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Master Thesis Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGISMSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS UniversityofSalzburg Universidad de Salzburg

Distribución y autocorrelación espacial: Morbilidad asociada a los invernaderos en la parroquia de Nayón, Ecuador.

Spatial distribution and autocorrelation: Morbidity associated with greenhouses in the parish of Nayón, Ecuador by/por

Rita Ana Sotalin Quijia 01223172

A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc(GIS)

Quito - Ecuador, 26 de Marzo2018

COMPROMISO DE CIENCIA

Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Quito, 26 de marzo 2018

Rita Ana Sotalin Quijia

AGRADECIMIETO A Dios por la vida y la salud de mis seres queridos, a mis padres por su apoyo incondicional durante toda mi vida.

A mi esposo Iván ya que gracias a él me decidí a seguir estudiando, quien además de ser mi compañero de vida fue mi compañero de estudios que a pesar de nuestras diferencias siempre supimos encontrar una solución para las tareas.

A mi hijo Evan a quien le reste tiempo por conseguir este objetivo, mi niño que es el motor de mi vida que con una sonrisa o una palabra alegra mi existencia y me da la fortaleza necesaria para seguir adelante !Gracias por existir hijo!

A mi bebe Samuel que cuando supimos que existía en mí, colmo de alegría e ilusión nuestros corazones. Agradecida por volver a sentir el milagro de la vida te espero con mucho amor y al igual que tu hermano serás el motor de mi vida.

A mis suegros Paquita y Orlando, a mis cuñadas Fátima y Faby, a mi hermano Edwin, a mis padres Efigenia y Estuardo quienes me apoyaron en el cuidado de mis niños mientras trataba de cumplir con esta meta.

A mis hermanos Patricio, David (†), Alex, Edwin, Efendy y a mi cuñada Verónica por sus consejos y por estar siempre pendientes de mí, de mis niños y de mi esposo.

A mis compañeras de trabajo Lorena, Cristina, Maite y Daniela quienes me ayudaron con la traducción del resumen.

DEDICATORIA

A mi esposo Ivány mis hijos Evan y Samuel porque día a día me dan ese impulso para seguir adelante.

Resumen La distribución espacial de la morbilidad o las enfermedades en una población puede conducir a la identificación de su causa. Por consiguiente, las actividades de producción y comercialización de plantas podrían involucrar riesgos en la salud. Conviene subrayar que este estudio tiene enfoque preventivo y busca identificar, mediante herramientas geográficas, zonas prioritarias para estudios de investigación analítica o de intervención.

Este estudio seleccionó ocho variables, tres asociadas a la salud y cinco asociadas a la presencia de invernaderos.El nivel territorial de analisis de este estudio es el sector censal, para lo cual se desagregó los datos de morbilidad utilizando el método areal weighting.

Mediante la distribución espacial y la autocorrelación espacial se visualizó tres zonas prioritarias para diferentes temáticas; la primera es la zona urbana del barrio “El Valle” donde se registró una alta incidencia de enfermedades digestivas, infecciosas, parasitarias y respiratorias. La segunda y tercera zona se encuentran al oeste del “Barrio Central”, en este lugar se concentra la zona comercial con negocios de invernaderos y se considera una zona prioritaria para la investigación analítica y científica.

El uso de mapas basados en Sistemas de Información Geográfica (SIG) ayuda a las autoridades de salud y a los investigadores a guiar sus decisiones para determinar las áreas de intervención y estudio.

Abstract The spatial distribution of the morbidity or diseases in a population can contribute to the identification of its cause. Therefore, plant production and commercialization activities could involve health risks. It should be emphasized that this study has a preventive focus and seeks to identify, through geographic tools, priority areas for analytical or intervention research studies.

This study selected eight variables, three associated with health and five associated with the presence of greenhouses. The morbidity data were disaggregated using the areal weighting method.

Through spatial distribution and spatial autocorrelation, three priority zones were visualized for different themes; the first is the urban area of the neighborhood "El Valle" where there was a high incidence of digestive, infectious, parasitic and respiratory diseases. The second and third zones are located to the west of the "Barrio Central ", in this place the commercial area is concentrated with greenhouse businesses and it is considered a priority area for analytical and scientific research.

The use of maps based on Geographic Information Systems (SIG) helps health authorities and researchers to guide their decisions to determine areas of intervention and study.

TABLA DE CONTENIDOS CAPÍTULO I ....................................................................................................... 8 1. INTRODUCCIÓN ......................................................................................... 8 1.1 ANTECEDENTES ..................................................................................... 8 1.2 OBJETIVOS .............................................................................................. 9 1.2.1. Objetivo General ................................................................................... 9 1.2.2. Objetivos Específicos ............................................................................ 9 1.2.3. Preguntas de investigación ................................................................. 10 1.3 HIPÓTESIS ............................................................................................. 10 1.4 JUSTIFICACIÓN ..................................................................................... 10 1.5 ALCANCE ............................................................................................... 11 2. REVISIÓN DE LITERATURA .................................................................... 13 2.1. RESEÑA HISTÓRICA ............................................................................ 13 2.2

REVISIÓN CONCEPTUAL .................................................................. 14

2.2.1

Geografía de la Salud ...................................................................... 14

2.2.2

Estudios de Caso ............................................................................. 16

2.2.3 Factores de riesgo y posibles daños para la salud en trabajadores de invernadero ................................................................................................... 17 2.2.4 Los Sistemas de Información Geográfica ........................................... 21 2.2.4.1 Análisis exploratorio de datos espaciales.......................................... 21 2.2.4.1.1 Autocorrelación espacial global...................................................... 22 2.2.4.1.2 Autocorrelación espacial local ........................................................ 24 2.2.4.2 Desagregación espacial .................................................................... 25 3. METODOLOGÍA ........................................................................................ 28 3.1. ÁREA DE ESTUDIO .............................................................................. 28 3.2. DATOS ................................................................................................... 31 3.2.1 Identificación del registro de datos ....................................................... 31 3.3. METODOLOGÌA .................................................................................... 31 3.3.1Desarrollo – Pasos Metodológicos ........................................................ 33 3.3.1.1 Punto 1: Morbilidad - Enfermedades atendidas ................................ 33 3.3.1.2 Punto 2: Invernaderos - Producción y comercialización de plantas .. 36 3.4 Software .................................................................................................. 39 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN .................................................................. 42 4.1 RESULTADOS ........................................................................................... 42 4.2 DISCUSIÓN ............................................................................................... 62 5. CONCLUSION ........................................................................................... 66

6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .......................................................... 67

ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1: Autocorrelación negativa, aleatoria y positiva ................................... 22 Figura 2: Moran Scatterplot .............................................................................. 25 Figura 3: Transferencia de datos entre sistemas zonales: Areal Weighting con información auxiliar .......................................................................................... 27 Figura 4: Conjuntos habitacionales .................................................................. 29 Figura 5: Viveros .............................................................................................. 29 Figura 6: Enfermedades agrupadas más atendidas ......................................... 30 Figura 7: Flujo grama de procesos ................................................................... 32 Figura 8: Transferencia de datos proceso areal weighting ............................... 38 Figura 9: Distinción normal estándar ................................................................ 40 Figura 10 : Valores z y p para distintos niveles de confianza ........................... 41

ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1: Factores de riesgo y posibles daños para la salud trabajadores de vivero ................................................................................................................ 19 Tabla 2: Detalle del registro de datos ............................................................... 31 Tabla 3: Barrios y sectores de la parroquia ...................................................... 34 Tabla 4: Tabla de enfermedades agrupadas por barrios .................................. 35 Tabla 5: Autocorrelación I Moran Global .......................................................... 51

ÍNDICE DE MAPAS Mapa 1: Zona de estudio estructura Político Administrativa ............................. 28 Mapa 2: Establecimientos de salud .................................................................. 30 Mapa 3: Barrios de Nayón ................................................................................ 34 Mapa 4: Enfermedades digestivas ................................................................... 43 Mapa 5: Enfermedades infecciosas y parasitarias ........................................... 44 Mapa 6: Enfermedades respiratorias ............................................................... 45 Mapa 7: Número de invernaderos .................................................................... 46 Mapa 8: Área de invernaderos en metros cuadrados ....................................... 47 Mapa 9: Número de plantas en invernaderos................................................... 48 Mapa 10: Número de plaguicidas que utilizan en los invernaderos.................. 49 Mapa 11: Número de trabajadores en los invernaderos ................................... 50 Mapa 12: Autocorrelación local enfermedades digestivas ............................... 52 Mapa 13: Autocorrelación local ciertas enfermedades infecciosas y parasitarias ......................................................................................................................... 53 Mapa 14: Autocorrelación local enfermedades respiratorias ............................ 54 Mapa 15: Autocorrelación local número de invernaderos ................................ 55 Mapa 16: Autocorrelación local área de invernaderos ..................................... 56 Mapa 17: Autocorrelación local número de plaguicidas ................................... 57

Mapa 18: Autocorrelación local número de plantas .......................................... 58 Mapa 19: Autocorrelación local número de trabajadores ................................. 59 Mapa 20: Distribución espacial de variables .................................................... 60 Mapa 21: Autocorrelación espacial de variables .............................................. 61

ACRÓNIMOS CIE10: Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades y Problemas Relacionados con la Salud.

ISSFA: Instituto de Seguridad Social de Las Fuerzas Armadas.

