ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES APLICADO

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1 Geografía y Sistemas de Información Geográfica (GEOSIG). Revista digital del Grupo de Estudios sobre Geografía y Análisis Espacial con Sistemas de Información Geográfica (GESIG). Programa de Docencia e Investigación en Sistemas de Información Geográfica (PRODISIG). Universidad Nacional de Luján, Argentina. (ISSN ) Luján, Año 5, Número 5, 2013, Sección I: Artículos. pp ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES APLICADO A MP10 Y ADMISIÓN HOSPITALARIA. EVIDENCIA PARA ÁREAS URBANAS CHILENAS CONTAMINADAS POR HUMO DE LEÑA Manuel Fuenzalida Díaz* Minerva Miranda Ferrada** Víctor Cobs Muñoz*** *mfuenzal@uahurtado.cl; **mmiranda@labtys.cl; ***vcobs@labtys.cl Laboratorio Territorio y Sociedad, Departamento de Geografía, Universidad Alberto Hurtado, Santiago, Chile. Proyecto FONDECYT Iniciación Nº RESUMEN Se detalla un protocolo de análisis exploratorio de datos espaciales, para establecer relaciones entre la exposición a la contaminación por material particulado respirable de 10 micras (MP 10 ) y las admisiones hospitalarias por enfermedades respiratorias y cardiovasculares asociadas a este contaminante. Asumiendo dos fases, una de preparación de geodatos y otra de ESDA, que contempla diagrama de caja, histograma, tasas, prueba Z, cartografía temática, fue posible obtener evidencia en áreas urbanas chilenas que presentan condiciones ambientales de contaminación del aire por humo de leña, entre las que se destacan: (1) el aumento unísono de las variables estudiadas durante los meses de invierno y primavera; (2) las enfermedades isquémicas al corazón y la neumonía demandan una mayor cantidad de atención sanitaria y; (3) los grupos más vulnerables en términos de ingreso, son los que proporcionalmente se enferman más. INTRODUCCIÓN La Geografía se ha interesado por las desigualdades en el espacio desde antiguo. La distribución espacial de las desigualdades se encuentra condicionada por factores naturales, demográficos, culturales, económicos y sociales, que forman una trama inseparable y que presupone métodos cada vez más complejos para su análisis (Barcellos y Buzai, 2007), los cuales en su mayoría pueden ser implementados en Sistemas de Información Geográfica. 109

