Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Neonatal Tetanozun Dağılımının Belirlenmesinde Kullanımı

A r a ş tı r m a / R e s e a r ch A r t i c l e TAF Prev Med Bull 2 0 0 9 ; 8 ( 1 ) : 5 9 - 6 8

Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Neonatal Tetanozun Dağılımının Belirlenmesinde Kullanımı

[Using Geographic Information Systems to Determination of The Distribution of Neonatal Tetanus]

ÖZET

AMAÇ: Bu araştırmada coğrafi bilgi sistemlerinin bünyesinde bulunan mekânsal analiz yöntemlerinin kullanılmasıyla, Türkiye’de neonatal tetanoza ilişkin istatistikî olarak anlamlı bölgesel bir kümelenmenin olup olmadığının belirlenmesi amaçlanmıştır.

YÖNTEM: Çalışmanın analizlerinde T.C. Sağlık Bakanlığının 1990–2006 yılları arasındaki kayıtlı neonatal tetanoz vakalarına ait veriler ile 1996–2006 yıllarına ait Türkiye İstatistik Kurumu’nun demografik verileri kullanılmıştır. İlk olarak, il bazında morbidite ve mortalite değerlerinde bölgesel bir eğilim olup olmadığı farklı ağırlık matrislerinin kullanımıyla test edilmiştir. İkinci olarak, global ve lokal mekansal oto-korelasyon yöntemleri uygulanarak illerde neonatal tetanoz vakalarına ilişkin kümelenme olup olmadığı incelenmiştir.

BULGULAR: Global mekansal oto-korelasyon indeksleri neonatal tetanoza ait istatistiki açıdan anlamlı bir kümelenmenin varlığına işaret etmiştir (Moran’s I: 0.030, p<0.05). Toplam 658 neonatal tetanoz vakası ile gerçekleştirilen mekansal oran eğilim analizleri ile Güneydoğu ve Doğu Anadolu bölgelerine doğru bir trend olduğu belirlenmiştir. Yine lokal mekansal oto-korelasyon yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilen analizlerde Türkiye’de bu hastalığın özellikle belirli bölgelerde istatistiki açıdan anlamlı olarak kümelendiği saptanmıştır.

SONUÇ: Neonatal tetanozun özellikle belirlenen bölgelerde önemli bir halk sağlığı sorunu olduğunu, dolayısıyla hastalığın önlenmesinde koruyucu önlemlerin alınması için bu bölgelerin öncelikli bölge olarak belirlenmesi gerektiğini göstermektedir. Bu çalışma aynı zamanda coğrafi bilgi sistemlerinin ve bu sistemlerin çatısı altında gerçekleştirilen mekânsal analiz ve istatistik yöntemlerinin hastalık hızının yüksek olduğu yerleri belirlemede ve hastalıkların epidemiyolojisini anlamada önemli katkılar sağlayacağını da göstermektedir.

SUMMARY

AIM: This study aimed to explore the distribution of neonatal tetanus between provinces of Turkey with the aid of geographic information systems and spatial analyses and to identify infection cluster areas.

METHODS: Analyses performed to report neonatal tetanus cases that recorded by the Ministry of Health belong to 1990-2006 period and to the demographic data belong to 1996-2006 period recorded by Turkish Statistical Institute. Firstly, to detect global variations and trends in the values of smoothed rates over the neighboring provinces, spatial rate smoothing based on spatial moving areas technique is performed by using different weight matrices. Secondly, global and local spatial autocorrelation analyses are performed whether the cases of neonatal tetanus show clustering.

RESULTS: Analyses showed that neonatal tetanus cases are not spatially random and form clusters in the country (Moran’s I: 0.030, p<0.05). Spatial rate smoothing analysis that is performed by using 658 cases showed a significant trend towards to the Southeast and East Anatolian region. Local spatial

autocorrelation analyses determined significantly some specific provinces as clusters.

CONCLUSION: This study shows that neonatal tetanus is a serious public health concern in the some region of Turkey, and that regions should have a priority to implement precautionary measures. It also shows that geographic information systems, spatial analyses and statistics can contribute to understanding epidemiology of diseases and identifying high rate disease locations.

Saffet Erdoğan¹, Reha Demirel², İbrahim Tiryakioğlu¹.

