Nuevas perspectivas sobre el Problema de la Unidad Espacial Modificable (PUEM) en relación con la representación cartográfica de enfermedades raras

Germán Sánchez-Díaz; Verónica Alonso-Ferreira; Manuel Posada de la Paz; Francisco Escobar

doi:10.14198/INGEO2020.SAPE

Autores/as

Germán Sánchez-Díaz Instituto de Investigación de Enfermedades Raras (Instituto de Salud Carlos III); Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras (Instituto de Salud Carlos III); Departamento de Geología, Geografía y Medio Ambiente (Universidad de Alcalá), España https://orcid.org/0000-0003-2686-7545
Verónica Alonso-Ferreira Instituto de Investigación de Enfermedades Raras (Instituto de Salud Carlos III); Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras (Instituto de Salud Carlos III), España https://orcid.org/0000-0002-8560-1336
Manuel Posada de la Paz Instituto de Investigación de Enfermedades Raras (Instituto de Salud Carlos III), España https://orcid.org/0000-0002-8372-4180
Francisco Escobar Departamento de Geología, Geografía y Medio Ambiente (Universidad de Alcalá), España https://orcid.org/0000-0001-5688-6654

DOI:

https://doi.org/10.14198/INGEO2020.SAPE

Palabras clave:

PUEM, datos agregados, epidemiología, unidad geográfica, cartografía, geografía médica, enfermedades.

Resumen

En el marco del análisis espacio-temporal de la Enfermedades Raras (ER) en España, los efectos derivados del Problema de la Unidad Espacial Modificable (PUEM) condicionan la interpretación de los resultados. Este estudio tiene como objetivo comparar indicadores de mortalidad y visualización cartográfica para recomendar la unidad geográfica de trabajo óptima según población, área cubierta y el número de casos de la enfermedad. Se estudiaron los fallecimientos debidos a una ER (Huntington) en tres niveles de agregación espacial; el municipio, la comarca y la provincia. Se diseñó una ratio de adyacencia para observar el efecto de las relaciones de vecindad entre las tres unidades administrativas tratadas. Se calcularon indicadores epidemiológicos de mortalidad, así como indicadores locales de asociación espacial en cada nivel de agregación. Los resultados se representaron cartográficamente utilizando intervalos definidos por el usuario para comparar de forma visual las diferencias estadísticas y cartográficas. El PUEM fue particularmente visible trabajando con datos agregados de ER. Las comarcas representaron el mayor nivel de estabilidad en la ratio de adyacencia así como la unidad geográfica óptima en términos de resolución espacial y variabilidad de la información representada cartográficamente. Este proceso de ayuda en la elección de la escala de trabajo puede ser extrapolado a otras enfermedades o niveles de agregación, como paso previo a análisis epidemiológicos más avanzados.

Financiación

Acción Estratégica en Salud Intramural del Instituto de Salud Carlos III

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