Georeferencing for the development of Public Policies consistent with the environment and Primary Health Care.
DOI:
https://doi.org/10.57201/interfaz.2024.3.2.4751Keywords:
Georreferenciación en salud, Política pública, Cronicidad, Atención primaria, MultimorbilidadAbstract
Georeferencing in health is fundamental in the current era of medicine, since, through the assignment of geographic coordinates, it offers a powerful tool to better understand the distribution of diseases and identification of vulnerable populations, being able to predict high-risk areas in the territory. The objective of this review article is to analyze the implementation of the risk classification process in primary care policy, with georeferencing in particular being a contribution to chronicity studies in the context of multimorbidity. The methodology used is a collection of information resulting from paper analysis under MESH criteria in search engines, mainly in Pubmed. The results clearly show that georeferencing in health is a valid instrument to understand and deepen public health policies and that these are consistent with the care of the environment, especially primary care, to intervene in territorial and community processes. This methodology is based on community assets, on the concept of salutogenesis and provides spatial prioritization to intervene in certain populations, even more so when work must be done to support users with chronic multimorbidity.
References
Aguirre, J. (2016) “La aplicación de las tecnologías de información y comunicación en la prevención comunitaria del delito: los casos de georreferenciación en Monterrey, México”; Rev.Relac.Int.Estrateg.Segur, 11(2), 239–270; https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92746462011
Alves de Caramargo M; Correa Oliver F. (2019) “Uma experiencia de uso do georreferenciamiento e do mapeamento no processo de territorializacao na atencao primaria a saude”; Revista Saude debate; Rio de Janeiro, Brasil; doi:10.1590/0103-110420191232
Ancelet S, Abellan J, Vilas V, Birch C, Richardson S. (2012) “Modelos bayesianos de componentes espaciales compartidos para combinar y analizar fuerzas en los fuentes de vigilancia de enfermedades”; 2012; Bloom J, 54:365-404.
Andrade DM, Amorim J, Franco T, Valente G. (2013) “Analise do territorio nos estudos em atencao primaria e saude ambiental: uma revisao bibliografuca”; Rev. Baiana, Saude Publica; 3781):151. http://inseer.ibict.br/rbsp/index.php/rbsp/article/view/433
Barcellos C; Ramalho W. (2002) “Situação atual do Geoprocessamento e da análise de dados espaciais em saúde no Brasil”. IP: Informática Pública, Belo Horizonte,Brasil; v. 4, n. 2, p. 221-230.
Bazemore A, Phillips RL, Miyoshi T. (2010) “Harnessing geographic information systems (GIS) to enable community-oriented primary care”. J Am Board Fam Med. 2010;23(1):22-31. http://www.jabfm.org/cgi/doi/10.3122/jabfm.2010.01.090097
Bernardo J, Smith A. (2009) “Teorema Bayesiano”; Vol. 405; Hobuken, New Jersy, USA.
Best N, Richardson S, Thomson A.(2005) “Una comparación de modelos espaciales bayesianos para el mapeo de enfermedades. Métodos estadísticos”; 2005; Med.Res. 14:35-39
Betancurth, D., Vélez, C. y Sánchez, N. (2023) “La georreferenciación al servicio de la salud, una experiencia desde los activos comunitarios”; Ánfora, 30(54). 236-253; (2023; https://doi.org/10.30854/anf.v30.n54.2023.912
Brouwers S, Sudano I, Kokubo Y, Sulaica EM. (2021) “Arterial hypertension”. The Lancet. 2021;398(10296):249-61. doi: 10.1016/S0140-6736(21)00221-X
Buzai G. (2011) “Modelos de localización y asignaciones aplicadas a servicios públicos urbanos: análisis espacial de centros de Atención Primaria de salud en Luján”. Cuadernos Geográficos; 20(2);111-23; Luján, Argentina.
