1 ÚVOD. 1.1 Cíl práce. 1.2 Metody zpracování, podkladová data

1 ÚVOD Péče o jedno z nejdůležitějších lidských bohatství – zdraví je neodmyslitelnou součástí života každé lidské společnosti. Mezi hlavní předpoklady kvalitní péče a prevence zdraví patří i sledování ukazatelů zdravotního stavu obyvatelstva. Vzrůstající trend poptávky z řad široké i odborné veřejnosti po těchto údajích přisuzuje povolaným interpretům nelehký úkol spojený s vizualizací dat. Využití tematických map jako prostředku vyjádření zdravotnických ukazatelů má v historii lékařské statistiky velmi bohatou tradici. Dokladem může být vydání mnoha specializovaných atlasů ve světě i na našem území. Mapové znázornění zdravotnických charakteristik poskytuje možnost studia prostorových souvislostí daných jevů, ale zároveň je limitováno mnoha faktory při jeho tvorbě. Cílem tvůrců těchto tematických map by tak mělo být splnění náročných požadavků, které jsou při jejich tvorbě kladeny, zvláště s ohledem na přesné, jednoznačné, úplné a snadno čitelné sdělení koncovým uživatelům.

1.1 Cíl práce

Cíle této diplomové práce lze rozdělit do tří větších celků. Prvních z nich je analýza dostupných zdrojů zdravotnických dat v ČR i v zahraničí (databáze mezinárodních organizací). Ze zpracování této části by měl být zřejmý rozsah dostupných dat a také jejich prostorové rozlišení. Za důležité rovněž považuji posouzení limitů zdravotnických dat při vlastní interpretaci (vizualizaci). Druhý z dílčích cílů se týká možnosti využití geografických

informačních

systémů

a

tematické

kartografie

při

vizualizaci

zdravotnických dat. Těžištěm práce je nasměrováno do vlastní tvorby, návrhu map a koncepčního řešení map se zdravotnickou tematikou.

1.2 Metody zpracování, podkladová data Pro zpracování této práce byly použity metody sběru dat a informací a metody tematické kartografie. Jelikož téměř neexistuje žádná literatura uceleně zkoumající problematiku tvorby map se zdravotnickou tematikou byl sběr informací jednou z nejdůležitějších metod zpracování. Těžištěm získaných informací byly články

14

v odborných časopisem a sbornících, které se zajímají o velmi úzké okruhy studované problematiky. Z těchto malých střípků pak mohl být vytvořen ucelenější náhled do zpracovávané tématu. Datový podklad pro mapové výstupy této práce tvořil soubor údajů o pacientech FN Brno – Bohunice. Z obdržených dat bylo možno použít informace o počtu, věku a pohlaví a také o finančních nákladech na jednotlivé pacienty v Jihomoravském kraji. Údaje byly seřazeny dle obvodů PSČ, jenž také byly zvoleny základní mapovanou územní jednotkou. Poskytnutá data podléhají smlouvě o utajení před třetí osobou, proto byly reálné hodnoty atributů dat modifikovány.

15

2 REŠERŠE ZÍSKANÉ LITERATURY A PRAMENŮ Diplomová práce se zabývá možnostmi využití kartografie (tematického mapování) a geografických informačních systémů ve zdravotnictví. V následujícím přehledu budou popsány prameny a literatura související s průnikem obou disciplín - kartografie a zdravotnictví. Zmíněna bude též bohatá atlasová tvorba s mapovými výstupy.

2.1 Hodnocení dosavadní literatury Tematické mapování ve zdravotnictví má sice ve světě potažmo, i na našem území, má velmi bohatou historii, nicméně literatura týkající se komplexně uvedené problematiky téměř neexistuje. Z publikací věnující se primárně pouze kartografii (GIS – geografický informační systém) ve spojení se zdravotnictvím lze jmenovat pouze několik cizojazyčných titulů: Cartographies of Disease: Maps , Mapping, and Medicine (Koch, 2005) a některé práce, které jsou bohužel v ČR v současné době těžko přístupné a jejichž některé (úvodní) části jsou vystaveny na internetu – GIS and Public Health (Cromley, E. a McLafferty, S., 2002) nebo průvodce tvorbou map v prostředí GIS od firmy ESRI GIS Tutorial for Health (Kurland, K., a Gor, W.,2007) . Přínosným materiálem jsou i bakalářské práce M. Totůška (2008) - Možnosti geovizualizace dat zdravotního stavu obyvatelstva a J.Nováčka (2007) -

Mapy pro zdravotnictví: analýza, klasifikace,

koncepce. Hlavní zdroj poznatků a informací z řešené oblasti připadá na tzv. “grey“ literaturu – literaturu získanou z různých sborníků, konferencí, statí nebo článků uveřejňovanou v elektronické i analogové podobě. Obsahově jsou informace z těchto pramenů většinou zaměřeny na konkrétní specifický problém individuálně řešený samotným autorem. Cennými prameny pro tuto práci jsou rovněž články z časopisů, vycházející pravidelně v digitální podobě na internetu. Z periodik je to především International Journal of Heatlh Geographics. Z webových zdrojů lze mnoho materiálů či případových studií získat z digitální knihovny Geovista Center (Pennsylvania State University Geographic Visualization Science, Technology and Applications Center) nebo z projektů CDC (Center for Disease Control and Prevention). Spíše popularizační formou přibližuje GIS a zdravotnictví komerční poskytovatel softwaru firma ESRI. V ČR lze některé informace (případové studie) získat ze zdrojů Národní referenční laboratoře pro využití GIS v ochraně a 16

podpoře zdraví nebo na webových stránkách nezávislého zdravotnického serveru INFOMED.

2.2 Publikace Cartographies of Disease: Maps , Mapping, and Medicine (Koch, T., 2005) Jedna z mála publikací zabývající se pouze tématem kartografie, mapování a zdravotnictví vyšla v roce 2005. Kniha představuje historický exkurs do dějin mapování nemocí ve světě. Text se drží časové linie od prvních dochovaných map nemocnosti až po současnou tvorbu map pomocí geografických informačních systémů. Zajímavé části knihy tvoří kapitoly, v nichž jsou podávána řešení starých epidemiologických studií pomocí nových přístupů GIS. Kniha je vhodně doplněna množstvím ukázkových map.

2.3 Odborné články Těžiště informací, dotýkajících se společně kartografie a oblastí zdravotnictví leží v podobě odborných článků, ve kterých je řešena řada specifických otázek tématu. Vizualizací zdravotnických dat se zabývá Pickle (2003) v článku Usability Testing of Map Design. Text poukazuje na vhodnost a omezení použití konkrétních metod tematické kartografie pro vizualizaci zdravotnických dat v závislosti na schopnostech uživatele (odborná a široká veřejnost). Podobný přehled metod kartografické vizualizace dat s praktickými ukázkami map se zdravotnickou tématikou uvádí Lörracher (2007) v Geomedizinische Karten. Zajímavou kapitolou materiálu je využití méně tradičních metod vizualizace zdravotnických dat pomocí mapových anamorfóz. Problematiku použití vhodných metod pro klasifikaci intervalů choropletových map, zachycující epidemiologická data uvádí Brewer a Pickle (2002) ve článku Evaluation of Methods for Classifying Epidemiological Data on Choropleth Maps in Series. Jednotlivé klasifikační metody jsou podrobeny testování na kognitivních úlohách vybraného vzorku uživatelů. Pomocí výsledků testu, jenž byl zaměřen na nacházení správných vzorů v mapě, byly stanoveny výsledky, které doporučovaly metody kvantilů popřípadě Jenksovu metodu pro tvorbu intervalů choropletových map. Pro lepší pochopení prostorových charakteristik (nejen) zdravotnických dat byly vytvořeny četné aplikace. V materiálu Interactive Linked Micromap Plots And

17

Dynamically Conditions Choropleth Maps názorně představuje Carr (2002) na zdravotnických datech možnost hledání příčinných souvislostí mezi dvěma veličinami pomocí

podmíněného

kartogramu

(Conditions

Choropleth

Maps).

Odhalováním

prostorových vzorů a shluků u zdravotnických dat pomocí nástroje ESTAT (The Exploratory Spatio - Temporal Analysis Toolkit) a dalšími možnostmi explorační prostorové analýzy se věnuje Robinson (2005). Poznatky při vývoji a využití shrnuje v práci Geovisualization and Epidemiology: A General Design Framework. Mezi bariéry použití zdravotnických dat patří i realita, že řada z nich podléhá utajení v souvislosti s ochranou osobních dat. Možnými přístupy v tvorbě tematických map , které znemožňují případnou identifikaci konkrétní adresy osoby, se věnuje v části článku Current practicies and spatial analysis of cancer data: mapping health statistics to inform policymakers and the public Bell (2006). Ve čtyřech skupinách metod jsou navržena možná řešení uvedené problematiky (např. agregace dat, omezení přístupu k datům, náhodné posunutí prostorové lokace konkrétních objektů). Často citovanou ukázkou využití nástrojů GIS ve zdravotnictví představuje studie Krivoruchka (2003) Using GIS and Spatial Statistics to Analyze the Chernobyl Consequences. Autor předkládá GIS jako vhodný nástroj pro predikci a následnou vizualizaci některých dopadů Černobylské katastrofy. Z českých autorů se problematikou využití GIS při tvorbě tematických map zobrazujících výskyt nemocí zabývá Maršík (1994). Některá specifika jejich tvorby uvádí Maršík (1998) i v příspěvku Tvorba map nemocnosti – praktický přístup. Ze zásadních klíčových otázek autor jmenuje především velikost území, ve kterých má být nemocnost mapována. Pro přesné určení výskytu nemoci je samozřejmě potřeba co nejmenších jednotek, což na druhé snižuje spolehlivost vypočtené veličiny (rozdílné populační skupiny). Možným řešením je použití veličiny (standardizovaná incidence), která se mění v území spojitě. Tato metoda znázorněná barevnou škálou byla použita např. v Atlasu výskytu zhoubných nádorů v ČR 1978-1994 (Maršík a kol 1998). Mapové výstupy byly doplněny izoliniemi, které pomáhají přesnému určení dané hodnoty v určitém místě. Možné přístupy ke kartografickou vizualizaci zdravotnických dat přinášení Kubíček a kol.(2008) v příspěvku Metody kartografické vizualizace dat zdravotního stavu obyvatelstva.

Autoři se kromě klasických přístupů věnují moderním pohledům

na prezentaci zdravotnických údajů, zahrnujících např. možnost využití interaktivních nástrojů pro studium dynamiky a vztahů.

18

2.4 Atlasy se zdravotnickou tematikou Bohaté zdroje zdravotnických informací poskytují tematické atlasy (více o atlasech uvádí Totůšek, 2008). Na našem území v minulosti bylo vydáno několik atlasových děl, která alespoň z části obsahují tematiku zdraví: •

1935 - Atlas republiky Československé

•

1966 – Atlas Československé socialistické republiky

•

1989 – Atlas výskytu zhubných nádorov v SSR

•

1992 – Atlas životního prostředí a zdraví obyvatelstva ČSFR

•

1995 – Atlas zhoubných nádorů v České republice

•

1998 – Atlas výskytu zhoubných nádorů v České republice 1978-1994

19

3 VEŘEJNĚ DOSTUPNÁ ZDRAVOTNICKÁ DATA 3.1 Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR (ÚZIS) Data o stavu zdraví obyvatelstva patří všeobecně k nejžádanějším informacím. V ČR má tuto oblast v kompetenci Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, jenž byl zřízen 1.listopadu 1960, a spadá pod Ministerstvo zdravotnictví. Ústav má centrální sídlo v Praze, další pracoviště jsou zřízena ve všech krajských městech ČR. Hlavním úkolem ÚZIS je řízení a koordinace plnění úkolů Národního zdravotnického informačního systému (NZIS) jeho rozvoj a zdokonalování. Ústav je součástí státní statistické služby (na základě kompetenčního zákona) a tuto činnost vykonává podle zákona č. 89/1995 Sb. o státní statistické službě, ve znění pozdějších předpisů. ÚZIS spolupracuje s řadou institucí, orgánů, organizací apod. Z tuzemských státních institucí lze jmenovat Český statický úřad (ČSÚ) nebo Státní zdravotní ústav (SZÚ). Na mezinárodní úrovni, především v oblasti zdravotnické statistiky, spolupracuje ÚZIS se Světovou zdravotnickou organizací (WHO), s OSN, OECD, EUROSTAT a dalšími. Zároveň zodpovídá za překlad oficiálních informací z NZIS za Českou republiku. Jak již bylo výše uvedeno, ÚZIS zodpovídá za plnění úkolů v rámci NZIS. NZIS je systém určený ke sběru a zpracování zdravotnických údajů a informací, k vedení Národních zdravotních registrů, k poskytování informací v rozsahu určeném právními předpisy při respektování podmínek ochrany dat a k využití informací v rámci zdravotnického výzkumu Úloha ÚZIS ČR a NZIS je definována v zákoně č. 20/1966 Sb. o péči o zdraví lidu, ve znění pozdějších předpisů - § 67c [cit. NZIS, 2007]. Data jsou do NZIS získávána z rezortních i z mimorezortních zdrojů (Obr.1).

20

Obr.1 Schéma datových zdrojů NZIS

3.1.1 Národní zdravotní registry Jedním z hlavních úkolů NZIS je vedení Národních zdravotních registrů, jenž shromažďují konkrétní zdravotnická data o zdravotním stavu populace, počtu hospitalizovaných, počtu lékařů apod. Zároveň data z těchto registrů slouží ke stanovení koncepce a realizace státní zdravotní politiky v níže uvedených oblastech zdravotnictví (viz názvy národních registrů).

21

Národní zdravotní registry: •

Národní registr hospitalizovaných (NRHOSP)

•

Národní registr rodiček (NRROD)

•

Národní registr novorozenců (NRNAR)

•

Národní registr vrozených vad (NRVV)

•

Národní registr potratů (NRPOT)

•

Registr lékařů, zubních lékařů a farmaceutů (RLZF)

•

Národní registr uživatelů lékařsky indikovaných substitučních látek (NRUSL)

•

Národní onkologický registr (NOR)

•

Národní registr cévní chirurgie (NRCCH)

•

Národní kardiochirurgický registr (NKCHR)

•

Národní registr kloubních náhrad (NRKN)

•

Národní registr kardiovaskulárních intervencí (NRKI)

•

Národní registr nemocí z povolání (NRNP)

•

Národní registr osob nesouhlasící s posmrtným odběrem tkání a orgánů

•

Národní registr asistované reprodukce

Národní registr hospitalizovaných (NRHOSP): Účelem zjišťování požadovaných údajů je získání zdroje informací o zdravotním stavu populace, které jsou důležitým nástrojem pro řízení zdravotnictví a stanovení koncepce a realizace zdravotní politiky státu, potřebné k definování optimální sítě lůžkových zdravotnických zařízení (cit. Národní registr hospitalizovaných, 2007). Registr zároveň připravuje podklady pro vyhodnocení činnosti jednotlivých lůžkových zařízení a jejich oddělení. Některé informace z tohoto registru jsou předávány do databáze WHO. Národní registr rodiček (NRROD): Účelem zjišťování požadovaných údajů je zajištění základních údajů o reprodukční anamnéze ženy, o průběhu jejího těhotenství, porodu a o novorozenci. Sledování rodiček slouží k hodnocení zdravotního stavu rodičky z pohledu kvality péče (cit. Národní registr rodiček, 2007). Získané informace jsou cenným zdrojem informací pro gynekologicko-porodnickou péči a jsou důležitým nástrojem pro zlepšování péče o těhotné a rodičky

22

Národní registr novorozenců (NRNAR): Účelem zjišťování požadovaných údajů je zajištění nezbytných informací z oblasti perinatální péče jak pro potřeby odborných zdravotnických pracovníků, Ministerstva zdravotnictví, tak pro mezinárodní vykazování údajů. Získané informace jsou důležitým zdrojem hodnocení zdravotního stavu novorozenců a využívají se pro řízení, hodnocení a zlepšování péče o novorozence (cit. Národní registr novorozenců, 2007). Samotný registr obsahuje informace o okamžitém stavu novorozence po porodu, jeho další zdravotní stav, komplikace, léčbu. Národní registr vrozených vad (NRVV): Účelem zjišťování požadovaných údajů je registrace prenatálně a postnatálně diagnostikovaných vrozených vad v populaci, která je v současné době jedním ze základních faktorů potřebných pro hodnocení zdravotního stavu populace a je nedílnou součástí hodnocení prenatální, perinatální a postnatální péče (cit. Národní registr vrozený vad, 2007). Údaje o vrozených vadách jsou jedny z nejvíce srovnávaných v mezinárodním kontextu, slouží též k vyhodnocování včasného záchytu těchto vad a indikují zdravotní stav a kvalitu nové populace.

Národní registr potratů (NRPOT): Účelem zjišťování požadovaných údajů je zajištění údajů pro posouzení kvality péče o reprodukční zdraví. Sběr údajů týkající se potratů v České republice se stal dlouholetou tradicí a nezbytnou součástí demografických a perinatologických informací o české populaci. Anonymizované údaje jsou v měsíční periodicitě předávány Českému statistickému úřadu pro potřeby demografické statistiky (cit. Národní registr potratů, 2007).

Data z tohoto registru tvoří důležité informace pro mezinárodní

srovnání kvality péče a kvality zdraví.

Registr lékařů, zubních lékařů a farmaceutů (RLZF): Účelem zjišťování požadovaných údajů je zajištění údajů o věkové struktuře, pohlaví, oboru činnosti, kvalifikační skladbě lékařů, zubních lékařů a farmaceutů, druhu vlastnictví a druhu zařízení, a to bez ohledu na skutečnost, zda lékař, zubní lékař nebo farmaceut vykonává své povolání v resortu zdravotnictví, obrany, vnitra nebo

23

spravedlnosti (cit. Registr lékařů, zubních lékařů a farmaceutů, 2007). Aktualizace dat registru je prováděna k 31.12. Sledují se změny, které u jednotlivých pracovníků nastanou např. ukončení/nástup do pracovního poměru, vydání průkazů způsobilosti, složení zkoušek způsobilosti, změna pracovního úvazku apod. Vybrané údaje, hlavně o počtu, věkové struktuře pracovníků, jsou dále posílány organizacím a institucím (ČSÚ, WHO, OECD, EUROSTAT ).

Národní registr uživatelů lékařsky indikovaných substitučních látek (NRUSL): Účelem zjišťování požadovaných údajů je shromažďování dat o pacientech při vstupu a výstupu ze substitučního programu, jejich verifikace, ukládání a zpracování. Možnost specializovaných zařízení akreditovaných pro substituční léčbu ověřit si před zahájením léčby, zda pacientovi není poskytována substituční terapie v jiném akreditovaném zdravotnickém zařízení. Zabránění vícečetné preskripci a úniku substituční látky na nelegální trh. Evidence je prováděna s písemným souhlasem pacienta na Hlášení substituční léčby (cit. Národní registr uživatelů lékařsky indikovaných substitučních látek, 2007). Registr je používán především k analýze preventivních opatření, jejich tvorby a realizaci, k ekonomickým odhadům nákladů na léčbu.

Národní onkologický registr (NOR): Účelem NOR je registrace onkologických onemocnění a periodické sledování jejich dalšího vývoje, tj. shromažďování dat, jejich verifikace, ukládání, ochrana a zpracování. NOR poskytuje souhrnné údaje pro statistické přehledy jak na národní, tak i mezinárodní úrovni, dále pro epidemiologické studie a zdravotnický výzkum. Údaje NOR slouží také k podpoře včasné diagnostiky a léčby novotvarů a přednádorových stavů, ke sledování trendů jejich výskytu, příčinných faktorů a společenských důsledků. Souhrnná data jsou podkladem pro tvorbu, realizaci a vyhodnocování preventivních zdravotnických programů a pro odhady potřebných finančních nákladů na zabezpečení komplexní onkologické péče. NOR je členem IACR (Mezinárodní asociace onkologických registrů) v Lyonu, spolupracuje s Evropskou sítí onkologických registrů a udržuje kontakt s registry

24

v zahraničí. NOR je nedílnou součástí komplexní onkologické péče (cit. Národní onkologický registr, 2007).

Národní registr cévní chirurgie (NRCCH): Účelem zjišťování požadovaných údajů (sledování typů operací tj. tepenných rekonstrukcí a specializovaných výkonů na žilách, včetně rizikových faktorů, četnosti komplikací) je možnost hodnocení kvality léčby, sledování dostupnosti odborné péče o pacienty s cévními chorobami v jednotlivých regionech (cit. Národní registr cévní chirurgie, 2007).

