Use of Google Earth to strengthen public health capacity and facilitate management of vector-borne diseases in resource-poor environments - PubMed (original) (raw)

doi: 10.2471/blt.07.045880.

Darwin Elizondo-Quiroga, Jose Arturo Farfan-Ale, Maria Alba Loroño-Pino, Julian Garcia-Rejon, Salvador Gomez-Carro, Victor Lira-Zumbardo, Rosario Najera-Vazquez, Ildefonso Fernandez-Salas, Joaquin Calderon-Martinez, Marco Dominguez-Galera, Pedro Mis-Avila, Natashia Morris, Michael Coleman, Chester G Moore, Barry J Beaty, Lars Eisen

Affiliations

Use of Google Earth to strengthen public health capacity and facilitate management of vector-borne diseases in resource-poor environments

Saul Lozano-Fuentes et al. Bull World Health Organ. 2008 Sep.

Abstract

in English, French, Spanish, Arabic

Objective: Novel, inexpensive solutions are needed for improved management of vector-borne and other diseases in resource-poor environments. Emerging free software providing access to satellite imagery and simple editing tools (e.g. Google Earth) complement existing geographic information system (GIS) software and provide new opportunities for: (i) strengthening overall public health capacity through development of information for city infrastructures; and (ii) display of public health data directly on an image of the physical environment.

Methods: We used freely accessible satellite imagery and a set of feature-making tools included in the software (allowing for production of polygons, lines and points) to generate information for city infrastructure and to display disease data in a dengue decision support system (DDSS) framework.

Findings: Two cities in Mexico (Chetumal and Merida) were used to demonstrate that a basic representation of city infrastructure useful as a spatial backbone in a DDSS can be rapidly developed at minimal cost. Data layers generated included labelled polygons representing city blocks, lines representing streets, and points showing the locations of schools and health clinics. City blocks were colour-coded to show presence of dengue cases. The data layers were successfully imported in a format known as shapefile into a GIS software.

Conclusion: The combination of Google Earth and free GIS software (e.g. HealthMapper, developed by WHO, and SIGEpi, developed by PAHO) has tremendous potential to strengthen overall public health capacity and facilitate decision support system approaches to prevention and control of vector-borne diseases in resource-poor environments.

Objectif: Des solutions innovantes et peu onéreuses sont nécessaires pour améliorer la prise en charge des maladies à transmission vectorielle et autres dans les environnements pauvres en ressources. Les logiciels émergents gratuits qui fournissent un accès à l’imagerie satellitaire et à des outils d’édition simples (Google Earth™) complètent les logiciels de système d’information géographique (GIS) et offrent de nouvelles possibilités : (i) de renforcer les capacités globales de la santé publique par la génération d’informations concernant les infrastructures urbaines ; et (ii) d’afficher directement des données de santé publique sur une image de l’environnement physique.

Méthodes: Nous avons utilisé l’imagerie satellitaire en accès libre et une série d’outils de traçage appartenant au logiciel (permettant de produire des polygones, des lignes et des points) pour générer des informations sur l’infrastructure urbaine et pour afficher des données de morbidité dans le cadre d’un système d’aide à la décision concernant la dengue (DDSS).

Résultats: Nous nous sommes servis de deux villes du Mexique (Chetumal et Merida) pour démontrer qu’il était possible de développer rapidement et à un coût minimal une représentation rudimentaire des infrastructures urbaines, utilisable comme épine dorsale spatiale d’un DDSS. Les couches de données générées comprenaient des polygones étiquetés représentant des pâtés de maisons, des lignes figurant des rues et des points indiquant l’emplacement d’écoles et de centres de santé. Les pâtés de maisons ont été colorés selon un code de manière à signaler la présence de cas de dengue. Ces couches de données ont été importées avec succès sous un format appelé fichier de formes dans un logiciel GIS.

Conclusion: La combinaison associant Google Earth™ et un logiciel GIS libre et gratuit (par exemple HealthMapper, développé par l’OMS, ou SIGEpi, développé par l’OPS) offre un énorme potentiel pour renforcer les capacités générales de la santé publique et faciliter l’utilisation de systèmes d’aide à la décision pour prévenir et combattre les maladies à transmission vectorielle dans les environnements pauvres en ressources.

Objetivo: Se necesitan soluciones novedosas y de bajo costo para mejorar la gestión de las enfermedades de transmisión vectorial y de otro tipo en los entornos con recursos escasos. Las nuevas opciones de software gratuito que dan acceso a imágenes por satélite y a instrumentos de edición sencillos (por ejemplo Google Earth™) complementan el software del sistema de información geográfica (SIG) existente y brindan nuevas oportunidades para: (i) reforzar la capacidad global de salud pública mediante la elaboración de información para infraestructuras urbanas; y (ii) mostrar los datos de salud pública directamente en una imagen del entorno físico.

Métodos: Se utilizaron imágenes por satélite de libre acceso y una serie de prestaciones de generación de detalles incluidas en el software (que permiten crear polígonos, líneas y puntos) para añadir información sobre las infraestructuras urbanas y representar datos sobre las enfermedades en el marco de un sistema de apoyo decisional para el dengue (DDSS).

Resultados: Se utilizaron dos ciudades de México (Chetumal y Mérida) para demostrar que es posible desarrollar rápidamente y con un costo mínimo una representación básica de la infraestructura urbana que revista utilidad como urdimbre espacial en un DDSS. Las capas de información generadas comprendían polígonos etiquetados que representaban cuadras, líneas que reproducían las calles, y puntos que indicaban la localización de las escuelas y los dispensarios. Las cuadras se codificaron mediante colores en función de los casos de dengue. Las capas de información se pudieron importar satisfactoriamente a un software SIG en el formato conocido como shapefiles.