1AKÜ Mühendislik Fakültesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü, ²AKÜ Tıp Fakültesi, Halk sağlığı AD, Afyonkarahisar.

Anahtar Kelimeler:

Coğrafi Bilgi Sistemi, Epidemiyoloji, Neonatal Tetanoz.

Key words: Geographic Information System, Epidemiology, Neonatal Tetanus.

Sorumlu yazar/

Corresponding author:

Reha Demirel

AKÜ Tıp Fakültesi, Halk Sağlığı AD,

Afyonkarahisar, Türkiye.

rehademirel@yahoo.com

GİRİŞ

Epidemiyolojide hastalıkların dağılımına ait haritalar önemli bir rol oynamaktadır. Bu haritalar öncelikli alanların belirlenmesi, hastalığın etki alanının coğrafi dağılımının belirlenmesi, hastalık sebebi hakkındaki hipotezlerin formülüzasyonu,

hastalığın izlenmesi, coğrafi çeşitlilikler için gerekli risklerin değerlendirilmesi gibi birçok amaç için kullanılabilir (1). Halk sağlığına yönelik coğrafi analiz uygulamaları 1854’de John Snow’un Londra’

da kolera salgını üzerine yaptığı çalışmaya kadar dayanmaktadır. Sağlık hizmetleri ve epidemiyolojiye yönelik coğrafyanın kullanılmasının mantığı hastalık

dağılımının birbirine benzeyen ve benzemeyen faktörlerinin değerlendirilmesinden türetilmiştir (2,3).

Son otuz yıldır bilgi teknolojilerinin gelişimi, mekânsal deseni belirlemeye yönelik çalışmalar için önemli kolaylıklar sağlamıştır. Bu yüzden coğrafi bilgi sistemleri (CBS) halk sağlığı ve epidemiyoloji araştırmalarında da sıklıkla kullanılmaya başlamıştır (3). 1990’lı yıllardan bu yana CBS yazılımlarında yaşanan ucuzlama ve kullanıcı dostu ara yüzlerin gelişmesi sayesinde mekânsal verinin görselleştirilmesi, yönetimi ve de mekânsal analizlerin kullanımı, kolaylaşmış ve mekânsal analiz yöntemlerini içeren CBS yazılımlarına olan ilgi de gittikçe artmıştır (4).

Yaşamın ilk ayı içerisinde görülen, genellikle bebek 3-14 günlükken karakterize olarak artan huzursuzluk/rahatsızlık ve beslenme güçlüğü ile başlayan, Clostridium tetani basilinin neden olduğu enfeksiyon neonatal tetanoz olarak adlandırılır (5, 6).

Neonatal tetanozun gelişmekte olan ülkelerde en sık görülen tetanoz türüdür ve önlenebilir yeni doğan ölümlerinin başlıca nedenleri arasında yer almaktadır (7). Hastalık genellikle doğum sırasında ya da doğumu takiben, göbek kordonunun steril olmayan koşullarda kesilmesi, kapatılması ya da bakımının yapılması sonucunda oluşmaktadır. Fatalitesi %50-90 arasında değişmektedir (8, 9). Dolayısıyla doğumların kirli ortamlarda, eğitimsiz kişilerce yapıldığı ve tetanoza karşı bağışıklamanın yetersiz olduğu ülkelerde önemli bir halk sağlığı sorunudur.

Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre her yıl dünyada 450,000 yenidoğan, neonatal tetanoza ve 40,000 anne maternal tetanoza bağlı olarak ölmekte, dünyada neonatal tetanoz ölümleri, tüm neonatal ölümlerin %14’ünden sorumlu tutulmakta ayrıca neonatal tetanoz vakalarının %5’inden azının bildirildiğini tahmin etmektedir (8,10). Neonatal tetanoz UNICEF, UNFPA ve WHO gibi kuruluşlar tarafından eliminasyonu hedeflenen hastalıklardandır (11). WHO 2007 yılı aralık ayında dünyada halen 47 ülkede hastalığın olduğunu belirtmektedir (12).

Enfeksiyon oluşumunu önlemek için gebe kadınların tetanoz toksoid aşısı ile aşılanması ve tüm gebe kadınlar için steril doğum koşullarının sağlanması gerekmektedir (13). Gebe kadının aşılanması ile plesanta plasenta yolu ile bebekte bebek de hastalığa karşı korunmuş olmaktadır (14).

