نامه انجمن جمعیت شناسی ایران

نامه انجمن جمعیت شناسی ایران

تحلیل الگوهای فضایی مرگ‌و‌میر بر اثر بیماری در ایران در سال 1395

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار گروه جغرافیا، دانشگاه یزد، یزد، ایران
2 دانشجوی کارشناسی ارشد برنامه‌ریزی منطقه‌ای، گروه شهرسازی، دانشکده هنر و معماری، دانشگاه یزد، یزد، ایران
10.22034/jpai.2026.2056643.1405
چکیده
میزان مرگ‌ومیر ناشی از بیماری‌ها یکی از شاخص‌های مهم جمعیت‌شناسی و سلامت عمومی است که تحت‌تأثیر عوامل جغرافیایی، اجتماعی و اقتصادی قرار دارد. این پژوهش با هدف تحلیل الگوی فضایی مرگ‌ومیر ناشی از بیماری‌ها در ایران، براساس سالنامه وقایع حیاتی جمعیت سازمان ثبت احوال 1395 انجام شده و از تکنیک‌های تحلیل اکتشافی داده‌های فضایی؛ شامل شاخص‌های موران سراسری و محلی در محیط ArcGIS استفاده شده است. یافته‌ها نشان‌می‌دهد در توزیع میزان مرگ‌و‌میر ناشی از بیماری‌ها خودهمبستگی فضایی وجود دارد. همچنین به‌جز میزان مرگ‌و‌میر ناشی از عوارض حاملگی و زایمان و بیماری جلد و زیر جلد که الگوی تصادفی دارد، تمامی الگوهای فضایی به‌صورت خوشه‌ای است. همچنین تشکیل خوشه قوی پائین-پائین در شهرستان‌های پیرامون شهر تهران برای بیماری‌ها، نشان‌می‌دهد توزیع بیماری‌ها در کشور تصادفی نیست‌ و تفاوت‌های منطقه‌ای وجود دارد. نتایج، مؤید نظریه «قطبی‌شدن اپیدمیولوژیک» هستند؛ بدین معنا که در مناطق برخوردار میزان مرگ‌ومیر بر اثر بیماری کمتر رخ داده و در مقابل، مناطق کمتر برخوردار همچنان با میزان بالای مرگ‌ومیر مواجه‌اند. استفاده از تحلیل فضایی با شناسایی مناطق پرخطر به تخصیص بهینه منابع می‌انجامد و با توسعه مطالعات آینده، درک دقیق‌تری از الگوهای مرگ‌ومیر فراهم کرده و به تدوین سیاست‌های مؤثرتر کمک می‌کند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Analysis of Spatial Patterns of Disease-Related Mortality in Iran, 2016

نویسندگان English

Mehrangiz Rezaee 1
Shabnam Jafari 2
Malika Daneshfar 2
1 Assistant Professor Department of Geography, Yazd University, Yazd, Iran
2 Master's Student in Regional Planning, Department of Urban Planning, Faculty of Art and Architecture, Yazd University, Yazd, Iran
چکیده English

The mortality rate due to diseases is one of the key demographic and public health indicators, significantly influenced by geographical, social, and economic determinants. This study seek to analyze the spatial patterns of disease-related mortality in Iran, utilizing data from the 2016 Statistical Yearbook. To achieve this, Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) techniques, including Global and Local Moran’s I, were applied within the ArcGIS environment. The findings demonstrate significant spatial autocorrelation in mortality rates across most disease categories. While the majority of disease-related mortality rates exhibit a clustered spatial distribution, those attributed to pregnancy, childbirth complications, and skin/subcutaneous diseases follows a random pattern. Furthermore, the emergence of robust low-low clusters in the counties surrounding Tehran, as observed in multiple maps, indicates that disease distribution throughout the country is non-random. These results point to regional disparities driven by unequal access to healthcare, socioeconomic conditions, environmental factors, and spatial dependencies. The study findings lend support to the theory of epidemiological polarization, indicating that mortality rates are lower in prosperous regions, whereas less developed areas continue to experience a higher level of mortality. Given these spatial dynamics, it is recommended that health planners and policymakers employ these techniques to identify high-risk areas and optimize resource allocation. Moreover, future studies utilizing advanced spatial data analysis methods could contribute to a deeper understanding of mortality patterns and facilitate the formulation of more effective health policies.

