El Fin Del Conocimiento - Bóveda 2 - ICLR (2014-2023)

graph LR classDef equity fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef racialdata fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef health fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; classDef neighborhood fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef policy fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; A[Elaine Nsoesie
ICLR 2023] --> B[Equidad: soluciones personalizadas,
no solo igualdad. 1] A --> C[AIM AHEAD, proyectos de
Racial Data Tracker. 2] C --> D[Racial Data Tracker:
datos sobre disparidades. 3] A --> E[Vecindario: determinante principal
de la esperanza de vida. 4] E --> F[Riqueza, raza se intersectan
con el vecindario. 4] A --> G[Determinantes sociales impactan
la salud más que el cuidado. 5] A --> H[La esperanza de vida en EE.UU.
varía por raza, género. 6] A --> I[Las políticas de redlining aún
impactan la salud, segregación. 7] A --> J[El aprendizaje automático estima
la obesidad a partir de imágenes. 8] A --> K[Análisis: disparidades raciales en
entorno construido, salud. 9] K --> L[164M imágenes, 59K
vecindarios analizados. 10] K --> M[Vecindarios clasificados por
raza, mapas de redlining. 10] K --> N[Enfoque en características del
entorno construido relacionadas con la salud. 11] K --> O[Políticas de 1930 aún impactan
la composición racial. 12] K --> P[La calidad de la vivienda media
disparidades de sueño, asma. 13] A --> Q[Objetivo: medir inequidades
para informar políticas. 14] A --> R[La riqueza, la discriminación dan forma
a los vecindarios de forma independiente. 15] A --> S[Análisis de impactos futuros
de políticas en consideración. 16] A --> T[El cambio a lo largo del tiempo varía
por área, intervenciones. 17] A --> U[Preocupación por el sesgo de datos,
debe mitigarse. 18] A --> V[Intervenciones dirigidas, comprometidas con la comunidad
necesarias, no una solución única. 19] A --> W[La investigación impacta el comportamiento,
resultados considerados en el diseño. 20] A --> X[Cuantificar disparidades motiva
a los responsables políticos a cambiar. 21] A --> Y[Colaboración con profesionales
para influir en la vigilancia. 22] A --> Z[La investigación debe proporcionar
orientación política accesible. 23] Z --> AA[Ejemplo: añadir espacios verdes
al entorno construido. 24] A --> AB[Estudiar otros países en contextos
políticos específicos, impactos. 25] A --> AC[Examinar políticas con resultados
de disparidad positivos, negativos. 26] A --> AD[Clasificaciones de 1930 problemáticas
evitar tales etiquetas. 27] A --> AE[Menos segregación, mejor
salud socioeconómica en general. 28] A --> AF[Disparidades raciales en
vivienda persisten hoy. 29] A --> AG[Limitaciones del IMC en
análisis de obesidad reconocidas. 30] class A,B equity; class C,D racialdata; class E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,AG health; class Q,R,S,T,U,V,W,X,Y,Z,AA,AB,AC,AD,AE,AF policy;

Resumen:

1.-La equidad significa encontrar a las personas donde están y proporcionar soluciones basadas en sus diferentes necesidades individuales, no solo igualdad.

2.-Dos proyectos clave: AIM AHEAD para aumentar la diversidad en IA para la salud, y Racial Data Tracker para resaltar el racismo estructural.

3.-Racial Data Tracker recopila y difunde datos sobre disparidades raciales en varios temas para informar la defensa y la formulación de políticas. Se lanza este mes.

4.-El vecindario de una persona es un determinante importante de su esperanza de vida. La riqueza y la raza/etnicidad también se intersectan con el vecindario.

5.-Los determinantes sociales de la salud (condiciones de nacimiento, vida, trabajo) impactan la salud más que la atención clínica. Incluye factores socioeconómicos y ambientales.

6.-La esperanza de vida varía significativamente por raza en EE.UU. Los hombres tienen una esperanza de vida más baja que las mujeres en todos los grupos raciales.

