Nyílt forrású térinformatikai rendszerek használata az ökológiai térképezésben és elemzésben

A Pécsi Tudományegyetem által gyűjtött térbeli adatok nagy mennyisége megkívánja hatékonyabb feldolgozási eljárások használatát tájökológiai vizsgálatokhoz. A kutatáshoz szabad felhasználású térinformatikai rendszert (GRASS1) használunk, mely alkalmas tájökológiai elemzésre és térképezésre, műveletei bash shell scriptekkel automatizálhatóak, így egységes rendszer alakítható ki a CEEPUS program2 keretében együttműködő országok számára. Jelen publikációban be kívánjuk mutatni, hogy a szabad felhasználású GIS rendszerek alkalmasak tájökológiai kutatások segítésére

A magyarországi mentőellátás térbeli hatékonyságjavításának modellezése : egy lehetséges térinformatikai alkalmazás segítségével

Jelen sorok szerzői közül már e lap hasábjain (Kemkers et al. 2010, Pirisi-Trócsányi 2011) is adtak közre gondolatokat a mentőellátás területi kérdéseivel kapcsolatban, abban a fázisban azonban a mentőellátás területi tervezésére - azaz hol érdemes új mentőállomásokat létrehozni - fókuszáltunk. Az akkor vázolt gondolatok Magyarország elérendő népességét statikus tényezőként, a mentés által áthidalandó távolságokat homogén térben létezőnek tekintették. Külföldi (Andersson 2005, Andersson et al. 2005, Brotcorne et al. 2003, Peters-Hall 1999, Rajagopalana et al. 2008) és hazai (Trócsányi et al. 2011) tapasztalatok bizonyították, hogy a mentési esetkoncentrációk, adott forgalmi helyzetek, illetve időjárási viszonyok felülírják az elméletet, azaz egy dinamikus modell közelebb vihet a napi helyzetek leképezéséhez, a mentés napi körülményei közepette adódó valós szituációk megoldásához. Az általunk ismert vizsgálatok nem érintették a mentés szempontjából ugyancsak fontos kulcskérdést sem: az esethez érkezés után melyik ellátóhelyre tudja a leggyorsabban eljuttatni a beteget/sérültet a mentőautó. A kérdések összetettsége új megközelítést igényelt. Eszközként a térinformatika adódott, ami mint eljárás ma már meglehetősen széles körben ismert és használt. A témával csak érintőlegesen foglalkozók számára azonban valószínűleg leginkább csak egy (vagy legfeljebb néhány) szoftvert jelent, amely segítségével tematikus térképeket készítenek (vagy azok alapjait). Valószínűleg sokaknak eszébe jut a térinformatikáról valamilyen internetes alkalmazás, amivel térképen lehet helyeket, településeket megkeresni, a térképüket megnézni, útvonalat tervezni; és persze az autóban használt navigációs eszköz is általánosan ismert. És valóban: a térinformatika ilyesmire is jó. Mindazonáltal ennél sokkal szélesebb körben használható, például modellezésre is (Bugya-Kiss 2013). A térinformatikai alapú modell olyan, mint a többi tudományos modell. A vizsgálandó jelenséget különféle mennyiségekkel jellemezzük, amiket igyekszünk minél pontosabban meghatározni és megmérni. A vizsgált jelenség működésére vonatkozó feltételezéseket valamilyen módon formalizálni kell - jellemzően matematikai vagy programozási eszközökkel - és a mért adatokon ezeket a formalizmusokat felhasználva műveleteket végezni. Az alábbi példa is ilyen. Arra alkalmas, hogy a valós településállományt figyelembe véve megmutassa, várhatóan mennyi idő alatt érhető el egy-egy település mentővel, illetve mennyi idő alatt érhető el a legközelebbi - kiválasztott rendű - kórház egy-egy településről, akár szabadon megállapított sebességeket, mentőállomás és kórház allokációkat tekintve is. Mivel cikkünk egy megvalósított modell sajátosságait ismerteti, így nem törekedtünk tudományos eredmények hangsúlyozására - ilyen eredmények a modellben nincsenek, maga az alkalmazás az újdonság. Mindazonáltal modellünk - mint valóban futó, működő modell - alkalmas olyan további vizsgálatok, összevetések elvégzésére, feltételezések igaz vagy hamis voltának eldöntésére, amelyek már bízvást tekinthetők tudományos eredménynek. Írásunk így inkább egy megvalósult projekt és annak közvetlen eredményei ismertetésének tekinthető. További erénye lehet a modellnek, hogy az eredeti terveken túl – kisebb átalakításokkal -, sok más hasonló jelenség (pl. egyéb társadalmi szolgáltatások térbeli tervezése) modellezésére alkalmas lehe

