Assessing variations in access to services through travel time

• Autorzy: Halls P.

Warianty tytułu

PL

Ocenianie zmian w dostępie do usług podczas podróży

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

People accessing health care services start at their local practitioner but may then be referred on to specialist services elsewhere. Many such specialisms are provided at only a small number of centres, requiring the patient to travel a perhaps considerable distance. Such travel can also impact upon access to emergency care, the so called .golden hour, but may also be reflected in the ability of patients to arrive on time, or at all, for consultations. A number of studies have explored access to services within relatively small bounded units, both rural and urban, but rarely has a mixed urban and rural environment been studied. Fewer studies have attempted to explore areas as large or diverse as England, for which this work contributes to studies of variability of access to services. This study builds on the standard Network Analysis tools of ArcGIS to look at the distance travelled by patients from their homes to their specialist units. ArcGIS uses the standard Dijkstra algorithm for finding the shortest path between two locations in a network of line segments. This can be modified by means of a turntable, which controls whether left or right turns may be made at a junction, and by an impedance value, which defines a cost of using a particular line segment, rather than using the segment length. The impedance value allows for the introduction of controls such as speed limits, etc., and for this study was set to reflect the length and type of road, with motorways and class .A. dual carriageways having the lowest impedance value and unclassified the highest. Where impedances are used, the "length" of the path between two locations is reported in terms of the summed impedance .cost.. To obtain actual lengths, the route section table must be examined, which provides pointers to the actual line segments comprising the path and from which the distance metric can be calculated. Whilst the ArcGIS approach performs at acceptable speeds for single route queries, with the route discovery and reporting taking a little under a minute per query, this is slow for bulk analyses of hundreds, or thousands, of records. This paper explores an alternative methodology for working with such quantities of data and introduces a possible enhancement for examining travel by public transport in addition to travel by road.

PL

Ludzie korzystający z usług opieki zdrowotnej pierwsze kroki kierują do lekarza pierwszego kontaktu, lecz mogą być następnie skierowani do specjalisty, świadczącego usługi w innym miejscu. Wiele specjalistycznych usług dostępnych jest tylko w niewielkiej liczbie placówek, co wymusza niejednokrotnie przebywanie znacznej odległości przez pacjenta. Takie przemieszczanie się pacjenta może wpłynąć na dostępność pogotowia ratunkowego (czynnik tzw. "złotej godziny"), lecz może również uniemożliwić dotarcie na czas, bądź niedotarcie w ogóle na konsultacje. Przeprowadzono szereg badań, polegających na rozpoznaniu dostępu do usług w obrębie względnie małych, ograniczonych jednostek, zarówno rolniczych jak i miejskich, rzadziej badano mieszane jednostki miejsko-rolnicze. W mniejszej liczbie badań usiłowano rozpoznać obszary tak duże, czy zróżnicowane jak Anglia, toteż praca ta wnosi wkład do stanu badań zmienności dostępu do usług. Niniejsze badanie opiera się na standardowym narzędziu Analizy Sieciowej środowiska ArcGIS do obserwacji odległości pokonywanych przez pacjentów z ich domów do specjalistycznych jednostek. ArcGIS do znajdowania najkrótszych połączeń pomiędzy dwoma lokalizacjami w sieci odcinków wykorzystuje standardowy algorytm Dijkstra. Modyfikacje mogą być wykonywane za pomocą zwrotnicy, kontrolującej na węźle skręt w lewo lub w prawo, i poprzez wartość impedancji definiującej koszt wykorzystania danego odcinka, a nie jego długość. Wartość impedancji pozwala na wprowadzenie regulacji, jak np. ograniczenia prędkości, itp. i dla niniejszego badania została ustalona by odzwierciedlić długość i typ drogi. Dla tego przypadku autostrada oraz droga dwupasmowa kategorii "A" mają najniższą impedancję, a drogi niesklasyfikowane najwyższą. Tam, gdzie wykorzystywana jest impedancja, długość, połączenia pomiędzy dwiema lokalizacjami raportowana jest za pomocą sumarycznego kosztu impedancji. Aby uzyskać aktualne długości, zanalizowana zostać musi tabela odcinków trasy, która dostarcza wskaźniki dla aktualnych odcinków stanowiących ścieżkę i na podstawie, których obliczona może zostać odległość metryczna. Podczas gdy podejście ArcGIS działa z akceptowalną prędkością dla pojedynczych zapytań o ścieżkę, której wyznaczanie i raportowanie dla jednego zapytania trwa niespełna minutę, jest wolne dla analiz masowych rzędu setek czy tysięcy rekordów. Niniejszy artykuł stanowi poszukiwanie alternatywnej metodyki pracy dla takiej ilości danych oraz przedstawia możliwe usprawnienie badania - obok podróży drogowych - procesu przemieszczania się za pomocą transportu publicznego.

