Documentación del CDC SVI 2020

Versión en PDF para imprimir de Documentación del CDC SVI 2020 [PDF – 891 KB]

Documentación del CDC/ATSDR SVI 2020 – 5 de agosto del 2022

Introducción

¿Qué es la vulnerabilidad social?

Todas las comunidades deben prepararse y responder a eventos peligrosos, sea un desastre natural como un tornado o un brote de una enfermedad, o un evento antropogénico, como un derrame de sustancias químicas dañinas. El grado en el que una comunidad presenta ciertas condiciones sociales, como alto nivel de pobreza, bajo porcentaje de personas con acceso a un vehículo o hacinamiento en la vivienda, podría afectar la capacidad de la comunidad de prevenir el sufrimiento humano y las pérdidas económicas en casos de desastres. Estos factores definen la vulnerabilidad social de una comunidad.

¿Qué es el índice de vulnerabilidad social de los CDC y la ATSDR (CDC/ATSDR SVI)?

El Programa de Investigaciones, Análisis y Servicios Geoespaciales (GRASP) de la ATSDR ha creado el índice de vulnerabilidad social de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades y la Agencia para Sustancias Tóxicas y el Registro de Enfermedades (CDC/ATSDR SVI de aquí en adelante o, simplemente, SVI) para ayudar a los funcionarios de salud pública y a los planificadores de respuesta en casos de emergencias a identificar y mapear a las comunidades que más probablemente necesitarán apoyo antes, durante y después de un evento peligroso.

El SVI indica la vulnerabilidad relativa de cada área censal de los EE. UU. Las áreas censales son subdivisiones de los condados sobre las cuales la Oficina del Censo recolecta datos estadísticos. El SVI clasifica a las áreas censales según 16 factores sociales, entre ellos nivel de desempleo, pertenencia a una minoría racial o étnica, y discapacidades, y luego las agrupa en cuatro categorías relacionadas. Por lo tanto, cada una de las áreas censales recibe una clasificación en cada una de las variables del Censo y en cada una de las cuatro categorías, así como una clasificación general.

Además de las clasificaciones a nivel de área censal, los SVI 2010, SVI 2014, SVI 2016, SVI 2018 y SVI 2020 también tienen sus respectivas clasificaciones a nivel de condado.

Las notas a continuación que describen los métodos usados en “áreas censales” también se refieren a los métodos usados en los condados.

¿Cómo puede el SVI ayudar a las comunidades a estar mejor preparadas para eventos peligrosos?

El SVI brinda información específica, que es relevante a nivel social y espacial, a fin de ayudar a los funcionarios de salud pública y a los planificadores locales a preparar mejor a las comunidades en su respuesta a eventos de emergencia como tiempo severo, inundaciones, brotes de enfermedades o exposiciones a sustancias químicas.

El SVI puede utilizarse para lo siguiente:

• Evaluar las necesidades de una comunidad durante la planificación de la preparación para enfrentar emergencias.
• Estimar el tipo y la cantidad de suministros necesarios como alimentos, agua, medicamentos y ropa de cama.
• Decidir cuántos miembros del personal de emergencia se necesitan para ayudar a las personas.
• Identificar las áreas donde se necesitan refugios de emergencia.
• Crear un plan para evacuar a las personas, prestando atención a quienes tienen necesidades especiales, como las personas que no tienen vehículos, los adultos mayores, o las personas que no entienden bien el inglés.
• Identificar a las comunidades que necesitarán apoyo continuo para recuperarse después de una emergencia o un desastre natural.