2 Una de las parcelas donde ha existido un importante auge, está referido a su uso en políticas públicas, al tener la posibilidad de dilucidar conflictos espaciales llevados al territorio, que aunque por lógico que esto parezca, ha sido un importante avance desde la geografía aplicada. En este contexto, en las últimas dos décadas el análisis espacial vinculado al sector salud, ha posibilitado que la Geografía de la Salud contribuya con aportes científicos concretos, como los que se pueden observar en Buzai ( ), Fuenzalida (2010) y, más recientemente Gatica (2012). Estos y otros aportes ponen en valor el análisis espacial en las ciencias de la salud a partir de la capacidad de relacionar variables que poseen valor alfanumérico como expresión territorial, donde es posible generar investigaciones que espacialicen el alcance e impacto de las políticas públicas. Aquello merece especial importancia cuando se establece que las condiciones de vida y de salud se relacionan con los territorios donde se ha nacido y vive (MINSAL, 2010) y más aún cuando se entiende que el lugar de residencia afecta a las oportunidades y logros de las personas (Fuenzalida y Moreno, 2010). En la actualidad existe una gran cantidad de información georreferenciada, (geo)datos que suelen ser tratados con limitadas herramientas de análisis de series temporales (o de corte transversal, no espacial), ignorando (por omisión o desconocimiento), técnicas más adecuadas para el análisis estadístico espacial, como las que entrega el Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (ESDA - Exploratory Spatial Data Analyses). Este permite extraer características de los datos georreferenciados, a partir de una serie de técnicas que posibilitan captar la estructura espacial de las variables a analizar (Buzai 2007), con el fin de identificar relaciones sistemáticas entre variables, o dentro de una misma variable, cuando no existe un conocimiento claro sobre su distribución en el espacio geográfico (Chasco Yrigoyen 2006 en Acevedo y Velásquez 2008). Estas herramientas cuantitativas corresponden a las líneas fundamentales de avance técnicometodológico de la disciplina en las últimas décadas y desarrollo de Sistemas de Ayuda a las Decisiones Espaciales en el espectro público e intersectorial. Es en este ámbito donde el presente trabajo encuentra justificación. Se busca evidenciar desde la óptica de la Geografía de la Salud, procesos metodológicos que apunten a establecer relaciones entre la exposición a la contaminación por material particulado respirable de 10 micras (MP 10 ) y las admisiones hospitalarias en áreas urbanas chilenas que presentan condiciones ambientales de contaminación del aire por humo de leña. Didácticamente, dicho conflicto indagará en la incorporación de la dimensión espacial, a través de la interacción entre bases de datos alfanuméricas, gráficas y cartografía digital (Humacata, ). De forma concreta, se pretende patentizar los efectos de la exposición a contaminación por material particulado respirable en la salud de la población circunscrita a las ciudades de Valdivia y Osorno en el sur de Chile, que comparten características de áreas urbanas con alto uso residencial de leña como principal combustible para calefaccionar y preparar alimentos; condiciones climáticas de bajas temperaturas y altas precipitaciones y; ambientes físicos que no propician una adecuada ventilación (ver Figura 1). Es preciso comentar que cuando se refiere a contaminación atmosférica, se entiende como la presencia en la atmósfera de elementos contaminantes que alteran su composición y que afectan a cualquier componente del ecosistema. Desde un punto de vista antropocéntrico la contaminación atmosférica corresponde a los contaminantes que afectan la salud o el bienestar humano (Oyarzun, 2010). La evidencia científica señala que puede provocar o agravar afecciones 110

3 respiratorias y cardiacas (Muñoz et al., 2007). Los elevados niveles de contaminación presentes en varias ciudades del mundo y su asociación con la morbilidad y mortalidad de las poblaciones expuestas han conducido finalmente a considerar este factor como uno de los grandes problemas en la Salud Pública en numerosos países, y Chile no es la excepción (Cebulj et al. 2011). A modo de ejemplo, de los 15 países de Latinoamérica analizados por la OMS en su actualización de repositorio de datos del observatorio de salud global en el año 2011, Chile es el cuarto con mayor nivel de MP 10, con 62µg/m 3 de exposición anual, superado por Colombia (71), Perú (74) y Bolivia (82). Figura 1. Visualización de densa contaminación atmosférica a baja altura. (a) Sector noreste de la ciudad de Valdivia, Región de Los Ríos Chile y, (b) Sector sureste de la ciudad de Osorno, Región de Los Lagos Chile. Fuente: Captura en terreno Proyecto FONDECYT N , Julio Los valores que guían la valorización de la exposición potencial de la población a MP 10 son extraídos de las normas primarias de calidad del aire vigentes desde el año 1998 con modificaciones en el año 2001, donde se establecen 50 μg/m 3 de concentración de MP 10 para media anual y 150 μg/m 3 de media en 24 horas. Adicionalmente, consideraremos los valores guía de la OMS (2005), que fijan para las concentraciones de MP 10 = 20 μg/m 3 media anual y 50 μg/m 3 de media en 24h. En el apartado siguiente se detalla la metodología adoptada. Luego se describen los resultados alcanzados por la utilización de técnicas estadísticas exploratorias y cartografía temática, para terminar con una sección de conclusiones. 111

