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Id:PE1.1
Autor:Arana Sunohara, Ana Soledad.
Título:Mapeo de sal con flúor en los mercados de la provincia de Trujillo utilizando el sistema de información geográfica^ies / Mapping of fluoridated table salt in markets of Trujillo province using the geographic information system
Fuente:Rev. estomatol. hered;16(1):5-8, ene.-jun. 2006. ^btab, ^bgraf.
Resumen:Objetivo: Determinar la disponibilidad de sal con flúor en los mercados de la provincia de Trujillo. Materiales y métodos: Se visitaron 34 mercados en los 11 distritos que conforman la provincia, se registró la marca y el contenido de flúor en una bolsa de cada marca para confirmar la información detallada en la etiqueta. Resultados: Se comercializaba sal con flúor en todos los mercados visitados. Sin embargo, al interior de los mercados, un 36,6 por ciento de los 205 puestos de venta comercializaba sal sin flúor. Conclusiones: Es necesario asegurar el contenido adecuado de flúor en la totalidad de la sal de consumo que se comercializa en Trujillo. El sistema de Información Geográfica (SIG) es una herramienta útil para visualizar la información de salud bucal. (AU)^ies.
Descriptores:Fluoruros/provisión & distribución
Cloruro de Sodio Dietético
Monitoreo del Ambiente
Salud Bucal
Sistemas de Información Geográfica
Estudios Transversales
Límites:Humanos
Masculino
Femenino
Medio Electrónico:http://www.upch.edu.pe/faest/publica/2006/vol16-n1/vol16_n1_06_art1.pdf / es
Localización:PE1.1

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Id:PE1.1
Autor:Morrison, Amy C; Astete, H; Chapilliquén Alban, Fernando; Ramírez, G; Díaz, G; Getis, A; Gray, K; Scott, T.
Título:Evaluation of a sampling methodology for the Rapid Assessment of Aedes aegypti infestation levels in Iquitos, Perú^ien.
Fuente:Rev. peru. epidemiol;10(1):1-9, 2002. ^bilus, ^btab.
Resumen:An epidemic of dengue during 2001 in Northwestern Peru has re-emphasized the need for efficient, accurate, and economical vector surveillance methods. Between November 1998 and January 1999 we carried out extensive entomological surveys in two neighborhoods (Maynas and Tupac) of 600 contiguous houses (14-20 blocks) each located in the Amazonian city of Iquitos, which has provided a unique opportunity to evaluate the Aedes aegypti rapid assessment survey strategy. This strategy is based on PAHO recommendations employed by the Peruvian Ministry of Health (MOH). All household locations from 4 surveys (2/neighborhood), including closed and unoccupied houses were georeferenced and displayed in a Geographic Information System (GIS), facilitating simulations of 10 MOH surveys based on hypothetical systematic sampling transects for 3 work groups (15-25 houses per group starting from randomly selected blocks). Larval, pupal and adult mosquito indices were calculated for each simulation and compared to the indices calculated from the complete data set. Infestation rates were highest in Maynas where House Indices (HI: proportion of houses positive for larvae) were 45% and 38% in surveys 1 and 2, respectively. In Tupac Amaru the HI was 30% in survey 1 and 27% survey 2. The observed range in simulated House indices in Maynas survey 1 and 2 were 38-56% and 36-42%; whereas in Tupac they were 21-34% and 13-33%. Index stability was evaluated by comparing the coefficient of variation to the mean of the simulation results. HI, Breteau index, pupae/ha, adult index, and adults/ha were more robust entomological indicators (CV/mean=0.1-2.9), than the container index, pupae/person, pupae/house, adults/person, and adults/house (CV/mean>20). Results demonstrate that the MOH's Aedes aegypti risk assessment program provides reasonable estimates of actual indices; however, the further understanding of the association of these indices with rates of virus transmission... (AU)^ien.
