Gesundheitswesen 2017; 79(08/09): 656-804
DOI: 10.1055/s-0037-1605651
Vorträge
Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Einbeziehung von Informationen zur adipogenen Umwelt aus Geokodierungsdiensten in die Diabetes-Surveillance: eine Machbarkeitsstudie

W Maier
1   Helmholtz Zentrum München, Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen, Neuherberg
2   Deutsches Zentrum für Diabetesforschung (DZD), Neuherberg
,
C Kurz
1   Helmholtz Zentrum München, Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen, Neuherberg
2   Deutsches Zentrum für Diabetesforschung (DZD), Neuherberg
,
M Präger
1   Helmholtz Zentrum München, Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen, Neuherberg
2   Deutsches Zentrum für Diabetesforschung (DZD), Neuherberg
,
M Laxy
1   Helmholtz Zentrum München, Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen, Neuherberg
2   Deutsches Zentrum für Diabetesforschung (DZD), Neuherberg
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Publication History

Publication Date:
01 September 2017 (online)

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Fragestellung:

Die Prävalenz von Adipositas als Risikofaktor für Typ-2-Diabetes (T2DM) ist in deprivierten Regionen höher als in weniger benachteiligten Gebieten. Unklar bleibt, ob Eigenschaften der bebauten Umwelt den Zusammenhang zwischen regionaler Deprivation und dem Auftreten von Adipositas und damit T2DM erklären können. Daher ist es wichtig, Faktoren des Wohnumfelds genauer zu untersuchen. Ziel dieser Machbarkeitsstudie ist es herauszufinden, ob frei verfügbare Daten zu adipogenen Umweltfaktoren aus Geokodierungsdiensten für eine Diabetes-Surveillance verwendet werden können.

Methoden:

Umweltbezogene Risikofaktoren für Adipositas werden aus der bestehenden Literatur extrahiert. Es werden automatisierte Skripten zur Datenextraktion aus den Geokodierungsdiensten Google Maps und OpenStreetMap erstellt und Algorithmen zur automatischen Verarbeitung großer Datenmengen und zur Mustererkennung entwickelt. Für einen systematisch definierten Satz von geographischen Punkten in der Stadt Augsburg werden abschließend Heatmaps (Dichtekarten) erstellt.

Ergebnisse:

Ein Großteil der verfügbaren Literatur stammte aus Nordamerika. Ernährungsumgebung (retail food environment) und Bewegungsfreundlichkeit des Wohnumfelds (walkabilty) zählten zu den relevantesten Faktoren. Allerdings unterschieden sich die Operationalisierungsgrade adipogener Faktoren in den Geokodierungsdiensten. Zum Zeitpunkt der Abstrakteinreichung begannen wir mit der Extraktion geographischer Punkte aus Google Maps (z.B. Fastfood-Restaurants) in einem JSON Format unter der Verwendung von R/Python. Ergebnisse unserer laufenden Studie werden auf der Tagung vorgestellt.

Schlussfolgerungen:

Standardisierte und replizierbare Methoden zur Beschreibung von Faktoren der adipogenen Umwelt könnten potentiell in ein Diabetes-Surveillance-Programm integriert werden, um die Risikoprädiktion für T2DM zu verbessern und Präventionsstrategien räumlich zu fokussieren.