Bu araştırmada; coğrafi bilgi sistemlerinin bünyesinde bulunan mekânsal analiz yöntemlerinin kullanılmasıyla, Türkiye’de neonatal tetanoza ilişkin dağılımın ve bölgesel bir kümelenmenin olup- olmadığının belirlenmesi amaçlanmıştır.

GEREÇ VE YÖNTEM

Bu çalışmada Sağlık Bakanlığı 1990-2006 yıllarına ait illere göre neonatal tetanoz verileri analiz edilmiştir (15). Türkiye istatistik kurumundan İstatistik Kurumu’ndan yıllık nüfus artışı ve 0-1 yaş grupları için nüfus popülasyonu tahminleri elde edilmiştir (16).

Çalışmada bu verilerin analizinde ve görselleştirilmelerinde için üç farklı yazılım kullanılmıştır. Bunlar, ESRI tarafından geliştirilen Arc GIS 9.3, Illinois üniversitesi Üniversitesi Sosyal Bilimler Merkezinden Luc Anselin tarafından geliştirilen GeoDa 0.9.5-I ve Terraseer şirketi tarafından geliştirilen Clusterseer 2.2.8.1 yazılımlarıdır.

Vaka sayıları ve yıl ortası popülasyon tahmini verileri kullanılarak 1996-2006 yılları için toplam 11 yıllık il bazında neonatal tetanozu morbidite oranları hesaplanmıştır. İller arasındaki mekânsal ilişkiyi modellemek için farlı farklı ağırlık matrisleri kullanılarak denemeler yapılmıştır. Ağırlık matrisleri (W) alansal birimler arasında mekânsal bağlantıyı modellemede kullanılan temel araçtır. Biçimsel olarak her alan W ağırlık matrisinde bir takım komşu alanlarla bağlantılıdır. W ağırlık matrisini oluşturmak için değişik metotlar vardır. Bunların başlıcaları, komşuluk kriteri kullanılarak oluşturulan matrislerdir ki basit sınır paylaşımından başlayıp birinci ikinci ve üçüncü derece komşulukları da göz önüne alan matrislerdir. Diğer bazı teknikler ise mesafe kriterlerine dayalı tekniklerdir (17). Bu çalışmada W ağırlık matrisini elde etmek için 3 farklı metot kullanıldı. Birinci ve ikinci matrisler en yakın 6-12 komşu ile yakınlık kriterine dayalı olarak biçimlendirildi. Bu değerler en yakın 6-12 komşunun ağırlık merkezlerinin mesafelerine göre hesaplandı.

Üçüncü matris ise genel mesafenin tersi kriterine göre biçimlendirildi.

Ayrıca bu çalışmada ampirik Ampirik Bayes (AB) yumuşatma tekniği kullanıldı ve ham morbidite oranları için yumuşatılmış değerler hesaplandı.

Metodolojik detaylar ve AB metodunun daha fazla açıklaması için Anselin 2006’ya bakılabilir (17). Veri yumuşatmadan sonra mekânsal veri analizlerinin araştırılması için mekânsal kayan alan kavramına dayalı bir mekânsal yumuşatma analizi yapılmıştır.

Mekânsal yumuşatma oranı metodu morbidite verilerindeki global değişim ve eğilimlerini vurgulamaya yönelik olarak kullanılmıştır.

Mekânsal ilişkiyi ortaya koymak amacıyla üç farklı ağırlık matrisi ile Moran I and Geary C değerleri hesaplanmıştır. Moran’ın I indeksinin olası

benzer değerlerin mekânsal kümelenmesini, negatif değerler ise farklı değerlerin kümelenmesini gösterir.

C’ nin olası değer aralığı, 2 katı bir üst sınır olmamasına rağmen, 0-2’ dir. C’nin sıfıra yakın olmasının anlamı, benzer değerlerin dağılımının kümelendiğini, aksine C’nin değerinin 2 olmasının anlamı ise farklı değerlerin dağılımının yayıldığıdır.

Moran’ın I ve Geary’in C indeksinin her ikisinin de istatistiksel olarak anlamlılığı normal dağılım formülleri ya da benzetim teknikleriyle belirlenebilmektedir. Metotların anlamlılığını belirlemeye yönelik kullanılan sıfır hipotezi objenin aldığı değerin mekana bağlı olmadığını kabul eder, aksi durumda da mekana bağlı kabul edilir (18).

