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METODOLOGÍA PARA DETERMINAR LA DISTRIBUCIÓN ESPACIA L Y TENDENCIA DE LA DIABETES MELLITUS, UTILIZANDO SISTEMAS DE
INFORMACIÓN GEOGRÁFICA SOBRE ANÁLISIS CLUSTER
Giovanna Santana Castañeda1 Marcela Virginia Santana Juárez2 Xanat Antonio Némiga3 Juan Campos Alanís4
Facultad de Geografía, Universidad Autónoma del Estado de México Cerro de Coatepec, S/N, CP.50100, México
1 [email protected], 2 [email protected], 3 [email protected], [email protected]
RESUMEN
Se conceptualiza la aplicación de la metodología cluster, para analizar la incidencia y distribución espacial de la diabetes mellitus, dando como resultado una regionalización en donde las localidades con mayor similitud se agrupan, permitiendo una perspectiva integral a futuro, determinado asi su tendencia en el tiempo y espacio, dentro de un entorno de Sistemas de Información Geográfica (SIG), en el municipio de Toluca, a nivel localidad.
Palabras clave: Diabetes mellitus, análisis cluster, SIG. ABSTRACT Conceptualized the implementation of the cluster methodology to analyze the incidence and spatial distribution of diabetes mellitus, resulting in a regionalization where localities are grouped with similar, allowing a holistic view of the future and determine trends over time and in space, within an environment of Geographic Information Systems (GIS) in the municipality of Toluca, at the locality. Keywords: Diabetes mellitus, cluster analysis, SIG. 1. Introducción
Debido a factores locales y globales que inciden en la salud, como la variación climática y
los estilos de vida, las enfermedades se expanden, principalmente las de tipo infectocontagiosas y las derivadas de la desnutrición, que se transforma en una batalla contra enfermedades crónicas y degenerativas como la diabetes mellitus, causa principal de muerte en los últimos años en México.
Esta metodología se ha realizado bajo un contexto integral, en donde se correlacionarán
variables de tipo socio-demográfico y económico para determinar cuál de ellas explican en gran medida la diabetes, después de hacer la correlación se realizará el análisis cluster para determinar
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regiones homogéneas y de ese modo proporcionar ayuda a la toma de decisiones en estrategias de salud específicas.
El objetivo es describir la incidencia y distribución espacial de la diabetes mellitus en el
municipio de Toluca, y establecer la relación con las características socio-demográficas y económicas de las localidades, para realizar una regionalización de la diabetes mellitus, para determinar poblaciones vulnerables y regiones prioritarias.
El área de estudio es el municipio de Toluca, el nivel de análisis es la localidad, cuyas
condiciones e indicadores socio-demográficos y económicos difieren, por lo que se mostrará el patrón de distribución de la diabetes mellitus por medio de la correlación haciendo un análisis clúster. 2. Antecedentes
La diabetes mellitus es una enfermedad crónico-degenerativa cuya participación en la
morbilidad y la mortalidad en México ha sido creciente, sobre todo en la segunda mitad del siglo; por otro lado su ocurrencia parece ir en aumento, ya que según investigaciones realizadas puede deberse principalmente a una mayor exposición a los factores de riesgo relacionados con el estilo de vida, como una vida sedentaria, bajo consumo de frutas y verduras, alto consumo de carnes rojas, bajo consumo de fibra, consumo desaforado, derroche energético y vivir sin pensar en el mañana.
Como reflejo de los avances en la reducción de la mortalidad infantil, el control relativo de
enfermedades infecciosas y el aumento en la esperanza de vida al nacimiento, la población mexicana se encuentra en un claro proceso de envejecimiento. Estos cambios demográficos impactan en el peso de las enfermedades crónicas degenerativas como la diabetes mellitus, tienen en la carga global de la enfermedad de adultos mexicanos así como en el uso de los servicios médicos tanto preventivos como curativos. Cabe señalar que la etapa curativa es más costosa, por lo que es importante considerar estrategias principalmente para las etapas preventiva y prospectiva, en pro de la mejora de la calidad de vida de la población, principalmente de la tercera edad, el cual es uno de los grupos más vulnerables.
La vida sedentaria, la modificación acelerada en patrones de dieta y los cambios en los
estilos de vida, junto con una probable susceptibilidad genética propia de poblaciones con origen amerindio, según las investigaciones realizadas, han impactado de forma importante en el aumento de la prevalencia de sobrepeso y obesidad en la población mexicana, estos cambios han propiciado un incremento en la prevalencia de enfermedades crónico degenerativas asociadas con la obesidad como diabetes mellitus, hipertensión arterial entre otras.
