Mối quan hệ giữa dữ liệu Census và kế hoạch dịch vụ khẩn cấp

Làm thế nào mà dữ liệu Census trực tiếp định hình dịch vụ cấp cứu

Dịch vụ cấp cứu bao gồm nhiều chức năng khác nhau, và dữ liệu thống kê liên quan đến mỗi người theo nhiều cách khác nhau.

Dịch vụ cứu hỏa:

Bộ phận phòng cháy (NFPA) đề nghị các trạm cứu hỏa được định vị để các trạm động cơ đầu tiên đến trong vòng 4 phút gọi trong khu vực đô thị và 6 phút ở vùng nông thôn cần thiết. Các máy tính sử dụng mật độ dân số và mạng xã hội để xác định thời gian đáp ứng và khoảng cách. Dữ liệu về nhà ở, kiểu nhà ở và tuổi tác dụng của các cấu trúc giúp dự đoán nguy hiểm. Lấy thí dụ, với các cấu trúc cao của các cấu trúc bằng gỗ cần thiết các chương trình phòng cháy và phòng cháy lớn hơn.

Ngoài ra, dữ liệu kinh tế xã hội dân số đã bị hủy hoại giúp các sở cứu hỏa điều chỉnh các nỗ lực giáo dục công cộng. các khu vực thu nhập thấp thường có tỷ lệ tử vong cao hơn do thiếu báo động khói, sự thực hành nóng không an toàn, và nhà ở quá đông đúc. các chương trình cài đặt mục tiêu cho báo động khói và bình chữa cháy phụ thuộc vào việc biết nơi cư trú của những người này.

Dịch vụ Y tế khẩn cấp (EMS): Bộ mã tài nguyên

Dự tính là dự đoán số liệu thống kê, xác định số lượng cuộc gọi, và dự tính các cuộc cứu thương và dự đoán các sự kiện thương vong hàng loạt. Tuổi tác là một trong những dự đoán mạnh nhất về các trường hợp khẩn cấp y tế: những cá nhân cao tuổi ở mức EMS ở mức cao hơn gấp hai đến ba lần so với người lớn. kế hoạch hóa sử dụng dữ liệu tuổi để ước tính số lượng nhân viên cấp cứu và xe cứu thương cần thiết cho mỗi đầu người.

Dữ liệu về bệnh kinh tế không trực tiếp được thu thập, nhưng do đó tình trạng kinh tế xã hội và điều kiện nhà ở là quyền mạnh.

Luật pháp: Phòng ngừa và phản ứng

Trong khi không hoàn toàn là một dịch vụ khẩn cấp, thực thi pháp luật là một thành phần quan trọng của sự phản ứng khẩn cấp trong thời kỳ dân sự bất ổn, khủng bố và cuộc sơ tán quy mô lớn.

Trong những trường hợp khẩn cấp cần quản lý đám đông hay thực thi giới nghiêm, biết được dân số ban ngày của các khu thương mại là cần thiết dữ liệu cho thấy rằng nhiều khu vực trung tâm thành phố có dân cư thấp nhưng số lượng lớn người đi qua hàng ngày, có nghĩa là kế hoạch sơ tán phải tính toán cho sự gia tăng tạm thời dân số.

Sự chuẩn bị và đáp ứng của thảm họa

Ở cấp độ quản lý khẩn cấp, dữ liệu điều khiển dân số là cột sống của kế hoạch giảm thiểu rủi ro. FEMA dùng dữ liệu thống kê với bản đồ mức độ khẩn cấp có khả năng dự đoán số người cần sơ tán trong một sự kiện lũ lụt. Thông tin này hướng dẫn địa điểm trú ẩn khẩn cấp, vận chuyển các phương tiện cấp cao, và các phương tiện vận chuyển nước nhanh.

Trong đại dịch COVID-19, Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa dịch bệnh (CEC) dựa trên dữ liệu thống kê để xác định các cộng đồng có nguy cơ cao nhất. Các phòng y tế xã hội sử dụng phụ lục (SVI) do CDC dùng dữ liệu ACS, phân loại các thông tin thống kê bởi các yếu tố như nghèo đói, thiếu phương tiện tiếp cận xe hơi, và nhà ở đông. Các bộ y tế công cộng sử dụng SVI để ưu tiên phân phối vắc xin, thử nghiệm và các chiến dịch nhận thức công cộng. Các bệnh viện sử dụng dữ liệu để kiểm tra sức khỏe cần thiết cho giường và nhân viên chăm sóc đặc biệt.

