neighborhood boundaries and names

Methodology Santa Clara County City and Small Area/Neighborhood Profiles The goal of the Santa Clara County City and Small Area/Neighborhood Profiles ...
Author: Doreen Lynch
1 downloads 0 Views 278KB Size
Methodology Santa Clara County City and Small Area/Neighborhood Profiles The goal of the Santa Clara County City and Small Area/Neighborhood Profiles is to improve access to data at the sub‐county geographic level  that local agencies and organizations can use for planning interventions and influencing policy. Using city and small area/neighborhood level  data can help to understand how where we live, work, and play impacts health and well‐being.  The profiles provide a snapshot of conditions  that influence health as well as indicators of health status in Santa Clara County cities and small areas/neighborhoods.  This document provides  an overview of the methods used to define small areas/neighborhoods and select indicators, as well as the data sources used for the profiles.  Defining small area/neighborhood boundaries and names Small area/neighborhood boundaries and names were defined in consultation with the Santa Clara County Planning Office, Department of  Planning and Development, with feedback from city planning departments. City planners could send the boundaries out for broader review to  other agencies and organizations at their own discretion.  The small area/neighborhood boundaries were defined based on the following  guidelines, which were designed to better enable SCCPHD to report statistics where the number of cases or events are small and to make  updates more feasible:  •  Each small area/neighborhood should have a minimum of 10,000 residents  •  Each small area/neighborhood should consist of a minimum of 2 to 3 census tracts   •  Census tracts should not be split across small areas/neighborhoods   •  Small areas/neighborhoods should be reasonably within or correlate with city limits  •  Each city should have a minimum of two small areas/neighborhoods    In addition, small area/neighborhood names and boundaries were defined to be as consistent as possible with pre‐existing neighborhoods. In  order to adhere to the criteria above, however, it was not always possible to align boundaries or select small area/neighborhood names that  were identical to existing boundaries. In some cases, small areas contain multiple pre‐existing neighborhoods and in other cases large pre‐ existing neighborhoods were split into two or more small areas. In either case, neighborhood names were incorporated into the name of the  small area in which they are contained, where known.   One hundred and nine (109) small areas/neighborhoods were defined from the county’s 372 census tracts. Every census tract in Santa Clara  County is now assigned to a small area/neighborhood. Please contact [email protected] with any questions on small area/neighborhood  boundaries. 

1   

Indicator selection process The City and Small Area/Neighborhood Profile project utilizes a health equity framework, similar to that employed by the California Department  of Public Health’s Healthy Communities Data and Indictors (HCI) project. For more information on the Healthy Communities framework, please  see: http://www.cdph.ca.gov/programs/Pages/HealthyCommunityIndicators.aspx. The Santa Clara County Public Health Department (SCCPHD)  identified indicators within the broad domains of demographics, economic and educational opportunities, healthy and safe environment, and  health status. In order to make the profiles useable, in terms of length, and feasible to update on a regular basis, SCCPHD developed criteria to  guide the selection of potential indicators. Indicators were selected after reviewing similar projects from other jurisdictions. Criteria included:   Relevant to programmatic and policy‐related activities underway in agencies and organizations in the county    In current use by other large local health departments or the CDPH HCI project   Data on the indicator available at the census tract level   Data available on a regular basis (at least annually) by the agency or organization providing data on the indicator    The final list of indicators was defined and selected by SCCPHD, based on feedback from county and city planning departments and other  stakeholders.      The profiles include data on the following topics:   Demographic information including the total population, age, gender, and race/ethnicity of small area/neighborhood residents    Social determinants of health, including socioeconomic factors, education, and the built and social environment    Health outcomes, including life expectancy, mortality and causes of death, communicable and infectious disease, and maternal and  child health    Please contact [email protected] with questions on city and small area/neighborhood indicators.  Data Sources SCCPHD utilized data from local, regional, state, and national surveys, databases, and registries. The table below describes each data source and  where to find more information if available.  

2   

Demographic Snapshot Indicator  Population size 

Race/ethnicity 

Foreign‐born 

Significance to public health  Population size provides  information about the number  of people living in the county,  city, or neighborhood, which  can be used to address issues  such as where services like  clinics and hospitals should be  located.  Race/ethnicity is important for  understanding the composition  of the county and comparing  diversity of cities or  neighborhoods. Health status  and life expectancy varies by  racial/ethnic group, so  understanding the racial/ethnic  composition of an area can help  to target programs and policies  to meet the needs of residents.1  Foreign‐born residents often  have different health, social,  and economic concerns than  those born in the U.S.  Immigrants are less likely to be  insured but may be healthier  than U.S. born residents.2  Understanding the proportion  of residents who are foreign‐ born in an area can help to  determine community needs 

How the measure was  calculated  Count of population  

U.S. Census Bureau, 2010 U.S.  Census     Cities: DP‐1    Neighborhoods: P1 

Percentage of population in  four racial/ethnic groups   (African American, Asian/Pacific  Islander, Latino, and non‐ Hispanic White) 

U.S. Census Bureau, 2010 U.S.  Census     Cities: DP‐1    Neighborhoods: P5 

Percentage of population born  outside the U.S.  

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates    Cities: 2006‐2010 (DP02)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B05012) 

3   

Data source 

and plan for services.