ISSPOL: Instituto de Seguridad Social de la Policía Nacional.

IESS: Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social INEC: Instituto Nacional de Estadística y Censo MAIS: Modelo de Atención Integral de Salud MSP: Ministerio de Salud Pública OMS: Organización Mundial de la salud OPS: Organización Panamericana de la Salud PDOT: Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial RDACAA:

Registro

Diario

Automatizado

Ambulatorias SIG: Sistemas de Información Geográfica

de

Consultas

y

Atenciones

GLOSARIO Atención: Es la asistencia sanitaria esencial basada en métodos y tecnologías prácticos, científicamente fundados y socialmente aceptables, puesta al alcance de todos los individuos y familias de la comunidad mediante su plena participación y a un costo que la comunidad y el país puedan soportar, en todas y cada

una

de

las etapas de

su desarrollo

con

un espíritu

de

autorresponsabilidad y autodeterminación. La atención primaria forma parte integrante tanto del sistema nacional de salud, del que constituye la función central y el núcleo principal, como del desarrollo social y económico global de la comunidad.

Centro de Salud: Es un establecimiento del Sistema Nacional de Salud (SNS) que se encuentra ubicado tanto en el sector urbano como en el sector rural presta servicios de promoción de la salud, prevención de enfermedades, recuperación de la salud y cuidados paliativos por ciclos de vida, brindando atención en medicina y enfermería familiar/general, odontología general, psicología

nutrición,

obstetricía,

rehabilitación

y

dispone

de

farmacia

institucional.

Consulta de Morbilidad: Es la atención realizada por un profesional (médico, odontólogo, psicólogo u obstetriz) a la persona con relación a un cuadro patológico dado, producido por la demanda espontánea o programada en la consulta externa de un establecimiento de salud.

IESS, Seguro General: Afiliado al Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social, cuando se trabaja en razón de dependencia laboral.

IESS, Seguro Voluntario: Afiliado al Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social bajo la condición de asegurado voluntario.

IESS, Seguro Campesino: Afiliado al Seguro Campesino del Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (población rural y pescadores artesanales).

Jubilado del IESS/ISSFA/ISSPOL: Individuos que reciben una pensión mensual vitalicia y tienen los mismos derechos de salud que los no jubilados.

Morbilidad: Son las atenciones realizadas a las personas en relación a un cuadro patológico por el médico, odontólogo, psicólogo u obstetriz.

Morbilidad primera consulta: Es la consulta realizada por el médico, odontólogo, psicólogo u obstetriz a un paciente por primera vez por una enfermedad presuntiva o confirmada.

No aporta: Individuos que no aportan a ninguno de los cinco seguros mencionados anteriormente.

Primer nivel de atención: Es el nivel de atención más cercano a la población, facilita y coordina el flujo del usuario dentro del sistema, es ambulatorio y resuelve el 85% de problemas y necesidades de salud de baja complejidad. Es la puerta de entrada obligatoria al Sistema Nacional de Salud. Garantiza una referencia y derivación adecuada, asegura la continuidad y complementariedad de la atención.

Prevención: Se concibe tradicionalmente en tres niveles: la prevención primaria combate la enfermedad antes de que ésta se presente; la prevención secundaria una vez la enfermedad ya apareció; y la prevención terciaria es cuando la enfermedad ya siguió su curso.

Puesto de Salud: Es un establecimiento del Sistema Nacional de Salud (SNS) que se encuentra ubicado en una zona rural de amplia dispersión poblacional, presta servicios de promoción de la salud, prevención de las enfermedades, recuperación de la salud, rehabilitación y cuidados paliativos por ciclos de vida, brindando atención permanente a través de un/a auxiliar de enfermería o técnico/a de atención primaria en salud (TAPS). De manera itinerante, para aquellos lugares de difícil acceso, la atención es brindada por los Equipos de Atención Integral de Salud (EAIS); y, de ser necesario, se integran un/a odontólogo/a y un/a obstetriz. El Puesto de Salud fomenta actividades de participación comunitaria y primeros auxilios y cuenta con botiquín.

Seguro ISSFA: Afiliado al Instituto de Seguridad Social de Las Fuerzas Armadas.

Seguro ISSPOL: Afiliado al Instituto de Seguridad Social de la Policía Nacional.

Seguro Privado: El seguro médico privado, puede definirse como aquél voluntariamente sufragado por ciudadanos a título personal o por empresarios a cuenta de sus trabajadores.

Seguro Indirecto: Extensión de salud para cónyuges e hijos hasta 18 años, cubiertos

por

afiliados

a

cualquiera

de

los

seguros

anteriores.

CAPÍTULO I

1.

INTRODUCCIÓN

1.1 ANTECEDENTES Nayón es una parroquia rural, ubicada al este de la ciudad de Quito – Ecuador.

Al ingresar a la parroquia se puede observar variedad de plantas ornamentales, frutales, medicinales que llenan de color las calles, razón por la cual es conocida como "El jardín de Quito".

Según del censo Nacional Económico del año 2010, el comercio y los servicios representan el 84% de establecimientos dedicados a los grandes sectores de la economía interna de la parroquia. La importancia del cultivo y comercialización de plantas, incluidas las actividades comerciales de macetas tienen un impacto significativo en la economía (GAD parroquial de Nayón, 2012).

La mayoría de habitantes son pequeños y medianos productores y comercializadores de plantas conocidos como "planteros". En concreto, la actividad de los “planteros” se ha convertido en el sustento o alternativa económica de varias familias permitiendo mejorar la capacidad económica de los pobladores.

Con respecto al servicio de salud, Nayón posee tres establecimientos de salud públicos y cuatro consultorios privados(GAD, parroquial de Nayón, 2012).

Según datos publicados por el Ministerio de Salud Pública (MSP, 2015), entre las tres principales causas de morbilidad de la parroquia se encuentra la Parasitosis intestinal con 2214 atenciones que representa el 23,36% seguida de Rinofaringitis aguda con 925 atenciones que representa el 9,76% y Faringitis aguda con 339 atenciones que representa el 3,58% datos correspondientes al año 2015. Conviene subrayar que es probable que la producción y comercialización de plantas tengan alguna relación con las causas de morbilidad.

8

Por otra parte los Sistemas de Información Geográfica son aptos para asociar variables geográficas, ecológicas, ambientales entre otras que permiten una nueva forma de estudiar la Salud, convirtiéndose en una herramienta poderosa y muy utilizada en la Salud Pública.

Así pues la Organización Panamericana de la Salud cuenta con un sitio en Internet denominado Proyecto SIG-EPI en las Américas, que tiene como objetivo fortalecer la capacidad de análisis epidemiológico y Salud Pública de los trabajadores de la salud, con el propósito de facilitar el monitoreo y evaluación de las intervenciones, es así como la geografía y la salud continuaran evolucionando y los geógrafos seguirán contribuyendo con información relevante en la toma de decisiones(OPS, 2003).

1.2 OBJETIVOS

1.2.1. Objetivo General

El objetivo general de esta investigación consiste en demostrar que es posible identificar patrones de distribución entre las variables de salud y las variables asociadas a la presencia de viveros por las actividades de producción y comercialización, en la parroquia de Nayón, Ecuador.

Este concepto implica localizar sectores o barrios prioritarios como insumo para las autoridades de salud o investigadores para el planteamiento de estrategias preventivas.

1.2.2. Objetivos Específicos

i.

Analizar la información que se relacione a la morbilidad (enfermedades atendidas) y la presencia de viveros en la actividad de producción y comercialización de plantas en la parroquia de Nayón, Ecuador.

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ii.

Identificar variables relacionadas a la presencia de viveros y a las enfermedades atendidas, en función del análisis de los datos.

iii.

Analizar

los

resultados

de

la

distribución

espacial

y la

autocorrelación espacial.

1.2.3. Preguntas de investigación

i.

¿Existen estudios, guías o normas en el país que detallen los problemas de salud asociados a la producción y comercialización de plantas?

ii.

¿Cuáles son las variables de salud y las variables relacionadas a la presencia de viveros?

iii.

¿Cuál es la distribución espacial de las variables de salud y las variables relacionadas a la presencia de viveros?

iv.

¿Es posible identificar patrones de distribución entre las variables de salud y la presencia de viveros en la parroquia de Nayón (Ecuador)?

1.3 HIPÓTESIS

Mediante el uso de herramientas SIG es posible identificar patrones de distribución espacial entre la presencia de viveros y las atenciones de salud en la parroquia de Nayón, Ecuador.

1.4 JUSTIFICACIÓN

Quevedo y Bernaola (2014) mencionan que entre los principales factores de riesgo para la Salud en la horticultura se encuentran las sustancias químicas, las condiciones extremas, la radiación solar, las enfermedades infecciosas, los factores ergonómicos, los factores mecánicos y los factores psicosociales. El riesgo por sustancias químicas es más visible por el uso intensivo de fertilizantes y agentes para la protección de los cultivos en los invernaderos.

Entre los riesgos menos visibles están los ergonómicos causados por las 10

posturas corporales adoptadas durante largos periodos de tiempo y los riesgos mecánicos causados por cortes y abrasiones.

En la aplicación de agentes o plaguicidas hay un riesgo de exposición por la introducción de sustancias tóxicas al organismo mediante la piel, la nariz y la boca (OMS, 2004), los plaguicidas son altamente peligrosos y pueden causar efectos tóxicos agudos y crónicos en la salud del ser humano (OMS, 2017).

