Derivarea timpilor de calatorie in spital cu esantionare in functie de populatie

Una dintre primele povesti care au aparut cu privire la COVID-19 a fost vulnerabilitatea anumitor comunitati din SUA cauzata de lipsa accesului la ingrijiri medicale critice oferite de obicei in spitale. Astazi, judetul Navajo, Arizona, care gazduieste trei rezervatii native americane, natiunea Navajo, rezervatia indiana Hopi si rezervatia indiana Fort Apache, se confrunta cu unul dintre cele mai mari cazuri pe cap de locuitor din tara de COVID-19 (435 cazuri la 100K persoane).

Array

Ceea ce face ca rata ridicata a judetului sa fie deosebit de alarmanta este lipsa punctelor de ingrijire medicala capabile sa trateze pacientii cu COVID-19 seriosi. Pentru a intelege vulnerabilitatea prin obiectivul accesului la ingrijiri medicale critice, am generat o noua caracteristica, „ distanta mediana pana la cel mai apropiat spital” pentru toate judetele din SUA Aici vom detalia metodologia noastra pentru generarea acestei caracteristici la nivel de judet.

Lucrul eficient cu date geografice din mai multe surse necesita adesea o strategie de traducere intre unitati geografice.

Array

Aceasta traducere este o provocare tehnologica non-banala, dar in cazul COVID-19 se poate dovedi importanta pentru a raspunde la intrebari simple, dar critice, cum ar fi: exista suficiente resurse medicale disponibile pentru a deservi numarul de pacienti cu COVID-19 intr-o anumita zona?

La Topos, mentinem o cantitate mare de informatii clasificate despre locatiile companiilor, institutiilor publice etc. – uneori denumite „puncte de interes” sau „POI”. Deoarece rezolutia geografica a datelor POI este efectiv infinita (sunt puncte in spatiu), provocarea principala este cum sa agregam aceste puncte, astfel incat sa poata fi utilizate in raport cu caracteristicile disponibile la niveluri mai ridicate de granularitate, cum ar fi judetele si statele.

Array

Cea mai simpla modalitate de a aborda aceasta agregare este de a numara pur si simplu numarul de puncte care se incadreaza intr-o geografie mai larga, o strategie pe care o luam cu alte POI relevante, cum ar fi unitatile de locuit. Cu toate acestea, exista cazuri in care aceste numere nu surprind pe deplin relatia pe care o au oamenii cu resursele luate in calcul.

Cel mai apropiat spital de Spray, Oregon, se afla in judetul vecin Morrow, la peste o ora distanta.

Ce se intampla daca cel mai apropiat spital de o mare parte a populatiei unui judet se afla de fapt intr-un judet vecin sau mai multe judete distanta? Ce se intampla daca majoritatea magazinelor alimentare dintr-un judet sunt situate departe de locul in care locuiesc rezidentii judetului? Ce se intampla daca un judet reprezinta suburbiile exterioare ale unui oras major sau este afectat de terenul parcului national? Simpla numarare a punctelor nu surprinde suficient accesibilitatea lor, ceea ce este deosebit de important pentru resursele critice, cum ar fi spitale, centre de ingrijire urgenta, farmacii, magazine alimentare sau scoli.

Mai degraba decat sa numaram pur si simplu punctele dintr-o regiune, este posibil sa dorim sa avem o idee despre cat de usor pot fi accesate aceste puncte. In acest scop, ne uitam adesea nu numai la distanta geografica fata de aceste puncte, ci de fapt calculam cat este nevoie pentru a ajunge la aceste puncte prin mijloace comune de transport (mers, mers pe jos, etc.).

Timp de metrou pana la punctele selectate din New York vizualizate pe celulele S2 de nivelul 16.

In acest proiect, incepem cu timpul necesar unei ambulante pentru a ajunge la cel mai apropiat spital care are servicii de internare – adica un spital cu numar de paturi mai mare de zero.

