Журнал «Здоровье ребенка» Том 18, №6, 2023

Мета: покращити моніторинг орфанних та соціально значущих захворювань у дітей на основі використання географічної інформаційної системи (ГІС) і вивчити зв’язок між поширеністю дефіциту гормону росту (ДГР), муковісцидозу (МВ), гострого лімфобластного лейкозу (ГЛЛ), цукрового діабету 1-го типу (Т1ЦД) й еколого-геофізичними факторами навколишньої території. Матеріали та методи. Моніторинг випадків ДГР, МВ, ГЛЛ та Т1ЦД у дітей в Одеській області проводився з 2016 по 2020 роки. Ми зареєстрували дані 862 дітей, серед яких 92 мали ДГР, 54 — МВ, 88 — ГЛЛ і 628 — T1ЦД. У дослідженні використано клінічні та епідеміологічні методи, а також локальну ГІС. Для аналізу даних застосовували локальний медико-соціологічний шар ГІС і накладали його на еколого-геофізичний шар тієї ж ГІС. У дослідженні використано інформацію, отриману при проведенні Чорноморської геофізичної експедиції в Одеській області. Поширеність захворювань аналізували за χ2-тестом. Значення р < 0,05 вважалося статистично значущим. Результати. Під час перевірки «нульової гіпотези» щодо розподілу випадків ДГР, МВ, ГЛЛ та Т1ЦД у дітей за трьома фізико-географічними зонами Одеської області виявлено суттєві відмінності в поширеності захворювань на різних територіях. У лісостеповій зоні, зокрема в Ананьївському районі, виявлено найбільшу поширеність ДГР, водночас у Миколаївському районі степової зони переважав Т1ЦД. У Придністровській зоні у Біляївському районі найвищими були показники Т1ЦД, тоді як в Овідіопольському районі — показники МВ, а в Одесі — ГЛЛ. При дослідженні поширеності ДГР, МВ, ГЛЛ та Т1ЦД у дітей разом із картуванням геофізичних та екологічних аномалій в Одеській області виявлено істотну роль еколого-геофізичних факторів. Висновки. Використання методу ГІС при епідеміологічному дослідженні ДГР, МВ, ГЛЛ та Т1ЦД у дітей сприяє покращенню моніторингу орфанних та соціально значущих захворювань.

Background. The purpose was to enhance the monitoring of orphan and socially significant diseases (ODs and SSDs) in children by utilizing a geographic information system (GIS) and examining the relationship between the prevalence of growth hormone deficiency (GHD), cystic fibrosis (CF), acute lymphoblastic leukemia (ALL), type 1 diabetes mellitus (Т1DM) and eco-geophysical factors in the surrounding area. Materials and methods. Monitoring the cases of GHD, CF, ALL and T1DM in children in the Odesa region was carried out from 2016 to 2020. We recorded the findings of 862 children, among whom 92 had GHD, 54 had CF, 88 had ALL, and 628 had Т1DM. The study used clinical and epidemiological techniques, as well as a local GIS. To analyze the data, we used a local GIS medico-social layer and overlaid it with the eco-geophysical layer of the same GIS. The study utilized information, which was obtained through the Вlack Sea geophysical expedition conducted beforehand in the Odesa region. The prevalence of diseases was analyzed by χ2 test. A p-value < 0.05 was considered statistically significant. Results. When testing the “null hypothesis” regarding the distribution of GHD, CF, ALL, and T1DM cases in children across three physical-geographical zones in the Odesa region, the study found significant differences in disease prevalence among the different areas. The forest-steppe zone, particularly the Ananiv district, had the highest prevalence of GHD. Meanwhile, the highest occurrence of Т1DM was registered in the Mykolaivka district of the steppe zone. In the Transnistrian zone, the Biliaivka district had the highest rates of T1DM in children, while the Ovidiopol district had the highest rates of CF, and Odesa had the highest rates of ALL. By examining the prevalence of GHD, CF, ALL, and Т1DM in children alongside the mapping of geophysical, and environmental anomalies in the Odesa region, it was discovered that eco-geophysical factors play a major role. Conclusions. The use of the GIS method in the epidemiological study of GHD, CF, ALL, and Т1DM in children contributes to the improvement of monitoring the orphan and socially significant diseases.