Entre los años 1998 y 2002, Harari, Albuja y Hariri (2004), realizaron tres estudios de caso transversales en el Ecuador, destinados a conocer la situación de salud en poblaciones aledañas a plantaciones florícolas, para el análisis utilizaron la evaluación de Acetilcolinesterasa Eritrocitaria que es una prueba para el diagnóstico de toxicidad por organofosforados y carbamatos.

Como

resultado

de

esta

investigación

encontraron

asociaciones

estadísticamente significativas en este sentido los investigadores sugieren la adopción de medidas como instalación de barreras vivas alrededor de las florícolas o la reubicación de las instalaciones para reducir la exposición a los vecinos.

Por otro lado, el Ministerio de Salud pública dentro del Modelo de Atención Integral de Salud (MAIS) marca objetivos estratégicos. Uno de ellos es la reorientación del enfoque curativo al de prevención de la enfermedad.

Ante lo expuesto los habitantes de la parroquia de Nayón no están exentos de los posibles daños a la salud que pudiera causar la presencia de invernaderos por la actividad de producción y comercialización de plantas.

1.5 ALCANCE

Se utilizará herramientas geográficas para generar mapas que permitan describir y asociar la morbilidad y la presencia de invernaderos en función de las actividades de producción y comercialización de plantas. El análisis se enfocará en los seis barrios de la parroquia de Nayón

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Los resultados de la presente investigación podrán ser empleados como diagnóstico inicial para posteriores estudios analíticos por aquellas entidades enfocadas a la vigilancia de la salud pública. Además, pretende aportar en la metodología para posteriores estudios de geomática y salud pública.

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CAPÍTULO II

2.

REVISIÓN DE LITERATURA

2.1. RESEÑA HISTÓRICA

En 1843 surge en Francia el término Geografía Medica por el cirujano militar Jean Boudin quien “siguió un método consiste en analizar individualmente cada uno de los factores ambientales que inciden en el estado de la salud de las poblaciones, bien porque predisponen al organismo a padecer ciertas patologías” (¶13).Este análisis debe apoyarse de otras disciplinas como la meteorología, estadística, geografía física y política (Boudin, 1843citado en Jori, 2013) Por otra parte, en1854, Snow demostraba con un estudio sobre el cólera en Londres, "que los casos estaban relacionados con lugares específicos de provisión de agua, estableciendo así elementos definitivos para el desarrollo de la epidemiología” (Snow, 1854 citado en Montoya et al., 2009, p. 214).

El nacimiento de la Geografía Médica como sub campo disciplinario de la geografía se produjo en la década de 1930, el geógrafo Max “Sorre sostuvo que la geografía medica debe abordar el estudio de las áreas de incidencia de los complejos patógenos, de sus movimientos de avances y retrocesos”(¶21) y el entorno geográfico que condicionan su evolución. A diferencia de Boudin, el geógrafo Sorre considera la enfermedad como un objeto de estudio geográfico en la identificación, representación y explicación de patologías (Sorre, 1930 citado de Jori, 2013) La geografía médica ha experimentado muchas investigaciones y han sido publicadas mediante revistas especializadas de alcance internacional, la creación de la Comisión de Geografía Médica en 1949 (Sorre, 1951 citado de Jori, 2013) ha fomentado el dialogo y el encuentro continuo de la geografía y la medicina.

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El 1976 la Comisión de Geografía Médica propuso una disciplina más completa denominada Geografía de la Salud que tiene como finalidad la planificación de los servicios médicos tomando en cuenta los patrones de morbilidad de la población (Olivera, 1993).

La Geografía de la salud actualmente es un campo de estudio plenamente consolidado que ha generado resultados prometedores.

2.2 REVISIÓN CONCEPTUAL 2.2.1 Geografía de la Salud

Según Cutchin (2007), la geografía de la salud basa sus investigaciones en el lugar. Santos (2000) sustenta que el espacio geográfico en la geografía de la salud se entiende (Santos, 2000 citado en Peña et al., 2013).

Como un sistema de objetos (formas) como una casa, la industria, un cultivo o una ciudad, todo lo que existe sobre la superficie de la tierra y se convierten en herramienta para el desarrollo de la vida; y un sistema de acciones (funciones) que pueden ser de producción, circulación y consumo. El espacio geográfico es construido por las relaciones sociales en el proceso de reproducción social, posee historia que guarda las marcas impresas por la organización social, incluso aquellas heredadas del pasado, adquiriendo características.

(Peña et al., p. 154) Es decir, el lugar o espacio geográfico donde transcurren los acontecimientos esta cimentado por las relaciones sociales.

Peña et al. (2013) mencionaron que el objetivo de la geografía de la salud es conocer la situación de salud para mejorar el bienestar social mediante las intervenciones

desde

las

entidades

competentes,

enfocadas

en

las

desigualdades bajo una perspectiva interdisciplinar para optimizar las soluciones.

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Adicionalmente Restrepo (2002) indicó que “Conocer la situación de salud de una población o comunidad en un territorio definido y en un tiempo establecido implica entender el territorio como una construcción social a la medida y a la manera de sus tradiciones, pensamientos, sueños y necesidades, al tiempo que construye a la gente que lo habita, dándole color, rasgos, palabra y conciencia, en una relación bidireccional” (Restrepo, 2002 citado en Peña et al., 2013, p.155).

Los factores que intervienen en este sistema conceptual de la geografía y salud son cuatro (Peña et al., 2013): 

Biología Humana: Se encuentra estrechamente relacionada con la información genética y los procesos biológicos del organismo.



Individuo y grupos sociales con el ambiente: como relación dialéctica se puede entender de dos formas. o Ambiente natural: como relación de los componentes bióticos y abióticos con el hombre. o Ambiente social: compuesto por redes a través de las cuales los individuos y/o grupos sociales establecen relaciones por estas redes fluyen patrones culturales, productivos y de consumo, al tiempo que se afectan sentimientos, costumbres, hábitos y valores en situaciones determinadas.



Modos de vida: asociados a la estructura social de un lugar, dada por el sistema productivo y/o cultural. La presión de las relaciones sociales influencia los patrones de consumo de bienes y servicios lo que afecta los modos de vida.



Distribución espacial: evidencia si los factores de salud abordados obedecen algún tipo de patrón, o existe concentración y/o correlación espacial con otros factores o si por el contrario la distribución es aleatoria.

La relevancia de cada uno de los factores dependerá del problema de salud que se aborde (Martínez y Ceña, 2006 citado en Peña et al., 2013)

15

2.2.2 Estudios de Caso

Toda actividad tiene una estrecha relación con el entorno geográfico y social donde se desarrolla, así pues comprender, representar, identificar patrones espaciales de diferentes variables requiere de investigación.

En un estudio de naturaleza exploratoria realizado en California para evaluar la tasa de incidencia de cáncer de mama en zonas de uso de plaguicidas, analizaron una cohorte de maestros y la proximidad de sus viviendas a zonas agrícolas. Para eso, utilizaron diferentes modelos de correlación en función de la categorización de los factores de riesgo de cáncer de mama, con datos de mortalidad, información del ingrediente activo de los plaguicidas, cantidades aplicadas, áreas tratadas, cultivos tratados y seguimiento a las mujeres que permanecieron en la zona de estudio. Finalmente, caracterizaron el status económico de acuerdo al censo y llegaron a concluir que no existe asociación significativa entre la

incidencia de cáncer y la cercanía a zonas agrícolas

(Reynolds et al., 2004).

En 2007, Cummins, Curtis, Diez-Roux, y Macintyre documentan algunas investigaciones empíricas cuantitativas – cualitativas, así como teóricas, incorporando puntos de vista relacionales sobre cómo el lugar se relaciona con la salud, explora como la perspectiva teórica empieza a influir en la investigación empírica, ubicando al lugar como componente de investigación desde el punto de vista relacional, sugieren tomar en cuenta tres aspectos para el análisis empírico relacional de la salud. El primero, la falsa dualidad por reconocer que existe una relación recíproca entre las personas y el lugar. El segundo, el contexto y el lugar varían en el tiempo y espacio, trazando la geografía de un individuo a través de múltiples lugares en el curso de su vida, esto permite comprender los entornos más relevantes en términos de ubicación y tiempo como características personales de cada individuo. El tercero, en el análisis es relevante comprender el nivel territorial desde lo local a lo global donde los actores operan con el fin de realizar intervenciones. Ante estas consideraciones comprender a cabalidad las interdependencias de las relaciones espaciales entre persona y lugar resulta bastante complejo, sin

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embargo, son tres aspectos que abordan generalidades y se deben tomar en cuenta.

Muir et al. (2004) analizaron la incidencia de cáncer de mama y su posible asociación con la aplicación de plaguicidas en dos condados de Inglaterra que presentaron niveles importantes en la aplicación de plaguicidas. Las técnicas aplicadas para examinar la asociación fue la autocorrelación espacial para detectar cualquier distribución localizada y la regresión lineal mediante información de los tres pesticidas más utilizados y la incidencia de cáncer de mama. El estudio demostró claras diferencia entre los patrones de aplicación de plaguicidas, de manera general no hay evidencia consistente entre cáncer de mama y aplicación de plaguicidas, también se considera que la potencia de la prueba podría no ser lo suficientemente alta como para detectar la posible asociación Melo y Freitas (2010) analizaron los indicadores de la salud de la mujer y del niño en el estado de Paraná, Brasil. Estos indicadores fueron distribuidos en mapas temáticos y la autocorrelación espacial, medida por el índice de Moran que cuantifica el grado de agrupamiento, donde se visualizó que existe patrones espaciales altos más conocidos como cluster entre madres adolescentes, baja escolaridad y alto número de hijos. Este método posibilita la constatación de diferencias sociales y el acceso a servicios de salud, los cuales constituyen una zona de intervención de políticas sociales y de salud.

