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LAS TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓNGEOGRÁFICA APLICADAS A LAPLANIFICACIÓN TERRITORIAL SANITARIA

M. Liliana Ramírez

[email protected] de GeografíaFacultad de HumanidadesUniversidad Nacional del NordesteArgentina

RESUMENEn las últimas décadas la Planificación Territorial, entendida como la expresión espacial de lasdistintas políticas que se llevan a cabo en el territorio, se ha visto sumamente favorecida porlas Tecnologías de la Información Geográfica que permiten un manejo integrado de un ele-vado número de variables de dimensión espacial. El estudio de la distribución de los equipa-mientos hospitalarios en un determinado espacio geográfico forma parte del objeto de estu-dio de la Planificación Territorial Sanitaria, y, en este sentido, los modelos de localización-asig-nación óptima incorporados en diversos software, desarrollan un papel preponderante paraayudar a las administraciones públicas en la toma de decisiones acordes a los problemas ynecesidades sanitarios que presenta la población. Este trabajo muestra, en primer lugar, laaplicación del modelo de utilidad multiatributo (MAUT), como procedimiento pertinente paraencontrar una medida capaz de ponderar la demanda que emplea los hospitales públicosy, en segundo lugar, la aplicación de modelos de localización-asignación óptima incorpora-dos en el software Localiza como programa eficaz para determinar nuevas localizaciones deinstalaciones hospitalarias congruentes con las necesidades sanitarias.

Palabras Clave:Planificación Territorial Sanitaria, Sistemas de Información Geográfica (SIG), Sistemas deApoyo a la Decisión Espacial (SADE), Modelo de Utilidad Multiatributo (MAUT), Chaco,Argentina.

ABSTRACTDuring the last decades, Land Planning, as the expression of diverse policies over a territory,has been enhanced by Geographic Information Technologies (GIT) as they allow for an inte-

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Serie GeográficaNúmero 12 - 2004-2005: 57 - 82 ISSN: 1136 - 5277

Fecha de Recepción: Marzo 2005Fecha de Aceptación: Noviembre 2005

grated analysis including a high number of spatially referenced variables. The study of the dis-tribution of hospitals is part of the so-called Health Land Planning. In this sense, location-allo-cation models, present in a number of software, develop an important role in decision makingprocesses aimed at solving population's health-related problems. First, this work shows theapplication of the multi-attribute utility model (MAUT) as the pertinent procedure for efficientfinding to estimate the demand of hospital-related services. Second, it shows the applicationof location-allocation models, implemented within LOCALIZA software as an efficient tool fordetermining new potential locations for hospital installations in agreement with society healthdemands.

Key words:Health Land Planning, Geographic Information Systems (GIS), Spatial Decision Support Systems(SDSS), Multi-Attribute Utility Model MAUT, Chaco, Argentina.

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1. CONSIDERACIONESCONCEPTUALES

La Planificación Territorial es parte integrantede la Geografía desde que en 1949 elCongreso de la Unión de GeógrafosInternacionales (UGI-IGU), a la vez que reco-noció oficialmente a la Geografía Aplicadacomo grupo de trabajo y como una formade conciliar la investigación con la acción,instituyó en el seno de ella la comisión dePlanificación Regional (BOSQUE MAUREL,1992:145 cit. por FARINÓS DASÍ, 2000:66).Desde entonces la Geografía ha generadoun gran número de conceptos y métodosconocidos, pero que quizás no han sidoordenados y valorados unitariamente desdela perspectiva de su aplicación a la planifica-ción (ZOIDO NARANJO, 1998:5), ámbito endonde estos conceptos y métodos son apli-cados con mayor intensidad debido a losabundantes elementos comunes que existenentre la Geografía y la Planificación moder-na y que pueden sintetizarse en tres líneasfundamentales: en primer lugar los organis-mos de planificación le asignan una gran

importancia a la dimensión espacial de laspolíticas públicas y la sociedad pone cadavez más énfasis en las consecuencias de lasactividades económicas sobre sus territoriosconcretos; en segundo lugar la recuperaciónque merece hoy la planificación como instru-mento de desarrollo refuerza el campo pro-fesional de los geógrafos y, el último aspectoconsiderado se refiere a que los principalesproblemas que afectan al mundo contem-poráneo han sido desde siempre problemasde interés geográfico (e.g. deterioro ambien-tal, localización de actividades en el territo-rio, agotamiento de los recursos), no obstan-te esta ventajosa situación para la disciplina,los trabajos e investigaciones que se desarro-llan aún no responden de forma acertada alas demandas de la sociedad (ARENAS VAS-QUEZ, 1995:44-45)1.

Desde otro punto de vista al analizar diversosmodelos de Planificación Sanitaria a los quehemos accedido para llevar a cabo éste yotros trabajos previos, la salud es entendidacomo el punto de partida de todo procesode planificación y, a la vez, se transforma enel resultado que permite evaluar el mencio-

nado proceso. Por ello el estado sanitario dela población es considerado tanto como unindicador de factor -input- o de resultado -output-, según sea el objetivo concreto aalcanzar. Por otro lado se examina a la saludcomo una variable dependiente de, por lomenos, cuatro factores: biológicos o endó-genos, relacionados con el entorno, relacio-nados con los hábitos de vida y relacionadoscon el sistema sanitario. La presencia deestos cuatro factores determinantes de lasalud da como resultado, según Pineault yDaveluy, la existencia de dos modelos deinvestigación posibles en torno a la salud. Unprimer modelo se basa en la salud pública yla epidemiología que involucra fundamental-mente al primer y tercer factores señalados ypersigue primordialmente el rumbo hacia lasalud; y un segundo modelo, inspirado en lasCiencias Sociales que permite enriquecer elinventario de posibles acciones tendientes almejoramiento del estado de salud de lapoblación, esta perspectiva postula que exis-te una relación entre la salud y sus determi-nantes y que toda acción que se toma alnivel de los determinantes tendrá un efectosobre la salud. Este modelo se aplica, sobretodo, en la descripción del hábitat humano ysu entorno, así como el análisis de las interre-

laciones entre los elementos característicosde ese entorno o "núcleos naturales" queconforma la comunidad. La identificaciónde esos núcleos naturales se hace con laayuda de diferentes variables entre las quese destacan los atributos sociodemográficosde la población en cuestión (edad, sexo,ingresos, empleo, educación), los factorespoblacionales (distribución, densidad, movili-dad), el lugar y distribución de las institucio-nes o equipamientos destinados a la preven-ción, asistencia y restauración o recupera-ción de la salud, y los indicadores de salud yde bienestar social (mortalidad infantil y otrastasas específicas de mortalidad y esperanzade vida) (PINEAULT y DAVELUY, 1988:6-8).

A pesar de que, en teoría, en los modelos dePlanificación Sanitaria aparece mencionadala dimensión espacial, creemos que es unaperspectiva que en los estudios empíricos hasido muy poco atendida, cuando en la reali-dad la localización y distribución en el territo-rio de los equipamientos, instalaciones, servi-cios, y de los recursos que ellos implican,merecen un adecuado análisis con el fin deque los mismos estén accesibles a toda lapoblación en igualdad de condiciones.


