Analyzing Potential Spatial Access to Primary Care Services with an Enhanced Floating Catchment Area Method

Floating catchment area methods have been noticeable in the analyses of spatial access to primary care. This paper enhances the existing floating catchment area methods by incorporating a modified Huff Model to articulate population demand on primary care services. The proposed method modifies the Huff Model with a Gaussian distance impedance function, and applies the modified Huff Model in calculating selection probability of floating catchment area method. The Huff Model-based selection probability considers both travel cost and capacity of service sites and therefore can better adjust population demand on primary care services. Furthermore, the proposed method uses the continuous Gaussian function instead of the predefined subzones in previous studies. A case study of the Springfield, MO, metro politan area is conducted by applying the proposed method and previous methods. Results show that the proposed method has moderating effects on measuring spatial access and can overcome the problems of over- and underestimating population demand.

On observe, dans les analyses portant sur l’accès spatial aux soins primaires, le recours à des méthodes par zones de desserte flottantes. Cet article propose une amélioration des méthodes existantes par zones de desserte flottantes au moyen d’un modèle de Huff modifié afin d’articuler la demande de la population pour les services de soins primaires. La méthode proposée modifie le modèle de Huff en introduisant une fonction gaussienne d’impédance de distance; le modèle de Huff ainsi modifié est appliqué en calculant la probabilité de sélection de la méthode par zones de desserte flottantes. La probabilité de sélection selon le modèle de Huff tient compte à la fois des coûts de transport et de la capacité de desserte des établissements, et aide donc à mieux ajuster la demande de la population pour les services de soins primaires. En outre, la méthode proposée utilise une fonction gaussienne continue plutôt que des sous-zones préétablies comme dans les études précédentes. La méthode proposée et les méthodes précédentes sont appliquées à une étude de cas portant sur la région métropolitaine de Springfield, au Missouri. Les résultats montrent que la méthode proposée tempère la mesure d’accès spatial, atténuant ainsi les problèmes de surestimation ou de sous-estimation de la demande de la population.