5.5.4. Analyse 2 - Couverture géographique

L'analyse de la couverture géographique vous permet de prendre en compte la disponibilité des services (c'est-à-dire la capacité des structures de santé à accueillir des patients) et d'en tenir compte en plus des contraintes d'accessibilité physique, afin de définir l'aire de captage associée à chaque structure de santé.

En d'autres termes, l'aire de captage va:

• s'étendre jusqu'à ce que la durée maximale du voyage (par exemple 120 minutes) soit atteinte si la population de ce bassin est inférieure ou égale à la capacité estimée du centre de santé.
• ne pas atteindre le temps de trajet maximal (par exemple, 120 minutes) si la population de ce bassin dépasse la capacité estimée de la structure de santé. Dans un tel cas, l'aire de captage sera plus petite et couvrira la taille de la population correspondant à la capacité estimée de la formation sanitaire.

La capacité de couverture maximale de chaque structure de santé doit être incluse dans un champ (colonne) séparé de la table attributaire du shapefile des structures de santé (voir section 3.3.1.6). Une fois que c'est le cas, ces informations peuvent être directement utilisées par AccessMod lors de l'analyse.

Les deux captures d'écran suivantes expliquent comment entrer des données et définir des paramètres pour l'analyse:

Données en entrée:

Sous:

(1) “Select population layer (raster)”, sélectionnez la couche raster contenant la distribution spatiale de la population cible que vous souhaitez utiliser dans la liste déroulante (celle nommée "population" dans le présent exercice).

(2) “Select merged land cover layer (raster)”, sélectionnez la couche raster contenant l'occupation du sol fusionnée résultant de l'utilisation du premier outil (voir la section 5.5.2) - nommée "land cover merged".

(3) “Select scenario table (table)", sélectionnez la table de scénario de voyage que vous souhaitez utiliser (pour l'exercice, nous vous recommandons de sélectionner la table de scénario créée lors de l'analyse précédente (voir la section 5.5.3).

(4) "Select existing health facilities layer (vector)”, sélectionnez la couche vectorielle de la couche des structures de santé existantes nommée "facility" dans le jeu de données d'exemple

(5) “Select facility ID field (unique)”, sélectionnez le champ de la table attributaire de la couche des structures de santé qui contient l'identificateur unique de chaque structure de santé.

(6) “Select facility name field (text)”, sélectionnez le champ de la table attributaire de la couche des structures de santé qui contient le nom de chaque structure de santé.

(7) “Select facilities capacity field (numeric)”, sélectionnez le champ de la table attributaire de la couche des structures de santé qui contient la capacité de couverture maximale de chaque structure de santé.

(8) "Select zones layer", si vous avez coché l'option "Generate zonal statistics (sélectionnez la couche des zones dans le panneau de données en entrée)" dans la section "paramètres d'analyse" (voir le point 7 dana la capture d'écran suivante), sélectionnez ici la couche contenant les limites des zones à utiliser pour extraire les statistiques pertinentes. Aux fins de l'exercice, la couche s'appelle "zones".

(9)  "Select zone unique ID (integer)", sélectionnez le champ dans la table attributaire de la couche de limites de zone qui contient l'identificateur unique de chaque zone.

(10) "Select zone name (text), sélectionnez le champ dans la table attributaire de la couche de limites de zone qui contient le nom de chaque zone

Scénario de voyage:

 (11) En ce qui concerne l’analyse de l’accessibilité (voir la section 5.5.3), cette section permet d’importer le contenu d’une table de scénario externe et / ou de modifier manuellement les informations reportées dans les colonnes pour l’étiquette, la vitesse et / ou le mode.

Ensuite, les données peuvent être entrées pour la deuxième partie du panneau d'analyse, comme suit:

Paramètres d'analyse:

Sous:

(1) Type of analysis: Comme pour l'analyse précédente, indiquez si vous souhaitez adopter une approche «anisotrope» ou «isotrope» pour l'analyse. Nous avons choisi «anisotrope» dans le présent exercice afin de prendre en compte l’impact de la pente sur la vitesse pour les modes de transport WALKING et BICYCLING.

(2)  Direction of travel: Sélectionnez le sens de déplacement des patients. Veuillez noter que ce champ n'apparaît que si l'option "anisotrope" a été sélectionnée ci-dessus. Aux fins de l'exercice, choisissez "Vers les structures".