географічна інформаційна система; орфанні та соціально значущі захворювання; діти

geographic information system; orphan and socially significant diseases; children

1. Rare Disease Day 2023: Our global community comes together for a more equitable world. 2023 Feb. Available from: https://www.eurordis.org/rare-disease-day-2023-our-global-community-comes-together.
2. Andreu P., Karam J., Child C., Chiesi G., Cioffi G. The Burden of Rare Diseases: An Economic Evaluation. Available from: https://chiesirarediseases.com/assets/pdf/chiesiglobalrarediseases.whitepaper-feb.-2022_production-proof.pdf.
3. Mihra A., Kumar J. Medical geographic information systems (medical GIS): a review. Agricultural Science: Research and Reviews. 2021. I. 71-78.
4. Robin T.A., Khan M.A., Kabir N. et al. Using spatial analysis and GIS to improve planning and resource allocation in a rural district of Bangladesh. BMJ Global Health. 2019. 4. e000832. doi: 10.1136/bmjgh-2018-000832.
5. Nayak P.P., Pai J.B., Singla N., Somayaji K.S., Kalra D. Geographic Information Systems in Spatial Epidemiology: Unveiling New Horizons in Dental Public Health. Journal of International Society of Preventive & Community Dentistry. 2021. 11(2). 125-131. doi: 10.4103/jispcd.JISPCD_413_20.
6. Shaw N., McGuire S. Understanding the use of geographical information systems (GIS) in health informatics research: a review. Journal of Innovation in Health Informatics. 2017. 24(2). 940. doi: 10.14236/jhi.v24i2.940.
7. Aryayev M.L., Biryukov V.S., Senkіvska L.I. Clinical significance of geographic information systems in diagnostics of growth hormone deficiency in children. Problems of Endocrine Pathology. 2021. 75(1). 15-20. doi: 10.21856/j-PEP.2021.1.02.
8. Anisimov A.M., Batechko S.A., Kenc V.V. et al. Kadastry i atlas kart mediko-geologicheskih anomalij na territorii Odesskoj oblasti. Odessa; 1991. 175 p. (in Russian).
9. Siddik M.S.M., Ahmed T.E., Awad Ahmed F.R., Mokhtar R.A., Ali E.S., Saeed R.A. Development of Health Digital GIS Map for Tuberculosis Disease Distribution Analysis in Sudan. J. Healthcare Eng. 2023 Feb 13. 2023. 6479187. doi: 10.1155/2023/6479187.
10. Musa G.J., Chiang P.H., Sylk T. et al. Use of GIS Mapping as a Public Health Tool — From Cholera to Cancer. Health Serv. Insights. 2013. 6. 111-116. doi: 10.4137/HSI.S10471.
11. Ramirez I., Alves D.E., Kuchler P.C., Madalena I.R., Lima D.C. et al. Geographic Information Systems (GIS) to Assess Dental Caries, Overweight and Obesity in Schoolchildren in the City of Alfenas, Brazil. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023. 20(3). 2443. doi: 10.3390/ijerph20032443.
12. Makanga P.T., Schuurman N., von Dadelszen P., Firoz T. A scoping review of geographic information systems in maternal health. Int. J. Gynaecol. Obstet. 2016 Jul. 134(1). 13-7. doi: 10.1016/j.ijgo.2015.11.022.
13. Fradelos E.C., Papathanasiou I.V., Mitsi D., Tsaras K., Kleisiaris C.F., Kourkouta L. Health Based Geographic Information Systems (GIS) and Their Applications. Acta Inform. Med. 2014. 22(6). 402-405. doi: 10.5455/aim.2014.22.402-405.
14. Kirby R.S., Delmelle E., Eberth J.M. Advances in spatial epidemiology and geographic information systems. Annals of Epidemiology. 2017. 27(1). 1-9. doi: 10.1016/j.annepidem.2016.12.001.