4 PROCESO METODOLÓGICO El proceso a revisar responde a dos fases principales (ver Figura 2). La primera fase, denominada preparación de geodatos, contempla las siguientes acciones: Captura de información secundaria de fuente oficial, Construcción de bases de datos alfanumérica con un ID común, Captura de información vectorial de fuente oficial y agregar campo ID común, Asignar niveles de µg/m 3 con la admisión hospitalaria para cada día de un año calendario Exploración de condiciones físico-ambientales del territorio. La segunda fase, denominada ESDA, contempla las siguientes acciones: Utilización de técnicas estadísticas exploratorias y Cartografía temática. FASE METODOLÓGICA 1 Captura de información secundaria de fuente oficial La información con la cual se indagará esta metodología corresponde por un lado, al registro de niveles de material particulado respirable según promedio diario y máximo nivel diario alcanzado y por otro, admisiones hospitalarias según enfermedades relacionadas a la contaminación por MP 10. El registro de población atendida en establecimientos de salud de complejidad (hospitales), otorga datos de enfermedad diagnosticada y sistema previsional de salud a la cual pertenece. Todas las variables serán trabajadas a una escala comunal (unidad político administrativa de mayor detalle en Chile). a. Datos de MP 10 y estaciones de monitoreo de calidad del aire. Los datos oficiales fueron obtenidos a partir del sistema de vigilancia de calidad del aire manejado por el Departamento de Salud Ambiental del Ministerio de Salud de Chile (MINSAL). Los valores corresponden a promedios de 24 horas y están expresados en microgramos por metro cúbico normalizado (μg/m 3 ) según promedio diario y máximo nivel diario alcanzado. Las estaciones seleccionadas corresponden a Región de Los Ríos: Valdivia [VDVIA] y Región de Los Lagos: Osorno [OSRNO] (ver Mapa 1). 112

5 Figura 2. Proceso metodológico Fuente: Elaboración de los autores. 113

6 b. Admisión Hospitalaria. Los datos del estado de salud de las personas residentes en las comunas donde se encuentra una estación de monitoreo del aire se obtuvieron a partir del Informe Estadístico de Egreso Hospitalario, que corresponde a los datos que se registran por cada paciente que requiere ser internado en un centro de salud de complejidad (admisión hospitalaria) debido a estados de salud deficientes o graves. Son recopilados y validados en el Departamento de Estadísticas e Información de Salud del Ministerio de Salud (DEIS-MINSAL). Estos informes contienen los antecedentes personales del paciente y su diagnóstico de salud, codificado según la clasificación internacional de enfermedades y estados de salud, CIE-10, versión que se utiliza por norma en Chile. Mapa 1. Área de estudio: Estaciones de monitoreo de la calidad del aire según contexto político-administrativo Fuente: Elaboración de los autores en ArcGIS

7 Construcción de bases de datos alfanuméricas con ID común Una vez adquiridos los datos correspondientes a MP 10 y admisiones hospitalarias, es preciso construir bases de datos territoriales con un ID común, que contemplen una continuidad temporal (serie temporal) de por lo menos 365 días por año. Tras la inspección de consistencia y calidad de los datos, para datos de material particulado respirable, el año seleccionado fue 2009 producto que durante los años 2010 y 2011 las estaciones de monitoreo no presentaron completa operatividad. En cuanto a admisiones hospitalarias, se consideraron aquellas registradas durante el año 2009 en coherencia con la serie temporal capturada de MP 10 por morbilidades asociadas a enfermedades respiratorias y cardiovasculares según señala la evidencia científica en esta materia. Los diagnósticos seleccionados para consolidar datos de pacientes hospitalizados fueron los siguientes grupos: Grupo de enfermedades respiratorias (Bronquitis crónica [J40-J44]; Neumonía [J12-J18]; Asma [J45-J46]) y, Grupo de enfermedades cardiovasculares (Ataque al corazón [I21-I22]; Disritmia [I49.9]; Enfermedades isquémicas del corazón [I20 / I23-I25]). Para cada una de las variables, los datos temporales son agrupados por unidad territorial comunal a partir de sus respectivos códigos únicos territoriales a modo de estandarizar la información en aras de una unión espacial (join). Donde Valdivia [VDVIA]: y Osorno [OSRNO]: Captura de información vectorial de fuente oficial y agregar campo ID común Para hacer efectiva la agregación de las bases de datos territoriales, se captura desde el Sistema Integrado de Información Territorial (SIIT) de la Biblioteca del congreso nacional de Chile, el archivo shapefile correspondiente a la división político-administrativa regional y comunal del territorio nacional, el cual es un vector de tipo polígono. Dichos ficheros vectoriales contienen en sus tablas de atributos el código único territorial comunal. Aquellas comunas en estudio son manipuladas en software SIG para ser seleccionadas y exportadas, proceso previo necesario para una posterior unión con las respectivas bases de datos alfanuméricas y creación de cartografía temática. De igual forma, se genera información vectorial de tipo punto, a partir de las coordenadas geográficas de cada estación de monitoreo. Esta información está disponible en la página web del Sistema de información nacional de calidad del aire del Ministerio del Medio Ambiente, y se asocian códigos comunales correspondientes. Por consiguiente, se obtiene información vectorial comunal que es posible de vincular a datos de admisión hospitalaria debido a la escala de la información y el origen de la misma, captada en los establecimientos de salud de complejidad localizados en el área urbana. Asignar niveles de µg/m 3 con la admisión hospitalaria para cada día de un año calendario Para vincular los niveles de μg/m 3 de material particulado con las admisiones hospitalarias, se consideró para cada día calendario del año 2009, el valor promedio diario en 24 horas y el valor máximo (peak) en 1 hora, junto con la fecha inicial de admisión hospitalaria. Para hacer efectiva la agregación de los datos, se realizó en ambiente de Sistemas de Información Geográfica, una unión (join) de las capas de información (shapefile) MP 10 [vector 115

