Labāku veselības rezultātu paredzēšana visiem

Saistībā ar Esri

Pašreizējā Covid-19 pandēmija ir pievērsusi uzmanību ilgstošajai nevienlīdzībai krāsaino cilvēku veselības jomā. Saskaņā ar Slimību kontroles un profilakses centru datiem, salīdzinot ar kopējo ASV iedzīvotāju skaitu, afroamerikāņu skaits ir 1,4 reizes lielāks. lielāka iespēja saslimt ar koronavīrusu , un 2,8 reizes lielāka iespēja nomirt no Covid-19. Tāpat indiāņiem un spāņiem/latīņiem ir gandrīz divas reizes lielāka iespēja inficēties ar koronavīrusu, un 2,5 līdz 2,8 reizes lielāka iespēja no tā nomirt.

Šīs statistikas pamatā ir nozīmīgas strukturālas, sociālas un telpiskas problēmas. Bet kāpēc tas tā ir? Un kā mēs sākam kvantitatīvi noteikt un risināt sabiedrības veselības nevienlīdzības problēmas?

Veselības nevienlīdzības ģeogrāfijas izpratne

Viens no instrumentiem, kas var palīdzēt izprast augstāko koronavīrusa infekciju un mirstības līmeni krāsaino cilvēku vidū, ir ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (GIS) izveidotā kartēšana. ĢIS saista ģeogrāfiju ar galvenajiem jautājumiem, slāņojot atbilstošus, dažkārt šķietami atšķirīgus datus, lai iegūtu skaidrību par sarežģītām situācijām.

Piemēram, viena no pirmajām lietām, ko ĢIS lietotāji un epidemiologi iezīmēja pandēmijas laikā, bija neaizsargāto iedzīvotāju grupu atrašanās vietas. Katrs datu slānis ņēma vērā dažādus šādu ievainojamību veicinošus faktorus. Tie ietver iespējamu iedarbību, veicot būtiskas darba vietas; jutīgums pret slimībām senioriem un cilvēkiem ar noteiktiem veselības stāvokļiem; pārnešanas risks sabiedriskā transporta braucējiem un tiem, kas dzīvo grupās; un sociālekonomiskie trūkumi, ko izraisa nabadzība, nepietiekama izglītība un veselības apdrošināšanas trūkums. Dinamiskās analīzes, kas ļāva veikt GIS, nekavējoties vadīja pirmās palīdzības sniedzēju darbības un sniedza epidemiologiem uz pierādījumiem balstītu veidu, kā novērtēt neaizsargātību pret slimnīcu pieejamību un kapacitāti.

Pieaugot izpratnei par nesamērīgo nāves gadījumu skaitu krāsainās kopienās, tas pats rīks tika izmantots, lai izprastu šīs nevienlīdzības cēloņus, kas savukārt var palīdzēt noteikt un izstrādāt iespējamos risinājumus.

Covid-19 gadījumu kartēšana visā Eiropā

Jau sen ir zināms, ka cilvēki, kas dzīvo pilsētas centrā, saskaras ar apstākļiem, kuriem ir skaidra korelācija ar vispārējo veselību. Tie ietver ienākumu un izglītības atšķirības, zemu mājokļu īpašumtiesību procentuālo daļu, palielinātu apkārtnes piesārņojumu un ierobežotu piekļuvi veselības aprūpei un svaigai pārtikai par saprātīgu cenu. Vēl viena svarīga datu kopa, kas attiecas uz Covid krīzi, ir nesamērīgi lielais krāsaino cilvēku procentuālais daudzums pakalpojumu darbos, kuru dēļ viņi ikdienā nonāk ciešā saskarē ar vīrusu.

GIS var palīdzēt noteikt, kur pastāv rezultātu atšķirības, veikt analīzi, lai izprastu galvenos cēloņus, un koncentrēt seku mazināšanas pasākumus uz vietām, kur sistēmiskais rasisms koncentrē cēloņsakarības faktorus, saka Este Geraghty, ĢIS pārdevēja Esri galvenā medicīnas darbiniece un veselības risinājumu direktore. Analizējot visus attiecīgos datus uz ĢIS balstītā viedajā kartē, Džeragtijs saka, ka vadītāji ir gatavi atklāt lokalizētus ieskatus, kas virza iespējamos risinājumus. Tas nozīmē, ka mēs varam nodrošināt pārtraukumus, līdz mums būs pilnībā taisnīgas sistēmas, nodrošinot, ka kādu dienu ikvienam būs vienāda iespēja pilnībā izmantot savu veselības potenciālu.