Speaks a language other than  English at home 

Single parent households 

Households with children 

Areas with high percentages of  Percentage of population who  residents who speak a language  speak a language at home other  other than English at home can  than English   be helpful for locating  interventions and healthcare  services to benefit immigrant  residents and families. 

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates     Cities: 2006‐2010 (DP02)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B16001)  U.S. Census Bureau, 2010 U.S.  Percentage of population who  Single parent households are  are either male householder, no  Census   households that include  wife present with own children    children who reside with only  Cities: DP‐1  one parent. Studies have shown  under 18 years or female    householder, no husband  that children raised by single  Neighborhoods: P20  mothers have poorer physical  present with own children  and mental health than children  under 18 years    raised in a household with two    biological parents.3 Information  Excludes single parents living  with unmarried partners. Same‐ on the percentage of single  sex couples are counted as  parent households for cities  and neighborhoods can help to  either married or as an  target services to provide more  unmarried couple living  together depending on their  support for single parents and  marital status.  support maternal and child    health.     Percentage of households with  U.S. Census Bureau, 2010 U.S.  Because many public health  Census   programs are designed for early  children    intervention and prevention,  Cities: DP‐1  identifying areas in the county    with a higher proportion of  4 

 

Neighborhoods: P20 

households with children can  help allocate resources to for  child health and prevention.  Average household size 

Age groups           

Average household size is an  indication of the number of  people residing in a household.  Households with many  members may experience  higher rates of overcrowding,  which has been found to affect  health and social outcomes.4  Differences in average  household size in cities and  neighborhoods can also be an  indicator of family size and  composition, such as a higher  proportion of households  where people are living alone.   Understanding the age  breakdown in an area can help  to target services and allocate  resources. For example, a  community with a larger  proportion of older adults may  need services that support  “aging in place” and  independent living, chronic  disease management, and    social connections. 

Sum of number of people living  in occupied households, divided  by the number of occupied  households in a small  area/neighborhood or city 

U.S. Census Bureau, 2010 U.S.  Census     Cities: DP‐1    Neighborhoods: P17 

Percentage of population ages  0‐5, 6‐11, 12‐17, 18‐24, 25‐34,  35‐44, 45‐54, 55‐64, and 65 and  older 

U.S. Census Bureau, 2010 U.S.  Census     Cities: QTP1    Neighborhoods: P12 

 

5   

Economic and Educational Opportunities Indicator  Significance to public health  Unemployed (ages >16 years) 

Median household income 

Unemployment can be a  significant source of stress,  often leading to lower  socioeconomic status, loss of  social connections, reduced  wealth, and other outcomes  which contribute to poor  health.5 People who are  unemployed are at increased  risk for poor mental and  physical health and engaging in  risky health behaviors.6  Research suggests that people  who have lost their jobs are  more likely to develop adverse  health conditions such as heart  disease.7  Identifying areas in  the county with a higher  unemployment rate can help  allocate resources for job  training and placement.  Higher income is associated  with better health care access  and outcomes and longer life  expectancy.8   The County of  Santa Clara has one of the  highest median household  incomes in the country.   However, there is a wide range  of median household income 

How the measure was  calculated  Percentage of population ages  16 and older in the civilian labor  force who are presently  unemployed  

Median household income in  the past 12 months (in 2011  inflation‐adjusted dollars)     For small areas/neighborhoods,  household income was  available in defined income  ranges only (e.g., $60,000 to  $74,999). Median household  6 

 

Data source  Neighborhoods: U.S. Census  Bureau, American Community  Survey 2007‐2011 5‐Year  Estimates (B23025)    Cities: State of California  Employment Development  Department, November 2012  

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates    Cities: 2006‐2010 (S1901)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B19013) 

income was calculated using  linear interpolation from the  income range into which the  household at the median fell.      For cities, median household  income was generated by the  U.S. Census.     For more information, see   http://www.census.gov/hhes/w ww/p60_243sa.pdf    The Federal Poverty Level (FPL)  Percentage of families below  is a poverty threshold  185% of the Federal Poverty  determined by the federal  Level   government, taking into    account family size and income.  Sum of estimated number of  Families with incomes below  families whose income ratio fell  185% FPL are eligible for some  below 0.5, 0.5‐0.74, 0.75‐0.99,  public assistance programs.  1.00‐1.24, 1.25‐1.49, 1.50‐1.74,  Family poverty is associated  and 1.75‐1.84 of the Federal  with reduced access to goods  Poverty Level, divided by the  and services, poorer physical  number of families in a small  area/neighborhood or city.  and mental health, and higher  mortality. 9  Furthermore,  neighborhoods with higher  concentrations of poverty may  experience higher crime rates,  community disinvestment, or  other impacts, which may  exacerbate the effects of  individual and family poverty.10  across the county.  Identifying  areas in the county with lower  median incomes can help  allocate resources for health  promotion. 

