Distribución espacial de la calidad de vida relacionada a la salud infantil en la provincia de Tucumán (Argentina)

 

ARTÍCULOS / ARTICLES

DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LA CALIDAD DE VIDA RELACIONADA A LA SALUD INFANTIL EN LA PROVINCIA DE TUCUMÁN (ARGENTINA)

María Laura Cordero

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) de Argentina

lcordero@ises.org.ar

ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-4311-0694

 

RESUMEN

Este trabajo se propuso caracterizar la distribución espacial de la calidad de vida relacionada a la salud infantil en dos departamentos con diferente índice de bienestar de la provincia de Tucumán (Argentina). Específicamente, interesó determinar la prevalencia de niños y niñas con bajas apreciaciones de su calidad de vida relacionada a la salud y conocer sus manifestaciones territoriales, pormenorizando las diferencias urbano-rurales. Se realizó un estudio ecológico, exploratorio-descriptivo, transverso en 1647 escolares. Se administró el cuestionario internacional KIDSCREEN-52, que indaga la calidad de vida relacionada a la salud a partir de diez dimensiones; además, se desarrollaron índices espaciales. Los mapas temáticos permitieron detectar particularidades en los contextos estudiados. Se destacó que alrededor de la mitad de los niños/as evaluados/as se sintieron acosados/as y/o rechazados/as por sus pares, mientras que los sentimientos de tristeza comprometieron a uno de cada tres participantes. Los resultados de este trabajo identificaron y delimitaron zonas de actuación prioritarias, detectando problemáticas infantiles específicas que requieren especial atención. Finalmente, la cartografía resultante constituye un insumo susceptible de ser utilizado en el planeamiento territorial de la atención a la salud, mejora de la calidad de vida y reducción de las desigualdades.

SPATIAL DISTRIBUTION OF HEALTH-RELATED QUALITY OF LIFE IN CHILDREN FROM TUCUMÁN (ARGENTINA)

ABSTRACT

The aim of this work was to characterize the spatial distribution of health-related quality of life in children from two departments with different welfare index in Tucumán (Argentina). Specifically, it was determined the prevalence of children with low appreciations of their health-related quality of life and their territorial manifestations, detailing urban-rural differences. An ecological, exploratory-descriptive, transverse study was carried out on 1647 schoolchildren. The KIDSCREEN-52 international questionnaire was applied, it explores ten dimensions of health-related quality of life, and also, spatial indexes were developed. The thematic maps allowed to detect particularities in the studied contexts. About half of the children evaluated felt harassed and /or rejected by their peers, while feelings of sadness compromised one in three participants. The results of this work identified and delimited priority action areas, detecting specific child problems that require special attention. Finally, the resulting cartography constitutes an input that can be used in the territorial planning of health care, improving the quality of life and reducing inequalities.

Recibido: 01-09-2018; Aceptado: 17-05-2019.

Cómo citar este artículo/Citation: Cordero, M. L. (2019). Distribución espacial de la calidad de vida relacionada a la salud infantil en la provincia de Tucumán (Argentina). Estudios Geográficos, 80 (287): e015. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201932.012

PALABRAS CLAVE: Distribución espacial de la población; Calidad de vida relacionada a la salud; Infancia; Calidad de vida; Población urbana; Población rural.

KEYWORDS: Population spatial distribution of the population; Health-related quality of life; Children; Quality of life; Urban population; Rural population.

Copyright: © 2019 CSIC. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia de uso y distribución Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0).

CONTENIDOS

RESUMEN
ABSTRACT
1. INTRODUCCIÓN
2. METODOLOGÍA
3. RESULTADOS
4. DISCUSIÓN
5. CONCLUSIONES
6. AGRADECIMIENTOS
NOTAS
BIBLIOGRAFÍA

 

1. INTRODUCCIÓN Top

El análisis geográfico se inicia por la localización, para identificar regularidades o singularidades de la distribución y avanzar tras los indicios de la explicación, mediante clasificaciones y comparaciones (Agostini, Brown y Góngora, 2008Agostini, C., Brown, P. y Góngora, D. (2008). Distribución Espacial de la Pobreza en Chile. Estudios de Economía, 35 (1), 79-110.; Íñiguez Rojas, 2003Íñiguez Rojas, L. (2003). Geografía y salud en cuba: tendencias y prioridades. Revista Cubana de Salud Pública, 1 (4), 295-306.). En el ámbito de la salud, las configuraciones espaciales de diferentes problemáticas abren puertas a interrogantes sobre sus causas y posibilitan la identificación de áreas prioritarias, orientando el diseño de políticas sociales.

La perspectiva espacial del estudio de la calidad de vida implica el abordaje de indicadores económicos, sociales y ambientales que buscan captar la multidimensionalidad de este constructo y plasmarla en mapas que describen territorios en diversas escalas (Velázquez, Mikkelsen, Linares y Celemín, 2010Velázquez, G. A., Mikkelsen, C., Linares, S. y Celemín, J. P. (2010). Calidad de vida en Argentina. Ranking del bienestar por departamentos (2010). Tandil, Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.). En Argentina, esta vertiente objetiva de la calidad de vida ha dado lugar a las sucesivas mediciones del índice de bienestar, que, desde la década de 1980, identifica disparidades en el territorio nacional (Velázquez, 2001Velázquez, G. (2001). Calidad de vida y fragmentación en la Argentina. La herencia de los noventa. Revista del CESLA, 4 (2), 162-194.; Velázquez et al., 2010Velázquez, G. A., Mikkelsen, C., Linares, S. y Celemín, J. P. (2010). Calidad de vida en Argentina. Ranking del bienestar por departamentos (2010). Tandil, Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.).

Por otra parte, entre los estudios de calidad de vida se reconoce una vertiente subjetiva que hace referencia a la autopercepción de bienestar que refieren las personas con relación a sus valores, sus intereses y sus aspiraciones (Gómez-Vela y Sabeh, 2000Gómez-Vela, M. y Sabeh, E. N. (2000). Calidad de vida. Evolución del concepto y su influencia en la investigación y la práctica. Investigación sobre Discapacidad en el INICO. Recuperado de https://campus.usal.es/~inico/investigacion/invesinico/calidad.htm.). Así, cada valoración se centra -en gran medida- en las propias vivencias, los entornos y la cultura. En esta suerte de autodiagnóstico están presentes recuerdos, asociaciones, lazos afectivos, ideologías y creencias, entre otros (Velázquez, 2001Velázquez, G. (2001). Calidad de vida y fragmentación en la Argentina. La herencia de los noventa. Revista del CESLA, 4 (2), 162-194.). En esta línea, se inscriben los estudios de calidad de vida relacionada a la salud, interesados por valorar las apreciaciones referidas a aspectos específicos que inciden en la salud; pudiendo estos ser propios (físicos y/o mentales) y/o ambientales (De Cunto, 2010De Cunto, C. (2010). ¿Qué es la calidad de vida relacionada con la salud?. Conexión Pediátrica, 1 (1), 1-3.). La calidad de vida relacionada a la salud en la infancia implica la valoración que realizan los propios niños y niñas de acuerdo con su desarrollo evolutivo, sus diferencias individuales y el contexto sociocultural, respecto de su funcionamiento físico, psicológico y social (Quiceno y Vinaccia, 2013Quiceno, J. M. y Vinaccia, S. (2013). Calidad de vida relacionada con la salud infantil: una aproximación desde la enfermedad crónica. Psychologia: avances de la disciplina, 7 (2), 69-86.). Las condiciones de vida que los atraviesan son determinantes del rendimiento académico, de la salud y la participación laboral y social de las futuras personas adultas (Rajmil, Díez y Peiró, 2010Rajmil, L., Díez, E. y Peiró, R. (2010). Desigualdades sociales en la salud infantil. Informe SESPAS 2010. Gaceta Sanitaria, 24 (Suppl 1), 42-48.). Así, el estudio de la calidad de vida relacionada a la salud remite a una mirada positiva de la salud, en tanto se orienta a la prevención de aspectos que podrían condicionar el crecimiento y el desarrollo en esta etapa especialmente vulnerable.

