Dynamic accessibility by car to tertiary care emergency services in Cali, Colombia, in 2020: cross-sectional equity analyses using travel time big data from a Google API
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To test a new approach to characterise accessibility to tertiary care emergency health services in urban Cali and assess the links between accessibility and sociodemographic factors relevant to health equity. DESIGN: The impact of traffic congestion on accessibility to tertiary care emergency departments was studied with an equity perspective, using a web-based digital platform that integrated publicly available digital data, including sociodemographic characteristics of the population and places of residence with travel times. SETTING AND PARTICIPANTS: Cali, Colombia (population 2.258 million in 2020) using geographic and sociodemographic data. The study used predicted travel times downloaded for a week in July 2020 and a week in November 2020. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOMES: The share of the population within a 15 min journey by car from the place of residence to the tertiary care emergency department with the shortest journey (ie, 15 min accessibility rate (15mAR)) at peak-traffic congestion hours. Sociodemographic characteristics were disaggregated for equity analyses. A time-series bivariate analysis explored accessibility rates versus housing stratification. RESULTS: Traffic congestion sharply reduces accessibility to tertiary emergency care (eg, 15mAR was 36.8% during peak-traffic hours vs 84.4% during free-flow hours for the week of 6-12 July 2020). Traffic congestion sharply reduces accessibility to tertiary emergency care. The greatest impact fell on specific ethnic groups, people with less educational attainment and those living in low-income households or on the periphery of Cali (15mAR: 8.1% peak traffic vs 51% free-flow traffic). These populations face longer average travel times to health services than the average population. CONCLUSIONS: These findings suggest that health services and land use planning should prioritise travel times over travel distance and integrate them into urban planning. Existing technology and data can reveal inequities by integrating sociodemographic data with accurate travel times to health services estimates, providing the basis for valuable indicators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».