Národní kardiochirurgický registr (NKCHR): Účelem zjišťování požadovaných údajů je možnost sledování vývoje, příčin a důsledku závažných kardiovaskulárních onemocnění a stavů; stanovení, sledování a vyhodnocení

národních

ukazatelů

kvality,

výsledků

lékařské

a sesterské

kardiochirurgické péče; hodnocení potřeb a stavu kardiochirurgických intervencí z hlediska kvality, efektivity, výsledků a výdajů (cit. Národní kardiochirurgický registr, 2007). ČR patří v počtu kardiovaskulárních onemocnění přepočtených na počet obyvatel k celosvětovým leaderům. Informace z tohoto registru patří z hlediska prevence k nejvíce sledovaným. Národní registr kloubních náhrad (NRKN): Účelem zjišťování požadovaných údajů je registrace údajů o nemocných léčených operativně s užitím endoprotézy a specifických informací blíže upřesňujících tuto léčbu (cit. Národní registr kloubních náhrad, 2007). Národní registr kardiovaskulárních intervencí (NRKI): Účelem zjišťování požadovaných údajů je vytvořit národní centrálně vedenou zdravotnickou dokumentaci osob se společensky závažným onemocněním ischemickou chorobou srdeční, u kterých byla provedena kardiovaskulární intervence (katetrizace, angioplastika). Registr umožní hodnocení výsledků provedených výkonů v celostátním i mezinárodním srovnání i hodnocení vývoje kvality zdravotnické péče o pacienty, u kterých byla provedena kardiovaskulární intervence. Rychlá dostupnost údajů lékařům s oprávněním vstupu do Národního kardiochirurgického registru a do Národního registru kardiovaskulárních intervencí zásadně ovlivňuje možnost záchrany

25

života při poskytování léčebné péče v této oblasti. Souhrnná data jsou podkladem pro tvorbu zdravotnických programů a odhady finančních nákladů na zdravotnickou péči v daném oboru (cit. Národní registr kardiovaskulárních intervencí, 2007). Národní registr nemocí z povolání (NRNP): Účelem zjišťování požadovaných údajů je získání informací pro analýzu problémů v oblasti ochrany zdraví při práci, kdy nemoci z povolání a ohrožení nemocemi z povolání (dále jen „nemoci z povolání“) jsou jedním ze základních ukazatelů účinnosti prevence, pro rozhodování kompetentních orgánů o přijetí potřebných organizačních a dalších opatřeních, pro vědecký výzkum, pro vzdělávání v oboru a pro mezinárodní srovnávání. Výskyt nemocí z povolání je též jedním z důležitých ukazatelů zdravotního stavu obyvatelstva, zejména populace v produktivním věku. Zdravotní závažnost nemocí z povolání je umocňována jejich ekonomickými a sociálními důsledky. Z hlediska zdravotního i společenského představují nemoci z povolání vysoce nežádoucí jev, kterému je třeba předcházet vhodně volenými preventivními kroky. Předpokladem účinných opatření usilujících o minimalizaci výskytu nemocí z povolání jsou validní informace z této oblasti (cit. Národní registr nemocí z povolání, 2007). Data o nemocích z povolání slouží mimo jiné pro publikování ve statistické ročence(ČSÚ) a jsou jedním z indikátorů zdravotního stavu obyvatelstva. Národní registr osob nesouhlasící s posmrtným odběrem tkání a orgánů: Účelem registrace je evidence osob, které nesouhlasí s darováním tkání a orgánů tak, aby nemohlo dojít k neodpovídající manipulaci s jejich tělem po smrti (cit. Národní registr osob nesouhlasící s posmrtným odběrem tkání a orgánů, 2007). Problematika dárcovství lidských orgánů je s vyvíjejícím se technickým pokrokem v oblasti zdravotnictví ožehavým diskusním tématem. Před několika desítkami let byly transplantace životně důležitých orgánů, které zajišťovaly mnoha lidem další roky spokojeného života téměř nedosažitelné. Ve 21. století, v době kdy transplantace orgánů není neřešitelným problémem, je dárcovství orgánů téměř každodenním realitou. Darovat orgán je vysoce humánní čin, ale též má člověk možnost za svého života vyslovit nesouhlas s použitím vlastních orgánů a tkání po své smrti. Tento registr eviduje osoby nesouhlasící s dárcovstvím vlastních orgánů a tkání.

26

Národní registr asistované reprodukce: Národní registr asistované reprodukce (NRAR) je celoplošným populačním registrem. V rámci NRAR jsou evidovány všechny ženy, u kterých byla zahájena ovariální stimulace nebo bylo zahájeno monitorování za účelem léčby sterility (sterility vlastní nebo sterility jiné ženy v případě darování oocytů) metodou mimotělního oplodnění nebo příbuznými technikami. Sledování cyklů zajišťuje nezbytné informace o způsobu, průběhu, výsledcích a případných komplikacích pro potřeby odborných zdravotnických pracovníků, Ministerstva zdravotnictví ČR, zdravotních pojišťoven i pro mezinárodní vykazování údajů. Získané informace umožňují hodnocení léčebných postupů a jsou využívány pro řízení a zkvalitňování péče o neplodné páry a pro realizaci státní politiky v oblasti asistované reprodukce a léčby sterility (cit. Národní registr asistované reprodukce, 2007).

3.1.2 Další datové zdroje NZIS Datové zdroje používané ÚZIS (ÚZIS není přímým správcem těchto registrů) •

Registr zdravotnických zařízení (RZZ)

•

Registr zdravotnických prostředků

•

Registr zdravotnických pracovníků způsobilých k výkonu zdravotnického povolání bez odborného dohledu

•

Registr tuberkulózy (RTBC)

•

Registr pohlavních nemocí (RPN)

•

Informační systém infekční nemoci

Registr zdravotnických zařízení (správcem MZČR): RZZ obsahuje informace všech zdravotnických zařízeních bez ohledu na zřizovatele. Dále poskytuje pohled na tyto zařízení z hlediska rozsahu poskytované péče podle oboru, zajištění tohoto oboru lékaři, počtu lékařů, profesní struktury apod. Je užíván k hodnocení efektivnosti využití zdravotních zařízení.

27

Registr zdravotnických prostředků (správcem MZČR) : Obsahuje informace o registraci zdravotnických prostředků, výsledků klinických zkoušek diagnostických prostředků, též i záznamy o registraci osob přicházejících do styku s těmito prostředky. Účelem registru je zajištění poskytování zdravotní péče vhodnými, bezpečnými a účinnými prostředky. Registr zdravotnických pracovníků způsobilých k výkonu zdravotnického povolání bez odborného dohledu (správcem MZČR - odbor vědy, vzdělávání a ošetřovatelství): Předmětem tohoto registru jsou osoby, které získaly Osvědčení k výkonu zdravotnického povolání bez odborného dohledu. Dalšími údaji jsou záznamy o celoživotním vzděláním těchto zdravotnických pracovníků. Registr tuberkulózy (správce MZČR - odbor strategie a řízení podpory a ochrany veřejného zdraví ): Registr pomáhá k dohledu nad tuberkulózou v ČR. Data jsou využívány jako podklad pro národní zdravotní politiku, vyhodnocení stavu ochrany a podpory veřejného zdraví a ke sledování trendů výskytu infekčních onemocnění a hromadně se vyskytujících onemocnění. Registr pohlavních nemocí (správcem MZČR - odbor strategie a řízení podpory a ochrany veřejného zdraví): Databáze poskytuje všechna hlášená onemocnění pohlavními nemocemi, úmrtí na pohlavní nemoc, zdroje nákazy pohlavními nemoci. Pomáhají ke sledování zdravotního stavu obyvatelstva, k posouzení vývoje epidemiologické situace v ČR a k řízení poskytované zdravotní péče. Zároveň jsou tyto data mezinárodně srovnávána (databáze WHO). Informační systém infekční nemoci (správcem MZČR - odbor strategie a řízení podpory a ochrany veřejného zdraví) : Systém slouží k monitorování a následnému posouzení vývoje infekčních onemocnění v ČR. Zároveň jsou data využívána k řízení poskytované zdravotní péče.

28

Mimorezortní informační zdroje: Český statistický úřad (ČSÚ): Věk je jedním z nejrizikovějších faktorů zdravotního stavu populace. Data o věkovém složení obyvatelstva jsou jedny z nejdříve publikovaných informací o celkovém zdravotním stavu obyvatelstva. V ČR je sledování demografických ukazatelů plněno v rámci ČSÚ. Pro potřeby zdravotnických informací dodává ČSÚ tyto údaje do informačních systému zřízených ÚZIS: •

Informační sytém Demografie

•

Informační systém Bilance obyvatel

Informační sytém Demografie – primárně přejímá data o počtu narozených a zemřelých. Údaje jsou dále odesílány k mezinárodním srovnáním do WHO. Informační systém Bilance obyvatel – obsahuje ostatní demografické údaje o obyvatelstvu ČR používané většinou jako referenční data Česká správa sociálního zabezpečení (ČSSZ): Poskytuje anonymizované údaje o pracovní neschopnosti (délka, diagnózy, pohlaví, věkové skupiny). Údaje jsou předávány do Informačního systému Pracovní neschopnosti, který vede ÚZIS.

3.2 Dostupné datové zdroje pro veřejnost Dostupnost informací ze zdravotnických statistik nebyla v minulosti pro širší veřejnost v ČR příliš vysoká. Hlavními nedostatky byly především aktuálnost a možnost srovnání dat za delší období.V současné době, kdy je nejpoužívanějším zdrojem přenosu informací internet, se situace zlepšuje. Jedny z nejlépe publikovaných informací jsou údaje o obyvatelstvu ČR. Český statistický úřad vydává např. na internetových stránkách poměrně aktuální údaje o obyvatelstvu ČR (živě narození, zemřelí, atd.)

29

3.2.1 Publikace Nosiči informací ze zdravotnických statistik jsou publikace vydávané ÚZIS. Jedná se o souhrnné publikace (např. Zdravotnické ročenky) ale i o monotematické díla (řada Zdravotnická statistika). V současné době je možno vybrané tituly číst nebo stahovat v elektronické podobě (formát PDF). Publikace v elektronické podobě jsou vystaveny v EKNIHOVNĚ na webových stránkách ÚZIS. Každoročně vydává ÚZIS Zdravotnickou ročenku ČR. Ročenka souhrnně popisuje zdravotnictví v ČR. Zdravotnická ročenka má dlouholetou tradici ve formátu, věnujícímu se celému státu, vychází nepřetržitě již od roku 1960 (od roku 1991 v česko-anglické verzi). Mezi další pravidelně publikované tituly patří Zdravotnictví ČR ve statistických údajích, Adresář zdravotnických zařízení a monotematicky zaměřené publikace řady Zdravotnická statistika. ÚZIS též dle potřeby vydává tzv. Aktuální informace, které slouží pro zobrazení “rychlých statistických informací“ např. pro tisk, Ministerstvo zdravotnictví, Parlament, veřejnost a jiné. Publikace Zdravotnická ročenka a Aktuální informace mají i “krajskou“ formu. 3.2.2 Registr zdravotnických zařízení (RZZ) Aplikace slouží k poskytování aktuálních informací o celé síti státních i nestátních zdravotnických zařízení, která získala registraci, a o jejich detašovaných pracovištích, z hlediska druhu zařízení, zřizovatele a oboru poskytované zdravotní péče. Umožňuje zároveň vyhledat kterékoli konkrétní zdravotnické zařízení. Aplikace je volně dostupná na webových stránkách ÚZIS . Po zadání parametrů ve vstupní tabulce (např. kraj, druh zařízení, zřizovatel…) je načten dokument s konkrétními údaji o zdravotnických zařízení. 3.2.3

Data Presentation System (DPS) .

Data Presentation System, systém vyvinutý ve spolupráci Světové zdravotnické organizace, litevského Střediska zdravotnických informací v rámci programu EU/WHO Copernicus Care Support Project, představuje webovou aplikaci dynamických tabulek zobrazující zdravotnickou situaci v jednotlivých krajích ČR v období let 1995-2006. Tabulky obsahují zdravotnické ukazatele rozdělené do šesti tematických oblastí (demografie, zdravotní stav, zdravotnické služby, výdaje na zdravotnictví, ekonomická situace, životní prostředí a novotvary). Předností dynamických tabulek je okamžitá možnost výpočtu některých statistických ukazatelů (variační rozpětí, směrodatná odchylka

30

a jiné) přímo z načtených dat zvolených dle vstupních parametrů. Sytém je vystaven v české i anglické verzi. Nevýhodou aplikace je neúplnost některých dat, kde některé ukazatele neobsahují všechna data za období let 1995-2006 (stav ke 2.12.2007).

3.2.4

Český statistický úřad (ČSÚ) <www.czso.cz>

Největší zdroj informací o obyvatelstvu ČR tvoří databáze České statistického úřadu. Na webových stránkách ČSÚ je možno vyhledat nepřeberné množství dat, publikací nebo časových řad týkajících se demografie ČR. Data jsou volně stažitelná ve formátu XLS. Některé údaje o obyvatelstvu jsou dále předávány mezinárodním statistickým službám (např. Eurostat) k dalšímu zpracování. Zde je třeba dávat pozor na nestejnou metodiku prezentací některých údajů, které podává ČSÚ a např. zmiňovaný Eurostat. Rozdíly mezi daty zveřejňovanými Českým statistickým úřadem a Eurostatem jsou zveřejněny rovněž na webových stránkách ČSÚ (viz např. definice středního stavu obyvatelstva). 3.2.5

Demografie <www.demografie.info>

Internetový portál obsahuje základní informace o demografii, analýzy, aktuální informace z oboru, definice jednotlivých pojmů a charakteristik dle předpisů a vyhlášek organizací (např. WHO) a mnoho užitečných odkazů na téma prognózy a projekce obyvatelstva.

3.3 Dostupnost a prostorového rozlišení zdravotnických dat z veřejných databází Dostupnost zdravotnických dat v ČR je poměrně na dobré úrovni. Hlavní zpracovatel ÚZIS poskytuje data o zdravotním stavu obyvatelstva a socioekonomické údaje ze zdravotnictví pomocí vhodných prezentačních nástrojů, jak v tištěné podobě, tak především elektronicky v prostředí internetu. Doplňující údaje z oblasti demografie lze též snadno získat z veřejně dostupných zdrojů ČSÚ. Prostorové rozlišení dostupných dat je soustředěno ve většině případů do tří úrovní: celostátní, krajské, okresní. Právě tento fakt skrývá některá omezení při další možné

31

interpretaci údajů. Prezentace charakteristik zdravotního stavu obyvatelstva je tak limitována umělými hranicemi administrativního členění ČR (kraje a okresy), které přirozeně nerespektují skutečný prostorový výskyt nemocí (podrobněji kapitola 6). Získat zdravotnická data za jednotlivá zdravotnická zařízení, popřípadě přesný bodový výskyt jednotlivých případů je téměř nemožné. Agregace dat (do úrovně okresní a krajské) značně omezuje i volbu kartografické metody zpracování. Skoro všechny údaje jsou navíc standardizovány počtem obyvatel dané územní jednotky. Z uvedených skutečností je logické, že jednou z nejpoužívanějších kartografických metod pro prezentaci těchto dat, je kartogram. Nepřístupnost k datům bodového charakteru znemožňuje využití mnohých interpolačních nástrojů GIS pro názornější prostorovou distribuci jevu.

32

4

LEGISLATIVNÍ PŘEDPOKLADY Již při narození je každý člověk obdařen vlastnostmi a charakteristikami, které ho činí

odlišným od ostatních. Hned v prvních chvílích života v porodnici jsou mu také odebrány první osobní údaje např. porodní váha, výška. S přibývajícím věkem, kdy se člověk začleňuje do společnosti těchto údajů přibývá. Některé lidské vlastnosti jsou předem dány geneticky, jiné jsou odvislé od podmínek, ve kterých jedinec vyrůstá. Souhrnně lze konstatovat, že tyto vlastnosti tvoří „duševní vlastnictví“ každého člověka. Zároveň společnost potřebuje tato osobní data od každého jedince využívat ve prospěch v oblastech zdravotní péče, prevence apod. Člověk by měl mít též právo rozhodovat, jak popřípadě kde budou tyto jeho osobní informace použity, neboť některé údaje jsou velmi citlivé. Tuto ochranu by měla zajistit společnost, ve které konkrétní lidská bytost žije. Jedním ze znaků vyvinuté konkrétní lidské společnosti je i fakt, zda sama dokáže chránit tyto údaje a v jaké míře ponechá jedinci právo na volné rozhodování o těchto údajích. V našem právním řádě tuto ochranu lze nalézt už v Listině základních práv a svobod , nejvýrazněji pak v Hlavě druhé, v článcích 7 a 17 (cit. Listina základních práv a svobod, 2006): Článek 7, odstavec 1: 1.

Nedotknutelnost osoby a jejího soukromí je zaručena. Omezena může být jen

v případech stanovených zákonem. Článek 17, odstavec 1,2,3,4 a 5: 1. Svoboda projevu a právo na informace jsou zaručeny. 2. Každý má právo vyjadřovat své názory slovem, písmem, tiskem, obrazem nebo jiným způsobem, jakož i svobodně vyhledávat, přijímat a rozšiřovat ideje a informace bez ohledu na hranici státu. 3. Cenzura je nepřípustná. 4. Svobodu projevu a právo vyhledávat a šířit informace lze omezit zákonem, jde-li o opatření v demokratické společnosti nezbytná pro ochranu práv a svobod druhých, bezpečnost státu, veřejnou bezpečnost, ochranu veřejného zdraví a mravnosti. 5. Státní orgány a orgány územní samosprávy jsou povinny přiměřeným způsobem poskytovat informace o své činnosti. Podmínky a provedení stanoví zákon.

33

4.1 Historie V historii ochrany osobních údajů sehrál důležitou roli vývoj automatizovaných datových systémů, které umožňovaly hromadné zpracování dat. Dlouhou dobu (před zavedením prvních automatizovaných datových systémů v 70. letech minulého století) byla ochrana osobních údajů v rovině s problematikou obecné ochrany soukromí. Za první mezinárodně významný právní dokument lze považovat Úmluvu o ochraně osob se zřetelem na automatizované zpracování osobních dat (ČR přijala úmluvu až v roce 2000), jenž byla podepsána roku 1981 ve Štrasburku. Článek 6 této úmluvy je mimo jiné věnován zdravotnickým údajům, kde je vymezeno, že osobní data týkající se zdravotního stavu nemohou být zpracována automaticky, pokud pro to domácí zákony příslušného státu neposkytují dostatečné záruky ochrany (Buriánek, J. 2005, 43). Na našem území byl prvním právním předpisem zabývajícím se problematikou ochrany osobních dat obsažených v různých databázích zákon č.256/1992 Sb. o ochraně osobních údajů v informačních systémech. Zákon definoval několik zásad pro nakládání s informacemi, o provozu informačních systémů potažmo mlčenlivosti těchto dat. V praxi se zákon příliš neujal (neobsahoval např. sankce za porušení pravidel) a dnes je nahrazen jiným zákonem - č.101/2000 Sb., ochraně osobních údajů. Stále se zlepšující výpočetní technika a rychlejší přenos dat přes internet udávaly čím dál citelněji ráz problematice ochrany osobních údajů. Ve zdravotnictví znamenala možnost rychlejšího přenosu dat velký krok kupředu, neboť včasná informace může často zachraňovat i lidské životy. Naproti tomu rozvoj výpočetní techniky, možnost přenosu dat a internetový přístup přisuzuje datům zvýšené riziko zneužití. Na evropském poli lze v otázkách zabývající se ochranou citlivých zdravotnických údajů jmenovat dokument vydaný Radou Evropy z roku 1997 Doporučení Rady Evropy o automatickém zpracování zdravotnických dat informačními systémy. Samotný dokument obsahuje řadu zásad zpracování zdravotnických informací, informovanosti dotyčného člověka o nakládání s jeho daty, preventivních opatřeních proti přístupu neoprávněných osob k těmto údajům a mnohé další nařízení. Kromě výše zmíněných zásad a nařízení dokument doporučuje i řadu rad pro vedení systému. Systém údajů by měl být řešený tak, aby umožňoval oddělení identifikátorů subjektu údajů (identifikace osoby), administrativních a technických dat (např. metadata o vedení údajů, data o správci), sociálních dat (sociální poměry osoby, o které jsou údaje vedeny), zdravotnických dat (údaje o zdravotním stavu) a genetických dat (Buriánek, J., 2005, 45) V dnešní době si tento systém lze představit asi jen u dat shromažďovaných elektronicky. Výhodou tohoto řešení by bylo snadné vyjmutí

34

zájmové vrstvy údajů aniž by z ní šlo rozeznat samotný subjekt údajů. Toto řešení by mělo velký význam pro skupiny lidí jako jsou např. vědci, statistici, pedagogové či např. tvůrci map se zdravotnickou tematikou.

4.2 Základní zákony a nařízení V ČR v současné době jsou dle názoru autora nejdůležitějšími zákony a nařízeními v oblasti zdravotnických dat a přístupu k informacím tyto (vybrané zákony vyňaty a citovány se Sbírky zákonů dostupné na Portálu veřejné zprávy České republiky) Zákon č. 101/ 2000 Sb., o ochraně osobních údajů, ve znění pozdějších předpisů, §4 (nabyl účinnosti od 1.6.2000) Zákon vymezuje mimo jiné pojmy osobní, citlivý a anonymní údaj, dále předepisuje práva a povinnosti zacházení s těmito údaji. Osobním údajem je jakákoliv informace týkající se určeného nebo určitelného subjektu údajů. Subjekt údajů se považuje za určený nebo určitelný, jestliže lze subjekt údajů přímo či nepřímo identifikovat zejména na základě čísla, kódu nebo jednoho či více prvků, specifických pro jeho fyzickou, fyziologickou, psychickou, ekonomickou, kulturní nebo sociální identitu. Citlivým údajem je osobní údaj vypovídající o národnostním, rasovém nebo etnickém původu, politických postojích, členství v odborových organizacích, náboženství a filozofickém přesvědčení, odsouzení za trestný čin, zdravotním stavu a sexuálním životě subjektu údajů a genetický údaj subjektu údajů; citlivým údajem je také biometrický údaj, který umožňuje přímou identifikaci nebo autentizaci subjektu údajů. Anonymním údajem je takový údaj, který buď v původním tvaru nebo po provedeném zpracování nelze vztáhnout k určenému nebo určitelnému subjektu údajů. Subjektem údajů je fyzická osoba, k níž se osobní údaje vztahují.