Los antecedentes sobre esta temática en América Latina, en general, y en Argentina, en particular, todavía son escasos. Circunscribiéndose principalmente a poblaciones escolares urbanas, han atendido a las particularidades de la calidad de vida relacionada a la salud con relación a la edad, el sexo, el estrato económico familiar, el rendimiento escolar, patologías especificas agudas y crónicas, el estado de nutrición, entre otros condicionantes (Cordero y Cesani, 2018Cordero, M. L. y Cesani, M. F. (2018). Sobrepeso, obesidad y salud percibida en contextos de pobreza de Tucumán, Argentina. Salud Colectiva, 14 (3), 563-578.; 2019Cordero, M. L. y Cesani, M. F. (2019). Calidad de vida relacionada a la salud, sobrepeso y obesidad en contextos de fragmentación socioterritorial de la provincia de Tucumán (Argentina). Nutrición clínica y dietética hospitalaria, 39 (1), 146-155.; Cordero, Mamondi, Berra y Cesani, 2017Cordero, M.L., Mamondi, V., Berra, S. y Cesani, M.F. (2017). Salud percibida y su relación con factores macrosociales e individuales en niños de dos departamentos de Tucumán, Argentina. Archivos Argentinos de Pediatría, 115 (3), 415-423.; Güedes, Villagra Astudillo, Moya Morales, del Campo Vecino y Pires Júnior, 2014Güedes, G. D., Villagra Astudillo, H., Moya Morales, J., Campo Vecino, J. del y Pires Júnior, R. (2014). Calidad de vida relacionada con la salud de adolescentes latinoamericanos. Revista Panamericana de Salud Pública, 35 (1), 46-52.; Mamondi, 2011Mamondi, V. (2011). Sobrepeso, obesidad y calidad de vida relacionada con la salud en niños y adolescentes escolarizados de la ciudad de Bahía Blanca. Argentina: Universidad Nacional de Córdoba. (Tesis de Maestría).; Núñez Rojas et al., 2010Núñez Rojas, A. C., Tobón Tobón, S., Henao, D. A., Serna Núñez, J. E., Rodríguez Hoyos, M. A. y Muñoz Pérez, A.A. (2010). Calidad de vida, salud y factores psicológicos en poblaciones no clínicas de dos municipios colombianos. Hacia la Promoción de la Salud, 15 (2), 125-142.; Quiceno y Vinaccia, 2013Quiceno, J. M. y Vinaccia, S. (2013). Calidad de vida relacionada con la salud infantil: una aproximación desde la enfermedad crónica. Psychologia: avances de la disciplina, 7 (2), 69-86.; Quintero, Lugo, García y Sánchez, 2011Quintero, C. A., Lugo, L. H., García, H. I. y Sánchez, A. (2011). Validación del cuestionario KIDSCREEN-27 de calidad de vida relacionada con la salud en niños y adolescentes de Medellín, Colombia. Revista colombiana de Psiquiatría, 40 (3), 470-487.; Urzúa, Caqueo-Urízar, Albornoz y Jara, 2013Urzúa, A., Caqueo-Urízar, A., Albornoz, N. y Jara, C. (2013). Calidad de vida en la infancia: estudio comparativo entre una zona rural y urbana en el norte de Chile. Revista chilena de pediatría, 84 (3), 276-284.; Urzúa, Cortés, Prieto, Vega y Tapia, 2009Urzúa, A., Cortés, E., Prieto, L., Vega, S. y Tapia, K. (2009). Autoreporte de la calidad de vida en niños y adolescentes escolarizados. Revista chilena de pediatría, 80 (3), 238-244.; Vinaccia Alpi y Quiceno, 2012Vinaccia Alpi, S. y Quiceno, J. M. (2012). Calidad de vida relacionada con la salud y enfermedad crónica: estudios colombianos. Psychol. av. discip, 6 (1), 123-136.). Considerando aspectos ambientales, estudios recientes realizados en Argentina identificaron que la percepción de los niños y niñas sobre su calidad de vida relacionada a la salud era diferente según las condiciones materiales del territorio que habitaban, encontrándose especialmente perjudicada en condiciones de pobreza y ruralidad (Cordero et al., 2017Cordero, M.L., Mamondi, V., Berra, S. y Cesani, M.F. (2017). Salud percibida y su relación con factores macrosociales e individuales en niños de dos departamentos de Tucumán, Argentina. Archivos Argentinos de Pediatría, 115 (3), 415-423.; Cordero, 2018aCordero, M. L. (2018a). Calidad de vida relacionada a la salud de niños y niñas rurales de Tucumán, Argentina (2015). Población y Salud en Mesoamérica, 16 (2), 4.; Cordero y Cesani, 2018Cordero, M. L. y Cesani, M. F. (2018). Sobrepeso, obesidad y salud percibida en contextos de pobreza de Tucumán, Argentina. Salud Colectiva, 14 (3), 563-578.; 2019Cordero, M. L. y Cesani, M. F. (2019). Calidad de vida relacionada a la salud, sobrepeso y obesidad en contextos de fragmentación socioterritorial de la provincia de Tucumán (Argentina). Nutrición clínica y dietética hospitalaria, 39 (1), 146-155.). No obstante, la calidad de vida relacionada a la salud no ha sido aún abordada desde la perspectiva de su distribución espacial.

En el territorio, la población y el ambiente se relacionan de manera particular, dando cuenta de singularidades que resultan de la interacción de los atributos ecológicos (Corrêa, 2003Corrêa, R. (2003). Região e organização espacial. São Paulo: Ática.). Más aún, se ha señalado que los factores contextuales pertenecen a diversos aspectos ambientales, culturales, sociales del entorno que pueden afectar a la salud por encima de la contribución de las características individuales agregadas (Bernard et al., 2007Bernard, P., Charafeddine, R., Frohlich, K., Daniel, M., Kestens, Y. y Potvin, L. (2007). Health inequalities and place: A theoretical conception of neighbourhood. Social Science & Medicine, 65 (9), 1839-1852.). En relación con lo expuesto, este trabajo se desarrolló en dos departamentos de la provincia de Tucumán (Argentina) claramente diferenciados en su índice de bienestar. Por un lado, Yerba Buena se erige como uno de los mejores lugares para vivir en Argentina, mientras que Simoca, se ubica entre el 25% de los departamentos más postergados (Velázquez et al., 2010Velázquez, G. A., Mikkelsen, C., Linares, S. y Celemín, J. P. (2010). Calidad de vida en Argentina. Ranking del bienestar por departamentos (2010). Tandil, Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.). En estos escenarios claramente contrastantes, se intuye que los procesos de territorialización subyacentes cristalizan en singulares configuraciones espaciales de la calidad de vida relacionada a la salud infantil.

Considerando este supuesto, en este trabajo se procuró explorar y describir la distribución espacial de la calidad de vida relacionada a la salud, en general, y de sus dimensiones constitutivas, en particular, tal como la manifiestan los niños y las niñas con edades comprendidas entre 8 y 12 años de edad que residen en departamentos con diferente índice de bienestar de Tucumán, Argentina[1]. Específicamente, en cada escenario interesó determinar la prevalencia infantil de bajas apreciaciones en los diferentes dominios y conocer las manifestaciones territoriales; pormenorizando en posibles diferencias urbano-rurales.

Para abordar estos objetivos, se consideró como estrategia fundamental el desarrollo de mapas temáticos. En su vertiente descriptiva, este tipo de análisis permite detectar agrupaciones espaciales, y contribuye a cuantificar en términos absolutos y relativos la importancia de las diferencias en un territorio (Silva Ayçaguer, Benavides Rodríguez y Vidal Rodeiro, 2003Silva Ayçaguer, L., Benavides Rodríguez, A. y Vidal Rodeiro, C. (2003). Análisis espacial de la mortalidad en áreas geográficas pequeñas. El enfoque bayesiano. Revista Cubana de Salud Pública, 29 (4), 314-322.). Para la producción de la cartografía, se desarrollaron indicadores espaciales que se expresaron en unidades geográficas pequeñas y permitieron arribar a un minucioso mosaico de unidades espaciales que plasman características propias de las áreas estudiadas, de importancia en el estudio y gestión de la salud infantil desde una mirada territorial (Cordero, 2017Cordero, M. L. (2017). Distribución espacial de la malnutrición infantil en Yerba Buena, Tucumán, Argentina (2014-2015). Población y Salud en Mesoamérica, 15 (1), 171-201.; Esnaola et al., 2009Esnaola, S., Montoya, I., Calvo, M., Ibáñez, B., Audicana, C., Ruiz, R., Aldasoro, E. y Martín, U. (2009). Desigualdades socioeconómicas en la mortalidad en el País Vasco y sus capitales: un análisis de áreas geográficas pequeñas (Proyecto MEDEA). Estudios Geográficos, 70 (267), 443-462.; Padilla Loredo, 2016Padilla Loredo, S. (2016). La crisis alimentaria y la salud en México. México: Castellanos editores.).

 

2. METODOLOGÍA Top

2.1. Diseño del estudio y población

Se realizó un estudio ecológico, exploratorio-descriptivo, transverso en unidades geográficas pequeñas de los departamentos en estudio (Figura 1). En Argentina, cada departamento constituye una unidad político-administrativa y se desagregan en fracciones censales; que a su vez contienen a los radios censales. Estos últimos constituyen la mínima unidad geoestadística nacional y están definidos por un espacio territorial que contiene aproximadamente 300 viviendas. Esto es así con el propósito de asignar cargas equilibradas; asegurando un mejor control de la cobertura territorial (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos –INDEC-, 2010Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135.).

Los radios censales, a su vez, pueden denominarse como urbanos, rurales o mixtos, según el tipo de población que contienen. Los urbanos, presentan solamente población agrupada y se conforman por manzanas y/o sectores pertenecientes a una localidad. Los rurales, presentan exclusivamente población dispersa, con viviendas distribuidas en campo abierto. Por su parte, son denominados como mixtos, aquellos radios donde confluye en proporciones variables tanto población rural dispersa en campo abierto, como población agrupada en pequeños poblados (INDEC, 2010Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135.).

En el caso de este trabajo, la población en estudio estuvo constituida por los niños y las niñas con escolaridad pública y edades comprendidas entre 8 y 12 años que residieron en los radios censales urbanos y rurales de los departamentos Yerba Buena y Simoca en Tucumán, Argentina.

