ABSTRACT Objectives. To estimate regional prevalence and identify the spatial patterns of the degree of overweight and obesity by districts in under five years children in Peru during 2014. Materials and methods. Analysis of the information reported by the Information System Nutritional Status (SIEN) of the number of cases of overweight and obesity in children under five years recorded during 2014. Regional prevalence for overweight and obesity, and their respective confidence intervals to 95% were calculated. Moran index was used to determine patterns of grouping districts with high prevalence of overweight and/or obesity. Results. Data from 1834 districts and 2,318,980 children under five years were analyzed. 158,738 cases (6.84%; CI 95%: 6.81 to 6.87) were overweight, while 56,125 (2.42%; CI 95%: 2.40 to 2.44) obesity. The highest prevalence of overweight were identified in the regions of Tacna (13.9%), Moquegua (11.8%), Callao (10.4%), Lima (10.2%) and Ica (9.3%), and in the same regions for obesity with 5.3%; 4.3%; 4.0%; 4.0% and 3.8% respectively. The spatial analysis found grouping districts of high prevalence in 10% of all districts for both overweight and obesity, identifying 199 districts for overweight (126 urban and 73 rural), and 184 for obesity (136 urban and 48 rural). Conclusions. The highest prevalence of overweight and obesity were identified in the Peruvian coast regions. Moreover, these regions are predominantly exhibited a spatial clustering of districts with high prevalence of overweight and obesity.

RESUMEN Objetivos. Estimar las prevalencias regionales e identificar los patrones espaciales del grado de sobrepeso y obesidad por distritos, en menores de cinco años en el Perú durante el año 2014. Materiales y métodos. Análisis de la información reportada por el Sistema de Información del Estado Nutricional (SIEN) del número de casos de sobrepeso y obesidad en menores de cinco años registrados durante el año 2014. Se calcularon prevalencias regionales para sobrepeso y obesidad y sus respectivos intervalos de confianza al 95%. El índice de Moran fue utilizado para determinar los patrones de agrupación de distritos con altas prevalencia de sobrepeso y/o obesidad. Resultados. Se analizaron datos de 1834 distritos y 2 318 980 menores de cinco años, 158 738 casos (6,84%; IC 95%: 6,81-6,87) presentaron sobrepeso, mientras que 56 125 (2,42%; IC 95%: 2,40-2,44) obesidad. Las mayores prevalencias de sobrepeso fueron identificadas en las regiones de Tacna (13,9%), Moquegua (11,8%), Callao (10,4%), Lima (10,2%) e Ica (9,3%), y en las mismas regiones para obesidad con 5,3%; 4,3%; 4,0%; 4,0% y 3,8% respectivamente. El análisis espacial encontró agrupaciones distritales de altas prevalencias en un 10% del total de distritos tanto para sobrepeso y obesidad, identificándose 199 distritos para sobrepeso (126 urbanos y 73 rurales), y 184 para obesidad (136 urbanos y 48 rurales). Conclusiones. Se identificó las mayores prevalencias de sobrepeso y obesidad en regiones de la costa peruana. Asimismo, estas regiones son las que exhibieron predominantemente una agrupación espacial de distritos con altas prevalencias de sobrepeso y obesidad.

ABSTRACT The aim of the study was to explore the patterns of dental health services access in children under twelve years of age in Peru. Data from 25,285 children under 12 years who participated in the Demographic and Family Health Survey of 2014 were reviewed. An exploratory spatial analysis was performed to project the proportions of children with access to dental health services, according to national regions, type of health service and urban or rural place of residence. The results show that of the total sample, 26.7% had access to dental health services in the last six months, 39.6% belonged to the age group 0-4 years, 40.6% lived in the Andean region and 58.3% lived in urban areas. The regions of Huancavelica, Apurimac, Ayacucho, Lima and Pasco had the highest percentages of access nationwide. In conclusion, there is low access to dental health services in the population under 12 years of age in Peru. The spatial distribution of access to dental health services allows regions to be identified and grouped according to similar access patterns, in order to better focus public health actions.

