Regionalization of Youth and Adolescent Weight Metrics for the Continental United States Using Contiguity-Constrained Clustering and Partitioning

Contemporary spatial data collection techniques, analyses, and presentations have created new opportunities for public health analyses that sometimes render existing administrative and statistical boundaries unsuitable. This article presents an applied algorithm, regionalization with dynamically constrained agglomerative clustering and partitioning (REDCAP), to create regions other than pre-defined regions. The regions created in the study were based on the weight of youth in the continental United States. The REDCAP algorithm incorporates a spatial contiguity restriction to create regions with the same characteristics and value. The regions created overcome the existing challenge in cartography in which administrative and statistical regions are often used in presenting results. The study generated 10- and 25-class regions that reflected high and low obesity prevalence among US youth without using existing county and state boundaries. The results revealed new insights about regions comprising counties identified as having high obesity prevalence. Some of the counties identified in the established regions interestingly have not been recorded as at risk for high obesity prevalence in previous studies. A crucial advantage of the approach is that it minimizes the bias contained in existing administrative and statistical regions, a challenge in cartography. Furthermore, the approach effectively creates regions based on a specific theme and objective function. RESUME: Les techniques de collecte, les analyses et les presentations de donnees spatiales contemporaines ont offert de nouvelles possibilites pour les analyses de la sante publique, possibilites qui rendent parfois inappropriees les limites administratives et statistiques existantes. L’article presente un algorithme applique, celui de la regionalisation avec regroupement et partitionnement d’agglomerations a restrictions dynamiques (REDCAP), pour creer des regions autres que les regions predefinies. Les regions creees dans l’etude concernaient le poids des jeunes de la zone continentale des Etats-Unis. L’algorithme REDCAP integre une restriction de contiguϊte spatiale afin de creer des regions ayant les memes caracteristiques et la meme valeur, surmontant ainsi l’obstacle existant en cartographie quant a l’utilisation courante de regions administratives et statistiques dans la presentation des resultats. L’etude a produit des regions de 10 a 25 categories refletant les valeurs basses et elevees de la prevalence de l’obesite chez les jeunes des Etats-Unis sans recourir aux limites des comtes ni aux frontieres des Etats existantes. Les resultats offrent de nouvelles perspectives sur les regions formees de comtes cibles comme ayant une prevalence forte de l’obesite, dont une partie n’avait pas ete consignee dans des etudes anterieures. Cette methode comporte un avantage considerable, puisqu’elle reduit au minimum le biais inherent a l’utilisation des regions administratives et statistiques existantes, ce qui pose un defi en cartographie. En outre, cette methode cree efficacement des regions fondees sur un theme precis et une fonction objective.