Descriptores:Aedes
Dengue
Sistemas de Información Geográfica
Perú
Límites:Humanos
Medio Electrónico:http://rpe.epiredperu.net/rpe_ediciones/v10_n01_2002/AO2.pdf / es
Localización:PE1.1

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Id:PE14.1
Autor:Hernández Vásquez, Akram Abdul; Arroyo Hernández, Carlos Hugo; Bendezú Quispe, Guido Jean Pierre; Díaz Seijas, Deysi; Vilcarromero Llaja, Stalin Fran; Rubilar González, Juan Antonio; Gutierrez Lagos, Edith.
Título:Potencial vulnerabilidad frente a inundaciones, de los establecimientos de salud públicos de cuatro regiones del norte del Perú^ies / Potential vulnerability to flooding at public health facilities in four northern regions of Peru
Fuente:Rev. peru. med. exp. salud publica;33(1):92-99, ene.-mar. 2016. ^bmapas, ^btab.
Resumen:Con el objetivo de determinar la potencial vulnerabilidad de los establecimientos de salud públicos de cuatro regiones del norte del Perú ante los posibles efectos del fenómeno El Niño (ENSO), se realizó un análisis espacial exploratorio con los puntos georreferenciados de las zonas de riesgos por activación de quebradas, reportadas por la Autoridad Nacional del Agua, y los establecimientos de salud públicos del Ministerio de Salud. Se simularon áreas de influencia concéntricas desde los puntos de riesgo hacia los establecimientos de salud públicos en un radio de 200, 1000 y 1500 metros. La región Tumbes sería la más afectada con el 37,2% de sus establecimientos afectados por inundaciones o deslizamientos. Las categorías I-2 y I-3 serían las más afectadas con el 28,9 y 31,6% respectivamente. En conclusión, se identificaron establecimientos de salud cercanos a puntos de riesgo que podrían ser afectados ante la presencia del ENSO. (AU)^iesIn order to determine the potential vulnerability of public health facilities in four northern regions of Peru to the possible effects of El Niño-Southern Oscillation (ENSO) phenomenon. An exploratory spatial analysis was performed using the geo-referenced points for at-risk areas based on the activation of gullies that were reported by the National Water Authority, and the location of the four regional public health facilities of the Ministry of Health. Concentric areas of influence were simulate from the points of risk towards the public health facilities using radii of 200, 1000 and 1500 meters. The Tumbes region would be the most affected with 37.2% of its health facilities being affected by floods and landslides. The I-2 and I-3 categories of health facilities appeared to be the most affected with 28.9% and 31.6% respectively. Therefore, public health facilities near the risk zones may be affected by the ENSO. (AU)^ien.
Descriptores:Inundaciones
Instituciones de Salud
Fenómeno de el Niño
Sistemas de Información Geográfica
Análisis Espacial
Medio Electrónico:http://www.rpmesp.ins.gob.pe/index.php/rpmesp/article/view/2012/2029 / es
Localización:PE14.1

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Id:PE14.1
Autor:Hernández Vásquez, Akram Abdul; Díaz Seijas, Deysi; Vilcarromero Llaja, Stalin Fran; Santero, Marilina.
Título:Distribución espacial de los accidentes y enfermedades relacionados con el trabajo en el Perú, 2012-2014^ies / Spatial distribution of accidents, incidents and diseases related to work in Peru, 2012-2014
Fuente:Rev. peru. med. exp. salud publica;33(1):106-112, ene.-mar. 2016. ^bmapas, ^btab.