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1 FARINÓS DASÍ (2000:68-69) señala que los términos Planificación Territorial y Ordenación del Territorio seemplean indistintamente como sinónimos y que este último es el más preferido por los estudiosos en lenguahispana, a su vez define a la Planificación Territorial como "una aproximación integrada a la valoración delterritorio, desde una óptica de optimización de sus aptitudes al desarrollo de la actividad humana y una mini-mización de impactos y desajustes ambientales y sociales". Existen numerosas definiciones de PlanificaciónTerritorial/Ordenación del Territorio, la mayoría coinciden en que se trata de una tarea política, la mismaCarta Europea de Ordenación del Territorio (CEOT, 1984) manifiesta que "se trata de la expresión espacial dela política económica, social, cultural y ecológica de toda sociedad, es a la vez una disciplina científica, unatécnica administrativa y una política". Por otro lado GASPAR (1995:4) manifiesta que el Ordenamiento delTerritorio "es el arte de adecuar la población y la producción de la riqueza de un territorio a una perspectivade desarrollo, por ello el correcto ordenamiento se sitúa en la intersección de los tres ejes vitales del desarro-llo: eficacia-equidad-ambiente, teniendo siempre presente que los seres humanos son los destinatarios últimosde las acciones a emprender". Desde otra arista BOISIER (1976:22) indica que la Planificación Territorial oEspacial incluye trabajos cuyo "sujeto de estudio está constituido por el conjunto de actividades económicaslocalizadas en el espacio geográfico, los fenómenos y relaciones que se observan entre ellos sobre el espa-cio geográfico y el efecto de la fricción espacial sobre la organización económica y social del propio espa-cio en función del uso de los recursos, distribución de asentamientos humanos y de producción y movilidad".

El punto de encuentro entre los dos concep-tos señalados en los párrafos anteriores, esdecir, Planificación Territorial, por un lado yPlanificación Sanitaria, por otro, lo constituyela Planificación Territorial Sanitaria que,desde nuestra mirada particular, tiene entresus principales finalidades el estudio de lalocalización geográfica de los asentamientoshumanos y su correspondiente cobertura deservicios e infraestructura sanitaria, paraencontrar la mejor localización posible (ópti-ma) de acuerdo con los problemas y necesi-dades sanitarios de la población2.

Para completar el panorama enunciado, enlas últimas décadas el auge que han cobra-do las Tecnologías de la InformaciónGeográfica en el análisis espacial permitiódar empuje a nuevas metodologías y esbo-zar nuevas estrategias de planificación. Lasmodernas y cada vez más accesibles técni-cas de estudios territoriales que actualmentese pueden emplear, encabezadas por losSistemas de Información Geográfica -SIG-(GIS en inglés) y por los Sistemas de Apoyo ala Decisión Espacial -SADE- (SDSS, en inglés),son muy variadas. Los SIG conforman unaalta tecnología geográfico-informática

capaz de soportar la captura, almacena-miento, recuperación, transformación, análi-sis, modelado y presentación de datos espa-ciales para la resolución de problemas deplanificación y gestión (MORENO JIMENEZ2001:15)3. Por otro lado los SADE pueden serdefinidos como un entorno adecuado parala adopción "racional" de decisiones sobreproblemas espaciales (BOSQUE SENDRA etal., 2000:569), éstos últimos constituyen, portanto, la perspectiva más actual y promisoriaen este contexto que tendrá en el futuro,suponemos, un desarrollo vertiginoso. Estasituación es el resultado del afianzamientode una nueva perspectiva, orientación oenfoque en los estudios geográficos denomi-nado "geotecnológico", que investiga los mis-mos temas de estudio que caracterizan a ladisciplina geográfica, pero ahora apoyadosen nuevas herramientas que permiten anali-zar la información de manera diferente4.

El enfoque geotecnológico, para algunosautores considerado como el nuevo para-digma geográfico, se ha dejado sentir confuerza en el ámbito de la Geografía de laSalud y de la Planificación Territorial Sanitaria,en especial en el empleo de los SIG (Cfr.


2 La Organización Mundial de la Salud (OMS) aconseja, desde 1979, planificar a partir de los problemas ynecesidades sanitarios de la población y no a partir de los recursos disponibles.

3 Existe una amplia bibliografía referida a los Sistemas de Información Geográfica en la que se puedenconfrontar diversas definiciones de este concepto: Burrough (1986), Cebrián (1988), Aronoff (1989), NCGIA(1990), Bosque Sendra (1992), Comas y Ruiz (1993), Gutierrez Puebla y Gould (1994), son algunos de los auto-res que tratan este tema.

4 "La Geografía ha tenido un papel destacado en el desarrollo de varias de las TIG, muy en concreto enla aparición de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), una de las herramientas pioneras entre aque-llas. Diversos geógrafos tienen y han tenido un papel muy importante en la elaboración de modelos de datosutilizados en los SIG, en el planteamiento de las herramientas de análisis y el diseño de algunos programas SIGmás difundidos en el ámbito académico y comercial, en este sentido es preciso señalar que el NCGIA(National Center Geographic Information and Analysis), uno de los más prestigiosos centros de desarrollo dela CIG y de los SIG, tiene su base, entre otros lugares, en departamentos de Geografía californianos y neoyor-quinos. Es evidente que la aportación de la Geografía y de los geógrafos en el desarrollo de las TIG ha sidosumamente destacada, y lo sigue siendo, aunque bajo el riesgo de que una importante porción de profesio-nales geógrafos, como ya ha sucedido en otras circunstancias, se inclinen por trabajar en la nueva CIG" (BOS-QUE SENDRA, 1999:10).

GATRELL and LÖYTÖNEN (Ed.), 1998; CROM-LEY and McLAFFERTY, 2002). En la actualidadse estima que cerca de un 80% de las nece-sidades de información de quienes tomandecisiones y definen políticas en los gobier-nos están relacionadas con una ubicacióngeográfica, es por ello que el uso de los SIGcomo herramienta que se utiliza para mostrarla espacialización de la información sanitariade cualquier territorio, se convierte en unapoyo analítico fundamental para la planifi-cación, programación y evaluación de acti-vidades e intervenciones del sector salud conel objeto de fortalecer la capacidad de ges-tión de los servicios sanitarios.

A pesar de que el desarrollo de los SIG datade unas cuantas décadas, el empleo deellos en el campo de la Salud Pública esreciente y su uso se asocia frecuentemente ala descripción espacial de un evento desalud, al análisis de situaciones de salud enun área geográfica y una población especí-ficas, al análisis de patrones o diferencias dela situación de salud de distintos niveles deagregación, a la identificación de grupos dealto riesgo en salud y de áreas críticas, a lavigilancia y monitoreo en salud pública, a laidentificación de riesgos ambientales y ocu-pacionales, a la identificación de espaciossaludables y de factores promotores y pro-tectores de salud (OPS, 1996). Estos estudiostradicionales caracterizados en especial porrealizar diagnósticos de situaciones particula-res y reconocimiento de problemáticas espe-cíficas, se complementan en la actualidadcon trabajos destinados a brindar las posiblessoluciones a situaciones reales, circunstanciaque se ha visto favorecida gracias al conti-nuo avance de la tecnología SIG, que ince-santemente incorpora nuevas posibilidades

de análisis espacial. En este sentido los pro-blemas y modelos de localización, que origi-nalmente se plantearon en Alemania acomienzos del siglo XIX con la aparición delos clásicos trabajos realizados por HeinrichVon Thünen (modelo de localización sobre eluso del suelo agrícola), Alfred Weber (mode-lo de localización industrial) y que luego deri-van en la elaboración de construccionesmás generales que intentan alcanzar leyes oteorías como las de Christaller, Lösch, Isard(BOISIER, 1976:11), han sido incorporadosrecientemente a los SIG más difundidos, altiempo que numerosas programaciones par-ticulares de universidades, institutos o empre-sas privadas intentan dar solución a determi-nados eventos reales. De allí que los SIG semanifiestan como instrumentos idóneos nosólo para los estudios de epidemiologíaambiental sino también como soporte de lasdecisiones en el planeamiento de los servi-cios de salud.

