WEBVTT 00:00:00.000 --> 00:00:10.000 Muchas gracias, he estado esperando esta reunión. La primera vez que se me preguntó si quería participar en este panel, 00:00:10.000 --> 00:00:20.000 estaba en la Universidad de Texas, Arlington, y estaba haciendo la transición a la Universidad de Louisiana, Lafayette 00:00:20.000 --> 00:00:30.000 He estado en este trabajo durante cuatro meses, haciendo muchas cosas que están de alguna manera relacionadas con lo q 00:00:30.000 --> 00:00:40.000 e hice en el pasado sobre COVID-19. El foco de mi presentación será en el trabajo que fue financiado por el CDC en la U 00:00:40.000 --> 00:00:50.000 iversidad de Texas, Arlington, así que describiré... por alguna razón no puedo avanzar mis diapositivas... Ok, ¿puedes 00:00:50.000 --> 00:01:00.000 er? Genial, maravilloso. Así que el título de la subvención que recibimos a través del CDC y principalmente a través de 00:01:00.000 --> 00:01:10.000 Departamento de Salud Pública del Condado de Tarrant, donde se encuentra la Universidad de Texas, Arlington, fue la In 00:01:10.000 --> 00:01:20.000 ciativa Nacional para Abordar las Disparidades de COVID-19 entre las Poblaciones de Alto Riesgo y Desatendidas, Incluye 00:01:20.000 --> 00:01:30.000 a las poblaciones de minorías raciales y étnicas y a las comunidades rurales. Todo el Departamento de Salud Pública del 00:01:30.000 --> 00:01:40.000 condado de Tarrant recibió $16 millones y fueron muy buenos en conectar a los socios comunitarios para ser parte de es 00:01:40.000 --> 00:01:50.000 a gran iniciativa. El resultado previsto de esta financiación era reducir las disparidades en materia de salud relacion 00:01:50.000 --> 00:02:00.000 das con la COVID-19. Había varios departamentos de salud pública en todo el país que recibieron financiación. Texas fue 00:02:00.000 --> 00:02:10.000 capaz, y el condado de Tarrant en particular, de tener una historia muy convincente porque tenemos una gran población h 00:02:10.000 --> 00:02:20.000 spana. Es la minoría mayoritaria en el norte de Texas. Pudimos ver que había renuencia a aceptar vacunas y algo de esti 00:02:20.000 --> 00:02:30.000 ma, mucha desinformación. Nuestro enfoque estaba realmente mirando a las minorías, pero con un enfoque en la población 00:02:30.000 --> 00:02:40.000 ispana en el norte de Texas. Lo que queríamos lograr con esta subvención era mejorar y aumentar las pruebas y la locali 00:02:40.000 --> 00:02:50.000 ación de contactos. Esta financiación se destinó durante un período de tres años a poblaciones de alto riesgo y a las q 00:02:50.000 --> 00:03:00.000 ue no reciben servicios suficientes, pero también se centró en las comunidades rurales. Seamos realistas, Texas tiene m 00:03:00.000 --> 00:03:10.000 chas comunidades rurales, especialmente en el norte de Texas. El objetivo a nivel nacional era, y particularmente aquí 00:03:10.000 --> 00:03:20.000 n Texas, mejorar la capacidad de los departamentos de salud de los estados, locales, territoriales de EE. UU., y de los 00:03:20.000 --> 00:03:30.000 estados asociados libres para proporcionar más servicios y controlar las infecciones entre poblaciones de alto riesgo. 00:03:30.000 --> 00:03:40.000 arte del enfoque que usamos en el condado de Tarrant fue enfocarnos en tres áreas. Es como un taburete con tres patas. 00:03:40.000 --> 00:03:50.000 ueremos reducir las disparidades relacionadas con el COVID-19, pero ¿cómo lo hacemos? Estaba claro desde el principio q 00:03:50.000 --> 00:04:00.000 e teníamos que tener una iniciativa de comunicaciones y mensajes muy fuerte en todo el norte de Texas. Esto tuvo que se 00:04:00.000 --> 00:04:10.000 mensajes consistentes que se difundieron entre diferentes grupos. También necesitábamos involucrar a la comunidad en e 00:04:10.000 --> 00:04:20.000 l proceso. Esto significaba trabajadores de salud comunitarios, trabajadores de bibliotecas públicas, organizaciones re 00:04:20.000 --> 00:04:30.000 igiosas, organizaciones populares, etc. Entonces, también necesitábamos centrarnos en contrarrestar la información erró 00:04:30.000 --> 00:04:40.000 ea que se estaba difundiendo a través de diferentes áreas. Esto