(3) Facilities processing order: L'analyse de la couverture géographique est effectuée dans un ordre de traitement séquentiel: une structure de santé est prise en compte et traitée, puis la structure suivante est prise en compte, et ainsi de suite, jusqu'à ce que toutes les structures de santé aient été traitées. A chaque itération, la population identifiée comme appartenant au bassin calculé d'une structure de santé spécifique est soustraite de la couche de population globale. Un tel ordre de traitement permet à AccessMod de simuler à la fois la saturation des services dans les zones peuplées et / ou les préférences des patients potentiels lorsque les patients sont à la portée de nombreuses structures de santé différentes. Pour cette raison, l'ordre dans lequel chaque structure de santé est prise en compte dans l'analyse peut influencer les résultats (bien qu'il soit très difficile de prédire comment). Veuillez vous reporter à l’Annexe 4 pour des détails sur la manière dont cette analyse est effectuée.

Plusieurs choix sont disponibles pour déterminer l'ordre dans lequel les structures de santé sont prises en compte. Pour les besoins de l'exercice, vous pouvez sélectionner la première option: "A field in the health facility layer". Le but ici est de commencer par le centre qui a la plus grande capacité, puis de continuer dans un ordre décroissant.

Deux autres choix possibles pour l'ordre de traitement sont actuellement disponibles:

- "The population living within a given travel time from the facilities": en donnant un temps de trajet maximal (en minutes), AccessMod calcule d’abord l'aire de captage pour un temps donné autour de chaque structure de santé, puis détermine la population vivant dans chacune de ces aires de captage et utilise ces estimations pour déterminer l’ordre de traitement des structures de santé. Cette approche donnerait la priorité aux structures de santé situées dans des zones densément peuplées et faciles d'accès.

- "The population living within a circular buffer around the facilities": en donnant un rayon circulaire de zone tampon (en mètres), AccessMod calculera d’abord une zone tampon circulaire autour de chaque structure de santé, déterminera la population vivant dans chacune de ces zones tampons et utilisera ces chiffres pour déterminer l’ordre de traitement des structures de santé. De nouveau, cette approche donnerait la priorité aux structures de santé situées dans des zones densément peuplées et faciles d'accès.

(4) Le champ apparaissant à cette étape changera en fonction de l'option de traitement sélectionnée à l'étape 3, à savoir:

• "Select field from the facility layer": ce champ apparaît si vous avez sélectionné l'option "A field in the health facility layer" à l'étape (3). Dans ce cas, sélectionnez le champ de la couche des structures de santé contenant les valeurs entières que vous souhaitez utiliser pour définir l'ordre de traitement - cette option est utilisée pour l'exercice suivi ici et le champ contenant la capacité de couverture maximale a été choisi dans ce cas.
• "Given travel time [minutes]": ce champ apparaît si vous avez sélectionné l'option "The population living within a given travel time from the facilities" à l'étape (3). Dans ce cas, entrez le temps de parcours en minutes que AccessMod doit utiliser pour calculer l'étendue de l'aire de captage de chaque structure de santé.
• "Buffer radius [meters]": ce champ apparaît si vous avez sélectionné l'option "The population living within a circular buffer around the facilities" à l'étape (3). Dans ce cas, entrez le rayon en mètres à utiliser par AccessMod pour calculer l'étendue de la zone tampon pour chaque structure de santé.

 (5) "Processing order": Sélectionnez ici l'ordre de traitement en fonction de l'option sélectionnée au point 3. Pour les besoins de l'exercice, sélectionnez un ordre décroissant pour qu'AccessMod traite en premier lieu les installations avec la plus grande capacité de couverture maximale.

(6) "Maximum travel time [minutes]": spécifiez le temps de trajet maximum (en minutes) devant être utilisé par AccessMod pour définir la portée maximale de l'aire de captage rattachée à chaque structure de santé. Pour l'exercice, spécifiez 120 minutes.

(7)  "Options": Plusieurs options supplémentaires sont disponibles:

- "Compute catchment area layer": sélectionnez cette option si vous souhaitez obtenir une couche vectorielle contenant les aires de captage individuelles (polygones) rattachées à chaque structure de santé au cours de l'analyse. Cette option est cochée par défaut.