8 tipo punto estación de monitoreo] y AH [vector tipo polígono unidad político administrativa comuna] basado en su localización espacial, de tal forma que se obtuvo una nueva base de datos territorial que contiene el valor promedio y peak por día de la estación X y el número total de admisiones hospitalarias por día en la comuna Y (ver Figura 3). Figura 3. Captura de información territorial y asociación con bases de datos alfanuméricas. Fuente: Elaboración de los autores. Exploración de condiciones físico-ambientales del territorio A partir de un modelo digital de elevación (MDE) elaborado con datos del satélite Landsat 7 se realiza una exploración 3D del contexto geográfico de los territorios en estudio. Se localizan topónimos para así otorgar una lógica espacial a la información recolectada. De igual forma, se capturan datos meteorológicos desde el anuario climatológico del año 2009, emitido por la Dirección Meteorológica de Chile. Estos datos corresponden a temperatura y precipitación expresados en grados Celsius y milímetros respectivamente, según promedio mensual. Para el caso de la primera comuna en estudio, Valdivia, se observan condiciones físicas que no favorecen una apropiada ventilación, producto que la ciudad se encuentra emplazada en la confluencia de los ríos Calle-Calle, Valdivia - Cau-Cau y el río Cruces, los cuales irrumpen en medio de la Cordillera de la Costa (cerro Oncol 715 m.s.n.m), lo que facilita el encajonamiento 116

9 de la contaminación atmosférica. La costa (bahía de Corral) se encuentra a 15 Km de la ciudad (ver Figura 4). Este territorio está bajo la influencia de abundante humedad relativa, bajas temperaturas constantes con moderadas oscilaciones debido a los cuerpos de agua y su cercanía al mar. Las temperaturas más bajas se registran entre mayo y agosto al igual que su alto registro pluviométrico mensual. En este sentido, las precipitaciones se consideran muy abundantes, las que alcanzan anualmente más de mm. (ver Gráfico1). Para el caso de la segunda comuna en estudio Osorno se observa en el MDE, una depresión intermedia dominante entre la Cordillera de la Cosa y Cordillera de Los Andes, con un área urbana asentada entre terrazas fluviales escalonadas y fragmentada por los ríos Rahue y Dama (ver Figura 5). El área posee altos niveles de precipitación distribuidos durante todo el año, bajas temperaturas que encuentran sus puntos mínimos durante los meses de invierno, con oscilaciones térmicas moderadas. Las precipitaciones alcanzan los mm. anuales (ver Gráfico 2). Figura 4. Modelo digital de elevación contexto territorial ciudad de Valdivia, Región de Los Ríos, Chile. Fuente: Elaboración insumo Proyecto FONDECYT N

