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In associazione con Esri
L'attuale pandemia di covid-19 ha puntato i riflettori sulle disuguaglianze sanitarie di lunga data per le persone di colore. Secondo i Centers for Disease Control and Prevention, rispetto alla popolazione generale degli Stati Uniti, gli afroamericani sono 1,4 volte più probabilità di contrarre il coronavirus , e 2,8 volte più probabilità di morire per covid-19. Allo stesso modo, i nativi americani e gli ispanici/latinosi hanno quasi il doppio delle probabilità di essere infettati dal coronavirus e da 2,5 a 2,8 volte più probabilità di morire a causa di esso.
Alla base di queste statistiche ci sono significative questioni strutturali, sociali e spaziali. Ma perché è questo? E come possiamo iniziare a quantificare e affrontare i problemi annidati della disuguaglianza di salute pubblica?
Comprendere la geografia dell'iniquità sanitaria
Uno strumento che può aiutarci a comprendere il tasso di infezione e mortalità da coronavirus più elevato tra le persone di colore è la mappatura prodotta da un sistema informativo geografico (GIS). Il GIS correla la geografia alle questioni chiave sovrapponendo dati rilevanti, a volte apparentemente disparati, per ottenere chiarezza su situazioni complesse.
Ad esempio, una delle prime cose che gli utenti GIS e gli epidemiologi hanno mappato durante la pandemia sono state le posizioni delle popolazioni vulnerabili. Ciascun livello di dati ha tenuto conto di vari fattori che contribuiscono a tale vulnerabilità. Questi includono la potenziale esposizione attraverso lavori essenziali; suscettibilità alle malattie per gli anziani e le persone con determinate condizioni di salute; il rischio di trasmissione per i pendolari del trasporto pubblico e quelli in situazioni di vita di gruppo; e svantaggi socioeconomici dovuti a povertà, istruzione inadeguata e mancanza di assicurazione sanitaria. Le analisi dinamiche che il GIS ha consentito hanno guidato immediatamente le azioni dei primi soccorritori e hanno fornito agli epidemiologi un modo basato sull'evidenza per valutare la vulnerabilità rispetto all'accessibilità e alla capacità dell'ospedale.
Con la crescita della consapevolezza del numero sproporzionato di decessi nelle comunità di colore, lo stesso strumento è stato applicato per comprendere le cause alla base di questa iniquità, che, a sua volta, può aiutare a definire e sviluppare potenziali soluzioni.
Mappatura dei casi di covid-19 in tutta Europa
È noto da tempo che le persone che vivono nei centri urbani devono affrontare condizioni che hanno chiare correlazioni con la salute generale. Questi includono disparità di reddito e istruzione, una bassa percentuale di proprietà della casa, una maggiore esposizione all'inquinamento del quartiere e un ridotto accesso all'assistenza sanitaria e cibo fresco a prezzi ragionevoli. Un altro importante set di dati rilevante per la crisi del covid è la percentuale sproporzionata di persone di colore nei lavori di servizio che le mettono quotidianamente a stretto contatto con il virus.
Il GIS può aiutare a identificare dove esistono disparità di risultati, eseguire analisi per comprendere le cause profonde e concentrare gli sforzi di mitigazione sui luoghi in cui il razzismo sistemico concentra i fattori causali, afferma Este Geraghty, direttore medico e direttore delle soluzioni sanitarie presso il fornitore di GIS Esri. Analizzando tutti i dati rilevanti su una mappa intelligente basata su GIS, Geraghty afferma che i leader sono pronti a scoprire approfondimenti localizzati che guidano potenziali soluzioni. Ciò significa che possiamo fornire dei rimpianti fino a quando non avremo sistemi completamente equi, assicurando che un giorno tutti avranno la stessa opportunità di raggiungere il loro pieno potenziale di salute.
Geraghty aggiunge: Se non riesci a comprendere tutti i fattori che contribuiscono nel contesto, potresti non prevedere potenziali problemi o soluzioni.
GIS per un'efficace distribuzione del vaccino covid-19
Un altro problema legato alla pandemia legato strettamente alla geografia è come fornire al pubblico i vaccini covid in modo equo, sicuro ed efficace. Il GIS fornisce gli strumenti per analizzare le esigenze prioritarie, pianificare le reti di distribuzione, guidare le consegne, vedere lo stato in tempo reale delle missioni di inoculazione e monitorare i progressi complessivi.
Geraghty ha sviluppato un approccio di distribuzione del vaccino covid utilizzando GIS. Spiega che il primo passo è mappare le strutture attualmente adatte alla distribuzione del vaccino al pubblico. Poiché alcuni vaccini necessitano di una conservazione ultra-fredda, le strutture dovranno essere differenziate in base a quella e ad altre capacità di conservazione. Come parte del set di dati della struttura, afferma Geraghty, il GIS può anche essere utilizzato per calcolare quanti vaccini il personale di ciascuna struttura può potenzialmente somministrare in un giorno. Oltre agli ospedali, dovranno essere presi in considerazione altri tipi di strutture in base alla loro capacità di somministrare il vaccino a popolazioni svantaggiate e remote. Le strutture potrebbero includere cliniche sanitarie universitarie, farmacie indipendenti e al dettaglio e potenzialmente anche siti di lavoro disposti e in grado di vaccinare i dipendenti, tra gli altri.
Il passo successivo prevede la mappatura della popolazione, non solo la loro posizione e numero, ma anche secondo le categorie raccomandate dalla guida del CDC e dai piani statali per l'introduzione graduale del vaccino.
Correlando questi due livelli di dati sulla mappa (strutture e popolazione), diventa chiaro quali comunità non hanno un tempo di viaggio ragionevole per raggiungere un luogo di vaccinazione, in base a più modalità di viaggio (ad esempio, guida, camminata, trasporto pubblico ).
