Deskripsi: Epidemiologi spasial merupakan proses penyelidikan pola risiko penyakit dengan memperhatikan aspek ruang, mengidentifikasi faktor-faktor penting yang terkait dengan distribusi penyakit dan memprediksi risiko dan kejadian penyakit. Aplikasi teknik ini dalam konteks pengendalian malaria telah meningkat dalam sepuluh tahun terakhir yang terlihat dari meningkatnya jumlah publikasi mengenai Sistem Informasi Geografis dan metode analisis spasial. Oleh sebab itu, pelatihan ini dirancang untuk memberikan pengetahuan teori dan praktis serta aplikasi dengan fokus kepada kemampuan untuk memaksimal potensi dari teknik untuk dalam berbagai aspek malariologi, lingkungan dan sistem kesehatan.

Materi: Selama 5 hari, peserta akan mendapatkan materi sebagai berikut:

Hari I

  • Prinsip dasar dalam Epidemiologi Spasial.
  • Contoh-contoh pemanfaatan teknik analisis spasial.
  • Tipe data spasial dan non-spasial.
  • Sumber data spasial dan non-spasial.
  • Manajemen data spasial dan non-spasials.
  • Perangkat lunak analisis spasial.

Hari II

  • Teknik visualisasi spasial dan kartografi.
  • Visualisasi spasial dengan menggunakan tipe data point.
  • Visualisasi spasial dengan menggunakan tipe data poligon.
  • Visualisasi spasial dengan menggunakan tipe data kontinu.

Hari III

  • Prinsip dasar dalam teknik spasial clustering.
  • Metode klustering untuk tipe data point.
  • Metode klustering untuk tipe data polygon.
  • Metode klustering untuk tipe data kontinu.
  • Metode klustering untuk analisis ruang-waktu (spatial-temporal).

Hari IV

  • Prinsip dasar dalam teknik interpolasi spasial.
  • Teknik interpolasi dengan fungsi Kernel.
  • Teknik interpolasi dengan fungsi model Bayesian.

Hari V

  • Prinsip dasar dalam teknik analisis faktor resiko.
  • Teknik analisis faktor resiko dengan menggunakan tipe data point.
  • Teknik analisis faktor resiko dengan menggunakan tipe data poligon.
  • Teknik analisis faktor resiko dengan menggunakan tipe data kontinu.

Bahan bacaan:

Kabaria CW, et al. 2016. Mapping intra-urban malaria risk using high resolution satellite imagery: a case study of Dar es Salaam. Int J Health Geogr. 15:26.

Alegana VA, et al. 2016. Advances in mapping malaria for elimination: fine resolution modelling of Plasmodium falciparum incidence. Sci Rep. 6:29628.

Kanyangarara M, et al. 2016. High-resolution Plasmodium falciparum malaria risk mapping in Mutasa District, Zimbabwe: Implications for regaining control. Am J Trop Med Hyg. 95:141-147.

Reiner RC, et al. 2015. Mapping residual transmission for malaria elimination. eLife.4.

Gebreslasie MT. 2015. A review of spatial technologies with applications for malaria transmission modelling and control in Africa. Geospat Health. 10:328.

Hardy A, et al. 2015. Mapping hotspots of malaria transmission from pre-existing hydrology, geology and geomorphology data in the pre-elimination context of Zanzibar, United Republic of Tanzania. Parasit Vectors. 8:41.

Pigott DM, et al. 2015. Prioritising infectious disease mapping. PLoS Negl Trop Dis. 9:e0003756.

Fuller DO, et al. 2014. Participatory risk mapping of malaria vector exposure in Northern South America using environmental and population data. Appl Geogr. 48:1-7.

de Oliveira EC, et al. 2013. Geographic information systems and logistic regression for high-resolution malaria risk mapping in a rural settlement of the southern Brazilian Amazon. Malar J. 12:420.

Catatan: Kami sedang berusaha mencari lembaga sponsor/donor untuk memfasilitasi kegiatan pelatihan ini. Jika ada teman-teman dari Dinas Kesehatan Provinsi/Kabupaten/Kota yang tertarik dengan penelitian ini, silahkan menghubungi email: sekolahmalaria@gmail.com untuk mendaftarkan diri dan menerima pemberitahuan jadwal pelatihan