GEOSPATIAL ANALYSIS OF TERRITORIAL ASSESIBILITY OF THE AMBULANCE EMERGENCY STATION COVERAGE OF THE WITH ACUTE CORONARY SYNDROME INCIDENTS IN PAVLODAR (KAZAKHSTAN)
Authors: A. Abiltaev , A. Myssayev , A. Abiltaeva , M. Prilutskaya , Zh. Zhagiparova , A. Shaltynov , B. Konabekov , U. Jamedinova , S. Zhussupov 
Published: October 2024

Background: Diseases of the cardiovascular system (CVD) remain the leading cause of death in the world today. Nowadays heart disease accounts for 16 per cent of all deaths in the world. This indicator in the Republic of Kazakhstan annually takes a leading position. Among CVDs, ischemic heart disease (IHD) remains the leading cause of death. Half of the patients die at the pre-hospital stage, without waiting for medical help, and many survivors become disabled. The time factor plays a very important role in the treatment of acute myocardial infarction (AMI). The purpose of the study is to conduct a spatial analysis in order to determine the territorial availability of emergency cardiac care in Pavlodar city, taking into account the time, and using a geographic information system. Materials and methods: Based on the number of the calls received at Pavlodar Emergency station for the period from 1stAugust 2017 to 30th July 2018, a retrospective analysis of 2053 cases of Acute Coronary Syndrome with and without ST segment elevation was carried out. Spatial analysis and Network Analyst were conducted on QGIS 3.16 (Hannover) to determine the density of calls with acute coronary syndrome (e.g. to find 10, 15, and 20-minute areas of accessibility). Tools such as the Hot Spot Analysis and heat map were also used to identify a square kilometer congestion of calls and Kernel Density. That tool calculated a magnitude-per-unit area from point or polyline features using a kernel function to fit a smoothly tapered surface to each point or polyline. New Service Area tool creates a region that encompasses all accessible streets (e.g. streets within specified impedance). Statistical significance was set at the 95% confidence level. Results: We found clusters in the largest cluster of calls, marked with red and orange colors, which, like the heat map analysis, corresponded to densely built-up areas. Thus, using Kernel density analysis, we identified 6 separate clusters with the call density of more than 42 calls per km2: four clusters located in the northwest, north, and northeast of the city, and two clusters located in the southwest and southeast of the city. From the rest of the city, represented by multi-storey houses, there were received between 18.8 and 32.8 calls per km2. About 18 calls per square kilometer were received from the outskirts of the city and from areas that were mostly of private sector. To the areas densely built up with multi-storey buildings, as well as cluster plots, the ambulance can arrive within 5 minutes from the moment the call is received. The areas with low call density, an emergency medical services reaches within 10 minutes. Outskirts of the city and the suburbs can be served within 15 minutes. Conclusion: Based on the data presented above, it is possible to assume that additional research is needed using geographic information systems.

Введение. Основной причиной летального исхода, по сей день, в мире остаются заболевания сердечно-сосудистой системы (ЗССС). На долю болезней сердца сегодня приходится 16% всех случаев смерти в мире. Данный показатель в Республике Казахстан ежегодно занимает лидирующие позиции. Среди ЗССС ишемическая болезнь сердца (ИБС) остаётся основной причиной смерти. Половина больных погибает ещё на догоспитальном этапе, не дождавшись медицинской помощи, а многие выжившие становятся инвалидами. Временной фактор играет очень важную роль в лечение острого инфаркта миокарда (ОИМ). Целью исследования является проведение пространственного анализа с целью определения территориальной доступности экстренной кардиологической помощи в городе Павлодар с учётом времени с помощью геоинформационной системы. Материалы и методы. На основе вызовов, поступивших на станцию Скорой Медицинской Помомщи города Павлодар, Республика Казахстан за период с 1 августа 2017 года по 30 июля 2018 года был проведён ретроспективный анализ 2053 случаев с острым коронарным синдромом с элевацией сегмента ST и без элевации сегмента ST. Пространственный анализ и Network Analyst проводились на программе QGIS 3.16 (Hannover) с целью определения плотности скопления вызовов с ОКС, в том числе с определением 10-, 15-, и 20-минутных зон доступности. Для определения степени перегруженности телефонных линий на один квадратный километр были использованы такие инструменты, как Hot Spot Analysis (теплокарта), и Kernel Density. Последний используется для вычисления показателя «площадь magnitude-per-unit» от точечных или полилинейных объектов с использованием функции Кернела для подгонки плавно сужающейся поверхности к каждой точке или полилинии. Новый инструмент Service Area создаёт область, охватывающую все доступные улицы (т.е. улицы с установленым импедансом). Статистическая значимость была установлена на уровне 95% достоверности. Результаты. Мы обнаружили наличие кластеров по наибольшему скоплению вызовов, отмеченные красным и оранжевым цветами, что также, как и анализ теплокарты соответствует плотно застроенным районам. Таким образом, используя анализ Kernel density, мы выявили 6 отдельных кластеров с плотностью вызовов более 42 обращений на 1 км2: 4 кластера расположены на северо-западе, севере и северо-востоке города, и 2 кластера на юго-западе и юго-востоке города. Из остальных других районов города, которые представлены в зонах многоэтажных домов, поступает от 18,8 до 32,8 обращения на 1 км2. С окраин города и районов, преимущественно застроенных частными домами, поступает не более 18 вызовов на 1 км2. В плотно застроенных многоэтажными домами участки, а также кластерные участки, карета скорой медицинской помощи (СМП) успевает доехать в течении 5-ти минут, с момента поступления вызова. Участки с низкой плотностью вызовов карета СМП достигает в течение 10 минут. Окраины города и пригород могут быть обслужены в течение 15 минут. Выводы. Основываясь на данных, которые были изложены выше, возможно предположить, что необходимо проведение дополнительных исследований в этой области с применением геоинформационных систем.