2.2.3 Factores de riesgo y posibles daños para la salud en trabajadores de invernadero

Actualmente el Ecuador no cuenta con una guía sobre la vigilancia de la salud para trabajadores del sector agrario entre los eventos que más se asemejan a esta temática esta la vigilancia de efectos tóxicos agudos por intoxicación de plaguicidas (MSP, 2013a).

Por otra parte, España cuenta con la vigilancia de la salud dirigida a los trabajadores del sector agrario, esta guía cuenta con siete perfiles laborales dentro de estos se encuentra el trabajador de invernadero (MSSSI, 2013). Los 17

factores de riesgo laboral son cambiantes debido a las diversas actividades que realizan los trabajadores, en este sentido el Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad de EspaĂąa enlista los posibles daĂąos para trabajadores de invernadero presentado en la tabla 1.

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Tabla 1: Factores de riesgo y posibles daños para la salud trabajadores de vivero

PERFIL LABORAL

PRINCIPALES ACTIVIDADES

Engloba a los

Preparar el terreno

trabajadores cuya

para la siembra.

actividad principal

Sembrar

está incluida en:

Podar Recolectar

-Cultivo de cereales y otros cultivos.

-Cultivo de frutas, frutos secos especias y cultivos para bebidas.

RIESGO

POSIBLES DAÑOS

Inclemencias climáticas,

Exposición prolongada a

Golpe de calor, hipotermia, deshidratación,

frio/calor, radiaciones

radiación solar,

quemaduras solares, cáncer de piel,

solares.

temperaturas extremas.

melanoma

Posturas de trabajo

Lesiones tendinosas y óseo- articulares

Cargas; movimientos

forzadas, levantamiento

(tendinitis, artrosis en miembros superiores,

repetitivos; posturas

inadecuado de cargas,

inferiores y columna cervical, lumbalgias,

forzadas.

realización de movimientos

hernias discales, traumatismos, alteraciones

repetitivos

circulatorias

Ruido

Exposición a ruido excesivo

Alteraciones circulatorias, Lesiones tendinosas

Vibraciones

y vibraciones

y oste-articulares, hipoacusias

Transportar Regar Abonar, con estiércol

-Cultivo de hortalizas, especialidades de horticultura y productos de vivero.

FACTORES DE RIESGO

o fertilizantes químicos.

Proteger y regular plaguicidas.

Almacenar o preparar para la comercialización.

Agentes químicos: polvo

Problemas respiratorios irritativos y/o alérgicos

orgánico, plaguicidas,

( asma, trastornos vías respiratorias

abonos (fertilizantes),

Exposición respiratoria y

superiores), problemas cutáneos y mucosos,

sensibilizantes de origen

dérmica a agentes

irritativos y/o alérgicos (dermatosis, dermatitis

químico o biológico (polen,

químicos

de contacto, conjuntivitis, faringitis, lesiones

proteínas animales o

cutáneas malignas), Intoxicaciones y otros

vegetales.

efectos tóxicos

Agentes biológicos:

Exposición a agentes

19

Picaduras, mordeduras, infecciones,

bacterias, micotoxinas,

biológicos

ednoparasitos, virus.

problemas cutáneos y mucosos irritativos y/o alérgicos

Gran volumen de trabajo en determinadas épocas; ritmo de trabajo irregular Carga de trabajo

Riesgo psicosocial:

Ritmo de trabajo

retribuciones trabajo poco

Ansiedad, depresión, estrés, abuso de

Retribuciones

reconocido, dificultad de

sustancias

Aislamiento

promoción, aislamiento.

Problemas para conciliar la vida laboral, familiar y social.

FUENTE: MSSSI, 2013

20

2.2.4 Los Sistemas de Información Geográfica

Los SIG se han convertido en herramientas muy útiles en varias temáticas por su capacidad de almacenar, procesar, generar, analizar y gestionar datos tabulares y geográficos para conseguir productos mapeados que apoyan a la toma de decisiones.

Un SIG es un sistema para describir y categorizar la Tierra con el objetivo de mostrar y analizar la información espacial mediante mapas. Consiste en crear, compartir y aplicar útiles productos que respaldan el trabajo de las organizaciones, es así que los mapas constituyen una metáfora eficaz para modelar y organizar la información geográfica (ESRI, 2017a).

Los SIG requieren de datos espaciales que deben tener dos componentes el espacial (forma geométrica - ubicación) y atributos del objeto.

2.2.4.1 Análisis exploratorio de datos espaciales

La utilización del análisis exploratorio de los datos espaciales se centra en describir distribuciones espaciales, identificar localizaciones atípicas, descubrir esquemas de asociación espacial y sugerir diferentes regímenes espaciales u otras formas de inestabilidad espacial, este concepto ocupa la noción de autocorrelación espacial (Moreno y Vayá, 2000).

La autocorrelación espacial refleja el grado en que los objetos o actividades en una unidad geográfica son similares a otros objetos o actividades en unidades geográficas próximas (Goodchild, 1897citado en Vilalta y Perdomo, 2005).

Anselin (1996) presenta diferentes perspectivas y técnicas del análisis exploratorio de los datos espaciales sigue dos dimensiones, la distinción entre indicadores globales y locales de asociación espacial y la distinción entre los estadísticos basados en la vecindad y la distancia (Anselin, 1996 citado en Moreno y Vayá, 2004) Cada uno de estos requiere de métodos específicos distintos sin embargo los conceptos son básicamente los mismos. Con el objetivo de identificar patrones espaciales de concentración o dispersión de las variables de salud y la 21

presencia de viveros se describe a continuación la autocorrelación espacial global y local.

2.2.4.1.1 Autocorrelación espacial global

Es la concentración o dispersión de localidades según los valores de una variable en un mapa. La autocorrelación puede ser positiva, negativa o aleatoria como se indica en la figura 1 (Celemín, 2009). 

Autocorrelación espacial positiva: Las unidades espaciales vecinas presentan valores próximos, tienden al agrupamiento de las unidades espaciales.



Autocorrelación espacial negativa: Las unidades espaciales vecinas presentan valores muy disímiles, tienden a la dispersión de las unidades espaciales.



Autocorrelación espacial aleatoria: No ocurre ninguna de las situaciones mencionadas.

Figura1: Autocorrelación negativa, aleatoria y positiva

Fuente: Anselin, 2013 tomado de Celemín, 2009

Los índices de autocorrelación permiten relacionar de forma conjunta la dependencia entre localizaciones y valores de variables, cuya estructura general es la siguiente (Celemín, 2009):

22

đ?‘›

đ?‘›

∑ ∑ đ?‘Šđ?‘–đ?‘— đ??śđ?‘–đ?‘— đ?‘–=1 đ?‘—=1

DĂłnde: n total de lugares del mapa đ?‘Šđ?‘–đ?‘— Son elementos de una matriz cuyos valores estĂĄn en funciĂłn de alguna medida de continuidad đ??śđ?‘–đ?‘— Es una medida de proximidad distancia de los valores i y j en alguna dimensiĂłn ij Son o no vecinos La tĂŠcnica mĂĄs antigua y tĂ­pica para la detecciĂłn y mediciĂłn de la autocorrelaciĂłn espacial es el coeficiente I de Moran (1950), es similar al coeficiente de correlaciĂłn de Pearson sus valores varĂ­an entre +1 y -1 en el primer valor significa autocorrelaciĂłn positiva, el segundo valor autocorrelaciĂłn negativa y el cero significa aleatorio (Vilalta y Perdomo, 2005).

La estructura del coeficiente I de Moran es la siguiente:

I=

đ?‘› đ?‘› ∑đ?‘› đ?‘–=1 ∑đ?‘—=1 đ?‘Šđ?‘–,đ?‘— đ?‘?đ?‘– đ?‘?đ?‘— 2 đ?‘†0 ∑đ?‘› đ?‘–=1 đ?‘§đ?‘–

Donde

đ?‘†0 = ∑đ?‘›đ?‘–=1 ∑đ?‘›đ?‘—=1 đ?‘Šđ?‘–đ?‘— Dicho

de otra manera mĂĄs sencilla la suma de

elementos de la matriz de pesos.

El coeficiente I se sujeta a una prueba de significancia de estadĂ­stica de valores Z, es decir con el supuesto de una distribuciĂłn normal (Cliff y Ord, 1981; Goodchild, 1987 citados en Vilalta y Perdomo, 2005).

Las observaciones Z son las desviaciones de la media (đ?‘‹đ?‘– − Ě…Ě…Ě… đ?‘‹) Ăł (đ?‘‹đ?‘— − Ě…Ě…Ě… đ?‘‹) donde đ?‘‹đ?‘– es el valor de la variable en una unidad espacial determinada y đ?‘‹đ?‘— es 23

el valor de la variable en otra localizaciĂłn, normalmente las vecinas a đ?‘‹đ?‘– (CelemĂ­n, 2009).