- "Remove the covered population at each iteration": Sélectionnez cette option pour supprimer la population rattachée à la formation sanitaire de la grille de distribution de la population à chaque itération. Cette option est cochée par défaut et doit rester telle quelle pour éviter que la même population ne soit rattachée à plus d'une structure. Désélectionner cette option est néanmoins utile si vous souhaitez estimer la population située dans un temps de parcours donné d'un ensemble de structures de santé sans tenir compte du chevauchement entre les aires de captage.

- "Compute map of population cells on barriers": Sélectionnez cette option pour créer un fichier raster en sortie contenant les cellules dans lesquelles une population réside mais où les cellules se trouvent sur une barrière. Cette population ne sera pas prise en compte dans l'analyse et il est donc souvent nécessaire de modifier la couche de distribution de la population raster en entrée avant l'analyse pour éviter ce problème (voir l'annexe 1). Cette option est sélectionnée par défaut et vous pouvez la conserver ainsi pour le présent exercice.

- "Generate zonal statistics (select zones layer in data input panel"): Sélectionnez cette option pour obtenir automatiquement le pourcentage de la population couverte par les zones de niveau sous-national via l'analyse. Cette option est désélectionnée par défaut. Une fois sélectionné, un nouveau champ intitulé "Sélectionner une couche (vecteur)" apparaît dans la section "Données en entrée" (voir le point 8 joint à la capture d'écran précédente) pour vous permettre de sélectionner la couche en question. Pour les besoins de l'exercice, cochez la case (sélectionnez la couche "zone pour stat", "cat" comme champ contenant l'identifiant unique et "admin_name" comme champ contenant les noms de zone).

(8) Add short tags: Indiquez les tags à attacher aux différentes sorties de l'analyse. Nous utiliserons "geographic analysis 120m" pour la présente analyse. Évitez le nom très long car il a parfois été établi que Excel ne pouvait pas ouvrir les fichiers xls générés en sortie.

Sélection de structure de santé

 (9)  Comme dans l'analyse précédente, vous pouvez sélectionner l'ensemble des structures de santé pour lesquelles l'analyse sera effectuée. Conservez toutes les structures sélectionnées pour l'exercice.

Validation:

 (10) Le module de validation doit indiquer que tous les champs ont été correctement remplis (avec un «OK» vert). Si tel est le cas, vous pouvez cliquer sur le bouton "Compute" pour lancer l'analyse. Si ce n'est pas le cas, le bouton "Compute" sera toujours en rouge et vous devrez passer par le message d'avertissement et d'erreur pour savoir ce qui doit être ajusté.

Une fenêtre transparente avec du texte et une barre de progression apparaîtra devant le panneau pendant l'analyse. Veuillez patienter jusqu'à ce que cette fenêtre disparaisse pour continuer à utiliser AccessMod. Vous remarquerez que l'analyse est plus lente que la précédente, en raison de la méthode itérative de traitement de chaque structure de santé.

Une fois que cela est fait, retournez au module Données pour vérifier les huit jeux de données qui ont été générés:

L'analyse de la couverture géographique génère les jeux de données suivants:

1. scenario processed class: Table contenant le scénario de voyage qui a été traité.
2. result geographic coverage analysis class: Table contenant les résultats de l'analyse de couverture géographique.
3. zonal coverage class: Table contenant les résultats de l'analyse de statistiques zonales au cas où cette option a été cochée.
4. population on barriers class: Couche de format raster contenant la distribution spatiale de la population cible sur des barrières.
5. population residual class: Couche de format raster contenant la distribution spatiale de la population résiduelle.
6. catchment class: Couche de format vectoriel contenant l'étendue de l'aire de captage pour chaque structure de santé.

Ensuite, comme vous l'avez fait ci-dessus pour la première partie de l'exercice, vous devez maintenant archiver les résultats, les exporter et les décompresser afin d'ouvrir et de visualiser les résultats. Tout cela peut être fait dans le module "Données" (voir chapitre 5.4).

Nous décrirons ici uniquement les nouveaux types de sortie générés par AccessMod par rapport à l'étape analytique précédente. Commençons par les données géospatiales générées.

