Área de estudio
Provincia de Shandong, con una superficie whole de 158.000 km2, se encuentra en el este de China, entre 34°25′ y 38°23′ de latitud N y entre 114°36′ y 122°43′ de longitud E. Con aproximadamente 100 millones de habitantes, es la segunda provincia más grande de China. La provincia de Shandong es una región relativamente desarrollada de China con un producto interno bruto de alrededor de 8,31 mil millones en 2021. Figura 1 muestra las 16 ciudades a nivel de prefectura y 1984 subdistritos en 2021. Jinan y Qingdao son las ciudades más desarrolladas y densamente pobladas de la provincia de Shandong. La información geográfica relativa se recopiló del Centro Nacional de Ciencias y Datos del Sistema Terrestre (http://www.geodata.cn/).
La ubicación y divisiones administrativas de la provincia de Shandong. (Fuentes: http://www.geodata.cn/el mapa fue editado usando ArcGIS 10.8).
Recopilación de datos
Los datos sobre las personas que viven con el VIH se extrajeron del Sistema de Gestión de Información de Respuesta Integral al VIH/SIDA (CRIMS) de la provincia de Shandong.30,31. CRIMS es una poderosa herramienta para las pruebas, el tratamiento y la gestión del VIH/SIDA en China32y contiene las características demográficas de las PLWH, incluida la fecha de nacimiento, el sexo, la hora de muerte, la codificación geográfica de residencia, and so on.
La lista y dirección de los sitios de atención médica para el VIH/SIDA en la provincia de Shandong se obtuvieron del sitio net oficial de la Comisión de Salud de la provincia de Shandong (http://wsjkw.shandong.gov.cn/). Las coordenadas de estos sitios se recopilaron en función de sus direcciones utilizando la interfaz de programación de aplicaciones (API) de codificación geográfica de mapas de Baidu. También se recopiló el número de médicos y el consumo de medicamentos ART en 2022 para un análisis posterior que describa la capacidad de oferta y la saturación de los sitios de atención médica para el VIH/SIDA. Los datos de población utilizados en este estudio se obtuvieron del conjunto de datos ráster espaciales de población de LandScan (https://landscan.ornl.gov) con una resolución de 1 km en 2022. El conjunto de datos fue desarrollado por el Laboratorio Nacional Oak Ridge y proporcionado por East View Cartographic. Debido a la distribución espacial desigual de la población, se utilizaron los centroides de los subdistritos ponderados por población para indicar las ubicaciones de la demanda.
Métodos
El marco generalizado de 2SFCA
El método 2SFCA se utiliza para evaluar la accesibilidad espacial, que implica dos pasos33. En el primer paso, el algoritmo busca todas las ubicaciones de demanda dentro del área de influencia de cada sitio de atención médica para el VIH/SIDA en este estudio. Luego, se calcula la relación oferta-demanda para cada sitio, es decir, la oferta promedio por PLWH. En el segundo paso, se agregan las relaciones entre oferta y demanda de todos los sitios de atención médica dentro de la región de influencia de cada ubicación de demanda. La puntuación de accesibilidad espacial de la ubicación de demanda está determinada por la suma de las relaciones entre oferta y demanda de cada ubicación de demanda.
El método 2SFCA authentic adopta una función de caída de distancia dicotómica33que tiene una limitación importante34. Varias funciones adicionales de caída de distancia, como la función gaussiana35la función de potencia36y la función de densidad del kernel37, se han desarrollado para abordar esta limitación. Estas mejoras pueden unificarse mediante un marco generalizado 2SFCA desarrollado por Wang26:
$${A}_{i}={sum }_{j=1}^{n}frac{{S}_{j}fleft({d}_{ij}proper)}{ {sum }_{ok=1}^{m}left({D}_{ok}fleft({d}_{kj}proper)proper)}$$
dónde ({Ai}) es la puntuación de accesibilidad espacial en la ubicación de demanda (i), ({S}_{j}) es la capacidad de suministro en la ubicación (j), ({D}_{ok}) es el monto de la demanda, ({d}_{ij}left({d}_{kj}proper)) es la distancia o tiempo de viaje entre (i) ((ok)) y (j), (norte) es el número whole de subdistritos, (F) es una función normal de caída de distancia. En este estudio, se adoptó como función de caída de distancia el modelo de gravedad con una función de potencia, en el que no se estableció ningún umbral de distancia.25, desde la necesidad de ART para las PVVS. La función de potencia se puede formular como:
$$fleft({d}_{ij(il)}proper)= {d}_{ij(il)}^{-beta }$$
dónde (beta) es el coeficiente de fricción de viaje, que representa la resistencia de las personas para llegar a los sitios de atención médica. Elegimos múltiples valores dentro del rango. [0.5, 2.0] Para el b explorar cómo los cambios en estos factores de fricción en los viajes influyen en la accesibilidad de los servicios de atención médica para el VIH/SIDA.
