Se presenta la metodologia para el analisis del Acceso fisico de la poblacion a los Servicios de salud (Establecimientos de Salud), empleando Sistemas de Informacion Geografica (SIG).
Metodología Acceso Geográfico a Servicios de Salud - Peru
1. Metodología del Análisis del Acceso Geográfico a
Servicios de Salud
Walter Valdivia Miranda
valdivia.w@gmail.com
2. • El acceso de una población a un servicio esta dado por la
probabilidad de que los miembros de la población interactúen con
dicho servicio.
• La “resistencia” al desplazamiento que impone la geografía hace
que la probabilidad de interacción con los servicios se reduzca en
relación inversa con la distancia (o el tiempo) que separa a la
poblacion de los puntos de oferta del servicio.
• El factor geográfico se define entonces en función de la distancia
(o el tiempo de desplazamiento) desde la ubicación de la
población hasta los puntos en los que se oferta del servicio
3. Proporción (%) de Gestantes con Acceso al Cesáreas en función del Acceso geográfico
(horas) a Poblados con >=4000 viviendas (Datos del SIS 2002-2008).
estantes03gest03_0209.mdc
estantes 3: Parto y Puerperio
[3] prop_Cesareas Gest
16.0
14.0
12.0
Legend
2002
2003
2004
10.0 2005
2006
2007
2008
8.0
6.0
4.0
2.0
0.0
<=0.5 hs >0.5 & <=1 hs >1 & <=2 hs >2 & <=3 hs >3 & <=4 hs >4 & <=5 hs >5 & <=6 hs >6 & <=10 hs > 10 hs
4. • Objetivos:
– Describir la metodología para la estimación del acceso
geográfico de la población a los servicios de salud a partir de un
modelo construido con Sistemas de Información Geográfica
(SIG).
– Describir los productos a obtener: Tablas y mapas que resumen
las Áreas de influencia de los EESS así como el Acceso físico
de la población a los servicios que estos proveen.
5. • Metodología:
– Se construye un modelo de acceso geográfico basado en una
superficie del costo de atravesar cada segmento del territorio
de estudio.
– Pasos que se siguen para el Análisis del Acceso físico:
• Construcción de un modelo para la superficie del costo (tiempo)
de desplazarse sobre el territorio de estudio.
• Generación de una matriz con estimaciones del tiempo de
desplazamiento entre Centros poblados y Establecimientos de
Salud (A partir de la superficie de costo y de datos espaciales para
Centros poblados y EESS)
• Análisis del acceso físico a partir de la matriz de tiempos
desplazamiento obtenida.
6. • Construccion del modelo de costo
– La superficie de costo es una cuadrícula georreferenciada (raster
en la terminologa de SIG) resultante de combinar varias capas
temáticas.
– Consta de celdas, que representan segmentos de territorio, de
idéntico tamaño, que almacenan valores que representan el
costo, expresado en unidades de tiempo, de atravesar cada uno
de dichos segmentos.
Figura 1. Ejemplo de una superficie ó cuadrícula del costo (en minutos)
2
de atravesar cada celda (90x90m de territorio) por una ruta paralela a
las aristas. El costo de atravesar las celdas por la diagonal equivale a
½
2 veces el costo de atravesar las celdas por las aristas.
4 30 30 28 29 31
5 4 4 5 29 30
10 12 13 4 30 30
11 10 10 4 3 34
12 10 10 10 4 4
10 10 10 11 11 3
7. – Las capas tematicas (datos espaciales) empleadas:
• Cuadrícula de cobertura de suelos: Global Land Cover 2000 publicada
por el proyecto GLC2000 (Global Vegetation Monitoring Unit (GVM) -- Joint
Research Centre and Space Application Institute).
• Cuadrícula de carreteras. A partir de la Base de datos espacial de
carreteras del MTC, (2006).
• Cuadrícula de Ríos. A partir de datos vectoriales de ríos del Perú (Carta
Nacional, IGN).
• Cuadrícula de las pendientes o grado de inclinación del suelo.
Generada a partir del DEM (Modelo de Elevacion Digital) de la SRTM
(Shuttle Radar Topography Mission) de la NASA, version 3 CGIAR-CSI)
• Cuadrícula de pluviosidad. Generada a partir de la base de datos: South
American Total Annual Precipitation, publicada por R-Hydronet (Regional,
Electronic Hydrometeorological Data Network For South America, Central America, And
The Caribbean).
