Sich bessere gesundheitliche Ergebnisse für alle vorstellen

In Verbindung mit Esri

Die aktuelle Covid-19-Pandemie hat die seit langem bestehenden gesundheitlichen Ungleichheiten für People of Color ins Rampenlicht gerückt. Laut den Centers for Disease Control and Prevention sind Afroamerikaner im Vergleich zur allgemeinen Bevölkerung der Vereinigten Staaten 1,4-mal so häufig eher am Coronavirus erkranken und eine 2,8-mal höhere Wahrscheinlichkeit, an Covid-19 zu sterben. In ähnlicher Weise ist die Wahrscheinlichkeit, dass Indianer und Hispanics/Latinos mit dem Coronavirus infiziert werden, fast doppelt so hoch und die Wahrscheinlichkeit, daran zu sterben, 2,5- bis 2,8-mal höher.

Diesen Statistiken liegen bedeutende strukturelle, soziale und räumliche Probleme zugrunde. Aber warum ist das so? Und wie beginnen wir, die verschachtelten Probleme der Ungleichheit im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu quantifizieren und anzugehen?

Die Geographie der gesundheitlichen Ungleichheit verstehen

Ein Werkzeug, das uns helfen kann, die höhere Coronavirus-Infektions- und Todesrate bei Farbigen zu verstehen, ist die Kartierung, die von einem geografischen Informationssystem (GIS) erstellt wird. GIS korreliert die Geographie mit Schlüsselthemen, indem es relevante, manchmal scheinbar unterschiedliche Daten überlagert, um Klarheit in komplexen Situationen zu schaffen.

Beispielsweise war eines der ersten Dinge, die GIS-Benutzer und Epidemiologen während der Pandemie kartographierten, die Standorte gefährdeter Bevölkerungsgruppen. Jede Datenschicht berücksichtigte verschiedene Faktoren, die zu einer solchen Schwachstelle beitragen. Dazu gehören die potenzielle Exposition durch wichtige Jobs; Krankheitsanfälligkeit für Senioren und Menschen mit bestimmten Gesundheitsproblemen; das Übertragungsrisiko für Pendler mit öffentlichen Verkehrsmitteln und Personen in Gruppenlebenssituationen; und sozioökonomische Benachteiligung durch Armut, unzureichende Bildung und fehlende Krankenversicherung. Die dynamischen Analysen, die GIS ermöglichte, ermöglichten sofort geführte Maßnahmen von Ersthelfern und gaben Epidemiologen eine evidenzbasierte Möglichkeit, die Anfälligkeit für die Zugänglichkeit und Kapazität von Krankenhäusern zu bewerten.

Als das Bewusstsein für die überproportionale Zahl von Todesfällen in Farbgemeinschaften zunahm, wurde dasselbe Instrument angewendet, um die Ursachen für diese Ungerechtigkeit zu verstehen, was wiederum bei der Definition und Entwicklung potenzieller Lösungen helfen kann.

Kartierung von Covid-19-Fällen in ganz Europa

Es ist seit langem bekannt, dass Menschen, die in Innenstädten leben, mit Erkrankungen konfrontiert sind, die einen klaren Zusammenhang mit der allgemeinen Gesundheit haben. Dazu gehören Einkommens- und Bildungsunterschiede, ein geringer Prozentsatz an Wohneigentum, eine erhöhte Belastung durch Umweltverschmutzung in der Nachbarschaft und ein eingeschränkter Zugang zu Wellness-Behandlungen und preiswerten frischen Lebensmitteln. Ein weiterer wichtiger Datensatz, der für die Covid-Krise relevant ist, ist der überproportionale Anteil von Farbigen in Dienstleistungsberufen, die sie täglich in engen Kontakt mit dem Virus bringen.

GIS kann dabei helfen, zu erkennen, wo Ergebnisunterschiede bestehen, Analysen durchzuführen, um die Grundursachen zu verstehen, und Bemühungen zur Minderung auf Orte zu konzentrieren, an denen systemischer Rassismus ursächliche Faktoren konzentriert, sagt Este Geraghty, Chief Medical Officer und Health Solutions Director beim GIS-Anbieter Esri. Durch die Analyse aller relevanten Daten auf einer GIS-basierten Smart Map sind Führungskräfte laut Geraghty bereit, lokalisierte Erkenntnisse zu gewinnen, die potenzielle Lösungen vorantreiben. Das bedeutet, dass wir Lücken schließen können, bis wir vollständig gerechte Systeme haben, um sicherzustellen, dass eines Tages alle die gleiche Chance haben, ihr volles Gesundheitspotenzial auszuschöpfen.

Geraghty fügt hinzu: Wenn Sie nicht alle beitragenden Faktoren im Kontext verstehen können, können Sie potenzielle Probleme oder Lösungen möglicherweise nicht vorhersehen.