2. OBJETIVOS

La presente contribución muestra de formaescueta el desarrollo de un trabajo que inclu-ye, en una primera etapa, el diagnóstico delestado sanitario de la población que permi-tió estimar la demanda potencial pondera-da de acuerdo con los problemas y necesi-dades sanitarios de la misma. Esta fase impli-có un minucioso examen de los indicadoresdemográficos, epidemiológicos, de recursossanitarios, de utilización de servicios y deaccesibilidad -geográfica, temporal y eco-nómica- que caracterizan a la poblaciónusuaria del servicio hospitalario público, des-tinado a encontrar una magnitud, un valor opeso que permitiera ponderar a la cantidad


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de población de cada localidad -o punto dedemanda- considerando sus aspectos sani-tarios. En la segunda etapa, se procedió aaplicar los modelos de localización-asigna-ción óptima incorporados en SIG para deter-minar la ubicación más adecuada para nue-vas instalaciones hospitalarias públicas en laProvincia del Chaco (Argentina), consideran-do la presencia y la distribución de los actua-les equipamientos.

Este planteamiento tiene dos elementos quedeseamos resaltar como genuinos de nuestroaporte. En primer lugar, pocos son los estu-dios de Planificación Territorial Sanitaria queponderan la demanda potencial, por logeneral se trabaja con el colectivo de pobla-ción que reside en cada unidad de análisis opunto de demanda y, por otra parte, muyescasos son los trabajos que incorporan aindicadores de accesibilidad (geográfica oespacial, temporal y económica), comovariables importantes para sopesar lademanda. En segundo lugar, los modelos delocalización-asignación óptima incluidos enlos SIG, son empleados frecuentemente paraconocer el conjunto de localizaciones másadecuadas y evaluar así la distribuciónactual, mientras que, por las limitaciones pro-pias de los softwares empleados, no son losuficientemente idóneos de determinar lossitios para nuevas localizaciones consideran-do los equipamientos ya existentes. Esta laborserá abordada en esta oportunidad a partirde una programación diseñada, entre otrospropósitos, para tal fin, de ahí su singularidad.

El esquema que presenta esta contribución,(por razones de espacio, se muestra en lapágina número XXX).

3. LA INFORMACIÓN DEPARTIDA3.1 El área de estudio

El territorio sobre el que se desarrollará elesquema de trabajo indicado antes corres-ponde a la Provincia del Chaco ubicado enla región Nordeste de la República Argentina(figura 1). Se trata de un espacio con unasuperficie aproximada de 99.000 km2 y unapoblación que en el año 2001 registró978.956 habitantes5.

Desde la perspectiva sanitaria el Ministerio deSalud Pública de la Provincia ha dividido a lajurisdicción en 6 zonas sanitarias las que sedesagregan en 67 áreas sanitarias o progra-máticas (figura 2).

A los efectos de su tratamiento en un SIG esteespacio fue modelizado mediante una ima-gen raster de 2026 columnas por 1652 filas,con una resolución espacial de 250 metros.Por otro lado, por cada área programática osanitaria se definió un centroide o punto decontrol, resultando así 67 píxeles que repre-sentan los puntos de demanda (figura 3), asu vez, de éstos últimos 41 contienen actual-mente hospitales públicos, por lo que sondefinidos como puntos de oferta fijos, mien-tras que el complemento, o sea, los 26 puntosde demanda restantes que no poseen ofer-


5 Corresponde a los datos del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas, INDEC, 2001.


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UUTTIILLIIZZAACCIIÓÓNN DDEE TTIIGG PPAARRAA LLAA TTOOMMAA DDEE DDEECCIISSIIOONNEESS SS..II..GG.. -- SS..AA..DD..EE.. GG..II..SS.. -- SS..DD..SS..SS..

Planificación Territorial Planificación Sanitaria

Planificación Territorial Sanitaria

Objetivo: localización geográfica de los asentamientos humanos y su correspondiente cobertura de servicios e infraestructura sanitaria, para encontrar la mejor localización posible (óptima) de acuerdo con los problemas y necesidades sanitarios de la población

Estimación de la demanda potencial que emplea los hospitales públicos

Ponderación de la demanda que emplea los hospitales públicos de acuerdo con sus problemas y necesidades

sanitarios

Diagnóstico del estado sanitario de la demanda potencial a través de indicadores.

Aplicación de modelos de localización-asignación óptima incorporados en SIG empleando

la demanda ponderada

Propuesta de localizaciones óptimas para nuevos hospitales públicos

ta, constituyen los puntos móviles suscepti-bles de acoger nuevos equipamientos (figura4).

3.2 La estimación de lademanda potencial

En la República Argentina el sector salud seestructura sobre tres subsectores principales:a) un subsector público con financiación yprovisión públicas, integrado por las estructu-


Figura 1.- Posición geográfica de la Provincia del Chaco en el contexto nacional


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Figura 2.- Zonas Sanitarias y Áreas Programáticas de la Provincia del Chaco


Figura 3.- Puntos de Demanda o Centroides

Figura 4.- Puntos de Oferta -Fijos y Móviles-


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ras administrativas provinciales y nacionalesde nivel ministerial y la red de hospitalespúblicos; b) un subsector de seguro socialobligatorio organizado en torno a las entida-des que agrupan a los trabajadores segúnramas de actividad denominadas ObrasSociales; c) un subsector privado que incluyetanto a la oferta de profesionales de la saludindependientes como la de establecimientosde salud (hospitales y clínicas privadas) queatienden demandantes individuales pero,sobre todo, a los beneficiarios de las obrassociales mediante acuerdos individuales ycolectivos que convienen diferentes modali-dades de pago de servicios. En la actualidadse ha incrementado la demanda en el sectorpúblico por la creciente desocupación, lacrisis económica y la fractura de la cadenade pagos en los subsectores privado y de laseguridad social (OPS, 2002: 6-7).

Tal lo manifestado, cada persona desde laperspectiva de la atención sanitaria, perte-nece a un determinado subsector, o dichoen otras palabras posee una determinadacobertura sanitaria6. De este modo el tipo decobertura sanitaria que posee una personaes de esencial importancia para determinarel tipo de establecimiento al que asistirá encaso de necesitar asistencia sanitaria y elloimplicará una calidad de prestación diferen-cial. En general existe una correlación muyalta y directa entre la posesión de ObraSocial, Plan Médico o Mutual y el acceso aservicio sanitario privado, por el contrarioaquellas personas que no poseen ninguna

de las coberturas señaladas acuden mayori-tariamente a los equipamientos públicos. Ensíntesis, podemos argumentar que de losusuarios de equipamientos sanitarios públicosquedan excluidas aquellas personas queposeen Obra Social, Plan Médico o Mutual.Esta idea, no obstante, no es generalizableya que, como hemos apuntado, la crisis eco-nómica y social ha determinado que cadavez exista una mayor demanda en las insta-laciones públicas debido al aumento deldesempleo, subempleo y quiebre de algunasObras Sociales, lamentablemente no existenregistros concretos de esta situación, motivopor el cual, la demanda potencial que haceuso del servicio de hospitales públicos esigual al conjunto de personas que no poseenningún tipo de cobertura médica. Según elúltimo Censo de Población, Hogares yViviendas correspondiente al año 2001, entodas las áreas sanitarias, más de la mitad dela población no poseía cobertura sanitaria7,lo que determinaba que en el conjunto delterritorio provincial la misma fuera de 644.915usuarios, es decir, un 65,5% de toda la pobla-ción.

3.3 La ponderación de lademanda potencial3.3.a. Variables intervinientes

En cada área sanitaria no sólo es diferente laproporción de población sin cobertura médi-ca, sino que, además, estas personas tienendisímiles características sociales, económi-

6 Aunque no es lo más habitual es posible que una pequeña proporción de población posea más de untipo de cobertura, según se hará mención más adelante.