Families below 185% FPL 

7   

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates    Cities: 2006‐2010 (B17026)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B17026) 

Children (ages 0‐17) below 185%  FPL 

See above for a description of  the Federal Poverty Level.  Children from families who earn  below 185% FPL are eligible for  programs such as free or  reduced price school lunch.  Children who grow up in  poverty may experience poor  health and social and cognitive  development, which can have  profound effects on health later  in life.11 12    Areas with higher

concentrations of poverty in general may experience higher crime rates, community disinvestment, or other impacts, which may exacerbate the effects of individual child poverty.13   Children (ages 3‐5) who are  enrolled in preschool or nursery  school 

Educational attainment (ages >25  years) 

School preparedness is  associated with school  achievement in the later  grades, a contributing factor to  educational attainment.14   Identifying areas in the county  with a lower proportion of  children who are kindergarten  ready can help allocate  resources for supplemental  education programs.  Education is linked to health by  providing higher employment  and income levels as well as  safer and healthier working 

Percentage of population ages  0‐17 below 185% of the Federal  Poverty Level    Sum of estimated number of  children living in families whose  income ratio fell in the  following categories: 0.5, 0.5‐ 0.74, 0.75‐0.99, 1.00‐1.24, 1.25‐ 1.49, 1.50‐1.74, and 1.75‐1.84,  divided by the population ages  0‐17 in a small  area/neighborhood or city. 

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates    Cities: 2006‐2010 (B17024)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B17024) 

Percentage of children ages 3‐5  enrolled in preschool or nursery  school    

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates    Cities: 2006‐2010 (DP02)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B14001) 

Percentage of population ages  25 and older with educational  attainment in the following  categories: less than 9th grade 

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates   

8   

conditions. It also provides a  foundation for improved health  over the lifespan by building  the knowledge and cognitive  abilities that can help people  make healthier behavioral  choices, access social support,  and assess health risks.151617  Communities with lower  educational attainment among  adults may benefit from  interventions to assist with job  training and economic  development, as well as public  health interventions to assist  residents with making healthy  choices.  

or 9th to 12th grade no diploma,  high school graduate (includes  equivalency), some college or  associate’s degree, and  bachelor’s degree or graduate  or professional degree 

 

9   

Cities: 2006‐2010 (DP02)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B15002) 

Healthy and Safe Environment Indicator  Number of vehicle‐pedestrian  injury collisions, 10 years   

Number of vehicle‐bicycle injury  collisions, 10 years   

Significance to public health 

How the measure was  calculated  Pedestrian safety is an  Number of vehicle‐pedestrian  important factor in encouraging  injury collisions over a 10‐year  people to walk more.  period in a small  Pedestrian safety is especially  area/neighborhood or city  important for promoting    walking to school among  Number of collisions for Santa  children, as high numbers of  Clara County in the small  collisions may discourage  area/neighborhood profiles is  walking.18  the average number of  collisions by small  area/neighborhood, adjusted  for small area/neighborhood  population size (weighted  average). Number of collisions  for Santa Clara County in the  city profiles is the total number  of collisions in the county over  a 10‐year period.    Number of vehicle‐bicycle  Safer roads can encourage  more people to ride bicycles for  injury collisions over a 10‐year  period in a small  transportation and leisure.  area/neighborhood or city  Higher rates of vehicle‐bicycle    collisions may discourage biking  Number of collisions for Santa  among residents.19  Clara County in the small  area/neighborhood profiles is  the average number of  collisions by small  area/neighborhood, adjusted  for small area/neighborhood  10 

 

Data source  Safe Transportation Research  and Education Center  (SafeTREC), Statewide  Integrated Traffic Records  System (SWITRS)    Cities: 2006‐2010    Neighborhoods: 2002‐2011 

Safe Transportation Research  and Education Center  (SafeTREC), Statewide  Integrated Traffic Records  System (SWITRS)    Cities: 2006‐2010    Neighborhoods: 2002‐2011 

Number of motor vehicle collisions,  Motor vehicle collisions are a  1 year  leading cause of injury and  mortality in the population.20  High rates of motor vehicle  collisions in some areas may  also deter area residents from  walking and biking.        

Lives within ½ mile of a regional  bus/rail/ferry and within ¼ mile of  bus/light rail    

Living near public  transportation is associated  with increased physical activity  and reduced reliance on  driving.21 

population size (weighted  average). Number of collisions  for Santa Clara County in the  city profiles is the total number  of collisions in the county over  a 10‐year period.    Number of motor vehicle  collisions over a 1‐year period  in a small area/neighborhood    Number of collisions for Santa  Clara County in the small  area/neighborhood profiles is  the average number of  collisions by small  area/neighborhood, adjusted  for small area/neighborhood  population size (weighted  average). Number of collisions  for Santa Clara County in the  city profiles is the total number  of collisions in the county over  a 10‐year period.    Percentage of residents that  live within ½ mile of a regional  bus/rail/ferry and within ¼ mile  of bus/light rail     Half mile and ¼ mile buffers  were created around transit  stops, dependent on whether a  stop was classified as local or  11 

 

Safe Transportation Research  and Education Center  (SafeTREC), Statewide  Integrated Traffic Records  System (SWITRS)    Neighborhoods: 2011 

Metropolitan Transportation  Commission 2010 

Residents who commute to work  

Households receiving CalFresh  benefits 

regional by the local transit  agency. Census blocks with  centroids inside ½ and ¼ mile  buffers of the transit stops  were identified and population  counts were summed by census  tract and then by small  area/neighborhood. The  percentage with access was  calculated using small  area/neighborhood population  size. For more information, see   http://www.cdph.ca.gov/progr ams/Documents/HCI_RailFerry Bus_51_Narrative_and_exampl es_11‐26‐ 13SoCal_MTC_Sac.pdf    Commute modes, such as  Percentage of workers who  driving, biking, and using public  commute to work by driving  transportation can affect the air  alone, carpooling, using public  quality in a community. Air  transit, or other means (walk to  quality is associated with  work, work from home, or  adverse health effects such as  commute to work by some  increased mortality and  other means)  morbidity from heart disease,  respiratory illness, and some  forms of cancer. 22 Using forms  of active transportation to get  to work is also associated with  better health.23 CalFresh is a publicly‐funded  program for supplemental food 