Resumen:Se analizaron geoespacialmente los accidentes, incidentes peligrosos y enfermedades ocupacionales que se reportaron a nivel regional en el Perú (2012-2014). 52 887 eventos se notificaron entre accidentes de trabajo (93%), incidentes peligrosos (5,1%), enfermedades ocupacionales (1%) y accidentes mortales (0,9%). Se evidenciaron altas tasas de accidentes mortales en Pasco, Callao, Lima, Moquegua y Arequipa. Callao y Lima son las regiones con tasas más altas de accidentes de trabajo. Las mayores tasas de incidentes peligrosos se reportaron en Arequipa, Callao, Lima, Ica y Piura. Las enfermedades ocupacionales se distribuyeron con altas tasas en Huancavelica, Ancash, Pasco, Callao y Cusco. La explotación de minas y canteras (49,2%); seguida por la industria manufacturera (23,4%); y, la construcción (8%) son las actividades económicas que concentraron elevadas tasas de enfermedades ocupacionales. Se concluye que existen altas tasas y patrones espaciales comunes de accidentabilidad en el Perú que pueden servir para enfocar intervenciones. (AU)^iesWe analyzed geospatially accidents, incidents and diseases related to work of regional reports in Peru (2012-2014). The 52887 events were classified as work related accidents (93%), dangerous incidents (5.1%), occupational diseases (1%) and fatal accidents (0.9%). The highest rates of fatal accidents were reported in Pasco, Callao, Lima, Moquegua and Arequipa. Callao and Lima are the regions with the highest rates of occupational accidents. The highest rates of dangerous incidents were reported in Arequipa, Callao, Lima, Ica and Piura. Occupational diseases are distributed with high rates in Huancavelica, Ancash, Pasco, Callao and Cusco. The economic activities that reported most of the occupational diseases were mining and quarrying (49.2%); followed by manufacturing industry (23.4%); and construction (8%). It is concluded that there are high rates and common spatial patterns of laboral accidents in Peru that could be used by decision makers to focus interventions. (AU)^ien.
Descriptores:Distribución Espacial de la Población
Accidentes de Trabajo
Sistemas de Información Geográfica
Salud Laboral
Enfermedades Profesionales
Límites:Humanos
Masculino
Femenino
Medio Electrónico:http://www.rpmesp.ins.gob.pe/index.php/rpmesp/article/view/2013/2030 / es
Localización:PE14.1

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Id:PE14.1
Autor:Hernández Vásquez, Akram Abdul; Azañedo Vilchez, Diego Eduardo; Antiporta Peñaloza, Daniel Alexis; Cortés Arancibia, Sandra.
Título:Análisis espacial de la anemia gestacional en el Perú, 2015^ies / Spatial analysis of gestational anemia in Peru, 2015
Fuente:Rev. peru. med. exp. salud publica;34(1):43-51, ene.-mar. 2017. ^bmapas, ^btab.
Resumen:Objetivos. Establecer las prevalencias regionales e identificar conglomerados distritales con altas prevalencias de anemia en gestantes atendidas en los establecimientos de salud públicos del Perú en el 2015. Materiales y métodos. Se realizó un estudio ecológico de datos de gestantes con anemia, registrados en el Sistema de Información del Estado Nutricional (SIEN), que fueron atendidas en 7703 establecimientos públicos de salud durante el 2015. Se calcularon prevalencias de anemia gestacional regionales y distritales. Mediante el índice de Moran se identificaron conglomerados distritales con alta prevalencia de anemia gestacional. Resultados. Se recolectó información de 311 521 gestantes, distribuidas en 1638 distritos del Perú. La prevalencia nacional de anemia fue de 24,2% (IC 95%: 24,0-24,3) y 30,5% en el área rural vs. 22,0% en el área urbana. Las regiones de Huancavelica (45,5%; IC 95%: 44,2-46,7), Puno (42,8%; IC 95%: 41,9-43,7), Pasco (38,5%; IC 95%: 36,9-40,0), Cusco (36,0%; IC 95%: 35,3-36,8) y Apurímac (32,0%; IC 95%: 30,8-33,1) tuvieron las mayores prevalencias de anemia. El índice local de Moran identificó 202 distritos (12,3%) (44 urbanos y 158 rurales) de alta prioridad (alto-alto o hot spots) situados en Ancash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lima, Pasco y Puno, que muestran conglomerados distritales con altas prevalencias. Conclusiones. La anemia gestacional en Perú concentra sus mayores prevalencias en las áreas rural y sur de la sierra. Los conglomerados distritales con altas prevalencias de anemia gestacional coinciden con las zonas de alta prevalencia regional. (AU)^iesObjectives. To establish regional prevalences of anemia in pregnant women receiving