Zákon č.106/1999 Sb., o svobodném přístupu k informacím, §2 (1.1.2000) Zákon stanovuje, že povinnými subjekty, které mají podle tohoto zákona povinnost poskytovat informace vztahující se k jejich působnosti, jsou státní orgány, územní

35

samosprávné celky a jejich orgány a veřejné instituce hospodařící s veřejnými prostředky. Povinnými subjekty jsou dále ty subjekty, kterým zákon svěřil rozhodování o právech, právem chráněných zájmech nebo povinnostech fyzických nebo právnických osob v oblasti veřejné správy, a to pouze v rozsahu této jejich rozhodovací činnosti. Žadatelem pro účel tohoto zákona je každá fyzická i právnická osoba, která žádá o informaci. Ze zákona také vyplývá za jakých podmínek, kde, popřípadě v jaké formě jsou informace sdělovány.

Zákon č. 20/1966 Sb., o péči o zdraví lidu, znění pozdějším předpisů, §67 ( 1.7.1966) Zákon legislativně definuje plnění úkolů NZIS. Mimo jiné je dle zákona NZIS jednotný celostátní informační systém určený (odstavec 1): a) ke sběru a zpracování informací o zdravotním stavu obyvatelstva, o zdravotnických zařízeních, jejich činnosti a ekonomice, za účelem usměrňování poskytování zdravotní péče, stanovení koncepce státní zdravotní politiky, pro řízení zdravotnictví a pro státní statistiku b) k vedení národních zdravotních registrů c) k poskytování informací v rozsahu určeném právními předpisy při respektování podmínek ochrany osobních dat občanů, včetně poskytování informací pro mezinárodní instituce a.

k využití informací v rámci zdravotnického výzkumu.

Druhý odstavec zákona se vztahuje k poskytování informací zdravotnickými zařízeními: Zdravotnická zařízení poskytují informace podle odstavce 1a) pokud je neposkytují podle zvláštního právního předpisu, v rozsahu a způsobem stanoveným ministerstvem zdravotnictví v opatření publikovaném ve Sbírce zákonů. Tímto zvláštním předpisem je míněn hlavně zákon 89/1995 Sb., o státní statistické službě (§18) – viz dále.

Zákon č. 89/1995 Sb., o státní statistické službě, §2 (15.6.1995) Vymezení pojmů: bod b) důvěrným statistickým údajem takový údaj, který umožňuje přímou nebo nepřímou identifikaci jednotlivé právnické osoby nebo který je osobním údajem fyzické osoby podle zvláštního zákona.

36

bod c) anonymním údajem takový individuální údaj, který buď v původním tvaru nebo ani po provedeném zpracování neumožňuje přímou, popřípadě nepřímou identifikaci jednotlivé právnické nebo fyzické osoby Zákon č. 89/1995 Sb., o státní statistické službě, §18 (15.6.1995) ÚZIS je součástí státní statistické služby a tuto činnost vykonává podle zákona č. 89/1995 Sb., o státní statistické službě, ve znění pozdějších předpisů . Státní statistickou službu vykonává dle §3 tohoto zákona Český statistický úřad. ČSÚ dle §18 odstavce 1a) poskytuje požadované vytvořené statistické informace bezplatně Parlamentu, prezidentu republiky, vládě, Nejvyššímu kontrolnímu úřadu, ministerstvům a jiným správním úřadům, soudům, České národní bance, Bezpečnostní informační službě, Státnímu zemědělskému intervenčnímu fondu a orgánům územní samosprávy. dle odstavce 1b) poskytuje vytvořené statistické informace a anonymní údaje každému, kdo o to požádá, a to za úplatu ve výši nutných nákladů souvisejících s pořízením kopií, cenou nosičů a s odesláním vytvořených statistických informací a anonymních údajů. Pouštět se na tenký led právní problematiky ochrany osobních dat ve zdravotnictví je velmi ošidné. Vývoj zákonodárství v této oblasti je velmi dynamický. ČR v roce 2004 vstoupila do EU, což mimo jiné přineslo řadu břemen vyplývající z požadavků na harmonizaci právních norem s evropským právem. Výpočetní technika, přenos informací internetem, legislativa vztahující se na elektronické zdroje či předávání informací jde mílovými kroky kupředu a ne vždy stejným tempem. Dalšími spornými tématy jsou např. otázky týkající se poskytování informacemi zdravotními zařízeními. Zda má kupříkladu, člověk právo vědět kolik je v daném zdravotnickém zařízení hospitalizováno osob s určitou nemocí (viz zákon č. 106/1999), zda by člověk, který platí státu daně, tyto informace se mohl na nějakém veřejném místě (vývěska, internetová stránka) dozvědět (pozn. na internetových stránkách několika vybraných zdravotnických zařízení takovéto informace nebyly nalezeny). V praxi člověka vytvářejícího mapy se zdravotnickou tematikou jsou většinou data určitým způsobem standardizována (např. na 100tis. žen). Zdrojem dat můžou být veřejně dostupné zdroje (kapitola 3) jako jsou zdravotnické ročenky nebo datové aplikace na stránkách ÚZIS. V kartografických výstupech (data jsou absolutními údaji), kde poskytovatelem dat jsou např. některé nemocniční zařízení, jsou dodávány data „již upravená“, bez možnosti dohledání konkrétního subjektu. Asi jedinou spornou oblastí

37

mohou být málopočetná data vizualizovaná v malé územní jednotce, kde by teoreticky mohlo být dohledáno místo výskytu subjektu. Řešení problému může představovat např. náhodné přičtení určitého počtu případů, případně jistá vhodná forma standardizace, zvětšení územní jednotky apod. (podrobněji kapitola 6).

38

5

DATOVÉ ZDROJE PRO MEZINÁRODNÍ SROVNÁNÍ V následujícím textu jsou uvedeny vybrané mezinárodní organizace, jejímž členem je

ČR nebo instituce, ze kterých lze čerpat některá data vhodná pro mezinárodní srovnání. Uvedené organizace poskytují veřejné databáze prostřednictvím webových stránek. Smyslem popisu těchto databází je následná možnost výběru dat na regionální (úroveň států), popřípadě na globální (kontinenty, svět) úrovni. Vybraná data mohou poté sloužit ke srovnání zdravotnických ukazatelů ČR a jiných států světa.

5.1 World Health Organization (WHO)

Světová zdravotnická organizace (WHO) oficiálně vznikla 7. dubna 1948, kdy vstoupila v platnost Zakládající smlouva (vytvořená již v roce 1946 a podepsána 61 státy včetně Československa). Hlavním řídícím orgánem WHO je Světové zdravotnické shromáždění (World Health Assembly – WHA), jenž má 193 členských států. WHA se schází každý rok v květnu v sídle WHO v Ženevě. Každý členský stát je zastoupen ministrem zdravotnictví a na těchto shromážděních jsou rozhodovány hlavní politické záležitosti a strategie WHO. Zároveň se volí na základě nominace Výkonné rady (Executive Board – EB) generální tajemník WHO. Rozhodnutí vydaná tímto shromážděním realizuje Výkonná rada (EB), která je složena z 32 odborníků z členských zemí. WHO podporuje mezinárodní technickou spolupráci v oblasti zdravotnictví, pomáhá s vypracováním národních zdravotnických strategií, zabývá se sledováním indikátorů zdravotního stavu populace, podílí se na rozvoji a testování nových technologií a postupů v různých systémech řízení zdravotní péče atd.

39

Datové zdroje a databáze WHO: Světová zdravotnická organizace publikuje získaná zdravotnická data ve čtyřech hlavních modulech. Data jsou prezentována formou interaktivních tabulek, grafů, map či samostatně vydaných publikací. Datové moduly: •

WHO Statistical Information System (WHOSIS)

•

WHO Global InfoBase Online

•

Global Health Atlas

•

Regional Statistics

WHO Statistical Information System (WHOSIS) Systém zahrnuje data ze všech 193 členských zemí WHO. Data jsou vybírána pro mezinárodní srovnání především na základě kvality a dostupnosti. Výběr více jak 50 indikátorů je volen tak, aby vhodně prezentovaly globálně zdravotní stav populace či úroveň zdravotní péče ve světě. Data jsou zpřístupněna pomocí Webu formou interaktivních tabulek, kde je možno vybírat ze seznamu státy a jednotlivé indikátory (většina z nich je rozdělena dle věku a pohlaví). Menší nevýhodou systému je, že data nelze vybírat podle roku (pouze možnost výběru dle posledního roku sledování nebo dle všech roků sledování). Nelze tedy přímo získat údaje za určitý rok, neboť poslední rok sledování není u všech jednotlivých indikátorů stejný. Naopak kladem interaktivních tabulek je, že lze jednoduše data seskupovat pomocí regionů výběru (odpovídají kontinentu) a dle třídy indikátoru (např. systém vypíše všechny údaje tykající se mortality). Informace o samotných datech (název, způsob sběru dat, co je obsahem dat, rozdělení….) jsou zvlášť popsána v metadatovém záznamu. Informace ze systému jsou též každoročně publikována (např. publikace World Health Statistics 2007) ve formátech PDF a XLS a jsou volně stažitelná z internetových stránek WHO.

WHO Global InfoBase Online Zdravotní stav populace je ovlivňován mnoha rizikovými faktory. Účelem této databáze je přehledně nastínit stav vybraných ukazatelů potenciálních rizik ovlivňující zdraví populace členských států WHO. Rizikové indikátory jsou rozděleny do osmi skupin: Alkohol, nadváha / obezita, vysoký krevní tlak, cholesterol, výživa, fyzická aktivita,

40

mrtvice a užívání tabáku. Prostředkem vizualizace na webových stránkách WHO jsou podobně jako v případě WHOSIS interaktivní tabulky a grafy, kde uživatel vybírá z již výše uvedených potenciálních hodnot rizik a členských států WHO. Data jsou prezentována souhrnně za celý stát a jednotlivé indikátory jsou rozděleny ve většině případů dle věku a pohlaví. V tabulkách je též uveden stav, zda jsou dostupná národní data o daném rizikovém faktoru. V mnoha zemích (např. některé státy Afriky) jsou uvedeny údaje pouze za některé subprovincie. Další nevýhodou jsou nestejné časový údaje, za který jsou data publikována. Publikované údaje jsou doplněny informacemi o vzniku samotných dat.

Global Health Atlas K vizualizaci prostorových dat neslouží pouze tabulky a grafy. Mocným nástrojem ke znázornění prostorových vazeb a srovnání je mapa. Hlavním účelem interaktivního atlasu WHO je zobrazení dat o infekčních onemocněních a jejich rozmístění mezi jednotlivými státy světa, na regionální úrovni (kontinenty) a na globální úrovni (celý svět). Webový atlas WHO je rozdělen do tří částí. První část je velmi podobná předchozím modulům. Zahrnuje interaktivní tabulku, kde je možnost nastavení mnoha parametrů výběru. Podstatným rozdílem od předchozích dvou datových zdrojů je, že vybraná data z interaktivních tabulek lze zobrazit přímo v mapě. Druhá část atlasu je tvořena interaktivním mapovým polem. Uživatel zde může sám volit pomocí kurzoru územní celky, ve kterých budou zobrazována data (nejmenší jednotkou je stát), typ infekčního onemocnění, demografické a socioekonomické charakteristiky, vlastnosti legendy, přidávání popisků atd. Výsledná mapa má podobu kartogramu. Jednotlivé hodnoty infekčních onemocnění lze též zobrazit tabelárně, případně pomocí grafu. Nevýhodou je neúplnost dat pro jednotlivá infekční onemocnění. V řadě datových sad jsou pouze záznamy např. z jednoho kontinentu, případně pouze z jeho části. Rovněž pro srovnání za jednotlivé roky, jsou datové sady hodně variabilní. Některé datové sady zaznamenávají údaje i za posledních 50 let, jiné naopak např. pouze za 2 roky.

41

Obr. 2 Prostředí interaktivního atlasu WHO - Global Health Atlas. Interaktivita je zajištěna možnostmi výběru zobrazované charakteristiky a území, zoomováním území, nastavením popisků. Nevýhodou je nemožnost nastavení vlastních barev, úprava počtu a intervalu tříd do nichž je vybraná charakteristika klasifikována. (převzato: http://www.who.int/globalatlas/interactiveMapping/MainFrame2.asp)

Třetí díl atlasu je interaktivní pouze částečně. Uživatel nejprve vybírá z prostorového zobrazení (např. celý svět, kontinent či stát) a následně z předložených charakteristik, které se mají zobrazit. Poté je uživatel přesměrován do “knihovny“, kde jsou již ve formátu PNG vytvořeny jednotlivé mapy vybraných ukazatelů. Omezením grafických výstupů je velikost formátu, ve kterém jsou mapy zpracovány. Mnoho těchto statických map je zpracováno ve větším formátu než dovoluje běžná obrazovka monitoru počítače zobrazit, tak aby nedošlo ke ztrátě obrazové kvality. Při čtení mapy je sice možnost přiblížení, ale ta zase znemožňuje celkový pohled na předkládaný obraz prostorové situace.

42

Obr. 3 Ukázka mapy z knihovny Global Health Atlas. Mapy jsou zpracované ve formátu PNG. (převzato: http://gamapserver.who.int/mapLibrary/Files/Maps/Global_ARVNeed_A4_100407.png)

Regional statistics Účelem sběru zdravotnických dat WHO z jednotlivých členských států není jenom otázkou globální úrovně. Pro správné pochopení vztahů získaných zdravotnických informací v prostoru je třeba brát zřetel i na regionální úroveň a neméně pak i na menší rozlišení až na úroveň jednotlivých zemí. K podrobnějšímu šetření posledních dvou výše jmenovaných úrovní slouží čtvrtý datový modul WHO Regional statistics. Podle prostorového rozlišení se skládá ze šesti částí:

•

AFRIKA – Regional office for Africa (AFRO)

•

AMERIKA – Regional office of the Americas (AMRO)

•

Jihovýchodní ASIE – Regional office for South East Asia (SEARO)

•

EVROPA - Regional office for Europe (EURO)

43

•

Blízký Východ - Regional office for the Easterm Meditteranean (EMRO)

•

Západní Pacifik – Regional office for the Western Pacific (WPRO)

1) Regional office for Africa (AFRO) Informace zprostředkované kanceláří Světové zdravotnické organizace pro Afriku jsou obsaženy v interaktivním atlasu. Atlas je principiálně i obsahově totožný s výše uvedeným Global Health Atlas. Výchozí interaktivní mapové pole zabírá území Afriky.

2) Regional office of the Americas (AMRO) Velmi obsahově pestrým informačním zdrojem zdravotnických dat pro území celého kontinentu Ameriky jsou na WEBU vystavené materiály kanceláře WHO pro Ameriku – Pan American Health Organization. Informační zdroje (Regional Core Health Data Initiative) jsou vytvořeny na základě rezoluce CD40.R140 a mají za úkol monitorovat zdravotní stav populace Ameriky, demografickou strukturu obyvatelstva, poskytovat údaje potenciálních epidemiologických rizik, sledovat trendy vývoje zdravotnických indikátorů atd. Celý systém je složen z pěti základních částí. První část (PAHO Basic Indicator Data Base) obsahuje interaktivní tabulkové pole,kde je možnost volby z nabídky časového údaje (1995-2007), věcného rozlišení dat (základní zdravotnické údaje např. mortalita), a prostorového rozlišení (státy Ameriky). Vytvořené tabulky na základě zvolených parametrů lze vyexportovat ve formátu XLS. Druhý díl datových zdrojů tvoří dokument Health Situation in the Americas: Basic Indicators, který souhrnně poskytuje údaje 57 základních indikátorů za jednotlivé země či regiony Ameriky. Dokument je vydáván každoročně a je volně stažitelný ve formátu PDF. Informace o státech Ameriky - Country Health Profiles (nejen týkající se zdravotnictví) jsou popsány ve 3. části Regional Core Health Data Initiative. Text je vhodně doplněn množstvím grafů či věkových pyramid a jsou zde zastoupeny některéh charakteristiky i kartogramy. Vybraná data základních indikátorů je možno vizualizovat v podobě map pomocí atlasu - Basic Health Indicators Atlas (Obr. 4). Atlas je umístěn na Webu, je v něm možnost Zoomování mezi třemi měřítky a náhled legendy. Poslední část mozaiky zdravotnických informací systému tvoří referenčních dokumenty o uvedených datových zdrojích.

44

Obr.4 Prostředí atlasu Basic Health Indicators Atlas kanceláře WHO pro americký kontinent -Pan American Health Organization. V levé části v samostatném okně je zobrazena legenda k mapovému poli. V Pravé části prostředí je zobrazena popisem charakteristika zkoumaného ukazatele. Veškerý textové části v atlase jsou psány Španělštinou. (převzato: http://www.paho.org/Spanish/DD/AIS/indexatlas.htm)

3) Regional office for South East Asia (SEARO) Webové stránky kanceláře WHO pro Jihovýchodní Asii neobsahují statistická data, pouze aktuální informace o šíření některých nemocí (např. ptačí chřipka) v regionu. 4) Regional office for Europe (EURO) Obsahově nejbohatší informační zdroj z regionálních statistik představuje evropská zdravotnická databáze (European health for all database (HFA-DB). Přes 600 indikátorů z 53 zemí Evropy sledovaných od roku 1970 je rozděleno do čtyřech tematických skupin – základní zdravotnické charakteristiky, ukazatelé zdravotního stavu (např. mortalita), faktory ovlivňující zdraví (životní styl, životní prostředí apod.) a zdravotnická péče. Data jsou prezentována v několika formách. Interaktivní způsobem vizualizace dat je webové prostředí a jeho online verze databáze. Údaje z databáze je možno zobrazit pomocí map (kartogramů), tabulek a několika typů grafů. Pro uživatele bez připojení k internetu 45

existuje i offline verze databáze. Evropská kancelář WHO vydává zároveň mnoho publikací prezentujících informace z databáze (např. Atlas of health in Europe, The European health report a jiné). Sledované indikátory jsou v několika případech doplněny o údaje představující další vývoj veličin.

5) Regional office for the Eastern Meditteranean (EMRO) Region Blízkého Východu spolu se státy severní Afriky zahrnuje pod svá křídla kancelář WHO – EMRO. Jádro zdravotnických informací o členských státech EMRO tvoří webové prezentace. Každá země je charakterizována výčtem více jak 60 indikátorů představujících údaje o demografii, socioekonomických podmínkách, zdravotnictví, zdravotním stavu apod.

6) Regional office for the Western Pacific (WPRO) Informace z regionální databáze kanceláře WHO pro západní Pacifik a některé Asijské státy (WPRO) jsou prezentovány ve čtyřech samostatných oddílech. První oddíl představuje oproti předešlým statistikám z jiných kanceláří novinku v tom, že publikované údaje o základních zdravotnických charakteristikách popisují primárně celou šetřenou oblast, nikoli jednotlivé státy. Předností tohoto oddílu je i poměrně častá aktualizace čtvrtročně. Druhý oddíl zahrnuje demografické charakteristiky zemí WPRO a jejich budoucí projekci v období 2005 – 2010. Třetí oddíl je velmi podobný online verzi evropské zdravotnické databáze (HFA-DB). Data je opět možno vizualizovat po předchozím nastavení parametrů pomocí map (kartogramů), grafů a tabulek. Ve čtvrtém oddíle jsou přehledně ve formátech XLS a PDF zobrazeny všechny informace z regionální databáze za rok 2005.

5.2 Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) Mezivládní organizace třiceti ekonomicky nejrozvinutějších států světa vznikla v roce 1961 (Česká republika vstoupila v roce 1995). Mezi hlavní cíle OECD patří ekonomický rozvoj, snížení nezaměstnanosti, liberalizace mezinárodního obchodu, stabilizace a rozvoj mezinárodních trhů). Působnost OECD pokrývá řadu různých oborů. Členské státy spolupracují, vyměňují si názory v oblastech vztahujících se k ekonomice, životnímu 46

prostředí, sociální politice, zemědělství, zdravotnictví apod. Vzájemná spolupráce členských zemí je koordinována sekretariátem v Paříži. Jeho hlavní činností je shromažďování dat, monitorování a analýza trendů či predikce ukazatelů z mnoha oblastí, jimiž se OECD se zabývá. Jedním z článků souhrnné databáze dostupné na internetu je obor zdraví (HEALTH), který poskytuje zdravotnické informace za členské země. Datová sada “Health“ je rozdělena do dvou základních bloků OECD Health Data 2007 a Systems of Health Accounts. První blok informací obsahuje vybraná data (relativní) charakterizující zdravotnictví a zdravotní stav obyvatel (např. údaje mortality, počet diabetiků apod.). Druhý blok je orientován na ekonomické ukazatele ve (např. náklady na péči). Údaje jsou zobrazeny formou interaktivních tabulek a lze je exportovat ve formátech XLS a TXT.

Data z prvního bloku jsou zaznamenávána od roku 1960

a umožňují

konstrukci časových řad vybraných ukazatelů. Všechna data jsou opatřena informacemi o vzniku, charakteristice, zdroji (metadata). Mezi ostatními datovými sadami jsou zastoupeny i obory demografie a populace.

5.3 EUROSTAT Hlavním evropským úřadem zabývajícím se statistikou je Eurostat (dříve pod názvem Statistical Office of the European Communities – SOEC), zřízený již v roce 1959 jako společný statistický orgán pro ESUO, EUROATOM a E(H)S. Česká republika spolupracuje s Eurostatem formou poskytování dat Českým statistickým úřadem. Poskytování dat ČSÚ podléhá skutečnosti, že ČR je členem Evropské Unie a tudíž je i členem Evropského statistického systému. Zdravotnické informace z databáze Eurostatu lze rozdělit do dvou skupin. První skupinu tvoří vybrané údaje o demografických charakteristikách členských zemí EU, druhá část je věnována determinantům zdraví (např. počet denních kuřáků). Celkově lze konstatovat, že obsahově je databáze zdravotnických informací Eurostatu poměrně malá – většinu dat tvoří ukazatele příčin smrti a socioekonomické údaje o zdravotní péči. .

