Aplicación de polígonos Thiessen para la definición y análisis de áreas de influencia del sistema de salud en ciudades costeras del estado de Quintana Roo

Main Article Content

Alicia Cuza-Sorolla María Luisa Hernández-Aguilar Miguel Ángel Barrera-Rojas

Resumen

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG), hoy en día son herramientas aplicadas a investigaciones de diversa índole, tal es el caso de la Geografía de la Salud. En el presente trabajo se utilizan los polígonos Thiessen como herramienta de aproximación, para determinar las áreas de influencia de las unidades de salud en cuatro ciudades costeras del estado de Quintana Roo: Cancún, Playa del Carmen, Tulum y Chetumal. Este ejercicio se presenta desde el contexto de la pandemia generada por el virus SARS-CoV-2 (COVID-19), con la intención de determinar la capacidad instalada de las unidades médicas, una de las variables a medir son los hospitales ubicados en zonas urbanas en función de la densidad de población. Si bien, la densidad de población es una variable importante pretendimos también incluir la variable de marginación desde la perspectiva de una situación social de desventaja. Esta herramienta de aproximación, permitió realizar un análisis de la distribución de las unidades de salud para 2019. Entre los principales resultados, se advierte que la ciudad de Cancún cuenta con la mayor cantidad de unidades de salud en comparación con las otras ciudades objeto de estudio, pero también con mayores valores de densidad poblacional y con áreas de alto grado de marginación. En contraparte, Tulum es el caso con mayor desventaja al contar con sólo dos unidades de salud. Los resultados fueron reflejados en mapas y tablas para cada ciudad. Este artículo forma parte del proyecto en elaboración para la atención a la emergencia COVID-19 en Quintana Roo, de la Universidad de Quintana Roo.

Article Details

Como citar
CUZA-SOROLLA, Alicia; HERNÁNDEZ-AGUILAR, María Luisa; BARRERA-ROJAS, Miguel Ángel. Aplicación de polígonos Thiessen para la definición y análisis de áreas de influencia del sistema de salud en ciudades costeras del estado de Quintana Roo. Quivera Revista de Estudios Territoriales, [S.l.], v. 23, n. 1, p. 49-71, abr. 2021. ISSN 2594-102X. Disponible en: <https://quivera.uaemex.mx/article/view/14504>. Fecha de acceso: 19 jun. 2025 doi: https://doi.org/10.36677/qret.v23i1.14504.
Sección
Artículos de investigación

Citas

Aragón, J.L, Aguilar, G., Velázquez, U., Jiménez, M. y Maya, F. (2018). Distribución espacial de variables hidrológicas. Implementación y evaluación de métodos de interpolación. Revista Ingeniería, Investigación y Tecnología. XX(2), abril-junio, pp. 1-15. México: UNAM
Buzai, G. y Baxendale, C. (2006). Análisis socio espacial con sistemas de información geográfica. Grupo de Ecología del Paisaje y Medio Ambiente. Universidad de Buenos Aires, Argentina.
Buzai, G. (2016). Áreas de influencia de los centros de atención primaria de salud (CAPS) en la ciudad de Luján mediante polígonos de Voronoi-Thiessen. Revista Investigaciones y ensayos geográficos. XIII(13), 11-25.
Castro, L. (2018). Exclusión social, marginación y pobreza. Tópicos vigentes. México: Fontamara.
Chávez Alvarado, R. (2018). Gestión del riesgo de desastre en el caribe mexicano. El caso de estudio de Chetumal, Quintana Roo. Revista de Estudios Latinoamericanos sobre Reducción del Riesgo de Desastres REDER, 2(2), 46-60. Recuperado de: http://www.revistareder.com/ojs/index.php/reder/article/view/17
CONAPO (2000). Índice de marginación 2000. México: Consejo Nacional de Población.
CONAPO (2010). Índice de marginación urbana 2010. México: Consejo Nacional de Población.
CONAPO. (2013). Índice absoluto de marginación 2000-2010. México: Consejo Nacional de Población. Recuperado de: http://www.conapo.gob.mx/work/models/CONAPO/Resource/1755/1/images/00Presentacion.pdf
CONAPO. (2019). Estimaciones y proyecciones de la población por sexo y edad a mitad de año. Quintana Roo Período 2010-2030. México: Consejo Nacional de Población. Recuperado de: http://coespo.qroo.gob.mx/Descargas/doc/PUBLICACCIONES%20DE%20INTERES/POBLACION_QROO_2019.pdf
Cuthill, F. (2019). Homelessness, Social exclusion and health: Global perspectives, local solutions. Dunedin: Dunedin Academic Press.
Debnath, M. (2020). A community under siege: exclusionary education policies and indigenous Santals* in the Bangladeshi context. Third World Quarterly, 41(3), 453-469. doi:doi.org/10.1080/01436597.2019.1660634
Durkheim, E. (1982). El suicidio. Madrid: Akal.
Elias, N. y Scotson, J. (2015). Establecidos y marginados. Una investigación sociológica sobre problemas comunitarios. México: Editorial del Fondo de Cultura Económica.
Herrero, S. (2018). Condiciones de salud en las comunidades marginadas y aisladas contactadas de América Latina. Academo, 5(1), 13-34. Recuperado de: https://uamericana.edu.py/revistacientifica/index.php/academo/article/view/84/81
Howe, M. (1986). La Geografía Médica. Fondo de cultura económica. México.
Instituto Mexicano del Transporte. (2010). Análisis comparativo de tres métodos para la delimitación del área de influencia de un aeropuerto. Notas. 123, marzo- abril. Recuperado de: https://imt.mx/archivos/Boletines/Nota123.pdf
INEGI (2010). Censo de Población y Vivienda 2010. Principales resultados por localidad (ITER). México. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Recuperado de: www.inegi.gob.mx
INEGI. (2015). Encuesta intercensal. México. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Recuperado de: https://www.inegi.org.mx/programas/intercensal/2015/
INEGI. (2019). Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas 2019. Datos a noviembre de 2019. México. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Recuperado de: https://www.inegi.org.mx/app/mapa/denue/
Loktieva, I. (2016). Approaches to empirical analysis of social exclusion: international comparison. Journal of Scientific Papers Economics & Sociology, 9(2), 148-157. doi:10.14254/2071-789X.2016/9-2/10.
Nieto, C., Nicasio, R., Martín, R. y García, A. (2017). De la pobreza a la marginación. Relatos y discursos de personas en situación de marginalidad. Madrid: Dykinson.
Pizarro, R., Ramírez, C. y Flores, J. (2003). Análisis comparativo de cinco métodos para la estimación de precipitaciones areales anuales en períodos extremos. Bosque (Valdivia), 24(3), 31-38. https://dx.doi.org/10.4067/S0717-92002003000300003
Quijano, A. (1972). La constitución del "mundo" de la marginalidad urbana. EURE, 5(2), 89-106. Recuperado de http://www.eure.cl/index.php/eure/article/viewFile/837/685
Ramírez, M. (2017). La moderna geografía de la salud y las tecnologías de la información geográfica. Revista investigaciones y ensayos geográficos. IV(4), 53-64.
Reid, C. (2017). The wound of exclusion: Poverty, women´s health, and social justice. New York: Routledge.
Reyna, A. (2006). El uso de los sistemas de información geográfica (SIG) en el análisis demográfico de situaciones de desastre. Notas de Población. XXXII(81). Recuperado de: https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/12792/np81129162_es.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Sánchez, N. (2017). Cálculo de la precipitación media sobre la península de la Guajira usando el método Thiessen. Revista Ciencia e Ingeniería Neogranadina. 26 (1). Bogotá, Colombia.