care at public clinics in Peru in 2015 and identify high-prevalence district conglomerates. Materials and Methods. An ecological study was carried out on data from pregnant women with anemia registered on the Nutritional Status Information System (SIEN) who received care in 7703 public clinics in 2015. Regional and district prevalences of gestational anemia were calculated. Districtconglomerates with a high prevalence of gestational anemia were identified using the Moran Index. Results. Informationwas gathered from 311,521 pregnant women distributed in 1638 districts in Peru. The national prevalence of anemia was 24.2% (95% confidence interval [95% CI]: 24.0-24.3%), the rural prevalence was 30.5%, and the urban prevalence was 22.0%. The regions of Huancavelica (45.5%; 95% CI: 44.2-46.7%), Puno (42.8%; 95% CI: 41.9-43.7%), Pasco (38.5%; 95% CI: 36.9-40.0%), Cusco (36.0%; 95% CI: 35.3-36.8%), and Apurímac (32.0%; 95% CI: 30.8-33.1%) had the highestprevalences of anemia. The local Moran Index identified 202 high-priority districts (hot spots) (12.3% of total; 44 urban and 158 rural) located in Ancash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lima, Pasco, and Puno containing high-prevalence district conglomerates. Conclusions. Gestational anemia in Peru has its highest prevalence rates in rural and southern mountainous areas. The district conglomerates with high prevalence rates of gestational anemia coincide with the areas of high regional prevalence. (AU)^ien.
Descriptores:Anemia
Mujeres Embarazadas
Embarazo
Sistemas de Información Geográfica
Límites:Humanos
Femenino
Medio Electrónico:http://www.rpmesp.ins.gob.pe/index.php/rpmesp/article/view/2707/2666 / es
Localización:PE14.1

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Id:PE14.1
Autor:Hernández Vásquez, Akram Abdul; Azañedo Vilchez, Diego Eduardo; Bendezú Quispe, Guido Pierre; Pacheco Mendoza, Josmel; Chaparro, R. Martín.
Título:Sistemas de información geográfica: aplicación práctica para el estudio de atropellos en el Cercado de Lima, Perú^ies / Geographic information systems: practical application to study car accidents involving pedestrians in Cercado de Lima, Peru
Fuente:Rev. peru. med. exp. salud publica;33(4):725-731, oct.-dic. 2016. ^bmapas.
Resumen:El objetivo del estudio fue explorar geoespacialmente los patrones de ocurrencia de atropellos en el Cercado de Lima, Perú. Se describieron y georreferenciaron los atropellos registrados en el Censo Nacional de Comisarías 2015 del Instituto Nacional de Estadística e Informática. Posteriormente, se realizó un análisis Kernel Density para localizar áreas con alta, mediana y baja densidad de eventos. Se estudiaron 171 registros de atropellos, los tipos de vehículo involucrados fueron automóvil (56,7%) y vehículos menores (22,8%). El mayor porcentaje de atropellos (38,6%) ocurrió entre las 12.00-17.00 horas. Se encontraron dos zonas de alta densidad y dos de densidad intermedia para atropellos, coincidiendo con ubicaciones reportadas previamente como críticas por sus deficiencias y mayor probabilidad de accidentes de tránsito. El empleo de sistemas de información geográfica ofrece una visión rápida y general de los patrones de ocurrencia de atropellos, permitiendo realizar comparaciones y facilitaría la implementación de respuestas a nivel local. (AU)^iesThe aim of this study was to geospatially explore the occurrence rates of car accidents involving pedestrians in Cercado de Lima (Lima District), Peru. Car accidents involving pedestrians recorded in the 2015 National Police Station Census of the National Statistics and Information Institute were described and georeferenced. Subsequently, a Kernel Density analysis was carried out to locate areas with high, medium, and low density events. Records of 171 car accidents involving pedestrians were studied: the types of vehicles involved were automobiles (56.7%) and smaller vehicles (22.8%). The highest percentage of car accidentsinvolving pedestrians (38.6%) took place between 12:00 p.m. and 5:00 p.m. There were two densely populated areas and two areas with intermediate density for car accidents involving pedestrians, locations that were previously reported as critical due to their deficiencies and high probability of traffic accidents. The use of geographic information systems offers a quick overview of the occurrence rates of car accidents involving pedestrians to make comparisons and enable the local implementation of strategies. (AU)^ien.