10 Figura 5. Modelo digital de elevación contexto territorial ciudad de Osorno, Región de Los Lagos, Chile. Fuente: Elaboración insumo Proyecto FONDECYT N Gráfico 1. Climograma estación Pichoy, ciudad de Valdivia. Gráfico 2. Climograma estación Cañal Bajo, ciudad de Osorno. C 50 VALDIVIA PICHOY mm 500 C 50 OSORNO CAÑAL BAJO mm E F M A MY J JL AG S O N D 0 0 E F M A MY J JL AG S O N D 0 Fuente: Elaboración de los autores a partir de anuario climatológico del año

11 FASE METODOLÓGICA 2 Utilización de técnicas estadísticas exploratorias En el eje de un análisis exploratorio de datos espaciales, se utilizan herramientas de representación gráfica y alfanumérica de los datos. a. Diagramas de cajas. Se elaboran diagramas de caja (caja-bigotes o box-plots) con el fin de representar visualmente la distribución de los datos de MP 10 en las estaciones de monitoreo abordadas. Así, es posible dilucidar sus características de dispersión y simetría. Una cuestión relevante a mencionar, es la posibilidad de individualizar valores atípicos (outliers), numéricamente distante del conjunto de los datos. Producto de que n corresponde a 365 días, cada outliers representa un día. De esta forma es posible observar cuantos días se supera la norma chilena y OMS en el caso de los datos de registros promedios diarios de ambas estaciones en cuestión, y en especial, la crítica situación que padecen los residentes de Valdivia y Osorno, en el caso de la distribución de datos de máximo nivel de contaminación diaria alcanzada (ver Gráfico 3). Gráfico 3. Diagramas de caja; promedio diario y máximo diario registrado para comunas en estudio Fuente: Elaboración de los autores. b. Tasas. Están compuestas por un numerador que expresa la frecuencia con que ocurre un suceso y un denominador, dado por la población expuesta a tal suceso. Permite realizar comparaciones entre poblaciones de distinto tamaño. Se utilizan Tasas para la variable de Admisión hospitalaria a modo de comparar qué enfermedades tienen mayor incidencia, a partir de la siguiente fórmula: 119

12 T j Pob Pob J * total hab Donde: T j = Tasa del suceso j Pob j = Población con suceso j Pob total = Total de la población El comportamiento mensual de esta variable, se puede apreciar en los histogramas 1 y 2 señalados a continuación. c. Histogramas. Se utilizan histogramas para la interpretación visual del comportamiento de las variables agrupadas en meses del año según su frecuencia. En el caso de la variable admisión hospitalaria, se representan los datos de tasas de admisión hospitalaria por cada habitantes de la comuna. En cuanto a la variable de contaminación por material particulado, se grafican dos líneas de datos útiles: promedio diario y máximo nivel diario registrado, expresado en μg/m 3. Al obtener una visión en conjunto, es posible establecer el aumento unísono de las variables durante los meses de invierno y primavera, donde ambos territorios en estudio soportan altos niveles de contaminación atmosférica y preocupantes peaks que van por sobre los 400 μg/m 3 de exposición, lo que encuentra correlación con las admisiones hospitalarias que se elevan sobre los 300 pacientes por cada habitantes. Gráfico 4. Histograma de variables para la comuna de Valdivia, Región de Los Ríos, Chile Fuente: Elaboración de los autores. 120

