Aplicación de método de clusters espaciales para el estudio de la obesidad (Tandil, 2020)

ZABALZA, M; ADELA TISNES; JUAN ANTONIO PASSUCCI; GUTIÉRREZ S; ESTEIN S; BARON PRATO A; HAURE M; QUERO E; GENOVA J; J. SILVA; MORAN C; M. RIVERO

Encuentro; XVIII "Encuentro de Geografías de América Latina" (EGAL); 2021

La obesidad es un factor de riesgo para la morbilidad y la mortalidad prematura y lasconsecuencias de esta para la salud y la calidad de vida de las personas que la padecenson múltiples. En el actual contexto de pandemia, se conoce que COVID-19 puedeafectar a la población en general, pero la patología grave y la mortalidad es más alta enpacientes de edad avanzada y en aquellos con comorbilidades subyacentes, lo queimplica un mayor riesgo de desarrollar enfermedad severa y necesidad de ventilaciónmecánica. El confinamiento tiende a modificar los hábitos de la población, generandocambios no sólo alimenticios, sino también, aumento de horas de sueño, disminución deactividad física, etc, generando así, un incremento en el riesgo de sobrepeso y obesidad(Martínez et al, 2020; Tenorio-Mucha y Hurtado-Roca, 2020). Existe evidencia quesitúa a la obesidad como un factor de riesgo de mayor relevancia para desarrollarCOVID-19 severo (Alberca, R., Oliveira, L., et al, 2020).La presente investigación describe y analiza la distribución de una de las patologías deriesgo asociadas a la infección por SARS CoV-2 bajo una concepción de saludenfermedad entendida como el resultado de un proceso que surge del equilibrio entre elhombre, lo biológico y social. La desigual distribución de esta variable es la expresiónvisible de una cadena causal que se genera en la organización social, económica ypolítica plasmada en el espacio geográfico (Marmot, 2005; Santos, 2000; Silveira2012). Es posible explicar la incidencia de la enfermedad y la mortalidad de lapoblación (sin considerar factores biológicos y genéticos) a partir de determinantessociales y ambientales de la salud: circunstancias en que las personas nacen, crecen,viven, trabajan y envejecen, las cuales son el resultado de la distribución del dinero, elpoder y los recursos dentro de las tres escalas: mundial, nacional y local (Behm, 2011).La obesidad en la población representa uno de los desafíos más importantes para lossistemas de salud de muchos países. Es prevalente en los países de ingresos bajos ymedianos, convirtiéndose en un grave problema de salud pública mundial y esconsiderada una pandemia, de orden no infecciosa (Martínez et al, 2020; OMS, 2017)▪ Materiales y métodosSe incluyeron 652 individuos provenientes de una encuesta4realizada sobre una muestrarepresentativa de personas de la ciudad de Tandil (Provincia de Buenos Aires), durantelos años 2020 y 2021. De los resultados parciales de la misma, se cuantificó laprevalencia de obesidad5, medida sobre las personas muestreadas, a partir del indicadorIMC (construido a partir del peso y la talla). A su vez, se analizó la distribución decasos de obesidad de acuerdo a la regionalización socioeconómica de la ciudad queconsidera cinco regiones: Región de Nivel Socioeconómico Alto, Región de NivelSocioeconómico Medio Alto, Región de Nivel Socioeconómico Medio, Región deNivel Socioeconómico Medio Bajo, Región de Nivel Socioeconómico Bajo. También sedeterminó la asociación entre obesidad - género - edad. Para calcular las asociacionesentre obesidad y las variables sexo, grupos etarios y Región socioeconómica se utilizóel test de Chi Cuadrado de Pearson.Para determinar la existencia de geográficas con obesidad mayor a la esperable, seaplicó el análisis de clusters espaciales, basado en el modelo de Bernoulli, los cualespodrían poner en evidencia posibles causas relacionadas, por ejemplo, las variables deentorno explicativas (Longhi, 2011; 2012; 2015; Longhi y Del Castillo, 2014). La importancia radica en identificar si las observaciones aisladas de aumento de casos enun área específica son realmente anormales y, además, evaluar si hay posibles causasque puedan ser identificadas para prevenir exposiciones en la población.Definido como un número inusual de casos dentro de una población, un lugar y unperíodo de tiempo, el clúster es una construcción geográfica que se puede identificar,visualizar y explorar con métodos de análisis espacial y SIG. Pueden proporcionarinformación sobre la etiología de la enfermedad y los comportamientos de riesgo,identificando características ambientales o sociales locales que promueven un mayorriesgo.Para la realización del análisis de clúster se utilizó el software estadístico SatScan y elArcMap para la preparación, elaboración de cartografía y procesamiento espacial de losdatos. Para el análisis estadístico se utilizó el software InfoStat.▪ ResultadosSe encontró una prevalencia estimada de obesidad para la ciudad de Tandil de un 0,20.También, diferencias significativas (p