Güngör ve Özkan CBS KULLANIMI İLE KANSER VE ÖLÜM

TMMOB COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ KONGRESİ 2011
31 Ekim - 04 Kasım 2011, Antalya
CBS KULLANIMI İLE KANSER VE ÖLÜM ORANLARI HARİTALARI:
KÜTAHYA İLİ ÖRNEĞİ
Canan Güngör1, Gülgün Özkan2
1
Dumlupınar Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü Kütahya cnnkorkut@hotmail.com
2
Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya
ÖZET
Bugün tüm dünyada bilim dallarının sınırları sürekli olarak gelişmektedir. Dolayısıyla disiplinler arasında, birlikte daha sağlıklı
çözümleyebilecekleri ortak konular oluşmaktadır. Bu çerçevede, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), gelişen teknolojileri bünyesinde
bulundurarak sürekli olarak kendini yenileyen ve geliştiren yapısıyla geniş bir yelpazeye hizmet vermektedir.
CBS geniş bilgilerin coğrafik bağlamda görselleştirilip analiz ettirilen bilgisayar yazılım ve donanımından oluşan teknolojik bir
sistemdir. Bu sistem bir veri tabanı yönetim sisteminin hemen hemen tüm özelliklerini taşımaktadır. Coğrafi Bilgi Sistemi’ndeki
bilgilerin temeli mutlaka coğrafik yerle ilişkilidir.
Özellikle son yıllarda tıbbi konularda yapılan CBS uygulamalarında önemli bir artış gözlenmektedir. CBS, büyük ölçekten küçük
ölçeğe kadar halk sağlığı programlarının günlük işlemlerini ve yönetimsel çalışmalarını, planlama kapsamında verdiği katkılar ve
epidemiyolojik haritalar aracılığı ile sağladığı bütüncül algılama yeteneği ile desteklemektedir. Tıp bilimi ile CBS teknolojisi
arasındaki ilişki Tıbbi Coğrafya konusundaki çalışmaların daha etkin bir şekilde yürütülmesi amacıyla ortaya atılan yaklaşımlar ile
başlamıştır. Tıbbi Coğrafya’da CBS kullanımına ilişkin uluslararası anlamda birçok çalışma gerçekleştirilmiştir.
Sağlık alanında, bu teknolojiden faydalanmak, iki mekansal analiz yaklaşımıyla gerçekleşmektedir. İlki hastalıkların yeryüzündeki
coğrafi dağılımı (epidemiyoloji) ve ikincisi de sağlık hizmetlerinin yeryüzündeki coğrafi dağılımının incelenmesi şeklindedir.
CBS’nin sağlık alanındaki ilk uygulamaları coğrafi epidemiyolojidir. İlk yapılan çalışmalar genelde bu yöndedir. Ancak son yıllarda
ülkelerin kalkınma politikalarında sağlık hizmetlerinin ön plana çıkmasıyla ikinci yaklaşım olan sağlık hizmetlerinin dağılımı da
önem kazanmıştır. Bu yaklaşımda sağlık tesislerinin türü, kapasitesi, personelin dağılımı, sağlık hizmetlerinden yararlanan nüfusun
miktarı, yapısal özellikleri ve sağlık hizmetlerinden beklentileri ele alınmaktadır.
CBS ile birlikte hastalık haritalama ve sağlık kuruluşlarının görsel dağılımı sağlanabilir, böylece yatırımların çerçevesi saptanarak,
hangi bölgelerde yeni sağlık kuruluşlarının açılacağına, hastalıkların nedenleriyle ilgili karar verilebilir.
Ülkemizde de 2004 yılında Sağlık Bakanlığı tarafından “Türkiye Sağlık Bilgi Sistemi” (TSBS) projesi başlatılmıştır. Bu proje ile
bilgi ve iletişim teknolojilerinin sağlık alanında kullanımı desteklenmektedir. TSBS’nin alt bileşenlerinde Çekirdek Kaynak Yönetim
Sistemi (ÇKYS) ile bütünleşik kurulabilecek CBS’nin, yatırım planlama, acil eylem planları gibi konularda sağlık hizmetlerinin
yönetilmesinde katkıda bulunulmaktadır.