Thí dụ và nghiên cứu trường hợp trên thế giới

Việc áp dụng dữ liệu thống kê trong kế hoạch khẩn cấp không phải là lý thuyết, nhưng là bằng chứng cho thấy sức mạnh và giới hạn của thông tin về nhân khẩu học.

Bão Katrina (2005)

Có lẽ ví dụ nổi tiếng nhất về kế hoạch khẩn cấp thất bại xảy ra khi bão Katrina xảy ra ở New Orleans sau khi phân tích sau khi chiến dịch phân tích sau đó cho thấy rằng dữ liệu thống kê đã cho thấy một phần quan trọng của dân số thiếu phương tiện cá nhân -- đặc biệt 27% các hộ gia đình ở New Orleans không có quyền sử dụng xe hơi mặc dù vậy, các kế hoạch sơ tán giả định tự cứu kết quả là thảm họa nhân đạo mà hàng ngàn người bị mắc kẹt. sau Katrina, FEMA cập nhật kế hoạch sơ tán của họ yêu cầu xem xét lại dữ liệu số lượng xe có sẵn sàng, nghèo và tình trạng tàn tật

California Wildfires (20202020)

Trong những vụ cháy ở Bắc California, chẳng hạn như hỏa hoạn và cháy trại, các dịch vụ cấp cứu phải đối mặt với những khu vực đông dân cư với những con đường hẹp và những tuyến đường có hạn, những kế toán viên sử dụng dữ liệu thống kê để xác định cộng đồng với những người lớn tuổi và hộ gia đình không có xe cộ. Trong một số khu vực, việc di tản được cải tiến bằng cách nhắm vào dữ liệu đa ngôn ngữ trên các ngôn ngữ được sử dụng.

COVID-19 Pandemic (2020–2023)

Đại dịch đã chứng minh dữ liệu thống kê quan trọng như thế nào cho dự án khẩn cấp sức khỏe. SVI của CDC được dùng để xác định các cộng đồng nơi các yếu tố xã hội và cấu trúc tăng mức độ nguy hiểm COVID 19. Ví dụ, giấy nhỏ thống kê với tỷ lệ nhân viên quan trọng trong dịch vụ thực phẩm hoặc y tế phải đối mặt với tỷ lệ tiếp xúc cao hơn. Các chiến dịch vận động di động được triển khai đến những vùng này. Trong khi đó, các bệnh viện đã sử dụng dữ liệu thống kê để dự án dự án hàng loạt và phân phối hợp và phí phát và PPE.

Những thử thách và giới hạn dữ liệu CNsus

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng dữ liệu thống kê không hoàn hảo.

Thời gian và mức độ thường xuyên

Trong nhiều cộng đồng, đặc tính dân số có thể thay đổi đáng kể trong giai đoạn đó, đặc biệt là trong những vùng có sự tăng hay giảm dần nhanh. ACS cung cấp những ước tính hàng năm, nhưng đối với những vùng địa lý nhỏ (các tờ chuyên đề) ước tính 5 năm có độ trễ đến 5 năm. một sự phát triển nhà máy mới hoặc sự đóng cửa nhà máy có thể làm cho ngay cả một đứa trẻ 5 tuổi ước tính không đáng tin cậy. các nhà lập trình viên dự án khẩn cấp phải bổ sung dữ liệu điều tra lại với những nguồn cấp như là giấy phép xây dựng, giấy phép cho trường học, và tiện ích.

Số lượng dân khó tính

Một số nhóm thường được biết đến là những người không được ghi nhận trong các cuộc điều tra dân số, những người vô gia cư, những người nhập cư không được khai thác, dân bản xứ, trẻ em dưới năm tuổi, và những nhóm này thường có nhu cầu lớn nhất về dịch vụ khẩn cấp.

Sự riêng tư và sự kìm nén dữ liệu

Cục điều khiển thông tin cần giữ riêng tư, đặc biệt sau khi thực hiện sự riêng tư khác nhau vào năm 2020. Để bảo vệ cá nhân, một số dữ liệu cho các vùng rất nhỏ (các nhóm chặn hoặc các nhóm khối) có thể bị đàn áp hoặc thay thế. Điều này có thể làm khó sắp xếp cho vùng cụ thể. Bộ quản lý khẩn cấp thường phải tổng hợp dữ liệu về địa lý lớn hơn, có thể ẩn số tính năng cục bộ.