Desde el comienzo de los tiempos, la relación entre el hombre y la naturaleza, ha jugado un
papel preponderante en el desarrollo de la sociedad, esto ha dado lugar a la descripción de los principios geográficos, apoyando en diversas formas para describir y explicar el paisaje, ver tabla 1.
El hombre debe satisfacer sus necesidades básicas en la naturaleza, ello implica que las
materias primas se usan para la población, pero estas materias también hacen referencia al aire, agua, luz y la tierra y los recursos naturales se presentan en forma desigual sobre la superficie de la tierra en cantidad y calidad, y la distribución de la población también ha sido heterogénea, el grado
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de satisfacción de las necesidades básicas incide en las condiciones de vida de la población y trae como consecuencia diferenciales espaciales del estado de la salud humana en el territorio.
La geografía médica tiene una perspectiva antigua en una nueva especialización y estas
alteraciones han llevado al estudio de la salud humana como objeto de la Geografía de la salud al desarrollar varios paradigmas a lo largo de la historia y éstas a su vez, teorías para entender mejor su comportamiento y la manera en que se puede mejorar la calidad de vida de las personas.
La geografía de la salud brinda un panorama de las principales posiciones teóricas, los
enfoques, los pioneros de esta disciplina, los principales investigadores geógrafos, y las escalas de análisis. Los diferentes paradigmas son: Hipocrático, Higienista, Bacteriológico y Holístico. Véase tabla 2.
La geografía médica hasta mediados del siglo XX, se comprendió dentro de los tres
primeros paradigmas así como el abordaje científico; y precisamente es en este punto donde se otorgó el reconocimiento oficial de la Geografía de la salud; la diferencia entre la geografía médica y la geografía de la salud es debido a que esta última además de abordar patrones de mortalidad y morbilidad, integra los servicios sanitarios o médicos, estos entendidos como los centros de salud, hospitales y equipamientos así como su correlación con aspectos sociales y económicos.
Por otro lado está la epidemiología que hoy en día es una disciplina fundamental de la salud
pública, ya que ha desarrollado una variedad de métodos que permiten identificar y estudiar la manera en que los determinantes de eventos de salud se distribuyen en una población, en un tiempo y en un espacio específico. Se encarga de estudiar la distribución y frecuencia de enfermedades infecciosas, no obstante también, se encarga de estudiar las enfermedades crónico-degenerativas y su incidencia en la salud humana.
La diabetes mellitus se aborda en esta investigación bajo un enfoque integral u holístico, en
donde se incluyen diferentes características que pueden o no incidir en su desarrollo, basada en el modelo de transición, prolongado y polarizado de Frenk, Bobadilla, Sepulveda y López propuesta en 1989, así como en el modelo de transición epidemiológica de Omran propuesto en 1971, en el que Omran considera como punto de partida los conceptos y hallazgos en torno a la transición demográfica, teoría desarrollada por Notestein.
Omran considera la interrelación entre los niveles de fecundidad y de mortalidad, en donde
el desarrollo histórico de la mortalidad está caracterizado por tres fases: la edad de la peste y el hambre, la edad de las pandemias retraídas y la edad de enfermedades degenerativas y las causadas por el hombre. Omran expresa que cuando termina una etapa comienza otra, sin embargo, Frenk et al (1989) demuestra que en países en vías de desarrollo eso no es posible, puesto que en la misma región se pueden encontrar enfermedades que pertenezcan a las diferentes fases denominadas por Omran, mostrando un traslape entre las fases antes mencionadas llegando así a un modelo mixto, en donde se concibe a la transición como un proceso constante más que un periodo cortante, que sigue un patrón identificable a largo plazo. La salud de todas las sociedades se encuentra en transición, aunque el patrón específico todavía no pueda identificarse con claridad.
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La hipótesis es que debido a características de tipo culturales y económicas existe una mayor propagación de la diabetes mellitus avanzando en modo simultáneo, a medida que la población tiende a llevar estilos de vida menos saludables con una mala dieta y menos ejercicio se enferma más, al mismo tiempo que el sobrepeso y la obesidad alcanzan altos niveles, la población tiende a ser más propensa y por ende a enfermarse más, igualmente, a medida que la población obtenga menos ingresos, invertirá menos en una buena alimentación sustituyendo alimentos de mejor calidad, perjudicando su salud, a medida que la miseria llegue a las casas, las familias enfermaran más, pues la miseria es la madre de todas las enfermedades (Frank, 2006).