Sonuçların öneminin test edildiği Z istatistiksel durum değerinin matematiksel formülleri aşağıda gösterilmiştir. Burada Co ve Io gözlenen değerler, Ce ve Ie beklenen değerler ve SD varyansın kareköküdür (19).

cE

E o

SD c c −

c

=

Z

IE

E O

SD I I −

= Z

Moran I ve Geary C metotları yüksek ya da düşük değerlerin kümelenmesini gösterir. Fakat bu metotlar bu durumları birbirinden ayırt edemez. Bundan dolayı genel G istatistik indeksi düşük ya da yüksek değerlerin kümelenmesinin anlaşılmasında sıklıkla kullanılır. G istatistik büyük değeri beklenen G istatistik değerinden daha büyükse yüksek değerlerin kümelenmesine, tersine küçük G istatistik değeri düşük değerlerin kümelenmesine işaret etmektedir.

Gözlemlenen ve beklenen G indeksleri ile z değerinin matematiksel formülleri aşağıda verilmiştir (19).

∑ ∑

=

∑ ∑

i j

j i

i j

j i ij

X X

X X w d

G

) (

) (

) (

) (

) ( )

(

) (

d G

E O

G

SD

d G d

Z G

d

= −

) 1 ) (

( = −

n n d W

G

Global mekânsal veri indeksleri istatistiksel olarak anlamlı bir kümelenmenin varlığına işaret etmelerine rağmen kümelenmenin yerlerini gösteremezler.

Mekânsal kümelenmeyi belirleme verilerdeki her bir alansal birim için Moran I, Geary C ve genel G istatistik indekslerinin lokal versiyonlarını hesaplamakla mümkün olabilir. Bu çalışmada lokal Moran I ve Gi* istatistiksel indeksleri hastalığın kümelendiği yerleri belirlemek için kullanılmıştır.

Lokal Moran I değeri birbirine benzer ve benzer olmayan değişkenlerin oluşturduğu kümelenmelerin araştırılması için kullanılır. İstatistiksel olarak yüksek bir I değeri ilgili alanın etrafındaki alanlarında yüksek ya da düşük değerlerle kümelenme oluşturduğunu, düşük I değeri ise birbirine benzemeyen değerlerin oluşturduğu kümelenmeyi göstermektedir. Z değeri de I değerinin istatistiksel anlamlılığını gösterir.

Lokal Moran I ve Z değerinin formülleri aşağıda gösterilmiştir (19).

∑ ⁻

= −

j

j ij i

i

W X X

S X

I ( X ) ( )

2

) (

) ) (

(

i i i

i Var I

I E I I

Z −

=

Bölgeye ilişkin oluşturulan tematik haritalar istatistiksel olarak anlamlı kümelemeye sahip yerlerin gösterimi için en önemli araçlardan biridir. İkinci olarak lokal Gi* indeksi global mekânsal oto- korelasyon metotlarıyla belirlenemeyen bölgesel bağımlılıkları belirlemede kullanılmıştır. Genellikle sıcak ya da soğuk alanların belirlenmesinde kullanılmaktadır. Yüksek bir Gi* değeri yüksek değerlere sahip alanların kümelendiğini, düşük değerli Gi* değeri de, düşük değerli alanların kümelendiğine işaret eder. Wij matrisi ağırlık matrisleri olmak üzere Gi* ve z istatistiklerinin matematiksel formülleri aşağıda gösterilmektedir (19).

∑

=

∑

j

j

j ij

j

i X

X d W

d G

) ( )

* (

) (

) ) (

(

*

*

*

İ İ İ

İ

Var G

G E G G

Z −

=

BULGULAR

Araştırmada 1990-2006 yılları arası toplam 658 yenidoğan tetanozu ve 305 yenidoğan tetanozu mortalite vakası analiz edilmiştir.

Şekil 1’de morbidite (100.000) ve mortalite (1.000.000) değerleri gösterilmiştir (20). Neonatal tetanozun morbidite-mortalitesinde ilk olarak 1992’li yıllarda azalma, bunu izleyen üç yılda artış ve 1995 yılından sonrada tekrar azalma olduğu görülmektedir.

