper.
Figure 5. LISA cluster map of CRD respiratory diseases for municipality Koper local communities.
le bazo gruče, kar izhaja že iz formulacije termina, vrednosti so si bolj podobne kot bi to narekovalo prostorsko naključje. Tako se gruča višje stopnje zbolevnosti širi na širše območje KS "Marezige", "Dekani" in "Vanganel".
4 Razprava
Namen raziskave je bil ugotoviti, ali prihaja v primeru pojavljanj kroničnih bolezni dihal na posameznih območjih do grupiranja bolnikov in ali lahko ta pojav povežemo z dejavniki tveganja. Analizo prostorskih vzorcev primerov in stopenj zbolevnosti bolezni dihalnih poti pri otrocih v MO Koper smo začeli z metodo EDA. Ugotovili smo kopičenje bolezni dihal na območju KS "Koper center", "Olmo Prisoje" pa tudi v KS "Za gradom", "Semedela" in "Hrvatini". Po uporabi metode glajenja niso več izstopale KS "Za gradom", "Vanganel in "Olmo Prisoje" kot območja z večjo zbolevnostjo. Po uporabi dodatnih statističnih metod (analiza gruč) se kot najbolj ogrožena kažejo naslednja območja: KS "Sveti Anton" kot baza in KS "Marezige, "Dekani" in "Vanganel". Vzrokov za kopičenje bolnikov s kroničnimi boleznimi dihal na teh območjih je najverjetneje več. Pomena in prispevka posameznega vzroka ni mogoče povsem natančno opredeliti, saj izolirano opazovanje ni mogoče. Vzroki so nedvomno zunanja onesnaženost zraka, bivalni pogoji in seveda dedni dejavniki. Na podlagi meteoroloških podatkov s stalnega merilnega mesta Koper (vzpostavljeno v 2005) in mobilne postaje v Lovranu (15, 16) sklepamo, da je poglavitni razlog onesnaženja v MO Koper prenos z ozonom onesnaženega zraka (daljinsko širjenje onesnaženja) iz gosto naseljene in industrijske severne Italije, kjer so večji viri emisije predhodnikov ozona. To hipotezo podpirajo rezultati študije Numerično modeliranje in analiza scenarijev razširjanja onesnaženja na postaji Lovran (17). Ti podatki omogočajo sklepanje, da je prispevek emisijskih/imisijskih koncentracij zagotovo pomemben dejavnik tveganja in najverjetneje tudi ključen za nastanek kroničnih obolenj dihal pri otrocih na območju mestne občine Koper, na kar prav tako nakazujejo čezmejni podatki o posledicah na zdravje, ki jih pripisujejo onesnaženemu zraku v Trstu in mestih severne Italije (18, 19). Vpliv zadrževanja onesnaženega zraka še dodatno povečujejo specifične vremenske razmere, predvsem v zimskem času, ko se megla, ki se nad Slovensko Primorje razširi iznad severnega Jadrana in Padske nižine, dolgotrajno zadrži nad območjem Kopra.
Dejavniki, ki prispevajo k večjemu pojavljanju kronični obolenj dihalnih poti, pa niso samo v zunanjem okolju. Pregled podatkov o izpostavljenosti otrok cigaretnemu dimu pokaže, da je število tistih, ki kadijo v prisotnosti otrok, še vedno zelo veliko, vendar v primerjavi z deležem staršev zdravih otrok, ki v prisotnosti otrok kadijo, le malenkost višje. Tudi dedni dejavnik je zelo pomemben. Podatki o pojavljanju alergijskih bolezni v družini kažejo na to, da je v skupini otrok, ki imajo kronično pljučno bolezen, kar 43 % takih, ki so poročali o tem, da ima alergijsko bolezen nekdo od bližnjih sorodnikov, 9 % pa je bilo takih, ki so se spomnili, da imajo alergijsko bolezen drugi sorodniki. V skupini zdravih otrok je delež tistih, ki so poročali o alergijski bolezni med ožjimi sorodniki, bistveno nižji, 28 %. Vpliv in pomen drugih dejavnikov za razvoj bolezni dihalnih poti, še posebej genetskih, v nekaterih primerih lahko pojasni kopičenje bolnikov na ožjem območju, saj se še vedno dogaja, da prebivajo v določenih krajih večje skupine sorodnikov.