Geraghty piebilst: Ja nevarat saprast visus veicinošos faktorus kontekstā, iespējams, neparedzat iespējamās problēmas vai risinājumus.

ĢIS efektīvai Covid-19 vakcīnas izplatīšanai

Vēl viena ar pandēmiju saistīta problēma, kas ir cieši saistīta ar ģeogrāfiju, ir tas, kā taisnīgi, droši un efektīvi nodrošināt sabiedrībai Covid vakcīnas. GIS nodrošina rīkus, lai analizētu prioritārās vajadzības, plānotu izplatīšanas tīklus, vadītu piegādes, skatītu reāllaika inokulācijas misiju statusu un uzraudzītu vispārējo progresu.

Geraghty izstrādāja Covid vakcīnas izplatīšanas pieeju, izmantojot ĢIS. Viņa skaidro, ka pirmais solis ir kartēt tās telpas, kas šobrīd ir piemērotas vakcīnas izplatīšanai sabiedrībai. Tā kā dažām vakcīnām ir nepieciešama īpaši auksta uzglabāšana, telpas būs jādiferencē atbilstoši šīm un citām uzglabāšanas iespējām. Kā daļu no objekta datu kopas, Geraghty saka, GIS var izmantot arī, lai aprēķinātu, cik daudz vakcīnu katras iestādes darbinieki var ievadīt dienā. Papildus slimnīcām būs jāapsver arī citi iestāžu veidi, pamatojoties uz to spēju piegādāt vakcīnu nepietiekami apkalpotiem un attāliem iedzīvotājiem. Iespējas cita starpā ietvert universitāšu veselības klīnikas, neatkarīgas un mazumtirdzniecības aptiekas un, iespējams, pat darba vietas, kas vēlas un spēj potēt darbiniekus.

Nākamais solis ietver populācijas kartēšanu — ne tikai to atrašanās vietu un skaitu, bet arī atbilstoši kategorijām, kas ieteiktas CDC vadlīnijās un valsts plānos pakāpeniskai vakcīnas ieviešanai.

Korelējot šos divus datu slāņus kartē (objektus un iedzīvotājus), kļūst skaidrs, kuras kopienas neatrodas saprātīgā laikā ceļā uz vakcinācijas vietu, pamatojoties uz vairākiem ceļošanas veidiem (piemēram, braukšana, iešana kājām, sabiedriskais transports). ).

Geraghty skaidro: šī ģeogrāfiskā perspektīva palīdzēs atrast visas nepilnības. Kurš ir atstāts malā? Kur atrodas populācijas, kas neietilpst noteikto objektu diapazonā? Šeit ĢIS var uzlabot lēmumu pieņemšanu, atrodot iespējas aizpildīt nepilnības un nodrošināt, lai vakcīna būtu pieejama ikvienam.

Vietās, kur ĢIS analīze identificē nepilnības kartē, piemēram, kopienas vai lauku apvidi, kas nav sasniedzami, Džeragti paredz uznirstošās klīnikas tādās vietās kā skolu sporta zāles vai caurbraukšana lielās autostāvvietās vai dažos apstākļos. , personīgā izziņa. Piemēram, Geraghty skaidro, ka cilvēki, kuri saskaras ar bezpajumtniecību, var retāk ierasties klīnikā, lai saņemtu vakcīnu, tāpēc jums, iespējams, būs jāsazinās ar viņiem.

Publiskā komunikācija par vakcinācijas gaitu piedāvā vēl vienu iespēju kartēšanai un telpiskajai domāšanai. Piemēram, atjaunināta karte varētu sniegt skaidru priekšstatu par to, cik cilvēku ir vakcinēti dažādās valsts vai apgabala daļās. Tā pati karte varētu palīdzēt cilvēkiem saprast, kad ir viņu kārta vakcinēties un kur viņi var doties, lai saņemtu savu vakcīnu. Kartes pat varētu palīdzēt kopienas iedzīvotājiem salīdzināt gaidīšanas laikus starp dažādām iekārtām, lai palīdzētu izvēlēties un piedāvātu vislabāko iespējamo pieredzi.

Geraghty saka, ka šāda veida Covid vakcīnu izplatīšanas organizēšana var radīt cerību cilvēkiem. Ja mēs ņemam vērā šo loģisko un stratēģisko perspektīvu, mēs varam efektīvāk nodrošināt vakcīnu piegādi un daudz ātrāk izbaudīt savas parastās aktivitātes.

Neaizsargātas iedzīvotāju grupas, ģeogrāfiskās atziņas

Ilgi pirms pasaule bija spiesta cīnīties ar covidu, saikne starp ģeogrāfiju un sabiedrības veselības un sociālo jautājumu risināšanu bija ļoti skaidra. Viens piemērs ir ĢIS izmantošana bezpajumtniecības problēmu risināšanai.

