Przewidywanie lepszych wyników zdrowotnych dla wszystkich

W związku z Esri

Obecna pandemia COVID-19 zwróciła uwagę na długotrwałe nierówności zdrowotne osób kolorowych. Według Centers for Disease Control and Prevention, w porównaniu z ogólną populacją Stanów Zjednoczonych, Afroamerykanie są 1,4 razy większe prawdopodobieństwo zarażenia się koronawirusem i 2,8 razy częściej umiera z powodu Covid-19. Podobnie rdzenni Amerykanie i Latynosi/Latynosi są prawie dwa razy bardziej narażeni na zarażenie koronawirusem i 2,5 do 2,8 razy bardziej narażeni na śmierć z jego powodu.

U podstaw tych statystyk leżą istotne kwestie strukturalne, społeczne i przestrzenne. Ale dlaczego tak jest? A jak zaczynamy określać ilościowo i rozwiązywać zagnieżdżone problemy nierówności w zdrowiu publicznym?

Zrozumienie geografii nierówności zdrowotnych

Jednym z narzędzi, które może pomóc nam zrozumieć wyższą infekcję koronawirusem i śmiertelność wśród osób kolorowych, jest mapowanie tworzone przez system informacji geograficznej (GIS). GIS koreluje geografię z kluczowymi zagadnieniami, nakładając na siebie istotne, czasami pozornie rozbieżne dane, aby uzyskać jasność w złożonych sytuacjach.

Na przykład jedną z pierwszych rzeczy, które użytkownicy GIS i epidemiolodzy zmapowali podczas pandemii, były lokalizacje wrażliwych populacji. Każda warstwa danych uwzględniała różne czynniki przyczyniające się do powstania takiej podatności. Obejmują one potencjalną ekspozycję poprzez podstawowe miejsca pracy; podatność na choroby dla seniorów i osób z określonymi schorzeniami; ryzyko transmisji dla osób dojeżdżających do pracy w transporcie publicznym oraz osób w sytuacjach życia grupowego; oraz niekorzystne warunki społeczno-ekonomiczne spowodowane ubóstwem, nieodpowiednim wykształceniem i brakiem ubezpieczenia zdrowotnego. Dynamiczne analizy, które GIS umożliwił natychmiastowe kierowanie działaniami przez osoby udzielające pierwszej pomocy, dały epidemiologom oparty na dowodach sposób oceny podatności na dostępność i pojemność szpitala.

W miarę wzrostu świadomości nieproporcjonalnej liczby zgonów w społecznościach kolorowych, zastosowano to samo narzędzie, aby zrozumieć przyczyny tej nierówności, co z kolei może pomóc w zdefiniowaniu i opracowaniu potencjalnych rozwiązań.

Mapowanie przypadków Covid-19 w całej Europie

Od dawna wiadomo, że ludzie mieszkający w centrach miast napotykają warunki, które mają wyraźną korelację z ogólnym stanem zdrowia. Obejmują one dysproporcje dochodów i wykształcenia, niski procent posiadania domu, zwiększone narażenie na zanieczyszczenie sąsiedztwa oraz ograniczony dostęp do opieki zdrowotnej i niedrogiej świeżej żywności. Innym ważnym zbiorem danych związanym z kryzysem związanym z krukowicą jest nieproporcjonalny odsetek osób kolorowych wykonujących pracę w usługach, co powoduje, że mają codzienny bliski kontakt z wirusem.

GIS może pomóc określić, gdzie istnieją rozbieżności w wynikach, przeprowadzić analizę w celu zrozumienia przyczyn źródłowych i skoncentrować działania łagodzące na miejscach, w których rasizm systemowy koncentruje czynniki przyczynowe, mówi Este Geraghty, dyrektor ds. medycznych i dyrektor ds. rozwiązań zdrowotnych w firmie Esri, dostawcy GIS. Analizując wszystkie istotne dane na inteligentnej mapie opartej na GIS, Geraghty twierdzi, że liderzy są gotowi odkryć lokalne spostrzeżenia, które napędzają potencjalne rozwiązania. Oznacza to, że możemy zapewnić tymczasowe rozwiązania, dopóki nie będziemy mieli w pełni sprawiedliwych systemów, zapewniając, że pewnego dnia wszyscy będą mieli taką samą możliwość osiągnięcia pełnego potencjału zdrowotnego.