Bu amaçla yola çıkarak, çalışmada Kütahya ili için kanser hastalığının ve ölüm oranlarının coğrafi dağılımı yaklaşımı ele alınmıştır.
Çünkü günümüzde hastalık dağılımına göre ve ölüm oranlarının izlenmesi ile sağlık hizmetlerinin planlanması, ülkemizin kalkınma
politikasında önemli bir yer tutmaktadır.
Çalışma bölgesi olarak seçilen Kütahya ili Ege Bölgesinin İç Batı Anadolu bölümünde yer almaktadır. Kütahya İli 38° 70’ ve 39° 80’
kuzey enlemleri ile 29° 00’ ve 30° 30’ doğu boylamları arasında kalmaktadır. İl merkezinin denizden yüksekliği yaklaşık 969 m.dir.
2007 yılı ETF (Ev Halkı Tespit Fişi) sayımına göre ilin nüfusu 558.044, Merkez ilçe nüfusu 228.956.’tür. İlin yüzölçümü 11890 km2
olup, merkez ilçe genel nüfus yoğunluğu ise 88 kişi/km2 ‘dır.
2007 yılına ait Kütahya ili Merkez ilçesindeki kanser vaka sayıları ile ilgili veriler Kütahya İl Sağlık Müdürlüğü’nden temin
edilmiştir. Çalışmada Kütahya Belediyesinden alınan 1/25 000 ölçekli Kütahya Şehir Planı’ndan ve Başarsoft firmasından temin
edilen Kütahya il ve ilçe haritalarından yararlanılmıştır. Çalışmada amaç, Kütahya İline ait 2007 yılı kanser vakalarının coğrafi
dağılımının sayılarını ve kanser insidansını izleyebilmek ve aynı yıla ait ölüm oranlarını yaşa göre tematik haritalarla
görselleştirmektir.
Kanser verileri 7 türde toplanmıştır. Her ilçeye ait nüfus verileri 2007 EFT sayımına göre saptanmıştır. Nüfusa göre görülen kanser
vakaları insidans olarak hesap edilerek, kanser haritaları oluşturulmuştur. 2007 yılı yaşa göre ölüm verileri sisteme giriş yapılmış ve
ölüm oranı haritaları elde edilmiştir.
Kanser haritaları, kanser oluşumunda etki eden faktörlerin alışılmamış bir şekilde izlerinin sürülmesini sağlamaktadır. CBS
yetenekleri kanser kontrol ve epidemiyolojisinde coğrafik tabanlı araştırmaların yapılmasını mümkün kılabilmektedir. Kanser
araştırmalarında CBS’den hastalık haritalama, coğrafik korelasyon çalışmaları, önceden belirlenmiş noktasal veya çizgisel kaynakla
ilişkili olarak risk belirlenmesi ve tanımlı grup ve gruplanmış hastalıklar şeklinde genel yaklaşımlarla yararlanabilinir.
Sonuç olarak yapılan bu küçük alan çalışması, ülke genelinde daha geniş alanlarda, daha çok etki eden faktörlerin incelenmesiyle ve
hastalıkların zamansal değişimlerin izlenmesiyle sürdürülebilir. Daha kapsamlı çalışmaların, daha geniş veritabanı ve ekip ile
yapılması gerekliliği ortaya konmaya çalışılmıştır. Böylece Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) teknolojileri ile sağlık alanındaki karar
verme mekanizmalarına sorgu ve analizlerle destek sağlanarak, doğru ve yerinde çözümler sağlanmış olacaktır.
