近隣の貧困指数とプロバイダーのジオコーディングは、糖尿病アウトリーチのための重要なキャッチメント地域を特定する

The Neighborhood Deprivation Index and Provider Geocoding Identify Critical Catchment Areas for Diabetes Outreach.

• Ashby F Walker
• Hui Hu
• Nicolas Cuttriss
• Claudia Anez-Zabala
• Katarina Yabut
• Michael J Haller
• David M Maahs

抄録

目的:

フロリダ州とカリフォルニア州におけるProject ECHO™ 1型糖尿病（T1D）プログラムを設計するにあたり、各州のプライマリ・ケア・プロバイダー（PCP）と内分泌科医のジオコーディングと併せて、隣人剥奪指数（NDI）を使用して、内分泌科プロバイダーの密度が低い地域と健康リスク/貧困が高い地域を同時に特定しました。NDIは、健康アウトカムの重要な指標であることが証明されている貧困の多くの側面を測定する。

PURPOSE: In designing a Project ECHO™ Type 1 Diabetes (T1D) program in Florida and California, the Neighborhood Deprivation Index (NDI) was used in conjunction with geocoding of primary care providers (PCPs) and endocrinologists in each state to concurrently identify areas with low endocrinology provider density and high health risk/poverty areas. The NDI measures many aspects of poverty proven to be critical indicators of health outcomes.

方法論:

カリフォルニア州とフロリダ州のNDIマップの作成には、2013年から2017年のアメリカン・コミュニティ・サーベイ（ACS）5年推計のデータを使用した。さらに、Google Geocoding APIとTravelTime Search Application Programming Interface (API)を使用して、両州のPCPと内分泌学者のための一般に公開されているプロバイダーのディレクトリを使用して、ジオコーディングと30分のドライブタイムバッファを実施しました。

METHODS: The data from the 2013-2017 American Community Survey (ACS) 5-year estimates were used to create NDI maps for California and Florida. In addition, geocoding and 30-minute drive-time buffers were performed using publicly available provider directories for PCPs and endocrinologists in both states by Google Geocoding API and TravelTime Search Application Programming Interface (API).

結果:

これらの調査結果に基づいて、我々はとの地域として高いニーズのキャッチメントエリアを定義しました。1）最寄りの内分泌科医への30分以上のドライブが、最寄りのPCPへの30分のドライブ内で、2）最高の四分位のNDI、および3）中央値（国勢調査トラクトのための5,199、および国勢調査ブロックグループのための1,394）以上の人口。カリフォルニア州とフロリダ州の12,181の国勢調査トラクトと34,490の国勢調査ブロック群のうち、これらの基準を満たす57のトラクトと215のブロック群を高ニーズ集積地域として特定した。

RESULTS: Based on these findings, we defined high need catchment areas as areas with: 1) more than a 30-minute drive to the nearest endocrinologist, but within a 30-minute drive to the nearest PCP; 2) an NDI in the highest quartile; and 3) a population above the median (5,199 for census tracts, and 1,394 for census block groups). Out of the 12,181 census tracts and 34,490 census block groups in California and Florida, we identified 57 tracts and 215 block groups meeting these criteria as high need catchment area.

結論:

地理空間分析は、糖尿病プログラム開発におけるアウトリーチ活動に効果的に焦点を当てるための重要な初期の方法論的ステップを提供する。NDIとジオコーディングされたプロバイダーのディレクトリを統合することで、T1Dと暮らす最も脆弱な集団に到達するための、より費用対効果の高い、ターゲットを絞った介入が可能になる。

CONCLUSION: Geospatial analysis provides an important initial methodologic step to effectively focus outreach efforts in diabetes program development. The integration of the NDI with geocoded provider directories enables more cost-effective and targeted interventions to reach the most vulnerable populations living with T1D.

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