O rápido aumento de mortes por overdose de opióides em comunidades rurais em todo o país ultrapassou em muito a taxa de overdose em áreas urbanas, e uma equipe de pesquisa liderada pela Iowa State University quer saber por quê.

O objetivo dos pesquisadores é identificar estratégias de prevenção e usar big data para prever quais comunidades podem estar em risco, disse David Peters, um professor associado de sociologia rural no estado de Iowa que está liderando o projeto de cinco anos. Andrew Hochstetler, um professor de sociologia, e Eric Davis, um professor assistente de ciência da computação, estão trabalhando com Peters junto com pesquisadores da University of Iowa e da Syracuse University. A equipe recebeu uma bolsa do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos para financiar o trabalho.

As áreas rurais mais afetadas pela epidemia de opióides muitas vezes experimentaram algum tipo de choque econômico, Peters disse. Em muitos casos, fábricas foram fechadas ou fazendas consolidadas, resultando na perda de empregos. Peters diz que tais dificuldades não colocam automaticamente uma comunidade em risco de aumentar o uso de opióides, mas parece haver uma conexão entre como a comunidade responde ao declínio econômico e seu risco.

"Acreditamos que a ação local desempenha um papel importante no motivo pelo qual algumas dessas comunidades são mais resistentes à crise de opióides e outras não, "Peters disse." A epidemia de opióides parece estar centrada em áreas onde não se trata apenas de declínio econômico, mas há um declínio em tudo - infraestrutura, edifícios, qualidade de vida. A comunidade é um lugar fulminante. "

Aprendendo com as comunidades

Há pesquisas limitadas sobre os fatores que impulsionam a epidemia de opióides e nenhuma estratégia baseada em evidências de como as comunidades podem minimizá-la ou evitá-la, Peters disse. Pesquisas anteriores de comunidades em dificuldades econômicas mostram que os residentes tendem a se desvincular e as redes sociais começam a se quebrar. Hochstetler diz que os residentes podem ser menos propensos a monitorar os espaços públicos ou trabalhar com a polícia para reduzir o crime.

"Com esse nível de desorganização, vemos uma mudança nas normas culturais que torna a comunidade menos propensa a condenar o comportamento ilícito e prevenir o crime, "Hochstetler disse." Se as comunidades não forem pró-ativas e esse choque econômico levar a maiores índices de pobreza e criminalidade, graffiti, lixo e edifícios abandonados - você terá mais problemas sociais. "

Os pesquisadores trabalharão diretamente com as pessoas afetadas pelos opioides para coletar dados e identificar o que funcionou e o que não funcionou no combate à epidemia. Eles estão desenvolvendo um painel consultivo, que incluirá agentes da lei e do tribunal, especialistas em saúde pública, líderes da cidade e do condado e profissionais médicos, bem como ex-viciados e familiares, para ajudar a orientar suas pesquisas, Peters disse.

O trabalho se concentrará especificamente em áreas rurais e comunidades micropolitanas - populações entre 10, 000 e 50, 000 - em diferentes regiões do país. Os pesquisadores esperam encontrar diferenças nas áreas rurais impulsionadas pela agricultura, silvicultura e mineração, e deseja desenvolver estratégias apropriadas com base nesses fatores econômicos.

Prevendo risco com big data

Uma preocupação para pesquisadores e comunidades é o tempo de espera para os dados sobre detenções e mortes por opiáceos, Peters disse. Os dados podem ajudar a identificar problemas potenciais, mas as estatísticas mais recentes costumam ter dois anos. Os pesquisadores querem eliminar essa barreira usando big data para desenvolver um indicador de risco de opióides em tempo real para as comunidades.

"Para prever o risco de uma comunidade, devemos entender a dinâmica local, a conectividade da comunidade com outras áreas e os riscos aí existentes, "Davis disse." Ainda não sabemos como todos os indicadores de opióides estão ligados, mas vamos olhar para dados sobre pessoas, situações econômicas, risco anterior na área e padrões potenciais de tráfico. Todos esses dados combinados devem ajudar a formar uma imagem do risco local. "

A capacidade de prever é o que definirá este indicador de risco além de outras fontes de dados. Se os pesquisadores forem bem-sucedidos, as comunidades podem usar a ferramenta para identificar o risco e agir antes que se torne um problema maior. Os pesquisadores testarão a ferramenta em 12 comunidades como parte do projeto de cinco anos.