La investigación que se realiza en el contexto de la geografía de la salud es diferencial en el
mundo, de tal forma que en los países desarrollados, los investigadores abordan los estudios con enfoques teóricos diversos, a diferentes escalas, se abordan principalmente enfermedades con alta incidencia de mortalidad y morbilidad, ya sea infecciosas como el SIDA y crónico-degenerativas como el cáncer o la diabetes. Los estudios se caracterizan por ser transdisciplinarios y holísticos aplicando los Sistemas de Información Geográfica para los análisis espaciales, estadísticos y prospectivos, de igual manera, la elaboración de atlas analógicos y digitales se están produciendo en estos contextos.
La Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT) 20061, diseñada y conducida por
el Instituto Nacional de Salud Pública (INSP), señala que hay un incremento en la detección de la diabetes mellitus, siendo mayor en mujeres que en hombres, aunque sin diferencias significativas; el Estado de México, se ubica por encima de la media nacional para la prueba de la diabetes mellitus, y está ocupando el segundo lugar a nivel nacional (Olaiz, 2006).
El Programa Especial de Análisis de Salud (SHA) y la Organización Panamericana de la
Salud (OPS), en respuesta a las necesidades de los gerentes de la salud pública para llevar a cabo el análisis epidemiológico de una manera más eficiente, creo SIG-Epi. Este es el primer paquete de programas de computador que incluye métodos de análisis espacial y técnicas orientadas a la salud, que todavía no son usados en los programas comerciales (sigepi versión 1.02).
SIG-Epi presenta la funcionalidad básica de los SIG para el almacenamiento, el manejo y el
procesamiento de datos espaciales, atributos y procedimientos analíticos epidemiológicos más específicos; estos incluyen: la descripción de distribuciones de frecuencia, medidas estadísticas, gráficos, mapas de tendencia central y dispersión (boxplot), regresión lineal simple y múltiple, cálculo, estandarización y suavización espacial de tasas, identificación de áreas prioritarias, cálculo de índices compuestos de salud, pruebas estadísticas para evaluar agrupaciones espacio-temporales de casos, análisis de la asociación entre exposición y efectos en estudios epidemiológicos basados en datos individuales, análisis exploratorio de datos espaciales, índices global y local de auto correlación espacial, mapas de índice y de índice de significancia, gráfico de dispersión de Moran, mapa de dispersión, y mapa del retraso espacial, entre otros.
1 ENSANUT 2006, Encuesta Nacional de Salud y Nutrición, elaborada por el Instituto Nacional de Salud Pública y la Secretaria de Salud. Primera edición en septiembre de 2006. 2 Área de análisis de salud y sistemas de información (AIS) Organización Panamericana de la Salud (OPS), Sistema de Información Geográfica en Epidemiología y salud pública, 2002.
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En la actualidad la tecnología juega un papel muy importante, por lo que existen diferentes programas de SIG, con distintos niveles de sofisticación para diferentes fines, uno de ellos son las aplicaciones de análisis espacial cuantitativo, como el análisis cluster.
El análisis cluster es un procedimiento utilizado para la obtención de grupos homogéneos
de unidades espaciales en base a la totalidad de variables medidas en ellas, de tal modo que al final los grupos serán muy similares entre ellas y muy diferentes comparándolos con los demás grupos; este análisis también brinda una serie de procedimientos clasificatorios a través de una visión más general de diferentes puntos de corte y permite identificar claramente relaciones multivariadas que difícilmente son accesibles a partir del análisis de las unidades individuales.
Dentro del análisis espacial multivariado, existen varios métodos para realizar
regionalizaciones como el denominado “valor índice medio” (VIM) propuesta por García de León (1989-1997); el “Análisis Linkage” que ayuda a clasificar y medir unidades espaciales en procedimientos de regionalización, propuesto por Racine y Raimond (1973), Haggett (1977b) y Rego (1978).
3. Materiales, datos y métodos
Este estudio es de tipo longitudinal, debido a que el tiempo considerado es de 2000 al 2008. El método de estudio es deductivo, ya que parte de consideraciones y postulados teóricos
como las teorías de transición epidemiología y la geografía de la salud. La escala de análisis recomendada es a nivel de localidad, debido a la desagregación de la
información y para homogeneizar la información, estudiando a la diabetes dentro de un contexto integral u holístico, incluyendo aspectos de mortalidad, morbilidad, socio demográficos y económicos de la población.