Cairncross S, Muller R, Zagaria N. (2002) “Dracunculiasis (Guinea worm disease) and the eradication initiative”. Clin Microbiol Rev.;15(2):223-46. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11932231
Camafort M, Alcocer L, Coca A, Lopez-Lopez JP, López-Jaramillo P, Ponte-Negretti CI, et al. (2021) “Registro Latinoamericano de monitorización ambulatoria de la presión arterial (MAPA-LATAM): una necesidad urgente”. Revista Clínica Española. 2021;221(9):547-52. doi: 10.1016/j.rce.2021.02.002
Camara G, Monteiro A. (2019) “Geocomputacion techniques for spatial analisys: are they relevant to health data”; Cad. de Saúde Pública; 17(5):1059-81
Carvalho MS, Souza-Santos R. (2005) “Análise de dados espaciais em saúde pública: métodos, problemas, perspectivas”. Cad Saude Publica. Sao Paulo; Brasil; 2005;21(2):36178;http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102311X2005000200003&lng=en&nrm=iso&tlng=pt
Carvalho, M. S. y OPAS. (2006) “Conceitos básicos de sistemas de informação geográfica e cartografia aplicados à saúde”; https://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/lis-19398
Chilean Ministry of Health, (2020). National Health Survey 2010-2020. Executive Summary. Santiago2020. Available from: www.minsal.cl.
Cubillo-Llanes, J., Botello-Díaz, B., Gea-Caballero, V., March, S., Segura- Benedicto, A., & Hernán-García, M. (2018) “Assets: from maps to territory”. SESPAS Report 2018. En Gaceta Sanitaria (Vol. 32, pp. 98–102). Ediciones Doyma, S.L. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2018.06.006
Deleuze G, Guattari F. (1998) “Mil mesetas: capitalismo y esquizofrenia”; Valencia: pre textos.
Elliot P, Wakerfield J, Best N, Briggs D. (2000) “Epidemiología especial: métodos y aplicaciones”; Oxford University Press, Oxford, Reino Unido.
Esteban y Peña María Mercedes, Fernández Velasco Elena, Jiménez García Rodrigo, Hernández Barrera Valentín, Fernandez del Pozo Isaac. (2020) ” Salud e incidencia y diferencias en vulnerabilidad territorial de la ciudad de Madrid”. Rev. Esp. Salud Publica; 202004020;http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S113557272020000100060&lng=es. Epub 02-Nov-2023.
Faria HP, Werneck MAF, Santos MA, Teixeira PF. (2009) “Processo de trabalho em saúde”. 2a Ed. Belo Horizonte: Núcleo de Educação em Saúde Coletiva, Faculdade de Medicina, Universidade Federal de Minas Gerais/Editora Coopmed; 14.
Ghosh M, Natarajan K, Walker L, Kim D. (1999) “Bayes jerárquico GLM para el análisis de datos espaciales: una aplicación a la enfermedad cartográfico”; Rev. Inferencias del plan estadístico; J75; 305-19.
Goodchild M, Haining R, Wise S, Arbia G, Anselin L, Bossard E, et al. (1992) “Integratib GIS and spatial data analysis: problems and possibilities”. Int J Georgr inf syst. 6(5): 407-423
Gurrín L, Kurinczuk J, Burton P. (2000) “estadística bayesiana en la investigación médica: una alternativa intuitiva al análisis de datos convencionales”; J. Eval.Clin. Pract. 6:193-204.
Hardt NS, Muhamed S, Das R, Estrella R, Roth J.(2013) “Neighborhood-level hot spot maps to inform delivery of primary care and allocation of social resources”. Perm J. 2013;17(1):49;http://www.thepermanentejournal.org/issues/2013/winter/5072allocation.html
Hernández-Vásquez Akram, Carrillo Morote Brenda Noemí, Azurin Gonzales Victoria del Carmen, Turpo Cayo Efraín Y., Azañedo Diego. (2023) Análisis espacial de la hipertensión arterial en adultos peruanos, 2022. 1:17-26
Hosseinpoor AR, Bergen N, Kunst A, Harper S, Guthold R, Rekve D, et al. (2012) “Socioeconomic inequalities in risk factors for non communicable diseases in low-income and middle-income countries: results from the World Health Survey”; BMC public health; 2012;12:912. Epub 2012/10/30.
