Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/20513
Título: The use of GIS to analyze the environmental and social influence to medicated asthma in New Zealand
Autor: Baumler, Janina Saskia Katharina
Orientador: Reis, Eusébio Joaquim Marques dos
Costa, Nuno Marques da
Palavras-chave: Sistemas de informação geográfica
Asma - prevenção e controlo - Nova Zelândia
Método dos mínimos quadrados
Regressão ponderada geograficamente
Teses de mestrado - 2013
Data de Defesa: 2013
Resumo: Esta dissertação incide na análise da relação entre a asma e as diversas variáveis espaciais independentes, ambientais e sociais, que se suspeita terem alguma influência na ocorrência desta doença, tendo como referência o território da Nova Zelândia. Os dados baseiam-se na utilização da “asma medicada”, ou seja, que inclui não apenas as consultas em hospitais e centros de saúde, mas também os casos em que ocorreu tratamento preventivo e medicação da asma. Para este efeito, o trabalho assenta na utilização de Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e utiliza os algoritmos de Análise de Correlação Multivariada (Multivariate LISA), presentes no programa “Open GeoDa“ e a Análise de Regressão (Ordinary Least Squares e Geographically Weighted Regression) presente no software ArcGIS (versão 10), com base na ferramenta “Exploratory Regression”. A variável “asma medicada” é representada por Census Area Unit (CAU). O objectivo principal é descobrir quais variáveis que determinam a distribuição espacial da “asma medicada” na Nova Zelândia, e, através da sua combinação, construir um modelo adequado. A Nova Zelândia é um dos países do Mundo com a maior preponderância de asma; a análise é feita para todo o país, mas também para a região de Auckland. A razão pela qual a região de Auckland é seleccionada para a análise é porque é mais influenciada pela poluição do ar que o resto de Nova Zelândia. Além disso a cidade de Auckland é a cidade mais povoada da Nova Zelândia. Para a análise regional foram utilizadas somente as variáveis sociais; para a análise nacional as variáveis ambientais e sociais foram consideradas. As variáveis ambientais utilizadas para a análise nacional foram: temperatura (média e mínima), balanço hidrológico, humidade, precipitação, velocidade do vento, altitude, grau de urbanização, ocupação do solo, poluição do ar (PM10, PM2,5) e densidade de estradas. No caso da região de Auckland, as variáveis ambientais não foram analisadas através da Análise de Correlação/ Análise de Regressão. Contudo, a localização de autoestradas e dos aterros sanitários foram tidas em conta. As variáveis sociais utilizadas foram: idade, etnia, número de crianças, número de quartos, educação, renda pessoal, renda familiar, situação de emprego, New Zealand Deprivation Index, meios de deslocação para o trabalho, tipo de aquecimento, emissões domésticas de aquecimento (PM10) e densidade populacional (esta só para a análise nacional). Após o mapeamento da distribuição da “asma medicada” para a Nova Zelândia e para a região de Auckland, foi aplicada a análise de cluster, a qual mostra que existe um clustering das Census Area Units com alta / baixa prevalência de asma. De seguida, aplicou-se a Análise de Regressão e a Análise de Correlação, para examinar a relação de cada variável dependente com a variável independente (“asma medicada”). Os resultados mostram que a análise é mais precisa para o âmbito regional, pois apresenta um “R² ajustado” (Análise de Regressão) e um Moran´s I (Análise de Correlação) mais altos para a maioria das variáveis individuais e tem também um R² ajustado mais alto para o modelo. Na análise regional, diversas variáveis mostram uma relação forte. A percentagem da população da etnia ”Pacific Islanders“ (R² ajustado: 0,41; relação negativa) e a percentagem das famílias com 2 crianças (R² ajustado: 0,50; relação positiva) têm um R² ajustado e Moran´s I alto. No caso da situação económica, verifica-se que as CAU com uma elevada proporção de classe social mais elevada têm também uma taxa aumentada de “asma medicada”. As variáveis renda pessoal (R² ajustada: 0,43) e renda familiar (0,46), a percentagem da população desempregada (R² ajustada: 0,29) ou empregada a tempo parcial (R² ajustada: 0,28) têm, todas, uma relação positiva com a prevalência de “asma medicada”. Em contrapartida, a proporção de pessoas sem educação escolar (R² ajustada: 0,22) tem uma relação negativa. À primeira vista é um resultado inesperado; no entanto, esta situação pode ser explicada pelo facto do indicador usado para representar a prevalência da asma ser a "asma medicada". Isto pode significar que pessoas com melhor situação financeira disponham com maior facilidade de medicação preventiva ou visitas ao médico de família do que as pessoas com baixa renda. Para a análise nacional o tipo de relação foi a mesma que para as variáveis sociais; no entanto, o grau de relação foi muito mais baixa do que para a análise regional. A observação de que as classes sociais mais elevadas parecem ter uma maior prevalência de asma é confirmado na análise nacional. A Análise de Regressão e de Correlação para as variáveis ambientais (executado à escala nacional) mostram que o “R² ajustado” e o “Morans´I” são, em geral, pequenos. A variável que melhor descreve a distribuição da prevalência de “asma medicada” é o grau de urbanização (R² ajustado: 0,21; Moran´s I -0,4204). A relação negativa significa, neste caso, que a população em áreas urbanas é mais afetada do que a população em áreas rurais. Além da variável grau de urbanização, o " R² ajustado" para as outras variáveis é apenas 0,10 no máximo (poluição do ar PM2,5). 