3.1 Caso de estudio Toluca proviene de la lengua náhualtl que significa “Lugar donde está el Dios Tolotzin”.
Está localizada al centro del Estado de México, las coordenadas geográficas son al norte 19º29’, al sur 18º59’ de latitud norte, al este 99º32’ y al oeste 99º47’ de longitud oeste, véase figura 1.
Entre los grupos étnicos originales destacan los mazahuas, otomíes, matlatzincas y nahuas;
la conurbación agrupa a 51 localidades, y municipios como Toluca, Metepec, Zinacantepec, Lerma, San Mateo Atenco y Temoaya. La Zona Metropolitana del Valle de Toluca (ZMVT), incluye 12 municipios del Estado de México, con 1.610.786 habitantes, lo cual la convierte en la quinta zona metropolitana más grande del país, después de la Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey y Puebla, y en la segunda del estado.
La extensión territorial del municipio de Toluca es de 420.14 kilómetros cuadrados, lo que
representa el 20% del territorio estatal, con una altitud que llega a los 2,660 metros sobre el nivel medio del mar. El municipio presenta diversas formas topográficas que comprenden a dos sistemas terrestres, el de sierra y el de vaso lacustre o planicie, los cuales son el resultado de la actividad
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tectónica y volcánica; el clima en esta porción terrestre oscila en los 18ºC, identificándolo como templado subhúmedo, y tiene una precipitación anual de 800 a 1,000 mm.
Para el año 2005, el Consejo Nacional de Población (CONAPO) computó 477.970
habitantes para la ciudad de Toluca, 773.690 en el Municipio de Toluca, 1.173.560 para su conurbación y 1.662.110 habitantes para la Zona Metropolitana, se estima que actualmente según el Consejo Estatal de Población COESPO3 tiene una población de 849,606 habitantes con una tasa de crecimiento de 2.06.
Dentro de las condiciones de salud a estudiar se encuentra la mortalidad con el tipo de causa
denominado diabetes mellitus, que para el municipio de Toluca en el 2005 se registraron 468 defunciones.
3.2 Los datos Como primer punto, se tiene la revisión bibliográfica (libros, documentos, páginas en
internet, etc.) para documentarse, después se deben considerar las fuentes de información, el nivel de desagregación, su grado de accesibilidad y confiabilidad.
La adquisición de datos epidemiológicos se realiza en el Instituto de Salud del Estado de México (ISEM4), para la recopilación de los datos de mortalidad de los años 2000 al 2008. La adquisición de datos sociodemográficos y económicos es por medio del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI5), por el Consejo Estatal de Población (COESPO6), y por el Consejo Nacional de Población (CONAPO7).
Aquí se considera para la obtención de calidad de las fuentes de información, el origen de
los datos, la fecha y los elementos que contienen. La importancia de considerar estándares de calidad dentro de un ambiente SIG se debe a la calidad al convertir datos de tipo analógico a digital, o al integrar la base de datos de diferentes fuentes, y la gran cantidad de operaciones que realiza el sistema.
La segunda etapa es la organización y sistematización de los datos, es la que ocupa más recursos y tiempo, debido a que se tiene que organizar y sistematizar los datos en un modelo de base de datos en forma digital para que se pueda manipular de manera óptima; el modelo de la base de datos se obtendrá de la delimitación de variables.
Para determinar las variables que requiere esta investigación se realizó una matriz en donde
se trasponen variables marcadas por la literatura y las variables censales que se pueden obtener de fuentes oficiales, como se muestra en la tabla 3.
3 COESPO Consejo Estatal de Población del Estado de México (2005-2012) GEM. COESPO. Una mirada hacía el Estado de México 2009. 4 ISEM Instituto de Salud del Estado de México (2000-2008) 5 INEGI Instituto Nacional de Estadística y Geografía (2000 y 2005) 6 COESPO Consejo Estatal de Población (2000 y 2005) 7 CONAPO Consejo Nacional de Población (2000 y 2005)
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3.3. Técnicas de análisis. Una vez que se obtuvieron las variables e indicadores, se procede a realizar un índice de
correlación lineal, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar o al disminuir los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.
3.3.1 Diseño conceptual, véase figura 2 Un análisis de requerimientos representa una forma de saber que se desea modelar y los
elementos necesarios para realizarlo, la pregunta a responder es: ¿Cuál es la relación entre las variables delimitadas y la diabetes mellitus?
