Exploratory analysis of health- related indicators contained in the Sustainable Development Goals for the State of Mexico

Autor

  • Jim Octavio Mazariegos Autonomous University of the State of Mexico in Toluca, Faculty of Geography
  • Giovanna Santana Castañeda Autonomous University of the State of Mexico in Toluca, Faculty of Geography
  • Marcela Virginia Santana Juarez Autonomous University of the State of Mexico in Toluca, Faculty of Geography
  • Noel Bonfili Pineda Jaimes Autonomous University of the State of Mexico in Toluca, Faculty of Geography

DOI:

https://doi.org/10.24917/20845456.19.2

Słowa kluczowe:

Stan Meksyk, geoinformatyka, wskaźniki związane ze zdrowiem, Cele Zrównoważonego Rozwoju

Abstrakt

Cele zrównoważonego rozwoju związane ze zdrowiem (SDGs) stanowią kluczowe wskaźniki służące do oceny stanu zdrowia, samopoczucia i ogólnego rozwoju populacji danego kraju. Niniejsze badanie ma na celu szczegółowe zbadanie dostępnych wskaźników SDGs dla stanu Meksyk na poziomie gminnym, wykorzystując zaawansowane techniki zakorzenione w eksploracyjnej analizie przestrzennej danych. Głównym celem jest wszechstronne zrozumienie wzajemnych zależności tych wskaźników i ich geograficznego rozkładu. Ten podejście analityczne ujawni widoczne wzorce obejmujące skupiska, rozproszenie, przestrzenną samokorelację i inne tendencje geograficzne w wybranych wskaźnikach. Samokorelacja przestrzenna odgrywa kluczową rolę w wykrywaniu podobieństw lub rozbieżności w wartościach oraz ich potencjalnej korelacji z bliskością geograficzną. Analiza ta służy ustaleniu istnienia istotnych wzorców przestrzennych. Aby to osiągnąć, wykorzystane zostaną narzędzia graficzne, takie jak mapy i diagramy. Te wizualne reprezentacje efektywnie przekazują informacje geograficzne, ułatwiając komunikację wyników. Metoda ta będzie szczególnie wartościowa w identyfikacji podatnych grup ludności. Przewidywane rezultaty obejmują solidne wyniki, które znacząco mogą wpłynąć na agendy rozwojowe i wytyczanie polityki zdrowotnej w meksykańskim regionie.

Bibliografia

Anselin, L., (1995). Local Indicators of Spatial Association—LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115.

Anselin, L. (1999). The Future of Spatial Analysis in the Social Sciences. Geographic Information Sciences, 5(2), 67–76. DOI: 10.1080/10824009909480516.

Asma S., Lozano R., Chatterji S., et al. (2020). Monitoring the health- related Sustainable Development Goals: lessons learned and recommendations for improved measurement. Lancet, 395(10219), 240–246. DOI: 10.1016/S0140-6736(19)32523–1

Breilh, J. (2003). Epidemiología crítica: ciencia emancipadora e interculturalidad. Buenos Aires : Lugar Editorial .

Buzai, G., Baxendale, C. (2012). Sociospatial analysis with geographic information systems. Volume 2: Territorial planning thematic vactorial. Editorial Site

García, N., Tello P. (2020). Geographic Guerrero State Assessment: An Approximation based on socioeconomic factors vulnerability mycos. In: Santana et al. (coord). Ordinationón territorial: A review from the Sustainable Development Goals (First editionón, pp. 133–160). Toluca, México: Aut University of State of México. http://ri.uaemex.mx/handle/20.500.11799/109169

GBD 2015 SDG Collaborators (2016). Measuring the health- related Sustainable Development Goals in 188 countries: a baseline analysis from the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet, 388(10053), 1813–1850. DOI: 10.1016/S0140-6736(16)31467–2

Gross Domestic Product by State 2020. Press Release Nom727/2021’. Inegi. December 9, 2021. Retrieved 16 September 2022. Available in: Press release. Gross Domestic Product by State 2020 (inegi.org.mx)

Íñiguez L., Barcellos, C. (2003). Geography and health in Latin America: evolution and trends. Cuban Journal of Public Health, 29(4) Retrieved October 09, 2023, http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-34662003000400007&lng=es&tlng=es

Mitchell, A., (200). Esri’s Guide to GIS Analysis. Vol. 2, Esri Press, 5

Novillo-Ortiz, D., Quintana, Y., Holmes J.H., et al. (2021). Leveraging data and information systems on the sustainable development goals. International Journal of Medical Informatics, 152(104504). DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2021.104504

Porto- Gonçalves C.W. (2002). Da geografia às geo-grafias: um mundo em busca de novas territorialidades. In: Ceceña A.E., Sader E. (eds.), Infinite War: Hegemony and World Terror. Buenos Aires: Latin American Council of Social Sciences, p. 217–256.

Santana G., Aguilar A.G. (2019). Method for spatial autocorrelation (Application to homicide mortality in the State of Mexico). Posted in Quantitative Methods in Human Geography. Ed. Buzai G. and Santana M.V. Available in: http://ri.uaemex.mx/bitstream/handle/20.500.11799/100130/2019%20Indicadores%20aplicaci%C3%B3n%20a%20la%20microplaneaci%C3%B3n.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Siabato W., Guzmán J. (2019). Spatial autocorrelation and the development of quantitative geography. Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía, 28(1), 1–22. DOI: 10.15446/rcdg.v28n1.76919

United Nations. (2020). Do you know all 17 SDGs? [Online] Retrieved 01 August 2022, https://sdgs.un.org/goals#history

United Nations. (2022). Goal 3: Ensure healthy lives and promote well- being for all at all ages [Online] Retrieved on 05 August 2022 https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/health/

Wilson, G.M., Ball, M.J., Szczesny, P., Haymann, S., Polyak, M., Holmes, T., & Silva, J.S. (2021). Health Intelligence Atlas: A Core Tool for Public Health Intelligence. Applied Clinical Informatics, 12(4), 944–953. DOI: 10.1055/s-0041-1735973

World Health Organization (2020). Global Health Statistics 2020: Monitoring Health for the SDGs [Online] Retrieved on 01 August 2022, https://apps.who.int/iris/handle/10665/338072

Opublikowane

2024-06-29

Numer

Dział

Artykuły