Condicionantes socioespaciales de la salud (CSS) como base de regionalización multidimensional en la megalópolis argentina

• Gustavo D. Buzai ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Luján

     Universidad Nacional de Luján

     Argentina

     
• Localización: Revista geográfica venezolana, ISSN-e 2244-8853, ISSN 1012-1617, Vol. 63, Nº 1, 2022, págs. 30-48
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Socio-spatial conditioning factors of health (SSCFH) as a base of multidimentional regionalization in the Argentine megalopolis
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    La distribución espacial de los condicionantes socioespaciales de la salud (CSS) es un indicador esencial para determinar la vulnerabilidad social a las enfermedades.

    Los sistemas de información geográfica (SIG) posibilitan la aplicación de métodos de análisis multivariado que llevan a la obtención del resultado final en un mapa síntesis. En la Argentina, la base de datos del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas permite determinar un conjunto básico de variables que definen dimen- siones de análisis centrales: Educación, Economía, Pobreza, Construcción, Servicios y Equipamiento. La combinación de estas dimensiones permitirá realizar el mapa que presenta la distribución espacial de los CSS de la megalópolis argentina y definir su área de mayor criticidad, presentando estos resultados como base fundamental de la planificación territorial con la posibilidad de ser usado para la generación de acciones tendentes a la disminución de disparidades socioespaciales

  • English

    The spatial distribution of Socio-spatial Conditioning factors of Health is an essential indicator for determining social vulnerability of diseases. Geographical Information Systems (GIS) allow to apply multivariate analysis methods ending in a final synthesis map. In Argentina, the database of the National Census of Population, Households and Housing allows to determine a basic set of variables that define dimensions of core analysis: Education, Economy, Poverty, Construction, Services and Equipment.

    These variable combinations generate a spatial distribution map of the argentine ma- galopolis setting the most critical area to reduce disparities due its spatial inequality as a fundamental basis of the territorial planning