Кіріспе. Жүрек-қантамыр жүйесіаурулары бүгінгікүнгедейін әлемде өлімнің негізгі себебі болып қалабереді. Жүрекауруы бүгінде әлемдегібарлық өлім-жітімнің 16% құрайды. Бұлкөрсеткіш ҚазақстанРеспубликасында жыл сайын жетекші орын алып келеді. Жүректің ишемиялық ауруы (ЖИА) жүрек-қантамыржүйесі ауруы арасында өлімнің негізгі себебі болып қалабереді. Науқастардың жартысы медициналық көмектікүтпестен, ауруханағадейінгі кезеңде қайтысболады, ал тірі қалғандардың көпшілігімүгедекболып қалады. Жедел миокардиялық ишемияны (ЖМИ) емдеуде уақытфакторы өтемаңыздырөлатқарады. Зерттеудің мақсаты – географиялық ақпараттық жүйені(ГАЖ) пайдалана отырып, уақытты ескере отырып, Павлодар қаласындажедел кардиохирургиялық көмектің аумақтық қолжетімділігін анықтау мақсатындакеңістіктікталдау жүргізу. Зерттеу материалдары мен әдістері. 2017 жылдың 1 тамызы мен 2018 жылдың 30 шілдесі аралығындаПавлодар қаласындағыЖедел Медициналық Көмек (ЖМК) станциясына келіп түскен, ST сегментінің көтерілуіжәне ST сегментінің көтерілуіжоқ жедел коронарлық синдромы бар науқастардың 2053 карталарына ретроспективті талдау жасалынды. Кеңістіктік талдау және желілік талдаушы (Network Analyst) QGIS 3.16 бағдарламасын (Hannover) пайдаланып, жедел коронарлық синдром ЖКС-нан келетін қоңыраулардың жиынтығының тығыздығын анықтау және 10, 15 және 20 минуттық қолжетімділік аймақтарын табу үшін жүргізілді. Hot Spot Analysis (жылу картасы) сияқты құралдар бір шаршы шақырымдағы қоңыраулардың шамадан тыс жүктелуін анықтау үшін пайдаланылды, ал Kernel Density құралы Kernel функциясын қолдана отырып, нүктеден немесе көп сызықты сипаттамалардан бір ауданның мөлшерін әр нүктеге немесе полилинияға тегіс жерге орналастыру үшін есептейді. Service Area жаңа құралы барлық қол жетімді көшелерді қамтитын аймақты жасайды (яғни, импеданс орнатылған көшелер). Статистикалық маңыздылығы 95% сенімділік деңгейінде белгіленді. Нәтижелер мен талқылау. Біз қызыл және қызғылт сары түспен белгіленген қоңыраулардың ең үлкен кептелісі бойынша кластерлердің болуын анықтадық, бұл жылу картасының талдауы сияқты, тығыз елді мекендерге сәйкес келеді. Осылайша, Kernel density тығыздығының талдауын пайдалана отырып, біз 1 км2-ге 42 шақырудан асатын шақыру тығыздығы бар 6 бөлек кластерді анықтадық: 4 кластер қаланың солтүстік-батысында, солтүстігінде және солтүстік-шығысында, ал 2 кластер оңтүстік-батыста және оңтүстік-шығыс аумақтар. Көпқабатты үйлер болып табылатын қаланың қалған аудандарынан 1 км2-ге 18,8-ден 32,8-ге дейін жолдама алынған. Негізінен жеке тұрғын үйлер салынған қала және аудандардың шет аймақтарынан 1 км2-ге 18-ден аспайтын өтініш түседі. Көпқабатты үйлер тығыз орналасқан аумақтар, сондай-ақ қызыл түспен белгіленген аумақтарға жедел жәрдем көлігі қоңырау түскен сәттен бастап 5 минут ішінде жетеді. Шақырулардың төмен тығыздығы бар аудандарда ЖМК тасымалы 10 минут ішінде жетеді. Шеткі және қала маңындағы аудандарға 15 минут ішінде қызмет көрсетуге болады. Қорытынды. Жоғарыда келтірілген деректерге сүйене отырып, географиялық ақпараттық жүйелерді пайдалана отырып, осы ЖМК саласында қосымша зерттеулер қажет деп болжауға болады.