ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ระหว่างอุบัติการณ์โรคหลอดเลือดสมองและการสัมผัสสารมลพิษทางอากาศ โดยใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียม ปี พ.ศ. 2563-2566 ในประเทศไทย

Abstract

มลพิษทางอากาศเป็นหนึ่งในปัจจัยเสี่ยงที่สําคัญของโรคหลอดเลือดสมอง ในขณะที่มลพิษทางอากาศจากภาพถ่ายดาวเทียมสามารถทํานายปริมาณความเข้มข้นของฝุ่นละออง PM2.5, SO2, NO2 และ CO ในพื้นที่ที่ไม่มีสถานีตรวจวัดคุณภาพอากาศได้ อย่างไรก็ตามในประเทศไทยยังไม่มีการศึกษาที่ใช้ข้อมูลมลพิษทางอากาศจากภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อศึกษาความแตกต่างเชิงพื้นที่ภูมิภาคต่างๆ และช่วงเวลากับโรคหลอดเลือดสมอง เนื่องจากระดับมลพิษทางอากาศมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากตามช่วงเวลาและพื้นที่ การศึกษาการประเมินความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ของมลพิษทางอากาศ (PM2.5, SO2, NO2และ CO) จากภาพถ่ายดาวเทียมกับอุบัติการณ์โรคหลอดเลือดสมองในประเทศไทย จากผู้ป่วยยืนยันเป็นโรคหลอดเลือดสมองทั่วประเทศ 5,206,206 ราย ระหว่างปี พ.ศ. 2563-2566 โดยใช้สถิติ Local Indicators of Spatial Association (LISA) ผลการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติ Bivariate LISA พบว่า อุบัติการณ์โรคหลอดเลือดสมองและฝุ่นละออง PM2.5, SO2, NO2และ CO จากภาพถ่ายดาวเทียมมีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่แบบเกาะกลุ่มตามภูมิภาคอย่างชัดเจน จากการศึกษาแสดงให้เห็นว่าฝุ่นละออง PM2.5, SO2, NO2และ CO มีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่กับโรคหลอดเลือดสมอง ดังนั้นการใช้ข้อมูลมลพิษทางอากาศจากภาพถ่ายดาวเทียมจึงสามารถกําหนดรูปแบบความสัมพันธ์เชิงพื้นที่กับโรคหลอดเลือดสมองในประเทศไทยได้

The serious air pollution is one of the key risk factors for cerebrovascular disease. In addition, satellite-derived aerosol optical depth and air pollution measured by the monitoring stations could be applied to predict spatial ground-level PM2.5, SO2, NO2 and CO concentration in unmonitored locations that have not been captured. However, existing studies on the health effects of air pollution n Thailand were less considered the regional of air pollution concentration. This study was to statistically identify the association of satellite-derived air pollution with the cerebrovascular disease incidence in Thailand based on the nationwide 5,206,206 confirmed cases reported during 2020-2023,using local indicators of spatial association (LISA) statistics. All results obtained from the Bivariate LISA statistics indicated the localized associations between satellite-derived PM2.5, SO2, NO2and CO and the incidence of cerebrovascular disease. There is an explicit spatial clustering relationship among the regions. Therefore, using satellite-derived air pollution can determine the spatial relationship pattern with cerebrovascular disease in Thailand.