Este indicador espacial mide de forma global la presencia o ausencia de autocorrelaciĂłn espacial en un conjunto de observaciones distribuidas sobre una superficie. Este fenĂłmeno de adaptaciĂłn entre zonas no tiene el mismo grado de influencia en su entorno, con la idea de cuantificar el aporte de cada zona al Ă?ndice de Moran surgen los indicadores de autocorrelaciĂłn parciales (Anselin, 1995; Ord y Getis, 1995 citados en LĂłpez y Palacios, 2000)

2.2.4.1.2 AutocorrelaciĂłn espacial local

El mĂŠtodo LISA (Local Indicators of Spatial Association) descompone el Ă­ndice I de Moran y verifica en cuĂĄnto contribuye cada unidad espacial a la formaciĂłn del valor general, permitiendo obtener un valor de significancia para cada cluster formado por los valores similares de cada unidad espacial y sus vecinos. Estos agrupamientos o clusters de especial concentraciĂłn de valores extremos de una variable se conocen tambiĂŠn como zonas calientes/frĂ­as segĂşn valores altos/bajos de una variable (Chasco, 2006).

La forma local estandarizada para I de Moran para las observaciones i es la siguiente: đ?‘?

đ??źđ?‘– =đ?‘šđ?‘– ∑ đ?‘— đ?‘Šđ?‘–đ?‘— đ?‘?đ?‘— đ??źđ?‘– 2

DĂłnde: đ?‘š2 −

∑ đ?‘–đ?‘? đ?‘– 2 đ?‘

Por lo tanto đ??źđ?‘– = ∑ đ?‘–

đ??źđ?‘– đ?‘

DĂłnde: đ??źđ?‘– = Ă?ndice de Moran para cada unidad espacial

24

I= Índice de Moran local 𝑍𝑖 =Valor de la variable normalizada de la región i 𝑗𝑖 =Regiones vecinas a i 𝑍𝑗 =Valor de la variable normalizada de las regiones vecinas j 𝑊𝑖𝑗 = Pesos de la matriz de contactos W.

La visualización de LISA permite identificar el signo de la correlación espacial en otras palabras la homogeneidad o heterogeneidad, en cuatro cuadrantes como se indica en la figura 2.

Figura2: Moran Scatterplot

Fuente: Buzai, 2005 tomado de Celemín, 2009

En 1993, Anselin presenta el Moran Scatterplot, una herramienta de análisis que permite observar en un gráfico de dispersión el comportamiento de cada unidad espacial (Celemín, 2009).

2.2.4.2 Desagregación espacial

En la actualidad existe una gran necesidad de conocer datos con detalles que permitan mapear la información a un nivel más desagregado, sin embargo, en

25

la manipulación de los datos geográficos se presentan dos operaciones básicas, la agregación y la desagregación espacial.

La agregación consiste en procesar datos de origen en una zona de destino mayor, normalmente mediante procesos aditivos. La desagregación espacial consiste en transferir datos de una zona de origen mayor a diversas sub zonas de destino menor cuya solución práctica depende de la naturaleza de la variable y de la información que se disponga (Goerlich y Cantarino, 2012).

El método de ponderación regional (Goodchild y Lam, 1980 citado en Flowerden y Green, 1992) supone que los valores de la variable de interés se distribuyen uniformemente dentro de la zona de origen, entonces los datos para las zonas objetivas pueden estimarse como un promedio ponderado de los datos de la fuente proporcional al área de la zona de intersección 𝑌𝑠𝑡 =

𝑌𝑠 𝐴𝑠𝑡 𝐴𝑠

Yst: valor de la zona de interés Ys: valor de la zona de origen Ast: Superficie de la zona de interés (área de intersección de la zona de interés) As: Superficie de la zona de origen Cuando no hay información disponible este método parece ser el mejor, sin embargo, a menudo hay información disponible (Flowerden y Green, 1992).

Este método no solo es aplicable para problemas de distribución de población sino a situaciones en que las variables de interés económicas (Kayadjanian y Vidal, 2001 citado en Goerlich y Cantarino, 2012).

La Figura 3 ilustra el proceso de desagregación con diferentes capas de información.

26

Figura3: Transferencia de datos entre sistemas zonales: Areal Weighting con informaciรณn auxiliar

Fuente: (Goerlich y Cantarino, 2012)

27

CAPÍTULO III

3.

METODOLOGÍA

3.1. ÁREA DE ESTUDIO

Nayón es una parroquia rural del cantón Quito, ubicada al este de la ciudad como lo indica el mapa 1. Limita con las siguientes parroquias: al norte Zambiza, al sur Cumbayá, al este Tumbaco y al oeste Quito.

Mapa 1: Zona de estudio estructura Político Administrativa

Basado en datos del INEC, 2010

La parroquia de Nayón posee más de 15.000 habitantes de acuerdo al último censo de población y vivienda realizado por el Instituto Nacional de Estadística y Censo en el año 2010 (INEC, 2010), para ese año eran 8.007 mujeres y 7.628 hombres.

Durante el periodo 2001 al 2010 el crecimiento fue de 5.3% valor superior a las parroquias aledañas, de mantenerse este indicador al año 2025 llegaría a 28

33.974 habitantes (GAD Parroquial de Nayón, 2012). El incremento de este indicador podría atribuirse a los grandes conjuntos habitacionales al sureste de la parroquia tal como lo muestra el ejemplo de la figura 4.

Figura4: Conjuntos habitacionales

El clima es característico de los valles, la tierra produce chirimoyas, guayabas, guabas, aguacates, maíz, frejol entre otros (GAD Parroquial de Nayón, 2012), que paulatinamente han ido disminuyendo por la horticultura y los conjuntos habitacionales.

En un recorrido por la parroquia se observó pequeños y grandes invernaderos dedicados a la producción y comercialización de plantas, como lo muestra la figura 5.

Figura5: Viveros

29

La parroquia de Nayón cuenta con dos establecimientos de salud públicos como se indica en el mapa 2, la cartera de servicios que brindan es atención en prevención y morbilidad. El centro de salud cuenta con médico general, odontólogo, ginecólogo y psicólogo clínico (MSP, 2015).

Mapa 2: Establecimientos de salud

Basado en datos del MSP, 2015

Las enfermedades más atendidas durante el año 2015corresponden a las enfermedades del sistema digestivo, la figura 6 muestra las tres atenciones más recurrentes.

Figura6: Enfermedades agrupadas más atendidas ENFERMEDADES DEL SISTEMA RESPIRATORIO CIERTAS ENFERMEDADES INFECCIOSAS Y PARASITARIAS ENFERMEDADES DEL SISTEMA DIGESTIVO

13,03% 20,61% 33,02%

Basado en datos del MSP, 2015

30

3.2. DATOS

3.2.1 Identificación del registro de datos

Se trabaja con datos oficiales de varias instituciones públicas y datos levantados mediante una encuesta realizada a los dueños de los invernaderos y el programa informático Google Earth para digitalizar los invernaderos. En la tabla 2 se detalla la institución, los insumos y los datos que se utilizaron para cumplir con los objetivos de este estudio.

Tabla 2: Detalle del registro de datos Institución Ministerio de Salud

Insumo

Datos

Registro Diario Automatizado de Consultas y Atenciones

Pública

Enfermedades asistidas año 2015

Ambulatorias (RDACAA)

Instituto Nacional de Estadística y

Censo de Población y Vivienda

Censo - Ministerio

Población proyección año 2015 Seguridad social año 2010

de Salud Pública Gobierno Autónomo Descentralizado de

Plan de Ordenamiento Territorial

Delimitación de barrios año 2012

Nayón Programa informático Google

Ubicación de invernaderos año

Imagen

2015

Earth No aplica

Información sobre horticultura año

Encuesta

2015

3.3. METODOLOGÌA

La metodología radica en la identificación de variables de salud y variables asociadas a la presencia de invernaderos para posteriormente mapear y visualizar patrones de distribución entre variables en base a la distribución espacial y autocorrelación local para la comprobación de la hipótesis de la investigación.

31

Figura7: Flujo grama de procesos Punto 1 Morbilidad: Enfermedades atendidas

Datos Fuente de datos

Instituto de Estadรญstica y Censo

Punto 2 Invernaderos: producciรณn y comercializaciรณn de plantas

GAD parroquial de Nayรณn

Ministerio de Salud

Atenciones de Salud por barrio

Estandarizaciรณn de datos

Procesamiento e identificaciรณn de variables

Anรกlisis de resultados

Delimitaciรณn de Barrios Informaciรณn poblacional y de seguridad social por sector censal

Distribuciรณn y autocorrelaciรณn espacial

32

Objetivo i

Encuesta

Desagregaciรณn

Variables de salud por sector censal

Objetivo iii

Imagen satelital

Variables socioeconรณmicas

por sector censal

Objetivo ii

3.3.1. Desarrollo – Pasos Metodológicos

Para cada punto expuesto en el flujo grama de la figura 7, se detalla la secuencia de pasos propuesta, de acuerdo a los objetivos específicos. i.

Examinar y analizar la información que se relacione a la morbilidad (enfermedades atendidas) y la presencia de viveros en la actividad de producción y comercialización de plantas en la parroquia de Nayón, Ecuador.