Figura 1. Ubicación del area de estudio

Ubicación del area de estudio

[Descargar tamaño completo]

 

2.2 Procedimientos y fuentes de información

Para el desarrollo de este trabajo se acudió a fuentes de información secundaria que posibilitaron la selección y caracterización de los departamentos en estudio. Se consideró la información aportada por el Índice de Bienestar que integra datos provenientes de los Censos Nacionales y Estadísticas Vitales para describir la calidad de vida departamental, integrada por las dimensiones educación, salud, vivienda y calidad ambiental (Velázquez et al., 2010Velázquez, G. A., Mikkelsen, C., Linares, S. y Celemín, J. P. (2010). Calidad de vida en Argentina. Ranking del bienestar por departamentos (2010). Tandil, Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.).

En una segunda instancia, durante los años 2014 y 2015, se recolectaron datos primarios sobre calidad de vida relacionada a la salud infantil. Dado que el porcentaje de escolarización en Yerba Buena y Simoca es del 98% y 100%, respectivamente (INDEC, 2010Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135.), la muestra de niños y niñas fue relevada intencionalmente en instituciones educativas públicas. Para ello, se gestionaron los correspondientes permisos en la Secretaría de Educación Primaria, dependiente del Ministerio de Educación de la Provincia de Tucumán. Además, se consideraron las normativas éticas nacionales e internacionales de investigación humana. El protocolo de investigación fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación en Salud del Sistema Provincial de Salud de la Provincia de Tucumán y evaluado por el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).

Una vez recolectados los datos primarios, fueron excluidos los cuestionarios incompletos o con información dudosa, referidos a niños/as con edades no comprendidas en el rango etario, completados por escolares con residencia en otros departamentos y, aquellos que -aun residiendo en el área de estudio- habitaron en unidades censales mixtas. Esto supuso la exclusión del análisis de cuatro radios censales mixtos del departamento Yerba Buena y se efectuó con el fin de posibilitar las comparaciones entre el sector urbano y rural.

La determinación de la calidad de vida relacionada a la salud (CVRS) y sus dimensiones se estableció a partir de la aplicación de la versión argentina del cuestionario KIDSCREEN-52 (Berra et al., 2009Berra, S., Bustingorry, V., Henze, C., Díaz, M., Rajmil, L. y Butinof, M. (2009). Adaptación transcultural del cuestionario KIDSCREEN para medir calidad de vida relacionada con la salud en población argentina de 8 a 18 años. Archivos Argentinos de Pediatría, 107 (4), 307-314.; Berra, Tebé, Esandi y Carignano, 2013Berra, S., Tebé, C., Esandi, M. y Carignano, C. (2013). Fiabilidad y validez del cuestionario KIDSCREEN-52 para medir calidad de vida relacionada con la salud para población argentina de 8 a 18 años. Archivos Argentinos de Pediatría, 111 (1), 29-36.). Se trata de un instrumento válido y confiable, donde se indagan 52 ítems que conforman diez dimensiones: Bienestar Físico, Bienestar Psicológico, Estado de Ánimo, Autopercepción, Autonomía, Relación con los padres, Amigos y Apoyo Social, Entorno Escolar, Aceptación Social y Recursos Económicos (The KIDSCREEN Group Europe, 2006The KIDSCREEN Group Europe (2006). The KIDSCREEN Questionnaires. Quality of life questionnaires for children and adolescents. Germany: Pabst Science Publishers.). Los significados y alcances de cada dimensión se sintetizan en la Tabla 1.

Cada dimensión posee interrogantes, que se responden mediante una escala tipo Likert de cinco opciones y evalúan frecuencia o intensidad del atributo; con un período recordatorio de una semana. Las puntuaciones por dimensión se obtuvieron como promedio de las respuestas brindadas por el niño o la niña a cada pregunta. Posteriormente, los puntajes fueron transformados a valores Rasch, correspondientes a una media de 50 y una desviación estándar de 10 (The KIDSCREEN Group Europe, 2006The KIDSCREEN Group Europe (2006). The KIDSCREEN Questionnaires. Quality of life questionnaires for children and adolescents. Germany: Pabst Science Publishers.).

Seguidamente, se realizó un análisis descriptivo, calculándose para cada dimensión la prevalencia de baja calidad de vida relacionada a la salud (BCVRS), comprendiendo a aquellos casos que registraron valores por debajo de 40 (M-1DE).

Dado que la espacialización de indicadores de abajo hacia arriba (bottom-up) es considerada la estrategia más adecuada para obtener datos exactos sobre distribución espacial de una población en un territorio determinado (Santos Preciado, 2015Santos Preciado, J. (2015). La cartografía catastral y su utilización en la desagregación de la población. Aplicación al análisis de la distribución espacial de la población en el municipio de Leganés (Madrid). Estudios Geográficos, 76 (278), 309-333.), en este trabajo se geocodificó la información de cada niño/a participante a su correspondiente radio censal. Para ello, se trabajó con los registros escolares, dado que consignan el domicilio postal, posibilitando la agregación de los datos individuales a nivel de radios.

Posteriormente, se procedió al desarrollo y cálculo de los indicadores espaciales. Los índices son una herramienta cuantitativa que, mediante modelos matemáticos, simplifica los atributos y pesos de múltiples variables, proporcionando una explicación más amplia de un recurso o el atributo a evaluar y gestionar. Son esenciales para que los tomadores de decisión puedan evaluar la realidad al momento de implementar planes de acción (Celemín, Mikkelsen y Velázquez, 2015Celemín, J. P., Mikkelsen, C. A. y Velázquez, G. Á. (2015). La calidad de vida desde una perspectiva geográfica: integración de indicadores objetivos y subjetivos. Revista Universitaria de Geografía, 24 (1), 63-84.).

En cada radio censal se calculó el porcentaje de baja calidad de vida relacionada a la salud (PBCVRS). Se trató de un indicador cuantitativo referido al porcentaje de casos con puntuaciones inferiores a 40 puntos en la unidad censal. En el numerador se consignó la cantidad de casos con BCVRS del radio, mientras que el denominador contuvo el total de niños relevados que residieron en el radio. Para cada dimensión se calculó:

Porcentaje de baja calidad de vida relacionada a la salud (PBCVRS)= (total de niños con BCVRS/ total de niños del radio censal) x 100

Este indicador permitió obtener diez mapas temáticos para cada departamento. Las categorías consideradas en la cartografía determinaron radios con adecuada CVRS, en aquellos radios donde el valor obtenido fue igual a cero; implicando esto la ausencia de BCVRS.

Además, el PBCVRS pudo ser bajo; cuando el porcentaje se encontró entre 1 y 33%, moderado; cuando el PBCVRS reportó valores en el radio comprendidos entre 34 y 66%y, finalmente, alto; en aquellas unidades censales donde más del 66% de los casos reportó BCVRS.

Para compendiar información precedente, se elaboró el Índice Sintético de Calidad de Vida Relacionada a la Salud (ISCVRS). Este resumió e integró los casos con valores de BCVRS en la unidad censal. Se tuvo en cuenta el siguiente cálculo:

ISBCVRS= (Ʃ 1- (Valor máximo PBCVRS - PBCVRS de la dimensión)) / (Valor máximo PBCVRS – Valor mínimo PBCVRS)

Para la representación cartográfica, se establecieron rangos en consideración al método de clasificación de intervalos iguales. En el caso de Yerba Buena, la amplitud del rango fue de 0 a 9 puntos; esto implicó que puntajes omegas inferiores a 1.46 representaran un índice bajo; entre 1.46 y 2, índice moderado; y superiores a 2, índice alto. En Simoca, por su parte, los puntajes presentaron un rango de 0 a 4.22, encontrándose que, valores menores a 2.51 correspondieron a un índice bajo, entre 2.51 y 3.14; moderado y, superior a 3.14; elevado.

2.3. Procesamiento estadístico

El procesamiento estadístico se realizó con el Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales (Statistical Package for the Social Sciences –SPSS-) versión 25.0, en una base de datos diseñada ad-hoc.

Para el manejo de la cartografía, se empleó el programa QGIS versión 2.18.16. Se trata de un sistema de información geográfica de código libre donde se trabajó con los archivos shape (.shp) de la provincia de Tucumán (INDEC, 2010Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135.). Estos archivos almacenan la ubicación geométrica y la información de atributos de las entidades geográficas.

Los valores obtenidos para cada indicador fueron incorporados a los archivos shape como atributos del radio censal. Por tratarse de datos numéricos referidos a una población, fueron representados con escalas de grises graduadas según los diferentes rangos establecidos.

Finalmente, la cartografía se elaboró con el sistema de coordenadas geográficas POSGAR 2007/ Argentina 3, derivado de la adopción del Nuevo Marco de Referencia Geodésico Nacional (Instituto Geográfico Nacional, 2017Instituto Geográfico Nacional (2017). Instituto Geográfico Nacional. Recuperado de http://www.ign.gob.ar/.).

 

3. RESULTADOS Top

3.1. Los departamentos en estudio: Yerba Buena y Simoca como contextos diferenciados de bienestar

Yerba Buena se localiza al oeste de la capital provincial, en una extensión de 160 km². Se encuentra integrada por 76 radios censales, de los cuales 67 son definidos como urbanos, cinco son rurales y cuatro, mixtos. Administrativamente está conformada por la comuna rural de San Javier, la comuna de Cebil Redondo y el área municipal; esta última de gran importancia dado que constituye parte del Área Metropolitana de Tucumán (INDEC, 2010Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135.).