47

Obr.5 Grafický výstup z prostředí mapového prohlížeče EUROSTAT. Pomocí aplikace lze jednoduchou formou prezentovat zdravotnické charakteristiky, jež jsou evidovány v databázích EUROSTAT. Velmi silný nástroj aplikace tvoří možnost srovnání dat. V mapě je srovnávána úmrtnost na následky požívání alkoholu v Evropě. Za základ je vzato Španělsko (hodnota 1). Ostatní státy jsou barevně odlišeny v závislosti hodnot úmrtnosti vzhledem k Španělsku (kolikrát je hodnota menší či větší). Na stejném principu je možno interpretovat závislost na dvou časových obdobích (opět kolikrát je hodnota menší či větší). (zdroj: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page?_pageid=1996,45323734&_dad=portal&_schema=PO RTAL&screen=welcomeref&open=/t_health/t_hlth/t_hlth_cdeath&language=en&product=REF_T B_health&root=REF_TB_health&scrollto=0)

48

5.4 International Agency for Research on Cancer (IARC) Mezinárodní agentura pro výzkum rakoviny byla založena v květnu 1965, usnesením z 18. Světového zdravotnického shromáždění. Agentura spadá pod mezinárodní Světovou zdravotnickou organizaci (WHO) a její sídlo je ve Francouzském Lyonu. Hlavním cílem IARC je zjišťování příčin všech forem rakoviny a přijímání následných preventivních opatření proti nim. Úlohou IARC není léčba pacientů, nýbrž samotný výzkum rakoviny jako nemoci. Dostupné databáze IARC jsou zpracovány přehlednou formou, která zabezpečuje intuitivní průchod. V nastavení databáze lze vybírat z mnoha parametrů, ze kterých můžeme volit prostorové rozlišení výskytu rakoviny (stát), časový interval (4-leté periody), pohlaví, věkovou strukturu (5-leté věkové skupiny), formu statistického vyjádření (absolutní čísla, kumulované hodnoty apod.), popřípadě samotný typ rakoviny. Data jsou následně vizualizována pomocí tabulek a grafů (věkové pyramidy, koláčový a sloupcový graf).

5.5 Národní datové zdroje zdravotnických informací Primárními zdroji zdravotnických dat pro výše uvedené databáze jsou údaje doplněné národními statistickými službami. Tyto služby většinou spravují národní zdravotnické registry a dostupné údaje prezentují pomocí ročenek, zpráv nebo webových aplikací široké veřejnosti. Z nejznámějších a datově bohatých zdrojů lze jmenovat především National Center for Health Statistics (USA).

5.6 Zhodnocení vhodnosti použití dat z uvedených databází Výběr zdravotnických ukazatelů je determinován účelem použití dat. Z povahy tří výše uvedených organizací je zřejmé, že největším objemem informací o zdraví disponuje WHO a tudíž ji lze brát jako hlavní zdroj dat pro mezinárodní srovnání. Obecným problémem zdravotnických dat je jejich kvalita, dostupnost a aktuálnost. Pro stanovení vhodných indikátorů popisujících zdravotní stav obyvatel, jsou obecně vybírány nejčastější příčiny

49

úmrtí. WHO se snaží každoročně sbírat tyto údaje ze všech členských států. Nejhorší situace, kde téměř chybí jakékoliv údaje o úmrtnosti, je v zemích tzv. čtvrtého světa, zahrnující některé země Afriky, Jihovýchodní Asie, Středního Východu. Tyto údaje jsou WHO pouze odhadovány. Podle WHO má 115 členských států nějaký registr úmrtí. Pouze 29 (necelých 13%) z nich však podle odhadů WHO disponuje kvalitním plnohodnotným registrem zaznamenávajícím kompletní údaje o zemřelých. V registrech ostatních zemí jsou nekompletní nebo údaje o příčinách úmrtí nebo věku úmrtí apod. Jedním z cílů WHO je zpřesnění národních statistik v oblasti úmrtí dle věku, pohlaví a hlavně příčiny. Vhodným datovým zdrojem pro prezentaci ekonomických údajů o zdravotnictví jsou informace z databází OECD. Pro demografická srovnání států celého světa lze použít ročenku Demografic Yearbook vydávanou pod záštitou OSN. Srovnání základních (obecných) zdravotnických ukazatelů ČR a států Evropy je pomocí databází WHO, OECD, EUROSTATU poměrně dostupné. Bližší srovnání podle nichž by se dal např. srovnat zdravotní stav obyvatel ČR a jiného evropského státu, závisí na bližší znalosti metodiky sběru dat z obou zemí. Data v mezinárodních databázích jsou většinou přepočítávána z databází národních statistických služeb.

5.7 Srovnání zdravotnických dat na mezinárodní úrovni Účelem sběru zdravotnických dat na úrovni jednotlivých států není pouze realizování vlastní zdravotnické politiky, ale i možnost porovnání těchto dat z jinými zeměmi či regiony. Zmírnění trendů nemocnosti na lokální úrovni nemůže být patřičně doceněno, není-li porovnáno s trendy nemocnosti na jiných úrovních. Porovnání dat na mezinárodním poli má též své opodstatnění v přijímání opatření v prevenci a výskytu určitých nemocí na globální úrovni mezinárodními organizacemi. Zároveň zdravotnická data svou povahou omezují vlastní interpretaci. Příkladem může být volba územních celků pro porovnání některých dat. V mnoha případech nemá cenu porovnávat určité údaje dvou států, které mají zcela rozdílné věkové struktury populace, jinou životní úroveň, značně odlišné klimatické poměry apod. Přínosnějšími aktivitami je srovnání zdravotnických údajů států s podobnými charakteristikami. Vstupem do EU se Česká republika mimo jiné stala součástí řady srovnání hospodářských, ekonomických, ekologických nebo zdravotnických srovnání v rámci tohoto evropského společenství. V široké oblasti statistických porovnání zdravotnických ukazatelů mezi členskými státy probíhají v současné době projekty,

50

kterých se aktivně účastní i ČR. Mezi hlavní lze jmenovat dva EUGLOREH 2007 a EUPHIX. Dlouholetou tradici v ČR má výzkum rakoviny a vedení národního onkologického registru, který slouží jako podklad pro vedení dalších opatření v boji s touto hrozbou. Údaje z tohoto registru jsou využívány jak na lokální úrovni, tak jsou i předávány do mezinárodních databází (IARC). Z dostupných celosvětových šetření jsou pak sestavovány mezinárodní porovnání výskytu rakovin. Z vlastních údajů a z dat z mezinárodních databází vydal v roce 2004 Masarykův onkologický ústav v Brně ve spolupráci s Občanským sdružením podpory zdraví a onkologické prevence publikaci Nádory ve světě v roce 2000 porovnávající situaci výskytu nádorů ve světě a v ČR (Geryk a kol. 2004).

5.7.1 EUGLOREH 2007 (EU Public Health Programme Project, Global Report on the Health Status in the European Union) Cílem tohoto projektu je souhrnná zpráva o zdravotním stavu obyvatelstva EU, pokrývající období deseti let 1998 - 2007. Projektu se účastní všechny členské země, kandidátské země, Norsko s Islandem a mnoho dalších mezinárodních organizací a partnerů (WHO–EUROPE, OECD, IARC, EUROSTAT a další). Koordinaci projektu v ČR má na starosti Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR. Obsahem projektu jsou: základní demografické a sociální charakteristiky a trendy (např. naděje dožití, příčiny úmrtnosti,…), data vypovídající o zdravotním stavu obyvatelstva (prevalence nemocí), determinanty zdravotního stavu (životní prostředí, životní styl, socioekonomické vlivy, genetické předpoklady apod.), zdravotnické systémy zúčastněných států (financování, pracovníci,…). Další větší kapitolou je vlastní role EU vedoucí ke zlepšení zdravotního stavu obyvatelstva. Tato část zahrnuje témata týkající se např. tabákové politiky v rámci EU, kontroly potencionálních chemických nebezpečí, efektivnosti zdravotnických systémů, role elektronického přístupu k informacím (E-Health), preventivní programy v ochraně zdraví.

51

5.7.2 EUPHIX (European Public Health Information and Knowledge System) <www.euphix.org> Euphix je systém pro webovou prezentaci zdravotnických informací z členských států EU. Podkladová dat jsou vybrána především z evropských výzkumných projektů, z databází národních organizací a z databází EUROSTATU. Obsah systém lze rozčlenit do 6 kategorií: •

Zdravotní stav obyvatelstva EU

•

Zdravotní determinanty

•

Zdravotní intervence a zdravotnické systémy

•

Zdravotní politika

•

Demografie

•

Jiná zdravotní témata, např. zdraví dětí a životní prostředí, duševní zdraví

Samotná data jsou zobrazena pomocí grafů, tabulek a map. Některá vizualizovaná témata jsou prezentována pomocí interaktivních nástrojů, kde je možno např. měnit barevnou podobu mapy, odebírat a přibírat některé tématické prvky, stanovovat vlastní velikosti intervalů, zmenšovat či zvětšovat mapová pole,sledovat dynamiku jevů pomocí mapové animace, konstruovat časové řady (time series) apod. Hlavním cílem těchto vizualizačních nástrojů není ani tak vlastní prezentace konkrétních údajů, ale spíše zobrazení rozdílů a podobností zkoumaných zdravotnických charakteristik vybraných států. Projekt je zatím ve výstavbě (říjen 2008). Mnoho dat není ještě doplněno. Řada charakteristik je pouze v tabelární podobě a chybějí i některé údaje za jednotlivé státy.

52

Obr.6 Interaktivní mapové prostředí v projektu EUPHIX (převzato: z http://www.euphix.org/atlas/healthy_life_expectancy/atlas.html)

5.8 Sdílení dat na mezinárodní úrovni Hlavním zdrojem bohatství ve vyspělých státech se ve 21.století se jíž nestává výroba, nýbrž služby. Profilem pracujícího člověka již většinou není zaměstnanec továrny, ale stále častěji to je např. bankéř, softwarový oborník apod.. Někteří futurologové mluví o přechodu k tzv. “informační společnosti“. Informace přebírají dominantní úlohu v obchodu, plánování, rozhodování a v dalších oborech lidské činnosti. Základním kamenem přenosu informací ve 21. století se stal internet. Obdobný proces probíhá i v oblasti zdravotnictví. Zdravotnická data se postupně začleňují do národních informačních datových struktur. Mezi jednotlivými státy (mezinárodními institucemi) dochází k výměně, srovnávání zdravotnických databází s cílem zajištění všech nezbytných podmínek ke zlepšení zdravotního stavu obyvatelstva. Řada zdravotnických projektů které soustřeďují zdravotnické informace, softwarové vybavení, analytické nástroje či lidské zkušenosti má mezinárodní charakter. V těchto

53

projektech hrají důležitou roli prostorové (geo) informace. Jedněmi z těchto mezinárodních projektů jsou GIDEON a HealthMap.

5.8.1 GIDEON - The Global Infectious Disease & Epidemiology Network Gideon je interaktivní internetový nástroj pro sdílení celé škály zdravotnických databází z celého světa. Americko-kanadsko-izraelský projekt se používá pro získávání informací a následné určení diagnóz v oblasti tropických nemocí, mikrobiologie, epidemiologie a antimikrobiální chemoterapie. Páteří tohoto nástroje jsou celkem čtyři moduly: a) DIAGNOSIS – generuje informace o příznacích jednotlivých nemocí z celého světa. Do modulu se vpisují zjištěné příznaky a prostorová informace o místě šetření. Modul na základě vlastních databází s přihlédnutím na prostorovou lokaci místa výskytu s jistou pravděpodobností vyvodí patřičnou diagnózu. b) EPIDEMIOLOGY – modul slouží k monitoringu známých epidemií celosvětového měřítka a zároveň i nemocí na národní úrovni. Z databází tohoto modulu lze např. čerpat informace o historickém pozadí vybraných nemocí, faktory ovlivňující výskyt nemoci či její distribuci na různých prostorových jednotkách (kontinenty, regiony, země, okresy). c) THERAPY –

obsahem této části GIDEONU jsou farmakologické informace

(dávkování, účinek) o lécích a očkovacích látek používaných při léčbě a prevenci infekčních onemocnění. d) MICROBIOLOGY - je určen k identifikaci bakteriálních patogenů spojených s člověkem. V modulu jsou řazeny vstupní data z laboratorních výzkumů mikroorganismů i výsledky testů. Z uvedených popisů je patrné, že předností projektu je jeho multifunkčnost a pohled na využití zdravotnických informacích na různých prostorových úrovních. Praktické využití GIDEONU lze spatřovat v odpovědích na otázky tipu o jakou diagnózu se jedná spatřujeme-li určité příznaky (exotické) nemoci, jaká následná léčiva lze využití, popřípadě jak postupovat v léčbě.

54

Skladba uživatelů modulů je velmi pestrá. Počínaje samotnými pracovníky ve zdravotnictví, po vysoké školy či vojsko (bioterorismus). Velkým kladem projektu jsou vizualizační techniky. Data se mohou zobrazit pomocí různých tabulek, grafů a jednoduchých mapek. Mapové výstupy jsou realizovány pomocí interaktivních prostorových distribucí jevů. Pomocí nástrojů lze např. zvětšovat či zmenšovat (funkce zoom) jednotlivá území nebo kliknutím zjišťovat informace o vybrané problematice regionu. Data webové aplikace jsou týdně aktualizována a doplňována z externích zdrojů kromě samotných dat GIDEON databáze zdravotnické literatury a standardů používaných při sběru zdravotnických dat.

5.8.2 HealthMap – Global Disease Alert map <www.healthmap.org> Webová aplikace HealthMap nabízí cenný zdroj informací o infekčních nemocích v celém světě. Ústřední myšlenkou při tvorbě tohoto datového zdroje je možnost prostorového zmapování infekčních nemocí v téměř aktuálním čase (real-time). Do systému jsou vkládány údaje z celkem šesti zdrojů: •

ProMED Mail: - program pro monitoring vznikajících infekčních onemocnění (program mezinárodní organizace International Society for Infectious Disease)

•

World Health Organisation

•

Eurosurveillance – projekt zabývající se prevencí a kontrolou infekčních onemocnění v Evropě (program organizace European Centre for Disease Prevention and Control)

•

GoogleNews – komerční zdroj informací

•

Moreover – komerční zdroj informací

•

Wildlife Disease Information Node – zdroj informací o globálních infekčních onemocnění spadající pod mapovací geologickou agenturu USA (US Geological Survey)

Vlastní údaje o aktuálním propuknutí daného infekčního onemocnění jsou integrovány a následně vizualizovány v mapovém okně aplikace. Prostředí aplikace je jednoduché a 55

intuitivní. Na mapovém podkladě (možnost volby mezi satelitními snímky či „klasickou“ mapou) je pomocí ikon zaznamenán výskyt infekčního onemocnění. Ikony jsou vykresleny ve dvou formách určujících, zda-li se jedná o výskyt infekčního onemocnění na úrovni celého státu popřípadě pouze na menší lokální úrovni. Barevnost ikon zaznamenává hodnotu tzv. “Heat index“, který podle předem daných kritérií vykresluje závažnost situace v území. Další předností aplikace tvoří možnost kliknutí na ikonu, po kterém následuje zobrazení odkazů na konkrétní zdrojové zprávy o daném onemocnění (Obr.7).

Obr.7 Rozšíření infekčních onemocnění ve Vietnamu získané ze zdrojů webové aplikace HealthMap k 1.12.2008. (převzato http://www.healthmap.org/en)

56

6

LIMITY INTERPRETACE ZDRAVOTNICKÝCH DAT V současné době, kdy je přístup k informacím usnadněn rozvojem internetu a

reprodukčních technik, patří zdravotnická data k velmi žádanému druhu informací u široké i odborné veřejnosti. Z obsahové hlediska lze tato data dělit na skupiny popisující (Zdravotnická ročenka České republiky, 2008): •

Údaje o demografii

•

Zdravotní stav

•

Síť a činnost zdravotnických zařízení

•

Pracovníci a zdravotnické vzdělávání

•

Ekonomické ukazatele

Zároveň jsou zdravotnická data velmi specifickými údaji, u nichž je velmi žádoucí jejich správná interpretace (vizualizace) pro plné využití jejich informačního potenciálu. Dle výše uvedeného obsahu lze považovat posledně tři jmenované skupiny za data socioekonomického charakteru, u nichž by významová interpretace neměla být závažným problémem. Údaje, např. zahrnující počty pracovníku ve zdravotnictví, náklady na zdravotnictví apod., jsou uváděny v absolutních hodnotách nebo jsou vhodně standardizovány např. počtem obyvatel ve sledované územní jednotce. Demografická data tvoří důležitou část zdravotnické statistiky, neboť jsou používána jako standardizační prvek většiny sledovaných charakteristik. Nejproblematičtější (nejžádanější) skupinou zdravotnických dat při vlastní interpretaci (vizualizaci) jsou údaje o zdravotním stavu obyvatelstva. Citlivost těchto dat je vysoká, neboť při nesprávném využití může snadno dojít k mylné interpretaci nebo snížení jejich významové složky. Mezi hlavní bariéry (limity) prezentace údajů stavu obyvatelstva patří: a) Vymezení územních statistických jednotek b) Důvěrnost dat c) Statistické operace s těmito daty d) Kvalita, dostupnost, aktuálnost dat e) Kvalita a dostupnost ostatních dat

57

o zdravotním

6.1 Vymezení územních statistických jednotek Prostorové znázornění výskytu určité nemoci závisí na zvolení velikosti územní jednotky, za kterou jsou údaje sbírány. Přirozeně lze usoudit, že budeme-li pracovat s co možná nejmenšími územními jednotkami, měl by být zároveň i přesněji určen výskyt nemoci. Navíc je-li počet sesbíraných hodnot ve zvolené ploše dostatečně velký, konečná interpretace bude mít vysokou vypovídající hodnotu. Problém ovšem nastává v situacích, jak uvádí Maršík (1998a), kdy jsou mapovány málo četné nemoci (případy). Z geografického hlediska je velikost populační skupiny závislá na územních jednotkách, za které jsou údaje zpracovávány. Je-li populační skupina malá, klesá spolehlivost vypočtené veličiny a může růst variabilita jevu. Příkladem může být statistický údaj o výskytu určité nemoci, která se v průměru vyskytuje u 50 ze 100 tisíc obyvatel. V obci s 500 obyvateli se v průměru tato nemoc vyskytne jednou za čtyři roky a tento výsledek není tedy příliš reprezentativní. Snadným vyřešením uvedené problematiky je agregace vstupních dat do větších územních celků. Z územního členění ČR se jeví možnost nejsnáze získat vstupní údaje o nemocnosti z okresů než z jednotlivých obcí. Z hlediska prezentace zdravotnických údajů v ČR jsou právě okresy a kraje nejčastěji volenou územní jednotkou. Zároveň ovšem geografické hranice okresů (krajů) přirozeně nesouvisí z prostorovým rozšíření nemoci a tudíž jsou získané informace určitým způsobem zkresleny. Dalším z možným řešeních je vymezení umělých geometrických hranic v mapovaném území, menších než je okres a zároveň větších než obec. Podoba geometrických hranic může být různá, z nejčastěji používaných to jsou čtverce (Obr.8) a šestiúhelníky, z méně používaných pak trojúhelníky, obdélníky, kruhy. Kladem geometrických hranic je jejich nezávislost na administrativním členění území. Tato skutečnost je výhodná při zpracování údajů za časově delší období, za které podoba územního členění okresů (připojení, odloučení obcí, vznik nových okresů např. Jeseník) doznala určitých změn.