کلیدواژه‌ها English

Spatial demography
Spatial patterns
Mortality rate
Disease
Iran
رضائی، مهرانگیز و طهماسبی، سیامک. (1403). تغییرپذیری فضایی و زمانی میزان باروری گروه‌های ویژه سنی در نواحی روستایی ایران (1385-1395). برنامه‌ریزی منطقه‌ای, 14(53), 1-16. http://doi.org/10.30495/jzpm.2022.29546.4025 
رهنما، محمدرحیم و مهدی بازرگان. (2020). مدل‌سازی الگوی پخش فضایی ویروس کووید-19 در مناطق روستایی و شهری ایران.  اقتصاد فضا و توسعه روستایی، 9(33)، 25-48. http://serd.khu.ac.ir/article-1-3580-fa.html
فتحی، الهام، شریفی، منصور، ابراهیم پور، محسن و زنجانی، حبیب اله. (1397). علل عمده مرگ‌و‌میر ایران در سال 1395 با استفاده از جداول عمر چند کاهشی. نامه انجمن جمعیت‌شناسی ایران، 13(26)،  185-155.  https://www.jpaiassoc.ir/article_37998.html
قدرتی، شفیعه، میرزایی و قاسمی اردهایی. (2014). بررسی و تبیین جمعیت‌شناختی نابرابری‌های مرگ‌و‌میر زنان در مناطق شهری و روستایی ایران. نامه انجمن ‌جمعیت‌شناسی ایران، 8(16)، 97-116. https://www.jpaiassoc.ir/article_19945.html
گلی، علی و عسکریان، مهرداد. (1396). مرگ‌ومیر و تحولات فضایی علل آن در ‌شهرستان‌های ایران در سال‌های 1389‌–‌1385. جغرافیا و آمایش شهری منطقه‌ای، 7(24)، 145-162.  https://doi.org/10.22111/gaij.2017.3386
موسوی، میرنجف، مرادی، هوشنگ و ملکی، محمد. (1396). تحلیل فضایی و سنجش وضعیت ‌شهرستان‌های استان ایلام از لحاظ برخورداری از شاخص‌های بهداشتی - درمانی. فرهنگ ایلام, 18(56-57)، 55-71. https://www.farhangeilam.ir/article_61094.html
ویکس، جان (1395). جمعیت، مقدمه‌ای بر مفاهیم و موضوعات. (الهه میرزایی، مترجم). تهران: مؤسسۀ آموزش و پژوهش مدیریت و برنامه‌ریزی مطالعات و مدیریت جامع و تخصصی جمعیت
 