13 Gráfico 5. Histograma de variables para la comuna de Osorno, Región de Los Lagos, Chile Fuente: Elaboración de los autores. d. Prueba Z. Se realiza Prueba Z (o comparación de proporciones) entre las enfermedades y grupos beneficiados por atención sanitaria, a modo de determinar diferencias estadísticamente significativas entre los porcentajes obtenidos por cada una de las categorías. Para la ejecución de la Prueba Z por cada ciudad en estudio, se utilizan los datos por tipo de beneficiario según previsión de salud y, enfermedades respiratorias y cardiovasculares asociadas a contaminación por MP 10. En Chile coexisten dos clases de sistema previsional de salud. Los beneficiarios según sistema de salud público, pertenecen al Fondo Nacional de Salud (FONASA), el cual posee una estratificación según nivel de ingresos autónomo, donde el Grupo A es el que menos posee en contraste con el Grupo D que más posee. Y por otro lado, las Instituciones de salud previsional (ISAPRE) privadas, agrupan a afiliados sin distingo monetario en el ámbito privado. Sin embargo hay que clarificar lo siguiente: es muy probable que las rentas más bajas van a estar mejor cubiertas en FONASA. Es por ello que se puede imputar una condición socioeconómica a los distintos grupos de beneficiarios, siendo FONASA A el más desventajado e ISAPRE el más aventajado. Por consiguiente, en la comuna de Valdivia (ver Tabla 1.1), destacan de igual forma la incidencia de enfermedades en los grupos de FONASA A y B, que corresponden a usuarios que carecen de recursos o que alcanzan un ingreso autónomo mínimo. En ellos, todos los diagnósticos iniciales soportan más del 70% de los casos. La mayor concentración se da al interior de las Enfermedades isquémicas del corazón (I20; I23-I25) y la Neumonía (J12-J44), donde el grupo B soporta un 44% y el grupo A un 46,9% de las enfermedades respectivamente. La tabla de comparación estadística Z (ver Tabla 1.2) señala que aquél 44% de los casos de enfermedades isquémicas del corazón presentes en el grupo de grupo B y el 9,5% del grupo FONASA D (grupo D) son estadísticamente significativos al 2,9% que presenta el grupo C. En cuanto al 46,9% de los casos de neumonía que presenta el grupo A, es estadísticamente superior al 31,5% y 5,6% que soportan los grupos B y E respectivamente. Por otro lado, el 9,4% de los casos del grupo C, es estadísticamente menor al 46,9% de los casos del grupo A y superior a los 6,6% y 5,6% de los diagnósticos de los grupos D y E. 121

14 En lo que a la ciudad de Osorno respecta (ver Tabla 2.1), los grupos A y B destacan por soportar más del 50% en los diagnósticos oficiales del conjunto de enfermedades. Para los casos de Neumonía, los grupos A y B presentan una atribución de los casos de más del 80%, mientras que para las Enfermedades isquémicas del corazón, el grupo B se acerca a un 50% de los casos. En este caso en particular, para el análisis de Prueba Z (ver Tabla 2.2), se suman a la tendencia de Valdivia según los diagnósticos de Enfermedades isquémicas al corazón y Neumonía, los casos de hospitalización por Ataque al corazón (I21-I22), donde el grupo D con un 18,2% y el grupo E con un 16,4% de los casos soportados, son estadísticamente inferiores que el grupo A y B, mientras que el grupo E es estadísticamente significativo al grupo C y su 7,3% de representación de los casos de la enfermedad. Para el caso de las Enfermedades isquémicas del corazón, el 48,2% de los casos soportados por el grupo B, son estadísticamente significativo al 30,7% de los casos presentes en el grupo A y al 3,6% del grupo C, de igual forma, el grupo E demuestra ser estadísticamente inferior al grupo A y B, pero superior a los grupos C y D. Tabla 1.1. Número de admisión hospitalaria, según diagnóstico inicial y previsión de salud. Recuento y porcentaje. Comuna de Valdivia. Fuente: Elaboración de los autores a partir de datos DEIS, MINSAL Tabla 1.2. Proporciones de columnas (prueba Z) para la previsión de salud según diagnóstico inicial. Comuna de Valdivia. Fuente: Elaboración de los autores a partir de datos DEIS, MINSAL 122