Anahtar Kelimeler: Sağlık CBS, Görselleştirme, Uygulama geliştirme, Hastalık Haritalama, Ölüm Oranı Haritaları.
CBS Kullanımı İle Kanser Ve Ölüm Oranları Haritaları: Kütahya İli Örneği
1. GİRİŞ
Kanser haritaları, kanser oluşumunda etki eden faktörlerin alışılmamış bir şekilde izlerinin sürülmesini sağlamaktadır.
CBS yetenekleri kanser kontrol ve epidemiyolojisinde coğrafik tabanlı araştırmaların yapılmasını mümkün
kılabilmektedir. Kanser araştırmalarında CBS’den hastalık haritalama, coğrafik korelasyon çalışmaları, önceden
belirlenmiş noktasal veya çizgisel kaynakla ilişkili olarak risk belirlenmesi ve tanımlı grup ve gruplanmış hastalıklar
şeklinde genel yaklaşımlarla yararlanabilinir.
Sağlık alanında CBS’nin kullanımı son yıllarda halk sağlığı uzmanlarınca verileri görselleştirip, analiz etmeyi mümkün
kılarak acil durum teknolojilerinden biri olarak benimsenmiştir.
Hastalıkların (örneğin, prevalans ve insidans ) ve ilişkili faktörlerin coğrafi dağılımı ve varyasyonunu belirlemede,
mekânsal ve boylamsal eğilimleri çözümlemede, risk altındaki popülâsyonu haritalandırmada ve risk faktörlerini
katmanlaştırmakta yardımcı olabilir. Aynı zamanda kaynak tahsisi ve erişimini (sağlık hizmetleri, okullar, su
kaynakları) değerlendirmede, birçok “ya olursa” senaryosunu gerçekleştirmede, planlama ve hedeflemede, epidemileri
öngörmede ve zaman içindeki hastalık ve müdahaleleri gözlemlemede destek olabilir. (Boulos ve dig.:2001)
Bu çalışmada, ayrık coğrafi bölgelerde toplanmış, nüfus ve sağlık sayımları analizi incelenmeye çalışılmıştır. Genel
olarak mekansal epidemiyolojik verilerle ilgili yöntemler, son yıllarda Lawson ve diğerleri (1999), Elliott ve diğerleri
(2000) ve Waller ve Gotway (2004) çalışmalarıyla örneklendirilebilir.
Hastalık haritalama kişi / yer / zaman klasik üçlüsünün bir parçası olarak epidemiyolojide (Walter, 2000) uzun bir
geçmişe sahiptir. Hastalıkların istatistiksel olarak değerlendirilmesi ve haritalandırılması örnekleri geçmişten bu yana
(Örneğin, Clayton ve Bernardinelli, 1992; Molli'e, 1996; Wakefield ve diğerleri, 2000 Smans ve Esteve, 1992 bakınız)
mevcuttur. Belirli kanser siteleri için, hastalık haritalama çalışmaları ve hem de çok sayıda kanser atlasları örnekleri
(Devesa ve diğerleri, 1999, örneğin Kemp ve diğerleri, 1985); vardır örneğin, testis kanseri için Toledano ve diğerleri
(2001) raporu alansal ve zamansal eğilimleri, ve Jarup ve diğerleri (2002), prostat kanseri için haritalama işlemleri
yapılmıştır.
Bu tür çalışmalardan yola çıkarak, başlangıç olarak Kütahya iline ait 13 ilçedeki 2007 yılı nüfusu verileri ve 7 çeşit
kanser türü grubunda yer alan kanserli vakaların tematik olarak gösterimi ve 2007 yılına ait ölüm oranlarının yine
tematik olarak gösterimi sağlanacaktır. İleriki çalışmalarda bu hastalıklara etki edebilecek çevresel etkenler
değerlendirilecektir. İstatistiksel olarak anlamlılık düzeyleri uygun analizlerle irdelenecektir.