Egy lakóterület-minősítő, többtényezős geoinformatikai modell korlátai és fejlesztési lehetőségei Debrecen példáján

A cikkben egy, a városok lakóterületének minősítésére használt többtényezős geoinformatikai modell készítési folyamatát, illetve annak jövőbeni fejlesztési lehetőségeit mutatjuk be. Debrecen lakóterületeit minősítettük 25 tényező alapján, amelyhez térbeli adatok gyűjtése mellett kérdőíves felmérést is végeztünk. Az adatokból IDRISI geoinformatikai programmal készítettünk el egy a lakosság véleményét tükröző minősítő térképet. Azonban az ellenőrzéshez használt adatokhoz képest a modell jelentős eltérést mutatott. A cikk második felében megvizsgáltuk, hogyan javíthatunk a modellen, illetve az ellenőrzés metódusán. Megállapítottuk, hogy a jövőben korrigálnunk kell az ellenőrzéshez használt lakásár adatokat a lakások építési idejével, továbbá a „klasszikus” városrészek helyett egységes építési körzeteket kell kijelölni az ellenőrzéshez. Fokozni kell a digitalizálás pontosságát, illetve pontosítani kell a távolsággal változó értékű rétegeken a távolságkorlátokat is. Véleményünk szerint a módosítások után a minősítő modell alkalmassá válik további, részletesebb vizsgálatok elvégzésére is

Community-Based Psychosocial Treatment Has an Impact on Social Processing and Functional Outcome in Schizophrenia

Schizophrenic patients have serious impairments in social cognition, which often persists after significant reduction in clinical symptoms. Community-based psychosocial treatments aim to recover social functioning for mentally ill individuals. Our aim was to examine prospective changes in social cognition and functional outcomes in two groups of schizophrenic patients involved in two forms of community-based psychosocial treatments namely case management (CM) and community-based club (CC) compared to a matched, treatment as usual (TAU) group of patients. We hypothesized that CC and CM groups would exhibit better functional and social cognitive outcomes after a 6-month long psychosocial treatment period. Seventy-five patients participated either in CC, CM or TAU. Both CC and CM took part in community-based psychosocial treatment programs including trainings, such as communication and assertiveness trainings. In addition, CC provided group therapeutic treatments and a continuously available day care where patients had the possibility to participate in various social interactions. All participants were in remission, and on maintenance antipsychotic treatment. Participants were assessed on all study variables at two time points: baseline and after 6 months with a battery of questionnaires that examined affective face perception, affective prosody perception, pragmatic language comprehension and ToM. Our results showed that functional outcomes improved significantly in the CC as well as in the CM groups, in contrast to the TAU group. While analyzing summary scores of social cognition, it was found that only the CC group increased its performance in social cognition. In addition, a significant between-group difference in social cognitive function was found after 6 months between the three groups, with the CC group performing best. When investigating associations between changes in social cognition and changes in functional outcomes during a 6-month long treatment period, we found significant correlations between the two variables both in the CC and in the CM groups. Based on our results, we suggest that a rich interpersonal network and social support have highly beneficial effects on social cognition and we would like to emphasize the necessity of offering community-based psychosocial treatments beside antipsychotic medications as early as possible as a crucial part of the complex therapy of schizophrenia