58

Obr. 8 Ukázka využití geometrických hranic pro mapování socioekonomických údajů velikost buňky 300x300 – Podíl uchazečů žen z celkového počtu žen v produktivním věku v Novém Jičíně. (převzato: http://gis.vsb.cz/GIS_Ostrava/GIS_Ova_2003/Sbornik/Referaty/horak3.htm)

Použití geometrických hranic při mapování výskytu nemocnosti na určitém území pouze zmírní uvedenou problematiku územních jednotek a rozšíření málo četných nemocí. Překážku navíc může představovat nastavení velikosti jednotlivé buňky (územní rozložení obcí není pravidelné a při volbě malého rozměru buňky může dojít k situaci, kdy nebudeme moci za buňku zaznamenat údaj). Pro Atlas výskytu zhoubných nádorů v České republice 1978-1994 (MARŠÍK A KOL., 1998a) byla použita metoda řešící výše uvedený konflikt vlivu územních jednotek a rozšíření málo četných nemocí. Za mapovanou veličinu byla použita nepřímo standardizovaná veličina SIR (viz kapitola 5.3), která se v území mění spojitě. Grafického vyjádření této veličiny bylo dosaženo spojitou barevnou škálou a pro možnost odečtení konkrétní hodnoty byly v mapě připojeny izolinie v konstantních intervalech. Spolehlivost odhadů mapované veličiny je následně znázorněna hustotou teček (Obr.9)

59

Obr. 9 Mapová prezentace spojité veličiny SIR na území ČR, doplněná metodou hustoty teček pro vyjádření spolehlivosti odhadů (Převzato: Maršík a kol.:Atlas výskytu zhoubných nádorů, 1998, 39)

6.2 Důvěrnost dat Ve vyspělé lidské společnosti je značný důraz kladen na osobní práva a svobodu jednotlivce. Mezi tato práva náleží i ta, která se týkají ochrany osobních údajů. Za osobní jsou považovány i údaje o zdravotním stavu dotyčné osoby. Využití těchto dat je však nezbytné, neboť získané informace slouží pro monitoring zdravotního stavu obyvatelstva, zlepšení zdravotní péče, přijímání preventivních opatření a řadu jiných úkonů v lékařském sektoru. Zároveň je však nutné při manipulaci a následné interpretaci těchto údajů dbát na dodržování zásad, které respektují práva jedince na ochranu osobních údajů. Z praktického přístupu k prezentaci výstupu zpracovávaných dat je ústředním problémem zajištění anonymity (i adresní) jednotlivců, jejichž údaje jsou analyzovány. Bell (2006) uvádí čtyři okruhy metod mající za cíl zabezpečení důvěrnosti osobních dat:

60

1) prostorová agregace dat 2) připojení vhodného kontextu ke zkoumaným datům 3) náhodná změna prostorových souřadnic objektu (adresy) 4) omezení přístupu a jiné mechanismy zabraňující zneužití dat Ad 1) Ve většině případů je účelem prezentace dat nemocnosti náhled na komplexní prostorový výskyt určité nemoci. Tento náhled je mozaikou skládající se z jednotlivých údajů nemocností pacientů, jenž je posléze agregován do větších územních jednotek a standardizován jejím počtem obyvatel. Jde o patrně nejsnadnější způsob anonymizace prostorové lokace jednotlivých pacientů. Uvedený způsob předpokládá zvolení nejmenšího počtu případů (prahu) pro agregaci do územní jednotky. Přístup lze modifikovat i použitím delšího časového období, za který je určitá nemoc sledována. Podstatnou nevýhodou uvedeného postupu je snížená možnost využití informačního potenciálů získaných údajů použitím větších územních celků (viz kapitola 6.1). Jisté úskalí představuje i standardizace získaných dat počtem obyvatel (viz kapitola 6.3). Ad 2) Anonymizaci prostorového umístění zkoumaného objektu lze docílit i přiřazením určité informace. Přístup spočívá v přiřazení studovaného případu (případů) do určité plošné jednotky, ke které jsou získávány jiné údaje. Údaje mohou být různé povahy např. socioekonomické (příjmy, vzdělání, zaměstnanost), kulturní, sexuální apod. Ve výsledné analýze je jedinec přiřazen ke skupině mající charakteristické rysy zjištěné ve stejné jednotce. Tato metoda je často užívaná v generování hypotéz závislostí faktorů vnějšího prostředí na nemocnosti. Metoda však závisí na kvalitě a dostupnosti druhotných (kontextuálních) dat. Značnou část dat by tvořily údaje získané z nějakého velkého statistického šetření v území (zajištění objektivnosti), které by bylo v ČR realizováno pravděpodobně při akci typu sčítání lidu, domů a bytů. Zde zase přístup naráží na desetiletou vzdálenost od dvou různých sčítání a v dnešní dynamicky se měnící době by uvedené údaje nemusely být příliš objektivními. Alternativní možností je zisk potřebných údajů ze speciálních šetření vybraných ukazatelů (kapitola 6.5), která jsou však finančně a technicky náročné. Ad 3) Třetí skupina metod zabezpečující adresnou neidentifikaci konkrétního objektu se opírá o algoritmy, které posunují prostorové souřadnice. Posun může být realizován o vzdálenosti a úhly náhodně generovaných hodnot. Cassa (2008) navrhuje a testuje použití algoritmů založených na Markovových procesech

61

nebo využití Gaussových

křivek. Významným hlediskem těchto metod je volba měřítka území, které je zpracováno. Posunutí souřadnice sice znamená nemožnost dohledání přesného místa výskytu jedince, jehož data o zdravotním stavu jsou zpracovávána, ale znamená též ztrátu možných kontextuálních informací (např. životní prostředí) z okolí skutečného výskytu záznamu. Ad 4) Zabránit stoprocentnímu utajení osobních údajů pacientů nelze asi nikdy. Při správném dodržování zásad a postupů v ochraně osobních údajů by nemělo docházet k jejich zneužití. Po technické stránce (intranet), lze např. zajistit přístup k těmto údajům pouze konkrétním pracovníkům, majícím materiální i morální zodpovědnost za tato data. Jsou-li tato osobní data poskytována i jiným zpracovatelům, pak je většinou další použití dat limitováno dalšími kroky zaručujícími zachování důvěrnosti (výše uvedené skupiny metod 1,2,3 nebo právní smlouvy o utajení dat).

6.3 Statistické operace s daty Pro správné pochopení a následnou interpretaci některých zdravotnických dat (zdravotního stavu obyvatelstva) je velmi důležité statistické předzpracování, jenž omezuje vliv některých faktorů. Mezi zásadní faktory ovlivňující zdravotní stav obyvatelstva patří

nepochybně

věková

struktura

dané

populace.

Ve

zdrojích

zdravotnických dat jsou téměř všechny údaje standardizovány počtem obyvatel příslušné územní jednotky. V minulosti se sledování geografické distribuce vybraných nemocí mezi jednotlivými státy omezovalo na porovnání mortality na tyto nemoci. Její zaznamenávání a zpracování mělo sice v mnohých státech velmi dobrou kvalitu, nicméně plně nemohlo vypovídat o nemocnosti, neboť údaje nebraly v potaz rozdílnou věkovou strukturu srovnávaných populací (Pleško a kol. 1989). Řešením je zavedení vhodných ukazatelů, které dokáží eliminovat rozdílné složení věkových populací. V Atlase výskytu zhoubných nádorů v České republice 1978 – 1994 (Maršík a kol 1998a) je použit ukazatel nepřímé standardizované incidence SIR, jež zde udává podíl mezi skutečného a očekávanou incidencí onemocnění v dané populaci. Za standard je brána populace ČR. Ukazatel je vhodný pro srovnání ukazatelů na úrovni územních jednotek v rámci ČR.

62

Jiná epidemiologická charakteristika – přímo standardizovaná incidence (ASR) byla zvolena pro zhodnocení onkologické situace v Atlase zhoubných nádorů v České republice (Geryk a kol. 1995). ASR podobně jako SIR snižuje vliv odlišností věkových struktur srovnávaných populačních skupin. Za standardní populaci je použita dle doporučení WHO Světová standardní populace. Oproti charakteristikám incidence nebo mortality je ASR dle Geryka a kol. (1995, 13) pouhým odhadem skutečné hodnoty veličiny. Při následné vizualizaci prostorového výskytu zhoubných nádorů (Obr.10) byla spolehlivost výsledků v územní jednotce zohledněna pomocí velikosti kruhového diagramu umístěného na kartogramovém podkladu (metoda kartodiagramu). Správná vizualizace údajů o zdravotním stavu obyvatelstva není jednoduchou záležitostí a ukládá nutnost spolupráce mezi odborníky zdravotnické statistiky i odborníky na prezentaci dat.

Obr. 10 Mapové znázornění charakteristiky ukazatele ASR v okresech ČR. Kruhovým diagramem vyjádřena spolehlivost vypočtené veličiny v území. (převzato: Geryk a kol.. 1995, 39)

63

6.4 Kvalita, dostupnost, aktuálnost dat O výsledku prezentace zdravotnických dat často nerozhoduje způsob vyjádření nebo grafická podoba ale i kvalita (validita) vstupních dat. Příkladem je vlastní sběr zdravotnických dat. V ekonomicky vyspělých zemích jsou většinou systémy pro sběr zdravotnických dat na velmi dobré úrovni a páteř statistických analýz tvoří konkrétní nasbírané údaje doplněné metadatovými záznamy. Jiná situace je v ekonomicky nevyspělých zemích, kde často nejsou dostupné ani údaje o mortalitě a data jsou tak pouhými odhady z hodnot šetřené charakteristiky okolních územích. Uvedené skutečnosti deklarují nezbytnost opatrnosti při manipulaci s daty z různých datových zdrojů. Na druhé straně nejen precizně pracující zdravotnické statistiky a registry znamenají vysokou vypovídající hodnotu získaných dat. Dosažení absolutního počtu získaných případů šetřené nemocnosti je téměř nemožné, ale zodpovědný individuální přístup obyvatel k vlastnímu zdravotnímu stavu zahrnující preventivní prohlídky může vést k získání kvalitních podkladových materiálů potřebných k dalšímu zpracování a vyhodnocení situace. Limitujícím faktorem pro prezentaci zdravotnických dat je i jejich dostupnost (kapitoly 3 a 5) a aktuálnost. Zpracování zdravotnických (např.onkologických) dat je velmi náročné na objem, následnou kontrolu a doplnění údajů (Geryk a kol. 2004, 7). Získané údaje proto mnohdy nereflektují současný stav, a jsou uvedena za starší období.

6.5 Kvalita a dostupnost ostatních dat Námětem řady epidemiologických studií bývá vyjádření závislosti výskytu určité nemoci na faktorech vnějšího prostředí. Z těchto vnějších vlivů jsou nejčastěji skloňovány stavy životního a pracovního prostředí. V ČR je dostupnost těchto údajů poměrně dobrá. Ze zdrojů dat lze jmenovat např. webové služby dostupné na nebo informace

o

znečištění

ovzduší

dostupné

na

webových

stránkách

Českého

hydrometeorologického ústavu. Za faktory vnějšího prostředí ovlivňující zdravotní stav obyvatelstva nejsou považovány pouze složky životního prostředí ale i např. stravovací návyky, sexuální faktory, soubor kulturních, sociálních, pracovních a demografických vlivů, které je možno označit jako životní styl. Získat reprezentativní údaje pro potřeby možného zhodnocení vlivů na zdravotní stav je velmi složité. Zdroje těchto dat mohou představovat

64

dotazníková šetření specifických vlivů (např. zdravotního stylu), které proběhly v ČR. Dokumentujícím příkladem jsou šetření o zdravotním stavu obyvatel prováděné ÚZIS v tříletých periodách. Výsledný materiál obsahuje informace týkající se zdravotního stavu, ale i životního stylu (stravovací návyky, fyzická aktivita, užívání drog, alkohol, kouření) nebo kvalitou života. Sběr dat se provádí formou přímých pohovorů a vyplňování dotazníků na náhodně vybraném souboru respondentů, který přibližně odpovídá geografickému členění obyvatelstva celé ČR. Náhodnost výběru respondentů by měla zaručit shodu i v jiných charakteristikách, jakými jsou např. pohlaví, věk, vzdělání (ÚZIS, 2003).

65

7 GIS VE ZDRAVOTNICTVÍ S rychlým rozvojem geografických informačních systémů v minulém století je spojen i jejich průnik do řady oborů lidské činnosti. Z původní sféry použití GIS jako byly aplikace v lesnictví, geologii apod. se geografické informační systémy rozšířily i do mnoha hospodářských a socioekonomických oborů. Podobný vývoj nastal i v prezentaci zdravotnických dat. Dlouholetá tradice mapování v tomto oboru vyústila postupně v potřebu lepších, analyzujících, správně prezentujících grafických výstupů pomáhajících k pochopení zkoumaných jevů. Rozsáhlé využití GIS ve zdravotnictví dokumentuje nejlépe fakt, že v současné době v celém světě pracuje s GIS více jak 60 ministerstev zdravotnictví, přes 1000 nemocnic, přes 150 zdravotnických škol, přes 3000 nemocničních oddělení, přes 20 farmaceutických firem a přes 3500 zdravotnických organizací (Chmelařová, S., 2006).

7.1 Uživatelský segment GIS ve zdravotnictví Výčet všech možných organizací, institucí a uživatelů GIS v oblasti zdravotnictví je značně široký. Každý stát má v drtivé většině jinak zorganizované územní členění, jinou hierarchii zdravotnických zařízení a oddělení, jinak velkou komerční sféru poskytovatelů zdravotnických materiálů apod. V ČR lze ze sítě součástí celého zdravotnictví vyčlenit několik specifických míst, ve kterých může potenciálně GIS najít uplatnění (Vít M., Michalík. J, 2006):


Krajské hygienické stanice a zdravotní ústavy




Nemocnice a zdravotnická zařízení




Lékařské fakulty a vysoké školy




Organizace zabývající se řízením zdravotnických služeb




Zdravotní pojišťovny




Dodavatelé zdravotnických prostředků




Farmaceutické firmy a distributoři




Zdravotnický výzkum




Krajské úřady – odbory zdravotní péče apod.




Sociální služby

66

7.2 Uplatnění GIS v praxi Teoretické využití GIS v kterémkoliv oboru je dosti rozsáhlé. Nicméně teprve praxe ukazuje přínos konkrétního systému. V literatuře, zejména zahraniční, bylo popsáno mnoho případových studií zachycujících efektivní využití GIS v různých podoblastech zdravotnictví. Z dostupných literárních a internetových zdrojů, v nichž lze jednotlivé případové studie nalézt, se jmenovitě jedná především o periodikum International Journal of Health Geographics (dostupný na http://www.ij-healthgeographics.com/). Jednotlivé studie jsou psány odbornou formou a přinášejí řadu nových poznatků a postupů v řešených úkolech. Další případové studie, psané však spíše popularizační formou, skýtají webové stránky poskytovatele rozšířeného komerčního GIS softwaru americké firmy ESRI (dostupné na http://www.esri.com/industries/health/index.html). V ČR se uvedenou problematikou zabývá Národní referenční laboratoř pro využití GIS v ochraně a podpoře zdraví (spadá pod Zdravotní ústav se sídlem v Ostravě). Webové stránky (http://www.zuova.cz/nrl/nrlgis.php) uvádějí několik praktických ukázek použití GIS ve zdravotnictví (viz kapitola 7.4). Některé informace, poskytované formou prezentací ze školení a řadou doporučených odkazů poskytuje nezávislý server o zdravotnické informatice – INFOMED, jehož jeden oddíl se věnuje GIS ve zdravotnictví. Podoblasti využití geografických informačních systémů ve zdravotnictví při prakticky řešených úlohách se mohou rozčlenit do pěti větších tématických skupin (Daniel, M. 2006): 1. Epidemiologie 2. Vztah životního prostředí ke zdraví obyvatelstva 3. Hospodářské aktivity působící na zdraví obyvatelstva 4. Zdravotnický management, řízení a plánování zdravotnické politiky 5. Ostatní úlohy zahrnující prostorové prvky

Ad 1) Vztah epidemiologických studií s grafickým prostorovým vyjádřením zkoumaných prvků má hluboké kořeny. Již z konce 17. století jsou např. dochovány mapy zachycující výskyt moru v Itálii (KOCH, 2005, 20-22). První polovina 18. století je pak považována za počátek mapování nemocí v celém světě. Z mnoha průkopnických prací zabývající se mapováním výskytu epidemií lze považovat především prostorové studie výskytu cholery

67

v Londýně od Johna Snowa 1854 (Obr.11) či mapování výskytu žluté horečky v New Yorku Seamensem roku 1794. V současné době je boj proti epidemiologickým nákazám multifaktoriální záležitostí. Využití GIS v této problematice je velmi přínosné, neboť tyto systémy dokáží integrovat dat z různých zkoumaných faktorů. Navíc GIS představují silný nástroj pro analýzy vedoucí ke stanovení rizikových oblastí výskytu epidemií, rizikových supin obyvatelstva či ke stanovení dalších prostorových podmínek např. pro cílenou a účinnou prevenci v boji proti nákazám (Maaršík, V. 1994)

Obr.11 Mapový výstup vyjadřující rozložení případů cholery v Londýně v roce 1854 od Dr. Johna Snowa. (převzato:http://matrix.msu.edu/~johnsnow/images/online_companion/chapter_images/fig12-5.jpg)

68

Ad 2) Zdravotní stav člověka je limitován mnoha vnějšími faktory. Životní prostředí a jeho změny jsou jedny z nejpodstatnějších vlivů odrážející se na zdraví jednotlivců i celé společnosti. Mezi tyto vlivy lze řadit především (Daniel, M. 2006): •

Sociodemografické faktory – migrace obyvatel z venkova do měst, mezinárodní migrace, neplánovaná urbanizace

•

Socioekonomické podmínky – nezaměstnanost, příjem obyvatel apod.

•

Přírodní faktory – reliéf, krajina, vodstvo

•

Změny klimatu

•

Změny ve využití krajiny

•

Znečištění ovzduší a vody

•

Další (sekundární) vlivy životního prostředí – stravovací návyky, požívání alkoholu, apod.

Uvedené skupiny faktorů mohou do GIS vstupovat jako vrstvy. Prostorové rozmístění jevů umožňuje řadu analýz a predikcí dané problematiky. Velmi často jsou v souvislosti s využitím GIS jmenovány úlohy podmínek existence a šíření (vektory) různých zoonóz, které jsou schopny být mostem přenosu infekcí do lidské populace.

Ad 3) Hospodářská aktivita lidstva na této planetě se neprojevuje vždy jen kladně. Z nedávné historie známe mnoho případů neuvážené hospodářské činnosti člověka, která vyústila v katastrofy velkých rozsahů jejichž důsledky v malých i velkých měřítcích cítíme dodnes. Faktory hospodářské činnosti mající dopad na zdraví člověka lze v podstatě rozdělit do dvou základních celků, a to na vlivy mající dlouhodobý charakter trvání a na vlivy, které působí okamžitě (nenadálé krizové situace). Při analýze dlouhodobéhoh působení vlivů typu odlesnění či chemického znečistění životního prostředí na zdravotní stav populace hraje důležitou roli časová složka. Síla „GISových“ nástrojů se v těchto studiích může projevit při zkoumání vývoje, potažmo predikce šetřených faktorů. Ve spojení s dalšími oblastmi vstupu dat jako jsou například letecké snímky zájmových území nebo údaje získané sběrem v terénu pomocí GPS, pak mohou GIS tvořit účinný podklad pro přijímání důležitých rozhodnutích v rizikových územích. Praktické použití GIS v krizových situacích okamžitého charakteru má též své opodstatnění. Potenciál GIS jako nástroje pro monitorování a integraci prostorových

69

informací v krizovém managementu je nesporný. GIS je vhodný i pro zpracování modelů prevence rizik zahrnujících např. protipovodňové plány, mapování stupně ohrožení obyvatelstva apod.

Obr.12 Znázornění pravděpodobnosti překročení hodnoty 1 případu výskytu rakoviny štítné žlázy na 10 000 osob v dětském věku v Bělorusku. Červenou barvou jsou označeny regiony z největší pravděpodobností překročení hodnoty, modrou z pravděpodobností nejnižší. Šipkami jsou naznačeny směry věru po výbuchu jaderného reaktoru v Černobylu 26.dubna 1986. Mapový výstup byl vytvořen v prostředí GIS a pravděpodobnost byla vypočtena pomocí metody krigingu. (převzato: http://www.esri.com/library/whitepapers/pdfs/chernobyl-consequences.pdf)

Ad 4) Jedním ze základních práv člověka je právo na zdravotní péči. Dobře dostupná zdravotnická zařízení jsou jedním ze znaků vyspělé společnosti. Nástroje GIS ve zdravotnickém managementu pomáhají řešit úlohy prostorové lokalizace a dostupnosti jednotlivých zařízení zdravotnické péče. Neméně důležitými „lokalizačními“ úlohami jsou Využívají se i jako databáze prostorových informací o pacientech. 70

Mapové výstupy zdravotnických dat mohou také sloužit jako podpůrný prostředek realizace zdravotnické politiky v určité oblasti. Nedílnou součástí zdravotnické statistiky je i vlastní prezentace dat o zdravotním stavu populace. Vizualizace zdravotnických dat pomocí mapových výstupů má u nás i ve světě dlouholetou tradici. Zdravotnické údaje jsou dnes jedněmi z nejžádanějších a jejich mapové vyjádření pomáhá ke snadnějšímu porozumění prostorové distribuce vyjadřovaných jevů. Zájmové sféry těchto údajů se rekrutují hlavně z řad médií a soukromého sektoru.

Obr. 13 Lokalizace zdravotnických zařízení a dalších objektů v Ostravě pomocí GIS (převzato: http://www.zuova.cz/nrl/nrlgis001.pdf, 35)

Ad 5) Možné jiné způsoby využití GIS ve zdravotnictví budou určovány především rozvojem dalších (analytických, vizualizačních) nástrojů systému, informačních technologiíí, potažmo rozšířením povědomí využitelnosti GIS mezi odbornou i laickou veřejností. GIS lze též uplatnit ve specifických případech manipulace se zdravotnickými daty. Četné úlohy se zabývají problematikou důvěrnosti získaných osobních údajů, ze kterých by neměla být patrná přesná geografická lokalizace osoby. Příkladem mohou být náhodně

71

posunuté souřadnice adres osob na podkladových vrstvách či různé možnosti interpolace a agregování údajů do větších územních celků.

7.3 GIS, zdravotnictví a školství Výuka geoinformatiky proniká do stále většího spektra oborů. Již není výsadou pouze geografických a kartografických programů, ale ve větší míře se objevuje v oborech, kde je důležité využívání informačních technologií. Na mnoha lékařských fakultách (Obr.14) se začíná objevovat výuka geoinformačních systémů jako nástrojů (pomůcek) pro lepší porozumění prostorovému rozložení zdravotnických dat v závislosti na určitých faktorech. V drtivé většině jsou GIS (geoinformatika) vyučovány semestrálními či ročníkovými kursy, ale existují i lékařské obory, kde GIS je stěžejním bodem celého programu (viz Loma Linda University). Na některých univerzitách pak probíhají v doktorských programech výzkumy týkající se vlivů životního prostředí na zdravotní stav obyvatelstva, řešené pomocí GIS . GIS je zde využíván jako nástroj prostorové analýzy. Nicméně se v těchto výzkumných projektech a v samotné výuce jedná spíše o další možnost pohledu na problematiku, než že by se GIS stal stabilním prvkem ve zdravotnických studiích.