Conclusión: La combinación de Google Earth™ y software SIG gratuito (por ejemplo, HealthMapper, desarrollado por la OMS, y SIGEpi, desarrollado por la OPS) brinda enormes posibilidades para reforzar la capacidad general de salud pública y facilitar la aplicación de sistemas de apoyo decisional a la prevención y el control de enfermedades de transmisión vectorial en los entornos con recursos escasos.

الەدف: إننا بحاجة إلى توفير حلول مبتكرة وغير مكلفة لتحسين معالجة الأمراض المنقولة بالنواقل، وغيرەا من الأمراض في البيئات الشحيحة الموارد. فإن البرامج المجانية المستجدة (مثل غوغل للخرائط والصور الخاصة برصد الأرض) التي تتيح سُبُل الوصول إلى الصور الخاصة برصد الأرض، وغيرەا من أدوات التحرير البسيطة، تساعد على تكميل البرنامج الحالي لنظام المعلومات الجغرافية، وتوفر فرصاً طيبة (1) لتعزيز القدرات الكلية للصحة العمومية من خلال إعداد المعلومات عن البيئة الأساسية للمدن و(2) عرض المعطيات الصحية العمومية مباشرة على صور البيئة المادية.

الطريقة: لقد قمنا باستخدام الصور الخاصة برصد الأرض والمتاحة بالمجان، ومجموعة من أدوات تحديد الخصائص المتضمنة في البرنامج (مما يسمح بإعداد الخطوط، والنقاط، والأضلاع) لإعداد المعلومات عن البنية الأساسية للمدينة ولعرض المعطيات الخاصة بالأمراض من خلال إطار عمل نظام دعم اتخاذ القرار بشأن حمى الدنج.

الموجودات: اعتمد على مدينتين في المكسيك (شتومال، ومريدا) لتوضيح أن التمثيل الأساسي للبنيّة الأساسية للمدينة المستخدم كعمود فقري مكاني في نظام دعم اتخاذ القرار بشأن حمى الدنج، يمكن تطويرە سريعاً بتكلفة لاتكاد تذكر. وتضمَّنت طبقات المعطيات المستجلبة أضلاعاً موسمة تمثل بنايات المدن، وخطوطاً تمثل الشوارع، ونقاطاً لتظەر أماكن المدارس والعيادات الصحية. وتم تكويد ألوان بنايات المدن لتوضيح وجود حالات الدنج. وتم إدخال طبقات المعطيات بنجاح في شكل يعرف بحلقات الشكل في برنامج نظام المعلومات الجغرافية.

الاستنتاج: إن الجمع بين استخدام موقع غوغل للخرائط والصور الخاصة برصد الأرض، وبرنامج نظام المعلومات الجغرافية المجاني (مثل الخرائط المتعلقة بالصحة العمومية المعدة من قِبَل منظمة الصحة العالمية، ونظام المعلومات الجغرافية المتعلق بالوبائيات والصحة العمومية) المعد من قِبَل منظمة الصحة للبلدان الأمريكية يمكنە تعزيز قدرات الصحة العمومية بشكل ەائل، وتيسير أساليب برنامج دعم اتخاذ القرار للوقاية من الأمراض المنقولة بالنواقل، ومكافحتەا في البيئات الشحيحة الموارد .

PubMed Disclaimer

Figures

Fig. 1

Fig. 1

Satellite image of Chetumal, Quintana Roo, Mexico, accessed through Google Earth™

Fig. 2

Fig. 2

Close-up satellite image of south-eastern Chetumal, Quintana Roo, Mexico, accessed through Google Earth™

Fig. 3

Fig. 3

Basic representation of city infrastructure for Chetumal, Quintana Roo, Mexico, developed in Google Earth™a

Fig. 4

Fig. 4

Basic representation of city infrastructure for south-eastern Chetumal, Quintana Roo, Mexico, developed in Google Earth™a

Fig. 5

Fig. 5

Representation of city infrastructure for Chetumal, Quintana Roo, Mexico, developed in Google Earth™a

Fig. 6

Fig. 6

Distribution of city blocks with dengue casesa in 2006 in Chetumal, Quintana Roo, Mexico

Fig. 7

Fig. 7

Distribution of city blocks with dengue casesa in 2006 in Merida, Yucatan, Mexicob

Fig. 8

Fig. 8

Potential use of Google Earth™ and GIS software in a basic DDSS framework

Fig. 9

Fig. 9

Basic database and KML structures for geographic areas

References

    1. Mapping Malaria Risk in Africa [homepage on the internet]. MARA/ARMA: 2004. Available from: http://www.mara.org.za/ [accessed on 4 June 2008].
    1. Kleinschmidt I, Omumbo J, Briet O, van de Giesen N, Sogoba N, Mensah NK, et al. An empirical malaria distribution map for West Africa. Trop Med Int Health. 2001;6:779–86. doi: 10.1046/j.1365-3156.2001.00790.x. - DOI - PubMed
    1. Hay SI, Snow RW. The Malaria Atlas Project: developing global maps of malaria risk. PLoS Med. 2006;3:e473. doi: 10.1371/journal.pmed.0030473. - DOI - PMC - PubMed
    1. Communicable Disease Global Atlas – DengueNet initiative. Geneva: WHO; 2008. Available from: http://www.who.int/globalatlas/default.asp [accessed on 4 June 2008].
    1. Carbajo AE, Schweigmann N, Curto SI, de Garin A, Bejaran R. Dengue transmission risk maps of Argentina. Trop Med Int Health. 2001;6:170–83. doi: 10.1046/j.1365-3156.2001.00693.x. - DOI - PubMed

Publication types

MeSH terms

LinkOut - more resources