La pandemia actual de covid-19 ha puesto el foco en las inequidades de salud de larga data para las personas de color. Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, en comparación con la población general de los Estados Unidos, los afroamericanos tienen 1,4 veces más probabilidades de contraer el coronavirusy 2,8 veces más probabilidades de morir a causa del covid-19. De manera similar, los nativos americanos y los hispanos / latinos tienen casi el doble de probabilidades de ser infectados por el coronavirus y de 2.5 a 2.8 veces más probabilidades de morir a causa de él.
Detrás de estas estadísticas se encuentran importantes problemas estructurales, sociales y espaciales. Pero, ¿por qué es esto? ¿Y cómo comenzamos a cuantificar y abordar los problemas anidados de la desigualdad en la salud pública?
Comprender la geografía de la inequidad en salud
Una herramienta que puede ayudarnos a comprender la mayor tasa de infección y muerte por coronavirus entre las personas de color es el mapeo producido por un sistema de información geográfica (GIS). GIS correlaciona la geografía con problemas clave mediante la superposición de datos relevantes, a veces aparentemente dispares, para lograr claridad en situaciones complejas.
Por ejemplo, una de las primeras cosas que los usuarios de SIG y los epidemiólogos cartografiaron en la pandemia fue la ubicación de las poblaciones vulnerables. Cada capa de datos tuvo en cuenta varios factores que contribuyen a dicha vulnerabilidad. Estos incluyen la exposición potencial a través de trabajos esenciales; susceptibilidad a enfermedades para personas mayores y personas con ciertas condiciones de salud; el riesgo de transmisión para los viajeros del transporte público y aquellos en situaciones de vida grupal; y desventajas socioeconómicas debido a la pobreza, la educación inadecuada y la falta de seguro médico. Los análisis dinámicos que los GIS permitieron guiaron de inmediato las acciones de los socorristas y brindaron a los epidemiólogos una forma basada en evidencia para evaluar la vulnerabilidad frente a la accesibilidad y la capacidad de los hospitales.
A medida que aumentaba la conciencia sobre el número desproporcionado de muertes en las comunidades de color, se aplicó la misma herramienta para comprender las causas detrás de esta inequidad, que, a su vez, puede ayudar a definir y desarrollar posibles soluciones.
Se sabe desde hace mucho tiempo que las personas que viven en el centro de las ciudades enfrentan condiciones que tienen claras correlaciones con la salud en general. Estos incluyen disparidad de ingresos y educación, un bajo porcentaje de propietarios de viviendas, una mayor exposición a la contaminación del vecindario y un acceso reducido a la atención de bienestar y alimentos frescos a precios razonables. Otro conjunto de datos importante relevante para la crisis del covid es el porcentaje desproporcionado de personas de color en trabajos de servicio que los ponen en contacto cercano diario con el virus.
“El SIG puede ayudar a identificar dónde existen disparidades en los resultados, realizar análisis para comprender las causas fundamentales y enfocar los esfuerzos de mitigación en lugares donde el racismo sistémico concentra factores causales”, dice Este Geraghty, director médico y director de soluciones de salud del proveedor de SIG Esri. Al analizar todos los datos relevantes en un mapa inteligente basado en GIS, Geraghty dice que los líderes están preparados para descubrir información localizada que impulse posibles soluciones. Esto significa que “podemos ofrecer soluciones provisionales hasta que tengamos sistemas totalmente equitativos, asegurando que algún día todos tengan la misma oportunidad de alcanzar su máximo potencial de salud”.
Geraghty agrega: “Si no puede comprender todos los factores que contribuyen en contexto, es posible que no anticipe posibles problemas o soluciones”.
SIG para la distribución eficaz de la vacuna covid-19
Otro problema relacionado con la pandemia que está estrechamente relacionado con la geografía es cómo hacer que las vacunas covid al público sean equitativas, seguras y eficaces. GIS proporciona las herramientas para analizar las necesidades priorizadas, planificar las redes de distribución, guiar las entregas, ver el estado en tiempo real de las misiones de inoculación y monitorear el progreso general.
Geraghty desarrolló un enfoque de distribución de vacunas covid utilizando GIS. Ella explica que el primer paso es mapear las instalaciones que actualmente son adecuadas para distribuir la vacuna al público. Dado que algunas vacunas necesitan almacenamiento ultrafrío, las instalaciones deberán diferenciarse de acuerdo con esa y otras capacidades de almacenamiento. Como parte del conjunto de datos de la instalación, dice Geraghty, el SIG también se puede utilizar para calcular cuántas vacunas puede administrar potencialmente el personal de cada instalación en un día. Además de los hospitales, será necesario considerar otros tipos de instalaciones en función de su capacidad para administrar la vacuna a poblaciones remotas y desatendidas. Las instalaciones pueden incluir clínicas de salud universitarias, farmacias minoristas e independientes y, potencialmente, incluso lugares de trabajo que deseen y puedan vacunar a los empleados, entre otros.
El siguiente paso implica mapear la población, no solo sus ubicaciones y números, sino también de acuerdo con las categorías recomendadas por la guía de los CDC y los planes estatales para el lanzamiento gradual de la vacuna.
Al correlacionar estas dos capas de datos en el mapa (instalaciones y población), queda claro qué comunidades no se encuentran dentro de un tiempo de viaje razonable a un lugar de vacunación, según múltiples modos de viaje (por ejemplo, conducir, caminar, transporte público). ).
