O poder dos dados locais em ação

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Com o City Health Dashboard, as comunidades dos Estados Unidos estão usando os dados apresentados em um site rico em recursos para criar comunidades mais saudáveis ​​e mais justas. As lições aprendidas ajudarão mais líderes comunitários a identificar desafios locais de saúde e fechar lacunas nas cidades e bairros dos EUA.

Se você conheceu crianças nascidas e criadas em um bairro de sua cidade, tendem a viver 10, 20 ou até 30 anos a mais do que os criados em outro, que tipo de perguntas você faria?

Dados locais sobre fatores sociais, econômicos e de saúde podem ajudar os planejadores da cidade, os formuladores de políticas e os defensores da comunidade a iluminar abordagens para esses desafios e promover mudanças.

Ouvimos dos líderes da cidade que havia uma falta de dados no nível da cidade e do bairro, mostrando claramente quais fatores têm maior influência na saúde e no bem-estar da comunidade. Então, começamos a trabalhar e criamos o City Health Dashboard. Lançado em 2018, o Dashboard integra dados de cidades e bairros de várias fontes nacionais, fornecendo 37 medidas que abordam a saúde, como taxas de obesidade e expectativa de vida, e condições que moldam a saúde, como pobreza infantil, desemprego e segregação residencial . As 500 maiores cidades do país – aquelas com população de aproximadamente 66.000 ou mais – estão todas representadas no Painel, que também inclui um rico conjunto de recursos para ajudar as cidades a tomar medidas para melhorar a saúde.

Para a equipe do City Health Dashboard, nosso primeiro ano explorando o poder dos dados locais para entender e melhorar a saúde foi emocionante, com muitas lições aprendidas. Investigamos dados sobre a disponibilidade de parques e moradias populares, taxas de crianças em situação de pobreza e obesidade e outros fatores que afetam a saúde nas maiores cidades do país. Fora dessa exploração de dados, continuamos a abordar lacunas nas necessidades de dados, adicionando novos recursos que tornam o Painel uma ferramenta ainda mais poderosa para cidades e comunidades que trabalham para construir uma Cultura de Saúde. Estamos felizes em compartilhar três coisas que aprendemos em nosso primeiro ano e convidamos você a explorar o Painel por conta própria.

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Primeiro, os dados locais são tão poderosos porque permitem que as cidades se aprofundem nos fatores que impulsionam a saúde. É difícil ser saudável quando você mora em lugares onde não pode comprar alimentos saudáveis, encontrar moradias seguras e acessíveis ou garantir empregos bem remunerados. Os dados locais iluminam essas lacunas, apontando oportunidades para agir e melhorar a saúde. Os dados da vizinhança são particularmente úteis para cidades pequenas e médias que podem não ter os recursos e a capacidade para realizar uma coleta e análise de dados mais abrangentes.

Com os dados do Painel e visualizações fáceis de usar, os líderes comunitários em cidades como Grand Rapids, Michigan, população 195.355, podem ver como as oportunidades de saúde e bem-estar nos bairros próximos um do outro podem diferir drasticamente.

Para garantir que o crescimento econômico seja igualmente distribuído entre as comunidades em Grand Rapids, as autoridades locais usaram os dados do Painel sobre desemprego, desigualdade de renda, pobreza infantil e expectativa de vida para identificar o que chamam de "Bairros de Foco", onde os moradores mais sofrem. Com parceiros como a Invest Health, a cidade decidiu se concentrar nesses 17 bairros identificados para fazer melhorias e fechar lacunas de oportunidade. Por exemplo, quando a cidade recebeu mais de US $ 50 milhões em créditos tributários para moradias de baixa renda para fornecer moradias mais acessíveis, direcionou esses recursos para esses bairros de foco, garantindo que os fundos chegassem àqueles que mais precisavam. Os dados do painel fornecem o nível de granularidade que os líderes da cidade precisam para identificar padrões, conectar os pontos e convocar diversos membros da comunidade para resolver problemas para melhorar a saúde.