RESUMEN El objetivo del estudio fue explorar los patrones de acceso a servicios de salud dental en menores de doce años en Perú. Se revisaron datos de 25.285 niños menores de 12 años que participaron en la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar 2014. Se realizó un análisis exploratorio espacial para proyectar las proporciones de menores con acceso a servicios de salud dental según regiones a nivel nacional, tipo de servicio de salud y lugar de residencia urbana o rural. Los resultados muestran que el 26,7% de la muestra tuvo acceso a los servicios de salud dental en los últimos seis meses. El 39,6% pertenecía al grupo etario de 0 a 4 años, el 40,6% habitaba en la zona andina y un 58,3% residía en zonas urbanas. Las regiones de Huancavelica, Apurímac, Ayacucho, Lima y Pasco tuvieron los mayores porcentajes de población que accedió a servicios de salud dental a nivel nacional. En conclusión, existe un bajo acceso a los servicios de salud dental para la población menor de 12 años en Perú. La distribución espacial del acceso a los servicios de salud dental permitiría identificar y agrupar regiones según patrones comunes de acceso para enfocar acciones en materia de salud pública.

ABSTRACT The aim of the study was to explore the patterns of dental health services access in children under twelve years of age in Peru. Data from 25,285 children under 12 years who participated in the Demographic and Family Health Survey of 2014 were reviewed. An exploratory spatial analysis was performed to project the proportions of children with access to dental health services, according to national regions, type of health service and urban or rural place of residence. The results show that of the total sample, 26.7% had access to dental health services in the last six months, 39.6% belonged to the age group 0-4 years, 40.6% lived in the Andean region and 58.3% lived in urban areas. The regions of Huancavelica, Apurimac, Ayacucho, Lima and Pasco had the highest percentages of access nationwide. In conclusion, there is low access to dental health services in the population under 12 years of age in Peru. The spatial distribution of access to dental health services allows regions to be identified and grouped according to similar access patterns, in order to better focus public health actions.

RESUMEN El objetivo del estudio fue explorar los patrones de acceso a servicios de salud dental en menores de doce años en Perú. Se revisaron datos de 25.285 niños menores de 12 años que participaron en la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar 2014. Se realizó un análisis exploratorio espacial para proyectar las proporciones de menores con acceso a servicios de salud dental según regiones a nivel nacional, tipo de servicio de salud y lugar de residencia urbana o rural. Los resultados muestran que el 26,7% de la muestra tuvo acceso a los servicios de salud dental en los últimos seis meses. El 39,6% pertenecía al grupo etario de 0 a 4 años, el 40,6% habitaba en la zona andina y un 58,3% residía en zonas urbanas. Las regiones de Huancavelica, Apurímac, Ayacucho, Lima y Pasco tuvieron los mayores porcentajes de población que accedió a servicios de salud dental a nivel nacional. En conclusión, existe un bajo acceso a los servicios de salud dental para la población menor de 12 años en Perú. La distribución espacial del acceso a los servicios de salud dental permitiría identificar y agrupar regiones según patrones comunes de acceso para enfocar acciones en materia de salud pública.

Objectives. To estimate regional prevalence and identify the spatial patterns of the degree of overweight and obesity bydistricts in under five years children in Peru during 2014. Materials and methods. Analysis of the information reported by the Information System Nutritional Status (SIEN) of the number of cases of overweight and obesity in children under five years recorded during 2014. Regional prevalence for overweight and obesity, and their respective confidence intervals to 95% were calculated. Moran index was used to determine patterns of grouping districts with high prevalence of overweight and/or obesity. Results. Data from 1834 districts and 2,318,980 children under five years were analyzed. 158,738 cases (6.84%; CI 95%: 6.81 to 6.87) were overweight, while 56,125 (2.42%; CI 95%: 2.40 to 2.44) obesity. The highest prevalence of overweight were identified in the regions of Tacna (13.9%), Moquegua (11.8%), Callao (10.4%), Lima (10.2%) and Ica (9.3%), and in the same regions for obesity with 5.3%; 4.3%; 4.0%; 4.0% and 3.8% respectively. The spatial analysis found grouping districts of high prevalence in 10% of all districts for both overweight and obesity, identifying 199 districts for overweight (126 urban and 73 rural), and 184 for obesity (136 urban and 48 rural). Conclusions. The highest prevalence of overweight and obesity were identified in the Peruvian coast regions. Moreover, these regions are predominantly exhibited a spatial clustering of districts with high prevalence of overweight and obesity.

