RESUMEN La Encuesta Demográfica de Salud Familiar (ENDES) es una encuesta nacional de base poblacional con representatividad a nivel departamental y área de residencia, constituyéndose en una fuente de información del estado de salud de la población peruana. Con el objetivo de estandarizar su procesamiento y posterior reutilización por parte de la comunidad académica y otros actores interesados; documentamos el código para la manipulación, análisis y visualización de datos del cuestionario de salud de la ENDES 2017, mediante un ejemplo sobre prevalencia de hipertensión arterial y obesidad, utilizando el entorno y lenguaje de programación estadístico R. Se presenta y detalla secuencialmente el código en R, así como, el sustento teórico de la estructura de la encuesta para la manipulación de las bases de datos, considerando que la compleja estructura de la ENDES podría ser una potencial barrera que enfrentan los investigadores. Finalmente, este ejemplo puede servir de base para que se generen mayores estudios basados en la ENDES que sean relevantes para la toma de decisiones en salud pública.

ABSTRACT The Demographic and Family Health Survey (ENDES, in Spanish) is a national population-based survey with representation at the departmental level and area of residence, constituting a source of information on the health status of the Peruvian population. In order to standardize its processing and subsequent reuse by the academic community and other stakeholders, we documented the code for the manipulation, analysis, and visualization of data from the ENDES 2017 health questionnaire, through an example on the prevalence of hypertension and obesity, using the R statistical programming environment and language. The R code is presented and detailed sequentially, as well as the theoretical support of the survey structure for the manipulation of databases, considering that the complex structure of the ENDES could be a potential barrier faced by researchers. Finally, this example can serve as a basis for generating further studies based on the ENDES that are relevant to public health decision-making.

La Encuesta Demográfica de Salud Familiar (ENDES) es una encuesta nacional de base poblacional con representatividad a nivel departamental y área de residencia, constituyéndose en una fuente de información del estado de salud de la población peruana. Con el objetivo de estandarizar su procesamiento y posterior reutilización por parte de la comunidad académica y otros actores interesados; documentamos el código para la manipulación, análisis y visualización de datos del cuestionario de salud de la ENDES 2017, mediante un ejemplo sobre prevalencia de hipertensión arterial y obesidad, utilizando el entorno y lenguaje de programación estadístico R. Se presenta y detalla secuencialmente el código en R, así como, el sustento teórico de la estructura de la encuesta para la manipulación de las bases de datos, considerando que la compleja estructura de la ENDES podría ser una potencial barrera que enfrentan los investigadores. Finalmente, este ejemplo puede servir de base para que se generen mayores estudios basados en la ENDES que sean relevantes para la toma de decisiones en salud pública.

The Demographic and Family Health Survey (ENDES, in Spanish) is a national population-based survey with representation at the departmental level and area of residence, constituting a source of information on the health status of the Peruvian population. In order to standardize its processing and subsequent reuse by the academic community and other stakeholders, we documented the code for the manipulation, analysis, and visualization of data from the ENDES 2017 health questionnaire, through an example on the prevalence of hypertension and obesity, using the R statistical programming environment and language. The R code is presented and detailed sequentially, as well as the theoretical support of the survey structure for the manipulation of databases, considering that the complex structure of the ENDES could be a potential barrier faced by researchers. Finally, this example can serve as a basis for generating further studies based on the ENDES that are relevant to public health decision-making.

RESUMEN Objetivos. Estimar el gasto de bolsillo en salud (GBS) e identificar sus factores asociados en adultos mayores peruanos. Materiales y métodos. Estudio transversal analítico de la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza (ENAHO) 2017. Se consideró como adulto mayor a todo individuo de 60 y más años y el GBS como variable principal de estudio. Se estimaron razones de prevalencia (RP) y razones de prevalencia ajustada (RPa) para cada uno de los factores asociados a GBS. Las medias del GBS fueron estimadas mediante un modelo lineal generalizado con distribución gamma y función de enlace log. Todos los intervalos de confianza (95 %) de los estimadores fueron calculados mediante bootstrapping con el método basado en la normal. Resultados. Se incluyeron 18 386 adultos mayores, de los cuales en el 56,5 % se reportó GBS. La media y mediana del GBS es de 140,8 (USD 43,2) y 34,5 (USD 10,6) soles, respectivamente. Factores como procedencia urbana, mayor nivel de educación, padecer enfermedades crónicas y mayores gastos per cápita aumentan hasta 1,6 veces la probabilidad de GBS. En los afiliados al Seguro Integral de Salud (SIS) se reduce el GBS en 63,0 soles (USD 19,3) comparado con aquellos sin ningún seguro de salud. Conclusiones. Seis de cada diez adultos mayores peruanos reportó GBS para atender su salud. Esto genera inequidad en el acceso a los servicios de salud, principalmente para los grupos socialmente vulnerables. Se sugiere investigar el impacto económico de los seguros sanitarios y el abordaje preventivo-promocional de las enfermedades crónicas, en aras de reducir el GBS y mejorar la eficiencia del sistema de salud peruano.