Le premier type de données est la couche de format vectoriel contenant l'étendue des zones de captage (polygones) rattachées à chaque structure de santé. Cette couche, située dans le dossier "shape_catchment_geographic_analysis_120m", devrait être ouverte dans un logiciel SIG et devrait apparaître comme suit:

Chaque aire de captage peut être liée au centre de santé correspondant via l'identifiant unique indiqué dans la table attributaire des deux couches. Veuillez noter que l'en-tête de la colonne contenant l'identificateur unique dans la table attributaire de la couche des aires de captage contient "_join" à la fin de celle-ci ("cat_join" dans le cas du présent exercice, comme illustré ci-dessous), semblable à l'en-tête de la colonne contenant ce même identifiant dans la table attributaire de la couche des structures de santé ("cat" dans le cas du présent exercice).

La couche de population résiduelle au format raster stockée dans le dossier "raster_population_residual_geographic_analysis_120m" contient la distribution spatiale de la population cible qui reste non couverte après l'analyse. Cette couche peut, par exemple, être utilisée comme entrée pour l'analyse de mise à l'échelle (voir section 5.5.7). Elle ressemble à ceci une fois ouvert dans un logiciel SIG:

L'analyse géographique génère également deux fichiers Excel supplémentaires par rapport à l'analyse d'accessibilité, à savoir:

Statistiques spécifiques à la structure de santé

Le fichier de statistiques de la structure de santé porte le nom suivant: "table_result_geographic_coverage_analysis_geographic_analysis_120m.xlsx". Ce fichier contient les colonnes indiquées ci-dessous (notez que le tableau est divisé en deux dans la capture d'écran ci-dessous et que nous avons trié les données par valeur décroissante dans la colonne "amRankComputed" - 5ème colonne en partant de la gauche dans la partie supérieure de la capture d'écran):

• cat: identifiant unique de la structure de santé selon le champ sélectionné dans la table attributaire de la couche des structures de santé.
• name: nom de la structure de santé selon le champ sélectionné dans la table attributaire de la couche des structures de santé.
• capacity: capacité de couverture maximale de la structure de santé exprimée en nombre de personnes que l'établissement peut desservir (selon le champ sélectionné dans la table attributaire de la couche des structures de santé).
• amRankValues_capacity: valeurs du paramètre utilisé pour définir l'ordre de traitement. Dans le présent exercice, cette colonne contient la capacité de couverture maximale de chaque structure, car il s'agit de l'option sélectionnée ci-dessus. Veuillez consulter l'encadré ci-dessous pour plus d'informations sur l'étiquette et le contenu de cette colonne lorsque vous utilisez les autres options.
• amRankComputed: ordre de traitement appliqué lors de l'analyse en fonction du contenu du champ "amRankValues_capacity" et du sens du traitement (croissant ou décroissant), sélectionné par l'utilisateur.
• amTravelTimeMax: maximum travel time in minutes, as set by the user for the analysis.
• amPopTravelTimeMax: total population located within the maximum travel time set for the analysis (amTravelTimeMax).
• amCorrPopTime: Pearson correlation coefficient between the set of travelling times (t, from 0 to the maximum travel time) and the corresponding covered population within this time step (i.e. the sum of population in all cells that are located between t and t+1 of travelling time). This correlation measure gives a rough estimate of how the population is distributed through space as we move outward from the health facility. As an example, a large positive value (e.g. 0.707 in the third line of the above table) means that the population is relatively uniformly distributed as you expand outwards from the facility. A strong negative correlation would mean that there is more population close to the health facility than there is far away from it. A correlation close to zero means that there is no specific tendency in how the population is spread within the catchment. This correlation should really just be used as a relative indicator, as we do not provide the statistical significance of the correlation (you should use proper GIS analysis outside AccessMod if you need statistical insights about how the population is spatially located within the catchments).
• amTravelTimeCatchment: travel time to reach the maximum extent of the catchment area attached to the health facility. This value is either:
  • Equal to the maximum travel time set for the analysis (amTravelTimeMax) when the maximum coverage capacity of the facility has not been reached within the set time (120 minutes in this example). In the current exercise, this is the case for the Queen Elizabeth Hospital.
  • Smaller than the maximum travel time set for the analysis (amTravelTimeMax) when the maximum coverage capacity of the facility is reached before reaching amTravelTimeMax. This is the case of The Medka Health Centre in the exercise.
• amPopCatchmentTotal: population located within the catchment area for the travel time reported in the amTravelTimeCatchment field
• amCapacityRealised: part of the maximum coverage capacity of the health facility that is being used (realized) based on the total population located in the catchment area for the given travel time. This value is:
  • Equal to the maximum coverage capacity of the health facility (capacity) when this value is reached before the maximum travel time (amTravelTimeMax). An example is the Medka Health Centre in the present exercise.
  • Smaller than the maximum coverage capacity of the health facility (capacity) when such capacity is not reached within the maximum travel time (amTravelTimeMax). An example is the Chiradzulu District Hospital is in this the present exercise.
• amCapacityResidual: part of the maximum coverage capacity of the health facility that is not being used. This value is calculated by making the difference between the maximum coverage capacity (capacity) and the realized capacity (amCapacityRealised). This value is therefore equal to 0 when the maximum coverage capacity is being reached within the given travel time.
• amPopCatchmentDiff: Part of the total population located in the final catchment area (amPopCatchmentTotal) which does not experience facility coverage by lack of sufficient coverage capacity in the health facility. This value is calculated by making the difference between the total population in the catchment area (amPopCatchmentTotal) and the realized capacity (amCapacityRealised). This value is therefore:
  • Equal to 0 when the maximum coverage capacity is not reached within the given travel time
  • Greater than 0 when the maximum coverage capacity is reached within the given travel time
• amPopCoveredPercent: cumulative geographic coverage expressed as a percentage. This value corresponds to the percentage of the initial population distribution grid (i.e. the layer selected in the "Select population layer (raster)" field) that has been covered after having processes the health facility in question.
  