La actual heterogeneidad que caracteriza a este territorio se fue prefigurando desde la instauración de sus primeros centros poblados, donde convivieron la función agrícola y la función de veraneo (Malizia y Paolasso, 2009Malizia, M. y Paolasso, P. (2009). Countries y barrios privados en Yerba Buena, Gran San Miguel de Tucumán, Argentina: nuevas formas de expansión urbana. Estudios Demográficos y Urbanos, 24 (3), 583-613.). Todos ellos, se ubicaron en la actual región urbana y presentaron diferentes lógicas de ocupación del espacio, funcionalidades y crecimiento (Cordero, 2017Cordero, M. L. (2017). Distribución espacial de la malnutrición infantil en Yerba Buena, Tucumán, Argentina (2014-2015). Población y Salud en Mesoamérica, 15 (1), 171-201.).

Por un lado, hacia el noreste, el núcleo industrial azucarero, donde la población se integró por residentes rurales locales y migrantes que arribaron en busca de trabajo, atraídos por la dinámica económica que generaba la actividad en los ingenios azucareros. Este territorio, respondía a una identidad caracterizada por clases bajas, que agudizaron su condición de pobreza luego del cierre masivo de los ingenios tucumanos en 1966; durante la dictadura militar[2]. Este sector, que corresponde a la periferia urbana y se localiza en Cebil Redondo, presenta un entorno indiferenciado, poco atractivo y con limitada infraestructura de servicios (Boldrini-Peralta, Del Castillo y Malizia, 2014Boldrini Peralta, P., Castillo, A. del y Malizia, M. (2014). Condiciones de vida y fragmentación socio-espacial en el Aglomerado Gran San Miguel de Tucumán (noroeste argentino). Estudios Socioterritoriales, 1 (1), 15-43.). Por otra parte, el centro del área urbana constituyó un enclave de clases altas, donde se erigieron villas planificadas con acceso a servicios (Barbieri y Silva, 2017Barbieri, M. y Silva, M. (2017). Historia del municipio de Yerba Buena. Argentina: Imago Mundi.; Ferrari, 2000Ferrari, M. (2000). El desarrollo urbano de Yerba Buena y su verificación como suburbio jardín de San Miguel de Tucumán. Argentina: Universidad Nacional de Tucumán.). Actualmente, esta zona corresponde al centro del área municipal, dispone de infraestructura de servicios, crecimiento comercial y su población es aquella que posee mayores recursos y oportunidades. No obstante, el sector urbano reúne en la actualidad barrios planificados, terrenos ilegalmente ocupados con construcciones precarias, barrios residenciales y urbanizaciones cerradas (Mertins, 1995Mertins, G. (1995). La diferenciación socio-espacial y funcional de ciudades Latinoamericanas: ejemplos del noroeste argentino. I Congreso Investigación social. Región y Sociedad en Latinoamérica. Su problemática en el noroeste argentino. Tucumán, Argentina: Universidad Nacional de Tucumán.).

En el área rural de Yerba Buena, las viviendas revelan el contraste en las condiciones de vida de sus habitantes. En este paisaje de sierras es posible identificar, en lo alto de las lomadas; las residencias de fin de semana de familias de clases media y alta, mientras que, al pie de estas se ubican viviendas deficitarias de los estratos bajos (Cordero, 2017Cordero, M. L. (2017). Distribución espacial de la malnutrición infantil en Yerba Buena, Tucumán, Argentina (2014-2015). Población y Salud en Mesoamérica, 15 (1), 171-201.). Este fenómeno se enmarca en un proceso de alcance global, observado cada vez con mayor frecuencia en escenarios rurales del país con gran valoración natural-paisajística. La migración de amenidad implica una nueva forma de habitar los ámbitos rurales, donde los sectores con mayor poder adquisitivo arriban a estos escenarios deseados, es decir, áreas rurales valoradas por sus características estéticas y recreativas (McIntyre, 2011McIntyre, N. (2011). Mobilities, Lifestyles and Imagined Worlds. Simposio Internacional de gobernanza y cambios territoriales: experiencias comparadas de migración de amenidad en las Américas. Recuperado de http://www.amenitymigration.org/publications.; Moss, 2006Moss, L. (Ed.) (2006). The amenity migrants. Seeking and sustaining mountains and their cultures. UK: CABI.). Se trata de un fenómeno que genera tensiones y disputas por el territorio, a la vez que promueve o agudiza procesos de segregación social y fragmentación territorial (Rainer y Malizia, 2014Rainer, G. y Malizia, M. (2014). Los countries en el country. Migración de amenidad, vino de altura y uranizaciones cerradas en Cafayate (Salta, Argentina). Journal of Latin American Geography, 13 (1), 39-66.).

La Figura 2A presenta las puntuaciones del Índice de Bienestar de los años 2001 y 2010. Se advierte que Yerba Buena registró en ambos años el valor más elevado de la provincia (7.35 y 7.79 respectivamente) (Velázquez, 2001Velázquez, G. (2001). Calidad de vida y fragmentación en la Argentina. La herencia de los noventa. Revista del CESLA, 4 (2), 162-194.; Velázquez et al., 2010Velázquez, G. A., Mikkelsen, C., Linares, S. y Celemín, J. P. (2010). Calidad de vida en Argentina. Ranking del bienestar por departamentos (2010). Tandil, Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.). Por otra parte, en la Figura 2B se destaca que constituye uno de los siete departamentos provinciales en presentar un comportamiento estable en los dos periodos censales; manteniéndose por encima de la mediana provincial (cuadrante b). En el marco nacional, su puntaje lo ubica por encima del percentil 75, siendo este valor superior al reportado entre los departamentos del Norte Grande Argentino[3]. Además, se posiciona como uno de los mejores lugares para vivir del país (15° puesto del ranking nacional de bienestar) (Velázquez, 2001Velázquez, G. (2001). Calidad de vida y fragmentación en la Argentina. La herencia de los noventa. Revista del CESLA, 4 (2), 162-194.; Velázquez et al., 2010Velázquez, G. A., Mikkelsen, C., Linares, S. y Celemín, J. P. (2010). Calidad de vida en Argentina. Ranking del bienestar por departamentos (2010). Tandil, Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.).

Por otra parte, Simoca se ubica al sudeste de la provincia de Tucumán y a 52 Km de la capital. Es ocho veces más grande que Yerba Buena (1261 km²) y tiene menos de la mitad de sus habitantes; de los cuales, el 76% reside en ámbitos rurales (INDEC, 2010Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135.).

El área urbana está conformada por seis radios censales que integran el municipio (INDEC, 2010Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135.). Se ubica hacia el norte departamental y es atravesada de norte a sur por la Ruta Nacional 157, arteria que lo comunica con la capital provincial.

En el área rural, conformada por 62 radios censales, se distinguen dos sectores: el área centro-oeste, que constituye un sector cañero marginal, mientras que, el este constituye un ámbito donde la ausencia de rutas, los suelos bajos y salitrosos y las áreas propensas al anegamiento limitan la producción agrícola y ganadera, y, en consecuencia, los asentamientos humanos permanentes (Garrido, 2017Garrido, B. (2017). Historia del municipio de Simoca. Argentina: Imago Mundi.). Estos aspectos colaboran en la situación de vulnerabilidad de sus residentes que, además, anualmente enfrentan inundaciones en temporada de lluvias (Cordero, 2018aCordero, M. L. (2018a). Calidad de vida relacionada a la salud de niños y niñas rurales de Tucumán, Argentina (2015). Población y Salud en Mesoamérica, 16 (2), 4.). Dado lo expuesto, la densidad poblacional es variable y disminuye hacia el sur, en coincidencia con la decreciente aptitud del suelo.

En las áreas rurales residen fundamentalmente pequeños productores dedicados al cultivo de caña de azúcar, trigo, maíz y soja. Se trata de un campesinado numeroso, con economías de subsistencia (cultivo para el autoconsumo o trueque en ferias) y una alta dependencia de la actividad agrícola (Cordero, 2018aCordero, M. L. (2018a). Calidad de vida relacionada a la salud de niños y niñas rurales de Tucumán, Argentina (2015). Población y Salud en Mesoamérica, 16 (2), 4.; Garrido, 2017Garrido, B. (2017). Historia del municipio de Simoca. Argentina: Imago Mundi.).

Dada esta caracterización, no extraña que Simoca se ubique entre los puestos más bajos del Índice de Bienestar tanto en el año 2001 como en el 2010, con puntuaciones de 4.40 y 5.50, respectivamente (Figura 2A) (Velázquez, 2001Velázquez, G. (2001). Calidad de vida y fragmentación en la Argentina. La herencia de los noventa. Revista del CESLA, 4 (2), 162-194.; Velázquez et al., 2010Velázquez, G. A., Mikkelsen, C., Linares, S. y Celemín, J. P. (2010). Calidad de vida en Argentina. Ranking del bienestar por departamentos (2010). Tandil, Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.). Si bien se detecta que en el año 2010 escaló dos posiciones, la Figura 2B permite constatar que, a pesar de este incremento, persiste entre los nueve departamentos más rezagados, por debajo de la mediana provincial para ambos periodos (cuadrante c). Más aún, en el marco nacional se localiza en el puesto 451°, posicionándose por debajo del percentil 25 (Velázquez, 2001Velázquez, G. (2001). Calidad de vida y fragmentación en la Argentina. La herencia de los noventa. Revista del CESLA, 4 (2), 162-194.; Velázquez et al., 2010Velázquez, G. A., Mikkelsen, C., Linares, S. y Celemín, J. P. (2010). Calidad de vida en Argentina. Ranking del bienestar por departamentos (2010). Tandil, Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.).