7 En el área sanitaria Libertad la proporción de población sin cobertura sanitaria ascendió al 51,2%, mien-tras que en el área de Villa Río Bermejito, el 92,1% registraba la situación más crítica. Entre ambos guarismosse situaban las restantes áreas.

cas, sanitarias, educativas, etc., como suce-de en cualquier territorio. Por este motivo,sopesar la demanda potencial teniendo encuenta las particularidades sanitarias de lapoblación fue una labor compleja, para locual fue preciso revisar numerosos textos yartículos que tratan los aspectos relevantesde la Planificación Sanitaria. En este procesode revisión escogimos como pertinente unmodelo de evaluación del estado de saludde la población referido al territorio portu-gués que, en 1994, presentaron los autoresVaz, Simões, Costa y Santana (VAZ, A., et al.,1994:32)8. Este modelo está constituido por 51

indicadores distribuidos en seis conjuntos ofamilias de variables: sanitarias, demográfi-cas, oferta de servicios sanitarios, utilizaciónde servicios sanitarios, sociales y económicas. En el modelo que hemos desarrollamos eneste trabajo para ponderar la demanda, seseleccionaron 26 indicadores, sin embargo,como algunos de ellos son compuestos, esdecir, surgen, a su vez, de la combinación devarios indicadores podemos decir que, en larealidad, se han empleado 51 indicadores(vid. infra) que corresponden a cinco conjun-tos de variables, a saber:


8 Este modelo permitió evaluar el estado de salud de la población de las Regiones de Tras-os-Montes yalto-Douro, en Portugal, posteriormente se transformó en el modelo empleado por el Observatorio Regionalde Salud del mencionado país.

DEMANDA POTENCIAL

Epidemiológicas

Demográficas

De Recursos Sanitarios

De Utilización de Servicios

De Accesibilidad

La selección de estos conjuntos se cimentó,en primer lugar en el modelo Vaz tomadocomo referencia y, en segundo lugar, en ladisponibilidad de información, ya que dadaslas peculiaridades del territorio que habita-mos, en muchas ocasiones, las limitacionesen este sentido son elevadas. Cada uno deestas variables se conforma de una serie deindicadores que, como su nombre lo señala,

indican o muestran la situación particular decada área sanitaria, así es posible mejorar elconocimiento de ellas de forma singular enlos siguientes aspectos:

• Variables demográficas: índice de mas-culinidad, índice de personas jóvenes,índice de personas mayores.


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• Variables epidemiológicas: nivel de mor-talidad por edad9, nivel de mortalidad porcausas10, nivel de morbilidad por causas11.

• Variables de recursos sanitarios: cocien-tes o ratios simples (de camas, médicos yenfermeros)12, cocientes de localización(camas médicos y enfermeros)13.

• Variables de utilización de recursos sani-tarios: tasa de consultas, tasa de hospitali-zación, nivel de movilidad14.

• Variables de accesibilidad: geográficao espacial, temporal, económica15, en

relación con la capacidad de la oferta16,la densidad de carreteras -pavimentadasy de tierra-.

Los cuatro primeros conjuntos de variables, ysus respectivos indicadores, fueron estudia-dos a partir de información suministrada pororganismos provinciales17 y nacionales18, porlo tanto, a la selección prosiguió un análisispormenorizado de las mismas advirtiendopatrones de distribución espacial que permi-tieron acrecentar el conocimiento de la rea-lidad del espacio que ha sido objeto de estu-dio, y asimismo, apreciar evidentes correla-ciones de tipo territorial.

9 Se ha trabajado con la proporción de defunciones de los siguientes grupos de edad: menos de 1 año,de 1 año, de 2 a 4 años, de 5 a 14 años, de 15 a 49 años y de 50 y más años. Posteriormente, por cada área,se procedió a realizar una sumatoria lineal ponderada y así obtuvimos el nivel de mortalidad por edad.

10 En este caso se abordó el tratamiento de las 10 primeras causas de defunciones que provocan el 90%de las muertes totales. Se analizaron en un primer momento de forma particular para cada una de las 67áreas programáticas y, finalmente, al igual que en el caso anterior, se efectuó una sumatoria lineal pondera-da.

11 Situación análoga al caso anterior, con la diferencia que en la morbilidad se analizaron las 12 principa-les causas que provocan más del 90% de las dolencias de la población.

12 Los cocientes simples tienen como finalidad relacionar los recursos disponibles, en este caso en los esta-blecimientos hospitalarios, con el colectivo de población que hace uso de ellos, generalmente expresado pormil o por diez mil. Su utilidad primordial es establecer comparaciones entre regiones o países y apreciar susituación evolutiva cuando los datos y el estudio así lo requieren. La confrontación siempre constituye un fac-tor de análisis relevante ya que permite conocer cuánto le falta a un espacio o territorio para alcanzar unnivel óptimo o aceptable

13 Los cocientes de localización, son magnitudes que valoran las diferencias interregionales en un mismomomento y también las diversidades en el tiempo de una misma región; los resultados obtenidos en este casofluctúan entre 0 y el infinito, el valor 1 es el que indica el equilibrio entre los recursos sanitarios ofrecidos y losusuarios demandantes (JOSEPH y PHILLIPS, 1984).

14 La movilidad ha sido entendida en tres dimensiones: la distancia que recorren los usuarios, el tiempo queemplean para trasladarse hacia el punto de oferta y el coste que invierten para este desplazamiento. Losresultados corresponden a la población que se desplazó en el año 2000.

15 En estas tres dimensiones además de analizar de forma particular, es decir: kilómetros recorridos, tiem-po empelado y coste invertido para trasladarse desde un punto de demanda hasta otro de oferta, se consi-deraron las mismas magnitudes pero en relación con la cantidad de usuarios que se desplazan. Así surgieronlos kilómetros/usuarios, tiempo/usuarios, coste/usuarios de cada una de las 67 áreas sanitarias.

16 Se entiende como capacidad de la oferta a la atracción que, eventualmente, puede producir el bieno servicio como respecto a la demanda que lo utiliza. En este caso se consideró como elemento de atrac-ción a los recursos humanos (médicos y enfermeros) que cada hospital posee.

17 Dirección de Estadística Sanitaria. Ministerio de Salud Pública del Gobierno de la Provincia del Chaco.Resistencia, 2000.

18 Instituto Nacional de Estadística y Censos. INDEC, 2001.

Con respecto al quinto conjunto de variables-las de accesibilidad-, al que añadimos elindicador "nivel de movilidad" que formaparte de las variables de utilización de servi-cios sanitarios, la información generada hasido ciento por ciento genuina y para ello laapoyatura en el tratamiento espacialmediante Sistemas de InformaciónGeográfica ha sido invalorable. Así, conside-rando los puntos de demanda, los puntos deoferta existentes actualmente y la distancia,tiempo y coste que los separa, como así tam-bién la cantidad de población que en el año2000 se movilizó para recibir atención sanita-ria, se concibieron indicadores que revelande manera acabada las áreas más y menosaccesibles -en cuanto a distancias recorri-das, tiempo empleado y coste invertido- asíse definieron los sectores con mayores nece-sidades, ya que estimamos que la mayorcantidad de usuarios que se desplazandenotan más problemas y necesidades sani-tarios.

En el proceso de ponderación de la deman-da potencial, todo lo descrito anteriormente-es decir, selección de variables e indicado-res, análisis particular de cada uno de ellos ygeneración de nueva información medianteSIG- ha sido calificado como la primera fase.Seguidamente se describirá lo que entende-mos como segunda fase u obtención de lamagnitud que pondera la demanda decada área sanitaria a los efectos de aplicar,finalmente, los modelos de localización-asig-nación incorporados en un SIG.