  
  

The header of the columns containing the unique identifier, the name, and the maximum coverage capacity of each health facility in the resulting table will be the same as the header of the field you have selected from the attribute table of the health facility layer.

 The spelling of the header and content of the column containing the values used for defining the processing order will be as follows:

• amRankValues_X with "X" being the label of the field selected when using the defining the processing order according to the "A field in the health facility layer" option
• amRankValues_popTravelTimeXmin with "X" being the travel time expressed in minutes when using the defining the processing order according to the "The population living within a given travel time from the facilities" option
• amRankValues_popDistanceXm with "X" being the distance expressed in meters when using the defining the processing order according to the "The population living within a circular buffer around the facilities" option

This table provides a set of important information that can be used to analyze and improve the performance of the health service delivery network being considered. More specifically, this table identifies the health facilities that:

1. Could cover a larger population within a set travel time (e.g, 2 hours) if their coverage capacity was extended. In our example, this applies to Namadzi Health Centre and Mdeka Health Centre.
2. See their coverage capacity being underutilized because of limited population residing within e.g., 2 hours of travel time. This is the case for all the facilities for which the maximum coverage capacity is not being reached within the maximum considered travel time.
3. See their neighboring population being already covered by other health facilities based on the selected processing order. This is the case of the Nkula Clinic in the present exercise for which none of the coverage capacity has been utilized. This could present evidence in favor of reallocating resources between facilities (on the assumption that patient preferences are indifferent).

 In addition to that, the cumulative geographic coverage reported in the "amPopCoveredPercent" columns provides the percentage of the population covered for the given travel time when taking the coverage capacity of the health facilities into account (in the example above, this percentage amounts to 49.21%), and by subtraction the percentage of the population not covered (50.79%). The cumulative geographic coverage also allows you to evaluate how coverage expands after each iteration in the analysis.

 Zonal Statistics Results

 If you checked the "Generate zonal statistics (select zones layer in data input section)" in the "Analysis settings", then the analysis will generate one last table containing the distribution of geographic coverage obtained at the zone level after conducting the analysis.

 Once opened in Excel, this file

(named “table_zonal_coverage_geographic_analysis_120m.xlsx”) in the present exercise, contains the following columns:  

• cat: unique identifier of the zone, as per the field selected from the attribute table of the zone layer.
• name: name of the zone, as per the field selected from the attribute table of the zone layer
• amPopSum: Total population located in the zone
• amPopCovered: Population being covered through the geographic coverage analysis, therefore attached to the existing health facilities
• amPopCoveredPercent: Percentage of the total population being covered through the geographic coverage analysis

 This table is particularly useful to identify potential inequities in geographic coverage at the sub-national level. In the current exercise, for example, we can observe important disparities in coverage between zones. One of them even has 0% of geographic coverage (North West).