Percentage of households with  food stamp/SNAP benefits in  12 

 

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates    Cities: 2006‐2010 (DP03)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B08301) 

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year 

assistance (also known as the  Supplemental Nutrition  Assistance Program, or SNAP).  The proportion of residents  receiving CalFresh can indicate  individuals who may be at risk  for experiencing food insecurity  or a need for other nutritional  services. Understanding the  percentage of residents who  receive CalFresh may help to  target complementary  nutritional programs.  Average distance (miles) to nearest  Living near large grocery stores  full‐service grocery store  or supermarkets provides  residents with greater access to  a wide variety of healthy foods  like fruits and vegetables.24 

the past 12 months 

InfoUSA 2012  Average distance in miles to  nearest full‐service grocery  store     Walking or driving distance in  miles was calculated from each  census block centroid to  nearest full‐service grocery  store.     For cities and for Santa Clara  County, the average distance  was calculated based on block  distance, adjusting for census  block population size (weighted  average).     Full‐service grocery stores  include supermarkets and large  grocery stores. Supermarkets  defined as food retailers with  13 

 

Estimates    Cities: 2006‐2010 (DP03)    Neighborhoods: 2007‐2011  (S2201) 

50 employees or more, large  grocery stores as 10 to 49  employees.     Santa Clara County Division of  Average distance (miles) to nearest  Farmers’ markets provide  Average distance in miles to  Agriculture 2012  farmers’ market  residents with additional access  nearest farmers’ market   to locally‐produced healthy    foods such as fresh fruits and  Distance in miles from each  vegetables.25  census block centroid was  calculated to nearest farmers’  market.     For cities and for Santa Clara  County, the average distance  was calculated based on block  distance (simple average).    Number of fast food outlets  Number of fast food outlets per  Communities with high  InfoUSA 2012  divided by the number of  square mile  numbers of fast food outlets  may experience higher rates of  square miles in a small  overweight/obesity and chronic  area/neighborhood or city  disease. Children are  Number of outlets per square  particularly vulnerable to the  mile for Santa Clara County in  adverse health effects when  attending schools near fast food  city and small  area/neighborhood profiles  restaurants.26  calculated by summing the  total number of outlets in cities  and dividing by the total  number of square miles in cities  (excludes unincorporated  areas). 

14   

Households with gross rent 30% or  more of household income 

Overcrowded households 

Lives in multi‐unit housing 

Households that face high  housing costs may have  reduced financial resources for  other needed goods and  services. High rent burden may  mean that families have to  move frequently or reside in  communities with poorer  quality housing and higher  crime rates.27   Overcrowding in households is  associated with adverse  physical and mental health and  can negatively affect children’s  development.28  Identifying  communities with a high  percentage of overcrowded  households may help target  services and allocate resources  around affordable housing.  Multi‐unit housing residents  may experience  disproportionate exposure to  secondhand smoke at home as  a result of breathing in exhaled  smoke and burning cigarettes  from nearby smokers. People  residing in multi‐unit housing  may be exposed to smoke even  if no one in their household  smokes and may be at risk for  developing heart disease,  respiratory illness, some  cancers, and other adverse 

Percentage of households with  gross rent 30% or greater of  household income  

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates    Cities: 2006‐2010 (DP04)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B25070) 

Percentage of households with  greater than one occupant per  room  

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates    Cities: 2006‐2010 (B25014)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B25014) 

Percentage of households that  reside in housing with two or  more units in a structure  

U.S. Census Bureau, American  Community Survey 5‐Year  Estimates    Cities: 2006‐2010 (DP04)    Neighborhoods: 2007‐2011  (B25024) 

15   

Average distance (miles) to   nearest park or open space 

health outcomes.29 Public  health intervention efforts have  focused on reducing exposure  to secondhand smoke in multi‐ unit housing.30  Access to parks and open space  are an important for  encouraging exercise. Proximity  to parks has been shown to  increase levels of physical  activity and improve overall  health.31 

California Protected Areas  Average distance in miles to   nearest park or open space   Database 2011, Santa Clara    County Parks Department 2012  Distance in miles from each  census block centroid was  calculated to nearest boundary  of a park or accessible open  space, based on the straight‐ line distance method (actual  access points not available for  analysis).     For small areas/neighborhoods,  census tract average distance  was then calculated, adjusting  for census block population size  (weighted average) and then  averaged by small  area/neighborhood (simple  average).      For cities and for Santa Clara  County, average distance for  was calculated based on block  distance, adjusting for census  block population size (weighted  average).    Excludes parks with restricted  16 

 

Number of tobacco retail outlets  per square mile 

The location of tobacco retail  outlets in communities affects  tobacco product availability,  especially among adolescents  who may be more likely to  initiate tobacco use if residing  in and/or attending school in  areas with high densities of  tobacco retailers.32 