3.3.b. El Modelo de UtilidadMultiatributo (MAUT)

Para tratar la complejidad y diversidad devariables intervinientes en el estado de saludde la población en un espacio determinado,es muy conveniente el empleo de un mode-lo matemático multiatributo (MultiatributiveModel) que permite valorar y evaluar de unamanera altamente "objetiva" la situación delterritorio estudiado (SANTANA y MARTINS,2001:12). Trasladando estos conceptos anuestro estudio en particular diremos que lafinalidad en este caso consiste en evaluar,ordenar y jerarquizar a cada una de las 67áreas programáticas que se ven caracteriza-das por las variables e indicadores -atributos-que hemos descrito en los apartados anterio-res.

Los modelos multiatributo o modelos de utili-dad multiatributo (MAUT), forman parte delamplio abanico de métodos de evaluación ydecisión multicriterio. Pueden ser definidoscomo aquellos que están diseñados paraobtener la utilidad de alternativas a través delos atributos valiosos, que deben ser evalua-dos como componentes de los criterios (HER-NANDEZ, JOSE et al., 2002:6). Para cada atri-buto o indicador se determina la correspon-diente función de utilidad (parcial), y luegose agregan en una función de utilidad mul-tiatributo de forma aditiva o multiplicativa. Elrigor y rigidez de los supuestos teóricos deeste método requiere un elevado nivel deinformación del agente decisor para la cons-trucción de funciones de utilidad multiatribu-to (MARTINEZ, E., 1998, cit. por AVILAMOGOLLÓN, R., 2000:5). El principal objetivode estos modelos de utilidad multiatributo esauxiliar a los centros decisores a describir,



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evaluar, ordenar, jerarquizar, seleccionar orechazar objetos en base a una evaluación(expresada por puntuaciones, valores ointensidades de preferencia) de acuerdocon varios criterios (COLSON y DE BRUIN,1989:1201, cit. por BARREDO CANO, 1996:47).Esto admite que se transformen en herra-mientas que permiten analizar y dar cuentade complejas situaciones de la realidadactual. De acuerdo con los fines específicosde nuestro trabajo el modelo multiatributoestará representado por los distintos indica-dores que nos brindan información acercade las variables que han sido señaladas conanterioridad de manera particular (variablesdemográficas, sanitarias o epidemiológicas,de recursos sanitarios, de utilización de servi-cios, de accesibilidad y de movilidad).

Una peculiaridad fundamental del modelode utilidad multiatributo es la uniformidadque deben presentar las variables, es decir,antes de aplicar el puntaje o ponderación acada atributo es preciso establecer unacorrespondencia a cada uno de los valoresque asumen los indicadores con que semiden las variables o atributos, esto significaque los valores reales -porcentajes, índices ocualquier otra dimensión de medida emple-ada- deben ser transformados en utilidades,lo que permite eliminar cualquier dificultadinherente a la naturaleza misma de la medi-ción de las variables.

En la práctica, lo expuesto significa tomar losvalores extremos máximos y mínimos decada indicador y hacerlos corresponder conlas respectivas utilidades, entre 0 y 100 o bienentre 0 y 1. La utilidad 0 es concordante,

siempre, con el valor más desfavorable alevento que se analiza, mientras que el valor100 ó 1, según la escala escogida, represen-tará el valor más favorable al evento. Así lasmagnitudes intermedias asumen valorescorrespondientes, en una proporción directa,entre la utilidad mínima y la utilidad máxima.La expresión empleada para la transforma-ción de los valores reales de los indicadores autilidades ha sido la siguiente19:

[1]

Siendo:Ut= la utilidad del indicadorXmin = el valor mínimo del conjunto de obser-vacionesXmax = el valor máximo del conjunto deobservacionesX = el valor del indicador cuya utilidad sedesea obtener

En busca de la concreción de nuestros obje-tivos específicos, adaptamos lo apuntado en[1] a los intereses del estudio. Así, debido aque la puntuación final que se obtenga delmodelo aditivo será empleada como un fac-tor de ponderación de la demanda que utili-za los servicios sanitarios públicos, en nuestrotrabajo el mayor registro de utilidad -valor 1-se corresponderá siempre con la situaciónmás desfavorable, de este modo los conjun-tos de población con necesidades más signi-

19 Hemos optado por la escala comprendida entre 0 y 1 a los efectos de evitar valores muy elevados.


ficativas desde la perspectiva sanitaria,obtendrán una puntuación final -factor deponderación- más elevada, que permitirá,asignar un mayor peso a los colectivos que,por sus necesidades, así lo requieran. Loapuntado determina que la expresión seña-lada en [1] se reformule del siguiente modo:

[2]

Una vez lograda la utilidad para cada unode los indicadores -atributos- que conformanlos conjuntos de variables es preciso aplicarel modelo aditivo apuntado en, para ello espreciso efectuar el producto de las utilidadesobtenidas por la ponderación particular querecibe cada indicador. Este último se des-prende de la ponderación general quecorresponde al grupo de variables que abor-daremos en el próximo apartado. Reciénentonces se obtiene la puntuación final decada área programática. Seguidamente semostrará la composición final del modelomultiatributo diseñado y las ponderacionestanto generales como particulares de cadauna de las variables e indicadores que for-man parte de él.

3.3.c. Los componentes del Modelode Utilidad Multiatributo (MAUT) enSalud

Como apuntamos con antelación, el mode-lo tomado como referencia fue el que pro-pusieron Vaz et al. según palabras de los pro-pios autores este modelo multiatributo reco-rre dos momentos principales. El primero es elque se destina a la selección de variablesque tienen mayor impacto en la salud y queson relevados de forma sistemática por lasautoridades competentes, mientras que elsegundo momento corresponde a la ponde-ración de las variables o conjunto de varia-bles, para lo cual es preciso recurrir a unaamalgama de peritos o expertos en variasáreas de la salud, motivo por el cual se sueleconvertir en el momento más importante delproceso (VAZ, A., et al., 1994:32).

En el modelo que desarrollamos en este tra-bajo se utilizan 51 indicadores distribuidos en5 conjuntos de variables (up.supra). Debido anuestros objetivos específicos, el mayor pesorecae en las variables epidemiológicas osanitarias -2,65 puntos- (ver cuadro 1), ya queconsideramos que de los indicadores queforman parte de ellas surgen las necesidadessanitarias más urgentes de la población,debido a que constituyen los denominadosindicadores de out-put o de salida o resulta-do de un sistema sanitario; en segunda ins-tancia hemos situado a las variables que serelacionan con la posibilidad de acceso dela población a los equipamientos sanitarios -2,40 puntos- en virtud de los objetivos concre-tos de nuestra investigación que se relacio-nan con la localización óptima de los equi-


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pamientos hospitalarios. Las varaibles de utili-zación -aunque con pocos indicadores- sesitúan en tercer lugar con un puntaje análo-go al que presenta el modelo Vaz et al. -2,20-, seguidos por las variables de recursos sanita-rios -1,75- y finalmente las demográficas con

1,00 punto, respetando de este modo, elorden otorgado en el modelo que hemostomado como ejemplo. Considerando todosestos aspectos el modelo generado se com-pone del siguiente modo:

Variables Indicadores Ponderación Puntuación final

EPIDEMIOLÓGICAS 2.65 nivel de mortalidad por edad 1.00 nivel de mortalidad por causas 0.85 nivel de morbilidad por causas 0.80

DEMOGRÁFICAS 1.00

índice de masculinidad 0.10 índice de jóvenes 0.30 índice de mayores 0.60

DE RECURSOS SANITARIOS 1.75

Cocientes Simples 0.65 médicos 0.35 enfermeros 0.10 camas 0.20 Cocientes de Localización 1.10 médicos 0.625 enfermeros 0.15 camas 0.325

DE UTILIZACIÓN DE SERVICIOS 2.20

tasa de consultas 0.78 tasa de hospitalización 0.40 nivel de movilidad 1.02 geográfica 0.22 temporal 0.40 económica (costes) 0.40