En un primer paso se seleccionó a la morbilidad como punto uno para el análisis y procesamiento de los datos y como punto dos la presencia de viveros como actividades de producción y comercialización de plantas.

3.3.1.1 Punto 1: Morbilidad - Enfermedades atendidas

El procesamiento de la información de las enfermedades atendidas en la parroquia de Nayón se enfocó en los datos del Ministerio de Salud Pública (MSP), a través del Registro Diario Automatizado de Consultas y Atenciones Ambulatorias (RDACAA).Este registro diario consta de 4 bloques, en el primer bloque consta la identificación de la unidad operativa, en el segundo bloque los datos del profesional, en el tercer bloque datos del paciente y en el último bloque la codificación de la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades y Problemas Relacionados con la Salud (MSP, 2013b) conocida como CIE-10 (OPS,2008).

Los datos del paciente son trascendentales para

esta investigación

específicamente el lugar de residencia habitual, esta variable es de tipo texto.

En la parroquia no existe una división administrativa a nivel de barrios formalizada, sin embargo y de acuerdo a la tradición se presenta en la tabla 3 los siguientes barrios y sectores (GAD Parroquial de Nayón, 2012).

33

Tabla 3: Barrios y sectores de la parroquia

Barrio tradicional

Sectores

Centro Poblado de Nayón

Las Palmas, San Joaquín Oriental y Occidental, El Movimiento, La Unión, Central, Salta Ana

San Pedro del Valle

San Pedro, Tacuri, Santa Rosa

San Pedro de Inchapicho

Inchapicho, Huayraloma, Chimbatola

San Vicente de Tanda

San Vicente

San Francisco de Tanda

Sectores de San Francisco de Tanda, Conjuntos Rancho, Huertos y Prados de Tanda

Miravalle

Miravalle y zonas aledañas Fuente: (GAD Parroquial de Nayón, 2012).

La ubicación de los barrios se presenta en el mapa 3.

Mapa 3: Barrios de Nayón

Basado en datos del GAD Parroquial de Nayón, 2012

Para identificar las enfermedades más atendidas se consideró el código de la enfermedad y la descripción según la CIE-10 y se concentró de acuerdo a las afecciones, esta agrupación indica que las afecciones se han congregado de la 34

manera más apropiada para fines epidemiológicos generales y para evaluación de la atención de la salud (OPS, 2008).

En la identificación de enfermedades se consideró la primera consulta de morbilidad por ser la primera vez de atención del cuadro patológico, esta consulta es representativa para el estudio ya que se trata de identificar las enfermedades más habituales en los establecimientos de salud.

El número de enfermedades agrupadas por barrios se presentan en la tabla 4.

TANDA

VALLE

SAN VICENTE

MIRAVALLE

CENTRAL

INCHAPICHO

Tabla 4: Tabla de enfermedades agrupadas por barrios

1844

234

10

38

970

872

3968 33,02

459

274

220

54

654

816

2477 20,61

890

93

7

17

331

228

1566 13,03

540

54

3

14

131

115

857

7,13

444

32

24

16

19

38

573

4,77

259

20

1

1

176

61

518

4,31

265

16

1

4

116

90

492

4,09

229

20

4

4

31

29

317

2,64

170

19

1

4

73

27

294

2,45

146

8

44

44

242

2,01

94

2

1

67

68

232

1,93

ENFERMEDADES DEL OJO Y SUS ANEXOS

80

3

3

41

18

145

1,21

TUMORES ENFERMEDADES DEL OÍDO Y DE LA APÓFISIS MASTOIDES

71

9

12

21

114

0,95

79

8

11

13

112

0,93

ENFERMEDADES DEL SISTEMA NERVIOSO MALFORMACIONES CONGÉNITAS, DEFORMIDADES Y ANOMALÍAS CROMOSÓMICAS

35

3

25

15

78

0,65

6

3

24

0,20

ENFERMEDAD

ENFERMEDADES DEL SISTEMA DIGESTIVO CIERTAS ENFERMEDADES INFECCIOSAS Y PARASITARIAS ENFERMEDADES DEL SISTEMA RESPIRATORIO ENFERMEDADES DEL SISTEMA GENITOURINARIO TRASTORNOS MENTALES Y DEL COMPORTAMIENTO ENFERMEDADES DEL SISTEMA CIRCULATORIO ENFERMEDADES DEL SISTEMA OSTEOMUSCULAR Y DEL TEJIDO CONJUNTIVO ENFERMEDADES ENDOCRINAS, NUTRICIONALES Y METABÓLICAS ENFERMEDADES DEL PIEL Y DEL TEJIDO SUBCUTÁNEO TRAUMATISMO, ENVENENAMIENTO Y ALGUNAS OTRAS CONSECUENCIAS DE CAUSAS EXTERNAS SINTOMAS, SIGNOS Y HALLAZGOS ANORMALES CLÍNICOS Y DE LABORATORIO, NO CLASIFICADOS EN OTRA PARTE

15

35

1 1

TOTAL

%

EMBARAZO,PARTO Y PUERPERIO 3 CIERTAS AFECCIONES ORIGINALES EN EL PERÍODO PERINATAL 1 1 Basado en datos del MSP, 2015

1

4

0,03

1

3

0,02

Las tres primeras morbilidades atendidas corresponden a las enfermedades del sistema digestivo seguida de ciertas enfermedades infecciosas y parasitarias y las enfermedades del sistema respiratorio.

3.3.1.2 Punto 2: Invernaderos - Producción y comercialización de plantas

Como segundo punto se recopilo información sobre los invernaderos y las actividades de comercialización y producción de plantas, utilizando el programa Google Earth de los cuales se derivó el número de invernaderos y el área de invernaderos. Además, se aplicó una encuesta a los dueños de 162 invernaderos. El objetivo de esta encuesta fue levantar datos generales referentes al riesgo por actividades laborales del trabajador de invernadero como se mencionó en el Capítulo 2, tabla 1, se enfatizó en el riesgo químico por ser un riesgo relevante, se incluyeron las siguientes preguntas:

1. ¿Cuál es su principal actividad? (Comercialización, Producción) 2. De acuerdo a la respuesta No. 1, ¿Desde qué año se dedica a esta actividad?

3. Con valores aproximados describa. (Número de plantas 100-1000, 10015000, 5001-10000, más de 10001, Metros cuadrados del invernadero 50100, 101-500, 501-1000, más de 1001) 4. ¿Utiliza plaguicidas? (SI/NO) 5. En caso de responder Si, ¿Cuantos plaguicidas utiliza? (1a5, 5a10, mas; mensual, trimestral, anual) 6. ¿Mencione al menos 3 plaguicidas que usted utiliza con mayor frecuencia?

7. ¿Cree usted que los químicos que se utilizan para controlar las plagas pueden afectar la Salud? (SI/NO, porque) 8. ¿Conoce de alguna persona en el sector que tenga problemas de Salud a causa de esta actividad?

36

9. ¿Cuándo fumiga, utiliza alguna medida de seguridad? (SI/NO) 10. ¿Qué medidas de seguridad utiliza para fumigar?

11. ¿Cuántas personas trabajan en esta actividad? (1a 3) 12. ¿Detalle las personas que están en contacto directo (trabaja en el invernadero) e indirecto (vive en la casa aledaña) con esta actividad?

(Influencia, edad, sexo, diagnóstico de la última visita al médico) 13. ¿A qué casa de Salud asiste? (pública/privada)

ii.

Identificar variables relacionadas a la presencia de viveros y a las enfermedades atendidas, en función del análisis de los datos.

Las variables de análisis asociadas a la presencia de viveros se seleccionaron en base al programa informático Google Earth y a la encuesta aplicada, de los cuales se derivó el número de viveros, área de viveros, número de plaguicidas, número de trabajadores y número de plantas por ser factibles de mapear, las demás preguntas se consideraron para la discusión y conclusiones del estudio.

Con respecto a las variables de salud se consideraron las tres primeras morbilidades (enfermedades más atendidas), sin embargo esta información requiere de la estandarización de los datos a un solo nivel territorial. Del proceso 3.3.1.1 Punto 1: Morbilidad - Enfermedades atendidas, se obtiene el número de enfermedades por barrios. El mapa 3 muestra los barrios de Nayón.

En cuanto al nivel territorial de análisis de este estudio, es el sector censal.

Por tanto, es necesario transferir el número de enfermedades de barrio a sector censal, para lo cual se utilizará el proceso areal weighting que es la alternativa práctica para desagregar la información como se indicó el Capítulo 2 apéndice 2.2.4.2.

La figura 8 muestra el proceso seguido para obtener el número de enfermedades por sector censal donde los datos de origen son las atenciones por barrio y los datos de interés son las atenciones por sector censal.