Dân số trong nước và thời gian qua

Dữ liệu Census ghi nhận nơi mọi người sống, không nhất thiết là nơi họ sống trong ngày hay trong những sự kiện đặc biệt. thành phố lớn như New York hoặc Washington, D.C., có dân số ngày có dân số gấp hai đến ba lần dân số của họ do giao thông. Một thảm họa xảy ra vào lúc 2 giờ tối có thể đòi hỏi nhiều người hơn số lượng người dân ở đó gợi ý. kế hoạch sử dụng dữ liệu hành trình để làm việc và thiết bị di động để ước tính ngày, nhưng những phương pháp này chưa được chuẩn hóa.

Sự mâu thuẫn trong tương lai: Hợp nhất dữ liệu Census với công nghệ hiện đại

Mối quan hệ giữa dữ liệu dân số và dịch vụ khẩn cấp đang phát triển khi nguồn dữ liệu mới và công cụ phân tích xuất hiện.

Dữ liệu dân số thời gian thực

Dữ liệu điện thoại di động từ các nhà hộ lý và ứng dụng như Google Map hay Apple Mobiency có thể cung cấp các ước tính gần thời gian thực về nơi mọi người đang ở bất cứ lúc nào.

Sự thông minh nhân tạo và sự tiên đoán

Các thuật toán máy học có thể kết hợp dữ liệu thống kê với dự báo thời tiết, chế tạo dữ liệu kiểm kê, và các bản ghi chép lịch sử để dự đoán nơi có những cuộc gọi khẩn cấp nhất có khả năng xảy ra. một số bộ phận phòng cháy đã sử dụng mô hình dự đoán cho các nhóm có nguy cơ cao trong các biến cố thời tiết nghiêm trọng. những mô hình này dựa trên việc đào tạo dữ liệu bao gồm các biến số lượng dân số như nhà ở, mật độ dân số và thu nhập.

Nền tảng hợp nhất dữ liệu tốt hơn

Những nỗ lực như Bộ An Ninh Quốc Gia Hoa Kỳ (IPAWS) cải thiện cách dùng dữ liệu dân số để cảnh báo khẩn cấp. Bằng cách liên kết hệ hệ hệ thống cảnh báo với hệ thống thống thống thống thống dân số, nhà chức trách chỉ có thể gửi thông báo không dây cho tháp không dây để phục vụ các giấy nhỏ kiểm tra dân số đặc biệt. Điều này cho phép cảnh báo về mặt địa lý mà không gây lo ngại cho toàn bộ khu vực.

Những thực hành tốt nhất cho các dự tính khẩn cấp

Để tối đa hóa giá trị của dữ liệu thống kê, các nhà hoạch định khẩn cấp nên áp dụng những thực hành sau:

• Dùng nhiều nguồn: Không bao giờ chỉ dựa vào một bộ dữ liệu riêng lẻ. Kết hợp dữ liệu thống kê với ACS ước tính, hồ sơ chính phủ địa phương, dữ liệu bộ y tế và khảo sát cộng đồng.
• Ngày thường xuyên:, giảm thiểu giả định dân số ít nhất hàng năm. Khi thay đổi quan trọng xảy ra (v. d., phát triển nhà ở quy mô lớn, đóng cửa nhà máy), cần phải kiểm tra lại tài nguyên.
• Những cộng đồng cộng đồng có tính cách: làm việc với các tổ chức phi lợi nhuận, tín ngưỡng địa phương và các tổ chức văn hóa có thể giúp xác định dân số ít có nguy cơ hoặc đặc biệt.
• Plan for Cofeth: sử dụng các chất phụ thuộc vào thống kê để đảm bảo rằng dịch vụ khẩn cấp được phân phối công bằng.
• Các dự tính tốt nhất về các bài tập kịch bản: [FLT: 1] mô phỏng các tình huống khẩn cấp khác nhau bằng cách dùng dữ liệu thống kê để ước lượng ảnh hưởng. Ví dụ, hãy chạy tập thể dục trên bàn để tìm một vụ đổ hóa học ở khu vực có nhiều chất lượng cao và xem tài nguyên của bạn có đủ không.
• Các cổng dữ liệu mở (FLT:1). Nhiều cơ quan quản lý khẩn cấp bang và Văn phòng Census cung cấp dữ liệu thân thiện GIS mà có thể nhập vào các công cụ bản đồ như ArcGIS hoặc QGIS.