72

Obr. 14 Přehled vybraných lékařských fakult universit v USA, Velké Británie, Kanady a Novém Zélandu, v nichž probíhá výuka GIS (geoinformatiky). (převzato: www.esri.com/library/brochures/pdfs/health-education.pdf)

73

7.3.1

Loma Linda University, Kalifornia

Univerzita byla založena roku 1905 a v současné době ji navštěvuje přes 3400 studentů. Škola zaštiťuje výuku v řadě lékařských oborů, které spadají pod disciplíny medicíny, ošetřovatelství, farmacie, zubního lékařství a veřejného zdraví. Již více než 40 let je nedílnou součástí university LLU School of Public Health, pod níž běží několik bakalářských a magisterských programů. Jedním z nich je i program geoinformatiky (1 bakalářský, 3 magisterské programy) v podpoře veřejného zdraví. Geoinformatika je zde chápána jako nový inovativní přístup k šetření některých otázek životního prostředí, kvality ovzduší, epidemiologie, poskytované zdravotní péče ve vztahu ke zdraví člověka. Zároveň je škola součástí několika projektů vedených velkými státními organizacemi jako např. Center of Disease Control and Prevention. Samotná výuka se z počátku skládá ze základních kurzů principů GIS, kartografie, dálkového průzkumu země, GPS, statistiky a z kurzů „negeoinformatických“ oborů typu epidemiologie, biologie, zdravotní péče, životní prostředí. V dalších semestrech studia pak dochází k syntéze obou uvedených skupin kurzů a jejich praktického využití v případových studiích. Velký důraz je kladen na praktickou aplikaci získaných zkušeností.

7.4 Národní referenční laboratoř pro využití GIS v ochraně a podpoře veřejného zdraví < http://www.zuova.cz/nrl/nrlgis.php > Ministerstvo zdravotnictví v roce 2005 vyhlásilo zřízení Národní referenční laboratoře pro využití GIS v ochraně a podpoře veřejného zdraví. Laboratoř je součástí Zdravotního Ústavu v Ostravě. Laboratoř se vyvinula ze skupiny pracovníků, kteří se na krajské hygienické stanici v Ostravě zabývali možností využití aplikací GIS pro potřeby hygienické služby. V současné době je pracovní tým laboratoře tvořen mnoha specialisty z oborů jako např. epidemiologie, demografie, biostatistika, sociologie a GIS. V ČR se jedná o jednu z mála institucí, jež se ve větším rozsahu zabývá analýzou, interpretací a vizualizací zdravotnických dat. Mezi hlavní náplň činnosti laboratoře patří:

74




GIS analýza rutinně sbíraných zdravotnických dat




GIS analýza epidemiologických studií




GIS analýza vybraných dat celostátního monitoringu




využití GIS pro zefektivnění činnosti hygienické služby




rozptylové modely velkých emisních zdrojů – autorizované zpracování rozptylových studií




rozptylové modely mobilních emisních zdrojů – autorizované zpracování rozptylových studií




modely hlukové zátěže




zpracování strategické hlukové mapy ČR z provozu železnic

Organizační útvary ZÚ zapojené do činnosti NRL pro GIS:


odbor monitoringu Centrum veřejného zdraví




oddělení analýzy dat Centrum informačních technologií

Příklady využití GIS v analýze zdravotnických dat:


Geografická analýza rutinních sbíraných údajů o zdravotním stavu populace -

Výskyt viru klíšťové encefalitidy na území České republiky ve vybraných okresech za období 1970 – 2001




Geografická analýza epidemiologických studií -

Hodnocení vlivu vnějšího znečištění ovzduší na výskyt alergií použitím GIS

-

Hodnocení návratnosti dotazníkové studie použitím GIS a standardních metod




Světové šetření zdraví – hodnocení návratnosti dotazníku v GIS

Geografická analýza zdravotních rizik užitím modelů -

Druhy disperzních modelů používaných k hodnocení zdravotních rizik (výhody, nevýhody, omezení)

-

GIS analýza časového rozložení imisního zatížení užitím modelu rozptylu znečisťujících látek z dopravy pro hodnocení zdravotních rizik

-

Hodnocení zdravotního rizika emisí z koksoven pro zdraví obyvatel Ostravy

-

Odhad indexu kvality ovzduší na území města Ostravy vizualizovaná pomocí nástrojů GIS

75




Využití GIS pro potřeby zdravotního dozoru -

Strategické údaje pro krizový management a primární hygienický dozor na území města Ostravy

-

Lokalizace stanic imisního monitoringu v Ostravě

-

GIS analýza personální struktury, nákladů a prováděných výkonů pracovišť hygienické služby v jednotlivých krajích




Modely hlukové zátěže a hlukové mapování -

Model hlukové zátěže z dopravy na komunikaci č.I/48

-

Zpracování Strategické hlukové mapy železnic ČR

Obr.15 Strategická hluková mapa Pardubic v měřítku 1:10 000 (převzato:http://hlukovemapy.mzcr.cz/image.aspx?obr=Mapy/Zeleznice/Praha%20%20Pardubice/PRA_PA_DVN_35.png)

76

8 TRENDY A MOŽNOSTI VIZULIZACE ZDRAVOTNICKÝCH DAT Vizualizace zdravotnických dat pomocí mapových výstupů má ve světě bohatou historii. Mezi nejstarší dochovaný mapový výstup (Obr.16) lze zařadit prostorové vyjádření výskytu moru v Italské provincii Bari v letech 1690-1692 (Koch 2005, 20). Mapu vytvořil v roce 1694 královský auditor této provincie Filippo Arrieta. Znázorňované téma – výskyt nemoci v území charakterizovaný hodnotami úmrtnosti, se na dlouhou dobu stalo téměř jediným obsahem map se zdravotnickou tematikou. Dalším typickým rysem map byla jejich plošná orientace na menší územní jednotky, zpravidla se jednalo o nákresy měst v nichž byly zaznamenávány případy úmrtí na studovanou nemoc. Výjimku tvořila nedochovaná Finkeho mapa nemocí ve světě z roku 1792 (Barret, F.A. 2000).

Obr.16 Výskyt moru v italské provincii Bari v období 1690-1692. Mapu vytvořil v roce 1694 Filippo Arrieta a je jednou z nejstarších dochovaných map zobrazující téma zdraví. (převzato: Koch, T. 2005, 20)

Důležitým mezníkem ve vývoji map popisujícím zdravotní stavu obyvatelstva byl vpád cholery do Evropy v první polovině 19.století, spojený s rozvoje medicíny jako vědy a možností snadnější tiskové reprodukce vyhotovených materiálů. Postupně se začalo měnit i vnímání účelu těchto map zpracovateli. Z čistě popisného smyslu vyhotovených děl majících za úkol prvotně zprostředkovat prostorové rozložení jevu se pozornost autorů map soustředila na možnost jejich využití pro účely zjišťování lokalizace možných zdrojů

77

nákazy nemoci (např.mapování výskytu cholery v Londýně 1854, Dr. John Snow). Mapové výstupy se staly běžnou součástí prezentace zdravotnických dat. Velmi oblíbenými se staly např. zdravotnické atlasy. Rozvoj výpočetní techniky v průběhu 20.století se promítl i do mapové tvorby. V 50. letech začaly vznikat první automatizované systémy pro sběr a následnou mapovou vizualizaci dat. Tvorba map se výhradně přesunula k počítačovému zpracování.. Dostupnost a zrychlující se výkonnost počítačů vedla k rozvoji řady nástrojů pro statistické analýzy dat. Uvedené skutečnosti se odrazily i v trendech prostorové prezentace zdravotnických dat. Mapy jsou stále využívány jako vhodný nástroj vizualizace geografického rozložení jevů hlavně pro širokou veřejnost. Velkou roli ve vyjádření prostorových

vztahů a

dynamiky jevů, resp.v generování různých hypotéz, však společně s jinými statistickými nástroji hrají možné závislosti vstupních atributů a vyjádření jejich změny v čase.

8.1 Kartografické vyjadřovací metody – klasické metody Nároky na mapové vyjádření už z povahy zdravotnických dat jsou vysoké. Grafické výstupy musejí splnit řadu kartografických kritérií, aby ke koncovému uživateli došla správně interpretovaná informace. U mapových výstupů, kde se předpokládá široký okruh uživatelů, doporučuje jako volbu mapového stylu metodu kartogramu Lewandowski (1993) nebo Pickle (1994, in Pickle 2003). Lewandowski (1993) vychází z percepčních pokusů, kde byla porovnávána vhodnost použití metod nepravého kartogramu, tečkové metody a metody kartodiagramu (strukturní) pro vizualizaci údajů o mortalitě v USA. Testování bylo zaměřeno na hledání prostorových vzorů (shluků). Pickle (1994, in Pickle 2003) se při výzkumu použitelnosti metod opíral o dotazování týkající se určení konkrétní hodnoty výskytu jevu v místě, nalezení trendů a shluků a na možnosti srovnání dvou map (např. mortalita dle pohlaví). V obou studiích, bylo též doporučeno, použití sytosti barevného odstínu před bipolárními barevnými škálami. Nedílnou součástí zpracování kartogramu je vyjádření hodnot studovaného jevu do tříd. Metodami klasifikací epidemiologických dat do tříd při tvorbě kartogramu se zabývali Brewer a Pickle (2002). Průzkum se skládal z dotazníkového šetření, které bylo zaměřeno na schopnosti uživatelů porovnat např. význačné shluky mapy, nalezení minim a maxim hodnoty při použití dané klasifikační metody. Jako data byly použity údaje o mortalitě v USA znázorněné v plošných jednotkách Health Servise Area (HSAs). Z výsledků vyšla

78

nešla nejlépe klasifikace pomocí kvantilů, těsně následovaná metodou Jenks (natural Breaks). Přirozeně kartogram není jediným základním mapovým stylem, který by měl zobrazovat zdravotnická data. Pro účely, kdy je předpokladem snadnější odečtení hodnot jevu, je vhodnější např. metoda kartodiagramu nebo mapy vyjadřující spojitý jev doplněné izoliniemi (izopletová mapa). Základní mapové styly pro vizualizaci zdravotnických dat s praktickými ukázkami uvádí Totůšek (2008): •

Tečková metoda

•

Kartogram (choropletová mapa)

•

Kartodiagram (diagramová mapa)

•

Isopletová mapa

•

Metoda asymetrická

•

Anamorfní mapa

8.2 Vyjádření prostorových vztahů Kartografické výstupy nacházejí v širokém spektru zdravotnických oborů své místo. Mezi ty, které nejvíce využívají mapové produkty ve své činnosti, patří zajisté epidemiologie. Epidemiologie je lékařské odvětví zabývající se studiem faktorů ovlivňujících zdraví a nemocnost obyvatelstva. Řadu onemocnění sice ovlivňují faktory nezávislé na vnějším prostředí jako např. genetické vybavení jedince, ale mnoho z nich je do značné míry podmíněno geografickým rozložení vnějšího prostředí a jevů (Doll a Peto 1981, in Pleško a kol.1989). V mnoha epidemiologických studiích se tedy řeší vzájemná (prostorová) závislost studovaných jevů. Mapové výstupy zjištěných hodnot závislosti následně vykreslují geografickou distribuci jevů ve zvoleném území. S rychlým rozvojem výpočetní techniky se těžiště vizualizace těchto prostorových distribucí zjištěných hodnot přesouvá od „klasických metod“ (statické mapy, grafy) k interaktivnímu prostředí webových aplikací a počítačového softwaru. Mnohé z těchto interaktivních aplikací (např. ESTAT) vycházejí z průzkumové analýzy dat (EDA), pomocí jejichž nástrojů a metod jsou zjišťovány a verifikovány různé druhy souvislostí. Jiné analytické nástroje pro zjišťovaní prostorové závislosti jevů vznikly pro vědeckou činnost při výzkumných centrech. Příkladem může být prostředí nástrojů linked Micromap (LM) a conditioned choropleth maps, jenž bylo vyvinuto v National Cancer Institute pro epidemiologické účely nebo 79

extenze softwarového programu Arcview HealthVisPCP (podrobněji Edsall, 2001). Epidemiologie není jediným lékařským oborem, kde nachází uplatnění prostorové zkoumání závislostí jevů pomocí map, nicméně vzhledem k počtu případových studií, publikovaných v odborných časopisech a na internetu hraje mezi ostatními obory dominantní roli.

8.2.1

Statické mapy

Vyjádření závislosti dvou (i více) jevů formou statické mapy klade složitější požadavky na zvolenou kartografickou metodu, na uspořádání legendy, popřípadě na předzpracovaní a následnou klasifikaci vstupních dat. Nepravý kartogram složený K prezentaci dvou či více jevů sledovaných v území a jejich rychlé porovnání slouží nepravý kartogram složený (Kaňok 1999). Vzniká překrytím dvou čí více jednoduchých kartogramů. Prakticky jsou většinou intenzity jevů znázorněny odlišnou orientací šraf (svislé pro jeden jev a vodorovné pro druhý jev). Intenzita třetího jevu pak můžeme být znázorněna barvou. Murdych (1967) dělí složené kartogramy dle kritérií, která byla zvolena při zjišťování závislosti mezi zkoumanými jevy, na korelační a pseudokorelační. •

kartogram složený korelační – závislost jevu je prokázána statistickými metodami (např. korelační analýzou)

•

kartogram složený pseudokorelační – závislost není statisticky prokázána, ale vztah je patrný z grafického znázornění.

80

Jiné varianty statických map K vyjádření prostorové závislosti dvou jevů lze použít i barevného rozlišení vzájemných kombinací vstupních hodnot (Obr. 17) nebo kombinaci barvy a velikosti prvků studovaného jevu (Obr.18)

Obr.17 Vyjádření závislosti naděje dožití (v letech) a hrubém národním produktu v Africe (v amerických dolarech) v roce1989. V legendě jsou barevně odlišeny možné kombinace hodnot. (převzato: Slocum, T.A. 2003, grafická příloha 19)

81

Obr.18 Vyjádření závislost počtu zemřelých mužů (na následky rakoviny prostaty) černé pleti na celkové úmrtnosti v USA v období 1970-1994. (převzato:http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleURL&_udi=B6VHT-4J5SBWK5&_user=835458&_rdoc=1&_fmt=&_orig=search&_sort=d&view=c&_acct=C000045159&_version=1&_u rlVersion=0&_userid=835458&md5=ad3662668821ee0a95ed6ef525bf7171)

Trichromatické mapy Ve výše uvedených přístupech byly objektem vyjádření závislosti vždy pouze dvě proměnné. V Atlase výskytu zhoubných nádorů (Maršík a kol..1998) byly publikovány mapy vyjadřující závislost tří proměnných (tzv. trichromatické mapy). Každá trichromatická mapa (Obr.19) znázorňuje vzájemný vztah územního rozložení tří různých nádorových lokalizací. Každé ze tří vstupních diagnóz je přiřazena jedna ze základních barev v barevném modelu RGB. Hlavním princip vizualizace pak spočívá v následném barevném vjemu, vzniklém kombinací jednotlivých složek, z něhož lze odečíst míru výskytu onemocnění v daném území pomocí předem stanoveného klíče (Obr.20).

82

Obr.19 Trichromatické mapy pro vyjádření závislostí tří atributů (diagnózy rakoviny). (převzato: Maršík, V. 1998, 42)

Obr.20 Barevný klíč k trichromatickým mapovým kompozicím. (převzato: Maršík, V. 1998, 41)

83

8.2.2 Interaktivní prostředí Vizualizace zdravotnických dat v elektronickém prostředí prošla v posledních letech znatelným rozvojem (Kubíček a kol.,2008). Přímo pro zpracování a vizualizaci dat v oblasti zdravotnictví vznikla řada aplikací, softwarových nástrojů a extenzí programů (např. CCMaps, ESTAT, HealthVisPCP). Základem metod se opírá většinou o přístup známý jako průzkumová analýza dat (Exploratory Data Analysis – EDA), která slouží k nalézání určitých datových struktur, závislostí dat a podpoře generovaných hypotéz. Výše zmíněné aplikace ve zdravotnictví, používající statické nástroje a metody EDA, se navíc zaměřují na prostorové uspořádání a výskyt jevu, tzn. na hledání typického umístění jevu nebo na jevy ležící mimo očekávaný prostor apod. Účelem těchto nástrojů je především generování hypotéz, založené na hledání závislostí (korelací) mezi vstupními atributy skrze prostor. Výhodou elektronického prostředí nástrojů je jejich interaktivita. Uživatel pak snáze může manipulovat se vstupními datovými sadami, kombinovat jejich statistické a geografické rozložení nebo posuzovat vzájemnou těsnost vztahů vstupních proměnných.

ESTAT (exploratory spatio-temporal analysis toolkit). Pro podporu vědecké činnosti epidemiologů z National Cancer Institute v USA bylo vyvinuto interaktivní prostředí ESTAT. Systém zahrnuje celkem čtyři vizualizační moduly (Obr. 21): mapové pole (bivariet mapping tool), souběžný souřadnicový diagram (Parallel coordinate plot –PCP), sérii časových grafů (time series graph) a bodový graf (scatterplot).

84

Obr.21 Vizualizační nástroje prostředí ESTAT. Zleva nahoře bodový graf, série časových grafů, mapové pole, souběžný souřadnicový diagram. (převzato: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.62.48)

V ESTAT je možné hledat vzájemnou prostorovou (mapové pole) i statistickou souvislost jevů (bodový graf – korelační pole), dynamiku jevů (série časových grafů). Vzájemnou souvislost několika jevů navzájem zobrazuje “souběžný souřadnicový diagram“ - Parallel coordinate plot (Obr.21 vpravo dole). Osy diagramu představují hodnoty atributů prvku (v tomto případě je prvkem zkoumaná plošná jednotka). Mezi jednotlivým osami vedou linie zkoumaného prvku. Je-li linie spojnice mezi osami přímá jsou atributy prvku poměrně stejně „vysoké“ Při rovnoběžnosti čar lze usoudit, že prvky (rovnoběžná čáry) jsou si atributově relativně podobné. Naopak kříží-li se linie, prvky si nejsou atributově podobné. Podmíněný kartogram -Conditioned Choropleth Maps Jiným nástrojem pro srovnání mezi dvěma charakteristikami v území je „podmíněný kartogram“ Conditioned Choropleth Maps (Obr.22). Aplikace vytvořená v jazyce JAVA byla vytvořena přímo za účelem vizualizace zdravotnických dat. Carr (2002) prezentuje

85

příklad zjišťující míry závislosti procentuálního počtu obyvatel žijícího pod hranicí chudoby a ročními dešťovými srážkami na míře úmrtnosti na následky rakoviny plic (obyvatelstvo bílé rasy ve věku 65-74 let) v USA v období let 1988-1992. Vizualizace prostorového výskytu míry úmrtnosti rakoviny žaludku je realizována pomocí 9 choropletových map uspořádaných do tří řádků a tří sloupců. Hodnoty míry úmrtnosti jsou rozděleny do tří intervalů, s kterými je možno interaktivně manipulovat. Ve spodní a pravé části aplikace jsou uvedeny hodnoty (opět tři intervaly) posuzovaných atributů dle velikosti od nejmenších po největší zleva doprava, resp. zespodu nahoru. V pravém horním okně jsou uvedena území s vysokými hodnotami obou atributů, v levém spodním pak území s nízkými hodnotami atributů. Výsledná interpretace závislosti atributů na hlavní veličině pak spočívá v porovnání, zda jsou v oknech s vysokou hodnotou atributů zároveň vysoké hodnoty hlavní veličiny a naopak. Z uvedeného příkladu lze teoreticky usoudit, že vysoké hodnoty vysoké míry úmrtnosti v důsledky rakoviny plic a procentuální vyjádření počtu obyvatel pod hranicí chudoby spolu mohou souviset.

Obr. 22 Podmíněný kartogram, Conditional Choropleth Maps. (převzato:www.math.uwaterloo.ca/navigation/CompMath/images/Seminarphotos/D.CarrCCmaps.pdf )

86

Linked Micromap (LM) Plots Společně s aplikací CCmaps byl vyvinut další nástroj pro posouzení možných závislostí mezi atributy. Linked Micromap (LM) Plots je charakteristický spíše statistickým posouzením vstupních atributů než samotnou prostorovou vizualizací. Jeho prostředí je variabilní. Jednotlivé statistické panely se mohou měnit, podle zvoleného způsobu vizualizace dat (krabicové grafy, bodové grafy, mapové pole a další). Na Obr.23 je uveden příklad posouzení míry úmrtnosti na následky rakoviny plic a průdušek na procentuálním počtu zastoupení kuřáků dle států USA. V levé části aplikace je znázorněná prostorová identifikace států, které jsou seřazeny podle hodnot míry úmrtnosti na následky rakoviny plic a průdušek od nejvyšších po nejnižší (konkrétní údaje míry jsou zobrazeny ve třetím statickém panelu – v krabicovém grafu). Ve čtvrtém panelu je nástrojem opět krabicový graf, ve kterém jsou tentokrát hodnoty procentuálního zastoupení kuřáků. Aplikace tedy umožňuje zobrazení prostorové závislosti procentuálního počtu kuřáků a míry úmrtnosti na rakovinu plic.