37

Figura 8: Transferencia de datos proceso areal weighting

a)

b)

c)

e) d)

A continuación se detalla el proceso:

a) Del censo de población y vivienda año 2010 se rescató el porcentaje de personas que no aportan a ningún seguro social. Dicho de otra manera, las personas que no aportan no tienen derecho a la atención de salud en los Institutos de seguridad social como el Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (IESS), Instituto de Seguridad Social de la Policía Nacional (ISSPOL) e Instituto de Seguridad Social de Las Fuerzas 38

Armadas (ISSFA).Cabe mencionar que la parroquia no cuenta con establecimientos de salud de los Institutos mencionados, sin embargo, los habitantes pueden acceder a los establecimientos del Ministerio de Salud Pública.

b) De la misma fuente de información censo año 2010, se rescató la variable porcentaje de personas que no tuvieron seguro de salud privado. En otras palabras, estas personas también estarían utilizando el servicio de salud público del MSP.

c) A continuación, se calcula el promedio del porcentaje de personas que no aporta a ningún seguro social y el porcentaje de personas que no tienen seguro de salud privado, para obtener el porcentaje o la cobertura de personas que ocupan el servicio de salud público. d) Para escalar la información al año 2015 se multiplicó la población del año 2015 por el porcentaje de personas que estaban ocupando el servicio de salud del MSP. e) Finalmente, como se ilustra en la figura 8 se procede a desagregar los datos mediante el proceso de areal weighting.

iii.

Analizar los resultados de la distribución espacial y la autocorrelación espacial.

3.4 Software

Se utilizó el software ArcGis interfaz gráfica ArcMap, específicamente las herramientas Quantities – Graduatedcolors, Spatial autocorrelación (Moran I) y Cluster and OutlierAnalysis (Anselin Local Moran I), estas permiten visualizarlas variables.

La segunda y tercera herramientas mencionadas permiten identificar un patrón agrupado, disperso o aleatorio, no obstante, la tercera herramienta permite 39

mapear de forma localizada el patrón espacial. Así pues, ambas herramientas calculan el valor del índice de Moran, una puntuación z y un pseudo valor p y para el índice local calcula el tipo de clúster (ESRI, 2017b).

La mayoría de las pruebas estadísticas comienzan al identificar una hipótesis nula que es la aleatoriedad espacial, las puntuaciones z y los valores p son medidas de significancia estadística que indican si se rechazará la hipótesis nula. En efecto, indican si la aparente similitud (clustering espacial) o diferencias (atípico espacial) son más marcada de lo que se espera en una distribución aleatoria. El valor p es una probabilidad de que el patrón espacial observado se haya creado mediante algún proceso aleatorio, cuando el valor p es pequeño significa que es muy probable que el patrón espacial observado sea el resultado de procesos aleatorios, por lo tanto, se puede rechazar la hipótesis nula. Cuando el valor de z tiene una desviación estándar de +2,5 y el valor p es de 0,01, estos se asocian con la distinción normal estándar como se indica en la figura 9(ESRI, 2017b).

Figura 9: Distinción normal estándar

FUENTE: ESRI, 2017b

Una puntuación z positiva alta para una entidad indica que las entidades circundantes tienen valores similares (ya sea valores altos o bajos), una puntuación z negativa baja (por ejemplo, inferior a -3,96) para una entidad indica un valor atípico de datos espaciales estadísticamente significativos. Bajo esta premisa, en la figura 10, se muestran los valores p y las puntuaciones z para distintos niveles de confianza (ESRI, 2017b).

40

Figura 10 : Valores z y p para distintos niveles de confianza

FUENTE: ESRI, 2017b

Cuanto mejor se pueda modelar de manera realista cómo interactúan las entidades en el espacio, más precisos serán los resultados a continuación una breve descripción sobre la conceptualización de relaciones espaciales para entidades de tipo polígono objeto de análisis de este estudio. 

Contigüidad de polígono only también llamado Rook: polígonos que comparten un borde que tienen límites coincidentes se incluyen en los cálculos para el polígono de destino, los polígonos que no comparten un borde se excluyen de los cálculos de la entidad de destino



Contigüidad de polígono corners también llamado Reina: los polígonos que comparten un borde o una esquina se incluirán en los cálculos para el polígono de destino (ESRI, 2017b).

41

CAPÍTULO 4

4.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Los resultados obtenidos se exponen en el apéndice 4.1 donde se presentan los resultados numéricos y geográficos, respetando las preguntas de investigación correspondientes al Capítulo 1, apéndice 1.2.3.

Mientras que en el apéndice 4.2 se discutirán los resultados.

4.1 RESULTADOS  Variables de salud y variables relacionadas a la presencia de viveros Con respecto a las variables de salud son las primeras tres causas de morbilidad

(enfermedades

más

atendidas),

número

de

enfermedades

digestivas, número de enfermedades respiratorias y número de enfermedades infecciosas y parasitarias.

En cuanto a las variables asociadas a la presencia de viveros son número de viveros, área de viveros, número de plaguicidas, número de trabajadores, y número de plantas.  Distribución espacial de las variables de salud y las variables relacionadas a la presencia de viveros Las variables de salud corresponden a las tres primeras causas de morbilidad que se representan en losmapas4,5y 6.

42

Mapa 4: Enfermedades digestivas

43

Mapa 5: Enfermedades infecciosas y parasitarias

44

Mapa 6: Enfermedades respiratorias

Se observa una concentración de las morbilidades en los sectores censales del barrio el Valle, sin embargo el número de invernaderos es bajo en este barrio.

En cuanto a las variables asociadas a la presencia de viveros que fueron analizadas y seleccionadas en el Capítulo 3 apéndice 3.3.1.2 se representan en los mapas 7,8,9,10 y 11.

45

Mapa 7: NĂşmero de invernaderos

Los viveros estĂĄn concentrados en 3 de los 6 barrios de la parroquia, el centro poblado cuenta con 95 invernaderos que representan el 58,6%, seguido del barrio Inchapicho con 38 invernaderos que representa el 23,5% finalmente el barrio el Valle con 29 invernaderos que representa 17,9%.

46

Mapa 8: Ă rea de invernaderos en metros cuadrados

El mapa 8 representa el ĂĄrea en metros cuadrados de los invernaderos existentes en el sector censal.

47

Mapa 9: NĂşmero de plantas en invernaderos

El mapa numero 9 muestra el rango del nĂşmero de plantas en funciĂłn de los metros cuadrados del invernadero por sector censal.

48

Mapa 10: Número de plaguicidas que utilizan en los invernaderos

El número de plaguicidas que se utilizan tanto en los invernaderos de producción como en los de comercialización, se encuentra dentro del rango de 1 a 5 plaguicidas en periodos mensuales.

49

Mapa 11: Número de trabajadores en los invernaderos

 Distribución de las variables de salud y las variables relacionadas a la presencia de viveros

La tabla 5 muestra los valores del índice de Moran Global, los valores de z y p, en cuanto al índice de Moran todos son positivos en un rango de 0.41 a 0.62, los valores z son muy alejados de 0, lo cual quiere decir que los valores son estadísticamente significativos, el valor p es 0 valor que ratifica el rechazo a la

50

hipótesis nula y descarta la probabilidad que los valores se distribuyan de manera aleatoria.

Tabla 5: Autocorrelación I Moran Global Variables

índice I

z-score

p-value

VARIABLES DE SALUD Enfermedades digestivas

0,49

6,16

0

Enfermedades respiratorias

0,62

7,51

0

Ciertas enfermedades infecciosas y parasitarias

0,41

6,20

0

Número viveros

0,51

6,26

0

Área viveros

0,49

6,11

0

Número de plantas

0,50

6,33

0

Número de plaguicidas

0,55

6,91

0

Número de trabajadores

0,48

6,27

0

VARIABLES SOCIO ECONÓMICAS

De acuerdo con lo expresado el índice de Moran global confirma que los patrones de distribución de las variables analizadas presentan autocorrelación alta o dicho de otra manera demuestra un patrón de distribución agregado.

Mientras que la autocorrelación espacial local revela clústeres o patrones de distribución agregado en determinadas localidades de la parroquia de Nayón y en determinadas variables como muestran los mapas del 12 al 19.

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Mapa 12: Autocorrelaciรณn local enfermedades digestivas

Las enfermedades digestivas atendidas presentan autocorrelaciรณn alta o positiva en algunos sectores censales de los barrios Centro Poblado y El Valle mientras que en el barrio Miravalle presenta autocorrelaciรณn negativa.

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Mapa 13: Autocorrelaciรณn local ciertas enfermedades infecciosas y parasitarias

Para ciertas enfermedades infecciosas y parasitarias en algunos sectores censales del barrio el Valle presentan autocorrelaciรณn positiva, los demรกs sectores censales presentan valores no significativos.

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Mapa 14: AutocorrelaciĂłn local enfermedades respiratorias

Para las enfermedades respiratorias la autocorrelaciĂłn alta se presenta al oeste del barrio Centro Poblado, en el barrio Miravalle los valores son atĂ­picos.

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Mapa 15: Autocorrelación local número de invernaderos

En dos y tres sectores censales de los barrios Inchapicho y Centro Poblado respectivamente presentan autocorrelación positiva, mientras que en los demás sectores los valores no son significativos.

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Mapa 16: Autocorrelaciónlocal área de invernaderos

La autocorrelación es similar al mapa del número de invernaderos.

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Mapa 17: Autocorrelación local número de plaguicidas

El número de plaguicidas que utilizan en los invernaderos indica autocorrelación positiva en algunos sectores censales del barrio Centro Poblado, Inchapicho y El Valle, únicamente en un sector censal del barrio Inchapicho presenta autocorrelación negativa.

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Mapa 18: Autocorrelación local número de plantas

Para el número de plantas se presenta una autocorrelación positiva en la zona oeste del barrio Centro Poblado y para ciertos sectores censales del barrio Inchapicho, los demás sectores censales presentan valores no significativos.