Geraghty dodaje: Jeśli nie możesz zrozumieć wszystkich czynników w kontekście, możesz nie przewidzieć potencjalnych problemów lub rozwiązań.

GIS dla efektywnej dystrybucji szczepionki Covid-19

Innym problemem związanym z pandemią, ściśle powiązanym z geografią, jest to, jak zapewnić społeczeństwu szczepionki przeciw krowim w sposób sprawiedliwy, bezpieczny i skuteczny. GIS zapewnia narzędzia do analizowania priorytetowych potrzeb, planowania sieci dystrybucji, kierowania dostawami, sprawdzania stanu misji zaszczepiania w czasie rzeczywistym i monitorowania ogólnego postępu.

Geraghty opracował metodę dystrybucji szczepionek przeciw krowim przy użyciu GIS. Wyjaśnia, że ​​pierwszym krokiem jest zmapowanie obiektów, które obecnie nadają się do dystrybucji szczepionki wśród społeczeństwa. Ponieważ niektóre szczepionki wymagają przechowywania w bardzo niskich temperaturach, obiekty będą musiały być zróżnicowane w zależności od tego i innych możliwości przechowywania. Geraghty mówi, że jako część zbioru danych placówki GIS może być również wykorzystywany do obliczania liczby szczepionek, które pracownicy każdego zakładu mogą potencjalnie podać w ciągu dnia. Oprócz szpitali, inne rodzaje placówek będą musiały zostać wzięte pod uwagę, w oparciu o ich zdolność do dostarczania szczepionki do zaniedbanych i odległych populacji. Obiekty mogą obejmować między innymi uniwersyteckie przychodnie zdrowia, niezależne i detaliczne apteki, a potencjalnie nawet miejsca pracy, które chcą i mogą zaszczepiać pracowników.

Następny krok obejmuje mapowanie populacji — nie tylko ich lokalizacji i liczebności, ale także według kategorii zalecanych przez wytyczne CDC i stanowych planów stopniowego wprowadzania szczepionki.

Korelując te dwie warstwy danych na mapie (obiekty i ludność), staje się jasne, które społeczności nie znajdują się w rozsądnym czasie podróży do miejsca szczepienia, w oparciu o różne sposoby podróżowania (na przykład samochód, spacer, transport publiczny ).

Geraghty wyjaśnia, że ​​perspektywa geograficzna pomoże znaleźć luki. Kto jest pominięty? Gdzie są populacje, które nie znajdują się w zasięgu zidentyfikowanych obiektów? W tym miejscu GIS może usprawnić podejmowanie decyzji, znajdując możliwości wypełnienia luk i upewnienia się, że wszyscy mają dostęp do szczepionki.

W obszarach, w których analiza GIS identyfikuje luki na mapie, takich jak społeczności lub obszary wiejskie, do których nie można dotrzeć, Geraghty przewiduje wyskakujące kliniki w miejscach takich jak szkolne sale gimnastyczne lub przejazdy przez duże parkingi lub, w pewnych okolicznościach , osobisty zasięg. Na przykład, jak wyjaśnia Geraghty, osoby doświadczające bezdomności mogą rzadziej pojawiać się w przychodni po szczepionkę, więc być może będziesz musiał się z nimi skontaktować.

Komunikacja publiczna na temat postępów w szczepieniach daje kolejną okazję do mapowania i myślenia przestrzennego. Na przykład zaktualizowana mapa może dać jasny obraz tego, ile osób zostało zaszczepionych w różnych częściach stanu lub hrabstwa. Ta sama mapa może pomóc ludziom dowiedzieć się, kiedy jest ich kolej na szczepienie i gdzie mogą się udać, aby otrzymać szczepionkę. Mapy mogą nawet pomóc mieszkańcom społeczności porównać czas oczekiwania w różnych obiektach, aby kierować ich wyborami i oferować najlepsze możliwe doświadczenia.

Geraghty mówi, że organizowanie dystrybucji szczepionek przeciw krowim w ten sposób może być dla ludzi nadzieją. Jeśli przyjmiemy tę logiczną i strategiczną perspektywę, możemy być bardziej wydajni w dostarczaniu szczepionek i znacznie szybciej cieszyć się normalnymi czynnościami.

