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1 | COVID-19 VULNERABILITY MAP | |||||||||||||||||||||||||
2 | The COVID-19 vulnerability map uses public data to map different layers geospatially in order to identify South Africa's communities most vulnerable to the spread and impact of COVID-19. | |||||||||||||||||||||||||
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5 | Layer | Parameter | Level of disaggregation | Source | Comment | |||||||||||||||||||||
6 | 1a | Disease spread: demographics | ||||||||||||||||||||||||
7 | Population | Ward | IEC | Number of eligible voters as proxy for population. | ||||||||||||||||||||||
8 | News24/iEC | Number of eligible voters as proxy for population. | ||||||||||||||||||||||||
9 | Wazimap | Number of eligible voters as proxy for population. | ||||||||||||||||||||||||
10 | Density | Ward | Wazimap | Higher density assumed to be correlated with quicker spread. | ||||||||||||||||||||||
11 | Formality | Ward | Wazimap | Informality as proxy for density within dwellings and assumed to be correlated with quicker spread. | ||||||||||||||||||||||
12 | 1b | Disease spread: health vulnerability | ||||||||||||||||||||||||
13 | Age | Ward | Wazimap | Persons older than 60 most at risk. | ||||||||||||||||||||||
14 | HIV prevalence | Municipality | IHME | Persons with compromised immunity at risk. Districts with lowest percentage of people on treatment as proxy for high prevalence. | ||||||||||||||||||||||
15 | HIV prevalence | District | HST | Relevant data is on p. 204. | ||||||||||||||||||||||
16 | TB prevalence | District | HST | Persons with compromised lung function at risk. Districts with lowest percentage of people on treatment as proxy for high prevalence. | ||||||||||||||||||||||
17 | Cardiovascular disease prevalence | TBD | TBD | Persons with cardiovascular disease at risk. | ||||||||||||||||||||||
18 | Diabetes prevalence | District | HST | Persons with diabetes at risk. | ||||||||||||||||||||||
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20 | 1c | Disease spread: moblity | ||||||||||||||||||||||||
21 | Linkages between wards | TBD | TBD | Please contract graeme@whereismytransport to discuss requirements and data format, we might be able to help. | ||||||||||||||||||||||
22 | https://movement.uber.com/?lang=en-ZA | Uber movements API could be of value | ||||||||||||||||||||||||
23 | 2a | Disease impact: Social vulnerability | ||||||||||||||||||||||||
24 | Poverty (SAMPI) | Local municipality | via Google | |||||||||||||||||||||||
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26 | 2b | Disease impact: Access to health care | ||||||||||||||||||||||||
27 | Average distance to nearest medical facility | Ward | Healthsites | |||||||||||||||||||||||
28 | Department of Health | |||||||||||||||||||||||||
29 | Number of hospital beds | Province | Research | TBD. Currently the most detailed data that was found | ||||||||||||||||||||||
30 | HST | Hospital beds per 10 000 target population | ||||||||||||||||||||||||
31 | Quality of health care | Disrict | HST | Proportion of health facilities with essential medicines as proxy for health care quality | ||||||||||||||||||||||
32 | Ideal clinic score | LM | HST | An Ideal Clinic is defined as a clinic with good infrastructure, adequate staff, adequate medicine and supplies, good administrative processes, and sufficient adequate bulk supplies. | ||||||||||||||||||||||
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