Objetivos. Estimar las prevalencias regionales e identificar los patrones espaciales del grado de sobrepeso y obesidad por distritos, en menores de cinco años en el Perú durante el año 2014. Materiales y métodos. Análisis de la información reportada por el Sistema de Información del Estado Nutricional (SIEN) del número de casos de sobrepeso y obesidad en menores de cinco años registrados durante el año 2014. Se calcularon prevalencias regionales para sobrepeso y obesidad y sus respectivos intervalos de confianza al 95%. El índice de Moran fue utilizado para determinar los patrones de agrupación de distritos con altas prevalencia de sobrepeso y/o obesidad. Resultados. Se analizaron datos de 1834 distritos y 2 318 980 menores de cinco años, 158 738 casos (6,84%; IC 95%: 6,81-6,87) presentaron sobrepeso, mientras que 56 125 (2,42%; IC 95%: 2,40-2,44) obesidad. Las mayores prevalencias de sobrepeso fueron identificadas en las regiones de Tacna (13,9%), Moquegua (11,8%), Callao (10,4%), Lima (10,2%) e Ica (9,3%), y en las mismas regiones para obesidad con 5,3%; 4,3%; 4,0%; 4,0% y 3,8% respectivamente. El análisis espacial encontró agrupaciones distritales de altas prevalencias en un 10% del total de distritos tanto para sobrepeso y obesidad, identificándose 199 distritos para sobrepeso (126 urbanos y 73 rurales), y 184 para obesidad (136 urbanos y 48 rurales). Conclusiones. Se identificó las mayores prevalencias de sobrepeso y obesidad en regiones de la costa peruana. Asimismo, estas regiones son las que exhibieron predominantemente una agrupación espacial de distritos con altas prevalencias de sobrepeso y obesidad.

ABSTRACT In order to determine the potential vulnerability of public health facilities in four northern regions of Peru to the possible effects of El Niño-Southern Oscillation (ENSO) phenomenon. An exploratory spatial analysis was performed using the geo-referenced points for at-risk areas based on the activation of gullies that were reported by the National Water Authority, and the location of the four regional public health facilities of the Ministry of Health. Concentric areas of influence were simulate from the points of risk towards the public health facilities using radii of 200, 1000 and 1500 meters. The Tumbes region would be the most affected with 37.2% of its health facilities being affected by floods and landslides. The I-2 and I-3 categories of health facilities appeared to be the most affected with 28.9% and 31.6% respectively. Therefore, public health facilities near the risk zones may be affected by the ENSO.

RESUMEN Con el objetivo de determinar la potencial vulnerabilidad de los establecimientos de salud públicos de cuatro regiones del norte del Perú ante los posibles efectos del fenómeno El Niño (ENSO), se realizó un análisis espacial exploratorio con los puntos georreferenciados de las zonas de riesgos por activación de quebradas, reportadas por la Autoridad Nacional del Agua, y los establecimientos de salud públicos del Ministerio de Salud. Se simularon áreas de influencia concéntricas desde los puntos de riesgo hacia los establecimientos de salud públicos en un radio de 200, 1000 y 1500 metros. La región Tumbes sería la más afectada con el 37,2% de sus establecimientos afectados por inundaciones o deslizamientos. Las categorías I-2 y I-3 serían las más afectadas con el 28,9 y 31,6% respectivamente. En conclusión, se identificaron establecimientos de salud cercanos a puntos de riesgo que podrían ser afectados ante la presencia del ENSO.

ABSTRACT We analyzed geospatially accidents, incidents and diseases related to work of regional reports in Peru (2012-2014). The 52887 events were classified as work related accidents (93%), dangerous incidents (5.1%), occupational diseases (1%) and fatal accidents (0.9%). The highest rates of fatal accidents were reported in Pasco, Callao, Lima, Moquegua and Arequipa. Callao and Lima are the regions with the highest rates of occupational accidents. The highest rates of dangerous incidents were reported in Arequipa, Callao, Lima, Ica and Piura. Occupational diseases are distributed with high rates in Huancavelica, Ancash, Pasco, Callao and Cusco. The economic activities that reported most of the occupational diseases were mining and quarrying (49.2%); followed by manufacturing industry (23.4%); and construction (8%). It is concluded that there are high rates and common spatial patterns of laboral accidents in Peru that could be used by decision makers to focus interventions.