Gelişmiş ülkelerde yapılan mevcut çalışmalardan örneklerle, ülkemiz adına sağlık alanında etkin rol oynayacak hastalık
haritaları, hastalıkların nedenlerini ve dağılımlarını anlamlandırmayı sağlayacaktır.
Bu çalışma geniş olarak ele alınacak hastalık ve çevresel nedenlerin istatistiksel değerlendirmelerinin öncüsü olarak
yapılmıştır.
2. MATERYAL METOT
2.1 Çalışma Yeri
Çalışma bölgesi olarak Ege Bölgesinin İç Batı Anadolu bölümünde yer alan Kütahya ili seçilmiştir. Kütahya İli 38° 70’
ve 39° 80’ kuzey enlemleri ile 29° 00’ ve 30° 30’ doğu boylamları arasında kalmaktadır. İl merkezinin denizden
yüksekliği yaklaşık 969 m.dir. 2007 yılı ETF (Ev Halkı Tespit Fişi) sayımına göre ilin nüfusu 558.044, Merkez ilçe
nüfusu 228.956.’tür. İlin yüzölçümü 11890 km2 olup, merkez ilçe genel nüfus yoğunluğu ise 88 kişi/km2 ‘dır. İlin
Türkiye’deki konumu Şekil 1.1.’de gösterilmiştir.
Şekil 1: Yer Bulduru Haritası
Güngör ve Özkan
2.2 Kanser Haritalarının Oluşturulması
Çalışmanın amacı 2007 yılı kanser vakalarının ilçelere göre dağılımı ve bu dağılımın insidans değerinin dünyadaki sınır
değerleri arasında kalıp kalmadığı irdelenecektir.
Hastalığın insidans hesabı Formül 2’de verilmiştir. Buna göre Kütahya iline ait 2007 çeşitli türdeki kanser vakalarının
ilçelere göre dağılımları tematik haritalarla gösterilmektedir. Bir diğer oluşturulan tematik harita ise Formül 1’de verilen
kaba ölüm hızına ait verilerle elde edilmiştir.
1- Kaba Ölüm Hızı = Bir Yıl İçinde Olan Toplam Ölüm Sayısı x 1000
Yıl Ortası Nüfus
2.İnsidans Hızı = İncelenen Süre İçinde Başlayan (Yeni) Vaka Sayısı
x 100000
Risk Altındaki Nüfus
Şekil 2: Solunum sistemi kanserleri
Şekil 3: Ürogenital sistemi kanserleri sayıları
Solunum sistemi kanserleri yoğun olarak Merkez, Tavşanlı, Simav ve Gediz ilçelerinde görülmektedir.
Ürogenital sistemi kanserleri sayıları Merkez ve Tavşanlı ilçesinde görülmektedir.
Şekil 4: Grafik olarak diğer kanser türleri
Şekil 5: Sindirim sistemi kanserleri sayıları
Sindirim sistemi kanserleri Merkez ilçe başta olmak üzere, Tavşanlı, Simav ve Gediz ilçelerinde
görülmektedir.
2.3 Kanser İnsidansları
DSÖ’ nün belirttiğine göre dünyada her yıl 100.000 nüfus için 150-300 kişinin kansere yakalanması beklenmektedir.
Buna göre, insidans değeri 3002den büyük olan yerleşim alanları kanser yoğunluğu açısında riskli bölgeler olarak
değerlendirilmektedir. Bu bağlamda, üretilen kanser insidans haritası üzerinde yapılan analizler sonucunda, yerleşim
birimlerinin insidans büyüklükleri DSÖ’ nün belirttiği sınır değerine göre sınıflandırılarak tabloda gösterilmektedir.
CBS Kullanımı İle Kanser Ve Ölüm Oranları Haritaları: Kütahya İli Örneği
Kütahya ili Merkez dahil olmak üzere ilçeler bazında değerlendirildiğinde 2007 yılı kanser vakaları verileriyle bu
değerin hiçbir yerleşim yerinde aşılmadığı görülmektedir.
