ブラジルの半乾燥地域の干ばつに対する健康の脆弱性の空間的パターンの分析

健康決定要因は、干ばつなどの長期災害に関連する影響を形作る上で重要な役割を果たす可能性があります。人口の多い乾燥地域での分布を理解することは、脆弱性をマッピングし、現在および将来の脅威に対する対処戦略を人間の健康に設定するのに役立つ可能性があります。この研究の目的は、干ばつ、健康、および多次元指数を使用した決定要因の関係に関して、ブラジルの半乾燥地域の最も脆弱な自治体を特定することでした。場所ベースのフレームワークから、ブラジルの半乾燥地域の1135の自治体について、疫学的、社会経済的、農村部、および健康インフラストラクチャのデータが取得されました。探索的因子分析を使用して、32の変数を4つの独立した因子に減らし、健康脆弱性指数を計算しました。健康の脆弱性は、この半乾燥地域の社会的決定要因、農村の特徴、および水へのアクセスによって調整されました。人間の福祉と経済発展が最も高い自治体と、最悪の生活条件と健康状態を持つ自治体との間には明確な区別がありました。空間パターンは、半乾燥地域の西部、東部、北東部で最も脆弱な自治体のクラスターを示しました。関連する脆弱性の空間的視覚化は、社会的不平等を減らすことに焦点を当てるべき健康増進政策に関する意思決定をサポートします。さらに、政策立案者には、最悪の社会経済的および健康状態を持つ人々や地域を特定するための簡単なツールが提示されており、より公平なアクションとリソースのターゲティングを促進できます。さらに、結果は、この地域の中期および長期の健康結果に関連する可能性のある社会的決定要因の理解に貢献しています。

Health determinants might play an important role in shaping the impacts related to long-term disasters such as droughts. Understanding their distribution in populated dry regions may help to map vulnerabilities and set coping strategies for current and future threats to human health. The aim of the study was to identify the most vulnerable municipalities of the Brazilian semiarid region when it comes to the relationship between drought, health, and their determinants using a multidimensional index. From a place-based framework, epidemiological, socio-economic, rural, and health infrastructure data were obtained for 1135 municipalities in the Brazilian semiarid region. An exploratory factor analysis was used to reduce 32 variables to four independent factors and compute a Health Vulnerability Index. The health vulnerability was modulated by social determinants, rural characteristics, and access to water in this semiarid region. There was a clear distinction between municipalities with the highest human welfare and economic development and those municipalities with the worst living conditions and health status. Spatial patterns showed a cluster of the most vulnerable municipalities in the western, eastern, and northeastern portions of the semiarid region. The spatial visualization of the associated vulnerabilities supports decision making on health promotion policies that should focus on reducing social inequality. In addition, policymakers are presented with a simple tool to identify populations or areas with the worst socioeconomic and health conditions, which can facilitate the targeting of actions and resources on a more equitable basis. Further, the results contribute to the understanding of social determinants that may be related to medium- and long-term health outcomes in the region.