RESUMEN Se analizaron geoespacialmente los accidentes, incidentes peligrosos y enfermedades ocupacionales que se reportaron a nivel regional en el Perú (2012-2014). 52 887 eventos se notificaron entre accidentes de trabajo (93%), incidentes peligrosos (5,1%), enfermedades ocupacionales (1%) y accidentes mortales (0,9%). Se evidenciaron altas tasas de accidentes mortales en Pasco, Callao, Lima, Moquegua y Arequipa. Callao y Lima son las regiones con tasas más altas de accidentes de trabajo. Las mayores tasas de incidentes peligrosos se reportaron en Arequipa, Callao, Lima, Ica y Piura. Las enfermedades ocupacionales se distribuyeron con altas tasas en Huancavelica, Ancash, Pasco, Callao y Cusco. La explotación de minas y canteras (49,2%); seguida por la industria manufacturera (23,4%); y, la construcción (8%) son las actividades económicas que concentraron elevadas tasas de enfermedades ocupacionales. Se concluye que existen altas tasas y patrones espaciales comunes de accidentabilidad en el Perú que pueden servir para enfocar intervenciones.

In order to determine the potential vulnerability of public health facilities in four northern regions of Peru to the possible effects of El Niño-Southern Oscillation (ENSO) phenomenon. An exploratory spatial analysis was performed using the geo-referenced points for at-risk areas based on the activation of gullies that were reported by the National Water Authority, and the location of the four regional public health facilities of the Ministry of Health. Concentric areas of influence were simulate from the points of risk towards the public health facilities using radii of 200, 1000 and 1500 meters. The Tumbes region would be the most affected with 37.2% of its health facilities being affected by floods and landslides. The I-2 and I-3 categories of health facilities appeared to be the most affected with 28.9% and 31.6% respectively. Therefore, public health facilities near the risk zones may be affected by the ENSO.

Con el objetivo de determinar la potencial vulnerabilidad de los establecimientos de salud públicos de cuatro regiones del norte del Perú ante los posibles efectos del fenómeno El Niño (ENSO), se realizó un análisis espacial exploratorio con los puntos georreferenciados de las zonas de riesgos por activación de quebradas, reportadas por la Autoridad Nacional del Agua, y los establecimientos de salud públicos del Ministerio de Salud. Se simularon áreas de influencia concéntricas desde los puntos de riesgo hacia los establecimientos de salud públicos en un radio de 200, 1000 y 1500 metros. La región Tumbes sería la más afectada con el 37,2% de sus establecimientos afectados por inundaciones o deslizamientos. Las categorías I-2 y I-3 serían las más afectadas con el 28,9 y 31,6% respectivamente. En conclusión, se identificaron establecimientos de salud cercanos a puntos de riesgo que podrían ser afectados ante la presencia del ENSO.

We analyzed geospatially accidents, incidents and diseases related to work of regional reports in Peru (2012-2014). The 52887 events were classified as work related accidents (93%), dangerous incidents (5.1%), occupational diseases (1%) and fatal accidents (0.9%). The highest rates of fatal accidents were reported in Pasco, Callao, Lima, Moquegua and Arequipa. Callao and Lima are the regions with the highest rates of occupational accidents. The highest rates of dangerous incidents were reported in Arequipa, Callao, Lima, Ica and Piura. Occupational diseases are distributed with high rates in Huancavelica, Ancash, Pasco, Callao and Cusco. The economic activities that reported most of the occupational diseases were mining and quarrying (49.2%); followed by manufacturing industry (23.4%); and construction (8%). It is concluded that there are high rates and common spatial patterns of laboral accidents in Peru that could be used by decision makers to focus interventions.

Se analizaron geoespacialmente los accidentes, incidentes peligrosos y enfermedades ocupacionales que se reportaron a nivel regional en el Perú (2012-2014). 52 887 eventos se notificaron entre accidentes de trabajo (93%), incidentes peligrosos (5,1%), enfermedades ocupacionales (1%) y accidentes mortales (0,9%). Se evidenciaron altas tasas de accidentes mortales en Pasco, Callao, Lima, Moquegua y Arequipa. Callao y Lima son las regiones con tasas más altas de accidentes de trabajo. Las mayores tasas de incidentes peligrosos se reportaron en Arequipa, Callao, Lima, Ica y Piura. Las enfermedades ocupacionales se distribuyeron con altas tasas en Huancavelica, Ancash, Pasco, Callao y Cusco. La explotación de minas y canteras (49,2%); seguida por la industria manufacturera (23,4%); y, la construcción (8%) son las actividades económicas que concentraron elevadas tasas de enfermedades ocupacionales. Se concluye que existen altas tasas y patrones espaciales comunes de accidentabilidad en el Perú que pueden servir para enfocar intervenciones.