ABSTRACT Objectives . To estimate out-of-pocket spending on health (GBS) and identify its associated factors in Peruvian older adults. Materials and Methods. Analytical cross-sectional study of the National Household Survey on Living Conditions and Poverty (ENAHO) 2017. Older adults were considered to be all individuals aged 60 and over and the GBS was considered the main study variable. Prevalence ratios (PR) and adjusted prevalence ratios (PRa) were estimated for each of the factors associated with GBS. GBS means were estimated using a generalized linear model with gamma distribution and log binding function. All confidence intervals (95%) of the estimators were calculated by bootstrapping with the normal-based method. Results . Eighteen 386 older adults were included, of which 56.5% reported GBS. The mean and median GBS is S/. 140.8 (USD 43.2) and S/. 34.5 (USD 10.6), respectively. Factors such as urban origin, a higher level of education, chronic diseases and higher per capita expenses increase the probability of GBS by up to 1.6 times. In those affiliated to the Integral Health Insurance (SIS), the GBS is reduced by 63.0 soles (USD 19.3) compared to those without any health insurance. Conclusions . Six out of ten older Peruvian adults reported GBS to attend to their health needs. This generates an access inequity in terms of health services, mainly for socially-vulnerable groups. We suggest researching into the economic impact of health insurance and the preventive-promotional approach to chronic diseases, in order to reduce GBS and improve the efficiency of the Peruvian health system.

Objetivos. Estimar el gasto de bolsillo en salud (GBS) e identificar sus factores asociados en adultos mayores peruanos. Materiales y métodos. Estudio transversal analítico de la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza (ENAHO) 2017. Se consideró como adulto mayor a todo individuo de 60 y más años y el GBS como variable principal de estudio. Se estimaron razones de prevalencia (RP) y razones de prevalencia ajustada (RPa) para cada uno de los factores asociados a GBS. Las medias del GBS fueron estimadas mediante un modelo lineal generalizado con distribución gamma y función de enlace log. Todos los intervalos de confianza (95 %) de los estimadores fueron calculados mediante bootstrapping con el método basado en la normal. Resultados. Se incluyeron 18 386 adultos mayores, de los cuales en el 56,5 % se reportó GBS. La media y mediana del GBS es de 140,8 (USD 43,2) y 34,5 (USD 10,6) soles, respectivamente. Factores como procedencia urbana, mayor nivel de educación, padecer enfermedades crónicas y mayores gastos per cápita aumentan hasta 1,6 veces la probabilidad de GBS. En los afiliados al Seguro Integral de Salud (SIS) se reduce el GBS en 63,0 soles (USD 19,3) comparado con aquellos sin ningún seguro de salud. Conclusiones. Seis de cada diez adultos mayores peruanos reportó GBS para atender su salud. Esto genera inequidad en el acceso a los servicios de salud, principalmente para los grupos socialmente vulnerables. Se sugiere investigar el impacto económico de los seguros sanitarios y el abordaje preventivo-promocional de las enfermedades crónicas, en aras de reducir el GBS y mejorar la eficiencia del sistema de salud peruano.

Objectives. To estimate out-of-pocket spending on health (GBS) and identify its associated factors in Peruvian older adults. Materials and Methods. Analytical cross-sectional study of the National Household Survey on Living Conditions and Poverty (ENAHO) 2017. Older adults were considered to be all individuals aged 60 and over and the GBS was considered the main study variable. Prevalence ratios (PR) and adjusted prevalence ratios (PRa) were estimated for each of the factors associated with GBS. GBS means were estimated using a generalized linear model with gamma distribution and log binding function. All confidence intervals (95%) of the estimators were calculated by bootstrapping with the normal-based method. Results. Eighteen 386 older adults were included, of which 56.5% reported GBS. The mean and median GBS is S/. 140.8 (USD 43.2) and S/. 34.5 (USD 10.6), respectively. Factors such as urban origin, a higher level of education, chronic diseases and higher per capita expenses increase the probability of GBS by up to 1.6 times. In those affiliated to the Integral Health Insurance (SIS), the GBS is reduced by 63.0 soles (USD 19.3) compared to those without any health insurance. Conclusions. Six out of ten older Peruvian adults reported GBS to attend to their health needs. This generates an access inequity in terms of health services, mainly for socially-vulnerable groups. We suggest researching into the economic impact of health insurance and the preventive-promotional approach to chronic diseases, in order to reduce GBS and improve the efficiency of the Peruvian health system.

ABSTRACT Traffic accidents are an emerging problem in cities with high mobility and little urban planning. Evidence is lacking in Argentina regarding the relationship between the environment and accident occurrence; we therefore conducted a geospatial analysis and estimated the risk of accidents and their possible association with the characteristics of the physical environment in the city of Resistencia, Argentina occurring in 2012. Kernel density estimates were used for the spatial distribution of accidents and in parallel an observational, analytical study was carried out to analyze the factors associated with accident occurrence. The results show three critical areas (in the northwest, center and south of the city) with greater accident frequency. Environmental factors that were associated with the occurrence of accidents were the presence of street lighting (23% greater), the presence of a tree close to the road (47% greater), the presence of a traffic light (28% greater), and if the road was a major avenue (122% greater) and had curves (129% greater). This study shows the city of Resistencia to be in a situation of urban vulnerability due not only to its socioeconomic status but also to the unequal development compared to neighboring cities, a reality that fosters an unfavorable environment.