Pentru a decide care dintre mii de locatii de spitale sunt cele mai apropiate de o anumita adresa, folosim un index geospatial bazat pe S2, care ne permite sa cautam rapid raze in jurul acelor adrese pentru a construi liste de candidati. Acest pas este important din cauza cantitatii de timp si a resurselor pe care altfel le-ar lua pentru a evalua timpul de calatorie la fiecare spital din tara. Odata ce avem lista redusa a locatiilor care sunt aproape – in linie dreapta – trebuie sa determinam care este de fapt cea mai rapida pentru a ajunge pe drumurile disponibile.

Din aceleasi motive pentru care aveam nevoie de liste de candidati la spital, avem nevoie acum de o metoda pentru limitarea numarului de adrese pe care le folosim ca origini – punctul de localizare A din care sa calculam calea catre punctul B folosind un API de rutare (aici.com, Google Maps , Mapbox etc.). Pentru a realiza acest lucru, construim un esantion – un subset semnificativ de adrese care reprezinta aproximativ intregul judet.

O modalitate de a construi acest esantion ar fi sa alegeti la intamplare in limitele geografice ale unui judet dat. Cu toate acestea, esantionarea in acest mod risca sa reprezinte in mod semnificativ supra-reprezentarea zonelor mai putin dens populate. De exemplu, in judetul Deschutes, Oregon, aceasta abordare are ca rezultat selectarea a cat mai multe puncte din terenul forestier national ca din orasul Bend.

Esantionare punctuala aleatorie in comitatul Deschutes, Oregon

Duratele de calatorie rezultate la spitalele din apropiere par a fi distribuite uniform. In mod intuitiv, acest lucru pare gresit: organizarea geografica umana tinde sa concentreze atat resursele, cat si populatia, iar in judetul Deschutes exista cel putin 3 orase care ar trebui sa impinga distributia departe de aceasta aparenta aleatorizare. Daca locuitorii judetului sunt mult mai susceptibili de a locui intr-un oras cu un spital din apropiere, ne-am astepta ca acest lucru sa se reflecte printr-o concentrare de valori in jurul unui timp mediu de calatorie mai mic.

Ne adaptam strategia de esantionare pentru a tine cont de aceasta problema, utilizand numarul populatiei grupurilor de blocuri de recensamant, care sunt semnificativ mai mici decat judetele. Nu producem valori finale la un nivel atat de scazut, dar putem folosi numarul mai mare de populatii pentru a ne evalua esantionul aleatoriu de puncte de pornire. Imaginati-va ca pentru fiecare persoana dintr-un judet punem o marmura, etichetata cu grupul de blocuri in care locuieste acea persoana, intr-o galeata. Pentru a obtine un esantion ponderat in functie de populatie, alegem in mod repetat o marmura din galeata combinata – inlocuind-o de fiecare data – si notam eticheta.

Efectul este ca fiecare persoana are sanse egale de a fi selectata , chiar daca numarul grupurilor de blocuri rezultate nu sunt ele insele egale. Odata ce am construit aceasta lista de grupuri de blocuri, alegem apoi o adresa aleatorie in limitele lor geografice.

Esantionarea punctului ponderat al populatiei in comitatul Deschutes, Oregon

Aceasta strategie de esantionare arata acum puncte grupate in jurul a trei orase din judetul Deschutes, centrele de populatie din Bend, Redmond si Sisters – cu unele valori aberante de-a lungul autostrazii 97. Valorile timpului de calatorie in spital formeaza acum ceva mai aproape de o distributie normala, cu o mediana in jurul valorii. 13 minute – o diferenta puternica fata de probabil 50 de minute inselatoare din exemplul anterior.

Avand in mana metrica Distanta mediana pana la spitalele din apropiere , o putem examina acum in legatura cu criza rapida a COVID-19. Vizualizarea de mai jos evidentiaza care judete au infectii COVID-19 pe cap de locuitor cu un acces redus la spitale (incepand cu 21 aprilie 2020)