87

Obr. 23 Linked micromaps (LM) Plots. Z analýzy zastoupení kuřáků na míře úmrtnosti na následky rakoviny pliv je patrný shluk nejvyšších hodnot v jihovýchodní části USA (historicky jde o tabákovou oblast). (převzato:www.math.uwaterloo.ca/navigation/CompMath/images/Seminarphotos/D.CarrCCmaps.pdf )

88

8.3 Dynamika jevů Vyjádření prostorových závislosti výskytu určitého jevu na sledovaných faktorech má v lékařských oborech (epidemiologie) široké využití. Neméně důležitou složku mnoha zdravotnických studií však tvoří znázornění dynamiky sledovaných ukazatelů. Při zkoumání datového souboru, jehož údaje jsou sbírány za určité časové období, mnohdy nezáleží na absolutní hodnotě jevu, ale např. na skutečnosti, zda mají zkoumané ukazatele určitý vývoj, tendenci, trend v čase. Mnohé vědecké studie v oblasti zdravotnictví prezentují své výsledky pomocí mapových výstupů. Tento fakt klade před kartografy leckdy nelehký úkol ztvárnění časové složky (čtvrtého rozměru) pomocí vhodných kartografických metod, z nichž by měla být jednoznačně interpretovatelná dynamika studovaného ukazatele. Znázornění časové dynamiky ukazatelů, popisující zdravotní stav obyvatelstva a jiné zdravotnické charakteristiky, můžeme registrovat i v atlasové tvorbě děl se zdravotnickou tematikou. Při analýze mapových výstupů

nejkomplexnějšího atlasového díla,

zobrazujícího zdravotnické ukazatele vzniklého na našem území – Atlas životního prostředí a zdraví obyvatelstva ČSFR (Figurka a kol.1992) lze konstatovat že ze 54 mapových výstupů (v atlase oddíl D – Zdravotný stav obyvatelstva a sieť zdravotnických zariadení) jich 9 znázorňuje dynamiku jevu přímo v mapovém poli a dalších 9 vně mapového pole (grafem) jako doplňkovou informaci. 8.3.1

Rozdělení metody znázornění dynamiky jevu

Rozdělení metod, majících za úkol vyjádřit zkoumaný jev, ukazatel nebo stav za určité období je několik. Dle Kaňoka (2007) je základním kritériem skutečnost jak vypadá výsledné znázornění: a) statické (např. graf, diagram, mapa, 3 a více map stejného území, kde se jev mění v čase) b) dynamické (např. 2D, 2D/3D animace) První skupina se dále dělí podle způsobu umístění metody v samotné práci: 1) Mimo mapu. Výsledky metod grafického zpracování jsou vkládány do textu. Mimo mapu jsou umisťována schémata nebo grafy pro znázornění závislosti dvou proměnných, z nichž jedna je čas. Příkladem může být Atlas zhůbných nádorov v SSR (Pleško a kol. 1989), kde je pomocí mapového vyjádření

89

znázorněn stav výskytu konkrétního tipu rakoviny v okresech a v připojeném textu je grafem načrtnut vývoj ukazatele v čase za celou SR. 2) Vně mapy i do mapy. Charakter některých dat předurčuje více možností umístění metod ve vědecké práci: někdy do textu, někdy jako doplňková informace k mapě, někdy přímo do mapy. Z konkrétních metod jsou to nejčastěji dynamické diagramy nebo metody kartodiagramů. 3) Jen do mapy. Umístění jevu pouze v mapě. Jádrem používaných metod jsou metody liniových znaků, metody kvalitativních areálů, metody kvantitativních areálů, metoda figurálních znaků apod.

Kraak, M. a Ormeling, F. (2003, 161-162) dělí grafické možnosti znázornění jevu v čase: •

Jednoduché mapy

•

Série statistických map (time series)

•

Animace

•

Alternativní možnosti (grafy, diagramy, anamorfózy a jiné) .

8.3.2

Možnosti vizualizace dynamiky zdravotnických dat

V této kapitole jsou představeny jednotlivé metody vizualizace dynamiky jevů ukázané na příkladech (mapových) výstupů se zdravotnickou tematikou. Základní dělení metod je postaveno na způsobu znázornění ve dvou formách: pomocí prostředí statických výstupů a pomocí dynamických prostředků. Přehled následujících ukázek zdaleka není vyčerpávající. Účelem kapitoly je spíše podání námětu ke konkrétnímu řešení vizualizace dynamiky jevů, jež mají zdravotnický charakter.

Prostředí statických výstupů GRAFY. Vhodným doplňkem řady mapových výstupů je graf zachycující vývoj sledovaného ukazatele v čase. Velmi často jsou pro tyto účely používány grafy čárové (Obr.24) ukazující i více charakteristik (např. muži a ženy) najednou pro dokreslení tematiky uvedené v mapovém poli.

90

Obr. 24 Čárový graf znázorňující vývoj porodnosti a úmrtnosti ve Slovenské republice v období l870- 1998. V grafu je navíc žlutou barvou znázorněna plocha vyjadřující přirozený přírůstek obyvatelstva a modrou přirozený úbytek obyvatelstva). (převzato: Miklós, L., 109)

K jednoduchému porovnání hodnot za několika období je vhodný např. sloupcový graf. Další alternativu srovnání trendů ukazatelů hodnot v časovém období může představovat modifikovaný souběžný souřadnicoví diagram (kap. 8.2.2.), kde svislé osy nebudou představovat hodnoty atributů, nýbrž časovou složku.

Metoda kartodiagramu. V mapách zdravotního stavu obyvatelstva je v řadě případů kombinována metoda zobrazující relativní ukazatel za určitou časovou jednotku s metodou srovnávající absolutní hodnotu ukazatele za dvě a více časových období. Nejběžnější formy představují kartodiagram dynamický sloupcový (Obr.25) a kartodiagram dynamický kruhový. Limitujícím faktorem u druhého jmenovaného je skutečnost, že je vhodný k použití pouze při faktu, kdy hodnoty ukazatelů za zpracovávaná období pouze rostou nebo pouze klesají.

91

Obr.25 Metoda kartodiagramu. Sloupcovým grafem je naznačena dynamika jevu – zvýšení absolutního počtu případů prevalence nádorového onemocnění mezi roky 1989 a 2005 u žen. (převzato: Geryk, E., Konečný, M., a kol. 2008, vlastní zpracování, data FN Brno – Bohunice)

Série statických map (time series). Vizuálně jde o zobrazení několika map seřazených vedle sebe. Každá mapa představuje jeden časový úsek. Metoda pomáhá k vizuálnímu prostorovému rozlišení dynamiky jevu v mapovaných jednotkách. Její výhoda spočívá v možnosti zobrazení i více časových úseků vybraného ukazatele najednou (zpravidla relativní hodnoty – metoda kartogramu).

Zobrazení pomocí jednoho mapového pole. V mapových výstupech zahrnujících tuto kategorii je dynamika znázorněna v jednom mapovém poli pomocí izolinií, kvalitativních liniových znaků, kvantitativních areálů a jejich různých variacích (viz ukázky).

92

Obr.26 Metoda izolinií pro znázornění výskytu lepry v Evropě ve 20.století. Často využívaná metoda pro znázornění prostorového rozšíření dané nemoci.

(převzato: Lörrarcher, T. 2007)

Obr. 27 Znázornění vývoje kojenecké úmrtnosti v ČSFR v období 1970-1989 pomocí kombinace metod kvantitativních areálů a strukturního kruhového diagramu. (převzato: Atlas životního prostředí a zdraví obyvatelstva ČSFR, 1992)

93

Obr. 28 Metoda kvantitativních areálů pro vyjádření dynamiky jevů v pěti časových obdobích. (převzato: Kaňok, J. 2007)

Obr.29 Metoda kvalitativních liniových znaků při znázornění rozšíření cholery v Indii. (převzato: Koch, T. 2005, 221)

94

Obr. 30 Metoda překrývajících se areálů. Kombinace kvantitativního areálu a šrafury, vyjádření tří časových horizontů (barva, vodorovné šrafy, svislé šrafy). (převzato: Atlas životního prostředí a zdraví obyvatelstva ČSFR, 1992)

Webové prostředí, animace Prostorové vyjádření dynamiky ukazatelů prostředky statického charakteru je velmi závislé na zvolení časového kroku, v němž jsou jevy porovnávány. Ve většině případů můžeme těmito metodami znázornit dva maximálně tři časové horizonty hodnot. Možnost detailnějšího pozorování hodnot charakteristik ve více časových krocích nám tak poskytují v podstatě jen série statických map či některé grafy a digramy. V elektronickém prostředí je dynamika jevu často zachycena animacemi nebo interaktivním prostředím, skýtajícím možnost další manipulaci s daty. Animace. Animační techniky v digitálním prostředí procházejí v poslední době rychlým vývojem. S nástupem internetu jako předního informačního média je tato metoda zprostředkování vývoje jevu v čase používaná i ve spojení s oblastí veřejného zdraví. Výhodou techniky je možnost sledování kontinuálního vývoje jevu v čase a v uživatelsky pohodlných aplikacích, i možnosti zastavení a následného zhodnocení situace za určitý časový okamžik. Použití animací je limitováno hodnotami vstupních dat. Nemají-li vybrané charakteristiky jevu v čase změnu, trend apod. je využití techniky nepraktické. Pro

95

plné využití animační techniky je velmi důležitá také možnost „vstupu“ do animace jejím zastavením, zpomalením, možností odečtení konkrétní hodnoty apod. Interaktivní prostředí. Podobně jako pro vizualizaci vztahů veličin vznikají i pro vyjádření dynamiky jevu v čase v digitálním prostředí aplikace pro komplexní posouzení studované problematiky. Pro sledování prostorového výskytu rakoviny v daném časovém rozpětí byla vyvinuta v Center for Disease Control and Prevention webová aplikace. Prostředí je složeno ze 4 hlavních částí: mapové pole s územními celky státu Pensylvánie, graf rozložení hodnot, věková pyramida a tabulka se vstupními údaji. Kromě samotné inteaktivity s uživatelem nabízí aplikace možnost spuštění animace (krok je realizován pomocí klouzavých průměrů za tři roky). Změna hodnot je posléze uskutečněna v části mapového pole, tabulky i grafu najednou. Animaci je možno pozastavit po jednotlivých krocích.

Obr.31 Ukázka interaktivního prostředí. Vizualizace dat o výskytu rakoviny prostaty v Pensylvánii v tříletém období 1994-1996. (převzato: http://www.geovista.psu.edu/grants/cdc/)

96

Obr.32 Znázornění dynamičnosti prostředí aplikace. Stejné charakteristiky (Obr.31), ale za období 1997-1999. Změna v prostorovém rozložení hodnot je viditelná v mapovém poli, v grafu i v tabulce. (převzato: http://www.geovista.psu.edu/grants/cdc/)

97

9 TVORBA MAP SE ZDRAVOTNICKOU TEMATIKOU 9.1 Všeobecné zásady tvorby tematických map Vizualizace zdravotnických ukazatelů formou tematických map již z hlediska charakteru vstupních dat a nutnosti komplexnosti zpracování dané problematiky představuje řadu specifických dílčích úkonů při její tvorbě. Základní nutností správného grafického znázornění těchto mapových výstupů je dodržení všeobecných zásad tvorby tematických map, které shrnuje Voženílek (1999, 6-9) celkem v devíti bodech: 1) Zásada jednoty – objekty a jevy by neměly být znázorněny a zkoumány izolovaně, ale ve vztazích k jiným objektům se kterými jsou ve vazbě. Stejné objekty i jevy by měly být též shodně znázorněny 2) Zásada koordinace – správná koordinace sestavitelských, kartografických a reprodukčních prací. Všechny části tematické mapy by měli být vhodně vyvážené. 3) Zásada jednoduchosti – “hospodárnost“ při použití výrazových prostředků 4) Zásada prostorové názornosti – Obsah tematické mapy by měl být vyjádřen dostatečně názorně ve své prostorové podstatě. Kritérium názornosti je řešeno pomocí pozorování mapy z dvou různých vzdáleností. 5) Zásada srozumitelnosti –jazyk mapy by měl být srozumitelný nejen autorovi, ale hlavně okruhu budoucích uživatelů mapy. Důraz při tvorbě mapy by měl být kladen na přehlednost a srozumitelnost názvu, legendy, vyjadřovacích prostředků a metod. 6) Zásada zvýraznění dominant – graficky nejvýraznější by měl být nejdůležitější prvek obsahu zpracovávané tematické mapy. 7) Zásada výběru – vhodný výběr prvků dle účelu mapy, který je odražen v názvu mapy uvedením trojího vymezení hlavního tématu mapy – věcného, časového a prostorového. 8) Zásada měřítka – volba měřítka mapy v souladu s výběrem vyjadřovacích prostředků a objektů. 9) Zásada generalizace – volba generalizačních postupů a algoritmů

98

9.2 Vlastní koncepce map se zdravotnickou tematikou Tato podkapitola bude věnována procesu tvorby tematických map se zdravotnickou tematikou. Autor vychází z obecných kroků řešení koncepce tematických map (Voženílek V. 1999, 19-20) doplněné o poznatky, zkušenosti a omyly z vlastní tvorby map (kap.10). Uvedené kroky a poznatky nelze plně brát v úvahu pro zobecnění tvorby všech map se zdravotnickou tematikou, neboť ty se budou odlišovat v závislosti na účelu mapy. Při procesu konstrukce mapy se zdravotnickou tematikou patří mezi nejdůležitější kroky zpracování úvodního projektu, z něhož pro vlastní řešení koncepce mapy mají důležitý význam obzvláště konkretizace účelu mapy, název a tematické zaměření mapy a návrh obsahu mapy.

9.2.1 Konkretizace účelu mapy Účel mapy by měl být stanoven zcela jednoznačně, měl by z něho být patrný cíl, jemuž má mapa sloužit, okruh budoucích uživatelů, popřípadě způsob užití práce s danou mapou (Drápela, M. V., 1983, 99-101). Mezi nejdůležitější složku vlastní koncepce mapy patří určení okruhu budoucích uživatelů mapy. Základní rozdělení uživatelů map se zdravotnickou tematikou tvoří dvě sféry: širokou laickou a odbornou veřejnost. Široké využití tematických map pro laickou veřejnost předurčuje použití vyjadřovacích prostředků mapy i výběr vhodných objektů. Percepční různorodost, vzdělání či věk této široké skupiny uživatelů klade velký důraz na kartografa při tvorbě mapy a na naplnění požadavků vyplývajících z uvedených charakteristik. Tematická mapa by měla obsahovat dostatečné množství informací a odpovídat účelu, k němuž má sloužit. Pro prvotní pochopení mapy by měl být vhodně zpracován název mapy, v němž je jednoznačně vyjádřeno věcné, prostorové a časové vymezení. Volba metody grafického zpracování tématu by měla být úměrná percepčním schopnostem uživatelů. Nejčastěji používanou metodou pro vizualizaci zdravotnických dat je metoda nepravého kartogramu (jevy nejsou v drtivé většině vztaženy k velikosti plošné jednotky). Volba barevného vyjádření pro rozlišení intervalů by měla být spíš záležitostí nevýrazné jednobarevné škály, jejímž účelem je potlačení optického zveličení rozdílu barev u sousedních ploch (Maršík a kol. 1998, 17), který by mohl znemožnit správnou interpretaci mapované charakteristiky. Pro klasifikaci dat do jednotlivých tříd (zpravidla do 4 až 6) by měla být použita metoda, která rozděluje data přibližně do tříd s podobnou četností (např. metoda kvantilů). Vhodnou klasifikací dat pro skupinu z laické veřejnosti rovněž může být metoda stejně velkých intervalů, která ovšem závisí na skutečnosti, zda pro daný interval existuje 99

hodnota ze zkoumaného datového souboru. Legenda by měla být jednoznačná, kompletní a sestavená v logicky uspořádaný systém. Umístění legendy by mělo být blízko mapovému poli pro lepší orientaci v mapě. Předpokladem prostorové orientace v mapě (zejména potenciální určování velikosti v území) je i měřítko mapy, které vzhledem k faktu, kdy je většina map dnes umístěna v elektronickém prostředí, vyžaduje grafické provedení. Důležitý prvek v mapové kompozici představuje i zpracování tiráže, jenž kromě základních údajů o autorovi apod. může nést i informace o zdroji dat. Pro umístění marginálií (grafů, tabulek, menších mapek) je třeba dbát na pravidlo, aby sloužily pouze jako doplňková informace k tématu vyjádřenému v mapovém poli. Zároveň by svým grafickým zpracováním neměly omezovat (např. barevností, velikostí) čitelnost a srozumitelnost ústředního sdělení mapy. Tématické mapy pro odbornou veřejnost musejí být z hlediska náročnosti, které je na vytvořené mapy kladena, zpracovány podle zásad tvorby kartografických děl. Základním bodem zpracování by měl být přesně určený účel mapy. Jiná mapa bude vytvořena pro kruhy rekrutující se z řad epidemiologů, jiná naopak pro politiky, média apod. Mapy jsou odborníky využívány např. pro podporu hypotéz či jako analytický nástroj prostorových souvislostí studovaných jevů. Základní nutností vyplývající z povahy zpracovávané tematiky bývá co možná nejpřesnější lokalizace mapovaného jevu umožňující bližší prostorovou názornost. Volba územních jednotek je tedy v řadě případů jednou z nejdůležitějších částí tvorby tematických map pro odbornou veřejnost. Malé prostorové jednotky (např. plochy katastrů obcí nebo území PSČ) následně předurčují použití grafické marginálie (mapa s většími územní jednotkami) pro snadnější orientaci v hlavním mapovém poli. Další důležitý kompozičním prvek map pro odbornou veřejnost, kromě názvu, grafického měřítka a tiráže představují i další grafické či textové marginálie, které napomáhají k pochopení komplexnosti studovaného jevu. V mapách zachycující zdravotnickou charakteristiku je častým požadavkem vyjádření věkové struktury pacientů, zaznamenaných jako případy v plošných územních jednotkách mapového pole. Uvedený problém je možno řešit např. doprovodným textem mimo mapu, margináliemi v podobě věkové pyramidy či samostatné mapy. Celkově by marginálie neměly rušit hlavní vyjadřované téma v mapovém poli a zároveň by také neměly omezovat funkci legendy mapy, která v řadě případů sousedí s uvedenými margináliemi. Mapové výstupu pro tuto skupinu uživatelů jsou ve většině případů doprovázeny (mimo mapu) vysvětlujícím textem popisující slovně prostorové vyjádření jevů (např. Atlas zhubných nádorov, Pleško kol. 1989) a četnými doprovodnými grafy a tabulkami. I v této skupině tematických map je poměrně častou metodou zpracování forma nepravého kartogramu. Grafické provedení

100

(barevnost) by mělo odpovídat způsobu popsanému u map s uživateli z řad veřejnosti. Klasifikace dat do tříd by měla být řízena daty (např. metody - přirozené zlomy, kvantily).

9.2.2 Název a tematické zaměření mapy Název každé tematické mapy by měl obsahovat věcné, prostorové a časové vymezení jevu. Specifičností některých zdravotnických charakteristik je také použití odborného jazyka pro jejich popis (latina, dále např. číslování klasifikace nemocí apod). Z těchto důvodů je velmi žádoucí při vymezení věcném vymezení jevu spolupracovat s odborníky daného oboru. Velmi důležité je též přesné časové vymezení jevu, neboť mnoho map bývá vytvořeno pro budoucí srovnání. Zároveň jsou zdravotnická data

(např. údaje o

zdravotním stavu obyvatel) většinou publikována s určitým časovým zpožděním a nemusejí odpovídat kalendářnímu času.

9.2.3 Návrh obsahu mapy Obsah tematické mapy by měl být v souladu s účelem a tematickým zaměřením zpracovávaného díla. Výběr jednotlivých prvků obsahu by měl být dosažen logickou posloupností dílčích kroků. V prvé řadě je třeba vzít v potaz charakter zpracovávaného území a vlastnosti ústřední tématiky mapy (nutností spolupráce s odborníky daného tématu). Tento krok odhaluje skutečnosti, které mohou mít vliv na např. na volbu metody znázornění, popřípadě na samostatné zvýraznění určitých částí území, ve kterých je daná charakteristika určitým způsobem (velikostí, četností) jedinečná. Je-li přesně určeno tematické zaměření mapy, může se přistoupit k vlastnímu výběru prvků obsahu mapy. Metodicky se postupuje od obecného ke zvláštnímu, od všeobecného k podrobnému (Lauermann, L. 1978, 32). Po výběru základních prvků (a jejich klasifikaci) obsahu je důležité vyhodnocení celkové komplexnosti hlavního tématu zpracovávané mapy, které určí zpracování dalších prvků, které se na základní prvky obsahu mapy určitým způsobem vážou. V praktické tvorbě map se zdravotnickou tematikou může být příkladem stupeň hierarchizace zpracovávané územní jednotky. Základní prvky obsahu jsou v mapě mnohdy vizualizovány pro určité územní jednotky, které jsou následně formou např. marginálie agregovány ve větších územních celcích (vyjadřují doplňující informace o charakteristice jevu ve větším územním celku). Velikost základní územní jednotky hlavního mapového pole tak může ovlivňovat stupeň velikosti územních jednotky zpracovávané (např. hierarchie

katastr

–

okres

–

kraj).

101

Výběr

prvků

může

být

omezen

i specifickými vlastnostmi dat. Některá zdravotnická data jsou vysoce důvěrná a podmínkou jejich prostorové vizualizace může být agregace do větších územních celků apod. Zásady pro výběr a klasifikaci obsahu by měly být obsaženy a pevně zakotveny v úvodním projektu.