DE ACCESIBILIDAD 2.40

geográfica 0.15 geográfica con relación a la demanda 0.25 temporal 0.30 temporal con relación a la demanda 0.40 económica (costes de transporte) 0.30 económica con relación a la demanda 0.40 en relación a la cap. de la oferta 0.40 densidad de rutas 0.20 pavimentadas 0.125 de tierra 0.075 10.00 Cuadro 1


3.3.d. La integración del modelo y lapuntuación final de las áreas

Una vez transformados los valores de los indi-cadores a utilidades y definidas las pondera-ciones o pesos de los mismos sólo resta reali-zar la integración del modelo a través de laexpresión multiplicativa y, finalmente, la adi-ción para alcanzar las puntuaciones finalesque caracterizarán a cada una de las áreasprogramáticas y que serán empleadas comoun factor de ponderación de la demanda ensu conjunto, para definir las localizacionesóptimas, las re-localizaciones y las posiblesnuevas localizaciones de hospitales públicos.La expresión que emplearemos para alcan-zar las puntuaciones finales o factores deponderación final para cada área es lasiguiente:

[3]

Donde• el subíndice j representa el indicador oatributo• utj corresponderá a la utilidad determi-nada por el valor del atributo o indicadorj, (esto implica la transformación del valorabsoluto del indicador en utilidad) y • paj será el puntaje, peso o ponderaciónasignado al atributo o indicador j • Pts será el peso, ponderación o puntua-ción final alcanzado por el atributo o indi-cador en estudio.

De la aplicación de la expresión indicada en[3] surgirá un valor que constituye el peso o el

factor de ponderación con el cual se ponde-rará a la demanda potencial que reside encada área programática. Este valor repre-senta una magnitud que sintetiza los proble-mas y las necesidades sanitarias con que seenfrenta la población. Hemos insistido envarias oportunidades que siempre que nosreferimos a la demanda potencial hacemosreferencia a la cantidad de población que,en cada área programática, no posee nin-gún tipo de cobertura médica o sanitaria.Ahora estamos en condiciones de ponderaro sopesar este conjunto de población por elfactor de ponderación que hemos obtenido,según lo expuesto anteriormente. Los resulta-dos alcanzados han sido representados en lafigura 5. Se aprecia la distribución espacialde los factores de ponderación que permi-ten distinguir cuáles son las áreas o sectoresde la provincia del Chaco que presentanmayores problemas y necesidades sanitarios,ya que un mayor registro de esta sumatoriaesta en correspondencia con situacionesmás desfavorables. (Figura 5)

4. EL PROGRAMA LOCALIZAY LOS MODELOS DELOCALIZACIÓN-ASIGNACIÓN ÓPTIMA

El Localiza es un programa diseñado por per-sonal del Departamento de Geografía de laFacultad de Filosofía y Letras de laUniversidad de Alcalá20, se trata de una pro-gramación que funciona como un móduloadicional del software Idrisi perteneciente ala Universidad de Clark, por lo tanto trabajacon una estructura de datos raster. Aplicar

20 Se ha desarrollado en el marco del proyecto 06/0049/98, financiado por la Comunidad de Madrid y diri-gido por el Dr. Joaquín Bosque Sendra.


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los modelos de localización-asignación incor-porados en el software Localiza, destinados aubicar equipamientos deseables en un espa-cio de interés requiere disponer de informa-ción preparada en formato raster, se trara deimagenes de datos puntuales, es decir, quetanto la demanda que precisa el servicio,como la oferta, que puede o no existir almomento de hacer el análisis, deben estarrepresentadas por puntos en una imagen ras-ter, tal como se ha indicado con anterioridad(up.supra, apartado 3.1). Así el complejoespacio continuo debe ser discretizado a tra-vés de ficheros o archivos cuyas característi-cas son las que siguen:

a) Un primer fichero o archivo de imagen-*.img- debe contener los identificadoresde la demanda, recordemos que nuestrosusuarios se hallan distribuidos en 67 áreasprogramáticas o sanitarias, las cualespara el caso particular de la aplicaciónde los modelos de localización-asignacióndeben pasar de ser áreas -o elementossuperficiales- a puntos -o píxeles-. De estemodo en el sector más poblado de cadaárea se incluye una celda con el identifi-cador correspondiente, éstos serán lospíxeles de control - puntos de demanda,tal como se mostró en la figura 3.

Figura 5.- Factor de Ponderación o Puntuación Final de las Áreas Programáticas


b) Un segundo fichero o archivo de valo-res -*.val- debe estar formado por los iden-tificadores de los puntos de demandaseguidos por la población o demandaatribuida a cada uno de ellos. En nuestrocaso la magnitud asociada a cada puntono se refiere sólo a la demanda, sino a ellapero sopesada por el factor de pondera-ción o factor de ponderación final, talcomo se ha apuntado en el apartadoanterior. El producto de la demandapotencial de cada área por este factorde ponderación es el valor que esta aso-ciado a los identificadores de la deman-da.

Los dos ficheros señalados son necesarios ysuficientes para aplicar los modelos de loca-lización-asignación, llevar a cabo los proce-dimientos que nos permitan encontrar las ubi-caciones óptimas y definir posibles re-locali-zaciones. Sin embargo si deseamos hallar lossitios destinados a nuevos equipamientos sinalterar los que ya existen tendremos queemplear otros dos ficheros, a saber:

c) Un tercer archivo o fichero de imagen -*.img- que contenga los identificadoresde los puntos de oferta fijos ya existentes,es decir, los hospitales que forman actual-mente la red de hospitales públicos y queno son susceptibles de manipularse; y,

d) Un cuarto archivo o fichero de imagen-*.img- que contenga los identificadoresde los puntos de demanda que no pose-en oferta y que, por lo tanto son conside-rados posibles candidatos a acoger unnuevo equipamiento, denominados tam-bién puntos móviles.

Los dos últimos ficheros son requeridos encaso de desear conocer los sitios óptimospara nuevas instalaciones y mantener fijas lasya existentes (el resultado visual de estosarchivos se ha mostrado en la figura 4).En todo proceso de evaluación de las locali-zaciones y definición de sitios óptimos o adi-ción de nuevas localizaciones, el tratamientode las distancias es un aspecto sumamenterelevante, por ello se hace necesario descri-bir, aunque brevemente, las diferentes posi-bilidades que el software Localiza ofrece enlo que respecta a la manipulación de las dis-tancias que separan a los puntos de deman-da de los de oferta. La forma más primitivade operarlas en un formato raster ha sido laeuclidiana o rectilínea (figura 6), es decir lalínea recta que separa dos puntos en elespacio analizado.

A esta alternativa, que se halla presente en elprograma que emplearemos, se añadenotras dos opciones. En primer lugar el trata-miento de los recorridos mediante las distan-cias de Manhattan (figura 6), procedimientoéste que evita los cálculos demasiados sim-plistas del caso anterior y agrega mayorveracidad a los cómputos realizados. Y, ensegundo lugar, el software contempla laposibilidad de analizar los costos de recorri-do, para lo cual es preciso definir la fricción oimpedancia de la red viaria o caminos quese emplean para realizar los desplazmientosdesde los puntos de damanda hacia los deoferta, ésta es la solución que más se acer-ca a la simulación de la verdadera movilidadde la población.

Es preciso expresar asimismo que en el ánali-sis de las distancias -euclidiana o deManhattan- y de los costos, no se emplean


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imágenes sino matrices, esto significa que elmismo programa genera una matriz21, queregistra en cada celda la distancia euclidia-na, la distancia de Manhattan o los costos derecorrido, según sea la opción escogida, y esla que se utiliza toda vez que se apliquen losmodelos de localización óptima. Esta diferen-ciación es importante ya que disminuyenotablemente el procesamiento de losdatos, debido a que no es semejante, en unproceso de localización-asignación, resolverel análisis de una imagen de más de tresmillones de píxeles que de una matriz comola que aquí se emplea.

