Hospital-based spatial analysis of inpatient characteristics, after the 2008 Wenchuan earthquake

In der vorliegenden Arbeit wurde der Deyang CRED Datensatz (DCD) zum Wenchuan Erdbeben, aus dem Jahr 2008, einer räumlichen Analyse unterzogen. Der Datensatz wurde retrospektiv aus den Krankenhaus Registern erstellt. Er beinhaltet 1878 individuelle Patienten Einträge, die alle im Zusammenhang mit dem Erdbeben stehen. Zunächst musste der Datensatz anhand der Ortsangaben geokodiert werden. Anschließend konnte die räumliche Verteilung der Patienten und der zwei für die Analyse als relevant erachteten Indikatoren, die schwere der Verletzung, gemessen mit dem „International ICD-based Injury Severity Score” (ICISS) und die Zeit bis zur Aufnahme im Krankenhaus, untersucht werden. Zu diesem Zweck wurden sowohl einfache deskriptive Methoden als auch komplexere Interpolationsverfahren und statistische Tests angewandt. Ziel dieser Arbeit ist es den Datensatz auf räumliche Verteilungsmuster zu untersuchen und mögliche Zusammenhänge zu beschreiben. Außerdem soll der Datensatz räumlich beschrieben werden und so die Anwendungsmöglichkeiten der räumlichen Analyse und der kartographischen Auswertung, für die Erforschung der Auswirkungen von Katastrophen auf den Menschen dargestellt werden. Die Untersuchungen in dieser Arbeit haben die sehr unterschiedliche und ungleiche Verteilung der im Krankenhaus aufgenommenen Patienten gezeigt. So kommen die meisten Patienten nicht nur aus dem Bezirk Mianzhu Shi im Nord-Osten des Untersuchungsgebietes, es gibt auch noch zusätzlich einige Orte in diesem Bezirk, aus welchen überdurchschnittlich viele Patienten aufgenommen wurden. Die Analysen haben auch gezeigt, dass schwer verletzte Patienten schnell im Krankenhaus aufgenommen wurden. Die Arbeit zeigt auch die Einschränkungen, die aufgetreten sind auf und gibt Anhaltspunkte wie diese gelöst werden könnten.This thesis presents the spatial analysis of the Deyang CRED dataset (DCD) after the 2008 Wenchuan earthquake. The dataset was collected retrospectively from the hospital records. The dataset contains 1878 individual patient records that are connected to the earthquake. First of all the dataset had to be geocoded according to the placenames. Then the spatial distribution of the patients and the two selected indicators, the severity of injury, measured with „International ICD-based Injury Severity Score” (ICISS) and the time to reach the hospital, could be analysed. The Methods selected for this analysis were simple descriptive methods, as well as more complex interpolation techniques and statistical tests. The goal of the thesis is to investigate the spatial patterns of the dataset and characterize possible correlations. Furthermore the dataset is to be described spatially, to illustrate the possibilities of spatial analyses and cartographic visualization for the research of the human impact of disasters. The analysis shows the very differential and uneven distribution of the patients that were admitted to the hospital. Not only were most patients from Mianzhu Shi county in the Northeast of the study area, but additionally there were a couple of locations, from which the number of patients admitted was above the average. Furthermore the analysis highlights that severely injured patients were admitted to the hospital fast. The thesis also points out the limitations that came to the fore and gives clues for their solution

Using disaster footprints, population databases and GIS to overcome persistent problems for human impact assessment in flood events

Preventing disasters and their consequences is crucial to protect our societies and promote stability. Reliable information on impact is essential for an in-depth analysis of the factors that lead to disaster and for better disaster prevention and preparedness policies. At present, the estimation of the population exposed to natural hazards is based on proxies of their physical footprint such as flooded regions or watersheds. Satellite hazard footprints, combined with population and disaster impact data, can provide an impact assessment of higher precision. We report here on the procedure to combine such data using GIS methods and compare these estimates with those obtained using a previous approach. We found that the process is feasible, although there were limitations in the matching of disaster databases and possible problems of estimation when the data had different resolutions. In half of the events, the watershed approach largely overestimated the population physically exposed to floods. We conclude that the systematic production of footprints, as well as better methodologies for human impact measurement, would improve our understanding of disaster impacts and thereby strengthen disaster preparedness

Health impacts of floods in Europe: data gaps and information needs from a spatial perspective

The overall goal of this study is to strengthen the quality, accuracy, and completeness of disaster data in Europe. As part of the MICRODIS project, the study analyses the impact of recent disasters on human populations, using both statistical and spatial data through generated geocoded maps of impact areas. It is intended to serve as a preliminary and descriptive investigation to reveal certain possibilities and serve as the basis for further research