Słowa kluczowe

EN

accessibility; travel time; wayfinding; A-Star

PL

dostępność; czas podróży; A-star

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2008
• Tom: T. 6, z. 1
• Strony: 97--106
• Opis fizyczny: Bibliogr. 30 poz.

Twórcy

autor

Halls P.

• Computing Service, University of York, United Kingdom

Bibliografia

• Brabyn Lars and Skelly Chris, 2002: Modeling population access to New Zealand public hospitals. International Journal of Heath Geographics 1:3.
• Car A., 1997: Hierarchical spatial reasoning: theoretical consideration and its application to modelling wayfinding. Published PhD Thesis: Department of Geoinformation, Technical University of Vienna.
• Car A., Taylor G., Brunsdon C., 2001: An analysis of the performance of a hierarchical wayfinding computational model using synthetic graphs. CEUS 25(1) pp69-88.
• Christie Stephen, and Fone David, 2003: Equity of access to tertiary hospitals in Wales: a travel time analysis. Journal of Public Health Medicine 25 (4) pp344-350.
• Damiana Mike, Dixon Jennifer, and Propper Carol, 2004: Mapping choice in the NHS: Analysis of routine data. CMPO, The University of Brisol: CMPO Working Paper Series No. 04/095.
• Dechter Rina and Pearl Judea, 1985: Generalized Best-First Search Strategies and the Optimality of A*. Journal of the Association for Computing Machinery 32 (5) pp505-536.
• Dijkstra E.W., 1959: A note on two problems in connection with graphs. Numerische Mathematik (1) pp269-271.
• ESRI, 2002: Linear Referencing in ArcGIS. Redlands Cf: ESRI Press.
• Fone David L., Christie Stephen and Lester Nathan, 2006: Comparison of perceived and modelled geographical access to accident and emergency departments: a cross-sectional analysis from the Caerphilly Health and Social Needs Study. International Journal of Health Geographics 5:116.
• Halls Peter J., in preparation: Using A-Star with Hierarchical Spatial Reasoning for efficient wayfinding.
• Haynes Robin, Jones Andrew P., Sauerzapf Violet, and Zhao Hongxin, 2006: Validation of travel times to hospital estimated by GIS. International Journal of Health Geographics 5:40.
• Heled Yuval, Rav-Acha Moshe, Shani Yoav, Epstien Yoram, Moran Daniel S., 2004: The .Golden Hour. For Heatstroke Treatment. Military Medicine 169 (3) pp184-186.
• Higgs Gary, 2004: A Literature Review of the Use of GIS-Based Measures of Access to Health Care Services. Health Services & Outcomes Methodology 5 pp119-139.
• Jônsson F. Markus, 1997: An optimal pathfinder for vehicles in real-world digital terrain maps. Masters thesis, presented by the Department of Numerical Analysis and Computing Science, The Royal Institute of Science, Stockholm, Sweden. Available online at http://www.student.nada.kth.se/~f93-maj/pathfinder/ (last accessed on May 14th 2008).
• Jordan Hannah, Roderick Paul Martin, David and Barnett Sarah, 2004: Distance, rurality and the need for care: access to health services in South West England. International Journal of Health Geographics 3:21.
• Korf Richard E., 1995: Space-Efficient Search Algorithms. ACM Computing Surveys 27 (3) pp337-339.
• Lovett Andrew A., Sünnenberg Gisela and Haynes Robin M., 2002: Accessibility to GP surgeries in South Norfolk: a GIS-based assessment of the changing situation 1997-2000. [In:] Socio-Economic Applications of Geographic Information Science, David Kidner, Gary Higgs, Sean White (Eds), London: Taylor & Francis pp181-198.