Bundan sonraki mekânsal analizlerde ise 1996- 2006 yılları arası toplam 334 neonatal tetanoz ve neonatal tetanozdan 181 mortalite vakası analiz edilmiştir. İl dağılımlarına dayalı olarak vaka sayılarına dayanılarak ham morbidite oranları, ampirik Bayes tekniği kullanılarak yumuşatılmış morbidite oranları hesaplanmış ve Şekil 2’ de gösterilmiştir.

Oran analizlerinde sıklıkla kullanılan diğer bir kavram olan standardize edilmiş morbidite ve mortalite oranları, gözlemlenen morbidite ve mortalite oranlarının ulusal bir standarda dönüştürülmesi işlemidir. Aşan risk oranı ise gözlemlenen oranların standart orana olan oranıdır.

Bu risk ortalaması ortalama il oranı olmamakla

beraber toplam vakaların toplam risk altındaki insanlara oranıdır. Mortalite ve morbiditenin aşan risk oranlarını gösteren tematik haritaları da Şekil 3’de gösterilmiştir. Her bir harita dağılımı en iyi şekilde yansıtması için persantil sınıflandırma metoduna göre sınıflandırılmıştır. Neonatal tetanoz morbiditesi için Osmaniye, Şanlıurfa, Diyarbakır ve Iğdır illeri riskin dördü aştığı iller olarak görülmektedir.

Bundan sonra tanımlayıcı istatistiklerden kutu grafiği analizleri yapılmış ve sonucunda standart sapmanın 3 katını aşan Aksaray, Sivas, Kocaeli, Karaman, Şanlıurfa, Ardahan, Kars ve Osmaniye illeri mortalite oranları açısından, Gaziantep, Osmaniye, Erzurum, Ardahan, Iğdır, Şanlıurfa ve Diyarbakır morbidite oranları açısından problemli iller olarak belirlenmiştir. Kutu grafiği analizleri sonuçları neonatal tetanozunun dağılımın genel yapısını belirlemede ve hastalığın yüksek oranlı illerinin belirlenmesinde kullanışlı olmasına rağmen neonatal tetanozunun anlamlı mekânsal kümelenmesini belirlemede kısıtlı kalmaktadır.

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00

1990 199

1 199

2 1993

199 4

199 5

1996 199

7 199

8 1999

2000 200

1 2002

2003 200

4 2005

2006 Yıllar

Morbidite (100.000)

0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00

Mortalite (1.000.000)

Şekil 1. 1990-2006 yılları arasında Türkiye’deki yenidoğan tetanozunun morbidite ve mortalite değerleri

Şekil 2. Türkiye’nin illerine göre 1996-2006 yılları arasındaki neonatal tetanozun yumuşatılmış morbidite (yukarıdaki) ve mortalite (aşağıdaki) oranlarının tematik haritaları

Yine, mekânsal oran analizleri ile hastalığın ülkemizdeki eğilimi incelendiğinde yenidoğan tetanozunun morbiditesinde güney doğu ve doğu bölgelerine doğru bir eğilim olduğu görülmüştür (Şekil 4).

Kümelenme analizleri için global oto-korelasyon analizlerinden Moran I ve Getis-Ord Genel G indeksleri kullanılmıştır. Tablo 1’de global kümelenme analizi sonuçları görülmektedir. Tabloda görüldüğü gibi Türkiye’de neonatal tetanozun dağılımının istatistikî olarak anlamlı bir biçimde kümelendiği görülmüştür (p<0.05).

Global oto-korelasyon indeksleri her ne kadar genel bir kümelenmeyi işaret etseler de bu indeksler tek

başlarına bir özet indekstir. Genel yapıyı gösterirler, genel dağılımla ilgili bir bilgi vermezler. Bu nedenle, lokal oto-korelasyon metotları kullanılarak kümelenmelerin nerelerde olduğu gösterilmeye çalışılmıştır. Lokal Moran I ve Gi* istatistik indeksleri ile belirlenen kümelenmeler Şekil 5’de gösterilmektedir. Turkuaz renkle seçilen objeler Gi*

istatistik metoduyla anlamlı olarak hastalığın kümelendiği illeri (Adıyaman, Şanlıurfa, Bingöl, Mardin ve Diyarbakır), kırmızı iller ise Lokal Moran I metodu ile kümelenmesi belirlenen illeri (Gaziantep, Şanlıurfa ve Diyarbakır) göstermektedir (p<0.05).