Average number of violent crimes  within 1 mile 

Violence is a cause of injury,  disability, poor mental health,  and premature death.33 Living  in a community with a high  number of violent crimes may  also discourage residents from  being physically active.34 

access, inaccessible parks, and  special purpose open space  areas such as golf courses and  future unimproved park lands.      Number of tobacco retail  outlets divided by number of  square miles in small  area/neighborhood or city    Number of outlets per square  mile for Santa Clara County in  the city and small  area/neighborhood profiles  calculated by summing the  total number of outlets in cities  and dividing by the total  number of square miles in cities  (excludes unincorporated  areas).    Average number of violent  crimes within 1 mile     Number of violent crimes  occurring within 1 mile of the  each census block was  calculated.    For small areas/neighborhoods,  average number for census  tracts was then calculated,  adjusting for census block  population size (weighted  17 

 

California Board of Equalization,  November 2012 

Public Engines, Inc., August 1,  2010‐July 31, 2011 (a  standardized crime reporting  system which reports crime for  15 crime types based on  uniform crime reporting (UCR)  definitions) 

Number of alcohol retail outlets  per square mile 

Communities with many liquor  stores may have higher rates of  alcohol‐related motor vehicle  accidents and violent crime.35  

average) and then averaged by  small area/neighborhood  (simple average).       For cities and for Santa Clara  County, the average number of  violent crimes within 1 mile  was calculated based on block  counts, adjusting for census  block population size (weighted  average).    Incidents coded as robbery,  homicide, sexual assault and  assault with a deadly weapon  were defined as violent crimes,  according to the definition  provided by the FBI’s Uniform  Crime Reporting (UCR)  Program.  Excludes incidents  with reporting location in same  block as a major hospital or  police station, or which had a  duplicate incident identifier.     Number of alcohol retail outlets  Department of Alcoholic  Beverage Control (ABC),  divided by the number of  December 2012  square miles in a small  area/neighborhood or city    Number of outlets per square  mile for Santa Clara County in  the city and small  area/neighborhood profiles  18 

 

was calculated by summing the  total number of outlets in cities  and dividing by the total  number of square miles in cities  (excludes unincorporated  areas).    Health status Indicator  Births per 1,000 people 

Low birth weight infants 

Preterm births 

Significance to public health 

How this measure was  calculated  Number of births, divided by  The birth rate is an important  indicator of population growth.   total population size, presented  as a rate per 1,000 people   Information on areas with  higher birth rates may assist  agencies and organizations in  deciding where to locate  maternal and child health  programs.  Low birth weight is a risk factor  Percentage of infants who  weighed less than 2500 grams  for infant mortality. Low birth  (5 pounds, 8 ounces) at birth  weight infants who survive  their first year are at increased  risk for physical and  developmental complications.36   Communities with high rates of  low birth weight may benefit  from public health  interventions, such as  maternal/child health services.  Percentage of infants born  Prematurity is a risk factor for  before 37 weeks of gestation  neurological problems,  cardiovascular complications,  19 

 

Data source  Santa Clara County Public Health  Department, 2009‐2011 Birth  Statistical Master File;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census 

Santa Clara County Public Health  Department, 2009‐2011 Birth  Statistical Master File 

Santa Clara County Public Health  Department, 2009‐2011 Birth  Statistical Master File 

Overweight or obese during first  trimester of pregnancy 

Mothers who received early and  adequate prenatal care 

infections, and other health  problems. Premature birth  contributes to low birth weight  and also increases the risk of  infant mortality.37 Communities  with high rates of preterm  births may benefit from public  health interventions, such as  maternal/child health services.  High pre‐pregnancy body mass  index (BMI) measures the  percentage of women who  were overweight or obese  before they became pregnant.  A high BMI during pregnancy  may increase the risks for  developing gestational  diabetes, preeclampsia, the risk  of having a child with a high  birth weight, and other adverse  health outcomes.38  Communities with larger  percentages of mothers with  high maternal pre‐pregnancy  BMI may benefit from  behavioral and environmental  interventions, such as physical  activity and nutrition programs,  as well as healthcare  interventions regarding weight  maintenance.  Prenatal care is important for  determining potential  pregnancy complications early 

Percentage of women with live  California Department of Public  births who had a BMI of 25.0 or  Health, 2009‐2011 Birth  higher (overweight or obese)  Statistical Master File  during the first trimester      

Percentage of women with live  births  who received early and  adequate prenatal care  20 

 

California Department of Public  Health, 2009‐2011 Birth  Statistical Master File 

Teen live births per 1,000 females  ages 15‐19 

Life expectancy 

on and is associated with  reductions in maternal and  infant deaths, miscarriages,  birth defects, low birth weight,  and other preventable  problems. 39 Communities with  lower percentages of early and  adequate care may benefit  from improved access to  healthcare for woman of  childbearing age.  Teenage births are associated  with lower income and higher  school dropout rates for  mothers, as well as lower  earning potential for fathers.41  Infants born to teenage  mothers are at increased risk of  low birth weight, poorer  nutrition, and lower cognitive  and social stimulation, which  can lead to lower academic  achievement later in life.42  Communities with higher teen  birth rates may benefit from  public health interventions  concerning sex and sexuality  and improved access to  healthcare for teen females.  Life expectancy is an important  indicator of the overall health  status of a population.43 Life  expectancy is defined as the  average number of years a 

  Early and adequate prenatal  care, also known as the  Kotelchuck Index is defined as  care initiated by the fourth  month and receiving at least  80% of recommended prenatal  visits.40   

Number of live births among  female adolescents ages 15‐19,  divided by the total number of  female adolescents ages 15‐19,  and presented as a rate per  1,000 females ages 15‐19.  