Johnson G. (2004) “Mapeo de áreas pequeñas de la incidencia del cáncer de próstata en Estado de Nueva York (utilizando modelos jerárquicos bayesianos)”; Int. J. Health Georgr. 3:29.
Kang, S. Y., Cramb, S. M., White, N. M., Ball, S. J., & Mengersen, K. L. (2016). Making the most of spatial information in health: a tutorial in Bayesian disease mapping for areal data. Geospatial Health, 11(2). doi:10.4081/gh.2016.428
Kearns RA, Moon G. (2002) “From medical to health geography: Novelty, place and theory after a decade of change”. 2002. 26: 605-25 Prog Hum Geogr. https://pdfs.semanticscholar.org/f6f1/d89d45812ff7000f4badb6903a80fa2482a5.pdf
Lavados PM, Sacks C, Prina L, Escobar A, Tossi C, Araya F, et al (2015). Incidence, 30-day case-fatality rate, and prognosis of stroke in Iquique, Chile: a 2-year community-based prospective study (PISCIS project). Lancet. 2015;365(9478):2206-15. Epub 2005/06/28. Salud Subsecretaria de Redes Asistenciales. “Orientaciones para la Planificación y Programación en red”; Chile; 2017; http://web.minsal.cl/wpcontent/uploads/2016/09/BASES-CONCEPTUALES
Lawson AB, Banerjee S, Haining R, Ugarte L. (2016) “Handbook of spatial epidemiology”. New York. CRC Press.
Lee D. (2011) “Una comparación de los modelos autorregresivos condicionales utilizados en el mapeo de enfermedades con modelo bayesianos”; Rev. Epidemiologia 2:79-89
Llobera P. (2019) “Somos paisaje”; http://www.magrama.gob.es/es/ceneam/articulos-de-opinion/2019_04llobera_tcm7-141764.pdf
Lofters AK, Gozdyra P, Lobb R. (2013) “Using geographic methods to inform cancer screening interventions for South Asians in Ontario, Canada”. BMC Public Health. 2013;13(1):395;http://bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2458-13-395
Macinko J, Montenegro H, Nebot Adell C, Etienne C (2017) Grupo de Trabajo de Atención Primaria de Salud de la Organización Panamericana de la Salud. “La renovación de la Atención Primaria de salud en las Américas”. Rev. Panamericana Salud Pública. 2017;21(2/3):73–84.
Macintyre S, Ellaway A, Cummins S. (2002) “Place effects on health: How can we conceptualise, operationalise and measure them”. Social Science and Medicine. The Political Ecology of Disease. 2002. 55: 125-139. https://pdfs.semanticscholar.org/df1a/22f86d2ea8fd072b0de3ec99c4c90e13dfac.pdf
Ministerio de Salud de Chile (2023). “Encuesta Nacional de Salud”; In: Salud Md, editor.
Ministerio de salud de Chile, (2021); subsecretaría de redes asistenciales; división de Atención Primaria; “Estrategia de cuidado integral centrado en las personas para la promoción, prevención y manejo de la cronicidad en contexto de multimorbilidad”; Santiago de Chile.
Mishima SM, Oliveira TH, Pinto IC. (1999) “O trabalho do enfermeiro na organização dos serviços de saúde e sua inserção no departamento de informática da SMS-RP”. Rev Latinoam Enferm; 7:13-20.
Moraes IHLM, Santos SRRFR. (2001) “Informações para a gestão do SUS: necessidades e perspectivas”. Inf Epidemiol SUS; 10:49-56.