 
Aguilar-Palacio, I., Martinez-Beneito, M., Rabanaque, M., Borrell, C., Gotsens, M., Mari-Dell’Olmo, M., ... & Martos, C. (2017). Diabetes mellitus mortality in Spanish cities: Trends and geographical inequalities. Primary Care Diabetes, 11(5), 453–460. https://doi.org/10.1016/j.pcd.2017.05.006
Augusto Baptista, E., & Lanza Queiroz, B. (2022). Spatial analysis of cardiovascular mortality and associated factors around the world. BMC Public Health, 22, Article 1556. https://doi.org/10.1186/s12889-022-13955-7
Balk, D., Pullum, T., Storeygard, A., Greenwell, F., & Neuman, M. (2004). A spatial analysis of childhood mortality in West Africa. Population, Space and Place, 10(3), 175–216. https://doi.org/10.1002/psp.328
Benach, J., Yasui, Y., Borrell, C., Rosa, E., Pasarín, M. I., Benach, N., Español, E., Martínez, J. M., & Daponte, A. (2003). Examining geographic patterns of mortality: The atlas of mortality in small areas in Spain (1987–1995). European Journal of Public Health, 13(2), 115–123. https://doi.org/10.1093/eurpub/13.2.115
Caselli, G., & Lipsi, R. M. (2006). Survival differences among the oldest old in Sardinia: Who, what, where, and why. Demographic Research, 14, 267–294. https://doi.org/10.4054/DemRes.2006.14.13
Cupido, K., Jevtic, P., & Paez, A. (2020). Spatial patterns of mortality in the United States: A spatial filtering approach. Insurance: Mathematics and Economics, 95, 25–38. https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.08.003
Curtin, S. C., & Spencer, M. R. (2021). Trends in death rates in urban and rural areas: United States, 1999–2019. NCHS Data Brief, 417, 1–8. https://www.cdc.gov/nchs/data/databriefs/db417.pdf
David, L. (2001). Common threads: Underlying components of inequalities in mortality between and within countries. In D. León & W. Gill (Eds.), Poverty, inequality, and health: An international perspective (pp. 58–87). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780192631961.003.0004
Divino, F., Egidi, V., & Salvatore, M. A. (2009). Geographical mortality patterns in Italy: A Bayesian analysis. Demographic Research, 20, 435–466. https://doi.org/10.4054/DemRes.2009.20.18
English, D. (1992). Geographical epidemiology and ecological studies. In P. Elliott, J. Cuzick, D. English, & R. Stern (Eds.), Geographical and environmental epidemiology: Methods for small-area studies (pp. 3–13). Oxford University Press. https://www.europeansources.info/record/?p=470142
European Commission. (2021). Methodology for the breakdown of the Eurostat population projections 2019-based (EUROPOP2019) by NUTS 3 region. Eurostat. https://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadata/Annexes/proj_19n_esms_an_28.pdf
Fathi, E., Sharifi, M., Ebrahimpour, M., & Zanjani, H. (2019). Major causes of mortality in Iran in 2016 using multiple decrement life tables. Journal of Population Association of Iran, 13(26), 155–185. [In Persian]. https://www.jpaiassoc.ir/article_37998.html
Frenk, J., Bobadilla, J. L., Stern, C., Frejka, T., & Lozano, R. (1991). Elements for a theory of the health transition. Health Transition Review, 1(1), 21–38. https://doi.org/10.1007/s10680-025-09745-7
Ghodrati, S., Mirzaie, M., & Ghasemi-Ardahaee, A. (2014). Demographic explanation of women's mortality inequalities between urban and rural areas in Iran. Journal of Population Association of Iran, 8(16), 97–116. [In Persian]. https://www.jpaiassoc.ir/article_19945.html
Goli, D., & Askariyan, D. M. (2017). Mortality and spatial evolution of its causes in Iran counties in 2006-2010. Geography and Territorial Spatial Arrangement, 7(24), 145–162. [In Persian]. https://doi.org/10.22111/gaij.2017.3386
Harrison, J. E., Weber, S., Jakob, R., & Chute, C. G. (2021). ICD-11: An international classification of diseases for the twenty-first century. BMC Medical Informatics and Decision Making, 21, Article 206. https://doi.org/10.1186/s12911-021-01534-6
Huang, W., Kan, H., & Kovats, S. (2010). The impact of the 2003 heat wave on mortality in Shanghai, China. Science of the Total Environment, 408(11), 2418–2420. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2010.02.009
Jankowska, M. M., Benza, M., & Weeks, J. R. (2013). Estimating spatial inequalities of urban child mortality. Demographic Research, 28, 33–62. https://doi.org/10.4054/DemRes.2013.28.2
Martin, J., Camarda, C. G., & Riffe, T. (2025). Spatial trends in mortality convergence: The cases of France, Italy, and Spain, 1975–2019. European Journal of Population, 41(1), Article 21. https://doi.org/10.1007/s10680-025-09745-7
Martines, M. R., Ferreira, R. V., Toppa, R. H., Assunção, L. M., Desjardins, M. R., & Delmelle, E. M. (2021). Detecting space-time clusters of COVID-19 in Brazil: Mortality, inequality, socioeconomic vulnerability, and the relative risk of the disease in Brazilian municipalities. Journal of Geographical Systems, 23, 7–36. https://doi.org/10.1007/s10109-020-00344-0
Martinez-Beneito, M. A., Vergara-Hernández, C., Botella-Rocamora, P., Corpas-Burgos, F., Pérez-Panadés, J., Zurriaga, O., ... & Sánchez-Villegas, P. (2021). Geographical variability in mortality in urban areas: A joint analysis of 16 causes of death. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(11), 56-64. https://doi.org/10.3390/ijerph18115664
Moosavi, M., Moradi, H., & Maleki, M. (2018). Spatial analysis and measurement of the status of townships of Ilam Province from the aspect of having health-indicators treatment. Journal of Ilam Culture, 18(56-57), 55–71. [In Persian]. https://www.farhangeilam.ir/article_61094.html