7.-Las políticas históricamente racistas como el redlining de vecindarios en la década de 1930 continúan impactando las disparidades de salud y la segregación en esas áreas hoy en día.

8.-El análisis de aprendizaje automático de imágenes satelitales puede estimar con precisión las tasas de obesidad a nivel de vecindario, superando a otros datos como puntos de interés.

9.-Un nuevo análisis examinó 164 millones de imágenes de vista de calle para cuantificar las disparidades raciales en el entorno construido y su impacto en la salud.

10.-Se clasificaron vecindarios por mayoría racial y se compararon con mapas de redlining de la década de 1930. Los datos cubrieron 59 mil vecindarios en muchas ciudades de EE.UU.

11.-Análisis enfocado en características del entorno construido conocidas o potencialmente relacionadas con la salud como espacios verdes, viviendas, aceras, pasos de peatones, etc.

12.-Se encontró una fuerte asociación persistente entre las clasificaciones de vecindarios de la década de 1930 y la composición racial moderna, sugiriendo un impacto duradero de políticas discriminatorias.

13.-El hallazgo más significativo fue que la mala calidad de la vivienda/multifamiliar mediaba fuertemente las disparidades en el sueño y el asma. La vivienda es crítica para la salud.

14.-El objetivo es medir y resaltar las inequidades para que puedan informar cambios en las políticas. Sin medición, las disparidades son ignoradas.

15.-La riqueza y los factores económicos se intersectan con la vivienda y la salud, pero las políticas discriminatorias también han dado forma de manera independiente a los entornos de vecindarios.

16.-El equipo está considerando cómo analizar los impactos potenciales futuros de las políticas actuales, como las implementadas durante la respuesta a la pandemia de COVID-19.

17.-El cambio a lo largo del tiempo es evidente en algunas áreas que empeoran, otras mejoran dependiendo de las intervenciones dirigidas. Racial Data Tracker mostrará tendencias.

18.-El sesgo en los datos utilizados para comprender estos problemas es una preocupación real que debe ser cuidadosamente considerada y mitigada.

19.-Factores complejos interseccionales requieren intervenciones dirigidas y comprometidas con la comunidad, no políticas de talla única. Pero algunos determinantes sociales de la salud son consistentes a nivel global.

20.-La investigación en sí misma puede influir en el comportamiento y los resultados, por lo que los impactos potenciales en la sociedad deben ser considerados en el diseño del estudio y la compartición de datos.

21.-Cuantificar y visualizar disparidades, incluso si ya son generalmente conocidas, es importante para motivar a los responsables políticos a realizar cambios a lo largo del tiempo.

22.-Colaboró directamente con profesionales de la salud pública en proyectos pasados para influir en la vigilancia de enfermedades. Racial Data Tracker se basa en el seguimiento de COVID.

23.-Más allá de demostrar que existen disparidades, la investigación debe proporcionar orientación sobre posibles soluciones políticas de manera accesible para permitir la defensa.

24.-Cambiar el entorno construido, como agregar espacios verdes, es un ejemplo de una solución política a la que la investigación podría apuntar.

25.-Es necesario estudiar otros países en sus contextos políticos específicos; es probable que los impactos varíen y los resultados no deben ser sobregeneralizados.

26.-Examinar políticas con resultados de disparidad positivos frente a negativos podría sugerir cómo diseñar mejores políticas correctivas para el futuro.

27.-Las clasificaciones de redlining de la década de 1930 fueron altamente problemáticas y discriminatorias; no deberíamos volver a tales etiquetas hoy.

28.-Los vecindarios menos segregados tienden a tener mejores resultados socioeconómicos y de salud en general. Es necesario revertir los impactos de las políticas racistas.

29.-Las disparidades raciales en la propiedad de viviendas, préstamos y tasaciones persisten hoy en ciudades como Boston como un legado de la discriminación histórica.

30.-El IMC como métrica para la obesidad puede ser problemático en poblaciones diversas; una limitación reconocida en algunos de los análisis presentados.

Bóveda de Conocimiento construida porDavid Vivancos 2024