Losandželosas apgabalā ĢIS ir izmantota, lai kartētu bezpajumtniekus pēc atrašanās vietas, kā arī dokumentētu un analizētu riska faktorus, kas rada bezpajumtniecību katrā kopienā. ĢIS analīze atklāja, ka dominējošais bezpajumtniecības riska faktors apgabala ziemeļu un īpaši ziemeļrietumu daļā bija veterāni ar pēctraumatiskā stresa traucējumiem (PTSD). Savukārt ziemeļaustrumu apgabalā dominējošais riska faktors, kas radīja jaunu bezpajumtniecību, bija sievietes un bērni, kas bēga no vardarbības ģimenē.

Snohomishas apgabalā, Vašingtonas štatā, veselības aprūpes darbinieki dodas uz ielām, lai savāktu datus, kas nepieciešami, lai atvieglotu šādu riska faktoru kartēšanu. Viņi izmantoja ĢIS, lai reizi divos gados veiktu bezpajumtnieku aptauju un skaitīšanu, īsā laikā apkopojot informāciju par 400 cilvēku apstākļiem un vajadzībām. Viņi apkopoja standarta informāciju, piemēram, cilvēku vecumu nometnēs un to, vai kāds bija veterāni, un ziņoja, vai viņi redzēja narkotikām izmantotas adatas.

Tiklīdz ir identificētas tādas atrašanās vietai raksturīgās atšķirības kā šīs, katrai kopienai var izmantot atbilstošus resursus, piemēram, mērķtiecīgus sociālos un veselības pakalpojumus, lai palīdzētu īpaši vardarbības ģimenē, PTSS, atkarības, bezdarba vai citu identificētu pamatcēloņu gadījumā. Izmantojot ģeogrāfisko perspektīvu, jūs varat piešķirt resursus, kas vienmēr ir ierobežoti, tādā veidā, kas dod vislielāko labumu, saka Geraghty.

Nodarbības no pandēmija

Ar dzīves apstākļiem, atrašanās vietu un ģenētiku saistīto atšķirību risināšana vienmēr ir bijusi slimību izplatības un mirstības faktors, taču tā nekad nav tikusi izsekota, izmērīta un analizēta tādā mērogā. Tomēr, saskaroties ar Covid krīzi, tiek mēģināts atrast un korelēt kritiskos datus, lai glābtu dzīvības, un Džeragti nevēlas, lai šāds neprātīgās aktivitātes līmenis tiktu atkārtots.

Spēcīgu sabiedrības veselības sagatavotības sistēmu izveide nozīmē, ka ir jāsagatavo pamata dati, viņa skaidro. Piemēram, kur attiecībā pret iedzīvotājiem ir slimnīcas, patversmes, asins bankas un galvenā infrastruktūra? Kas ir kopienas dalībnieki un partneri, kādus pakalpojumus viņi var sniegt un kur? Martā, sākoties pandēmijai, nebija visaptverošas kartes par to, cik gultu katrā slimnīcā bija, cik procentu bija intensīvās terapijas gultas, cik daudz ir pieejams ventilatoru skaits un cik daudz individuālo aizsardzības līdzekļu bija viegli iegūt un no kurienes. Jeraghty skaidro, ka jebkurai infrastruktūrai, kas ir saistīta ar veselību, jums ir jābūt bāzes kartei un datiem, kas tiek pastāvīgi atjaunināti, kā arī iedzīvotāju demogrāfiskajiem datiem.

Krīze ir atklājusi arī citus jautājumus; piemēram, ir nepieciešama labāka un plašāka datu koplietošana, kā arī skaidrāka pārvaldība, kuras dēļ dati ir pieņemami koplietot, tāpēc nekas neaizkavēs būtisku saziņu starp iestādēm nākamajā krīzē. Un uzlabotai sistēmu savietojamībai, kas nodrošina, ka galvenās sistēmas var darboties kopā, lai saglabātu datus svaigus un ātru reakcijas laiku, ir jābūt prioritātei. Covid-19 pandēmija ir bijusi traģēdija cilvēku upuru skaita ziņā. Bet, ja mēs varam no tā mācīties, iespējams, mēs varam veikt korekcijas, lai visas kopienas un nākamās paaudzes varētu cerēt uz labāku, ilgāku un veselīgāku dzīvi.

Šo saturu izstrādāja Insights, MIT Technology Review pielāgotā satura grupa. To nav rakstījuši MIT Technology Review redakcijas darbinieki.

paslēpties