Tablo 1: Kütahya İli Kanser Yoğunluk Haritası’nda İnsidans Sınıf aralıklarına düşen ilçe sayısı veilçelerin insidan oranları
İnsidans Büyüklüğü
Sınıfı
0-150
150-300
300<
ID
1.401
1.402
1.403
1.404
1.405
1.406
1.407
1.408
1.409
1.410
1.411
1.412
1.540
NAME
Dumlupınar
Altıntaş
Aslanapa
Gediz
Şaphane
Pazarlar
Hisarcık
Emet
Çavdarhisar
Domaniç
Tavşanlı
Simav
Kütahya
2007(ETF)
2499
18708
12503
52295
7316
6027
13687
24045
8025
17295
96925
69541
228956
Yerleşim Birimi
Sayısı(İlçe Bazında)
12
1
0
yüzölçümü
309,5
891,2
616,3
1265
239,8
143,1
368,2
964,3
420,7
547,5
1920
1505
2461
km2ye kişi
8,07431341
20,991921
20,2871978
41,3399209
30,5087573
42,1174004
37,1727322
24,9351861
19,0753506
31,5890411
50,4817708
46,2066445
93,0337261
vaka
3
17
11
56
8
4
1
23
17
10
106
62
180
insidans
120,05
90,87
87,98
107,08
109,35
66,37
7,31
95,65
211,84
57,82
109,36
89,16
78,62
Şekil 6: Kanser Yoğunluk Haritası
Kütahya ili genelinde toplam 13 ilçe biriminde hesaplanan insidans değerlerine göre 100.000 nüfusta beklenen kanser
vakası sayısını geçen yerleşim birimi bulunmamaktadır. İl bütününde genel bir insidans değeri hesaplandığında,
insidans büyüklüğü yaklaşık olarak 89 olarak bulunmuştur. Bu ölçüt Kütahya İl bazında kanser insidansının 100.000
kişide beklenen 150-300 sınırının altında bir değer olarak görülmektedir. Şekil 3.32’de km2 düşen kişi sayısına göre
oluşturulmuş, nüfus yoğunluk haritası görülmektedir. Merkez, Tavşanlı ve Simav ilçeleri nüfus yoğunluğu fazla ilçeldir.
Şekil 3.33’te ise kanser yoğunluk haritası görülmektedir. Buna göre Çavdarhisar ilçesinin diğer tüm ilçelerden farklı
olarak insidans değerinin 150-300 sınır değeri arasında olduğu görülmektedir.
Güngör ve Özkan
2.4 Ölüm Oranları
Tablo 2: 2007 yılı yaşa göre ölümler
Tablodan anlaşıldığı üzere 65 yaş üstü ölümlerin daha sık görüldüğü anlaşılmaktadır. Şekil 7’de oluşturulan haritada,
15-45 yaş arası görülen ölümlerin merkez ilçe, Tavşanlı, Simav ve Gediz ilçelerinde çokluğu görülmektedir.
Şekil 7: Yetişkin ölüm dağılımı
Şekil 8’de ise nokta yoğunluklu tematik harita görülmektedir. İlçelerdeki ölüm oranları dağılımı resmedilmiştir.
Şekil 8: Nokta yoğunluklu Mortalite
CBS Kullanımı İle Kanser Ve Ölüm Oranları Haritaları: Kütahya İli Örneği
SONUÇ
Kanser haritalamayla ilgili olarak da İnsidans kriteri hesaplanarak kanser yoğunluk haritaları elde edilmiştir. 7 kanser
türünün ilçelere dağılımı incelenmiştir. Genel olarak yoğunluğun, nüfusu fazla olan yerleşimlerde olduğu dikkati
çekmiştir. Farklı olarak insidans büyüklüğü Çavdarhisar ilçesinde en fazla değer olduğu saptanmıştır. Ancak
sınıflamanın altında bir değer olduğundan, önemli kabul edilmemiştir. Sağlık planlamasının yapılması sadece istatistiki
sözel verilerle değil, aynı zamanda görsel anlamda haritalarla irdelenerek daha uygun yapılabilmektedir. Sağlık
hizmetindeki kişilere yarar sağlamak amacıyla “bir resim bin kelime” anlatırdan yola çıkarak bu çalışma yapılmıştır.