El análisis de distribución y asociación espacial resulta ser de importantes abordajes
metodológicos al momento de estudiar características espaciales de la población (Buzai, 2008). Como primer punto se realiza el análisis de correlación para determinar cuál o cuáles
variables explican mejor el comportamiento de la diabetes. Después se realizan las proyecciones hacia determinados años, y se genera una matriz de correlaciones con datos ya proyectados, posteriormente se aplica el análisis clúster para visualizar los diferentes escenarios a medida que pasa el tiempo y explicar de una mejor manera su comportamiento y tendencia.
Para desarrollar el análisis clúster y determinar una regionalización, se determinarán índices
con los valores absolutos de cada variable, lo que dará como resultado una matriz de datos estandarizados. Con base en esa matriz se procederá a un análisis multivariado que dará como resultado una matriz de correlaciones de unidades espaciales. Con base en la matriz de correlaciones de unidades espaciales se realizará el Dendograma véase figura 3, a partir del dendograma se establecerá la regionalización con base a la correlación que existe entre los indicadores y se obtendrán cortes para generar los diferentes escenarios regionales.
3.3.2 Diseño lógico En esta etapa se hace un diseño detallado del contenido del SIG y la presentación de
información, puesto que el diseño lógico traduce los escenarios creados por el diseño conceptual y se convierte en la especificidad funcional que se usa en el diseño físico, aunque es independiente de la tecnología que se va a utilizar, se ocupa de afinar, organizar y detallar las soluciones de una manera coherente y organizada, mostrando los procesos, estadísticas y fórmulas propias de los métodos.
Los procedimientos son los que a continuación se muestran, véase también figura 4
Estandarización de datos de las variables que se van a utilizar, para que no genere ninguna ambigüedad. Los datos absolutos se estandarizan mediante procedimientos estadísticos como tasas o porcentajes.
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Para la determinación de clases, se empleará el método para establecer límites de clases de
intervalos irregulares o variables (Gómez M. 2004). Se obtienen con la siguiente fórmula
( )NclasedeLimite
log5
minlogmaxlog −=, lo que nos da un valor constante, este se le resta
al log máximo y se obtiene el antilogaritmo, lo mismo se hace con el resultado, de esa manera obtenemos los límites de las clases requeridas. En donde N es el número de datos que integran la serie, y se aplica la siguiente fórmula:
( )Nclases log5= y da como resultado el número de las clases.
Mediante un procedimiento estadístico de correlación lineal se determinará la o las variables que explican mejor el comportamiento de la diabetes.
Proyectar la población de mortalidad para más puntos de tiempo8, por medio de este procedimiento se determinará la ecuación que mejor explique el comportamiento de la diabetes mellitus y a partir de la cual se harán las proyecciones a futuro. Para este procedimiento se disponen de cuatro ecuaciones: línea recta, curva geométrica, curva parabólica y curva exponencial modificada (Torres F. et. al 2009).
xabcyificadaonencialCurva
cxbxayparabólicaCurva
abygeométricaCurva
bxayrectaLinea
x
+=++=
=+=
K
K
K
K
modexp
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Realizar la matriz de correlaciones de variables y de unidades espaciales
Análisis cluster: El análisis espacial multivariado, según Buzai (2003), tiene varios métodos los cuales son: Valor índice medio9, Análisis Linkage10, Análisis Factorial11 y el Análisis CLUSTER12. Se utiliza el análisis CLUSTER para obtener grupos homogéneos de unidades espaciales en base a la totalidad de variables medidas en ellas (consideradas n dimensiones).
8 Traducción y síntesis del libro R. E. Klosterman, Community Analisys and Planning Techniques, Rowman & Littlefield, Savage, Maryland, 1990 pp. 33-48 y 207-228. 9 Propuesto por García de León (1989,1997) basado en la obtención de un valor para cada unidad espacial que se presenta como una síntesis del comportamiento conjunto de las m variables medidas en ella para luego ser usadas en la clasificación. 10 Formulado por McQuitty (1957) se pueden encarar dos variables, la primera para medir relaciones entre variables y la segunda para clasificar unidades espaciales en procedimientos de regionalización. 11 Análisis factorial (AF), el objetivo es explicar la estructura de las covarianzas entre variables (V), mediante la definición de una cierta cantidad de factores(F), siendo F<V. 12 También denominado análisis por cúmulos, análisis Q, construcción de tipología, clasificación o taxonomía numérica, según Hair (1999) dependiendo del tipo de ciencia en la que se aplica, siendo para geografía la regionalización.