9% do padrão da “asma medicada” pode ser explicado usando o balanço hidrológico (relação negativa) ou precipitação (relação positiva). As variáveis “superfícies artificiais” (relação positiva), a “área da floresta” (relação negativa), a “poluição do ar a partir de fontes naturais” (relação negativa), a “densidade de todas as estradas” (relação positiva) têm, todas, um R² ajustado de 0,08, o que significa que podem explicar 8% da distribuição da prevalência de “asma medicada”. Para o modelo, as 5 variáveis mais adequadas podem explicar 73% do padrão de asma tratado para a região de Auckland (utilizando Geographically Weighted Regression). Este valor é bom, no entanto o modelo não passa o teste de "Moran´s I p-value", que verifica a autocorrelação espacial. Para a análise nacional obtém-se apenas 26% (OLS)/ 33% (GWR), quando se utilizam 5 variáveis ambientais e 33% (OLS) / 48% (GWR) quando se utilizam 5 variáveis sociais. Adicionalmente, construi-se um modelo através d combinação de variáveis sociais e de variáveis ambientais. A ferramenta “Exploratory Regression” do ArcGIS selecciona as variáveis com essa finalidade: percentagem da famílias com 6 e mais crianças, percentagem de população com renda pessoal acima de 50.000 NZD, percentagem que viaja para o trabalho de carro, grau de urbanização e precipitação; o R² ajustado utilizando OLS é 0,36 e com GWR é 0,45. Os resultados da Análise de Regressão mostram que, mesmo com uma grande variedade de variáveis, pode-se considerar que ainda faltam variáveis principais para que seja possível formar um modelo que possa satisfazer as exigências de forma satisfatória. A cartografia da doença mostra que existe uma relação forte entre poluentes como H2S e SO2 e as áreas com asma. No entanto, não foi possível incluir estas variáveis na Análise de Regressão e Correlação porque não há dados nacionais. Limitações da análise e dos resultados resultam dos dados individuais não estarem acessíveis, mas apenas a taxa por CAU. Isso significa que, especialmente para as variáveis sociais, há uma maior incerteza. Além disso, a residência da população foi considerada, mas pode ser que uma pessoa trabalhe ou vá à escola em outro CAU e esteja exposta também, e de forma regular, às variáveis ambientais deste CAU.
Abstract: This GIS study uses correlation analysis (Multivariate LISA) through Open GeoDa and regression analysis (Ordinary Least Squares and Geographically Weighted Regression) through ArcGIS 10 to analyze and examine the relation of medicated asthma and independent environmental and social variables that are suspected to influence the disease of asthma. The main target was to find out which variables determine the spatial distribution of medicated asthma throughout New Zealand to later combine these variables to build a suitable model. A regional scale analysis is carried out for the Auckland region, combined with a national scale analysis for New Zealand (main islands). For the Auckland regional only social variables are tested, while the nationwide analysis included environmental and social variables. The findings show that the analysis is more accurate for the regional scale, which reaches a much higher adjusted R² (regression analysis) and Moran´s I (correlation analysis) for the majority of the individual variables, but also for the entire model. The social variables all in all were more suitable to explain the pattern. 73% of the spatial distribution of medicated asthma of Auckland could be explained through a selection of the 5 most appropriate variables (using Geographically Weighted Regression). For the national model only 26% (OLS) / 33% (GWR) using 5 environmental variables and 33% (OLS) / 48% (GWR) using 5 social variables could be explained. Selecting 5 variables of either social or environmental characteristics explains 36% (OLS) / 45% (GWR) of the medicated asthma prevalence. The output results of the regression analysis made it clear that despite the variety of variables tested, key explanatory variables are still missing. The disease mapping part leads to the assumption that air pollutants for which no national wide measurements exist (H2S, SO2) play an important role with the distribution of asthma.
URI: http://hdl.handle.net/10451/20513
Designação: Mestrado em Sistemas de Informação Geográfica e Modelação Territorial Aplicados ao Ordenamento
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