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Updated: Sep 18, 2025

Trajectory Data Analyses for Pedestrian Space-time Activity Study
Published on: February 25, 2013
确定获得COVID-19疫苗的机会较低的地区:一个新的目标框架,包括移动数据
Defeng Tao1, Joseph Agor2, Jessina McGregor3
1School of Mechanical, Industrial, and Manufacturing Engineering, Oregon State University, 224 Rogers Hall, Corvallis, OR 97331, USA.
一个新的基于数据的移动性 (MDD) 定义更好地识别了COVID-19疫苗接种机会较低的地区. 这种方法揭示了贫困,就业和人口统计方面的差异,这对公平的资源分配至关重要.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 流行病学 流行病学
- 地理空间分析的研究.
背景情况:
- COVID-19疫苗分配揭示了获取差异,需要公平的规划.
- 现有的可访问性指标可能不准确地反映现实世界的访问挑战.
- 提出了一种新的数据驱动的移动性 (MDD) 定义,以确定有限的COVID-19疫苗接种机会的地区.
研究的目的:
- 引入和验证基于数据的流动性 (MDD) 框架,以确定COVID-19疫苗接种能力较低的地区.
- 将MDD方法与使用多种访问措施的传统定义 (调整的USDA食物沙漠) 进行比较.
主要方法:
- 为了开发MDD框架,收集了地理空间移动性数据.
- 俄勒冈州的人口普查区域使用MDD方法和USDA适应的食物沙漠定义分析了低疫苗接种率.
- 十个空间和社会接入措施被用于比较分析.
主要成果:
- 与美国农业部识别的区域相比,MDD识别的低通道区域的空间可访问性较低.
- 这些MDD小册子还显示了较高的贫困率,失业率,没有保险的个人和较低的教育程度.
- 在MDD低接入地区,老年人,美洲印第安人和阿拉斯加原住民人口的比例更高.
结论:
- 拟议的MDD框架提供了一种更具代表性的方法,用于识别有限的COVID-19疫苗接种机会的地区.
- 这种方法作为改善公平资源分配和分配策略的基础.
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