• Lovett Andrew, Haynes Robin, Sünnenberg Gisela, Galse Susan, 2002: Car travel time and accessibility by bus to general practitioner services: a study using patient registers and GIS. Social Science & Medicine 55 pp 97-111.
• Maybin Jo, 2007: The reconfiguration of hospital services in England. London: Kings Fund. Available online at http://www.kingsfund.org.uk/publications/briefings/the_1.html (last accessed on 29th February 2008).
• Mungall I.J., 2005: Trend towards centralisation of hospital services, and its effect on access to care for rural and remote communities in the UK. Rural and Remote Health 5: 390 (Online). http://www.rrh.org.au/ publishedarticles/article_print_390.pdf (last accessed 29 February 2008).
• O.Connor Clare, 2002: Wayfinding for Footbal Fans: Spatial Algorithms and Data. Unpublished MSc Dissertation, Department of Computer Science, University of York.
• Office of National Statistics (ONS), 2007: Beginners. guide to UK geography. Available online at http:// www.statistics.gov.uk/geography/beginners_guide.asp (last accessed 29 February 2008).
• de Palma André, Picard Nathaline, 2005: Route choice decision under travel time uncertainty. Transportation Research Pat A 39 pp295-324.
• Reneland Mats, 2002: A GIS-Method to Calculate Accessibility by Car, Bus, Cycle and Foot . under conditions of traffic safety, security and comfort for children, elderly and women. Within Reach. Available online at http://www.within-reach.org.uk/assets/2002/Reneland/Accessibility.pdf (last accessed on 23rd October 2007).
• Reneland Mats, 2006: Using GIS to calculate accessibility in real foot, bicycle, public transpoit and car networks. Proceedings of ECOMM2006, Groningen, The Netherlands, May 2006, 10-12th. Available online at http://www.ecomm2006.nl/ (last accessed March 3rd 2008).
• Rosen Rebecca, Florin Dominique, Hutt Ruth, 2007: An Anatomy of GP Referral Decisions. London: Kings Fund. Available online at http://www.kingsfund.org.uk/publications/kings_fund_publications/an_anatomy_of_gp.html (last accessed 29th February 2008).
• Sedgwick David, 2005: Remote Area Surgery. [In:] Personal perspectives on the future of remote and rural medicine in Scotland A series of commissioned commentaries, September 2005, Royal College of Physicians of Edinburgh. Available online at http: //www.rcpe.ac.uk/publications/ram/sedgwick.pdf (last accessed on 29 February 2008).
• Tanser Frank, 2006: Methodology for optimising location of new primary health care facilities in rural communities: a case study in KwaZulu-Natal, South Africa. J. Epidemiol. Community Helath 60 pp 846-850.
• Termansen Mette, McClean Colin J., Skov-Petersen Hans, 2007: Comparison of Discrete-Choice Modeling and Accessibility-Based Approaches: A Forest Recreation Study. [In:] GIS and Evidence-Based Policy Making, Stephen Wise and Max Craglia (eds), Boca Raton Fl: CRC Press pp 313-328.
• University of Maryland Medical Center (UMMC), 2007: R Adams Cowley Shock Trauma Center: Tribute to R Adams Cowley M.D. Available online at http://www.ummc.edu/shocktrauma/history.htm (last accessed 29 February 2008).