8. ± ECUADOR
COLOMBIA
±
BRASIL
Tipos de Cobertura de la superficie
del territorio ('Landcover') BOLIVIA Red de Caminos
(MTC 2006)
(FAO 2004)
Masas de Agua (0.06 Km/h) Red Vial
Zona urbana (30 Km/h) Tipo de Superficie
Vegetación de baja densidad (5 km/h) C. Asfaltada
Vegetación densidad intermedia (4 km/h) C. No Asfaltada
Vegetación densa (3 Km/h) Trocha Carrozable
Desierto (5.5 Km/h)
Cobertura de Suelos Red Vial
9. 7
Modelo de Elevación digital STRM
Elevación
(Metros sobre el nivel del mar)
-65 - 250
251 - 500
501 - 1,000
1,001 - 1,500
1,501 - 2,000
2,001 - 2,500
2,501 - 3,000
3,001 - 4,000
Velocidad estimada de 4,001 - 5,000 0 4 8 16 24 32
Killómetr
transporte fluvial en Rios 5,001 - 6,687
de la Amazonìa Peruana
No Navegable
9.1 km/h - 14 km/h
14.1 km/h - 19 km/h
Elevación (DEM)
19.1 km/h - 23 km/h
23.1 km/h - 27 km/h
27.1 km/h - 31 km/h
31.1 km/h - 34 km/h 0 40 80 160 240 320
34.1 km/h - 35 km/h Kilómetros
Ríos
10. ± ±
Superficie de Pendientes (derivado
del Modelo de Elevación digital
STRM de la NASA). Elaboración propia
Pendiente (Grados sexagesimales)
0-1 Perú: Precipitación
1.1 - 2.5 anual promedio
2.6 - 5 (1981-1990)
5.1 - 7.5
7.6 - 10
Precipitación
10.1 - 15 (mm x año)
15.1 - 20 Máximo : 3241.86
20.1 - 30
30.1 - 50
50.1 - 70 Mínimo : 3.00
> 70
Pendientes Precipitación
11. • Construcción del modelo de costo … cont
– Se formalizan supuestos acerca de cómo los atributos de las
variables medidas en cada celda de las capas temáticas se
relacionan con la velocidad de desplazamiento sobre la
superficie del territorio que representan dichas celdas.
– Las cuadrículas son trabajadas en la resolución de un arco de 3
segundos (celdas de 90 mts de lado).
– Las cuadrículas son combinados en una cuadrícula de
velocidades de desplazamiento. A partir de esta se obtiene
finalmente la superficie de costo.
– Software empleado: ArcGIS (Spatial Analyst).
12. Supuestos (velocidades de desplazamiento)
• Cobertura de suelos:
– Las velocidades de transporte corresponden al desplazamiento
pedestre en diferentes tipos de terreno, excepto en la zona urbana,
donde se asume existe disponibilidad de transporte vehicular.
– Las masas de agua no navegables se consideran una barrera, por ello
se les aplica una velocidad de desplazamiento bastante pequeña
Tabla 1. Velocidades de transporte de acuerdo con el tipo cobertura de suelos.
Velocidades de
Tipo de Cobertura
transporte (Km/h)
Zona Urbana 30
Masas de agua no navegables 0.06
Vegetación de baja densidad 5
Vegetación de densidad intermedia 4
Vegetación densa 3
Desierto 5. 5
13. • Carreteras
– Se asume que donde hay carreteras existe disponibilidad de medio de transporte
motorizado y que la velocidad de desplazamiento en condiciones estándar
corresponde al presentado en la tabla 2.
– Una característica disponible en los datos espaciales y que ha sido empleado
para modificar las velocidades estándar ha sido la sinuosidad de las vías.
– La Sinuosidad permite penalizar la velocidad en segmentos de carretera más
tortuosos.
– Se espera que la sinuosidad afecte con mayor intensidad a las vías de transporte
de mayor velocidad.
Tabla 2. Velocidades de transporte por carretera de acuerdo con el tipo de
superficie de rodadura.
Tipo de Carretera Velocidades de
(Superficie de rodadura) transporte (Km/h)
Carretera asfaltada 80
Carretera no asfaltada 45
Trocha 20
14. Estratificación de la sinuosidad de un
segmento de la red vial de carreteras.