Notas importantes sobre las bases de datos del SVI

• • Los SVI 2014, SVI 2016, SVI 2018 y SVI 2020 están disponibles para ser descargados en formato shapefile: https://www.atsdr.cdc.gov/es/placeandhealth/svi/data_documentation_download.html. Los SVI 2014, SVI 2016, SVI 2018 y SVI 2020 también están disponibles por medio de ArcGIS Online. Busque “Índice de vulnerabilidad social de los CDC”.
  • Para el SVI 2000 y el SVI 2010, mantenga los datos en el formato de base de datos geoespacial al descargarlos de https://www.atsdr.cdc.gov/es/placeandhealth/svi/data_documentation_download.html. Al convertirlos al formato shapefile se cambian los nombres de los casilleros.
  • Los nombres de los casilleros en la ACS cambiaron entre el SVI 2018 y el SVI 2020. Los cambios de nombres se destacan en el diccionario de datos que se presenta a continuación.
  • Para acceder al mapeo y el análisis a nivel nacional o multiestatal, use la base de datos para los Estados Unidos, en la cual todas las áreas censales se clasifican unas frente a otras. Para acceder al mapeo y el análisis a nivel de cada estado individual, use la base de datos específica para cada estado, en la cual las áreas censales se clasifican solo frente a otras áreas censales en ese estado específico.
  • A partir del SVI 2014, hemos agregado una base de datos separada, específica para el Estado Libre Asociado de Puerto Rico. No se ha incluido a Puerto Rico en la clasificación para Estados Unidos a nivel nacional.
  • A partir del SVI 2014, hemos agregado una base de datos de áreas censales tribales (https://www.census.gov/newsroom/blogs/random-samplings/2012/07/decoding-state-county-census-tracts-versus-tribal-census-tracts.html). Las áreas censales tribales se definen de forma independiente y adicional a las áreas censales estándar basadas en los condados. La base de datos de áreas censales tribales solo contiene estimaciones, porcentajes y sus respectivos márgenes de error, así como las variables adjuntas que se describen en el diccionario de datos a continuación. Debido a la separación geográfica y la diversidad cultural, las áreas censales tribales no se clasifican unas frente a otras ni frente a las áreas censales estándar.
  • Las áreas censales con estimaciones de población total cero (N = 645 para los EE. UU.) se retiraron durante el proceso de clasificación. Estas áreas censales se agregaron otra vez a las bases de datos del SVI después de la clasificación. El valor del casillero TOTPOP es 0, pero los casilleros de clasificación en percentiles (RPL_THEME1, RPL_THEME2, RPL_THEME3, RPL_THEME4 y RPL_THEMES) se dejaron en -999.
  • Para las áreas censales con > 0 TOTPOP, un valor de -999 en cualquiera de los casilleros significa que el valor no estaba disponible en los datos originales del Censo o que no pudimos calcular un valor derivado debido a que los datos no estaban disponibles.
  • Ninguna de las celdas que tuviera un valor de -999 se usó para hacer cálculos posteriores. Por ejemplo, los totales de las alertas no incluyen los casilleros que tienen un valor de -999.
  • Cuando están disponibles, usamos los márgenes de error (MOE) calculados en el Censo. Si los márgenes de error del Censo no están disponibles, por ejemplo, al agregar las variables en una tabla, usamos las fórmulas de aproximación provistas en el Censo en el Apéndice A (páginas A-14 a A-17) de A Compass for Understanding and Using American Community Survey Data (Guía para entender y usar los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense): https://www.census.gov/content/dam/Census/library/publications/2008/acs/ACSGeneralHandbook.pdf

  Si se requieren márgenes de error más precisos, vea los métodos y los datos del Censo con respecto a las tablas de reproducción de varianzas: https://www.census.gov/programs-surveys/acs/data/variance-tables.html. Para las tablas detalladas de 5 años de la ACS, “los usuarios pueden calcular los márgenes de error para los datos agregados mediante el uso de reproducción de varianzas. Al contrario de las fórmulas de aproximación, este método lleva a un margen de error exacto, mediante un término de covariación”.

  • Los códigos FIPS por lo general se definen como texto para preservar los ceros (0) a la izquierda. Si está trabajando con archivos csv, se requieren los ceros (0) a la izquierda para combinar las tablas de manera adecuada. ArcGIS mantiene los valores 0 principales en los casilleros con códigos de FIPS de archivos csv. Para preservar los valores 0 principales y crear un archivo en Excel para Office 365, siga estos pasos:
    • Abra una hoja de cálculo en blanco en Excel.
    • Haga clic en Datos (Data) en el menú y elija el ícono De Texto/CSV (From Text/CSV)
    • Vaya hasta el archivo csv y elija Importar (Import).
    • En el casillero de diálogo que se abre, elija Transformar los Datos (Transform Data)
    • En el casillero de diálogo de editor de consultas (Power Query Editor), para cada una de las columnas de FIPS (ST, STCNTY, FIPS para áreas censales y ST, FIPS para condados), haga clic del lado derecho del mouse en el nombre de la columna y elija Cambiar el Tipo a Texto (Change Type to Text).
    • Como se solicita en el casillero de Cambiar el Tipo de Columna (Change Column Type), elija Remplazar la Actual (Replace Current). Haga clic en Cerrar (Close) y Cargar (Load).
    • Guarde como archivo xlsx de Excel.
  • Vea la sección Métodos más abajo para obtener más detalles.
  • ¿Tiene preguntas? Consulte el sitio web del SVI (http://svi.cdc.gov) para obtener más información, o escriba a la persona coordinadora del SVI (svi_coordinator@cdc.gov).