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La idea general de este procedimiento es generar regiones, dentro de estas los elementos tendrán máxima similaridad y al mismo tiempo mayor diferencia, cuando se comparan con elementos que se encuentran en otro grupo. El análisis clúster brinda una serie de excelentes procedimientos clasificatorios para trabajos empíricos, presenta resultados a través de una visión más general a través de la selección de diferentes puntos de corte y permite identificar claramente relaciones multivariadas que difícilmente son accesibles a partir del análisis de las unidades espaciales individuales (Buzai, 2003). Los procedimientos para la realización de este análisis son:
Determinar el valor máximo de correlación encontrado en la matriz13. Generar una nueva unidad espacial14. Obtener la matriz de especificidad15. Realizar el Dendograma El análisis geográfico de los patrones de distribución de la diabetes mellitus, en
base a mapas dinámicos se representa el movimiento de uno o varios hechos o fenómenos geográficos en el espacio y en el tiempo, desde que se inician hasta un momento final, se representa su evolución, en el tiempo y en el espacio. La cartografía que se utilizará va a expresar el resultado de los datos de las fechas que se analizan, para observar estabilidad, incremento o decremento de la diabetes mellitus en el municipio de Toluca a nivel localidad.
3.3.3 El diseño físico El diseño físico, son los procedimientos que se realizan con los datos reales siguiendo los
pasos anteriores, se analizan los resultados y se hace la interpretación en conjunto con la cartografía. 4. Descripción y análisis de resultados.
Esta metodología se está desarrollando para la obtención del grado de la Maestría en Análisis Espacial y Geoinformática. En su momento se validará esta propuesta metodológica. 5. Discusión y valoración de hallazgos
Es importante la propuesta debido a que permite el análisis espacial holístico, de problemas cada vez más complejos en los que no solamente incide un solo factor sino que son multicausales. El empleo de varios métodos estadísticos que ayudan a determinar patrones de comportamiento en el espacio y tiempo, que constituye una de las bases para la toma de decisiones, en los procesos de planeación y ordenación del territorio, para la mejora de la calidad de vida de la población.
13 Medir el grado de semejanza entre las unidades espaciales (localidades) y determinar el valor máximo de correlación. 14 La unión se lleva a cabo a través del promedio de los puntajes. 15 Unidades espaciales por grupos.
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6. Conclusiones Esta metodología amplía el panorama referente a la distribución de una enfermedad como la diabetes mellitus, y plasma una forma de analizar y sistematizar una problemática que va en aumento, desde el punto de vista integral, contextualizando las diversas características que pueden influir en el aumento o disminución de esta enfermedad.
Se contrastan las variables que las investigaciones señalan y que pudiesen estar relacionadas con su incidencia contra los datos censables de fuentes oficiales que tenemos a la mano y que con la ayuda de metodologías como esta pueden ayudar a mostrar un patrón de distribución espacial, permitiendo de esta manera determinar poblaciones vulnerables y regiones prioritarias y así optar por estrategias específicas de mayor impacto para mejorar las condiciones de salud y calidad de la población.
El resultado de esta investigación arrojará datos interesantes acerca de cómo se encuentra distribuida la población en esta porción del territorio, y qué variable o qué grupo de variables describe mejor el comportamiento de la diabetes, y si es posible minimizar su incidencia tomando medidas para minimizar costos y ayudar a la población enferma y disminuir la población propensa. Referencias bibliográficas Frenk J. (1993): La salud de la población. Hacia una nueva Salud Pública. México, D. F. Fondo de Cultura Económica. Frenk J. (1997): “Transiciones: vidas, instituciones, ideas”. Salud Pública de México, 39,2, pp. 1-11. Escobedo J. (1995): “La diabetes mellitus y la transición de la atención a la salud”, Escuela de salud pública de México, Instituto de Salud Pública, México, 1,1 pp.1-10 Brunes J. (1913): “El carácter propio y el carácter complejo de los hechos de geografía humana”, Pensamiento Geográfico, España, Gómez J. Muñoz J y Ortega N. Alianza Editorial. Frank J. (2006): “Un pionero de la medicina social”, Salud colectiva, 2,3, pp. 1-12. Raymundo J. (2003): “Características epidemiológicas de pacientes con diabetes en el Estado de México”, Instituto Mexicano del Seguro Social, 41,5, pp. 1-10. Buzai G. (2003): Mapas sociales urbanos. Buenos Aires, Lugar Editorial. Buzai G. (2008): Análisis y planificación de servicios colectivos con sistemas de información geográfica. Madrid, Editorial Grafiprint S.L. Torres F. (2009): Técnicas para el análisis regional desarrollo y aplicaciones, México, Argentina, España, Colombia, Puerto Rico, Venezuela, Editorial TRILLAS Gómez J., Muñoz J., Ortega N. (1982) El pensamiento geográfico, Madrid, Alianza Editorial, S. A. Hernandez E. (2001) Santana M. (2009): Condiciones geográficas y de salud de la población del Estado de México. México, Universidad Nacional Autónoma de México. Olaiz-F. (2006): Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2006. Cuernavaca, México: Instituto Nacional de Salud.