15 Tabla 2.1. Número de admisión hospitalaria, según diagnóstico inicial y previsión de salud. Recuento y porcentaje. Comuna de Osorno. Fuente: Elaboración de los autores a partir de datos DEIS, MINSAL Tabla 2.2. Proporciones de columnas (prueba Z) para la previsión de salud según diagnóstico inicial. Comuna de Osorno. Fuente: Elaboración de los autores a partir de datos DEIS, MINSAL En cuanto a los casos de neumonía respecta, es posible aseverar que el grupo A y su 28,7% soportado, es estadísticamente significativo a los grupos D y E, mientras que el grupo B es superior al grupo E y el grupo C es estadísticamente inferior al grupo B y superior al grupo E. En esta misma línea, el grupo D presenta superioridad al grupo E con un 5,7% versus un 2,1% de los casos soportados. CARTOGRAFÍA TEMÁTICA A partir de las herramientas estadísticas aplicadas a las variables recolectadas, es posible generar cartografía temática según diferentes relaciones significativas en torno a enfermedades y grupos socioeconómicos que soportan aquellas enfermedades. 123

16 De esta forma se ejemplifica a través de un gráfico de torta (pie chart) dos relaciones de proporción, implementados a partir de datos incorporados en tabla de atributos de los archivos vectoriales, en particular, el porcentaje que soporta cada grupo socioeconómico de acuerdo a las Enfermedades isquémicas del corazón (I20; I23-I25. Ver mapa 2) y a Neumonía (J12-J18. Ver mapa 3). En ambos casos es posible aseverar que más del 50% de los casos diagnosticados corresponden a los grupos más desfavorecidos, es decir, FONASA A y B. Mapa 3. Gráficos de proporción territorial de afección según grupo Sistema de previsión de salud. Diagnóstico por Enfermedades isquémicas del corazón (I20; I23-25). Fuente: Elaboración de los autores en ArcGIS 10.1 Mapa 4. Gráficos de proporción territorial de afección según grupo Sistema de previsión de salud. Diagnóstico por Neumonía (J12I20; I23-25). 124

17 Fuente: Elaboración de los autores en ArcGIS 10.1 CONCLUSIONES El uso conjunto de herramientas con representación territorial, ha permitido realizar un análisis espacial desde la perspectiva de la Geografía de la Salud, relacionando variables que son consideradas importantes en Salud Pública. Este asunto es primordial para la disciplina, dado los efectos negativos de la contaminación atmosférica sobre la población, que en términos territoriales se manifiesta en que las áreas más contaminadas suelen ser zonas donde vive la población más pobre (Anderson, 1967, citado por Duchiade, 1992). En base a este axioma, se han establecido ciertas líneas de pesquisa para dar respuesta a la problemática de cómo la contaminación por material particulado de 10 micras afecta mayormente a grupos más desfavorecidos y/o carentes de recursos, en distintos territorios de Chile, en un escenario donde la población está sometida, aparantemente, a los mismos niveles de exposición al contaminante. La incorporación y evaluación de información espacial y temática orientada al uso de la tecnología SIG como herramienta de diagnóstico permite evaluar en qué proporción, tanto 125