Sinuosidad Red Vial
(MTC 2006)
Sinuosidad
(Ratio Dist lineal/Recorrido)
1.0 - 1.4
1.5 - 2.1
2.2 - 3.5
> 3.5
Histograma de las velocidades de
transporte en la cuadrícula de velocidades
en red vial, luego de ser modificada por la
sinuosidad y la precipitación
15. • Rios:
– Se asume disponibilidad de transporte fluvial motorizado en ríos identificados
como navegables.
– Se estima una velocidad promedio de transporte para todo el año, tomando en
cuenta la navegabilidad anual de los ríos y el medio de transporte que son
capaces de aceptar (Faura, 1962).
– El rango de velocidades elegidas para el transporte fluvial se estableció entre
7 y 35 km/h.
– Se empleó el promedio de las velocidades de transporte río arriba y río abajo.
• Precipitación
– Los valores de precipitación anual sobre el territorio nacional observados van
desde 0 hasta 3242 mm.
– Se asume que reduce la velocidad de desplazamiento promedio por carretera
(% reducción):
• Vías Asfaltadas: -0.00459 * [Precipitación anual] * 100%
• Vías Afirmadas: -0.00816 * [Precipitación anual] * 100%
• Trochas carrozables: -0.01613 * [Precipitación anual] * 100%
• Transporte pedestre: -0.00816 * [Precipitación anual] * 100%
16. • Pendientes
– Se asume que el grado de inclinación del terreno reduce la velocidad
de desplazamiento a pie de acuerdo con la fórmula de Tobler (1993)
– Se emplea el promedio de las velocidades estimadas para trayectos
cuesta arriba y cuesta abajo.
– No se considera el efecto en la velocidad de transporte motorizado,
excepto por un aumento en la longitud del recorrido
7.0
6.0
5.0
Velocidad (Km/h) 4.0
Modificación de la velocidad de transporte 3.0
pedestre de acuerdo con la fórmula de
Tobler (1993) 2.0
1.0
0.0
-45 -35 -25 -15 -5 5 15 25 35 45
Pendiente en grados sexagesimales
17. AUCAYACU
UCAYALI
Superficie de fricción o costo (en
minutos) de traslado sobre cada celda
correspondiente a 90x90 m del
territorio ANCASH
TINGO MARIA
HUANUCO
±
Superficie de Costo
CHUPAN
Costo x celda (90x90 mts)
(minutos)
0.08 - 0.1
0.11 - 0.5
CHAGLLA
0.51 - 2 CHAVINILLO
2.01 - 5
5.01 - 10 PANAO
10.01 - 20 HUANUCO
20.01 - 50 PAUCARBAMBA
50.01 - 100 CAYHUAYNA
100.01 - 500
0 2.5 5 10 15 20
> 500 MARGOS Kilómetros
18. • Generación de la Matriz con estimaciones del tiempo
de desplazamiento entre CCPP y EESS
– Se emplean algoritmos de SIG para crear superficies con los
tiempos acumulados de desplazarse sobre las celdas de la
superficie de costo (siguiendo la ruta de menor costo) hasta la
ubicación de cada EESS (Datos espaciales EESS, MINSA).
– Cada celda almacena el tiempo que demoraría trasladarse
desde cada punto del terreno hasta la ubicación de un EESS en
particular.
– Los tiempos de desplazamiento en las cuadrículas obtenidas
son extraídas hacia las ubicaciones de los Centros poblados
(Datos Espaciales de CCPPs del INEI).
19. Superficie y Matriz con tiempos de desplazamiento hacia EESS
±
Superficie del costo (tiempo) acumulado
de atravesar el territorio hasta un
Establecimiento de Salud
F
G Establecimiento de Salud
!
Centros Poblados
Tiempo de desplazamiento
(Horas)
0 - 0.5
0.51 - 1
1.01 - 1.5
1.51 - 2
2.01 - 2.5
2.51 - 3
3.01 - 3.5
3.51 - 4
Red Vial
C. Asfaltada
C. No Asfaltada 0 5 10 20 30 40
Kilómetros
Trocha Carrozable
20. • A partir de la matriz de tiempos de desplazamiento entre CCPPs y EESS, y
empleando los datos de poblacion por CCPP (INEI, CPV 2005/2007) se
obtiene:
– Areas de influencia de los Establecimientos de Salud.
• Para cada EESS se definen perímetros isócronos con un “radio” (tiempo de
dezplazamiento) arbitrario (30min, 1h, 2hs, etc) a partir de la ubicacion de los EESS.