Geraghty spiega: Quella prospettiva geografica aiuterà a trovare eventuali lacune. Chi è escluso? Dove sono le popolazioni che non rientrano nel raggio delle strutture identificate? È qui che il GIS può migliorare il processo decisionale trovando opzioni per colmare le lacune e assicurarsi che tutti abbiano accesso al vaccino.
Nelle aree in cui l'analisi GIS identifica le lacune sulla mappa, come comunità o aree rurali che non vengono raggiunte, Geraghty immagina cliniche pop-up in luoghi come palestre scolastiche o drive-through in grandi parcheggi o, in alcune circostanze , sensibilizzazione personale. Ad esempio, spiega Geraghty, le persone che soffrono di senzatetto potrebbero avere meno probabilità di presentarsi in una clinica per ottenere un vaccino, quindi potrebbe essere necessario contattarle.
La comunicazione pubblica sui progressi della vaccinazione offre un'altra opportunità per la mappatura e il pensiero spaziale. Ad esempio, una mappa aggiornata potrebbe fornire un quadro chiaro di quante persone sono state vaccinate in diverse parti di uno stato o di una contea. La stessa mappa potrebbe aiutare le persone a capire quando è il loro turno di vaccinarsi e dove possono andare per ricevere il vaccino. Le mappe potrebbero anche aiutare i residenti della comunità a confrontare i tempi di attesa tra le diverse strutture per guidare le loro scelte e offrire le migliori esperienze possibili.
Geraghty afferma che organizzare la distribuzione del vaccino contro il covid in questo modo può rappresentare una speranza per le persone. Se prendiamo questa prospettiva logica e strategica, possiamo essere più efficienti nella consegna del vaccino e goderci le nostre normali attività molto prima.
Popolazioni vulnerabili, approfondimenti geografici
Molto prima che il mondo fosse costretto a lottare contro il covid, la connessione tra la geografia e la risoluzione di problemi di salute pubblica e sociali era molto chiara. L'uso dei GIS per affrontare i senzatetto è un esempio.
Nella contea di Los Angeles, il GIS è stato utilizzato per mappare la popolazione dei senzatetto in base all'ubicazione e anche per documentare e analizzare i fattori di rischio che creano i senzatetto in ciascuna comunità. L'analisi GIS ha rivelato che un fattore di rischio predominante per i senzatetto nella parte settentrionale, e in particolare nord-occidentale della contea, erano i veterani con disturbo da stress post-traumatico (PTSD). Al contrario, nell'area nord-orientale, il fattore di rischio predominante che crea nuovi senzatetto è rappresentato dalle donne e dai bambini che scappano dalla violenza domestica.
Nella contea di Snohomish, Washington, gli operatori sanitari sono scesi in strada per raccogliere i dati necessari per facilitare tale mappatura dei fattori di rischio. Hanno utilizzato i GIS per eseguire il sondaggio semestrale e il censimento dei senzatetto, raccogliendo in breve tempo dettagli sulle condizioni e sui bisogni di 400 persone. Hanno raccolto informazioni standard come l'età delle persone nei campi e se c'erano dei veterani e hanno riferito se hanno visto aghi usati per droghe.
Una volta identificate differenze specifiche per località come queste, le risorse appropriate possono essere impiegate comunità per comunità, come servizi sociali e sanitari mirati per aiutare specificamente la violenza domestica, il disturbo da stress post-traumatico, la dipendenza, la disoccupazione o altre cause profonde identificate. Usando una prospettiva geografica, puoi allocare le risorse, che sono sempre limitate, in modi che fanno il massimo, dice Geraghty.
Lezioni dal pandemia
Affrontare le disparità legate alle condizioni di vita, all'ubicazione e alla genetica è sempre stato un fattore di diffusione e mortalità delle malattie, ma non è mai stato monitorato, misurato e analizzato su tale scala. Tuttavia, affrontare la crisi del covid è stato un continuo caso di recupero, cercando di trovare e correlare dati critici per salvare vite umane, e Geraghty non vuole che si ripeta quel livello di attività frenetica.
Costruire solidi sistemi di preparazione alla salute pubblica significa disporre di dati fondamentali pronti, spiega. Ad esempio, dove sono, rispetto alla popolazione, gli ospedali, i rifugi, le banche del sangue e le infrastrutture chiave? Chi sono gli attori e i partner della community, quali servizi possono fornire e dove? A marzo, all'inizio della pandemia, non esisteva una mappa completa di quanti letti aveva ogni ospedale, quale percentuale erano i letti di terapia intensiva, il numero di ventilatori disponibili e quanti dispositivi di protezione individuale erano facilmente ottenibili e da dove. Per tutto ciò che è un'infrastruttura relativa alla salute, spiega Geraghty, dovresti avere una mappa di base e dati che tieni aggiornati, oltre a dati demografici della popolazione.
La crisi ha portato alla luce anche altre questioni; ad esempio, è necessaria una migliore e maggiore condivisione dei dati, nonché una governance più chiara per la quale i dati possono essere condivisi, quindi nulla ritarderà le comunicazioni essenziali tra le istituzioni nella prossima crisi. E una migliore interoperabilità dei sistemi, assicurando che i sistemi chiave possano lavorare insieme per mantenere i dati aggiornati e tempi di reazione rapidi dovrebbe essere una priorità. La pandemia di covid-19 è stata una tragedia in termini di numero di persone. Ma se possiamo imparare da esso, forse possiamo apportare correzioni in modo che tutte le comunità e le generazioni future possano guardare avanti a vite migliori, più lunghe e più sane.
Questo contenuto è stato prodotto da Insights, il ramo dei contenuti personalizzati di MIT Technology Review. Non è stato scritto dalla redazione del MIT Technology Review.