Pomembna nezanesljivost rezultatov predhodne raziskave je povezana z načinom opredeljevanja bolnikov v predhodni raziskavi. Osebe so bile razvrščene na bolne in zdrave na osnovi njihovih navedb. V nekaterih nejasnih primerih je bila navedena diagnoza preverjena, ne pa pri vseh. Poleg tega je verjetno, da nekateri starši, katerih otroci so kronično bolni na dihalih, niso oddali izpolnjenega vprašalnika. Zaradi načina zbiranja podatkov predhodne študije žal ne moremo oceniti, s katerega območja Mestne občine Koper je bilo najmanj izpolnjenih vprašalnikov. Ugotovitve prav tako omejuje dejstvo, da je bila stopnja prevalence bolezni izračunana na osnovi deleža bolnih med populacijo anketiranih otrok (vrnjenih le 60,4 % anket).
Omejitev metode LISA kot tudi ostalih metod analize kopičenja primerov je v multiplih testiranjih. Nekateri avtorji predpostavljajo, da so rezultati pri uporabi stopnje značilnosti 0,05 brez korekcijskega faktorja v 5 % primerov prepuščeni naključju (20). Rothman (21) dokazuje, da popravki za multiple primerjave niso potrebni, ker zmanjševanje napak tipa I povečuje napake tipa II, s čimer se zmanjša zaznavnost statistično značilnih razlik. Po našem vedenju še ni soglasja o tem, kako prilagoditi metodologijo za multiple primerjave pri analizah kopičenja primerov. Prav tako je omejitev vsake prostorske metode povezana z ločljivostjo, ki se uporabi za raziskavo. Pojav je znan kot spremenljiv območni fenomen (Modifiable Areal Unit Problem, MAUP) (22). Izraz MAUP izhaja iz dejstva, da prostorske enote niso naravni temveč človeški konstrukt, ki ni povezan s porazdelitvijo
bolezni. Rešitev problema bi predstavljalo multiplo izvajanje prostorskih analiz na različnih prostorskih enotah oziroma formacijah, kar bi zmanjšalo učinek MAUP fenomena, za kar pa je obseg raziskave premajhen.
Vse te omejitve študije smo poizkusili upoštevati pri interpretaciji rezultatov in bi lahko bile odgovorne za napačno sklepanje o vzrokih za vzorce pojavljanja primerov. Kljub temu na osnovi zbranih podatkov in izvedenih analiz ne moremo preko dejstva, da se škodljivosti, ki povečujejo tveganje za pojav kroničnih bolezni dihal in katerih obstoj potrjujejo ostale študije, pojavljajo na območjih, ki jih kot območja večjega tveganja izpostavlja geografska analiza primerov v MO Koper.
5 Zaklju~ek
Med otroki, ki so bili vključeni v raziskavo »Proučevanje vpliva okolja na pojav določenih bolezni in povečano stopnjo umrljivosti prebivalcev na območju dela Mestne občine Koper« leta 2002/03, smo preverjali, kakšna je bila geografska razporeditev bolezni dihal in na katerih območjih je večja zbolevnost. Študija je vizualno prikazala in statistično ovrednotila obstoj prostorskih gruč z višjo stopnjo zbolevnosti dihalnih poti na območju MO Koper. Informacije, pridobljene s to študijo, so koristne pri načrtovanju javnozdravstvenih ukrepov in nadaljnjih raziskav. Z nadaljnjimi epidemiološkimi raziskavami je treba ugotoviti, kateri dejavniki tveganja so odgovorni za opazovane vzorce pojavljanja bolezni in tako pridobiti argumentirane informacije za usmerjanje odločitev o nadaljnjih ukrepih.