Geraghty explica: “Esa perspectiva geográfica ayudará a encontrar cualquier brecha. ¿Quién queda fuera? ¿Dónde están las poblaciones que no están dentro del rango de instalaciones identificadas? ” Aquí es donde los SIG pueden mejorar la toma de decisiones al encontrar opciones para llenar los vacíos y asegurarse de que todos tengan acceso a la vacuna.
En áreas donde el análisis de SIG identifica “brechas” en el mapa, como comunidades o áreas rurales a las que no se llega, Geraghty prevé clínicas emergentes en lugares como gimnasios escolares, o recorridos para vehículos en grandes estacionamientos, o en algunas circunstancias, alcance personal. Por ejemplo, explica Geraghty, “es menos probable que las personas sin hogar se presenten en una clínica para recibir una vacuna, por lo que es posible que deba comunicarse con ellos”.
La comunicación pública sobre el progreso de la vacunación ofrece otra oportunidad para el mapeo y el pensamiento espacial. Por ejemplo, un mapa actualizado podría brindar una imagen clara de cuántas personas se han vacunado en diferentes partes de un estado o condado. El mismo mapa podría ayudar a las personas a determinar cuándo es su turno de vacunarse y dónde pueden ir para recibir su vacuna. Los mapas incluso podrían ayudar a los residentes de la comunidad a comparar los tiempos de espera entre diferentes instalaciones para guiar sus elecciones y ofrecer las mejores experiencias posibles.
Geraghty dice que organizar la distribución de la vacuna covid de esta manera puede representar esperanza para las personas. “Si adoptamos esta perspectiva lógica y estratégica, podemos ser más eficientes en la entrega de vacunas y disfrutar de nuestras actividades normales mucho antes”.
Poblaciones vulnerables, conocimientos geográficos
Mucho antes de que el mundo se viera obligado a luchar con el covid, la conexión entre la geografía y la resolución de problemas sociales y de salud pública era muy clara. El uso de SIG para abordar la falta de vivienda es un ejemplo.
En el condado de Los Ángeles, se ha utilizado GIS para mapear la población sin hogar por ubicación, y también documentar y analizar los factores de riesgo que crean la falta de hogar en cada comunidad. El análisis GIS reveló que un factor de riesgo predominante para la falta de vivienda en el norte, y especialmente en la parte noroeste del condado, eran los veteranos con trastorno de estrés postraumático (TEPT). Por el contrario, en el área noreste, el factor de riesgo predominante que generaba nuevas personas sin hogar eran las mujeres y los niños que escapaban de la violencia doméstica.
En el condado de Snohomish, Washington, los trabajadores de la salud salen a las calles para recopilar los datos necesarios para facilitar tal mapeo de factores de riesgo. Utilizaron GIS para realizar la encuesta y el censo bianuales de personas sin hogar, recopilando detalles sobre las condiciones y necesidades de 400 personas en poco tiempo. Recopilaron información estándar como la edad de las personas en los campamentos y si alguno era veterano e informaron si vieron agujas utilizadas para drogas.
Una vez que se identifican las diferencias específicas de ubicación como estas, se pueden implementar los recursos apropiados comunidad por comunidad, como servicios sociales y de salud específicos para ayudar específicamente con la violencia doméstica, el trastorno de estrés postraumático, la adicción, el desempleo u otras causas fundamentales identificadas. “Con una perspectiva geográfica, puede asignar recursos, que siempre son limitados, de la manera que sea más beneficiosa”, dice Geraghty.
Lecciones del pandemia
Abordar las disparidades relacionadas con las condiciones de vida, la ubicación y la genética siempre ha sido un factor de propagación de enfermedades y mortalidad, pero nunca se ha rastreado, medido y analizado en tal escala. Sin embargo, enfrentar la crisis del covid ha sido un caso continuo de ponerse al día, tratando de encontrar y correlacionar datos críticos para salvar vidas, y Geraghty no quiere que ese nivel de actividad frenética se repita.
“Construir sistemas sólidos de preparación para la salud pública significa tener listos los datos fundamentales”, explica. “Por ejemplo, ¿dónde, en relación con la población, están los hospitales, los refugios, los bancos de sangre y la infraestructura clave? ¿Quiénes son los actores y socios de la comunidad, qué servicios pueden brindar y dónde? ” En marzo, al comienzo de la pandemia, no había un mapa completo de cuántas camas tenía cada hospital, qué porcentaje eran camas de cuidados intensivos, la cantidad de ventiladores disponibles y cuánto equipo de protección personal se podía obtener fácilmente y de dónde. “Para cualquier infraestructura relacionada con la salud”, explica Geraghty, “debe tener un mapa de referencia y datos que mantenga actualizados, así como datos demográficos de la población”.
La crisis también ha sacado a la luz otros temas; por ejemplo, se necesita un mejor y más intercambio de datos, así como una gobernanza más clara para la cual los datos son aceptables para compartir, de modo que nada retrasará las comunicaciones esenciales entre las instituciones en la próxima crisis. Y una mejor interoperabilidad del sistema que garantice que los sistemas clave puedan trabajar juntos para mantener los datos actualizados y los tiempos de reacción rápidos debería ser una prioridad. La pandemia del covid-19 ha sido una tragedia en términos de víctimas humanas. Pero si podemos aprender de ello, tal vez podamos hacer correcciones para que todas las comunidades y las generaciones futuras puedan esperar una vida mejor, más larga y más saludable.
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