18 temporal como espacial (Puliafito et al., 2000), la contaminación por MP 10 afecta la calidad del aire en el ambiente urbano y su población, dilucidando dinámicas y fenómenos con un soporte territorial en común. Es por esto, que a partir del protocolo de análisis exploratorio de datos espaciales ensayado, se ha obtenido un proceso útil para establecer relaciones entre la exposición a la contaminación por MP 10 y las admisiones hospitalarias por enfermedades respiratorias y cardiovasculares asociadas a este contaminante. Asumiendo dos fases de trabajo cuantitativo, una de preparación de geodatos y otra de ESDA, fue posible obtener evidencia concreta en áreas urbanas chilenas que presentan condiciones ambientales de contaminación del aire por humo de leña, entre las que se destacan (1) el aumento unísono de las variables estudiadas durante los meses de invierno y primavera; (2) las enfermedades isquémicas al corazón (I20; I23-I25) y la neumonía (J12-J18) demandan una mayor cantidad de atención sanitaria y; (3) los grupos más vulnerables en términos de ingreso, son los que proporcionalmente se enferman más y más pacientes aportan a la carga hospitalaria. Se establece de esta forma, una línea de base metodológica para abordar análisis ulteriores que apunten a indagar la relación existente entre contaminación del aire e impactos sanitarios en la población. Bibliografía BARCELLOS, C.; BUZAI, G.D La dimensión espacial de las desigualdades sociales en salud: aspectos de su evolución conceptual y metodológica. En: Anuario de la División Geografía de la Universidad Nacional de Luján. Luján. pp BOSQUE SENDRA, J.; MORENO JIMÉNEZ, A Prácticas de análisis exploratorio y multivariante de datos. Oikos-tau. Barcelona. BUZAI, G Análisis exploratorio de la estructura espacial de enfermedades en la ciudad de luján. En: BUZAI, G.D. (comp.) Métodos Cuantitativos en Geografía de la Salud. Universidad Nacional de Luján. Luján. BUZAI, G El análisis exploratorio de datos espaciales (ESDA) en apoyo a la investigación Socioespacial en Geografía de la Salud. En: Anuario de la División Geografía de la Universidad Nacional de Luján. Luján. Libro resúmenes: p CD 17 páginas. BUZAI, G.; BAXENDALE, C Análisis socioespacial con Sistemas de Información Geográfica. Lugar Editorial. Buenos Aires. BUZAI, G.; BAXENDALE, C Análisis exploratorio de datos espaciales educativos: Aplicación a la ciudad de Luján. En: MORENO, A.; BUZAI, G. (coord.) Análisis y planificación de servicios colectivos con Sistemas de Información Geográfica, Capitulo 2, pp Madrid. Grafiprintin S. L. 126

19 CEBULJ NAVARRETE, D. et al Función pulmonar en niños sanos de 7 y 8 años de las comunas de Cerro Navia y Los Andes expuestos a diferentes niveles de contaminación por MP10. Salud, Barranquilla. 27(2). pp CHASCO YRIGOYEN, C., Tesis Doctoral: Econometría Espacial Aplicada a la Predicción - Extrapolación de Datos Microterritoriales, Consejería de Economía e Innovación Tecnológica, (2003). En: ACEVEDO, I.; VELÁSQUEZ, E Algunos conceptos de la econometría espacial y el análisis exploratorio de datos espaciales. Ecos de Economía. 12(27) 9. DUCHIADE, M.P Poluição do ar e doenças respiratórias: uma revisão. Cad. Saúde Pública. vol.8, n.3. pp FUENZALIDA, M Análisis de desigualdades territoriales en la oferta de equipamientos públicos: el caso de los hospitales en la red asistencial del sistema público de salud en Chile. Geografía y Sistemas de Información Geográfica. (GESIG-UNLU, Luján). Año 2, N 2, Sección I: On-line: FUENZALIDA, M.; MORENO, A Propuesta metodológica para establecer el patrón territorial del status socio-económico de la población, basada en pequeñas unidades espaciales estándar. Aplicación a la región de Valparaíso (Chile). Argos, Nº 52, Vol. 27, pp FUENZALIDA, M.; COBS, V La perspectiva del análisis espacial en la herramienta SIG: una revisión desde la geografía hacia las ciencias sociales. Persona y sociedad. Vol. XXVII, n.3. pp GATICA, L Análisis de distribución de patrones territoriales en casos de tuberculosis. Revista geográfica de Valparaíso. N 45. pp On-line: HUMACATA, L.M Análisis exploratorio de datos espaciales mediante gráficos interactivos: aproximación univariada y bivariada aplicada a la Provincia de Buenos Aires. Geografía y Sistemas de Información Geográfica. (GESIG-UNLU, Luján). Año 2, N 2, Sección I: On-line: HUMACATA, L Aplicación del análisis exploratorio de datos espaciales para la definición de espacios socio-habitacionales en la Provincia de Buenos Aires. Anuario de la División Geografía de la Universidad Nacional de Luján. Luján. Libro resúmenes: p CD 26 páginas. IGNOTTI, E. et al Air pollution and hospital admissions for respiratory diseases in the subequatorial Amazon: a time series approach. Cad. Saúde Pública. vol.26, n.4. pp MINSAL Objetivos Nacionales de Salud, Chile Subsecretaría de Salud Pública, Santiago de Chile, Chile. 127

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