Otra información de partida que es necesa-rio definir antes de acometer un estudio delocalización es el límite de distancia máximao alcance espacial con la que se trabajarátoda vez que el modelo requiera una restric-ción de la distancia. Este parámetro debe

estar enunciado en la misma unidad demedida en que está expresada la imagen(kilómetros, metros, etc). En lo referente a ladefinición de este alcance nos hemos basa-do en las entrevistas a referentes claves,específicamente a directores de algunoshospitales quienes nos han aconsejado quetoda vez que se desee aplicar un modelo delocalización-asignación que precise la indi-cación de un alcance espacial, en nuestroterritorio podría ser una distancia que oscileentre los 20 y 30 kilómetros, por ello finalmen-te hemos elegido esta última como restric-ción del servicio22 .

5. LOS RESULTADOS

De los actuales modelos que lleva incorpora-do el Localiza hemos empleado cuatro:Minisum, Medires, Cobemax y Coberes, ellos

Figura 6.- Distancia euclidiana o rectilínea y Distancia de Manhattan

21 En este caso de 67 por 67 equivalente a los puntos de demanda que se analizan.

22 Entre los modelos de localización-asignación que se aplicarán se encuentran el Modelo de MínimaDistancia con restricción, el de Cobertura Máxima y el de Cobertura Máxima con restricción de la distancia.En los dos primeros la aplicación requiere de un alcance espacial, el mismo ha recaído en 30 kilómetros, mien-tras que en el último modelo señalado se precisa de dos alcances espaciales, uno máximo -30 kilómetros- yotro mínimo -10 kilómetros-.


fueron aplicados en varias ocasiones utilizan-do diferentes matrices de distancia parasimular el desplazamiento de la demandahacia los puntos de oferta (distancia deManhattan y costos generados a partir de lafricción de las carreteras).

Hemos verificado que de acuerdo con elmodelo Minisum la actual distribución de hos-pitales públicos responde al criterio de efi-ciencia espacial en un 78% y en un 70,7%según se utilice la matriz de distancia deManhattan o la de costos. El modelo Medires,por su parte arroja 73,2% y 63,4% de concor-dancia con la realidad según ambas matri-ces; luego, el modelo Cobemax revela 58,5%y 51,2% de justicia espacial, en ambos proce-dimientos y finalmente el modelo Coberesdevuelve un 68,3% y un 58,5% según seemplee una u otra matriz de distancia. Dosconsideraciones finales merecen realizarse,en primer lugar, los resultados de todos losmodelos empleados dejan al descubierto lasinequidades territoriales que la actual distri-bución de hospitales públicos presenta. Ensegundo lugar, en todos los casos en que seprocede a aplicar los modelos utilizando lamatriz de costos la proporción de justicia y/oeficiencia espacial se reduce, con respectoa esta situación, si consideramos que el trata-miento de las distancias empleando la matrizde costos se asemeja más a la realidad vivi-da, entonces la situación es aún más delica-da.

En esta parte del trabajo también hemospodido apreciar que, en relación con los pro-blemas y necesidades de la poblacióndemandante, un elevado número de locali-zaciones determinadas como óptimas seemplazan en el noroeste de la provincia, pre-

cisamente allí donde en reiteradas oportuni-dades, se manifestaba la delicada situaciónsanitaria del territorio, lo que demuestra laimportancia de ponderar la demanda.También pudo advertirse que todos los resul-tados logrados a partir de la aplicación demodelos de localización óptima mejoran lasituación actual en cuanto a la configura-ción global del sistema sanitario, esto signifi-ca que disminuyen las distancias máximas,mínimas y totales que la población tiene querecorrer. Además, esta aplicación progresivade los diferentes modelos -plausibles de serempleados en localización de equipamien-tos sanitarios de gestión pública- nos permitiódeterminar la posible re-localización de equi-pamientos situación que, aunque muy ideal,puede ayudar en la toma de decisiones decorte sanitaria (e.g. dotación de recursos).

Finalmente, lo pertinente que son considera-dos los modelos de localización Medires yCoberes para la instalación de hospitalespúblicos y las altas coincidencias encontra-das entre sus resultados, nos llevaron a elegir-los como adecuados para decidir acerca delas ubicaciones para nuevos equipamientos.Así, pues, los sitios adecuados, en orden deprioridad, recayeron en El Palmar, Gancedo,Isla del Cerrito, Miraflores y Villa Río Bermejito.Los tres primeros, recordemos, han sido defini-dos empleando la matriz de costos, mientrasque el primero más los dos últimos surgierondel empleo de la distancia de Manhattan. Encualquier caso se ha puesto en evidencia elprogreso de la configuración global del siste-ma sanitario, en caso de incluir estos nosoco-mios a los ya existentes, en especial creceríala proporción de usuarios que quedan inclui-dos hasta los 30 kilómetros de distancia alhospital más próximo, de 92,8% que actual-


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mente quedan contenidos a 95,4% y 94,5%,según las diferentes matrices de distancia -Manhattan o costos- (en ambos casos másde 10.000 personas podrían beneficiarse conestas nuevas localizaciones).

6. CONSIDERACIONESFINALES

Nuestra visión particular con respecto alempleo de los modelos de localización-asig-nación óptima incorporados en un Sistemade Ayuda a la Decisión Espacial (SADE-LOCALIZA) para evaluar la actual distribuciónde hospitales públicos y determinar los sitiospara nuevas instalaciones, nos permiteexpresar que su empleo no sólo es pertinen-te, como se ha probado ya en innumerablestrabajos, sino que, permite dejar al descu-bierto las injusticias espaciales al evaluar ladistribución actual y cotejar sus resultadoscon los óptimos con miras de alcanzar el cri-terio de justicia espacial. Por otro lado, cree-mos que la aplicación de los modelos delocalización debe formar parte de un perma-nente proceso de ordenamiento, en el quese evalúen de forma continua las distribucio-nes espaciales de los equipamientos sanita-rios, ya que los directos beneficiarios, esdecir, la población, constituye un fenómenodinámico en constante cambio, y en esteaspecto, los SIG-SADE se comportan comoherramientas que facilitan y fundamentan latoma de decisiones evitando caer en injusti-cias territoriales.

Un renglón particular merece el comentarioreferido a la utilización del software Localizapara evaluar y definir las localizaciones ópti-

mas, en este caso, de hospitales públicos ypara determinar el lugar más acorde paranuevas instalaciones. En este sentido, desea-mos manifestar que hemos tenido oportuni-dad de realizar otros trabajos, dentro de lamisma línea de investigación, empleandootros programas como herramienta informá-tica, oportunidad en la que nos vimos limita-dos a determinar sólo los sitios óptimos yaque no se contó con la posibilidad de consi-derar los puntos de oferta existentes. Por elloconsideramos que el desarrollo Localiza, enel que es posible identificar los puntos conoferta existentes y no incluirlos como candi-datos, es un progreso altamente significativoen lo que atañe al avance de modelos delocalización-asignación, ya que no sólo per-mite evaluar la concordancia entre losactuales y los óptimos sino que, además, per-mite generar la alternativa de lugares paranuevos equipamientos. Esta circunstancia esaltamente favorable ya que no siempre, enla realidad, es posible encaminar la re-locali-zación de cara a alcanzar la función objetivobuscada. Por otro lado, para aquellos que noestán convencidos acerca del tratamientode distancias en formato raster, se ha vistocon claridad que la posibilidad de emplearuna matriz de costos generada a partir de lafricción, en la que cada píxel contiene elcosto de desplazamiento, permite definirlocalizaciones y asignaciones muy acordes ala realidad y al espacio estudiado. Aquí tam-bién el avance es significativo, ya que elmismo software lleva incorporados loscomandos necesarios para realizar las ope-raciones tendientes a generar las matricesde distancias y de costos. Otra ventaja suma-mente importante es que se trata de unaprogramación que manipula bases de datosraster (ficheros de imagen y de valores) sin


mediar demasiados inconvenientes en lapreparación de las mismas. Finalmente, con-sideramos que un software de esta naturale-za, surgido desde un ámbito académico yde carácter gratuito, mucho puede ayudaral desarrollo de investigaciones cuya línea detrabajo sea la localización óptima y que nodisponen de los recursos necesarios paraacceder a programas de costos elevados.