Descriptores:Sistemas de Información Geográfica
Análisis Espacial
Vehículos a Motor
Accidentes de Tránsito
Perú
Límites:Humanos
Medio Electrónico:http://www.rpmesp.ins.gob.pe/index.php/rpmesp/article/view/2558/2455 / es
Localización:PE14.1

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Id:PE14.1
Autor:Hernández Vásquez, Akram Abdul; Azañedo Vilchez, Diego Eduardo; Rubilar González, Juan Antonio; Huarez Sosa, Bertha; Grendas, Leandro Nicolás.
Título:Evolución y diferencias regionales de la mortalidad por suicidios en el Perú, 2004-2013^ies / Evolution and regional differences in mortality due to suicide in Peru, 2004-2013
Fuente:Rev. peru. med. exp. salud publica;33(4):751-757, oct.-dic. 2016. ^bmapas, ^btab, ^bgraf.
Resumen:El objetivo del estudio fue estimar y analizar la evolución de las tasas de mortalidad por suicidios en el Perú entre los años 2004 y 2013. Se analizaron los registros nacionales de defunciones del Ministerio de Salud del Perú, calculando las tasas regionales de mortalidad por suicidios estandarizadas por edad. Asimismo, se proyectaron geoespacialmente las tasas agrupadas por quinquenios. Se identificaron 3162 casos de suicidios (67,2% hombres), el grupo etario con mayor incidencia fue el de 20 a 29 años (28,7%) y el 49,2% ocurrieron por envenenamiento. La tasa de suicidios pasó de 0,46 (IC 95%: 0,38-0,55) a 1,13 (IC 95%: 1,01-1,25) por 100 000 habitantes en el 2004 y 2013, respectivamente. Las mayores tasas se identificaron en Pasco, Junín, Tacna, Moquegua y Huánuco. El problema de los suicidios en Perú requiere de un abordaje integral que implica no solo identificar zonas con mayor riesgo, sino también estudiar sus factores asociados que podrían explicar la variabilidad regional observada. (AU)^iesThe aim of this study was to estimate and analyze the evolution of mortality rates due to suicide in Peru between 2004 and 2013. National death records from the Peruvian Ministry of Health were analyzed, calculating the regional mortality rates due to suicide standardized by age. Similarly, rates grouped in 5-year periods were geospatially projected. There were 3,162 cases of suicide (67.2% men); the age range with the highest incidence was 20 to 29 years (28.7%) and 49.2% were due to poisoning. Suicide rates increased from 0.46 (95% confidence interval [CI] = 0.38-0.55) to 1.13 (95% CI = 1.01-1.25) per 100,000 people from 2004 to 2013, respectively. The highest rates of suicide were identified in Pasco, Junín, Tacna, Moquegua, and Huánuco. The suicide issue in Peru requires a comprehensive approach that entails notjust identifying the areas with the highest risk, but also studying its associated factors that may explain the regional variability observed. (AU)^ien.
Descriptores:Suicidio
Mortalidad
Sistemas de Información Geográfica
Perú
Límites:Humanos
Masculino
Femenino
Adulto Joven
Adulto
Medio Electrónico:http://www.rpmesp.ins.gob.pe/index.php/rpmesp/article/view/2562/2459 / es
Localización:PE14.1

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Id:PE14.1
Autor:Hernández Vásquez, Akram Abdul; Bendezú Quispe, Guido Jean Pierre; Díaz Seijas, Deysi; Santero, Marilina; Minckas, Nicole; Azañedo Vilchez, Diego Eduardo; Antiporta Peñaloza, Daniel Alexis.
