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Generación de un modelo espacial de riesgo de enfermedades respiratorias crónicas a partir de datos de calidad de aire en la ciudad de Quito entre los años 2013 a 2017.

Abstract:

La contaminación del aire y los efectos nocivos en la salud pública han recibido una atención considerable en la ciudad de Quito. El estudio del modelo espacial de riesgo (MER) fue diseñado para evaluar la probabilidad de riesgo de adquirir enfermedades respiratorias crónicas (ERC) en la población del Distrito Metropolitano de Quito (DMQ), y cómo estas se encuentran relacionadas con la contaminación ambiental. El modelo de regresión logística binaria (MRLB) y el modelo de regresión logística con inferencia bayesiana (MRLIB) se utilizaron para analizar los efectos de la contaminación ambiental en la salud de la población y evaluar los mecanismos más importantes a través de los cuales los factores como calidad del aire, datos meteorológicos e imágenes satelitales, contribuyen al aumento de ERC en los habitantes del DMQ cada año. Se tomaron en cuenta 21 variables para las regresiones logísticas, de las cuales, mediante correlaciones y pruebas de diagnóstico, se escogieron 11 variables independientes que mejor evalúan el comportamiento de la variable dependiente (número de enfermos). El modelo final trata de predecir el riesgo de presentar ERC en las parroquias del DMQ y observar el estado de salud de la población, a través de mapas de probabilidad de riesgo (MPR). El modelo con mayor pbkp_redicción de ajuste fue el MRLIB, ya que la inferencia bayesiana permite obtener pbkp_redicciones más exactas en base a los métodos MCMC.