BIBLIOGRAFÍA

Arenas Vásquez, Federico (1995). "Desafíospara la planificación y la gestión regional:posibilidades para la Geografía". En Revistade Geografía Norte Grande. N° 22. Pp. 41-45.Instituto de Geografía. Pontificia UniversidadCatólica de Chile. Santiago de Chile.

Aronoff, Stan (1989). Geographic InformationSystems: A management perspective. WDLPublications. Otawa, Canadá. 286 páginas.

Avila Mogollón, Ruth (2000). "El AHP (ProcesoAnalítico Jerárquico) y su aplicación paradeterminar los usos de las tierras El caso deBrasil". Proyecto Regional Información sobreTierras y Aguas para un Desarrollo AgrícolaSostenible (Proyecto Gcp / Rla / 126 / Jpn).Santiago de Chile, Chile.

Barredo Cano, José (1996). Sistemas deInformación Geográfica y evaluación multi-criterio. Editorial RA-MA. Madrid, España. 264páginas.

Boisier, Sergio (1976). Diseño de PlanesRegionales. Métodos y Técnicas dePlanificación Regional. Centro dePerfeccionamiento. Colegio Oficial de

Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.Madrid, España.279 páginas.

Bosque Sendra, Joaquín (1992). Sistemas deInformación Geográfica. Ediciones Rialp S.A.Madrid, España. 451 páginas.

Bosque Sendra, Joaquín (1999). "La Cienciade la Información Geográfica y laGeografía". En: VII Encuentro de Geógrafosde América Latina (publicación en CD). SanJuan de Puerto Rico. Puerto Rico.

Bosque Sendra, Joaquín; Gómez Delgado,Montserrat; Moreno Jiménez, Antonio y dalPozzo, Francesco (2000). "Hacia un sistemade ayuda a la decisión espacial para la loca-lización de equipamientos". En: Revista deEstudios Geográficos. N° 241. Pp. 567-598.Madrid, España.

Bosque Sendra, Joaquín y Moreno Jiménez,Antonio (2004) (Editores). Localización deEquipamientos y SIG. Editorial RAMA. Madrid,España.

Burrough, P.A. (1987). Principles ofGeographical Information Systems for LandResources Assessment. Clarendon Press.Oxford University Press. New York, USA. 191páginas.

Cebrian de Miguel, Jesús (1988). Sistemas deInformación Geográfica. En: Aplicacionesde la Informática a la Geografía y lasCiencias Sociales. Editorial Síntesis. Madrid.

Comas, David y Ruiz Ernest (1993).Fundamentos de los Sistemas de InformaciónGeográfica. Editorial Ariel S.A. Barcelona,España. 295 paginas.


(2004-2005), 57 - 82

Conserjería de Ordenación del Territorio -CEOT- (1984). LEY sobre Ordenación Territorialde la Comunidad de Madrid. Centro deInformación y Documentación de laConserjería de Ordenación del Territorio,Medio Ambiente y Vivienda de laComunidad de Madrid. Madrid, España. 39páginas.

Cromley, Ellen y McLafferty, Sara (2002). GISand Public Health. The Guilford Press. NewYork, USA. 340 páginas.

Dirección de Estadística Sanitaria. Anuario deEstadísticas Vitales 1996/2001. Ministerio deSalud Pública. Provincia del Chaco.Argentina.

Farinós Dasí, Joaquín (2000). "Análisis geográ-fico regional y planificación territorial". En:Cuadernos de Geografía. N° 67/68.Departamento de Geografía. Universidad deValencia. Valencia, España.

Gaspar, Jorge (1995). "O novo ordenamentodo territorio. Geografia e valores". En: Ediciónelectrónica de trabajos publicados sobreGeografía e Historia. Estudos Geográficos.Universidade de Lisboa.www.ub.es/geocrit/sv-39.htm

Gatrell, Anthony y Löytönen, Markku (editors)(1998). GIS and Health. European ScienceFoundation. Taylor & Francis. UK. USA. 213páginas.

Gutiérrez Puebla, Javier y Gould, Michael(1994). SIG: Sistemas de InformaciónGeográfica. Editorial Síntesis. ColecciónEspacio y Sociedades, Serie General No. 2.Madrid, España. 251 páginas.

Hernández, José y García María (2002)."Multiatribute model in Management projecton PyMES". En: 3er. Congreso Iberoamericanode Gerencia de Proyectos. Caracas.Venezuela.

Instituto Nacional de Estadística y Censos(2002). Censo Nacional de Población yViviendas de la Provincia del Chaco, 2001.(Resultados Provisorios).Buenos Aires,Argentina.

Joseph, Alun y Phillips, David (1984).Accesibility and utilisation. Geographicalperspectives on health care delivery., Harperand Row, Publishers. New York. EstadosUnidos. 214 páginas.

Moreno Jiménez, Antonio (2004). "Modelosde localización óptima de instalaciones yequipamientos". En: Bosque Sendra, Joaquíny Moreno Jiménez, Antonio (2003) (editores).Localización de equipamientos y SIG.Editorial RA-MA (en prensa). Madrid, España.

Moreno Jiménez, Antonio y Escolano Utrilla,Severino (1992). Los servicios y el territorio.Colección Espacio y Sociedades N° 19.Editorial Síntesis. 189 páginas. Madrid,España.

NCGIA (1990). Core curriculum. Tres volúme-nes. I: Introduction to GIS. II: Technical issues inGIS. III: Applicarion issues in GIS. NationalCenter for Geographic Information andAnalysis. University of California. SantaBárbara, California. USA.

Organización Mundial de la Salud(OMS)(1965). Basic Documents. 16ª. Edición 1.Ginebra. Suiza.


Organización Panamericana de la Salud(1996). "Uso de los SIG en Salud". En BoletínEpidemiológico de la OPS. Vol.17. N° 1.Washington, USA.

Organización Panamericana de la Salud(2002). Perfil del Sistema de Servicios de Saludde la República Argentina. Programa deOrganización y Gestión de Sistemas yServicios de salud. División de Desarrollo deSistemas y Servicios de Salud. Washington.USA.

Pineault, Raynald y Daveluy, Calore (1988).La planificación sanitaria. Conceptos, méto-dos, estrategias. Masson, S.A. Barcelona,España. 387 páginas.

Santana, Paula y Martins, José (2001). "Oestado de saúde da população da RegiãoCentro. Resultados de um modelo multiatri-buto". En: Cadernos de Geografía. NúmeroEspecial dedicado a las Actas do II Colóquiode Geografía de Coimbra. Pp. 11-27. Institutode Estudos Geográficos. Facultade de Letras.Universidade de Coimbra. Coimbra, Portugal.

Vaz, A.; Simões, J.; Costa, R. y Santana, P.(1994). "Desenvolvimento de um modelo deavaliação do estado de saúde das popula-ções". En: Revista Portuguesa de SaúdePública. Vol. 12. N° 2. Pp. 5-23. Lisboa,Portugal.

Zoido Naranjo, Florencio (1998). "Geografía yOrdenación del Territorio". En: Didáctica delas Ciencias Sociales. Geografía e Historia. N°16. Pp. 19-31. Barcelona, España.