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Mapa 19: Autocorrelación local número de trabajadores

El número de trabajadores presenta autocorrelación idéntica al número de plantas.

 Se visualiza patrones de distribución entre las variables de salud y la presencia de viveros en la parroquia de Nayón (Ecuador) Si se visualizan patrones de distribución como se indica en el mapa 20 donde se mapeo la distribución espacial y en el mapa 21 se mapeo la autocorrelación local, de las ocho variables seleccionadas.

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Mapa 20: Distribuciรณn espacial de variables

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Mapa 21: Autocorrelaciรณn espacial de variables

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4.2 DISCUSIÓN  Estudios, guías o normas en el país que detalle los problemas de salud asociados a la producción y comercialización de plantas.

Está pregunta de investigación no fue tomada en cuenta en los resultados porque no se encontró bibliografía específica sobre la afectación a la salud por actividades de producción y comercialización de plantas, sin embargo, se analizó la guía de vigilancia de los trabajadores de invernadero del país de España, donde se desglosa los factores de riesgo y posibles daños a la salud de los trabajadores de invernadero ver tabla 1.

En este sentido se esperaría que la morbilidad en zonas donde existen viveros se asocie a la morbilidad con los posibles daños a la salud de la guía. Aunque se debería considerar lo señalado por Cummins et al. (2007), quienes aducen que no existe relación reciproca entre las personas y el lugar debido a que la persona puede movilizarse en tiempo y espacio trazando la geografía de un individuo en múltiples lugares. Dicho de otra manera, la morbilidad probablemente no estaría revelando el estado de salud de los habitantes de una determinada área, no obstante se convierte en un indicador para posteriores estudios analíticos.

 Variables de salud y variables relacionadas a la presencia de viveros En total se identificó ocho variables tres asociadas a las variables de salud y cinco asociadas a la presencia de viveros denominadas en el estudio como variables socioeconómicas.

En cuanto a las variables de salud son las primeras tres morbilidades que básicamente se refieren a las causas más frecuentes de visita al médico, conviene subrayar que una variable epidemiológica o de salud es la tasa de incidencia (casos/ población* 100 habitantes).Sin embargo, para este análisis se utilizó el número de atenciones debido a que la población fue utilizada en el proceso de desagregación. En este sentido las variables son: número de

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enfermedades digestivas, número de enfermedades respiratorias y número de enfermedades infecciosas y parasitarias Mientras que las variables asociadas a la presencia de viveros son número de invernaderos, área de invernaderos, número de plantas, número de trabajadores y número de plaguicidas, estas se basaron en el programa informático Google Earth y la encuesta aplicada a los dueños de los invernaderos. El objetivo de la encuesta fue levantar datos referentes al riesgo por actividades laborales del trabajador de invernadero como se mencionó en el Capítulo 2 apéndice 3.3.1.2.En este sentido se obtuvo que el 100% de los viveros utilizan plaguicidas, en un rango de 1 a 5 productos en periodos mensuales de una a dos veces los productos más utilizados son Score, Vertimex y Pingle.

En cuanto a los factores de riesgo para la salud de trabajadores de invernadero Capítulo 2, apéndice 2.2.2.3, tabla 1, se enlistó los posibles daños para la salud, en este sentido y de acuerdo a la morbilidad más recurrente los problemas respiratorios (asma, trastornos vías respiratorias superiores) aparecen como posibles daños a la salud. Conviene subrayar que coincidentemente las enfermedades respiratorias tienen un patrón espacial alto con respecto a la ubicación de invernaderos, pero no asegura que estas variables tengan una asociación directa. En efecto es necesario realizar una investigación más exhaustiva.

Con respecto a la encuesta aplicada se identificó que el 56% de invernaderos son de producción, el tiempo que llevan en esta actividad oscila entre 10 a 26 años.

Acerca del área de los invernaderos y el número de plantas, los encuestados no tenían un registro o inventario del número de plantas y desconocían el área exacta del invernadero. En consecuencia, para la superficie de los invernaderos, se utilizó la información georreferenciada y para el número de plantas se estimó los datos.

En cuanto a las medidas de seguridad los dueños de los viveros manifestaron que, si utilizan protección en la aplicación de plaguicidas, las medidas que mencionaron son: mascarilla, guantes y ropa que cubra la piel.

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Por otra parte, las causas más frecuentes de visita al médico son por problemas respiratorios y digestivos como gripe, laringitis, faringitis, disentería, gastroenteritis. Estos problemas de salud fueron mencionados en los posibles daños a la salud del trabajador de invernadero en el Capítulo 2, apéndice 2.2.2.3, tabla 1. Al mismo tiempo las enfermedades con mayores recurrencias y que presentan patrones de distribución alta se encuentran las respiratorias que quizás estén asociados a la presencia de invernaderos.

Alrededor de 219personas realizan sus actividades en los invernaderos y 320 estarían en contacto indirecto, en otras palabras, personas que viven colindando el invernadero específicamente los familiares.

Finalmente, el servicio de salud que utilizan los dueños de los invernaderos para solucionar sus problemas de salud es del sector público y privado, dependiendo la hora en que se presentan las molestias.

Es conocido que la tasa de incidencia de una enfermedad es un indicador del riesgo, sin embargo, para este estudio, se consideró el número de atenciones debido a que en el proceso de desagregación espacial se utilizó como principal insumo la población como se explicó en el Capítulo 3, figura 8.

Se considera que, en cumplimiento del objetivo de la investigación, el resultado es útil porque se determinó zonas prioritarias, en otras palabras, presencia de patrón espacial de agrupamiento.

En varios estudios parecidos la asociación tiende a ser uno a uno como se mencionó el Capítulo 2, apéndice 2.2.2, por ejemplo, incidencia de cáncer de mama y mujeres expuestas a plaguicidas en localidades donde la prevalencia es significativa. No obstante, este estudio tiene enfoque preventivo y se trata de buscar una explicación de la morbilidad para asociarla a la presencia de viveros y las actividades que se desarrollan en ellos. Es así que se buscaron variables sociales, económicas y demográficas para cuantificarlas y convertirlas en mapas.

 Distribución espacial de las variables de salud y las variables relacionadas a la presencia de viveros 64

En la distribución espacial se logra identificar que en la zona poblada del barrio el Valle, las tres enfermedades prevalecen, por consiguiente, es una zona de alta incidencia. En cuanto a las variables socio económicas se observa que al oeste del barrio central se concentran todas las variables vinculadas a la presencia de viveros.

Con respecto a la autocorrelación se calculó el índice de Moran global. Este valor confirma que los patrones de distribución de las variables analizadas presentan autocorrelación alta o dicho de otra manera demuestra un patrón de distribución agregado. A pesar de que estos valores ofrecen valores concisos, es necesario un análisis más detallado que permita identificar patrones de distribución a nivel de barrios y/o sectores censales. En este sentido, el mapeo de la autocorrelación espacial local permite identificar patrones de distribución localizados. Así pues, al oeste del barrio central se visualiza clústeres o patrones de distribución agregado de las enfermedades respiratorias y en cuatro de las cinco variables socioeconómicas analizadas (número de invernaderos, área de invernaderos, número de plantas y número de trabajadores).

En relación al número de plaguicidas, es la única variable que no presenta clúster. Se considera que esto se debe a que los viveros de esta zona son netamente de comercialización y la frecuencia y número de plaguicidas es menor.

 Se visualiza patrones de distribución entre las variables de salud y la presencia de viveros en la parroquia de Nayón (Ecuador) La distribución espacial y la autocorrelación espacial local permiten visualizar localidades de la parroquia de Nayón con patrones espaciales similares.

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CAPÍTULO 5

5.

CONCLUSION

Del mapeo de la distribución espacial y la autocorrelación espacial local, fue posible identificar zonas donde se concentran los valores más altos de las variables analizadas, cuyo patrón de distribución es visiblemente identificable en el espacio.

En este sentido se identificaron tres zonas prioritarias para diferentes temáticas. La primera es la zona urbana del barrio el Valle en la temática de salud porque existe alta incidencia de enfermedades digestivas, infecciosas parasitarias y respiratorias. La segunda y tercera zona se encuentran aloeste del barrio central en la temática de económica porque en este se concentra la comercialización de plantas y como temática de investigación preventiva porque este lugar presenta clústeres en las enfermedades respiratorias y en 4 de las 5 variables asociadas a la presencia de invernaderos.

En tal virtud este estudio ha cumplido con los objetivos planteados, sin embargo, se debería considerar lo señalado por Cummins et al. (2007), en el Capítulo 2, apéndice 2.2.2 es decir que la morbilidad probablemente no estaría revelando el estado de salud de los habitantes, no obstante se convierte en un indicador para posteriores estudios donde se podría medir los contaminantes del aire, análisis de sangre y/o orina para evaluar toxicidad en donde se estudie a cada individuo.

Además, es indispensable que los organismos de gestión y control del gobierno cuenten con datos localizados. No obstante, fue posible analizar los datos a nivel de sector censal, conviene subrayar que en los resultados se mencionan a los barrios para una mejor comprensión y ubicación del lector.

Para finalizar, el uso de mapas basados en Sistemas de Información Geográfica proveen instrumentos que permiten acortar la brecha entre la teoría y la aplicación ayudando a los investigadores y autoridades de salud a guiar sus decisiones para determinar áreas de intervención y estudio.

66

6.

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