Figura 2. Índice de bienestar (2001-2010): ubicación relativa de los departamentos Yerba Buena y Simoca (provincia de Tucumán)

Índice de bienestar (2001-2010): ubicación relativa de los departamentos Yerba Buena y Simoca (provincia de Tucumán)

[Descargar tamaño completo]

 

3.2. La espacialización de la calidad de vida relacionada a la salud infantil

La muestra final quedó conformada por 1647 participantes. En el caso de Yerba Buena, se recabaron datos pertenecientes a 985 escolares que representaron al 17% de los niños/as urbanos/as y al 55% de los niños/as rurales (INDEC, 2010Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135.). En el caso de Simoca, los 662 escolares evaluados representaron al 43% y 26% de la población infantil urbana y rural, respectivamente (INDEC, 2010Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135.).

La Tabla 1 presenta las prevalencias de BCVRS por dimensión, a partir de lo informado por los participantes. Las peores magnitudes se detectaron en el dominio Aceptación Social y Estado de Ánimo, mientras que las frecuencias más bajas se detectaron en la percepción del Entorno Escolar y el Bienestar Psicológico. Las dimensiones con magnitudes más elevadas se distribuyeron equitativamente entre ambos departamentos, aunque las diferencias no fueron sustanciales. La brecha más elevada se manifestó en la dimensión Aceptación Social, donde Yerba Buena presentó mayor prevalencia de niños/as que las informaron; siendo esta diferencia 4.4 puntos porcentuales superior a la encontrada en Simoca (Tabla 1).

Tabla 1. Prevalencias de baja calidad de vida relacionada a la salud: muestra general, Yerba Buena y Simoca (Tucuman, Argentina)

Prevalencias de baja calidad de vida relacionada a la salud: muestra general, Yerba Buena y Simoca (Tucuman, Argentina)

[Descargar tamaño completo]

 

Para el abordaje territorial de la CVRS, dado que en cada ámbito se trabajó con los radios censales donde residieron los casos relevados, en Yerba Buena, estuvieron implicados 62 radios, que representaron el 86% de las unidades censales elegibles. En Simoca, se trabajó con 27 unidades, que representaron al 40% de los radios departamentales. Este sentido, merece la pena señalar los fuertes condicionamientos para el relevamiento de datos en este ámbito, en donde las barreras geográficas y de infraestructura limitaron el acceso a los casos de estudio[4]. Los efectos de esta limitación quedaron plasmados en la cartografía donde se presentaron radios censales sin datos.

Las Figuras 3 y 4 presentan las particularidades de la cartografía departamental para cada dimensión siendo posible identificar aquellos radios censales donde se encuentra mayor concentración de niños y niñas con peores apreciaciones. En concordancia con lo previamente reseñado, en la cartografía de Yerba Buena (Figura 3), se destaca la expresión territorial de la dimensión Aceptación Social (Mapa N°9), por presentar mayor número de radios censales con elevadas magnitudes. El Mapa N°3, correspondiente a la espacialización de los Estados de Ánimo, también destaca por presentar mayor cantidad de unidades con magnitudes elevadas.

En el caso de Simoca, la Figura 4 evidencia que la cartografía presenta, en general, mayoría de radios con porcentajes medios y altos; con una situación más perjudicada en el entorno rural. El Mapa N°9, que plasma los hallazgos de la dimensión Aceptación Social, es el que exhibe mayor número de radios con elevada magnitud, evidenciando, además, compromiso elevado en el sector urbano.

Figura 3. Dimensiones de la calidad de vida relacionada a la salud en Yerba Buena

Dimensiones de la calidad de vida relacionada a la salud en Yerba Buena

[Descargar tamaño completo]

 

Figura 4. Dimensiones de la baja calidad de vida relacionada a la salud en Simoca

Dimensiones de la baja calidad de vida relacionada a la salud en Simoca

[Descargar tamaño completo]

 

En la Figura 5, se presentan dos mapas que condensan los resultados por dimensión a partir de la espacialización del ÍSBCVRS. En Yerba Buena, la mayoría de las unidades espaciales presentó magnitudes moderadas y bajas, encontrándose solo dos radios censales urbanos con magnitud elevada (Figura 5). En las áreas rurales, el ISBCVRS expresó valores moderados, mientras que, en las áreas urbanas, la distribución fue heterogénea, evidenciándose radios contiguos con valores contrarios.

Por otro lado, en la cartografía de Simoca se evidencia un predominio de unidades geográficas con moderado y elevado índice de niños/as con BCVRS. El sector rural destaca por reunir todos los radios con índice alto.

Figura 5. Distribucion espacial de la baja calidad de vida relacionada a la salud en Yerba Buena (a) y Simoca (b) (Tucuman, Argentina)

Distribucion espacial de la baja calidad de vida relacionada a la salud en Yerba Buena (a) y Simoca (b) (Tucuman, Argentina)

[Descargar tamaño completo]

 

 

4. DISCUSIÓN Top

En las últimas décadas, ha resurgido el interés por investigar los efectos del lugar de residencia sobre la salud de las personas; ampliando las tradicionales perspectivas centradas en el sujeto (Macintyre, Ellaway y Cummins, 2002Macintyre, S., Ellaway, A. y Cummins, S. (2002). Place effects on health: how can we conceptualise, operationalise and measure them?. Social Science & Medicine, 55 (1), 125-139.). Las variaciones regionales en la salud que no pueden explicarse solamente desde las variables composicionales o atendiendo a los niveles de carencia individuales, han motivado este nuevo encuadre y se sostiene que, para lograr una mayor efectividad, la política de salud debe contemplar tanto las personas como los lugares (Macintyre et al., 2002Macintyre, S., Ellaway, A. y Cummins, S. (2002). Place effects on health: how can we conceptualise, operationalise and measure them?. Social Science & Medicine, 55 (1), 125-139.; Patel, 2008Patel, R. (2008). Obesos y famélicos. El impacto de la globalización en el sistema. Barcelona, España: Los libros del lince.; Sloggett y Joshi, 1994Sloggett, A. y Joshi, H. (1994). Higher mortality in deprived areas: community or personal disadvantage?. British Medical Journal, 309 (6967), 1470-1474.; Smith y Cummins, 2009Smith, D. y Cummins, S. (2009). Obese Cities: How Our Environment Shapes Overweight. Geography Compass, 3 (1), 518-535.; Waitzman y Smith, 1998Waitzman, N. J. y Smith, K. R. (1998). Phantom of the area: poverty-area residence and mortality in the United States. American Journal of Public Health, 88 (6), 973-976.). La espacialización de fenómenos de salud es un método robusto y de bajo costo para detectar la concentración o dispersión de resultados. Esta perspectiva permite dar entidad al contexto en que se presenta un determinado evento, poniendo en juego y posibilitando la comprensión de los procesos socioambientales subyacentes. En este sentido, la categoría espacio tiene un valor intrínseco en el análisis de las relaciones entre salud, sociedad y ambiente (Barcellos, 2003Barcellos, C. (2003). Unidades y escalas en los análisis espaciales en salud. Revista Cubana de Salud Pública, 29 (4), 307-313.).

Por otra parte, en el estudio de la calidad de vida relacionada a la salud, el relato desde los propios actores es orientador de las acciones de promoción de la salud y prevención de enfermedades que demanda una comunidad en particular. En un sentido más amplio, esta mirada subjetiva de la calidad de vida provee información innovadora respecto de las tradicionales mediciones de bienestar social, por cuanto presenta un enfoque centrado en las potencialidades más que en las carencias; desde una perspectiva de respeto por los derechos humanos (Tonon, 2007Tonon, G. (2007). La propuesta teórica de la calidad de vida como escenario facilitador de construcción de redes de investigación. Hologramática, 7 (1), 15-21.).

Los antecedentes que han logrado productos cartográficos en esta materia, explican que las disparidades territoriales constituyen la manifestación particular de procesos históricos y sociales que repercuten en la salud colectiva de diferentes poblaciones (Audureau, Rican y Coste, 2013Audureau, E., Rican, S. y Coste, J. (2013). From deindustrialization to individual health-related quality of life: Multilevel evidence of contextual predictors, mediators and modulators across French regions. Health & Place, 22 (1), 140-152.; Bell, Sami Kruse, Simons y Brussoni, 2014Bell, N., Sami Kruse, S., Simons, R. y Brussoni, M. (2014). A spatial analysis of functional outcomes and quality of life outcomes after pediatric injury. Injury Epidemiology, 1 (1), 1-16.). Disponer de una perspectiva territorial de la calidad de vida relacionada a la salud constituye un primer paso para elucidar como sus dimensiones constitutivas se manifiestan en el contexto local, de manera de planificar acciones y localizar recursos adecuados a las necesidades sentidas por la comunidad en materia sanitaria.