Kljub kompleksnosti problema je mogoče iz rezultatov geografske analize pojavljanja povečane zbolevnosti sklepati, da je daljinski transport ter čezmejni vpliv iz bližnjega območja Trsta zelo pomemben dejavnik, ki ogroža zdravje otrok, verjetno pa tudi ostalih prebivalcev. Glede na to, da onesnažen zrak ogroža tudi zdravje prebivalcev Trsta, menimo, da je smiselno vzpostaviti stike in sodelovanje z zdravstvenimi oblastmi ter s civilnimi združenji v Trstu ter nadaljnje dejavnosti voditi skupaj.
Literatura
1.	ENHIS, 2007. World Health Organization, Europe. Prevalence of asthma and allergies in children. Pridobljeno 18.9.2009 s spletne strani: http://www.enhis.org/object_document/o4735n27382. html.
2.	Otorepec P. KOS - Astma in alergijske bolezni pri otrocih. Pridobljeno 18.9.2009 s spletne strani: http://kazalci.arso.gov. si/?&ind_id=189&data=indicator&menu_group_id=25.
3.	Kopriva S. Vpliv kajenja staršev na razvoj in bolezni dihal otrok. Za srce 2002; 3: 12-3.
4.	Šuškovič S. Etiologija, epidemiologija in diagnostika astme in KOPB. Farm Vestn 2005; 56: 147-50.
5.	Eržen I, et al. Proučevanje vpliva okolja na pojav določenih bolezni in povečano stopnjo umrljivosti prebivalcev na območju dela Mestne občine Koper. Končno poročilo. Koper: Mestna občina; 2003.
6.	Elliot P, Cuzik J, English D, Stern R. Geographical and Environmental Epidemiology: Methods for Small-Area Studies. New York: Oxford University Press, 1997.
7.	Elliot P, Wakefield J, Best N, Briggs D. Spatial Epidemiology: Methods and Application. New York: Oxford University Press, 2001.
8.	Elliot P, Martuzzi M, Shaddick G. Spatial statistical methods in environmental epidemiology: A critique. Stat Methods Med Res 1996; 4: 137-59.
9.	Waller L, Gotway C. Applied Spatial Statistics for Public Health Data. New Jersey: John Wiley & Sons, 2004.
10.	Anselin L, Kim YW., Syabri, I. Web-based analytical tools for the exploration of spatial data. J Geogr Syst 2004; 6: 197-218.
11.	Anselin L. Exploring Spatial Data with GeoDa: A Workbook. Urbana: University of Illinois, Center of Spatially Integrated Social Science; 2005.
12.	Anselin L. Local indicators of spatial association: LISA. Geogr Anal 1995; 27: 93-116.
13.	Anselin L, Bera AK, Florax R, Yoon MI. Simple diagnostic tests for spatial dependence. Reg Sci Urban Econ 1996; 26: 77-104.
14.	Assuncao RM, Reis EA. A new proposal to adjust Moran's I for population density. Stat Med 1999; 18: 2147-62.
15.	ARSO. Kakovost zraka v Sloveniji v letu 2006. Ljubljana: Agencija RS Slovenije za okolje; 2007.
16.	ARSO. Numerično modeliranje in analiza scenarijev razširjanja onesnaženja v okolici postaje Lovran. Ljubljana: Agencija RS Slovenije za okolje; 2008.
17.	ARSO. Meritve onesnaženosti zraka v Lovranu nad Ankaranom od maja 2010 do junija 2008. Ljubljana: Agencija RS Slovenije za okolje; 2008.
18.	Barbone F, Bovenzi M, Cavallieri F, Stanta G. Air pollution and lung cancer in Trieste, Italy. Am J Epidemiol 1995; 141: 1161-69.
19.	Martuzzi M, Mitis F, Lavarone I, Serinelli M. Health impact of PM10 and ozone in 13 Italian cities. Geneve: WHO Europe, 2006.
20.	Weiss S.T., Wagener D.K. Geographic variations in US asthma mortality: small-area analyses of excess mortality 1981-1985. Am J Epidemiol 1990; 132: 107-15.
21.	Rothman K. J. No adjustments are needed for multiple comparisons. Epidemiology 1990; 1: 43-6.
22.	Nakaya, T. An information statistical approach to the modifiable areal unit problem in incidence rate maps. Environ Plan A 2000; 32: 91-109.