| Journal: | Ingeniería y competitividad |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000434945 |
| ISSN: | 0123-3033 |
| Authors: | Hurtado, Leonardo1 Aguilar, Manuel2 Avila, Miguel2 |
| Institutions: | 1Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Colombia 2Universidad Distrital "Francisco José de Caldas", Bogotá. Colombia |
| Year: | 2018 |
| Season: | Jul-Dic |
| Volumen: | 20 |
| Number: | 2 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| Spanish abstract | La presente investigación tiene como propósito la estimación de un modelo de regresión espacial lineal generalizada de distribución estadística Poisson que permita explicar el comportamiento espacio-geográfico de una enfermedad transmitida por vectores como la malaria para el caso puntual de los municipios del departamento de Chocó para el año 2016. Con el fin de obtener los mapas de probabilidad se emplean técnicas de estadística espacial basada en el análisis de áreas o datos tipo Lattice tales como criterios de figuras, criterios de distancias y los más usados los criterios de contigüidad física, con el fin de determinar la existencia de autocorrelación espacial de dicho. Para analizar la existencia de autocorrelación espacial malárica entre municipios cercanos se realizó mediante la dinámica estadística de variables sanitarias (necesidades básicas insatisfechas y cobertura de acueducto), variables ambientales (cobertura boscosa, precipitación, humedad, altura y temperatura) y variables demográficas como la población de cada municipio. Sin embargo, es necesario realizar un proceso de anamorfosis gaussiana para garantizar la normalización de los datos en tasas de morbilidad estandarizada (SMR) y de esta forma identificar la estructura estadística de los datos que para este año fueron provenientes de una distribución Poisson. El estudio permitió encontrar autocorrelación espacial positiva lo que confirma que en algunos municipios del Chocó como Paimado, El cantón de San Pablo, Istmina, Tado y La unión panamerica la malaria tiene mayor probabilidad de ocurrencia por su cercanía municipal de acuerdo a la relación física de ciertas variables del estudio. Se obtuvo como resultado que las variables que mejor explican espacialmente la malaria para los municipios del Chocó son la cobertura de bosques y necesidades básicas insatisfechas que dan como producto el mapa de autocorrelación espacial y el mapa de probabilidad de |
| English abstract | The following investigation aims at the estimate of a generalized linear spatial regression model of Poisson statistical distribution that allows to explain the spatial-geographic behavior of a disease transmitted by vectors such as malaria for the specific case of the municipalities of the department of Chocó in the year 2016. In order to obtain the probability maps, spatial statistics techniques are used based on the analysis of Lattice type areas or data such as figure criteria, distance criteria and the most commonly used criteria of physical contiguity, in order to determine the existence of spatial autocorrelation To analyze the existence of malarial spatial autocorrelation among nearby municipalities, it was carried out through the statistical dynamics of sanitary variables (unsatisfied basic needs and aqueduct coverage), environmental variables (forest cover, precipitation, humidity, height and temperature) and demographic variables such as population of each municipality. Nevertheless, it is necessary to perform a Gaussian anamorphosis process to guarantee the standardization of the data in standardized morbidity rates (SMR) and in this way identify the statistical structure of the data that for this year came from a Poisson distribution. The study allowed finding positive spatial autocorrelation confirming that in some municipalities of Chocó as Paimado, San Pablo canton, Istmina, Tado and La union panamerica malaria is more likely to occur because of its municipal closeness according to the physical relationship of certain study variables. The result was that the variables that best explain malaria in the municipalities of Chocó are the coverage of forests and unsatisfied basic needs that give as a product the map of spatial auto correlation and the map of probability of occurrence with the highest ratio among municipalities of the region. South of the department |
| Disciplines: | Medicina, Demografía |
| Keyword: | Salud pública, Patrones de distribución, Distribución espacial, Paludismo, Regresión espacial lineal generalizada, Colombia, Autocorrelación espacial |
| Keyword: | Public health, Distribution patterns, Spatial distribution, Malaria, Linear spatial model regression, Spatial autocorrelation, Colombia |
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