KAYNAKLAR
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
Boulos K, Roudsarı A.V., Carson E.R., 2001. Methodolical Review Health Geomatics: An Enabling Suite of
Tecnologies in Health and Healthcare. Journal of Biomedical Informatics, 34:195-219
CLAYTON, D. G. AND BERNARDINELLI, L. (1992). Bayesian methods for mapping disease risk. In:
Elliott, P.,Cuzick, J., English, D. and Stern, R. (editors), Geographical and Environmental Epidemiology:
Methods for Smallarea Studies. Oxford: Oxford University Press. pp 205–20.
DEVESA, S. S., GRAUMAN, D. J., BLOT, W. J., HOOVER, R. N. AND FRAUMENI, J. F. (1999). Atlas of
Cancer Mortality in the United States 1950–94. NIH Publications No. 99–4564. National Institutes of Health.
ELLIOTT, P., WAKEFIELD, J. C., BEST, N. G. AND BRIGGS, D. J. (2000). Spatial Epidemiology: Methods
and Applications. Oxford: Oxford University Press.
JARUP, L., TOLEDANO, M. B., BEST, N., WAKEFIELD, J. AND ELLIOTT, P. (2002). Geographical
epidemiology of prostate cancer in great britain. International Journal of Epidemiology 97, 695–9.
KEMP, I., BOYLE, P., SMANS, M. AND MUIR, C. (1985). Atlas of Cancer in Scotland, 1975–1980:
Incidence and Epidemiologic Perspective. IARC Scientific Publication 72. Lyon, France: International Agency
for Research on Cancer.
LAWSON, A. B., BIGGERI, A. B., B ¨OHNING, D., LESAFFRE, E., VIEL, J.-F. AND BERTOLLINI, R.
(1999). Disease Mapping and Risk Assessment for Public Health. New York: John Wiley and Sons.
MOLLI´E , A. (1996). Bayesian mapping of disease. In: Gilks, Walter R., Richardson, Sylvia, and
Spiegelhalter, David J. (editors), Markov Chain Monte Carlo in Practice. New York: Chapman & Hall. pp
359–79.
SMANS, M. AND ESTEVE, J. (1992). Practical approaches to disease mapping. In: Elliott, P., Cuzick, J.,
English, D. and Stern, R. (editors), Geographical and Environmental Epidemiology: Methods for Small-Area
Studies. Oxford: Oxford University Press. pp 141–50.
TOLEDANO, M., JARUP, L., BEST, N., WAKEFIELD, J. C. AND ELLIOTT, P. (2001). Spatial and
temporal trends of testicular cancer in great britain. British Journal of Cancer 84, 1482–7.
WAKEFIELD, J. C., BEST, N. G. AND WALLER, L. A. (2000). Bayesian approaches to disease mapping. In:
Elliott, P.,Wakefield, J. C., Best, N. G. and Briggs, D. (editors), Spatial Epidemiology: Methods and
Application Oxford: Oxford University Press. pp 104–27.
WALLER, L. A. AND GOTWAY, C. A. (2004). Applied Spatial Statistics for Pubic Health Data. Hoboken,
NJ: JohnWiley.
WALTER, S. D. (2000). Disease mapping: a historical perspective. In: Elliott, P., Wakefield, J. C., Best, N. G.
And Briggs, D. (editors), Spatial Epidemiology: Methods and Applications. Oxford University Press. pp 223–
39.