Considerando lo expuesto, este trabajo acudió a los marcos teóricos y metodológicos de la Geografía para dar cuenta de la distribución espacial de la calidad de vida relacionada a la salud de la infancia tucumana residente en contextos diferenciados de bienestar material. Los mapas temáticos proporcionaron una minuciosa caracterización de la variabilidad espacial de la calidad de vida relacionada a la salud, identificando aquellas unidades censales con mayor compromiso. En el caso de Yerba Buena, las unidades territoriales expresaron grandes disparidades con problemáticas altamente focalizadas. Se advierte, además, que el sector urbano contuvo los radios con mayor deterioro en la calidad de vida relacionada a la salud. Estas localizaciones específicas abren nuevos interrogantes y futuras líneas para estudios de casos que versen sobre los aspectos socioambientales que estarían operando en las áreas identificadas.

No obstante, se intuye que este hallazgo puede comprenderse atendiendo a la literatura que caracteriza a Yerba Buena como un territorio de desigualdad persistente (Barbieri y Silva, 2017Barbieri, M. y Silva, M. (2017). Historia del municipio de Yerba Buena. Argentina: Imago Mundi.; Cordero, 2017Cordero, M. L. (2017). Distribución espacial de la malnutrición infantil en Yerba Buena, Tucumán, Argentina (2014-2015). Población y Salud en Mesoamérica, 15 (1), 171-201.; Cordero y Cesani, 2018Cordero, M. L. y Cesani, M. F. (2018). Sobrepeso, obesidad y salud percibida en contextos de pobreza de Tucumán, Argentina. Salud Colectiva, 14 (3), 563-578.; Cordero et al., 2017Cordero, M.L., Mamondi, V., Berra, S. y Cesani, M.F. (2017). Salud percibida y su relación con factores macrosociales e individuales en niños de dos departamentos de Tucumán, Argentina. Archivos Argentinos de Pediatría, 115 (3), 415-423.; Malizia y Paolasso, 2009Malizia, M. y Paolasso, P. (2009). Countries y barrios privados en Yerba Buena, Gran San Miguel de Tucumán, Argentina: nuevas formas de expansión urbana. Estudios Demográficos y Urbanos, 24 (3), 583-613.). Se ha señalado que, en una sociedad, las formas de organización social, jurídica y económica definen el uso y la distribución de los recursos disponibles entre sus habitantes; dando lugar a distintas manifestaciones espaciales de la desigualdad (Longhi, Paolasso, Bolsi, Velázquez y Celemín, 2013Longhi, H. F., Paolasso, P. C., Bolsi, A. S. C., Velázquez, G. A. y Celemín, J. P. (2013). Fragmentación socioterritorial y condiciones de vida en la Argentina en los albores del siglo XXI. Revista Latinoamericana de Población, 7 (12), 99-128.; Veiga, 2009Veiga, D. (2009). Desigualdades sociales y Fragmentación urbana. En H. Poggiese y T. T. Cohen Egler (comps.), Otro desarrollo urbano: ciudad incluyente, justicia social y gestión democrática (pp. 51-61). Buenos Aires, Argentina: CLACSO. Recuperado de http://www.biblioteca.clacso.edu.ar/ar/libros/campus/poggiese/07veiga.pdf.). Cuando la desigualdad se materializa en el territorio de manera persistente, se convierte en fragmentación. Esta fragmentación opera en la configuración del espacio urbano y el tejido social de Yerba Buena, segregando las clases sociales que lo habitan (Boldrini Peralta et al., 2014Boldrini Peralta, P., Castillo, A. del y Malizia, M. (2014). Condiciones de vida y fragmentación socio-espacial en el Aglomerado Gran San Miguel de Tucumán (noroeste argentino). Estudios Socioterritoriales, 1 (1), 15-43.; Cordero y Cesani, 2018Cordero, M. L. y Cesani, M. F. (2018). Sobrepeso, obesidad y salud percibida en contextos de pobreza de Tucumán, Argentina. Salud Colectiva, 14 (3), 563-578.; Valdés, 2016Valdés, E. (2016). La ciudad dual y los nuevos fragmentos urbanos: los guetos de la riqueza. Administración Pública y Sociedad, 1-16.). Así, los mapas de este departamento estarían evidenciando, a partir de las voces de sus niños y niñas, una nueva dimensión de su carácter fragmentado.

Desde esta perspectiva, los mapas de Yerba Buena permiten coincidir con otros estudios reveladores que demostraron que vivir en barrios con condiciones desventajosas, aledaños a zonas con condiciones de vida adecuada, reviste efectos negativos en la salud[5] (Diez Roux, 2001Diez Roux, A. (2001). Investigating Neighborhood and Area Effects on Health. American Journal of Public Health, 91 (11), 1783-1789.; Diez-Roux, Northridge, Morabia, Bassett y Shea, 1999Diez-Roux, A., Northridge, M., Morabia, A., Bassett, M. y Shea, S. (1999). Prevalence and social correlates of cardiovascular disease risk factors in Harlem. American Journal of Public Health, 2 (23), 302-307.). En otras palabras y tal como lo expresan Benach y Muntaner (2005Benach, J. y Muntaner, C. (2005). Aprender a mirar la salud. Como la desigualdad social daña nuestra salud?. Venezuela: Instituto de Altos Estudios en Salud Pública.) ser pobre y vivir en una zona rica puede ser más dañino para la salud, que ser aún más pobre, pero vivir en una zona pobre. Esto es así porque la capacidad de ciertos grupos sociales con mejor pasar económico y con recursos para gestionar su salud, estaría enmascarando las reales necesidades de la población vulnerable; invisibilizada desde el análisis de los tradicionales indicadores censales en escalas provinciales o departamentales (Cordero, 2017Cordero, M. L. (2017). Distribución espacial de la malnutrición infantil en Yerba Buena, Tucumán, Argentina (2014-2015). Población y Salud en Mesoamérica, 15 (1), 171-201.; Padilla Loredo, 2016Padilla Loredo, S. (2016). La crisis alimentaria y la salud en México. México: Castellanos editores.; Roses, 2003Roses, M. (2003). Informe anual de la directora de la OPS. La transición hacia un nuevo siglo de salud en Las Américas. Washington, D.C.: OPS.).

Por otra parte, en Simoca se detectó que mientras el área urbana presentó prevalencias moderadas de niños y niñas con apreciaciones perjudicadas, el área rural, en cambio, reveló heterogeneidades con un claro predominio de magnitudes moderadas y altas. Se encuentra en este distrito una particular manifestación de la desigualdad, donde los procesos sociohistóricos cristalizan en peores condiciones en áreas rurales específicas. Si bien, y tal como se expresó previamente, las limitaciones para la confección de la cartografía en este escenario requieren de cautela a la hora de efectuar generalizaciones, se considera que los factores contextuales estarían cobrando un rol preponderante en los resultados encontrados. En este sentido, Smith y Cummins (2009Smith, D. y Cummins, S. (2009). Obese Cities: How Our Environment Shapes Overweight. Geography Compass, 3 (1), 518-535.) hacen referencia al concepto de amplificación de las privaciones, para explicar que las poblaciones que son vulnerables y que, además, residen en contextos históricamente desfavorables presentan un peor acceso a recursos promotores de la salud y mayor exposición a efectos que la perjudican.

La organización y distribución espacial de factores promotores o perjudiciales ejerce un efecto sobre la salud, con independencia de características individuales como la edad, el sexo, la educación, las costumbres y tradiciones, etc. (Smith y Cummins, 2009Smith, D. y Cummins, S. (2009). Obese Cities: How Our Environment Shapes Overweight. Geography Compass, 3 (1), 518-535.). En consonancia con estos postulados, estudios previos en este distrito han señalado peores indicadores socioambientales y de salud infantil en sectores rurales, especialmente aquellos distales al núcleo urbano, hecho que condice con sus históricos registros censales (Cordero, 2018aCordero, M. L. (2018a). Calidad de vida relacionada a la salud de niños y niñas rurales de Tucumán, Argentina (2015). Población y Salud en Mesoamérica, 16 (2), 4.; Cordero y Cesani, 2018Cordero, M. L. y Cesani, M. F. (2018). Sobrepeso, obesidad y salud percibida en contextos de pobreza de Tucumán, Argentina. Salud Colectiva, 14 (3), 563-578.; Cordero y Longhi, 2017Cordero, M. L. y Longhi, F. (2017). Mundo rural, pobreza y salud infantil en el departamento Simoca (Tucumán) en los primeros años del siglo XXI. XIV Jornadas Argentinas de Estudios de Población. I Congreso Internacional de Población del Cono Sur. Santa Fe , Universidad Nacional del Litoral, 20-22 de septiembre.; Cordero et al., 2017Cordero, M.L., Mamondi, V., Berra, S. y Cesani, M.F. (2017). Salud percibida y su relación con factores macrosociales e individuales en niños de dos departamentos de Tucumán, Argentina. Archivos Argentinos de Pediatría, 115 (3), 415-423.; Salas et al., 2007Salas, M. A., Hogas, A., Casacci, M. E., Medina, D., Carreras, J. y García, A. (2007). Comportamientos violentos entre pares en zona rural o comportamientos solidarios. XIV Jornadas de Investigación y Tercer Encuentro de Investigadores en Psicología del Mercosur. Buenos Aires: Universidad de Buenos Aires.; INDEC, 2001Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2001). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2001. Recuperado de https://bit.ly/33xPy8s.).