desempeñaría un papel en la comercialización y promoció 00:04:40.000 --> 00:04:50.000 de la vacuna - todas las iniciativas que el Departamento de Salud Pública estaba tratando de promover. La segunda part 00:04:50.000 --> 00:05:00.000 del taburete era la asociación. Esto iba a ser extremadamente importante. Necesitaríamos entrenar con más socios e inc 00:05:00.000 --> 00:05:10.000 uirlos para hacer la capacitación por contrato. Tendríamos que proporcionar transporte para que la gente pueda ir a dif 00:05:10.000 --> 00:05:20.000 rentes farmacias, por ejemplo, donde se iba a distribuir la vacuna. Dispondríamos de unidades móviles en zonas donde no 00:05:20.000 --> 00:05:30.000 había lugares para entregar la vacuna. Teníamos que asegurarnos de que todos tuvieran acceso a la vacuna distribuida, y 00:05:30.000 --> 00:05:40.000 otras barreras similares como EPI, licencia limitada con pago, etc. Por último, pero no menos importante, nos centramo 00:05:40.000 --> 00:05:50.000 en reducir las barreras culturales y nos aseguramos de utilizar recursos y conexiones confiables para los sitios de va 00:05:50.000 --> 00:06:00.000 unación. Tendríamos que abordar las barreras lingüísticas y culturales que existían. Como ya he mencionado, estamos muy 00:06:00.000 --> 00:06:10.000 en la población hispana y queríamos asegurarnos de que COVID-19 no se tradujera como "la gripa", que significa "gripe" 00:06:10.000 --> 00:06:20.000 n español. Notamos que había muchos anuncios en el aeropuerto, por ejemplo, donde la traducción de "Hazte la prueba par 00:06:20.000 --> 00:06:30.000 COVID-19" se tradujo como "Hazte la prueba para gripa" - en la población hispana, "gripa" no es COVID-19. "Gripa" era 00:06:30.000 --> 00:06:40.000 ealmente la gripe. Así que eso es algo que queríamos abordar. No queremos que la gente piense que esto es solo una "gri 00:06:40.000 --> 00:06:50.000 a" - una gripe. Es algo mucho más complicado. Queríamos construir y mejorar las relaciones con las comunidades, especia 00:06:50.000 --> 00:07:00.000 lmente con aquellas que no reciben servicios, e involucrar a la comunidad en todo el proceso desde el principio hasta e 00:07:00.000 --> 00:07:10.000 final. Como PI para la Universidad de Texas, Arlington, quería - y nuevamente, soy un informático de salud que se tras 00:07:10.000 --> 00:07:20.000 adó a la informática de salud pública durante la pandemia - en el momento en que estaba en Indiana, moviéndose a un nue 00:07:20.000 --> 00:07:30.000 o papel en la Universidad de Texas, Arlington. Empecé a rastrear el número de casos de COVID, primero en Indiana. Luego 00:07:30.000 --> 00:07:40.000 dije: Espera un minuto, estoy comenzando un nuevo trabajo en Texas el 1 de marzo de 2020. El 13 de marzo fue el comienz 00:07:40.000 --> 00:07:50.000 de la pandemia y no pude mudarme a Texas hasta agosto. Hice todo este trabajo para asegurarme de que entendía la comun 00:07:50.000 --> 00:08:00.000 dad a la que me iba a mudar. Entonces, me di cuenta de que esto es mucho más grande que yo como casos individuales de s 00:08:00.000 --> 00:08:10.000 guimiento. En realidad es algo que creo que podemos ayudar con el análisis de datos - identificar los barrios de alto r 00:08:10.000 --> 00:08:20.000 iesgo. Desde el principio, como cofundador y co-director de un centro centrado en la informática sanitaria, quería esta 00:08:20.000 --> 00:08:30.000 lecer al centro como un buen socio para la Universidad. También quería ser parte de la solución colaborando con los soc 00:08:30.000 --> 00:08:40.000 os comunitarios para preparar y monitorear casos de COVID-19 en el condado de Tarrant. Al principio, se hacía mucho tra 00:08:40.000 --> 00:08:50.000 ajo gratis solo porque nos preocupábamos por la comunidad. Luego, por supuesto, al conectarme con el Departamento de Sa 00:08:50.000 --> 00:09:00.000 ud Pública del Condado de Tarrant, tuve la oportunidad de recibir financiamiento también. Desde el principio, la forma 00:09:00.000 --> 00:09:10.000 n que abordamos esto como una universidad fue que todo mi equipo quería construir confianza en nuestros ciudadanos para 00:09:10.000 --> 00:09:20.000 aceptar la