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TABLAS
Tabla 1. Principios de la Geografía
Fuente: Elaboración propia con base a Brunes, J. 1913 Gómez, J. et. al. (1982) y Santana, M. 2009
Tabla 2. Paradigmas de la geografía de la Salud Paradigmas de Geografía médica.
Paradigma Características Hipocrático Estudia a la salud tomando como base los aspectos ambientales y sociales.
Precursor: Hipócrates (Siglo V a. C.), desarrolló la “teoría de los humores corporales”, imperó 25 siglos. Su obra denominada: “De las aguas, los aires y los lugares”, estudió la salud como una relación armoniosa entre el ambiente y el hombre.
Higienista Desde el siglo XVII hasta mediados del siglo XX Las causas eran buscadas en la Geografía Física Los estudios se enfocaban a las enfermedades y epidemias. Elaboración de topografías médicas en Europa. Se divide en 4 vertientes: Constitución epidémica, Doctrina miasmática,
Principios de la Geografía
Localización
Por Ratzel. Todo debe ser localizado y especificado
en lo referente a: posición,
tamaño, forma, altitud,
límites y accesibilidad
Descripción
Conocer lascaracterísticas
orasgos
distintivos
Comparación o analogía
Por: Ritter y Vidal de la
Blache. Establecer
semejanzas ydiferencias
entrelos fenómenos
geográficossimilares
Actividad
Por: Brunhes. La materia
esta en movimiento yse transforma
concaracterísticascuantitativas y
cualitativas
Conexión relación
Por: Brunhes. Todo se
encuentra relacionado
conotro, y son parte deun todo.
Causalidad
Por: Alejandro von
Humboldt. Todos losfenómenos geográficos deben ser
estudiados en sus causas
para determinar
consecuencias
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Teoría social de la enfermedad, Doctrina telúrica
Bacteriológico Finales del siglo XIX. Las enfermedades no tienen una sola causa, es multicausal, se considera a la triada huésped-agente-ambiente. Conceptos de susceptibilidad (Enfermedades transmisibles) y vulnerabilidad (No transmisibles). Método de estudio experimental y se utiliza el Microscopio. No se consideran las condiciones físico-geográficas, ambientales, sociales, culturales o económicas.
Paradigma Holístico de la Geografía de la Salud Posiciones
teóricas según Gatrell A.
Características
Positivista Detecta patrones reales o modela la forma en la cual la incidencia de enfermedades varía espacial y temporalmente.
De interacción social o humanista
Actúa en forma particular, viendo el punto de vista de la población. Los métodos usados son principalmente cualitativos y la meta es enfatizar el entendimiento y explicación en el origen social.
Estructuralista Los estudios relacionados suponen que el conocimiento de las causas de la enfermedad son impuestas en los sistemas políticos y económicos, así como las desigualdades; deriva de la opresión, dominación y conflicto de clases.
Estructuracionismo Identificada con Giddens A. Se consideran diagramas de geografía del tiempo.
Post-estructuralista Surge del proyecto denominado “La Nueva Salud Pública”, el cual exhorta a adoptar estilos de vida saludables.
Fuente: Elaboración propia con base a Santana 2009 y Gatrell 2002.
Tabla 3. Determinación de variables
Cve. Variable marcada por la literatura
Variable censal Definición del indicador.
V1 Acceso a los servicios de salud
Población no derechohabiente,
Población derechohabiente, número de médicos, enfermeras y camas por cada 1,000 o
10,000 hab.
Porcentaje de población si y no derechohabiente.
Porcentaje de médicos, enfermeras y camas por
habitantes.
V2 Población urbana más propensa
Población que reside en localidades mayores (2500_15000 hab.)
Localidades según tamaño y distribución de población.
- Hábitos y costumbres alimentarias
SD (Sin Dato)
- Sedentarismo SD
13
- Sobrepeso y Obesidad SD - Complicaciones macro
vasculares en diabéticos SD
V3 Hipertensión arterial, dislipidemia, obesidad, hiperuricemia y estados procoagulantes o protrombóticos.