California Department of Public  Health, 2009‐2011 Birth  Statistical Master File;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census  

Life expectancy was calculated  based on Santa Clara County  mortality data over a 5‐year  period. For more information  on how to calculate life 

Santa Clara County Public Health  Department, 2008‐2012 Death  Statistical Master File;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census  

21   

Cancer deaths per 100,000 people 

Heart disease deaths per 100,000  people 

population of a certain age  would be expected to live,  given a set of age‐specific  death rates in a given year.  Life  expectancy may vary by where  people live. Areas with lower  life expectancy may experience  higher levels of poverty, lower  levels of educational  attainment, and other factors  associated with premature  mortality.44  Cancer is one of the leading  causes of death in Santa Clara  County. Communities with  higher cancer mortality may  benefit from behavioral or  environmental interventions,  such as smoking cessation,  improved cancer screening,  and healthcare access.  

Heart disease is a cause of  premature death and is one of  the leading causes of death in  Santa Clara County.  Several  factors may increase the risk of  heart disease, namely being  overweight or obese, poor  nutrition, limited physical  activity, smoking, and alcohol  use. Hypertension (high blood 

expectancy, see:   http://www.cdc.gov/nchs/data /nvsr/nvsr61/nvsr61_03.pdf.   

   

Number of people who died  from cancer, age‐adjusted  using the direct method and  the 2000 projected U.S.  population. Presented as a rate  per 100,000 people. For more  on age adjustment, see  http://www.cdc.gov/nchs/data /statnt/statnt20.pdf. Rates are  not reported for indicators with  fewer than 20 deaths.    Number of people who died  from heart disease (includes  heart attacks and other  diseases of the heart excluding  stroke), age‐adjusted using the  direct method and the 2000  projected U.S. population.  Presented as a rate per  100,000 people. For more on  age adjustment, see 

Santa Clara County Public Health  Department, 2008‐2012 Death  Statistical Master File ;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census    

22   

Santa Clara County Public Health  Department, 2008‐2012 Death  Statistical Master File ;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census    

Alzheimer’s disease deaths per  100,000 people 

Stroke deaths per 100,000 people 

Chronic lower respiratory disease 

pressure) and high cholesterol  also increase the risk of heart  disease.  Communities with  higher rates of heart disease  may benefit from behavioral or  environmental interventions,  such as physical activity or  nutrition programs.  Alzheimer’s disease is one of  the leading causes of death in  Santa Clara County.  Communities with higher rates  of Alzheimer’s disease may  have a greater need for elder  care services and centers.  

Stroke is one of the leading  causes of death in Santa Clara  County.  Health behaviors such  as poor nutrition, limited  physical activity, smoking, and  alcohol use may increase the  risk of having a stroke.  Communities with higher rates  of mortality from strokes may  benefit from behavioral or  environmental interventions,  such as smoking cessation.  Chronic lower respiratory 

http://www.cdc.gov/nchs/data /statnt/statnt20.pdf. Rates are  not reported for indicators with  fewer than 20 deaths.  

Number of people who died  from Alzheimer’s disease, age‐ adjusted using the direct  method and the 2000  projected U.S. population.  Presented as a rate per  100,000 people.  For more on  age adjustment, see  http://www.cdc.gov/nchs/data /statnt/statnt20.pdf. Rates are  not reported for indicators with  fewer than 20 deaths.    Number of people who died  from stroke, age‐adjusted using  the direct method and the  2000 projected U.S. population.  Presented as a rate per  100,000 people.  For more on  age adjustment, see  http://www.cdc.gov/nchs/data /statnt/statnt20.pdf. Rates are  not reported for indicators with  fewer than 20 deaths. 

Santa Clara County Public Health  Department, 2008‐2012 Death  Statistical Master File ;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census    

Number of people who died 

Santa Clara County Public Health 

23   

Santa Clara County Public Health  Department, 2008‐2012 Death  Statistical Master File ;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census    

deaths per 100,000 people 

Unintentional injury deaths per  100,000 people 

Diabetes deaths per 100,000  people 

disease, which includes  asthma, chronic obstructive  pulmonary disease (COPD),  emphysema, and bronchitis, is  one of the leading causes of  death in Santa Clara County.  Smoking is a risk factor for  COPD. Asthma symptoms may  be exacerbated by exposure to  air pollution and poor air  quality.  Communities with  higher rates of mortality from  COPD may benefit from  behavioral or environmental  interventions, such as smoking  cessation, mold reduction, and  reduction in vehicle emissions  near residential areas.    Unintentional injury, a cause of  premature death, include  motor vehicle crashes, falls,  poisonings, suffocations, and  drowning, Unintentional injury  is one of the leading causes of  death in Santa Clara County.  Unintentional injury may result  from residing in an unsafe  environment or not taking  appropriate safety precautions,  such as not wearing seatbelt  when driving.  Diabetes is a leading cause of  death in Santa Clara County. 

from chronic lower respiratory  disease, age‐adjusted using the  direct method and the 2000  projected U.S. population.  Presented as a rate per  100,000 people.  For more on  age adjustment, see  http://www.cdc.gov/nchs/data /statnt/statnt20.pdf. Rates are  not reported for indicators with  fewer than 20 deaths. 