Narażone populacje, wgląd geograficzny

Na długo przed tym, jak świat został zmuszony do walki z kowbojem, związek między geografią a rozwiązywaniem problemów zdrowotnych i społecznych był bardzo jasny. Jednym z przykładów jest wykorzystanie GIS w walce z bezdomnością.

W hrabstwie Los Angeles GIS został wykorzystany do mapowania populacji bezdomnych według lokalizacji, a także dokumentowania i analizowania czynników ryzyka, które powodują bezdomność w każdej społeczności. Analiza GIS wykazała, że ​​dominującym czynnikiem ryzyka bezdomności w północnej, a zwłaszcza północno-zachodniej części hrabstwa, byli weterani z zespołem stresu pourazowego (PTSD). Odwrotnie, na obszarze północno-wschodnim dominującym czynnikiem ryzyka powstania nowej bezdomności były kobiety i dzieci uciekające przed przemocą domową.

W hrabstwie Snohomish w stanie Waszyngton pracownicy służby zdrowia wychodzą na ulice, aby zebrać dane potrzebne do ułatwienia takiego mapowania czynników ryzyka. Wykorzystali GIS do przeprowadzenia co dwa lata badania i spisu osób bezdomnych, gromadząc w krótkim czasie szczegółowe informacje na temat warunków i potrzeb 400 osób. Zbierali standardowe informacje, takie jak wiek osób w obozach i czy byli weteranami, i zgłaszali, czy widzieli igły używane do narkotyków.

Po zidentyfikowaniu takich różnic w zależności od lokalizacji, odpowiednie zasoby można wykorzystać na poziomie społeczności po społeczności, takie jak ukierunkowane usługi socjalne i zdrowotne, aby pomóc w szczególności w przypadku przemocy domowej, zespołu stresu pourazowego, uzależnień, bezrobocia lub innych zidentyfikowanych przyczyn źródłowych. Z perspektywy geograficznej możesz alokować zasoby, które zawsze są ograniczone, w sposób, który przyniesie najwięcej korzyści, mówi Geraghty.

Lekcje z pandemia

Zajmowanie się rozbieżnościami związanymi z warunkami życia, lokalizacjami i genetyką zawsze było czynnikiem rozprzestrzeniania się choroby i śmiertelności, ale nigdy nie było śledzone, mierzone i analizowane na taką skalę. Jednak konfrontacja z kryzysem nosicielstwa była ciągłym przypadkiem nadrabiania zaległości, próbami znalezienia i skorelowania krytycznych danych w celu ratowania życia, a Geraghty nie chce, aby powtórzył się ten poziom szaleńczej aktywności.

– Budowanie silnych systemów gotowości w zakresie zdrowia publicznego oznacza posiadanie gotowych podstawowych danych – wyjaśnia. Na przykład, gdzie w stosunku do populacji znajdują się szpitale, schroniska, banki krwi i kluczowa infrastruktura? Kim są gracze i partnerzy społeczności, jakie usługi mogą świadczyć i gdzie? W marcu, na początku pandemii, nie było wyczerpującej mapy liczby łóżek w każdym szpitalu, procentu łóżek intensywnej opieki medycznej, liczby dostępnych respiratorów oraz tego, ile środków ochrony osobistej można było łatwo uzyskać i skąd. W przypadku wszystkiego, co jest infrastrukturą związaną ze zdrowiem, wyjaśnia Geraghty, powinieneś mieć mapę bazową i dane, które aktualizujesz, a także dane demograficzne populacji.

Kryzys ujawnił także inne kwestie; na przykład potrzebne jest lepsze i częstsze udostępnianie danych, a także jaśniejsze zarządzanie, w przypadku których dane można udostępniać, aby nic nie opóźniło istotnej komunikacji między instytucjami w kolejnym kryzysie. Priorytetem powinna być ulepszona interoperacyjność systemów zapewniająca, że ​​kluczowe systemy mogą współpracować w celu zapewnienia aktualności danych i szybkiego czasu reakcji. Pandemia Covid-19 była tragedią pod względem liczby ofiar wśród ludzi. Ale jeśli nauczymy się tego, być może uda nam się wprowadzić poprawki, aby wszystkie społeczności i przyszłe pokolenia mogły oczekiwać lepszego, dłuższego i zdrowszego życia.

Ta treść została stworzona przez Insights, dział zajmujący się treściami niestandardowymi MIT Technology Review. Nie została napisana przez redakcję MIT Technology Review.

ukryć