 

Métodos

Variables usadas

Datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense (ACS) del 2016 al 2020 (5 años) para las siguientes estimaciones:

Versión de texto de la imagen de vulnerabilidad general:

• Situación socioeconómica
  • Un 150 % por debajo de la línea de pobreza
  • Desempleado
  • Carga del costo de la vivienda
  • No ha completado la educación secundaria superior
  • Sin seguro médico
• Características del hogar
  • 65 años o mayor
  • 17 años o menor
  • Población civil con discapacidades
  • Hogares monoparentales
  • Dominio del idioma inglés
• Pertenencia a minorías raciales y étnicas
  • Hispana o latina (de cualquier raza); negra o afroamericana, no hispana o latina; indígena de los Estados Unidos y nativa de Alaska, no hispana o latina; asiática, no hispana o latina; nativa de Hawái y de otras islas del Pacífico, no hispana o latina; de dos o más razas, no hispana o latina; de otras razas, no hispana o latina
• Tipo de vivienda y medio de transporte
  • Estructuras con múltiples unidades de vivienda
  • Casas móviles
  • Hacinamiento en la vivienda
  • Sin ningún vehículo
  • Residencias grupales

Para el SVI 2020, se incluyeron variables adjuntas:

• Una estimación de la población diurna que se deriva de estimaciones del LandScan 2020.
• Estimaciones de la ACS del 2016-2020 de hogares sin una computadora con suscripción a servicio de Internet de banda ancha.
• Estimaciones de la ACS del 2016-2020 de personas hispanas o latinas; personas negras o afroamericanas, no hispanas o latinas; personas asiáticas, no hispanas o latinas; personas indígenas de los Estados Unidos o nativas de Alaska, no hispanas o latinas; personas nativas de Hawái o de otras islas del Pacífico, no hispanas o latinas; personas de dos o más razas, no hispanas o latinas; o personas de otras razas, no hispanas o latinas.

Estas variables adjuntas se excluyeron de las clasificaciones en el SVI. Incluimos estas variables como variables adjuntas porque pueden ser útiles para explicar más acerca de las áreas locales en ciertas circunstancias, y queremos hacerlas fácilmente accesibles.

En la base de datos se incluyen las estimaciones de datos en bruto y los porcentajes para cada variable en cada área censal. También se incluyen los márgenes de error (MOE) para cada estimación, con el estándar del 90 % de la Oficina del Censo. Los intervalos de confianza pueden calcularse al restarle el margen de error a la estimación (límite inferior) y sumarle el margen de error a la estimación (límite superior). Debido a los tamaños relativamente pequeños de las muestras, algunos márgenes de error son altos. Es importante identificar el nivel de error aceptable en todo análisis.

Clasificaciones

Clasificamos las áreas censales en cada estado y el Distrito de Columbia para habilitar el mapeo y el análisis de la vulnerabilidad relativa en los estados a nivel individual. También clasificamos las áreas censales de todos los Estados Unidos unas frente a otras, para hacer el mapeo y el análisis de la vulnerabilidad relativa en múltiples estados, o a lo largo y ancho de los Estados Unidos a nivel general. Las clasificaciones de las áreas censales se basan en percentiles. Los valores de la clasificación en percentiles varían del 0 al 1, y los valores más altos indican mayor vulnerabilidad.

Con respecto a cada área censal, hicimos la clasificación en percentiles entre todas las áreas censales para 1) las 16 variables individuales, 2) las cuatro categorías, y 3) una posición general.

Clasificaciones de las categorías:  Para cada una de las cuatro categorías, sumamos los percentiles para las variables que componen cada categoría. Ordenamos las sumas de los percentiles en cada categoría para determinar clasificaciones en percentiles específicas para cada categoría.