Respecto a las prevalencias de la calidad de vida relacionada a la salud infantil, en ambos distritos se destacó que alrededor de la mitad de los evaluados se sintió acosado y/o rechazado por sus pares; mientras que los sentimientos de tristeza e infelicidad comprometieron a uno de cada tres niños. Estos resultados permiten detectar y priorizar problemáticas específicas que requieren especial atención en este grupo etario vulnerable, que actualmente no constituye una población objetivo de programas de salud pública.

Finalmente, se concluye que, en contextos diferenciados de bienestar material, disponer de mapas temáticos descriptivos a nivel de radios censales permite visibilizar problemas específicos y delimitar zonas de actuación prioritarias. Así, la cartografía resulta un producto susceptible de ser utilizado en el planeamiento territorial de la atención a la salud, mejora de la calidad de vida y reducción de las desigualdades. Pero, además, dado que los productos cartográficos son de fácil interpretación, facilitan la transferencia de resultados a los actores comunitarios; empoderándolos en el conocimiento de sus propios problemas de salud.

No obstante, como limitación se puede mencionar que, si bien el tamaño muestral resultó representativo del grupo en estudio, sólo posibilitó un análisis cartográfico exploratorio-descriptivo, siendo necesario nuevos trabajos de tipo analítico (análisis espacial) y predictivo (modelos geoestadísticos) con poblaciones infantiles más numerosas. Los análisis inferenciales permitirían confeccionar mapas analíticos de calidad de vida y constituirían un próximo paso en el avance del conocimiento de la salud infantil en Tucumán. Por último, se reconoce la importancia y la necesidad de efectuar estudios interdisciplinarios que articulen enfoques cuali-cuantitativos, que sin dudas fortalecerán los resultados encontrados, especialmente donde se detectaron las situaciones más perjudicadas.

 

5. CONCLUSIONES Top

La cartografía elaborada materializa una perspectiva interdisciplinaria de la salud, que da cuenta de diferencias en los departamentos estudiados y propone nuevos interrogantes acerca del significado de la presencia o ausencia, agrupamiento o dispersión de las problemáticas estudiadas. En el departamento Yerba Buena, caracterizado por un alto índice de bienestar, los problemas de salud se expresaron de manera irregular y heterogénea a lo largo de las unidades espaciales; evidenciándose problemáticas altamente focalizadas en el área urbana. En Simoca, departamento con bajo índice de bienestar, las peores magnitudes en las apreciaciones de la salud infantil se ubicaron de manera homogénea en el sector rural.

En contextos diferenciados de bienestar material, los mapas temáticos descriptivos a nivel de radios censales permiten visibilizar problemas específicos e identificar y delimitar zonas de actuación prioritarias.

La cartografía desarrollada resulta un producto susceptible de utilizarse en la transferencia de resultados a los actores comunitarios para el planeamiento territorial de la atención a la salud, mejora de la calidad de vida y reducción de las desigualdades.

 

6. AGRADECIMIENTOSTop

Se agradece especialmente a los supervisores, directores, docentes, niños y niñas de las escuelas participantes en este estudio y a la Lic. Antonella Bazán por asistir a los escolares durante la realización de la encuesta de calidad de vida relacionada con la salud. A los Dres. Fernando Longhi y Florencia Cesani, por la lectura crítica y aportes realizados al manuscrito.

Este trabajo se realizó en el marco de una beca doctoral otorgada por el Consejo Nacional de investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) (Res No. 4354, año 2013).

 

NOTAS Top

[1]

La división política de Argentina contempla jerárquicamente 24 jurisdicciones político-territoriales de primer orden (23 provincias y la Ciudad Autónoma de Buenos Aires) y 528 unidades político-administrativas de segundo orden (correspondientes a departamentos, partidos y comunas).

[2]

Se recomienda la lectura de Ramírez (2008Ramírez, A. J. (2008). Tucumán 1965-1969: movimiento azucarero y radicalización política. Nuevo mundo mundos nuevos. [En línea] https://doi.org/10.4000/nuevomundo.38892.). Además, se sugiere consultar el siguiente recurso audiovisual, que plasma desde la mirada de sus propios actores, la importancia de la actividad azucarera en la provincia y el impacto de su abrupto cese: https://www.youtube.com/watch?v=M1S8_LYFNBw

[3]

La medición de indicadores de calidad de vida se realiza desde 1980 y en todas sus series los departamentos del norte argentino ocupan los puestos más perjudicados.

[4]

Por ejemplo, algunas escuelas cuentan con accesos precarios, sin señalización y con transporte público irregular en horarios restringidos y sujetos a condiciones climáticas. En estos casos, la presencia de precipitaciones persistentes inhabilita los caminos por tiempo indeterminado, aislando los poblados, siendo el ausentismo muy alto. Estas condiciones se potencian a mayor distancia del núcleo urbano.

[5]

En el clásico estudio en Harlem, a pesar de que los jóvenes vivían en Nueva York, tenían menos expectativa de vida que los de Bangladesh, país de extrema pobreza. Se concluía que el impacto de la pobreza en la salud es peor en relación con la comunidad donde se vive (desigualdad), más que en términos absolutos (Benach y Muntaner, 2005Benach, J. y Muntaner, C. (2005). Aprender a mirar la salud. Como la desigualdad social daña nuestra salud?. Venezuela: Instituto de Altos Estudios en Salud Pública.).

 

