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. 2015 Mar 20:14:11.
doi: 10.1186/s12942-015-0004-x.

A multi-criteria spatial deprivation index to support health inequality analyses

Pablo Cabrera-Barona  1 , Thomas Murphy  2 , Stefan Kienberger  3 , Thomas Blaschke  4
Affiliations

A multi-criteria spatial deprivation index to support health inequality analyses

Pablo Cabrera-Barona et al. Int J Health Geogr. .

Abstract
in English, Spanish

Background: Deprivation indices are useful measures to analyze health inequalities. There are several methods to construct these indices, however, few studies have used Geographic Information Systems (GIS) and Multi-Criteria methods to construct a deprivation index. Therefore, this study applies Multi-Criteria Evaluation to calculate weights for the indicators that make up the deprivation index and a GIS-based fuzzy approach to create different scenarios of this index is also implemented.

Methods: The Analytical Hierarchy Process (AHP) is used to obtain the weights for the indicators of the index. The Ordered Weighted Averaging (OWA) method using linguistic quantifiers is applied in order to create different deprivation scenarios. Geographically Weighted Regression (GWR) and a Moran's I analysis are employed to explore spatial relationships between the different deprivation measures and two health factors: the distance to health services and the percentage of people that have never had a live birth. This last indicator was considered as the dependent variable in the GWR. The case study is Quito City, in Ecuador.

Results: The AHP-based deprivation index show medium and high levels of deprivation (0,511 to 1,000) in specific zones of the study area, even though most of the study area has low values of deprivation. OWA results show deprivation scenarios that can be evaluated considering the different attitudes of decision makers. GWR results indicate that the deprivation index and its OWA scenarios can be considered as local estimators for health related phenomena. Moran's I calculations demonstrate that several deprivation scenarios, in combination with the 'distance to health services' factor, could be explanatory variables to predict the percentage of people that have never had a live birth.

Conclusions: The AHP-based deprivation index and the OWA deprivation scenarios developed in this study are Multi-Criteria instruments that can support the identification of highly deprived zones and can support health inequalities analysis in combination with different health factors. The methodology described in this study can be applied in other regions of the world to develop spatial deprivation indices based on Multi-Criteria analysis.

Antecedentes: Índices de privación son medidas útiles para analizar inequidades en salud. Existen varios métodos para construir estos índices, sin embargo pocos estudios han usado Sistemas de Información Geográfica (SIG) y métodos Multi-Criterio para esta construcción. Este estudio aplica Evaluación Multi-Criterio para calcular los pesos de los indicadores del índice de privación, y también un enfoque SIG de lógica difusa para crear distintos escenarios de este índice.

Métodos: El Proceso Analítico Jerárquico (AHP) es usado para obtener los pesos de los indicadores del índice. La Sumatoria Lineal Ordenada Ponderada (OWA) que usa cuantificadores lingüísticos es aplicada para crear diferentes escenarios de privación. La Regresión Ponderada Geográficamente (GWR) y el índice Moran’s I son empleados para explorar relaciones espaciales del índice de privación y sus escenarios, con dos factores relacionados a salud: distancia a servicios de salud y porcentaje de personas que nunca han tenido un nacido vivo. Este último indicador fue considerado como la variable dependiente de la GWR. El caso de estudio es la Ciudad de Quito, en Ecuador.

Resultados: El índice basado en el método AHP muestra media y alta privación (0,511 a 1,000) en zonas específicas del área de estudio, no obstante, la mayoría del área de estudio tiene bajos niveles de privación. Los resultados de OWA muestran escenarios de privación que pueden ser evaluados considerando diferentes actitudes de los tomadores de decisión. Los resultados de GWR indican que el índice de privación y sus escenarios OWA pueden ser considerados como estimadores locales de fenómenos relacionados a la salud. Los cálculos de Moran’s I demuestran que varios escenarios de privación, en combinación con el factor de ‘distancia a servicios de salud’, podrían ser variables explicativas del porcentaje de personas que nunca han tenido un nacido vivo.

Conclusiones: El índice basado en el método AHP y los escenarios OWA de privación son instrumentos de análisis Multi-Criterio que pueden apoyar a la identificación de zonas con pobreza, y en combinación con otros factores de salud, pueden apoyar al análisis de inequidades en salud. La metodología descrita puede ser aplicada en otras regiones del mundo para desarrollar índices de privación basados en análisis Multi-Criterio.

PubMed Disclaimer

Figures

Figure 1
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Location of the case study.
Figure 2
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Graphical user interface of the tool developed to compute OWA with fuzzy quantifiers.
Figure 3
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AHP-based deprivation index result.
Figure 4
Figure 4
OWA scenarios of the deprivation index.
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References

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