Las cuatro variables de clasificación de categorías sumadas, detalladas en el diccionario de datos a continuación, son las siguientes:

• Situación socioeconómica – RPL_THEME1
• Características del hogar – RPL_THEME2
• Pertenencia a minorías raciales y étnicas – RPL_THEME3
• Tipo de vivienda y medio de transporte – RPL_THEME4

Clasificaciones generales de las áreas censales:  Sumamos los totales para cada categoría, ordenamos las áreas censales, y luego calculamos clasificaciones generales en percentiles. Cabe destacar que sumar los totales para cada categoría es lo mismo que sumar las clasificaciones de variables individuales. La variable de clasificación de la suma general es RPL_THEMES.

Alertas

A las áreas censales en el 10 % más alto, es decir, con valores en el percentil 90, se les da un valor de alerta de 1 para indicar alta vulnerabilidad. A las áreas censales que están por debajo del percentil 90 se les da un valor de alerta de 0.

 

Para una categoría, el valor de alerta es la cantidad de alertas que hay para las variables que componen la categoría. Calculamos el valor general de las alertas para cada área censal como la cantidad de todas las alertas en las variables.

 

Para ver una descripción detallada de los fundamentos y los métodos usados en la selección de las variables del SVI, consulte A Social Vulnerability Index for Disaster Management (Un índice de vulnerabilidad social para el manejo de desastres) (https://www.atsdr.cdc.gov/placeandhealth/svi/img/pdf/Flanagan_2011_SVIforDisasterManagement-508.pdf).

 

Salvedad acerca de las bases de datos del SVI a nivel estatal

El orden de las clasificaciones generales del SVI y las clasificaciones de categorías del SVI de las áreas censales y los condados podría ser diferente entre las bases de datos del SVI a nivel nacional y a nivel estatal.  A continuación se ofrece una explicación detallada.

Las clasificaciones generales y las clasificaciones de categorías se basan en valores acumulativos que son relativos a la cantidad de áreas censales o de condados que se estén comparando. Por lo tanto, las diferencias en el orden de las clasificaciones generales y las clasificaciones de categorías entre la base de datos de todos los Estados Unidos y las bases de datos de los estados pueden surgir de la acumulación de diferencias al sumar las clasificaciones en percentiles de las variables individuales del SVI.

Por ejemplo, si se usa la base de datos del SVI del 2018 de Georgia, el condado de Fulton tiene una tasa general de SVI de 0.2658 y está en la clasificación como el condado 117 de un total de 159 condados. Sin embargo, si se usa la base de datos del SVI de todos los Estados Unidos del 2018, el condado de Fulton tiene una tasa general de SVI de 0.5268, lo que lo coloca en la clasificación como el condado 125 de un total de 159 condados en Georgia. Las diferencias en la clasificación entre las dos bases de datos se deben a diferencias en las clasificaciones en percentiles sumadas que, a la vez, se deben a diferencias en la cantidad de condados que se comparan en la base de datos de todos los Estados Unidos frente a la base de datos de Georgia.

En síntesis, debido a que Georgia (o cualquier estado) tiene menos áreas censales y condados que los que tiene el país, las diferencias en uno o más porcentajes de variables de un área censal a otra o un condado a otro son más pronunciadas a nivel estatal que a nivel nacional. Esas diferencias, cuando se sumen en todas las variables, en algunos casos llevarán a un cambio en el orden de las clasificaciones entre ambas bases de datos.

Si tiene preguntas, escríbale a la persona coordinadora del SVI (svi_coordinator@cdc.gov).