BIBLIOGRAFÍATop

Agostini, C., Brown, P. y Góngora, D. (2008). Distribución Espacial de la Pobreza en Chile. Estudios de Economía, 35 (1), 79-110.
Audureau, E., Rican, S. y Coste, J. (2013). From deindustrialization to individual health-related quality of life: Multilevel evidence of contextual predictors, mediators and modulators across French regions. Health & Place, 22 (1), 140-152.
Barbieri, M. y Silva, M. (2017). Historia del municipio de Yerba Buena. Argentina: Imago Mundi.
Barcellos, C. (2003). Unidades y escalas en los análisis espaciales en salud. Revista Cubana de Salud Pública, 29 (4), 307-313.
Bell, N., Sami Kruse, S., Simons, R. y Brussoni, M. (2014). A spatial analysis of functional outcomes and quality of life outcomes after pediatric injury. Injury Epidemiology, 1 (1), 1-16.
Benach, J. y Muntaner, C. (2005). Aprender a mirar la salud. Como la desigualdad social daña nuestra salud?. Venezuela: Instituto de Altos Estudios en Salud Pública.
Bernard, P., Charafeddine, R., Frohlich, K., Daniel, M., Kestens, Y. y Potvin, L. (2007). Health inequalities and place: A theoretical conception of neighbourhood. Social Science & Medicine, 65 (9), 1839-1852.
Berra, S., Bustingorry, V., Henze, C., Díaz, M., Rajmil, L. y Butinof, M. (2009). Adaptación transcultural del cuestionario KIDSCREEN para medir calidad de vida relacionada con la salud en población argentina de 8 a 18 años. Archivos Argentinos de Pediatría, 107 (4), 307-314.
Berra, S., Tebé, C., Esandi, M. y Carignano, C. (2013). Fiabilidad y validez del cuestionario KIDSCREEN-52 para medir calidad de vida relacionada con la salud para población argentina de 8 a 18 años. Archivos Argentinos de Pediatría, 111 (1), 29-36.
Boldrini Peralta, P., Castillo, A. del y Malizia, M. (2014). Condiciones de vida y fragmentación socio-espacial en el Aglomerado Gran San Miguel de Tucumán (noroeste argentino). Estudios Socioterritoriales, 1 (1), 15-43.
Celemín, J. P., Mikkelsen, C. A. y Velázquez, G. Á. (2015). La calidad de vida desde una perspectiva geográfica: integración de indicadores objetivos y subjetivos. Revista Universitaria de Geografía, 24 (1), 63-84.
Cordero, M. L. (2018a). Calidad de vida relacionada a la salud de niños y niñas rurales de Tucumán, Argentina (2015). Población y Salud en Mesoamérica, 16 (2), 4.
Cordero, M. L. (2018b). Calidad de vida y estado nutricional: sus manifestaciones en escolares de ámbitos urbanos y rurales de Tucumán. Argentina: Universidad Nacional de Tucumán. (Tesis doctoral).
Cordero, M. L. y Cesani, M. F. (2019). Calidad de vida relacionada a la salud, sobrepeso y obesidad en contextos de fragmentación socioterritorial de la provincia de Tucumán (Argentina). Nutrición clínica y dietética hospitalaria, 39 (1), 146-155.
Cordero, M. L. y Cesani, M. F. (2018). Sobrepeso, obesidad y salud percibida en contextos de pobreza de Tucumán, Argentina. Salud Colectiva, 14 (3), 563-578.
Cordero, M. L. y Longhi, F. (2017). Mundo rural, pobreza y salud infantil en el departamento Simoca (Tucumán) en los primeros años del siglo XXI. XIV Jornadas Argentinas de Estudios de Población. I Congreso Internacional de Población del Cono Sur. Santa Fe , Universidad Nacional del Litoral, 20-22 de septiembre.
Cordero, M.L., Mamondi, V., Berra, S. y Cesani, M.F. (2017). Salud percibida y su relación con factores macrosociales e individuales en niños de dos departamentos de Tucumán, Argentina. Archivos Argentinos de Pediatría, 115 (3), 415-423.
Cordero, M. L. (2017). Distribución espacial de la malnutrición infantil en Yerba Buena, Tucumán, Argentina (2014-2015). Población y Salud en Mesoamérica, 15 (1), 171-201.
Corrêa, R. (2003). Região e organização espacial. São Paulo: Ática.
De Cunto, C. (2010). ¿Qué es la calidad de vida relacionada con la salud?. Conexión Pediátrica, 1 (1), 1-3.
Diez Roux, A. (2001). Investigating Neighborhood and Area Effects on Health. American Journal of Public Health, 91 (11), 1783-1789.
Diez-Roux, A., Northridge, M., Morabia, A., Bassett, M. y Shea, S. (1999). Prevalence and social correlates of cardiovascular disease risk factors in Harlem. American Journal of Public Health, 2 (23), 302-307.
Esnaola, S., Montoya, I., Calvo, M., Ibáñez, B., Audicana, C., Ruiz, R., Aldasoro, E. y Martín, U. (2009). Desigualdades socioeconómicas en la mortalidad en el País Vasco y sus capitales: un análisis de áreas geográficas pequeñas (Proyecto MEDEA). Estudios Geográficos, 70 (267), 443-462.
Ferrari, M. (2000). El desarrollo urbano de Yerba Buena y su verificación como suburbio jardín de San Miguel de Tucumán. Argentina: Universidad Nacional de Tucumán.
Garrido, B. (2017). Historia del municipio de Simoca. Argentina: Imago Mundi.
Gómez-Vela, M. y Sabeh, E. N. (2000). Calidad de vida. Evolución del concepto y su influencia en la investigación y la práctica. Investigación sobre Discapacidad en el INICO. Recuperado de https://campus.usal.es/~inico/investigacion/invesinico/calidad.htm
Güedes, G. D., Villagra Astudillo, H., Moya Morales, J., Campo Vecino, J. del y Pires Júnior, R. (2014). Calidad de vida relacionada con la salud de adolescentes latinoamericanos. Revista Panamericana de Salud Pública, 35 (1), 46-52.
Instituto Geográfico Nacional (2017). Instituto Geográfico Nacional. Recuperado de http://www.ign.gob.ar/
Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2001). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2001. Recuperado de https://bit.ly/33xPy8s
Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2010). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-2-41-135
Íñiguez Rojas, L. (2003). Geografía y salud en cuba: tendencias y prioridades. Revista Cubana de Salud Pública, 1 (4), 295-306.
Longhi, H. F., Paolasso, P. C., Bolsi, A. S. C., Velázquez, G. A. y Celemín, J. P. (2013). Fragmentación socioterritorial y condiciones de vida en la Argentina en los albores del siglo XXI. Revista Latinoamericana de Población, 7 (12), 99-128.
Macintyre, S., Ellaway, A. y Cummins, S. (2002). Place effects on health: how can we conceptualise, operationalise and measure them?. Social Science & Medicine, 55 (1), 125-139.
Malizia, M. y Paolasso, P. (2009). Countries y barrios privados en Yerba Buena, Gran San Miguel de Tucumán, Argentina: nuevas formas de expansión urbana. Estudios Demográficos y Urbanos, 24 (3), 583-613.
Mamondi, V. (2011). Sobrepeso, obesidad y calidad de vida relacionada con la salud en niños y adolescentes escolarizados de la ciudad de Bahía Blanca. Argentina: Universidad Nacional de Córdoba. (Tesis de Maestría).
McIntyre, N. (2011). Mobilities, Lifestyles and Imagined Worlds. Simposio Internacional de gobernanza y cambios territoriales: experiencias comparadas de migración de amenidad en las Américas. Recuperado de http://www.amenitymigration.org/publications
Mertins, G. (1995). La diferenciación socio-espacial y funcional de ciudades Latinoamericanas: ejemplos del noroeste argentino. I Congreso Investigación social. Región y Sociedad en Latinoamérica. Su problemática en el noroeste argentino. Tucumán, Argentina: Universidad Nacional de Tucumán.
Moss, L. (Ed.) (2006). The amenity migrants. Seeking and sustaining mountains and their cultures. UK: CABI.
Núñez Rojas, A. C., Tobón Tobón, S., Henao, D. A., Serna Núñez, J. E., Rodríguez Hoyos, M. A. y Muñoz Pérez, A.A. (2010). Calidad de vida, salud y factores psicológicos en poblaciones no clínicas de dos municipios colombianos. Hacia la Promoción de la Salud, 15 (2), 125-142.
Padilla Loredo, S. (2016). La crisis alimentaria y la salud en México. México: Castellanos editores.
Patel, R. (2008). Obesos y famélicos. El impacto de la globalización en el sistema. Barcelona, España: Los libros del lince.
Quiceno, J. M. y Vinaccia, S. (2013). Calidad de vida relacionada con la salud infantil: una aproximación desde la enfermedad crónica. Psychologia: avances de la disciplina, 7 (2), 69-86.
Quintero, C. A., Lugo, L. H., García, H. I. y Sánchez, A. (2011). Validación del cuestionario KIDSCREEN-27 de calidad de vida relacionada con la salud en niños y adolescentes de Medellín, Colombia. Revista colombiana de Psiquiatría, 40 (3), 470-487.
Rainer, G. y Malizia, M. (2014). Los countries en el country. Migración de amenidad, vino de altura y uranizaciones cerradas en Cafayate (Salta, Argentina). Journal of Latin American Geography, 13 (1), 39-66.
Rajmil, L., Díez, E. y Peiró, R. (2010). Desigualdades sociales en la salud infantil. Informe SESPAS 2010. Gaceta Sanitaria, 24 (Suppl 1), 42-48.
Ramírez, A. J. (2008). Tucumán 1965-1969: movimiento azucarero y radicalización política. Nuevo mundo mundos nuevos. [En línea] https://doi.org/10.4000/nuevomundo.38892
Roses, M. (2003). Informe anual de la directora de la OPS. La transición hacia un nuevo siglo de salud en Las Américas. Washington, D.C.: OPS.
Salas, M. A., Hogas, A., Casacci, M. E., Medina, D., Carreras, J. y García, A. (2007). Comportamientos violentos entre pares en zona rural o comportamientos solidarios. XIV Jornadas de Investigación y Tercer Encuentro de Investigadores en Psicología del Mercosur. Buenos Aires: Universidad de Buenos Aires.
Santos Preciado, J. (2015). La cartografía catastral y su utilización en la desagregación de la población. Aplicación al análisis de la distribución espacial de la población en el municipio de Leganés (Madrid). Estudios Geográficos, 76 (278), 309-333.
Silva Ayçaguer, L., Benavides Rodríguez, A. y Vidal Rodeiro, C. (2003). Análisis espacial de la mortalidad en áreas geográficas pequeñas. El enfoque bayesiano. Revista Cubana de Salud Pública, 29 (4), 314-322.
Sloggett, A. y Joshi, H. (1994). Higher mortality in deprived areas: community or personal disadvantage?. British Medical Journal, 309 (6967), 1470-1474.
Smith, D. y Cummins, S. (2009). Obese Cities: How Our Environment Shapes Overweight. Geography Compass, 3 (1), 518-535.
The KIDSCREEN Group Europe (2006). The KIDSCREEN Questionnaires. Quality of life questionnaires for children and adolescents. Germany: Pabst Science Publishers.
Tonon, G. (2007). La propuesta teórica de la calidad de vida como escenario facilitador de construcción de redes de investigación. Hologramática, 7 (1), 15-21.
Urzúa, A., Caqueo-Urízar, A., Albornoz, N. y Jara, C. (2013). Calidad de vida en la infancia: estudio comparativo entre una zona rural y urbana en el norte de Chile. Revista chilena de pediatría, 84 (3), 276-284.
Urzúa, A., Cortés, E., Prieto, L., Vega, S. y Tapia, K. (2009). Autoreporte de la calidad de vida en niños y adolescentes escolarizados. Revista chilena de pediatría, 80 (3), 238-244.
Valdés, E. (2016). La ciudad dual y los nuevos fragmentos urbanos: los guetos de la riqueza. Administración Pública y Sociedad, 1-16.
Veiga, D. (2009). Desigualdades sociales y Fragmentación urbana. En H. Poggiese y T. T. Cohen Egler (comps.), Otro desarrollo urbano: ciudad incluyente, justicia social y gestión democrática (pp. 51-61). Buenos Aires, Argentina: CLACSO. Recuperado de http://www.biblioteca.clacso.edu.ar/ar/libros/campus/poggiese/07veiga.pdf
Velázquez, G. (2001). Calidad de vida y fragmentación en la Argentina. La herencia de los noventa. Revista del CESLA, 4 (2), 162-194.
Velázquez, G. A., Mikkelsen, C., Linares, S. y Celemín, J. P. (2010). Calidad de vida en Argentina. Ranking del bienestar por departamentos (2010). Tandil, Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.
Vinaccia Alpi, S. y Quiceno, J. M. (2012). Calidad de vida relacionada con la salud y enfermedad crónica: estudios colombianos. Psychol. av. discip, 6 (1), 123-136.
Waitzman, N. J. y Smith, K. R. (1998). Phantom of the area: poverty-area residence and mortality in the United States. American Journal of Public Health, 88 (6), 973-976.


Copyright (c) 2019 Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional.


Contacte con la revista estudiosgeograficos.cchs@cchs.csic.es

Soporte técnico soporte.tecnico.revistas@csic.es