102

10 VLASTNÍ TVORBA MAPY

10.1 Data Pro tvorbu vlastní mapy, mající za úkol vyjádřit finanční náklady na pacienty (s nádory hrtanu a plic) FN Brno – Bohunice v Jihomoravském kraji, měl autor k dispozici databázi jednotlivých pacientů s uvedenou diagnózou. Datový soubor obsahoval lokalizaci pacienta dle PSČ, rodné číslo, ze kterého lze vyčíst informace o věku a pohlaví, finanční náklad na léčbu za rok 2007. Pro vizualizaci bylo jako územní jednotka zvoleno plošně vymezené území PSČ, které dostatečně vymezuje prostorovou názornost (detailnost) studovaného jevu. Prvotním úkolem bylo doplnění atributů vektorové vrstvy PSČ (souřadnicový systém S-JTSK) o údaje o počtu pacientů, nákladech a věku dle jednotlivých PSČ. Následně byl proveden výpočet průměrného nákladu na

jednoho pacienta dle konkrétního PSČ.

Vzhledem ke skutečnosti, že vstupní data podléhají utajení před třetí osobou, byly údaje pro tvorbu mapy modifikovány.

10.2 Kompozice mapy Po zpracování datového souboru byl řešen výběr hlavních charakteristik pro zobrazení v mapě. Z účelu mapy vyjádřit finanční náklady na pacienty bylo jako hlavní téma mapy zvoleno grafické zpracování průměrného finančního nákladu na jednoho pacienta dle PSČ doplněné o hodnotu počtu pacientů v daném území. Důležitou informací doplňující komplexnost zobrazovaného jevu je poskytnutí náhledu na věkovou strukturu pacientů. Jelikož zobrazení této charakteristiky v hlavním mapovém poli by ztížilo čitelnost mapy, byla věková struktura zobrazena marginálií. Z důvodu použití územních jednotek PSČ byla též zvolena za další marginálii přehledová mapa vyšších administrativních jednotek (okresů) doplněná o lokalizaci okresních měst. Pro zjištění prostorového rozložení průměrných finančních nákladů na 1 pacienta za vyšší územní celky byla zvolena třetí marginálie – nepravý kartogram. Navíc při analýze datového souboru byl zjištěn mnohem vyšší výskyt počtu pacientů v okresu Brno město, než v jiných částech území Jihomoravského kraje, proto bylo zvoleno zobrazení tohoto území ve výřezu. Z uvedených faktů bylo navrženo základní zrcadlo mapy (Obr.33).

103

Obr. 33

Zrcadlo mapy. Vysvětlivky N-název mapy, H-hlavní mapové pole, L-legenda, M-

marginálie, T-tiráž, V-výřez

10.3 Metody zpracování Vlastní tvorba mapy probíhala v prostředí software ARCGIS 9.2. Pro znázornění ukazatele průměrného finančního nákladu na 1 pacienta byla zvolena metoda nepravého kartogramu. Klasifikace dat do pěti tříd vycházela z metody přirozených zlomů (Jenks). Číselné hodnoty hranic tříd byly poté zaokrouhleny na tisíce (snadnější rozlišení hodnot jevu). Pro barvené rozlišení tříd byla použita monochromatická škála, aby příliš nevynikaly rozdíly mezi dvěmi sousedními plochami. Znázornění počtu pacientů dle územních jednotek PSČ bylo řešeno pomocí metody jednoduchého kruhového kartodiagramu. Velikostně byly kruhy rozděleny do pěti tříd opět podle metody přirozených zlomů (Jenks). Metoda kruhového kartodiagramu a velikost jednotlivých terčů byla vybrána citlivě, tak aby nebyla příliš omezena čitelnost hlavního tématu mapy – znázornění průměrného finančního nákladu na 1 pacienta.

104

10.4 Název, měřítko Název mapy byl s ohledem na svoji délku rozdělen na titul a podtitul. V titulu bylo uvedeno věcné a časové vymezení tématu, v podtitulu prostorové vymezení. Výběr grafického měřítka byl logický v souladu s počítačovým zpracováním mapového výstupu a předpokladem vystavení mapy v elektronickém prostředí (grafické měřítko nepodléhá velikostním změnám obrazu mapy).

10.5 Grafické marginálie Územní plošná jednotka obvodu PSČ neodpovídá ve skutečnosti v mnoha případech jiné plošné administrativní jednotce (katastru obcí, hranicím okresů). Z tohoto důvodu byla jako první vedlejší marginálie zpracována přehledová mapa okresů Jihomoravského kraje s okresními městy, mající za úkol usnadnit orientaci v hlavní mapě. Vhodnou informací doplňující tematické zaměření mapy může být vyjádření hodnoty mapované veličiny agregované za vetší (vyšší) územní jednotku (např.okres, kraj) než je v hlavním mapovém poli. Specifikem obvodu PSČ je fakt, že jedno poštovní směrovací číslo může být stejné pro více obcí a zároveň tyto obce mohou být z různých okresů. Jedním z možných řešení problematiky, která byla použita při tvorbě této mapy, je přiřazení hodnot veličiny za PSČ územní jednotce (katastru obce) v níž je vlastní zařízení pošty (má-li více obcí stejné PSČ znamená to, že tyto obce nemají vlastní poštovní zařízení a vztahují se stejným PSČ k poštovnímu zařízení v jiné obci). Jiná varianta (vhodná při mnohačetných hodnotách jevu – počet pacientů) může spočívat v rozdělení hodnot jevu za obvod PSČ do obcí pod tímto stejným PSČ dle předem daného kritéria (např. počet obyvatel obce). Druhá marginálie (opět nepravý kartogram) znázorňuje dle výše uvedeného postupu výpočtu průměrný finanční náklad na 1 pacienta za okresy Jihomoravského kraje. Klasifikační metodou rozdělení dat do čtyřech tříd byla vzhledem počtu „pouhých“ sedmi okresů zvolena forma ekvidistantních intervalů. V marginálii byla navíc zobrazena strukturním koláčovým kartodiagramem částečná charakteristika věkové struktury pacientů – průměrný věk pacientů dle okresů.Ukazatel byl rozdělen na základě užívaných kategorií v oborech demografie a onkologie do dvou tříd: průměrný věk 0-64 let a 65+. Další kritérium, podle něhož byla hraniční hodnota 65 let zvolena, vychází z průměrného věku pacientů s nádory hrtanu a plic FN Brno – Bohunice z celé republiky. Právě přibližně

105

hodnota 65 let odpovídá průměrnému věku pacientů z celé republiky a podle kartodiagramu lze odvodit, zda věková struktura pacientů je starší či mladší než je celorepublikový průměr. Vyjádření věkové struktury pomocí rozdělení do dvou tříd plně nevypovídá o celkové charakteristice tohoto jevu. Jelikož např. ukazatel průměrného věku pacientů dle okresů nemá příliš vysokou vypovídací hodnotu (hodnoty dle jednotlivých okresů byly téměř shodné) a zobrazení tohoto ukazatele v menší prostorové jednotce by znamenalo velkou náročnost na prostor pro marginálii v zrcadle mapy byla třetí marginálií navržena věková pyramida pacientů Jihomoravského kraje s nádory hrtanu a plic. Grafické zpracování věkové pyramidy bylo realizováno v programu EXCEL. Kromě věkové struktury lze z grafu vyčíst i informaci o rozdělení počtu pacientů dle pohlaví, která doposud v mapě nešla zjistit.

106

11 ZÁVĚR Z historického hlediska byly první kroky mapování nemocí spojeny s nástupem celosvětových epidemií. Již z 17. století jsou dochovány první mapy znázorňující výskyt moru v Itálii. Největšího rozmachu mapy nemocí dosáhly v souvislosti s výskytem cholery v Evropě v průběhu 19. století. Prostorová výskyt jevů znázorněný pomocí mapových výstupů, tak plně zakotvila v mnoha lékařských oborech a dodnes tvoří pevnou součást prezentace a interpretace různých studií a šetření. S rozvojem elektronických médií a možností snadného přístupu k informacím vzrostl v posledních několika letech počet zájemců o zdravotnické údaje z řad široké i odborné veřejnosti. Technický pokrok a vývoj softwarových nástrojů (GIS) podnítil též nové možnosti jejich využití kartografie a geoinformatiky v oblasti zdravotnictví. Hledání prostorových vztahů mezi životním prostředím a výskytem nemocí řešené v prostředí GIS se stal námětem řady lékařských studií. Potenciál nástrojů GIS vzhledem k širokému spektru zdravotnických ukazatelů, charakteristik, indikátorů různé povahy, je tedy velmi vysoký. Teprve ale dodržení mnoha zásad (kartografických) při tvorbě výsledných grafických výstupů (map) vede k plnohodnotnému využití potenciálu dat koncovým uživatelem. Tato práce měla několik dílčích úkolů. Velký prostor byl věnován zdrojům dat z tuzemských i zahraničních databází. Byla řešena dostupnost a v rámci našeho území i prostorové rozlišení dat. Výsledkem analýzy je rešeršní přehled dostupných veřejných databázových zdrojů. V oblasti mezinárodních srovnání ukazatelů skrývají velký potenciál současně probíhající projekty EU - EUGLOREH a EUPHIX. Z obou projektů by mělo být možno získat data (za státy EU) sesbírané podle jednotných pravidel. Důležitou část diplomové práce tvořily kapitola GIS VE ZDRAVOTNICTVÍ a část zabývající se trendy a možnostmi vizualizace zdravotnických dat. Snahou autora bylo pomocí řady praktických ukázek přiblížit studovanou problematiku. Těžiště celé práce pak bylo soustředěno do vlastní tvorby map. Objemově náročnou částí bylo zpracování prostorových distribucí onkologických diagnóz za kraje ČR (Obr.25), které bylo řešeno v rámci projektu MEDICARTO. Hlavní část tvorby byla zaměřena na vytvoření mapy s dat poskytnutých FN Brno – Bohunice (volná příloha). Pomocí metod tematické kartografie bylo zpracováno několik různých charakteristik v jedné mapě, která tak může sloužit jako komplexní grafický podklad pro studium uvedeného jevu.

107

LITERATURA Knihy, sborníky, skripta, bakalářské a diplomové práce: BURIÁNEK, J.: Lékařské tajemství, zdravotnická dokumentace a související právní otázky, Linde, Praha 2005. 204s. ISBN: 80 – 7201 – 544 – 3 (brož.) CROMLEY, E. a McLAFFERTY, S.: Gis and public Health. The Guilford Press, New York, 2002. 340 s. ISBN 1-57230-707-2 DRÁPELA, Milan V.: Vybrané kapitoly z kartografie. 1. vyd., Univerzita J. E. Purkyně v Brně, SPN, n. p., Praha, 1983. 128 s. GERYK, E., et al.: Nádory ve světě v roce 2000. 1.vyd. Masarykův onkologický ústav v Brně a Občanské sdružení podpory zdraví a onkologické prevence, Brno, 2004. 43s. ISBN 80-903255-0-5 GERYK, E., KONEČNÝ, M. et al. - Prevalence nádorů v České republice 1989 - 2005 2015, Přírodovědecká fakulta Masarykovy univerzity a Občanské sdružení podpory zdraví a onkologické prevence, Brno, 2008, 69 s. ISBN 978-80-903255-2-4 KAŇOK, J.: Tematická kartografie, Ostravská univerzita v Ostravě, Ostrava, 1999. 318s. ISBN 80-7042-781-7 KRAAK, Menno J., A ORMELING, F.: Cartography: Visualization of Geospatial Data. 2. vyd., Pearson Education Limited, Harlow, 2003. 205 s. ISBN 0-13-088890-7 KOCH, T.: Cartographies of Disease: Maps, Mapping and Medicine. Book News, Portland, 2005. 389 s. ISBN 1-58948-120-8 KUBÍČEK, P. kol.: Metody kartografické vizualizace dat zdravotního stavu obyvatelstva. Miscelanea Geographica, 2008, 14, s. 91-98.

108

KURLAND, K., a GOR, W.,: GIS Tutorial for Health. ESRI Press, California, 2007. 334 s. ISBN 978 – 1 – 58948 – 179 - 4 LAUERMANN, L.: Technická kartografie II.. VAAZ, Brno, 1978. 319s. MARŠÍK, V.: Oncological Description of the Czech Republic Assisted by GIS. In Conference Europe in Transition, Brno, 1994. s. 35-44. MURDYCH, Z.: Korelační plošné kartogramy. In sborník Československé společnosti zeměpisné, 72, 1965, č.3, s.33-46. NOVÁČEK, J.: Mapy pro zdravotnictví: analýza, klasifikace, koncepce. MU, Brno, 2007. 54 s. Bakalářská práce na Geografickém ústavu PřF Masarykovy univerzity. SLOCUM, Terry A., et al.: Thematic Cartography and Geographic Visualization. 2. vyd., Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, 2006. 518 s. ISBN 0-13-035123-7 TOTŮŠEK, M.: Možnosti geovizualizace dat zdravotního stavu obyvatelstva. MU, Brno, 2008. 51 s. Bakalářská práce na Geografickém ústavu PřF Masarykovy univerzity. VOŽENÍLEK, V.: Aplikovaná kartografie I. – tematické mapy. 1. vyd., UP v Olomouci, Olomouc, 1999. 168 s. ISBN 80-7067-971-9

ATLASY: GERYK, E. a kolektiv: Atlas zhoubných nádorů v České republice. 1. vyd., Kartuziánské nakladatelství, Brno, 1995. 85 s. ISBN 80-901943-0-3 GÖTZ, A. a kolektiv: Atlas Československé socialistické republiky. 1. vyd., Čs. Akademie věd a Ústřední správa geodézie a kartografie, Praha, 1966. 242s. KOLEKTIV AUTORŮ: Atlas životního prostředí a zdraví obyvatelstva ČSFR. 1.vyd., Geografický ústav ČSAV, Brno, 1992.

109

MARŠÍK, V.: Atlas výskytu zhoubných nádorů v České republice. 1. vyd., Masarykův onkologický ústav, Brno, 1998a. 47 s. ISBN 80-238-1718-3 MIKLÓS, L.,: Atlas krajiny Slovenskej republiky. 1.vyd., Ministerstvo životného prostredia SR, Bratislava, 2002. 342s. ISBN 8088833272 PANTOFLÍČEK, J. a kolektiv: Atlas republiky Československé. 1.vyd., Česká akademie věd a umění, Praha, 1935. PLEŠKO, I. a kolektiv: Atlas výskytu zhubných nádorov v SSR. 1.vyd., Veda, vydavatelstvo Slovenskej akademie vied, Bratislava, 1989. 287s. ISBN 80-224-0072-6

WWW STRÁNKY: BELL, Sue B.: Current practicies and spatial analysis of cancer data: mapping health statistics to inform policymakers and the public. International Journal of Health Geographics [on-line]. 2006, č.5. [citace: 18.9.2008]. Dostupný z WWW: BARRETT, Frank. A.: Finke's 1792 map of human diseases: the first world disease map?]. Social Science and Medicine [on-line]. 2000, č.50, s.915-921 [cit. 15.10.2008] Dostupný z WWW: BREWER Cyntia A., PICKLE, Linda W: Evaluation of Methods for Classifying Epidemiological Data on Choropleth Maps in Series. [on-line]. Department of Geography, the Pennsylvania State University, 2002. [citace: 12.7.2008]. Dostupný z WWW: <www.personal.psu.edu/cab38/Brewer_Annals.pdf>

110

CARR, Dann B. : Interactive Linked Micromap Plots And Dynamically Conditions Choropleth Maps . [on-line]. ACM International Conference Proceeding Series, č.129, Los Angeles, 2002 [citace: 15.3.2008]. Dostupný z WWW: CASSA, Christopher A.: Re-identifiacation of home adresses from spatial locations anonymized by Gaussian skew. Interantional Journal of Health Geographics [on-line], 2008, č.7 [citace: 30.9.2008]. Dostupný z WWW: DANIEL, M.: GIS a jejich využití v oblasti veřejného zdravotnictví, přehled zahraničních zkušeností. Kurz IPVZ [on-line], Praha 2006, [cit. 16.7.2007].

Dostupné z WWW:

EDSAL, R.M: Case Study: Design and Assessment of an Enhanced Geographic Information System for Exploration of Multivariate Health Statistics. [on-line]. 2001 [cit. 22.10.2008]. Dostupný z WWW: <www.geovista.psu.edu/publications/NCI/Edsall_AMM_Pickle_NCI.pdf> ESRI: Health Education [on-line]. [cit. 17.7.2007]. Dostupný z WWW: < www.esri.com/library/brochures/pdfs/health-education.pdf> EUGLOREH 2007 [on-line]. 2007 [cit. 15.9.2008]. Dostupný z WWW: < http://www.eugloreh.it/default.do> EUPHIX [on-line]. 2007 [cit. 15.9.2008]. Dostupný z WWW: <www.euphix.org> EUROSTAT [on-line]. 2007 [cit. 21.11.2007]. Dostupný z WWW:

111

GIDEON [on-line]. 1994 [cit. 15.9.2008]. Dostupný z WWW: HealthMap [on-line]. 2007 [cit. 1.12.2008]. Dostupný z WWW: <www.healthmap.org> CHMELAŘOVÁ, S.: Praktické zkušenosti s nasazením GIS ve zdravotnictví. Kurz IPVZ [on-line], Praha 2006 [cit. 16.7.2007]. Dostupné zWWW: IARC [on-line]. 2008 [cit. 15.9.2008]. Dostupný z WWW: INFOMED: Nezávislý server o zdravotnické informatice. [on-line]. [cit. 16.7.2007]. Dostupný z WWW: <www.infomed.cz> KAŇOK, J.: Kartografické vyjádřeni dynamiky prostorových jevú. Sborník sympozia GIS Ostrava 2007 [on-line]. [citace: 20.11.2008]. Dostupný z WWW: ISSN 1213-239X KRIVORUCHKO, K.: Using GIS and Spatial Statistics to Analyze the Chernobyl Consequences. Arcnews [on-line]. 2003 č.3 [citace: 22.10.2007]. Dostupné z WWW: LEWANDOWSKI, S: Perception of Clusters in Statistical Maps, APPLIED COGNITIVE PSYCHOLOGY [on-line]. 1993 č. 7, s.533-551. [cit. 15.10.2008]. Dostupný z WWW: LÖRRACHER, T.: Geomedizinische Karten. [on-line]. Hochschulle Karlsruhe – Technik und Wirtschaft 2007. [citace: 4.9.2008]. Dostupný z WWW:

112

Listina základních práv a svobod. [on-line]. 2006 [cit. 9.10.2008]. Dostupný z WWW: Loma Linda University: LLU School of Public Health Geoinformatics. [on-line]. [cit. 16.7.2008]. Dostupný z WWW: MARŠÍK, V.: Tvorba map nemocnosti – praktický přístup. [on-line]. Ostrava 1998b [citace: 5.11.2007]. Dostupné z WWW: Národní kardiochirurgický registr [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní registr asistované reprodukce [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní onkologický registr [online]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní registr cévní chirurgie[on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní registr hospitalizovaných [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní registr kardiovaskulárních intervencí. [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní registr kloubních náhrad. [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW:

113

Národní registr nemocí z povolání. [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní registr novorodiček. [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní registr novorozenců. [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní registr osob nesouhlasící s posmrtným odběrem tkání a orgánů. [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: . Národní registr potratů. [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW:

Národní registr uživatelů lékařsky indikovaných substitučních látek. [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: Národní registr vrozený vad. [on-line]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: NRL pro GIS: Sborník NRL. [on-line], Ostrava 2005, [cit. 17.7.2007]. Dostupný z WWW: NRL pro GIS: Národní referenční laboratoř pro využití GIS v ochraně a podpoře veřejného zdraví [on-line]. [cit. 17.7.2007]. Dostupný z WWW: NZIS [on-line]. [citace: 6.8.2007]. Dostupný z WWW:

114

OECD: HEALTH. [on-line]. 2005 [cit. 21.11.2007]. Dostupný z WWW: OECD [on-line]. 2007 [cit. 20.11.2007]. Dostupný z WWW: PAHO: Atlas of Basic Health Indicators. [on-line]. 2001 [cit. 21.11.2007]. Dostupný z WWW: PICKLE, Linda W.,: Usability Testing of Map Design. [on-line]. NCI, Bethesda 2003 [citace: 2.7.2008] Dostupný na WWW: Registr lékařů, zubních lékařů a farmaceutů. [online]. 2007 [cit. 6.8.2007]. Dostupný z WWW: . ROBINSON, Anthony C.: Geovisualization and Epidemiology: A General Design Framework. [on-line].

Proceedings of the International Cartographic Associationb, La

Coruna, Spain, July 9-16.[citace: 22.3.2008]. Dostupný z WWW: Sbírka zákonů [on-line] 2008[cit. 9.10.2008]. Dostupný z WWW: ÚZIS: Zdravotnická ročenka České republiky 2007 [on-line]. [cit. 19.12.2008]. Dostupný z WWW: ÚZIS: Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace 2002 HIS CR2002[on-line], Praha 2003, [cit. 18.9.2008]. Dostupný z WWW: <www.uzis.cz/download_file.php?file=126>

115

VÍT, M., MICHALÍK. J,: Využití GIS v ochraně veřejného zdraví, Kurz IPVZ [on-line], Praha 2006. [cit. 16.7.2007]. Dostupné z WWW: WHO [on-line]. 2007 [cit. 20.11.2007]. Dostupný z WWW: WHO: Global Health Atlas. [on-line]. 2003 [cit. 21.11.2007] . Dostupný z WWW: WHO – kancelář v České republice. [on-line]. 2007 [cit. 20.11.2007]. Dostupný z WWW: WHO: Public Health Mapping and GIS Map Library. [on-line]. 2006 [cit. 21.11.2007] . Dostupný z WWW:

Použitý software: •

ArcGIS 9.2, ESRI

•

Microsoft Word

•

Microsoft Excel

116

PŘÍLOHA (volná) Mapa:

Průměrný finanční náklad na 1 pacienta FN Brno – Bohunice: pacienti bydlící v Jihomoravském kraji s nádory hrtanu a plic

117