vacuna COVID-19 cuando estuviera disponible. En el momento en que no estaba disponible, estábamos hablando d 00:09:20.000 --> 00:09:30.000 ello. Participamos en el rastreo de contactos y otras cosas, pero sabíamos que cuando la vacuna estaba disponible quer 00:09:30.000 --> 00:09:40.000 íamos asegurarnos de que todos tuvieran acceso a ella. Luego, queríamos proporcionar a las comunidades del condado de T 00:09:40.000 --> 00:09:50.000 rrant en los barrios de alto riesgo información que era culturalmente sensible, relacionada con la vacuna y la salud CO 00:09:50.000 --> 00:10:00.000 ID-19 en general. Queríamos poder apoyar la distribución equitativa en los barrios de alto riesgo y seguir monitoreando 00:10:00.000 --> 00:10:10.000 los impactos de la pandemia. En ese momento, pensábamos que iba a ser solo unos meses o tal vez un año, pero todos sabe 00:10:10.000 --> 00:10:20.000 os que tomó más tiempo. Por eso era muy importante seguir monitoreando los impactos de la pandemia, incluyendo la vacun 00:10:20.000 --> 00:10:30.000 ción, las variantes emergentes y ahora incluso el COVID largo. La gente sigue trabajando en ello para ver los efectos g 00:10:30.000 --> 00:10:40.000 nerales sobre la salud general. Voy a describir cómo apoyamos la distribución equitativa de vacunas contra el COVID-19 00:10:40.000 --> 00:10:50.000 n barrios de alto riesgo y cómo utilizamos los datos e informática de salud pública para abordar estas necesidades y ap 00:10:50.000 --> 00:11:00.000 oyar al Departamento de Salud Pública en el condado de Tarrant. Lo que pensamos era que la gente necesitaba ver en un m 00:11:00.000 --> 00:11:10.000 pa y desarrollar una imagen de la situación, en lugar de sólo gráficos y correlaciones o coeficientes de datos. En salu 00:11:10.000 --> 00:11:20.000 pública, como probablemente saben, es más fácil identificar datos a nivel de código postal o de pista del censo. El en 00:11:20.000 --> 00:11:30.000 oque desde el principio fue hacer un enfoque de inteligencia sanitaria basado en datos para preparar la distribución de 00:11:30.000 --> 00:11:40.000 vacunas y el monitoreo de pandemias. Lo que se ve en este mapa son los barrios de alto riesgo del condado de Tarrant a 00:11:40.000 --> 00:11:50.000 ivel de la pista del censo. Las zonas rojas más oscuras son los barrios de alto riesgo. Tenemos un documento que estoy 00:11:50.000 --> 00:12:00.000 itando aquí que describe todo el enfoque, pero al hacer esto, pudimos mostrar al departamento de salud pública del cond 00:12:00.000 --> 00:12:10.000 do de Tarrant dónde distribuir la vacuna. Las farmacias están marcadas con la cruz blanca y los barrios de alto riesgo 00:12:10.000 --> 00:12:20.000 n rojo no tienen una farmacia en esa área. Pudimos ayudar a desplegar las unidades móviles de vacunación en esos barrio 00:12:20.000 --> 00:12:30.000 s y proporcionar información sobre la disponibilidad de vacunas. No solo agregamos el Índice de Vulnerabilidad Social ( 00:12:30.000 --> 00:12:40.000 V), también agregamos todos los datos del SDOH, incluyendo la alfabetización en salud, porque la demografía local sobre 00:12:40.000 --> 00:12:50.000 la alfabetización en salud jugó un papel importante aquí, incluso si esos datos eran de 2017. Utilizamos esos datos com 00:12:50.000 --> 00:13:00.000 indicador de dónde se necesitaba más información en el sitio. Esa información podía ser compartida en cualquier forma 00:13:00.000 --> 00:13:10.000 hicimos grupos de discusión, encuestas sobre papel, hicimos sesiones con líderes de organizaciones religiosas, con las 00:13:10.000 --> 00:13:20.000 bibliotecas públicas - solo para poder proporcionar la información que se necesitaba de una manera muy sensible a la cu 00:13:20.000 --> 00:13:30.000 tura. Entonces, ¿cómo se supervisaron los impactos de la pandemia y la tasa de vacunación? Esa fue la segunda parte del 00:13:30.000 --> 00:13:40.000 estudio. Enfocamos nuestra investigación en dos hipótesis. A todos nos encantan las redes sociales, ¿no? Sabemos que cu 00:13:40.000 --> 00:13:50.000 ando la vacuna se hizo disponible, todo el mundo estaba muy emocionado y quería obtener la vacuna a pesar de que