GIS für die effektive Verteilung von Covid-19-Impfstoffen

Ein weiteres Problem im Zusammenhang mit einer Pandemie, das eng mit der Geografie verbunden ist, besteht darin, wie Covid-Impfstoffe auf gerechte, sichere und wirksame Weise an die Öffentlichkeit gebracht werden können. GIS bietet die Werkzeuge, um priorisierte Bedürfnisse zu analysieren, Vertriebsnetze zu planen, Lieferungen zu steuern, den Echtzeitstatus von Impfmissionen anzuzeigen und den Gesamtfortschritt zu überwachen.

Geraghty hat mithilfe von GIS einen Covid-Impfstoffverteilungsansatz entwickelt. Sie erklärt, dass der erste Schritt darin besteht, die Einrichtungen zu kartieren, die derzeit für die Verteilung des Impfstoffs an die Öffentlichkeit geeignet sind. Da einige Impfstoffe ultrakalt gelagert werden müssen, müssen die Einrichtungen nach dieser und anderen Lagermöglichkeiten unterschieden werden. Als Teil des Einrichtungsdatensatzes, sagt Geraghty, kann GIS auch verwendet werden, um zu berechnen, wie viele Impfstoffe die Mitarbeiter jeder Einrichtung potenziell an einem Tag verabreichen können. Neben Krankenhäusern müssen andere Arten von Einrichtungen in Betracht gezogen werden, basierend auf ihrer Fähigkeit, den Impfstoff an unterversorgte und abgelegene Bevölkerungsgruppen zu liefern. Zu den Einrichtungen können unter anderem Universitätskliniken, unabhängige Apotheken und Einzelhandelsapotheken und möglicherweise sogar Arbeitsstätten gehören, die bereit und in der Lage sind, Mitarbeiter zu impfen.

Der nächste Schritt beinhaltet die Kartierung der Bevölkerung – nicht nur ihrer Standorte und Anzahl, sondern auch gemäß den von den CDC-Leitlinien und staatlichen Plänen für die schrittweise Einführung des Impfstoffs empfohlenen Kategorien.

Durch die Korrelation dieser beiden Datenebenen auf der Karte (Einrichtungen und Bevölkerung) wird deutlich, welche Gemeinden nicht innerhalb einer angemessenen Reisezeit zu einem Impfort liegen, basierend auf mehreren Fortbewegungsarten (z. B. Autofahren, Gehen, öffentliche Verkehrsmittel). ).

Geraghty erklärt: Diese geografische Perspektive hilft, Lücken zu finden. Wer bleibt außen vor? Wo sind die Populationen, die sich nicht innerhalb der Reichweite identifizierter Einrichtungen befinden? Hier kann GIS die Entscheidungsfindung verbessern, indem es Möglichkeiten findet, Lücken zu schließen und sicherzustellen, dass jeder Zugang zum Impfstoff hat.

In Gebieten, in denen die GIS-Analyse Lücken auf der Karte identifiziert, wie z. B. Gemeinden oder ländliche Gebiete, die nicht erreicht werden, stellt sich Geraghty Pop-up-Kliniken an Orten wie Schulturnhallen oder Durchfahrten auf großen Parkplätzen oder unter bestimmten Umständen vor , persönliche Kontaktaufnahme. Geraghty erklärt zum Beispiel: Menschen, die von Obdachlosigkeit betroffen sind, kommen möglicherweise seltener in eine Klinik, um sich impfen zu lassen, also müssen Sie sich möglicherweise an sie wenden.

Die öffentliche Kommunikation über Impffortschritte bietet eine weitere Möglichkeit der Kartierung und des räumlichen Denkens. Beispielsweise könnte eine aktualisierte Karte ein klares Bild davon vermitteln, wie viele Menschen in verschiedenen Teilen eines Staates oder Landkreises geimpft wurden. Dieselbe Karte könnte den Menschen helfen, herauszufinden, wann sie an der Reihe sind, sich impfen zu lassen, und wo sie ihren Impfstoff erhalten können. Karten könnten sogar den Bewohnern der Gemeinde helfen, die Wartezeiten zwischen verschiedenen Einrichtungen zu vergleichen, um ihre Entscheidungen zu leiten und die bestmöglichen Erfahrungen zu bieten.

Geraghty sagt, dass die Organisation der Verteilung von Covid-Impfstoffen auf diese Weise Hoffnung für die Menschen darstellen kann. Wenn wir diese logische und strategische Perspektive einnehmen, können wir bei der Impfstoffabgabe effizienter sein und unsere normalen Aktivitäten viel früher genießen.