Department, 2008‐2012 Death  Statistical Master File ;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census    

Number of people who died  from unintentional injury, age‐ adjusted using the direct  method and the 2000  projected U.S. population.  Presented as a rate per  100,000 people. For more on  age adjustment, see  http://www.cdc.gov/nchs/data /statnt/statnt20.pdf. Rates are  not reported for indicators with  fewer than 20 deaths. 

Santa Clara County Public Health  Department, 2008‐2012 Death  Statistical Master File ;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census    

Number of people who died  from diabetes, age‐adjusted 

Santa Clara County Public Health  Department, 2008‐2012 Death 

24   

Influenza and pneumonia deaths  per 100,000 people 

Hypertension deaths per 100,000  people 

People are at higher risk for  developing diabetes if they  have poor nutrition, limited  physical activity, or are obese.  Diabetes is a risk factor for  heart disease, blindness, and  kidney failure.  Communities  with higher rates of mortality  from diabetes may benefit  from behavioral or  environmental interventions,  such as smoking cessation or  physical activity and nutrition  programs.  Influenza and pneumonia are  one of the leading causes of  death in Santa Clara County.  Communities with higher rates  of mortality from influenza and  pneumonia may benefit from  public health interventions,  such as vaccination programs,  and from improved access to  healthcare. 

using the direct method and  the 2000 projected U.S.  population. Presented as a rate  per 100,000 people.   For more  on age adjustment, see  http://www.cdc.gov/nchs/data /statnt/statnt20.pdf. Rates are  not reported for indicators with  fewer than 20 deaths. 

Number of people who died  from influenza and/or  pneumonia, age‐adjusted using  the direct method and the  2000 projected U.S. population.  Presented as a rate per  100,000 people.  For more on  age adjustment, see  http://www.cdc.gov/nchs/data /statnt/statnt20.pdf. Rates are  not reported for indicators with  fewer than 20 deaths.  Number of people who died  Hypertension, also known as  from hypertension, age‐ high blood pressure, is a risk  adjusted using the direct  factor for heart disease and  stroke. Communities with  method and the 2000  higher rates of mortality from  projected U.S. population.  hypertension may benefit from  Presented as a rate per  behavioral interventions, such  100,000 people.  For more on  as smoking cessation, as well as  age adjustment, see  25 

 

Statistical Master File ;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census    

Santa Clara County Public Health  Department, 2008‐2012 Death  Statistical Master File ;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census    

Santa Clara County Public Health  Department, 2008‐2012 Death  Statistical Master File ;  U.S.  Census Bureau, 2010 U.S.  Census    

improved access to healthcare.   http://www.cdc.gov/nchs/data /statnt/statnt20.pdf. Rates are  not reported for indicators with  fewer than 20 deaths.     

26   

Limitations and additional technical notes  Data from the American Community Survey were pooled for contiguous census tracts to derive demographic, economic, educational, and health  and safety indicators.  For categorical indicators, the estimated number of residents with a particular characteristic, e.g., the number in a  particular age range, in contiguous census tracts in a given small area/neighborhood were summed. This sum was then divided by the sum of the  estimated number of residents in contiguous census tracks in a given small area/neighborhood and multiplied by 100 to produce a percentage  (see individual indicators for more information on calculations for continuous data). Because ACS estimates are based on a sample of each  census tract, and not on a full enumeration as with the U.S. Census, sampling error should be accounted for when making inferences. Data are  for descriptive purposes only. Inferences and comparisons should be avoided because sampling errors are not included on this profile.     All information on health and social indicators on all surveys utilized in the profiles was self‐reported and so is subject to reporting bias.     Public health surveillance data (births, deaths, and infectious disease) utilized in the profiles were subject to both misclassification and reporting  bias; however, this bias is expected to be minimal.                                                                 1

