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La pandemia actual de covid-19 ha puesto de relieve las desigualdades 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 son 1,4 veces más probabilidades de contraer el coronavirus , y 2,8 veces más probabilidades de morir por covid-19. Del mismo modo, los nativos americanos y los hispanos/latinos tienen casi el doble de probabilidades de infectarse con 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 salud pública?
Comprender la geografía de la inequidad en salud
Una herramienta que puede ayudarnos a comprender la mayor tasa de infección y mortalidad por coronavirus entre las personas de color es el mapeo producido por un sistema de información geográfica (SIG). GIS correlaciona la geografía con cuestiones 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 mapearon en la pandemia fue la ubicación de las poblaciones vulnerables. Cada capa de datos tuvo en cuenta varios factores que contribuyeron a tal vulnerabilidad. Estos incluyen 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 de transporte público y aquellos en situaciones de convivencia grupal; y desventajas socioeconómicas a través de la pobreza, la educación inadecuada y la falta de seguro médico. Los análisis dinámicos que permitió GIS guiaron de inmediato las acciones de los primeros en responder y les dieron a los epidemiólogos una forma basada en evidencia para evaluar la vulnerabilidad contra la accesibilidad y la capacidad del hospital.
A medida que crecía 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.
Mapeo de casos de covid-19 en toda Europa
Durante mucho tiempo se ha entendido que las personas que viven en el centro de las ciudades se enfrentan a condiciones que tienen una clara correlación con la salud en general. Estos incluyen la 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 relacionado con la crisis del covid es el porcentaje desproporcionado de personas de color en trabajos de servicios que los ponen en contacto cercano diario con el virus.
GIS puede ayudar a identificar dónde existen disparidades en los resultados, realizar análisis para comprender las causas fundamentales y centrar 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 GIS 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 soluciones potenciales. Esto significa que podemos proporcionar medidas 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 contribuyentes en contexto, es posible que no anticipe posibles problemas o soluciones.
GIS para la distribución efectiva de la vacuna covid-19
Otro problema relacionado con la pandemia vinculado estrechamente a la geografía es cómo llevar las vacunas contra el covid al público de manera equitativa, segura y eficaz. GIS proporciona las herramientas para analizar las necesidades prioritarias, 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 aquellas instalaciones actualmente aptas 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, GIS también se puede usar 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 a 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 la implementación 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, en función de múltiples modos de viaje (por ejemplo, conducir, caminar, transporte público ).
Geraghty explica: Esa perspectiva geográfica ayudará a encontrar brechas. ¿Quién queda fuera? ¿Dónde están las poblaciones que no están dentro del rango de las instalaciones identificadas? Aquí es donde GIS puede 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 GIS 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 estacionamientos grandes 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 han sido vacunadas 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 recibirla. Los mapas podrían incluso 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 una 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 contra el covid, la conexión entre la geografía y la resolución de problemas sociales y de salud pública era muy clara. El uso de GIS para abordar la falta de vivienda es un ejemplo.
En el condado de Los Ángeles, GIS se ha utilizado para mapear la población sin hogar por ubicación, y también para documentar y analizar los factores de riesgo que crean la falta de vivienda 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 (PTSD). Por el contrario, en el área noreste, el factor de riesgo predominante en la creación de nuevas personas sin hogar fueron las mujeres y los niños que escapaban de la violencia doméstica.
En el condado de Snohomish, Washington, los trabajadores de la salud salieron a la calle para recopilar los datos necesarios para facilitar dicho mapeo de factores de riesgo. Utilizaron GIS para realizar la encuesta y el censo semestrales de personas sin hogar, recopilando detalles sobre las condiciones y necesidades de 400 personas en poco tiempo. Recolectaron información estándar como la edad de las personas en los campamentos y si alguno era veterano e informaron si vieron agujas usadas para drogas.
Una vez que se identifican las diferencias específicas de la 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 de la pandemia
Abordar las disparidades relacionadas con las condiciones de vida, las ubicaciones y la genética siempre ha sido un factor de propagación de enfermedades y mortalidad, pero nunca se ha rastreado, medido ni analizado a tal escala. Sin embargo, enfrentar la crisis del covid ha sido un caso continuo de recuperación, tratando de encontrar y correlacionar datos críticos para salvar vidas, y Geraghty no quiere que se repita ese nivel de actividad frenética.
Construir sistemas sólidos de preparación de salud pública significa tener listos los datos fundamentales, explica. Por ejemplo, ¿dónde están, en relación con la población, 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 cosa que sea 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 otras cuestiones; por ejemplo, se necesita un mejor y mayor intercambio de datos, así como una gobernanza más clara para la cual los datos son aceptables para compartir, de modo que nada retrase las comunicaciones esenciales entre las instituciones en la próxima crisis. Y la interoperabilidad mejorada del sistema que garantice que los sistemas clave puedan trabajar juntos para mantener los datos actualizados y los tiempos de reacción rápidos debe ser una prioridad. La pandemia de covid-19 ha sido una tragedia en términos de vidas humanas. Pero si podemos aprender de ello, tal vez podamos hacer correcciones para que todas las comunidades y las generaciones futuras puedan esperar vidas mejores, más largas y más saludables.
Este contenido fue producido por Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.