• Se identifica la población ubicada dentro de los Áreas de Influencia.
– Acceso físico de la población a Establecimientos de Salud
• Resumen cuantitativo y Mapas del acceso geográfico de la población a los EESS
clasificados por Capacidad resolutiva.
• También se toman en cuenta la estraticación de la poblacion (Provincias, Densidad
Poblacional, Categoría de Centro Poblado, Ámbito Urbano-Rural, etc).
– Modelos de optimización (priorización) de la cobertura poblacional, tomando en
cuenta la Capacidad Resolutiva de los EESS.
• La idea es obtener una solución con los EESS que maximicen la población incluida
dentro de las áreas de influencia conjunta
40. Resultado del Modelo de optimización de la cobertura
poblacional para la Región Ancash
Prioriz Estrato Cod20 Cobertura Cobertura Ganancia Ganancia
Mapas ación Proxy 00 Establecimiento Total Rural (Total) (Rural)
Mapa1 1 1 1652 HOSP LA CALETA 40.1% 9.5% 477447 36754
Mapa1 2 1 1543 HOSP REG HUARAZ VICTOR RAMOS 66.2% 33.2% 310464 91785
Mapa1 3 1 7635 HOSP BARRANCA 67.5% 35.3% 15696 8399
No Mapa 4 1 1703 HOSP ELEAZAR GUZMAN BARRON 67.5% 35.3% 0 0
Mapa1+2 5 2 1765 HOSP DE POMABAMBA ANTONIO CA 76.2% 54.3% 103996 73705
Mapa1+2 6 2 1813 HOSP HUARI 81.6% 63.6% 63611 35802
Mapa1+2 7 2 1587 HOSP CARAZ 82.6% 65.7% 12404 8035
Mapa1+2 8 2 1719 HOSP CASMA 83.2% 67.2% 6622 6024
Mapa1+2 9 2 1516 HOSP DE CARHUAZ 83.3% 67.5% 1148 1148
Mapa1+2+3 10 3 1795 HOSP DE SIHUAS 84.2% 69.9% 11478 9262
Mapa1+2+3 11 3 1540 HOSP MAMA SHU DE CHAC 85.0% 71.9% 9256 7792
Mapa1+2+3 12 3 1741 HOSP HUARMEY 85.5% 73.2% 5461 5109
Mapa1+2+3 13 3 1633 HOSP YUNGAY 85.5% 73.3% 721 121
• De este modelo resulta la priorización de los EESS, en función tanto de la
Capacidad Resolutiva (Estrato Proxy de CR) como del Acceso Geográfico.
41. Resultado del Modelo de de optimización (priorización) de la cobertura
poblacional para la Región Ancash
100.0%
Cat 2 Cat 3
90.0%
Cat 1
80.0%
Cat 4 y 5
70.0%
% Cobertura (2 horas)
60.0%
50.0%
40.0%
30.0%
20.0% Cobertura Total
Cobertura Rural
10.0%
0.0%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
N m de EESS
42. • Referencias.
– Black M., Ebener S., Najera Aguilar P., Vidaurre M., El Morjani Z. Using GIS to
Measure Physical Accessibility to Health Care. 2004.
http://www.who.int/kms/initiatives/Ebener et al 2004a.pdf. Accesado en Agosto
del 2005.
– ESRI (Environmental Systems Research Institute, Inc.). ArcGIS 9. Using ArcGIS
Spatial Analyst. 2002.
– Faura, G. Los Ríos De La Amazonía Peruana : Estudio Histórico-Geográfico,
Político Y Militar De La Amazonía Peruana Y De Su Porvenir En El Desarrollo
Socio-Económico Del Perú. Lima s.e. 1962.
– Martin, D., Wrigley, H,, Barnett. S, Roderick P. Increasing the Sophistication of
Access Measurement in a Rural Healthcare Study. Health and Place 2002; 8: 3-
13.
– Muller, I., T. Smith, et al. The effect of distance from home on attendance at a
small rural health centre in Papua New Guinea. Int J Epidemiol 1998; 27: 878-84.
– Tobler, W. Non-isotropic Geographic Modeling. En: Three Presentations on
Geographic Analysis and Modeling. National Center for Geographic Information
and Analysis University of California, Santa Barbara. 1993.
– UNICEF, WHO, UNFPA. Guidelines for Monitoring the Availability and Use of
Obstetric Services. 1997.