Şekil 3. Türkiye’nin illerine göre 1996-2006 yılları arasındaki neonatal tetanozun morbidite (yukarıdaki) ve mortalite (aşağıdaki) değerlerinin aşan risk haritaları

TARTIŞMA

Mekânsal analizler, ilgilenilen problemin mekânsal konumunu da dikkate alarak, onların ilişkilerinin ve niteliklerinin belirlenmesi için kullanılır (6).

Mekânsal analiz destekli CBS ile mekânsal ilişkilerin ve kümelenmelerin belirlenmesi, hastalığın durumunun anlaşılmasına ve nerede, ne zaman, nasıl önlem alınacağına destek olmaktadır. Fakat bu analizlerin başarısı resmi kurum kaynaklarından gelen verilerin güvenilirliğine, kapsamına ve

doğruluğuna bağlıdır. Bu verilerle ilgili olarak raporlama ve kodlama gibi problemlerle karşılaşılmaktadır. Bundan dolayı halk sağlığına yönelik CBS kullanımı veri kalitesine ve mekânsal özelliklere bağlıdır (3).

Neonatal tetanoz sessiz katil olarak da adlandırılmaktadır. Bunun nedeni olarak gelişmemiş ülkelerde bazı doğumların evde yapıldığı, genellikle hastalık doğumun ikinci haftası ölümle sonuçlandığı için (doğumun ve ölümün) bildirilmediği düşünülmektedir (10,22)

Şekil 4. Türkiye’nin illerine göre 1996-2006 yılları arasındaki neonatal tetanozun morbidite (yukarıdaki) ve mortalite (aşağıdaki) mekânsal oran analizi sonuç haritaları

Türkiye’nin bölgeleri arasındaki coğrafi, ekonomik ve kültürel farklılıklar yüzünden bazı hastalıkların dağılımlarının farklılık göstermesi beklenmektedir.

Bu araştırma ülkemizde CBS kullanılarak, Sağlık Bakanlığı kayıtlarına göre, neonatal tetanozun dağılımının ve kümelenmesinin belirlenmesinde yapılan ilk çalışma özelliği taşımaktadır.

Hastalıkların kontrolü ve yönetimi, hükümetler ve sağlık kuruluşları için önemli birer görevi oluşturmaktadır (23). Neonatal ve maternal tetanozu azaltmak amacıyla, ülkemizde 1994 yılında Maternal ve Neonatal Tetanoz Eliminasyon Programı başlatılmış ve halen tetanoz aşısı birinci basamak sağlık hizmetleri kapsamında ücretsiz olarak

yapılmaktadır (10,24). Bu programda ilk hedef Türkiye’de 2000 yılına kadar ülkenin her bölgesinde neonatal tetanoz morbidite hızının 1000 canlı doğumda 1’in altına indirilmesi amaçlanmıştır.

Ülkemizde 1995 sonrasındaki neonatal tetanoz morbidite ve mortalitesindeki azalma da bu programın katkısı olmuş olabilir (Şekil 1).

Araştırma Türkiye’de neonatal tetanozun dağılımında istatistikî olarak anlamlı bir biçimde kümelendiğini göstermiştir (Tablo 1). İki farklı yöntemle Gaziantep, Adıyaman, Şanlıurfa, Bingöl, Mardin ve Diyarbakır illerinde vakaların kümelendiği saptanmıştır (Şekil 5).

Şekil 5. LISA ve G istatistikle neonatal tetanozu morbidite (yukarıdaki) ve mortalite kümelerinin tematik haritaları

Tablo 1. Global oto-korelasyon analizleri indeks değerleri Moran I Beklenen

Moran I Z Değeri Getis Ord General G Z Değeri Moran I P Değeri

Morbidite 0,030 -0,0125 3,03 0,284 1,35 0,1477 0,02

Mortalite 0,0120 -0,0125 1,96 0,289 1,09 0,0818 0,05

Kümelenme gösteren illere baktığımızda bu illerin az gelişmiş il ve bölgelerden olduğu görülmektedir.

Van’da 2002 yılında yapılan bir araştırmada, 91 gebe kadının kadından 48 (%53)’inin tetanoza karşı bağışık olduğu, 43 (%47) gebe kadının antikor düzeylerinin ise koruyucu düzey olarak kabul edilen 0.01 IU/ml’nin altında olduğu saptanmıştır (25).