El número de médicos involucrados en trabajos relacionados con el SIDA (p. ej., médicos por cada 1000 PLWH) y el suministro de medicamentos ART (p. ej., las cajas de medicamentos TAR por PLWH) se establecieron como indicadores para evaluar la puntuación de accesibilidad a los servicios de VIH/SIDA. en un subdistrito.
El marco 2SFCA invertido
Como se mencionó anteriormente, el método 2SFCA calcula la relación oferta-demanda para cada sitio de atención médica. Si se calculan las relaciones demanda-oferta, se puede obtener una evaluación de las demandas de oferta de los sitios de atención médica, que puede entenderse intuitivamente como la «población potencial» de los sitios de atención médica.38. Este método de cálculo se denomina método 2SFCA invertido (i2SFCA):
$${C}_{j}={sum }_{i=1}^{m}frac{{D}_{i}fleft({d}_{ij}proper)}{ sum_{l=1}^{n}left({S}_{l}fleft({d}_{il}proper)proper)}$$
dónde ({C}_{j}) es el potencial hacinamiento en el sitio de atención médica para el VIH/SIDA (j), ({S}_{l}) es la capacidad de suministro en la ubicación (l), ({D}_{i}) es el monto de la demanda, ({d}_{ij}left({d}_{il}proper)) es el tiempo de viaje entre (i) y (j(l)), (metro) es el número whole de sitios de atención médica, (F) es la función de caída de distancia de potencia. En este estudio, la posible saturación de un sitio de atención médica se mide mediante dos indicadores: la demanda de suministro de medicamentos ART (p. ej., PLWH por cada 1.000 cajas de medicamentos TAR) y la carga de trabajo de sus médicos (p. ej., PLWH por médico).
El método 2SFCA multimodal
La mayoría de las aplicaciones del método 2SFCA actualmente en uso generalmente representan un solo modo de transporte, a menudo un automóvil privado.39. Dichos estudios pasan por alto la realidad de que las personas pueden acceder a servicios (como centros de salud) a través de una variedad de opciones de transporte, incluidos automóviles privados, taxis, metro o autobuses. En este estudio, utilizamos el método 2SFCA multimodal mejorado por Tao et al.29, que se basa en el 2SFCA generalizado. La explicación completa de la formulación del método y los pasos detallados del procedimiento se describen en el materials complementario Texto. T1.
Estimación de la distancia de cada subdistrito a los sitios de atención médica para el VIH/SIDA
En este estudio, utilizamos las API proporcionadas por Baidu Map (lbsyun.baidu.com/index.php) a través de programación Python para obtener una evaluación confiable del tiempo de conducción y del tiempo de transporte público.40,41. Mientras tanto, hemos considerado la política de jurisdicción regional de China sobre el management de enfermedades infecciosas, que alienta a las PLWH a buscar servicios de atención médica para el VIH/SIDA dentro del nivel de prefectura de sus respectivas ciudades. Se calcularon los tiempos de viaje necesarios para que las PVVS lleguen a un sitio de atención médica en su ciudad de residencia.
Medir la accesibilidad y formular la planificación.
Usar (Sleft({S}_{1}+{S}_{2}+dots +{S}_{n}proper)) para representar la oferta whole y (Dleft({D}_{1}+{D}_{2}+dots +{D}_{m}proper)) para representar la demanda whole. Como muestra la siguiente ecuación, la puntuación de accesibilidad ((alfa)) es que su media ponderada es igual a la relación entre la oferta whole y la demanda whole en el área de estudio42.
$$alpha =sum_{i=1}^{m}(frac{{D}_{i}}{D}){A}_{i}=S/D$$
La desviación de la accesibilidad actual respecto de (alfa) Se utiliza para medir la desigualdad. Utilizamos el método de mínimos cuadrados para minimizar la varianza del índice de accesibilidad. ({Ai}) en todas las ubicaciones de demanda (i) redistribuyendo la oferta ({S}_{j}) entre los lugares de suministro (j)37.
$$min={sum_{i=1}^{m}{D}_{i}({A}_{i}-alpha )}^{2}$$
En este estudio, todas las figuras de este estudio se produjeron con ArcGIS 10.8 (Esri, https://www.esri.com/en-us/arcgis/merchandise/arcgis-desktop/overview). El proceso de generación de figuras implicó la importación de datos, análisis espacial y diseño cartográfico dentro del software program. Además, se realizó un análisis de interpolación espacial de Kriging en ArcGIS 10.8 para generar una superficie continua de distribución de accesibilidad espacial. Un equipment de herramientas ArcGIS automatizado desarrollado por Zhu y Wang43 se utilizó para implementar 2SFCA e i2SFCA. Se utilizó Python 3.11 para formular la planificación relacionada de la optimización del diseño espacial.
Aprobación ética y consentimiento para participar.
Todos los métodos de nuestro estudio se llevaron a cabo de acuerdo con las directrices y regulaciones pertinentes. El protocolo fue aprobado por el comité de ética de los Centros para el Management y la Prevención de Enfermedades (CDC) de Shandong (2021-50). Todos los sujetos y/o sus tutores legales dieron su consentimiento informado verbal.