Título:Análisis espacial del sobrepeso y la obesidad infantil en el Perú, 2014^ies / Spatial analysis of childhood obesity and overweight in Peru, 2014
Fuente:Rev. peru. med. exp. salud publica;33(3):489-497, jul.-set. 2016. ^bmapas, ^btab.
Resumen:Objetivos. Estimar las prevalencias regionales e identificar los patrones espaciales del grado de sobrepeso y obesidad por distritos, en menores de cinco años en el Perú durante el año 2014. Materiales y métodos. Análisis de la información reportada por el Sistema de Información del Estado Nutricional (SIEN) del número de casos de sobrepeso y obesidad en menores de cinco años registrados durante el año 2014. Se calcularon prevalencias regionales para sobrepeso y obesidad y sus respectivos intervalos de confianza al 95%. El índice de Moran fue utilizado para determinar los patrones de agrupación de distritos con altas prevalencia de sobrepeso y/o obesidad. Resultados. Se analizaron datos de 1834 distritos y 2 318 980 menores de cinco años, 158 738 casos (6,84%; IC 95%: 6,81-6,87) presentaron sobrepeso, mientras que 56 125 (2,42%; IC 95%: 2,40-2,44) obesidad. Las mayores prevalencias de sobrepeso fueron identificadas en las regiones de Tacna (13,9%), Moquegua (11,8%), Callao (10,4%), Lima (10,2%) e Ica (9,3%), y en las mismas regiones para obesidad con 5,3%; 4,3%; 4,0%; 4,0% y 3,8% respectivamente. El análisis espacial encontró agrupaciones distritales de altas prevalencias en un 10% del total de distritos tanto para sobrepeso y obesidad, identificándose 199 distritos para sobrepeso (126 urbanos y 73 rurales), y 184 para obesidad (136 urbanos y 48 rurales). Conclusiones. Se identificó las mayores prevalencias de sobrepeso y obesidad en regiones de la costa peruana. Asimismo, estas regiones son las que exhibieron predominantemente una agrupación espacial de distritos con altas prevalencias de sobrepeso y obesidad. (AU)^iesObjectives. To estimate regional prevalence and identify the spatial patterns of the degree of overweight and obesity by districts in under five years children in Peru during 2014. Materials and methods. Analysis of the information reported by the Information System Nutritional Status (SIEN) of the number of cases of overweight and obesity in children under five years recorded during 2014. Regional prevalence for overweight and obesity, and their respective confidence intervalsto 95% were calculated. Moran index was used to determine patterns of grouping districts with high prevalence of overweight and/or obesity. Results. Data from 1834 districts and 2,318,980 children under five years were analyzed.158,738 cases (6.84%; CI 95%: 6.81 to 6.87) were overweight, while 56,125 (2.42%; CI 95%: 2.40 to 2.44) obesity.The highest prevalence of overweight were identified in the regions of Tacna (13.9%), Moquegua (11.8%), Callao(10.4%), Lima (10.2%) and Ica (9.3%), and in the same regions for obesity with 5.3%; 4.3%; 4.0%; 4.0% and 3.8% respectively. The spatial analysis found grouping districts of high prevalence in 10% of all districts for both overweight and obesity, identifying 199 districts for overweight (126 urban and 73 rural), and 184 for obesity (136 urban and 48 rural). Conclusions. The highest prevalence of overweight and obesity were identified in the Peruvian coast regions. Moreover, these regions are predominantly exhibited a spatial clustering of districts with high prevalence of overweight and obesity. (AU)^ien.
Descriptores:Sobrepeso
Obesidad Pediátrica
Sistemas de Información Geográfica
Perú
Límites:Humanos
Masculino
Femenino
Lactante
Preescolar
Medio Electrónico:http://www.rpmesp.ins.gob.pe/index.php/rpmesp/article/view/2298/2211 / es
Localización:PE14.1



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