Gefährdete Bevölkerungsgruppen, geografische Einblicke

Lange bevor die Welt gezwungen war, mit Covid zu kämpfen, war der Zusammenhang zwischen Geographie und der Lösung öffentlicher Gesundheit und sozialer Probleme sehr klar. Die Verwendung von GIS zur Bekämpfung von Obdachlosigkeit ist ein Beispiel.

In Los Angeles County wurde GIS verwendet, um die obdachlose Bevölkerung nach Standort zu kartieren und auch die Risikofaktoren zu dokumentieren und zu analysieren, die in jeder Gemeinde zu Obdachlosigkeit führen. Die GIS-Analyse ergab, dass ein vorherrschender Risikofaktor für Obdachlosigkeit im nördlichen und insbesondere im nordwestlichen Teil des Landkreises Veteranen mit posttraumatischer Belastungsstörung (PTSD) waren. Umgekehrt war im Nordosten der vorherrschende Risikofaktor für neue Obdachlosigkeit Frauen und Kinder, die der häuslichen Gewalt entkommen.

In Snohomish County, Washington, gingen Mitarbeiter des Gesundheitswesens auf die Straße, um die Daten zu sammeln, die für eine solche Kartierung von Risikofaktoren erforderlich sind. Sie nutzten GIS, um die halbjährliche Erhebung und Zählung von Obdachlosen durchzuführen und in kurzer Zeit Einzelheiten über die Bedingungen und Bedürfnisse von 400 Menschen zu sammeln. Sie sammelten Standardinformationen wie das Alter der Menschen in den Lagern und ob es sich um Veteranen handelte, und berichteten, ob sie Nadeln gesehen hatten, die für Drogen verwendet wurden.

Sobald ortsspezifische Unterschiede wie diese identifiziert sind, können geeignete Ressourcen von Gemeinde zu Gemeinde bereitgestellt werden, z. B. gezielte Sozial- und Gesundheitsdienste, um speziell bei häuslicher Gewalt, PTBS, Sucht, Arbeitslosigkeit oder anderen identifizierten Ursachen zu helfen. Aus geografischer Sicht können Sie Ressourcen, die immer begrenzt sind, so zuweisen, dass sie am besten funktionieren, sagt Geraghty.

Lehren aus der Pandemie

Die Auseinandersetzung mit Ungleichheiten in Bezug auf Lebensbedingungen, Standorte und Genetik war schon immer ein Faktor für die Ausbreitung von Krankheiten und die Sterblichkeit, wurde jedoch noch nie in einem solchen Ausmaß verfolgt, gemessen und analysiert. Die Bewältigung der Covid-Krise war jedoch ein ständiger Aufholprozess, bei dem versucht wurde, kritische Daten zu finden und zu korrelieren, um Leben zu retten, und Geraghty möchte nicht, dass sich dieses Maß an hektischer Aktivität wiederholt.

Der Aufbau starker Bereitschaftssysteme für die öffentliche Gesundheit bedeutet, dass grundlegende Daten bereitstehen, erklärt sie. Wo befinden sich beispielsweise im Verhältnis zur Bevölkerung die Krankenhäuser, Notunterkünfte, Blutbanken und wichtige Infrastruktur? Wer sind die Community-Akteure und -Partner und welche Leistungen können sie wo erbringen? Im März, zu Beginn der Pandemie, gab es keine umfassende Karte darüber, wie viele Betten jedes Krankenhaus hatte, wie viel Prozent Intensivbetten waren, wie viele Beatmungsgeräte verfügbar waren und wie viel persönliche Schutzausrüstung leicht erhältlich war und woher. Für alles, was gesundheitsbezogene Infrastruktur ist, erklärt Geraghty, sollten Sie eine Basiskarte und Daten haben, die Sie auf dem neuesten Stand halten, sowie demografische Daten der Bevölkerung.

Die Krise hat auch andere Probleme ans Licht gebracht; Beispielsweise ist ein besserer und häufigerer Datenaustausch sowie eine klarere Governance erforderlich, für die Daten akzeptabel sind, damit nichts die wesentliche Kommunikation zwischen den Institutionen in der nächsten Krise verzögert. Und eine verbesserte Systeminteroperabilität, die sicherstellt, dass wichtige Systeme zusammenarbeiten können, um die Daten aktuell und schnelle Reaktionszeiten zu halten, sollte Priorität haben. Die Covid-19-Pandemie war eine Tragödie in Bezug auf den menschlichen Tribut. Aber wenn wir daraus lernen können, können wir vielleicht Korrekturen vornehmen, damit sich alle Gemeinschaften und zukünftigen Generationen auf ein besseres, längeres und gesünderes Leben freuen können.

Dieser Inhalt wurde von Insights erstellt, dem Zweig für benutzerdefinierte Inhalte von MIT Technology Review. Es wurde nicht von der Redaktion des MIT Technology Review geschrieben.

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