Segundo, o painel revelou padrões notáveis ​​em relação à segregação residencial e expectativa de vida. O Painel mostra grandes lacunas na expectativa de vida, algumas de 20 a 30 anos, entre bairros de muitas cidades. Embora a diferença média entre as 500 cidades do Dashboard entre os bairros com expectativa de vida mais curta e mais longa seja de 12,4 anos, as cidades que apresentam taxas mais altas de segregação racial / étnica do bairro também tendem a ter maiores lacunas na expectativa de vida entre os bairros. Chicago tem a maior lacuna na expectativa de vida em 30,1 anos. Washington, D.C., tem uma lacuna na expectativa de vida de 27,5 anos, seguida pela cidade de Nova York (27,4 anos).

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Os dados do painel mostram que a segregação residencial está associada a vidas mais curtas. Isso pode ser causado por vários fatores. As crianças que crescem em bairros segregados tendem a ter menos acesso a boas escolas e espaços verdes para brincar e se exercitar, além de maior exposição ao crime e a toxinas ambientais. Quando esses fatores são combinados, sua influência na saúde pode ser especialmente prejudicial.

A boa notícia é que temos ferramentas e políticas para ajudar cidades e comunidades a melhorar a saúde de seus residentes. A pesquisa mostra que programas pré-K universais, moradias seguras e acessíveis, salário mínimo mais alto e maior acesso à atenção primária, todos trabalham para melhorar a saúde. Os desafios e as soluções serão diferentes para cada comunidade. Os dados do Dashboard equipam as cidades para aprofundar e iniciar conversas sobre como construir comunidades prósperas e mais justas, melhorando a educação, a moradia, as oportunidades econômicas e outros fatores.

Por fim, identificamos Recursos do painel que são particularmente valiosos e os fortaleceram. Atualizamos nossa seção Agir, oferecendo aos líderes da cidade e da comunidade estratégias adicionais para promover mudanças. Por exemplo, além de identificar recursos para projetar uma política de “ruas completas” para tornar as estradas seguras e acessíveis a pedestres e veículos, agora você pode explorar oportunidades de financiamento e estratégias de parceria que podem ajudar a tornar essas iniciativas realidade em sua comunidade.

Novos mapas interativos permitem ver onde e como as medidas se sobrepõem, bairro a bairro. Por exemplo, em Buffalo, Nova York, os bairros com maiores taxas de crianças em situação de pobreza também tendem a ter maiores taxas de problemas de saúde mental. Embora isso possa parecer intuitivo, o backup da intuição com dados é como os recursos são alocados, os programas são executados e as mudanças iniciadas no nível local.

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Os mapas do City Health Dashboard podem ser uma ferramenta poderosa para visualizar áreas de necessidade.

Com 37 medidas de saúde e bem-estar em 500 cidades, você pode usar o Painel para comparar cidades e cidades. Com a adição de dados plurianuais para 29 métricas, agora você também pode acompanhar as mudanças na sua comunidade ano a ano. Esses novos recursos do Painel ajudam as comunidades a entender melhor seus maiores desafios e, mais importante, a agir onde mais importa.

Visite www.cityhealthdashboard.com para explorar os dados, assine nossa lista de e-mails e siga-nos no Twitter @cityhealthdata para as atualizações mais recentes.

Sobre o autor

Marc N. Gourevitch, MD, MPH, é o professor de Muriel e George Singer e presidente fundador do Departamento de Saúde da População da NYU Langone Health. O foco do trabalho do Dr. Gourevitch está no desenvolvimento de abordagens que alavancam a prestação de serviços de saúde e intervenções em nível de política e comunidade para promover a saúde das populações. Dr. Gourevitch lidera o City Health Dashboard. Leia sua biografia completa.

Sobre o City Health Dashboard

O City Health Dashboard foi criado pela NYU Langone Health, Departamento de Saúde da População, em parceria com a NYU Wagner Graduate School of Public Service, a National Resource Network, a International City / County Management Association e a National League of Cities, com o apoio da Fundação Robert Wood Johnson.

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