Actualizaciones sobre el SVI 2020

Como nuestro entendimiento de la vulnerabilidad social evoluciona con el tiempo, también debe evolucionar el SVI. A partir del SVI 2020 hemos hecho modificaciones a los nombres de las categorías del SVI, los indicadores individuales del SVI y los datos adjuntos. Modificamos el nombre de la categoría 2 de Composición del hogar y discapacidad a Características del hogar, y modificamos el nombre de la categoría 3 de Condición de minoría e idioma a Pertenencia a minorías raciales y étnicas. Dentro de la categoría 1, Situación socioeconómica, modificamos la variable de 100 % por debajo de la línea federal de pobreza a 150 % por debajo de la línea federal de pobreza, teniendo en cuenta los umbrales de la línea federal de pobreza establecidos para varias políticas federales de cobertura de salud.¹ Asimismo, incluimos una variable de Sin seguro médico en la categoría 1, Situación socioeconómica, debido a que la falta de seguro médico cada vez más se considera un indicador de situación socioeconómica más desfavorecida y una barrera para el acceso a la atención médica.² Además, dentro de la categoría 1, Situación socioeconómica, cambiamos la variable de Ingreso per cápita por Carga del costo de la vivienda, para los hogares que gastan el 30 % o más del ingreso anual en costos de vivienda. En estudios recientes se ha hecho énfasis en la importancia de analizar la carga del costo de la vivienda en lugar del ingreso per cápita, como un mejor indicador de insuficiente ingreso disponible en los hogares.^3,4 Además, cambiamos la variable Dominio del idioma inglés de la categoría 3, Pertenencia a minorías raciales y étnicas, a la categoría 2, Características del hogar, ya que las variables de la ACS se basan en el idioma que se habla en el hogar y corresponden más a la categoría Características del hogar. Asimismo, si bien en términos generales es más probable que las personas en grupos de minorías raciales y étnicas tengan un dominio limitado del inglés que los blancos no hispanos, la mayoría (un 90.9 %) dominan el idioma inglés.⁵ Por lo tanto, quitamos la variable Dominio del idioma inglés de la categoría Pertenencia a minorías raciales y étnicas, ya que podría haber afectado de manera adversa la clasificación de vulnerabilidad de comunidades en áreas con altos niveles de población perteneciente a minorías en el país. Por último, hemos incluido nuevas variables adjuntas: hogares sin una computadora con una suscripción a servicio de Internet de banda ancha, y desgloses detallados de las poblaciones pertenecientes a minorías raciales y étnicas. La pandemia de la enfermedad del coronavirus 2019 ha resaltado la importancia del acceso a una conexión de Internet de banda ancha como un determinante social de la salud, lo que justifica la inclusión de datos sobre la falta de acceso a una conexión de Internet de banda ancha como una variable adjunta.⁶ Si bien agregamos los datos de todas las personas pertenecientes a minorías raciales y étnicas en la categoría 3, Pertenencia a minorías raciales y étnicas, reconocemos que los usuarios del SVI podrían estar interesados en las poblaciones que la componen. Se realizaron una revisión bibliográfica y una validación interna exhaustivas para finalizar la elaboración del SVI 2020.

1. https://www.healthcare.gov/glossary/federal-poverty-level-fpl/
2. McMaughan DJ, Oloruntoba O, Smith ML. Socioeconomic status and access to healthcare: Interrelated drivers for healthy aging. Front Public Health. 2020;8:231. doi:10.3389/fpubh.2020.00231
3. Hernández D, Swope CB. Housing as a platform for health and equity: Evidence and future directions. Am J Public Health. 2019;109(10):1363-1366. doi:10.2105/AJPH.2019.305210
4. Swope CB, Hernández D. Housing as a determinant of health equity: A conceptual model. Soc Sci Med. 2019;243:112571. doi:10.1016/j.socscimed.2019.112571
5. U.S. Census Bureau; American Community Survey (ACS), Five-Year Public Use Microdata Sample (PUMS), 2016-2020; accessed via MDAT; ; (27 July 2022).
6. Benda NC, Veinot TC, Sieck CJ, Ancker JS. Broadband Internet Access Is a Social Determinant of Health! Am J Public Health. 2020;110(8):1123-1125. doi:10.2105/AJPH.2020.305784

Diccionario de datos del CDC SVI 2020: los nombres de los casilleros de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense que cambiaron entre el 2018 y el 2020 se marcan con un ‘Sí’ o un ‘No’ en la columna ‘¿Ha cambiado el nombre del casillero desde el 2018?’.

Categorías

1. Situación socioeconómica
2. Características del hogar
3. Pertenencia a minorías raciales y étnicas
4. Tipo de vivienda y medio de transporte

Las variables que comienzan con “E_” son estimaciones. Las variables que comienzan con “M_” son márgenes de error para esas estimaciones. Los valores -999 representan “datos nulos” o “ningún dato”.

Las cuatro variables de clasificación de categorías sumadas, detalladas en el diccionario de datos a continuación, son las siguientes:

• Situación socioeconómica – RPL_THEME1
• Características del hogar – RPL_THEME2
• Pertenencia a minorías raciales y étnicas – RPL_THEME3
• Tipo de vivienda y medio de transporte – RPL_THEME4

La variable de clasificación de la suma general es RPL_THEMES.