Construção de uma base de dados de equipamentos de saúde e análise da sua acessibilidade: Município de Oeiras

Abstract

Os serviços públicos têm como objetivo principal atender às necessidades da população e garantir qualidade de vida, para que exista igualdade no acesso aos cuidados de saúde é imprescindível que os equipamentos de saúde sejam acessíveis a todos. Os municípios de áreas metropolitanas assumem uma elevada complexidade devido à expansão das cidades, e distribuições populacionais diferentes no território, resultando num acesso desigual aos serviços de saúde. Este relatório de estágio visa analisar a acessibilidade aos equipamentos de saúde no município de Oeiras, identificar os lugares desfavorecidos e favorecidos, com recurso aos Sistemas de Informação Geográfica, de modo a demonstrar a sua relevância na análise de acessibilidade geográfica. Este é um tema importante, pois, a identificação dos lugares com menor acessibilidade permite desenvolver e implementar estratégias que visem mitigar as desigualdades na acessibilidade aos equipamentos de saúde. O presente estudo fundamentou-se nos dados populacionais, equipamentos de saúde e rede viária. A metodologia utilizada baseou-se na ferramenta Network Analysis e a extensão Service Area que gera isócronas de distância-tempo, no índice de acessibilidade calculado através de uma equação fundamentada nos resultados da distância-tempo, uma escala de 0 a 1. E a ferramenta Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran’s I) permitiu identificar os locais com maior e menor acessibilidade, e os locais com maior e menor concentração populacional. Por último, agregaram-se os resultados, originando uma matriz de identificação dos lugares desfavorecidos e favorecidos no acesso aos equipamentos de saúde. Os resultados demonstram que os lugares desfavorecidos se localizam nas freguesias com indicadores socioeconómicos mais baixos e menor população. Por sua vez, os lugares favorecidos, em termos de acessibilidade aos equipamentos de saúde, situam-se nas freguesias com características socioeconómicas contrárias, altos quantitativos de população e indicadores socioeconómicos elevados. Os resultados demonstram ainda a importância e aptidão dos SIG para análises de acessibilidade espacial.

The main objective of public services is to meet the needs of the population and guarantee quality of life. For there to be equal access to health care, it is essential that health facilities are accessible to all. Municipalities in metropolitan areas are highly complex due to the expansion of cities and different population distributions across the territory, resulting in unequal access to health services. This internship report aims to analyze accessibility to health facilities in the municipality of Oeiras, identifying disadvantaged and favored places, using Geographic Information Systems, to demonstrate their relevance in geographic accessibility analysis. This is an important topic because identifying the places with the least accessibility allows us to develop and implement strategies aimed at reducing inequalities in accessibility to health facilities. This study was based on population data, health facilities and the road network. The methodology used was based on the Network Analysis tool and the Service Area extension, which generates distance-time isochrones, and the accessibility index calculated using an equation based on the distance-time results, on a scale of 0 to 1. The Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I) tool made it possible to identify the places with the highest and lowest accessibility, and the places with the highest and lowest population concentration. The results were aggregated to create a matrix identifying the disadvantaged and favored places in terms of access to health facilities. The results show that the disadvantaged places are in parishes with lower socio-economic indicators and smaller populations. On the other hand, the favored places in terms of accessibility to health facilities are in parishes with the opposite socio-economic characteristics, high population numbers and high socio-economic indicators. The results also demonstrate the importance and suitability of GIS for spatial accessibility analysis.