 Murray CJL, Kulkarni SC, Michaud C, Tomijima N, Bulzacchelli MT, et al. (2006) Eight Americas: Investigating Mortality Disparities across Races, Counties, and  Race‐Counties in the United States. PLoS Med 3(9): e260. doi:10.1371/journal.pmed.0030260  2  Public Policy Institute of California (2008). Just the Facts: Immigrants and Health.    3  Bramlett, M.D. and S.J. Blumberg (2007). Family Structure and Children’s Physical and Mental Health. Health Affairs, 26 (2).   4  Krieger, J., & D.L. Higgins (2002). Housing and Health: Time Again for Public Health Action. American Journal of Public Health, 92(5).  5  Strully KW (2009). Job loss and Health in the U.S. Labor Market. Demography, 46(2). 221‐246.  6  Lin, R.L., Shah, C.P. and T.J. Svoboda (1995). Canadian Medical Association, 529‐666.   7  Strully KW (2009). Job loss and Health in the U.S. Labor Market. Demography, 46(2). 221‐246.  8  Marmot, M. (2002). The influence of income on health: Views of an Epidemiologist. Health Affairs, 31‐46.  9  Ratcliffe, C and SM McKernan (2010). Childhood Poverty Persistence: Facts and Consequences. The Urban Institute. Brief 14.  10  Krieger, J., & D.L. Higgins (2002). Housing and Health: Time Again for Public Health Action. American Journal of Public Health, 92(5).  11  Shonkoff, J.P., Garner A.S., et al (2012). The lifelong effects of early childhood adversity and toxic stress. Pediatrics, 129(1), 232‐246.  12  Ratcliffe, C and SM McKernan (2010). Childhood Poverty Persistence: Facts and Consequences. The Urban Institute. Brief 14.  13  Krieger, J., & D.L. Higgins (2002). Housing and Health: Time Again for Public Health Action. American Journal of Public Health, 92(5).  14  Duncan, G.J., et al (2007). School readiness and later achievement. Developmental Psychology, 1428‐1446.  15  Catherine E. Ross and Chia‐Ling Wu, “The Links Between Education and Health,”, American Sociological Review 60, no. 5 (1995): 719.  16  Catherine E. Ross and Chia‐Ling Wu, “Education, Age and the Cumulative Advantage in Health”, Journal of Health and Social Behavior 37, no. 1 (1996): 104‐ 120.  17  Robert Wood Johnson Foundation. Education and Health (2011). Exploring the Social Determinants of Health Issue #6.  18  Jacobsen, P. R. (2009). Who owns the roads? How motorized traffic discourages walking and bicycling. Injury Prevention, 369‐373.  19  Marshall, W. G. (2011). Evidence on why bike‐friendly cities are safer for all road users. Environmental Practice, 16‐27. 

27   

                                                                                                                                                                                                                                                                          20

 Centers for Disease Control and Prevention (1999). Motor vehicle safety: a 20th century public health achievement. MMWR, 369‐374.   Litman, T. (2010). Evaluating public transportation health benefits. American Public Transportation Association.    22  World Health Organization (2011). Air Quality and Health.   23  American Public Health Association. Promoting Active Transportation: An Opportunity for Health.   24  Morland, K. D. (2006). Supermarkets, other food stores, and obesity: the atherosclerosis risk in communities study.   American Journal of Preventative Medicine, 333‐339.  25 Bollen C, et al (2010). How farmers markets can promote access to healthy food: A look at how population groups and farmers markets intersect. CPHN Public  Health Research Brief.   26  Davis, B. and C. Carpenter (2009). Proximity of fast food restaurants to schools and adolescent obesity. American Journal of Public Health, 505‐510.  27  Cohen, R. (2011). The impacts of affordable housing on health: A research summary. Center for Housing Policy.  28  Krieger, J., & D.L. Higgins (2002). Housing and Health: Time Again for Public Health Action. American Journal of Public Health, 92(5).  29  U.S. Department of Health and Human Services (2006). The Health Consequences of Involuntary Exposure to Tobacco Smoke: A Report of the Surgeon  General. Atlanta, GA. U.S Department of Housing and Urban Development (2012). Smoke‐free Multifamily Housing. Accessed from:  http://portal.hud.gov/hudportal/HUD?src=/smokefreetoolkits1 30  American Lung Association. Bringing healthy air home.   31  Mowen, A. J. (2010). Parks, Playgrounds and Active Living. San Diego: Active Living Research.  32  Tobacco Control Legal Consortium. Location, location, location: Regulating tobacco retailer locations for public health.    33  Corso P.S., M. J. (2007). Medical costs and productivity losses due to interpersonal and self‐directed violence in the United States. American Journal of  Preventative Medicine, 471‐482  34  Prevention Institute. (2010). Addressing the Intersection: Preventing Violence and Promoting Healthy Eating and Active Living. 2010: Prevention Institute.  35  Pacific Institute. Liquor Stores and Community Health.   36  Hack M, Klein NK & HG Taylor (1995). Long‐term developmental outcomes of low birth weight infants. The Future of Children, 5(1), 176‐196.  37  McCormick MC, Litt JS, Smith VC & JA Zupancic (2011). Prematurity: An overview and public health implications. Annu Rev Public Health, 32: 367‐379.  38  Bhattacharya S, Campbell D, Liston WA, S. Bhattacharya (2007). Effect of body mass index on pregnancy outcomes in nulliparous women delivering singleton  babies. BMC Public Health, 7:168.  39  Krueger PM & TO Scholl (2000). Adequacy of prenatal care and pregnancy outcome. J Am Osteopath Assoc, 100(8), 485‐492.  40  Kotelchuck, M. (1994). An evaluation of the Kessner Adequacy of Prenatal Care Index and a proposed Adequacy of Prenatal Care Utilization Index. American  Journal of Public Health, 84(9).   41  Hoffman SD, Foster EM & FF Furstenberg (1993). Reevaluating the costs of teenage childbearing. Demography, 30:1, 1‐13.   42  Chen XK, Wen SW, Fleming N, Demissie K, Rhoads GG, et al (2007). Teenage pregnancy and adverse birth outcomes: A large population based retrospective  cohort study. International Journal of Epidemiology, 36 (2), 368‐373.   43  Healthy People 2020. http://www.healthypeople.gov/2020/about/genhealthabout.aspx#one  44  Burd‐Sharps, S & K. Lewis (2011). A Portrait of California: California Human Development Report 2011. American Human Development Project of the Social  Science Research Council.   21

28