İzmir’de 2003 yılında yapılan anket çalışmasında ise;

kadınların %8,2’sinin aşısız ya da eksik aşılı olduğu, gebelikleri sırasında aşı olmama nedenleri arasında en

kurumuna uzaklık ya da parasal olanaksızlık/sağlık güvencesizliği nedeniyle gidememeleri yer almış akta ve aşı olan kadınların biri dışında tamamının aşısının sağlık ocağında yapıldığı saptanmıştır (26). Kurçer ve arkadaşlarının 2004 yılında Şanlıurfa’da yaptığı bir anket araştırmasında ise; tam aşılı çocuk oranı %55, aşının önemsenmemesi %21, geçici tarım işçiliği nedeniyle yaptıramama %27, aşının zararlı olduğunu düşünme %21, gebelikte tetanoz aşısı yaptırma oranı

%31, aşı yaptırmama nedenleri arasında gebelikte tetanoz aşının yapıldığını bilmeme %48,

önermemesi %8 bulunmuştur (27). Diyarbakır Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesinde 1999-2002 yılarında yatan neonatal tetanoz hastaların tümünün evde, sağlık personeli gözetiminde olmadan doğduğu ve göbek kordonları steril olmayan yöntemlerle kesildiği tespit edilmiştir (28). Doğu ve güneydoğu illerinde yapılan bu çalışmalar bizim araştırmamızın sonuçlarını desteklemekte ayrıca maternal ve neonatal tetanoz bağışıklama çalışmaların önemi dolayısıyla birinci basamak sağlık hizmetlerine olan gereksinim görülmektedir.

SONUÇ

Sonuç olarak bu çalışma, neonatal tetanozun özellikle belirlenen bölgelerde sıklık açısından önemli bir halk sağlığı sorunu olduğunu, dolayısıyla hastalığın önlenmesinde koruyucu önlemlerin alınması için öncelikli bölge olması gerektiğini göstermektedir. Bu çalışma aynı zamanda coğrafi bilgi sistemlerinin, bu sistemlerin çatısı altında gerçekleştirilen mekânsal analiz ve istatistiksel yöntemlerin hastalık hızının yüksek olduğu yerleri belirlemede ve hastalıkların epidemiyolojisini anlamada katkıda bulunabileceğini de göstermektedir.

KAYNAKLAR

1. Bailey TC. Spatial statistical methods in health.

Cad Saude Publica. 2001; 5: 1083-1098.

2. Mayer JD. The role of spatial analysis and geographic data in the detection of disease causation. Soc Sci Med. 1983; 17: 1213-1221.

3. Moore DA, Carpenter TE. Spatial analytical methods and geographical information systems:

Use in health research and epidemiology.

Epidemiologic Reviews.1999; 21: 143-160.

4. Erdogan S, Yılmaz İ, Baybura T, Güllü M.

Geographical information systems aided traffic accident analysis system case study: city of Afyonkarahisar. Accident Analysis &

Preventation. 2008; 40: 174-181.

5. World Health Organization, Neonatal Tetanus, http://www.who.int/immunization_monitoring/dise ases/neonatal_tetanus/en/index.htm_[Erişim_Tari hi: 20.10.2008].

6. Murphy TV, Slade BA, Broder KR, Kretsinger K, Tiwari T, Joyce PM et al. Prevention of pertussis, tetanus, and diphtheria among pregnant and postpartum women and their ınfants infants recommendations of the advisory committee on ımmunization immunization practices (ACIP).

MMWR. 2008; 57(1): 47-51.

7. Roper MH, Vandelaer JH, Gasse FL. Maternal and neonatal tetanus. Lancet. 2007; 8(370):

1947-59.

8. Dikici B, Uzun H, Yilmaz-Keskin E, Tas T, Gunes A, Kocamaz H et al. Neonatal tetanus in Turkey;

what has changed in the last decade?. BMC Infectious Diseases. 2008; 8: 112-118.

9. Koç E. Neonatal Tetanoz. Sürekli Tıp Eğitimi Dergisi._2000._http://www.ttb.org.tr/STED/sted04 00/04004.html [Erişim Tarihi: 20.10.2008].

