Os locais onde as pessoas passam seu tempo frequentemente, mais do que onde moram, podem fornecer informações úteis para prever indicadores de saúde comunitária. Um estudo liderado por geógrafos da Universidade Estatal de Pensilvânia mostrou que adicionar dados de visitação a modelos de saúde populacional aumentou sua precisão em média em 7,5%.

A pesquisa, publicada na revista Computational Urban Science, indica que esses padrões de visitação podem complementar variáveis demográficas e sociais tradicionais, ajudando a prever fatores de saúde pública, incluindo taxas de depressão e consumo excessivo de álcool.

Dados de visitação melhoram previsões

O estudo analisou dados de visitação de cerca de 7 milhões de pontos de interesse público, como parques, restaurantes e clínicas de saúde, em todo o território continental dos Estados Unidos. Os pesquisadores encontraram que esses dados melhoraram significativamente a capacidade de prever indicadores de saúde comunitária.

Impacto nos indicadores de saúde

Os pesquisadores destacaram o papel dos dados de visitação em melhorar a previsão de dois indicadores de saúde comunitária: depressão e consumo excessivo de álcool. Os dados de visitação aumentaram a capacidade de prever o consumo excessivo de álcool em áreas urbanas em 38,8%, enquanto aumentaram a capacidade de prever a depressão em áreas rurais em 48,9%.