Regions sanitàries (RS), Sectors Sanitàris (SS) i Àrees Bàsiques de Salut (ABS) de Catalunya

Overview

Regions sanitàries (RS), Sectors Sanitaris (SS), Àrees de Gestió Assistencial (AGA) i Àrees Bàsiques de Salut (ABS) de Catalunya

Fitxers GeoJSON de les regions sanitàries, sectors sanitaris i àrees bàsiques de salut de Catalunya a punt per ser representats en mapes webs sota llicència GNU AGPLv3.

Agraïr la versió original d'aquestes dades cartogràfiques a la Generalitat de Catalunya - Departament de Salut - Direcció General de Planificació en Salut. Més informació en el fitxer Catàleg de metadata.pdf

Les dades han estat convertides per la Glòria Macià de format shapefile (.shp1) a format GeoJSON fent servir QGIS, un sistema d'informació geogràfic gratuit i de codi obert, fent servir CRS 4326 pensat per a mapes web.

Les regions sanitàries

Les regions sanitàries són demarcacions territorials basades en el principi de descentralització del sistema sanitari públic, que té com a objectiu l'apropament i l'accessibilitat dels serveis a tota la població.

Aquestes regions estan delimitades atenent factors geogràfics, socioeconòmics, demogràfics, laborals, epidemiològics, culturals, climàtics, de vies de comunicació homogènies, així com d'instal·lacions sanitàries existents, tot tenint en compte l'ordenació territorial de Catalunya.

Compten amb una dotació adequada de recursos sanitaris d'atenció primària i d'atenció especialitzada per atendre les necessitats de la població. Cada regió s'ordena, al seu torn, en sectors sanitaris.

image

Els sectors sanitaris

Els sectors sanitaris són l'àmbit on es desenvolupen i coordinen les activitats de promoció de la salut, prevenció de la malaltia, salut pública i assistència sociosanitària en el nivell d'atenció primària i de les especialitats mèdiques. Els sectors sanitaris estan constituïts per l'agrupació d'àrees bàsiques de salut.

image

Els sectors sanitaris són l'àmbit on es desenvolupen i coordinen les activitats de promoció de la salut, prevenció de la malaltia, salut pública i assistència sociosanitària en el nivell d'atenció primària i de les especialitats mèdiques. Els sectors sanitaris estan constituïts per l'agrupació d'àrees bàsiques de salut.

Àrees de gestió assistencial

Les àrees de gestió assistencial (AGA) són delimitacions territorials que parteixen de l’agrupació d’àrees bàsiques de salut (ABS). Aquesta delimitació correspon a criteris de planificació operativa, de coordinació i d’anàlisi dels fluxos principals entre l’atenció primària i l’hospitalària bàsica.

image

L'àrea bàsica de Salut

L'àrea bàsica de salut (ABS) és la unitat territorial elemental a través de la qual s'organitzen els serveis d'atenció primària de salut. Són unes unitats territorials formades per barris o districtes a les àrees urbanes, o per un o més municipis en l'àmbit rural.

image

Mapa Web

La carpeta mapa-web conté el codi necessari per reproduir un mapa web similar a aquest. Tot i que estrictament forma part d'un altre projecte sobre com la ciència de dades pot col.laborar a reduir la desigualtat en l'accés a especialistes per malalts de Malaltia Inflamatòria Intestinal (MII), es presenta de manera conjunta en un repositori com a exemple d'ús dels polígons GeoJSON.

image

Desigualtat d'accés a especialistes entre els malalts de MII a Catalunya

Un estudi d'Enginyeria i Ciència de Dades

Es crea una base de dades mii/hospitals a partir de l'informació de Catsalut sobre els centres del SISCAT que presten serveis segons siguin d'atenció primària (CAP, alguns d'ells amb atenció continuada, i consultoris locals) i els centres d'atenció especialitzada (hospitals, centres sociosanitaris i centres d'atenció a la salut mental). S'escullen els hospitals i s'enriqueix la informació amb la geolocalització de l'hospital, el codi de la regió sanitària i la classificació de l'hospital segons el delphi consensus statement disponible aquí i el.laborat per la Societat Catalana de Digestologia.

You might also like...
Discovering local read-level DNA methylation patterns and DNA methylation heterogeneity in intermediately methylated regions

Discovering local read-level DNA methylation patterns and DNA methylation heterogeneity in intermediately methylated regions

This repo is for segmentation of T2 hyp regions in gliomas.
This repo is for segmentation of T2 hyp regions in gliomas.

T2-Hyp-Segmentor This repo is for segmentation of T2 hyp regions in gliomas. By downloading the model from here you can use it to segment your T2w ima

Downloads state flags from wikipedia for states/regions from all countries

world-state-flags Downloads state flags from wikipedia for states/regions from all countries This data is NOT curated Uses https://github.com/dr5hn/co

This repository is used to simplify the process of cloning the SSM documents across the AWS regions.

SSM Cloner Introduction This module is created in order to simplify the process of copying the SSM documents from one region to another regions. As an

Official code of the paper
Official code of the paper "Expanding Low-Density Latent Regions for Open-Set Object Detection" (CVPR 2022)

OpenDet Expanding Low-Density Latent Regions for Open-Set Object Detection (CVPR2022) Jiaming Han, Yuqiang Ren, Jian Ding, Xingjia Pan, Ke Yan, Gui-So

Code for our method RePRI for Few-Shot Segmentation. Paper at http://arxiv.org/abs/2012.06166
Code for our method RePRI for Few-Shot Segmentation. Paper at http://arxiv.org/abs/2012.06166

Region Proportion Regularized Inference (RePRI) for Few-Shot Segmentation In this repo, we provide the code for our paper : "Few-Shot Segmentation Wit

This repository contains the code used for Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning (https://arxiv.org/abs/2101.03940).
This repository contains the code used for Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning (https://arxiv.org/abs/2101.03940).

Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning This repository contains the code used for Predicting Patient Outcomes with Graph Repre

Official implementation of the paper Image Generators with Conditionally-Independent Pixel Synthesis https://arxiv.org/abs/2011.13775
Official implementation of the paper Image Generators with Conditionally-Independent Pixel Synthesis https://arxiv.org/abs/2011.13775

CIPS -- Official Pytorch Implementation of the paper Image Generators with Conditionally-Independent Pixel Synthesis Requirements pip install -r requi

Pytorch implementation of Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization https://arxiv.org/abs/2008.11646
Pytorch implementation of Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization https://arxiv.org/abs/2008.11646

[TCSVT] Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization LPN [Paper] NEWs Prerequisites Python 3.6 GPU Memory = 8G Numpy 1.

https://arxiv.org/abs/2102.11005
https://arxiv.org/abs/2102.11005

LogME LogME: Practical Assessment of Pre-trained Models for Transfer Learning How to use Just feed the features f and labels y to the function, and yo

Supplementary code for the paper
Supplementary code for the paper "Meta-Solver for Neural Ordinary Differential Equations" https://arxiv.org/abs/2103.08561

Meta-Solver for Neural Ordinary Differential Equations Towards robust neural ODEs using parametrized solvers. Main idea Each Runge-Kutta (RK) solver w

https://arxiv.org/abs/1904.01941

Character-Region-Awareness-for-Text-Detection- https://arxiv.org/abs/1904.01941 Train You can train SynthText data use python source/train_SynthText.p

Training RNNs as Fast as CNNs (https://arxiv.org/abs/1709.02755)
Training RNNs as Fast as CNNs (https://arxiv.org/abs/1709.02755)

News SRU++, a new SRU variant, is released. [tech report] [blog] The experimental code and SRU++ implementation are available on the dev branch which

Code for paper "A Critical Assessment of State-of-the-Art in Entity Alignment" (https://arxiv.org/abs/2010.16314)

A Critical Assessment of State-of-the-Art in Entity Alignment This repository contains the source code for the paper A Critical Assessment of State-of

[PyTorch] Official implementation of CVPR2021 paper
[PyTorch] Official implementation of CVPR2021 paper "PointDSC: Robust Point Cloud Registration using Deep Spatial Consistency". https://arxiv.org/abs/2103.05465

PointDSC repository PyTorch implementation of PointDSC for CVPR'2021 paper "PointDSC: Robust Point Cloud Registration using Deep Spatial Consistency",

Official Implementation for
Official Implementation for "ReStyle: A Residual-Based StyleGAN Encoder via Iterative Refinement" https://arxiv.org/abs/2104.02699

ReStyle: A Residual-Based StyleGAN Encoder via Iterative Refinement Recently, the power of unconditional image synthesis has significantly advanced th

This is an official implementation of our CVPR 2021 paper "Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression" (https://arxiv.org/abs/2104.02300)

Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression Introduction In this paper, we are interested in the bottom-up paradigm of estima

Code for the paper: Learning Adversarially Robust Representations via Worst-Case Mutual Information Maximization (https://arxiv.org/abs/2002.11798)

Representation Robustness Evaluations Our implementation is based on code from MadryLab's robustness package and Devon Hjelm's Deep InfoMax. For all t

Owner
Glòria Macià Muñoz
Data Scientist originally from Barcelona. I love this city and its colorful culture, to get lost in its narrow streets and breath the sea air. Message me!
Glòria Macià Muñoz
https://arxiv.org/abs/1904.01941

Character-Region-Awareness-for-Text-Detection- https://arxiv.org/abs/1904.01941 Train You can train SynthText data use python source/train_SynthText.p

DayDayUp 120 Dec 28, 2022
A research into mail services used by different business sectors.

A research into mail services used by different business sectors. Data, scripts and results available.

Focus Chen 1 Dec 24, 2021
~1000 book pages + OpenCV + python = page regions identified as paragraphs, lines, images, captions, etc.

cosc428-structor I had an open-ended Computer Vision assignment to complete, and an out-of-copyright book that I wanted to turn into an ebook. Convent

Chad Oliver 45 Dec 6, 2022
Platform for building statistical models of cities and regions

UrbanSim UrbanSim is a platform for building statistical models of cities and regions. These models help forecast long-range patterns in real estate d

Urban Data Science Toolkit 419 Dec 30, 2022
Modeling Category-Selective Cortical Regions with Topographic Variational Autoencoders

Modeling Category-Selective Cortical Regions with Topographic Variational Autoencoders

null 1 Oct 11, 2021
Crop regions in napari manually

napari-crop Crop regions in napari manually Usage Create a new shapes layer to annotate the region you would like to crop: Use the rectangle tool to a

Robert Haase 4 Sep 29, 2022
Modeling Category-Selective Cortical Regions with Topographic Variational Autoencoders

Modeling Category-Selective Cortical Regions with Topographic Variational Autoencoders Getting Started Install requirements with Anaconda: conda env c

T. Andy Keller 4 Aug 22, 2022
Honours project, on creating a depth estimation map from two stereo images of featureless regions

image-processing This module generates depth maps for shape-blocked-out images Install If working with anaconda, then from the root directory: conda e

null 2 Oct 17, 2022
Multifunctional Analysis of Regions through Input-Output

MARIO Multifunctional Analysis of Regions through Input-Output. (Documents) What is it MARIO is a python package for handling input-output tables and

null 14 Dec 25, 2022
Visualize data of Vietnam's regions with interactive maps.

Plotting Vietnam Development Map This is my personal project that I use plotly to analyse and visualize data of Vietnam's regions with interactive map

null 1 Jun 26, 2022