Moser, K., Shkolnikov, V., & Leon, D. A. (2005). World mortality 1950–2000: Divergence replaces convergence from the late 1980s. Bulletin of the World Health Organization, 83(3), 202–209. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6174-5_1
Palencia, L., Ferrando, J., Mari-Dell'Olmo, M., Gotsens, M., Morrison, J., Dzurova, D., ... & Borrell, C. (2020). Socio-economic inequalities in cancer mortality in nine European areas: The effect of the last economic recession. Cancer Epidemiology, 69, Article 101827. https://doi.org/10.1016/j.canep.2020.101827
Preston, S. H. (1976). Mortality patterns in national populations: With special reference to recorded causes of death. Academic Press.
Rahnama, M., & Bazargan, M. (2020). Modeling the spatial distribution pattern of the Covid-19 virus in rural and urban areas of Iran. Quarterly Journal of Spatial Economics and Rural Development, 9(33), 25–48. [In Persian]. http://serd.khu.ac.ir/article-1-3580-fa.html
Rezaee, M., & Tahmasbi, S. (2024). Spatial and temporal variation of age-specific fertility rates across rural areas of Iran (2006-2016). Journal of Regional Planning, 14(53), 1–16. [In Persian]. https://doi.org/10.30495/jzpm.2022.29546.4025
Roth, G. A., Abate, D., Abate, K. H., Abay, S. M., Abbafati, C., Abbasi, N., ... & Murray, C. J. L. (2018). Global, regional, and national age-sex-specific mortality for 282 causes of death in 195 countries and territories, 1980–2017: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. The Lancet, 392(10159), 1736–1788. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)32203-7
Schwarz, L., Chen, C., Castillo Quinones, J. E., Aguilar-Dodier, L., Hansen, K., Reyes Sanchez, J., ... & Benmarhnia, T. (2025). Heat-related mortality in Mexico: A multi-scale spatial analysis of extreme heat effects and municipality-level vulnerability. Environment International, 195, Article 109231. https://doi.org/10.1016/j.envint.2024.109231
Seaman, R., Riffe, T., Leyland, A. H., Popham, F., & van Raalte, A. (2019). The increasing lifespan variation gradient by area-level deprivation: A decomposition analysis of Scotland 1981–2011. Social Science & Medicine, 230, 147–157. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2019.04.008
Shrestha, S., Bauer, C., Hendricks, B., & Stopka, T. J. (2022). Spatial epidemiology: An empirical framework for syndemics research. Social Science & Medicine, 295, Article 113352. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2020.113352
Siordia, C. (2013). Benefits of small area measurements: A spatial clustering analysis on Medicare beneficiaries in the USA. Human Geographies, 7(1), 53–59. https://scispace.com/pdf/benefits-of-small-area-measurements-a-spatial-clustering-1m9ndmyn19
Sudharsanan, N., Aburto, J. M., Riffe, T., & van Raalte, A. (2022). Large variation in the epidemiological transition across countries: Is it still valuable as a mortality theory? International Journal of Epidemiology, 51(4), 1057–1061. https://doi.org/10.1093/ije/dyac107
Tobler, W. (2004). On the first law of geography: A reply. Annals of the Association of American Geographers, 94(2), 304–310. https://doi.org/10.1111/j.1467-8306.2004.09402009.x
Türkan, A. H., Erdugan, F., & Aldemir, S. (2020). Spatial patterns of infant mortality in Turkey between 2011 and 2016. International Review for Spatial Planning and Sustainable Development, 8(4), 1–15. https://doi.org/10.14246/irspsd.8.4_1
Vallin, J., & Meslé, F. (2005). Convergences and divergences: An analytical framework of national and sub-national trends in life expectancy. Genus, 61(1), 83–124.
Vallin, J.,Mesle, F.,&Valkonen, T. (2001). Tendances en matière de mortalité et mortalité différentiellepp. Strasbourg: Editions du Conseil d’Europe.
Van Raalte, A. A., Klüsener, S., Oksuzyan, A., & Grigoriev, P. (2020). Declining regional disparities in mortality in the context of persisting large inequalities in economic conditions: The case of Germany. International Journal of Epidemiology, 49(2), 486–496. https://doi.org/10.1093/ije/dyz265
Walter, S. D., & Birnie, S. E. (1991). Mapping mortality and morbidity patterns: An international comparison. International Journal of Epidemiology, 20(3), 678–689. https://doi.org/10.1093/ije/20.3.678
Wami, W. M., Walsh, D., Hennig, B. D., McCartney, G., Dorling, D., Galea, S., ... & Dundas, R. (2021). Spatial and temporal inequalities in mortality in the USA, 1968–2016. Health & Place, 70, Article 102586. https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2021.102586
Weeks, J. (2016). Population: An introduction to concepts and issues (Translated to Persian by ElahehMirzaei). National Institute for Population Studies. [In Persian].
Xing, S., Chen, X., Zhu, H., Li, X., Zhang, G., & Li, J. (2025). Spatial-temporal variations of stroke mortality worldwide from 2000 to 2021. BMC Public Health, 25, 711-722. https://doi.org/10.1186/s12889-025-21774-9
Zhang, C., Luo, L., Xu, W., & Ledwith, V. (2008). Use of local Moran's I and GIS to identify pollution hotspots of Pb in urban soils of Galway, Ireland. Science of the Total Environment, 398(1-3), 212–221. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2008.03.011

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 28 دی 1404

  • تاریخ دریافت 07 فروردین 1404
  • تاریخ بازنگری 23 آبان 1404
  • تاریخ پذیرش 23 آبان 1404