era un 00:13:50.000 --> 00:14:00.000 categoría de edad restringida. Primero, vacunamos a los ancianos y a los más vulnerables. Luego fueron los maestros. N 00:14:00.000 --> 00:14:10.000 siquiera estoy hablando de los trabajadores de la salud que estaban en primera línea y recibieron la vacuna primero, p 00:14:10.000 --> 00:14:20.000 ro muchas personas querían recibir una vacuna incluso si no era su hora. Había filas enormes, recuerdo, en auditorios y 00:14:20.000 --> 00:14:30.000 estadios por todo el norte de Texas. Entonces, de repente, la gente comenzó a escuchar que no se debe vacunar, no se de 00:14:30.000 --> 00:14:40.000 e hacer eso. Lo que queríamos hacer era utilizar las redes sociales para analizar estos sentimientos, lo cual puede inf 00:14:40.000 --> 00:14:50.000 uir en las tasas de vacunación. Queríamos ver si había una correlación e identificar otros factores que contribuyen a l 00:14:50.000 --> 00:15:00.000 vacilación en cuanto a las vacunas. Todo esto se hizo en combinación con entrevistas y grupos de enfoque comunitario. 00:15:00.000 --> 00:15:10.000 Mi grupo se centró en analizar la actividad de los medios sociales. Empezamos con Twitter/X, analizando los datos. Nos 00:15:10.000 --> 00:15:20.000 imos cuenta de que la población hispana no estaba usando Twitter, estaban usando Facebook. Necesitábamos un estudio en 00:15:20.000 --> 00:15:30.000 nglés y español, por lo que desarrollamos técnicas de procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje au 00:15:30.000 --> 00:15:40.000 omático, AI, todo lo que estaba a nuestra disposición para identificar los sentimientos expresados por la población en 00:15:40.000 --> 00:15:50.000 mbos idiomas en relación con la vacuna y sus preocupaciones. Luego, trabajamos con nuestros socios comunitarios en el D 00:15:50.000 --> 00:16:00.000 partamento de Salud Pública para desarrollar un mensaje que pueda abordar estas preocupaciones en lugar de simplemente 00:16:00.000 --> 00:16:10.000 ecir: "hey, usted debe obtener la vacuna porque el gobierno quiere que lo haga." Luego examinamos el índice de alfabeti 00:16:10.000 --> 00:16:20.000 ación en salud y vulnerabilidad social y nos dimos cuenta de que la tasa de vacunación está muy influenciada por el niv 00:16:20.000 --> 00:16:30.000 el de alfabetización en salud y el índice IVS. La conclusión de este estudio - he enumerado aquí dos de nuestras public 00:16:30.000 --> 00:16:40.000 ciones, hemos añadido algunos más después de esto sobre otros temas, como el aborto, por ejemplo. Sabemos que Texas fue 00:16:40.000 --> 00:16:50.000 el primero en presionar por la revisión de las leyes sobre el aborto, así que queríamos ver la actitud de la población 00:16:50.000 --> 00:17:00.000 acia el aborto. Las redes sociales son una forma muy poderosa de entender cómo se siente la gente sobre ciertas cosas. 00:17:00.000 --> 00:17:10.000 n lugar de simplemente decir: "no deberías escuchar" o ir a las redes sociales para informarte. Todos deberíamos ser mu 00:17:10.000 --> 00:17:20.000 activos. En lugar de entrar en modo espectador - tenemos un documento sobre esto también - cuando hay información tóxi 00:17:20.000 --> 00:17:30.000 a en las redes sociales, aquellos de nosotros que conocemos la verdad y la ciencia no podemos sacarnos de esta situació 00:17:30.000 --> 00:17:40.000 . En lugar de eso, necesitamos ir a las redes sociales y proporcionar la información correcta. Estos estudios se correl 00:17:40.000 --> 00:17:50.000 acionaron estrechamente con lo que estábamos viendo en la comunidad a través de entrevistas y grupos focales. Con la ed 00:17:50.000 --> 00:18:00.000 cación, pudimos aumentar la tasa de vacunación en las zonas donde había sido más baja. Recibimos datos del Departamento 00:18:00.000 --> 00:18:10.000 de Salud Pública sobre vacunación cada mes y ahora estamos en el proceso de publicar un estudio que correlaciona todos 00:18:10.000 --> 00:18:20.000 os sentimientos de las redes sociales con la tasa real de vacunación. La tercera parte de nuestro estudio se centró en 00:18:20.000 --> 00:18:30.000 ómo podemos construir confianza y proporcionar la información