10. Maternal ve Neonatal Tetanos Eliminasyon Programı Saha Rehberi. T.C Sağlık Bakanlığı.

2006._http://www.saglik.gov.tr/extras/birimler/tem el/TAG_saha_rehberi.pdf_[Erişim_Tarihi:_20.10.2 008].

11. World Health Organization. WHO-recommended surveillance standard of neonatal tetanus, http://www.who.int/immunization_monitoring/dise ases/NT_surveillance/en/index.html_[Erişim_Tari hi: 20.10.2008].

12._World_Health_Organization._Tetanus,_http://ww w.who.int/immunization/topics/tetanus/en/index.ht ml [Erişim Tarihi: 20.10.2008].

13._World_Health_Organization._Tetanus._http://ww w.who.int/topics/tetanus/en/_[Erişim_Tarihi:_20.1 0.2008].

14. World Health Organization. Tetanus vaccine.

Weekly epidemiological record. No. 20. 2006; 81:

197_208._http://www.who.int/wer/2006/wer8120.

pdf [Erişim Tarihi: 20.10.2008].

15. T.C. Sağlık Bakanlığı, Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü. Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü_Çalışma_Yıllığı_2006._http://www.sa glik.gov.tr [Erişim Tarihi: 20.10.2007].

16. Türkiye İstatistik Kurumu. Nüfus istatistikleri ve Projeksiyonlar._http://www.tuik.gov.tr/VeriBilgi.do [Erişim Tarihi: 20.10.2007].

17. Anselin L, Lozano L, Koschinsky J. Rate Transformations and Smoothing. Spatial Analysis Laboratory Department of Geography University of Illinois. Urbana-Champaign. 2006, p.85.

18. Ximing C, Dingbao W. Spatial autocorrelation of topographic index in catchments. Journal of Hydrology. 2006; 328: 581-591.

19. Mitchell A. The ESRI Guide to GIS Analysis.

Volume 2. Spatial Measurements. California. Esri press, 2005.

20. Buzgan T, Beskinkılıç B, Baykan H, Beyazıt L, Gümüş A. T.C Sağlık Bakanlığı Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü Çalışma Yıllığı 2006.

Ankara. Kuban Matbaacılık Yayıncılık, 2007, p.65.

21. Camara G, Monteiro AM, Fucks SD, Carvalho MS. Spatial Analysis and GIS: A Primer, 2001.

http://_www.dpi.inpe.br/gilberto/tutorials/spatialan

alysis/spatial analysis primer.pdf [Erişim Tarihi:

20.10.2008].

22. Sönmez Y. Görünmez katil: neonatal tetanoz.

TAF Prev Med Bull. 2006; 5(3): 229-233.

23. Dragioevio S, Schuurman N, Fitzgerald JM. The Utility of Exploratory Spatial Data Analysis in the Study of Tuberculosis Incidences in an Urban Canadian Population Cartographica. The International Journal for Geographic Information and Geovisualization. 2004; 39: 29-39.

24. Beyazıt L, Gümüş A. Maternal ve Neonatal Tetanoz Eliminasyon programı. Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü Çalışma Yıllığı 2004.

Ankara. Anıl Matbaacılık, 2005, p. 11-12.

25. Bozkurt H, Zeteroglu S, Güdücüoglu H, Bozkurt EN, Bayram Y, Andıç S et al. Hamilelik dönemindeki kadınlarda tetanoza karsı bağışıklık durumunun araştırılması. Van Tıp Dergisi. 2004;

11(2): 39-42.

26. Sönmez Y, Aksakoğlu G. Gebelikte Tetanoz Aşılanma Durumu ve Etkileyen Etmenler. Sürekli Tıp Eğitimi Dergisi. 2005; 14(9): 212-216.

27. Kurçer MA, Şimşek Z, Solmaz A, Dedeoğlu Y, Gülel R. Şanlıurfa Harrankapı Sağlık Ocağı Bölgesi’nde 0-2 Yaş Çocuk ve Gebelerde Aşılanma Oranları ve Aşılanmada Sorunlar.

Harran Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi. 2005;

2(2): 10-15.

28. Yaramış A, Katar S, Özbek MN, Ecer S.

Güneydoğu Anadolu Bölgesinde Neonatal Tetanoz. Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Dergisi.

2006; 49(3): 213-216.