Claves CIE10: G932, E66, E790,
Morbilidad y mortalidad Datos del ISEM
- Contaminación por arsénico
SD
- Defectos genéticos múltiples
SD
- Perdida de la secreción de insulina
SD
- Originada por el parto de un bebe de grandes proporciones
SD
V4 Actividades económicas Primarias Secundarias Terciarias
Porcentaje de población ocupada en actividades económicas
V5 Niveles de ingreso Población ocupada que gana hasta 2 salarios mínimos_ o hasta 5 salarios mínimos. Datos 2000
Porcentaje de población que cuenta de 2 a 5 salarios mínimos solo para el año 2000
V6 Sobrepoblación Tasa de crecimiento media anual de la localidad
Tasa de crecimiento promedio por localidad
V7 Déficit de conocimientos que denotan desviaciones en la salud
Población de 15 y mas sin instrucción Población con 15 y mas con secundaria incompleta Grado promedio de escolaridad
Población de más de 15 años que no saben leer ni escribir Población con 15 años y mas que no termino su secundaria Promedio de escolaridad de la población
V8 Pobreza Índice marginación por localidad
Construirlo uno e Incluir el generado por el INEGI.
V9 Población por grupos decenales de edad
Pendiente por conseguir: Población de 0 a 10, 11 a 20, 21 a 30, 31-40, 41-50, 51-60, 61-70, 71-más.
Población INEGI Población a cada 10 años
- Genética SD Fuente. Elaboración propia con base a Raymundo J. 2003, ENSANUT, 2006, Escobedo J. 1995, Frenk, J.
1997 e indicadores del INEGI.
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FIGURAS Figura 1. Localización
Fuente: Elaboración propia con base a INEGI
TOLUCA
ZINACANTEPEC
ALMOLOYA DE JUAREZ
LERMA
VILLA VICTORIA
TEMASCALTEPEC
AMANALCO
CALIMAYA
TEMOAYA
TENANGO DEL VALLE
METEPEC
OTZOLOTEPEC
RAYON
JOQUICINGO
TEXCALYACAC
OCOYOACAC
ATIZAPAN
MEXICALTZINGO
VALLE DE BRAVO
TIANGUISTENCO
XONACATLAN
SAN ANTONIO LA ISLA
SAN MATEO ATENCO
CHAPULTEPEC
COATEPEC HARINAS
LERMA
VILLA DE ALLENDE
ALMOLOYA DEL RIO
IXTLAHUACAIXTLAHUACA
VILLA GUERRERO
4
Municipio de Toluca
0 3,900 7,800 11,700 15,6001,950
Kilómetros
Municipio de Toluca
Límite de municipios
Toluca
Fuente: Elaboración propia
15
Figura 2. Diagrama conceptual.
Fuente: Elaboración propia con base a la expresión del diagrama conceptual en texto.
base a la expresión del diagrama conceptual en texto.
Fuente: Dendograma de agrupamiento de unidades espaciales por Buzai, 2003.
16
Figura 3. Dendograma
Fuente: Dendograma de agrupamiento de unidades espaciales por Buzai, 2003.
Fuente: Dendograma de agrupamiento de unidades espaciales por Buzai, 2003.
Fuente: Elaboración propia
Estandarización de datos
•Base de datos Espacial (Tasas) formato shape
Proyección
•Es un proceso para proyectar la población para mas puntos de tiempo, dando como resultado
una base de datos
Análisis cluster
•Encontrar el valor máximo de correlación en la matriz en la base de
datos•Generar una nueva unidad espacial en la
base de datos•Matriz de especificidad en la base de
datos•Realizar el dendograma
datos
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Figura 4. Diagrama lógico.
Fuente: Elaboración propia con base al diseño lógico descrito anteriormente.
Estandarización de
Base de datos Espacial (Tasas) formato shape
Correlación
•Es un proceso que da como resultado una base de datos en donde se discrimina variables
Es un proceso para proyectar la población para mas puntos de tiempo, dando como resultado
una base de datos
Matriz de correlaciones
•Base de datos de las variables correlacionadas y proyectadas en
formato shape
Análisis cluster
Encontrar el valor máximo de correlación en la matriz en la base de
datosGenerar una nueva unidad espacial en la
base de datosMatriz de especificidad en la base de
datosdendogramaen la base de
datos
Generar cartografía con el corte del
dendograma
•en formato shape
base al diseño lógico descrito anteriormente.
Es un proceso que da como resultado una base de datos en donde se discrimina variables
Matriz de correlaciones
Base de datos de las variables correlacionadas y proyectadas en
Generar cartografía con el corte del
dendograma
en formato shape