culturalmente sensible que es tan necesaria. Se necesitab 00:18:30.000 --> 00:18:40.000 durante la pandemia y todavía se necesita para otros aspectos de la salud pública. Aunque no fue financiado por el CD 00:18:40.000 --> 00:18:50.000 , este es un estudio diferente que queremos mencionar aquí. Los estudiantes de secundaria fueron nuestros campeones por 00:18:50.000 --> 00:19:00.000 proporcionar información correcta sobre salud pública a sus familias aquí. Nuevamente, el enfoque estaba en la població 00:19:00.000 --> 00:19:10.000 n hispana porque en Texas se puede convertirse en un Trabajador de Salud Comunitario Certificado (CCHW) a los 16 años. 00:19:10.000 --> 00:19:20.000 os dimos cuenta de que algunos trabajadores sanitarios comunitarios certificados estaban en la escuela secundaria. Iden 00:19:20.000 --> 00:19:30.000 ificamos escuelas secundarias en barrios predominantemente latinos donde la tasa de vacunación era muy baja. Nos dimos 00:19:30.000 --> 00:19:40.000 uenta de que si utilizábamos a esos CSHW de secundaria y les enseñábamos cómo hablar sobre la vacuna contra el COVID-19 00:19:40.000 --> 00:19:50.000 regresarían a sus familias, muchas de las cuales son hogares multigeneracionales. Cualquier información que llegue de 00:19:50.000 --> 00:20:00.000 a escuela iría a los padres y abuelos, quienes discutirían la situación y la aprobarían o desaprobarían. Si tenemos el 00:20:00.000 --> 00:20:10.000 ipo correcto de capacitación para nuestros CSHW en la escuela secundaria, pueden ir a estas comunidades y compartir la 00:20:10.000 --> 00:20:20.000 nformación correcta sobre COVID-19. Debido a este proyecto, desarrollamos un programa de capacitación para CSHW en escu 00:20:20.000 --> 00:20:30.000 elas secundarias en áreas de alto riesgo. Gracias a esta iniciativa, recibimos el Premio inaugural de justicia y equida 00:20:30.000 --> 00:20:40.000 racial otorgado por la Coalición de instituciones de servicio urbano en 2021. Estoy muy orgulloso de haber podido lleg 00:20:40.000 --> 00:20:50.000 r a ese nivel y poner en el mapa los esfuerzos que la Universidad de Texas, Arlington estaba haciendo en la comunidad. 00:20:50.000 --> 00:21:00.000 a Universidad de Texas, Arlington es y fue una institución que sirve a los hispanos. Eso fue increíble para todos nosot 00:21:00.000 --> 00:21:10.000 os y estamos muy orgullosos. El año siguiente organizamos en nuestra Universidad el primer simposio sobre justicia y eq 00:21:10.000 --> 00:21:20.000 idad racial, gracias a este premio. Fue una gran visibilidad. Hay demasiadas personas a las que debería reconocer aquí, 00:21:20.000 --> 00:21:30.000 así que lo que pensé fue compartir este diagrama de todos los individuos, los socios comunitarios, que contribuyeron a 00:21:30.000 --> 00:21:40.000 ste esfuerzo. Esto incluye, por supuesto, la Universidad de Texas, Arlington, las bibliotecas, Salud Pública, [inaudibl 00:21:40.000 --> 00:21:50.000 e] también, todas las escuelas asociadas y la Alianza en el área de Dallas Fort Worth, los trabajadores de salud comuni 00:21:50.000 --> 00:22:00.000 arios, Health Literacy Texas. Todos juntos podemos lograr mucho más que si permanecemos aislados. Pudimos informar a la 00:22:00.000 --> 00:22:10.000 gente sobre COVID-19 y las vacunas. Hemos podido abordar las preocupaciones de la comunidad y combatir la desinformació 00:22:10.000 --> 00:22:20.000 con mensajes específicos desarrollados con análisis de medios sociales y entrevistas comunitarias. Quiero terminar co 00:22:20.000 --> 00:22:30.000 este hermoso mural que fue pintado por estudiantes de la Universidad de Texas, Arlington durante el confinamiento cuan 00:22:30.000 --> 00:22:40.000 o nadie podía entrar al campus. Los estudiantes de arte iban uno a la vez para pintar este hermoso mural. Me recuerda a 00:22:40.000 --> 00:22:50.000 volver y visitar el campus, pero realmente es un recordatorio de los tiempos en que todos nos reuníamos. Queríamos reso 00:22:50.000 --> 00:23:00.000 ver un gran problema que con suerte no volveremos a experimentar. Aquí están mis referencias en caso de que alguien es 00:23:00.000 --> 00:23:10.000 é interesado. ¡Gracias!