Nascimento E Do, Berto VZ, Matias LF. (2007) “Perspectivas da utilização de sistemas de informações geográficas (SIG) como instrumental de apoio ao trabalho em unidades básicas de saúde”. GeoFocus;(7):113.http://www.geofocus.org/index.php/geofocus/article/view/122
Oliveira HM, Pires TO, Parente RCP. (2011) “As relações de poder na Estratégia de Saúde da Família sob o enfoque da teoria de Hannah Arendt”. Revista Saúde & Transformação Social; 1:17-26.
Organización Mundial de la Salud (2015). “Declaración regional sobre las nuevas orientaciones de la Atención Primaria de salud (Declaración de Montevideo)”; 46.o Consejo Consultivo; 26-30 de Septiembre 2015; Washington, D.C., USA
Organización Mundial de la Salud (2023). Hipertensión. 2023; https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/hypertension
Pontificia Universidad Católica de Chile (2017). “Informe final de estudio de carga de enfermedad y carga atribuible”; Ministerio de Salud; 2017; Santiago, Chile.
Ramasco-Gutiérrez, M., Heras-Mosteiro, J., Garabato-González, S., Aránguez-Ruiz, E., y Aguirre Martín-Gil, R. (2017) “Implementación del mapa dela vulnerabilidad en salud en la Comunidad de Madrid”; Gaceta Sanitaria, 31(5), 432–435.https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2016.07.026
Ramos-Herrera IM, Portugal-Zegarra FJ, González-Castañeda ME, et al. (2019) “Distribución geoespacial de la salud en Jalisco: análisis sobre los Objetivos de Desarrollo del Milenio”. Sal Jal.;6(3):147-156.
Ritter F, Rosa R dos S, Flores R. (2013) “Avaliação da situação de saúde por profissionais da atenção primária em saúde com base no georreferencimento dos sistemas de informação”.Caderno Saude Publica. Sao Paulo; Brasil; 2013;29(12):2523-34. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102311X2013001200016&lng=en&nrm=iso&tlng=pt
Ritter, F., Rosa, R. dos S., & Flores, R. (2013). “Avaliação da situação de saúde por profissionais da atenção primária em saúde com base no georreferencimento dos sistemas de informação”. Cadernos de Saúde Pública, Brasil; 2523–2534.doi:10.1590/0102-311x00132812
Rose G. (2001) “Sick individuals and sick populations”. International Journal of Epidemiology; 30: 427-432.
Sá JHG, Rebelo MS, Brentani A, Grisi S, Gutierrez MA. (2012) “GeoHealth: A georeferenced system for health data analysis in primary care”. IEEE Lat Am Trans. 2012;10(1):1352-6. Disponible en: http://www.producao.usp.br/handle/BDPI/33715
Salinas EAS, Chiaravalloti F, Giatti LL. (2018) “Experiencias, beneficios y desafíos del uso de geoprocesamiento para el desarrollo de la Atención Primaria de salud”; Rev. Panam Salud Publica. 2018 Sep 24;42:e153. Spanish. doi: 10.26633/RPSP.2018.153. PMID: 31093181; PMCID: PMC6386021.
Shen W, Louis T. (2000) “Estimaciones de triple objetivo para el mapeo de enfermedades estadísticas”; Med. 19-2295-308
Silberman M, Moreno Altamirano L, Kawas Bustamante V, González Almada E. (2013) “Determinantes sociales de la salud en los usuarios de atención sanitaria del DistritoFederal;México;2013;56(4):2434.http://www.scielo.org.mx/pdf/facmed/v56n4/v56n4a4.pdf
Valbuena-Garcia Ana Maria, Rodriguez-Villamizar Laura Andrea (2018). “Análisis espacial en epidemiología: revisión de métodos”. Rev. Univ. Ind. Santander. 358-365. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S012108072018000400358&lng=en.
Wakerfield J. (2007) “Mapeo de enfermedades y regresión espacial con recuento de datos”; Rev. Bioestadística 8:158-83.
World Health Organization (2019). Global Status Report on noncommunicable diseases; World Health Organization, 2019; Ginebra, Suiza.
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