RESUMEN Los accidentes de tránsito constituyen un problema emergente en ciudades con alta movilidad y baja planificación urbana. No existe suficiente evidencia en Argentina acerca de la relación entre el entorno y la ocurrencia de accidentes. Por ello, realizamos un análisis espacial de ocurrencia y estimamos el riesgo de ocurrencia de accidentes en el año 2012 y su posible asociación con las características del entorno físico en la ciudad de Resistencia, provincia del Chaco, Argentina. Para el análisis espacial de los accidentes se utilizó la estimación de densidad kernel. Luego, a través de un estudio observacional y analítico se procedió a analizar los factores asociados a la ocurrencia de los accidentes. Los resultados muestran que existen tres zonas críticas (noroeste, centro y sur) con mayor frecuencia de accidentes. Los factores del entorno que estuvieron asociados con la ocurrencia de accidentes fueron la presencia de iluminación vial (23% menor), árbol próximo a la calzada (47% mayor), la presencia de semáforo (28% mayor), avenidas (122% mayor) y disposición curva de la calzada (129% mayor). Este estudio ubica a la ciudad de Resistencia en una situación de vulnerabilidad urbana, no solo por el contexto socioeconómico donde se encuentra sino por el desigual desarrollo territorial que presenta respecto a las ciudades vecinas, que propicia un entorno desfavorable.

ABSTRACT Traffic accidents are an emerging problem in cities with high mobility and little urban planning. Evidence is lacking in Argentina regarding the relationship between the environment and accident occurrence; we therefore conducted a geospatial analysis and estimated the risk of accidents and their possible association with the characteristics of the physical environment in the city of Resistencia, Argentina occurring in 2012. Kernel density estimates were used for the spatial distribution of accidents and in parallel an observational, analytical study was carried out to analyze the factors associated with accident occurrence. The results show three critical areas (in the northwest, center and south of the city) with greater accident frequency. Environmental factors that were associated with the occurrence of accidents were the presence of street lighting (23% greater), the presence of a tree close to the road (47% greater), the presence of a traffic light (28% greater), and if the road was a major avenue (122% greater) and had curves (129% greater). This study shows the city of Resistencia to be in a situation of urban vulnerability due not only to its socioeconomic status but also to the unequal development compared to neighboring cities, a reality that fosters an unfavorable environment.

RESUMEN Los accidentes de tránsito constituyen un problema emergente en ciudades con alta movilidad y baja planificación urbana. No existe suficiente evidencia en Argentina acerca de la relación entre el entorno y la ocurrencia de accidentes. Por ello, realizamos un análisis espacial de ocurrencia y estimamos el riesgo de ocurrencia de accidentes en el año 2012 y su posible asociación con las características del entorno físico en la ciudad de Resistencia, provincia del Chaco, Argentina. Para el análisis espacial de los accidentes se utilizó la estimación de densidad kernel. Luego, a través de un estudio observacional y analítico se procedió a analizar los factores asociados a la ocurrencia de los accidentes. Los resultados muestran que existen tres zonas críticas (noroeste, centro y sur) con mayor frecuencia de accidentes. Los factores del entorno que estuvieron asociados con la ocurrencia de accidentes fueron la presencia de iluminación vial (23% menor), árbol próximo a la calzada (47% mayor), la presencia de semáforo (28% mayor), avenidas (122% mayor) y disposición curva de la calzada (129% mayor). Este estudio ubica a la ciudad de Resistencia en una situación de vulnerabilidad urbana, no solo por el contexto socioeconómico donde se encuentra sino por el desigual desarrollo territorial que presenta respecto a las ciudades vecinas, que propicia un entorno desfavorable.

RESUMEN Objetivos Establecer las prevalencias regionales e identificar conglomerados distritales con altas prevalencias deanemia en gestantes atendidas en los establecimientos de salud públicos del Perú en el 2015. Materiales y métodos Se realizó un estudio ecológico de datos de gestantes con anemia, registrados en el Sistema de Información del Estado Nutricional (SIEN), que fueron atendidas en 7703 establecimientos públicos de salud durante el 2015. Se calcularon prevalencias de anemia gestacional regionales y distritales. Mediante el índice de Moran se identificaron conglomerados distritales con alta prevalencia de anemia gestacional. Resultados Se recolectó información de 311 521 gestantes, distribuidas en 1638 distritos del Perú. La prevalencia nacional de anemia fue de 24,2% (IC 95%: 24,0-24,3) y 30,5% en el área rural vs. 22,0% en el área urbana. Las regiones de Huancavelica (45,5%; IC 95%: 44,2-46,7), Puno (42,8%; IC 95%: 41,9-43,7), Pasco (38,5%; IC 95%: 36,9-40,0), Cusco (36,0%; IC 95%: 35,3-36,8) y Apurímac (32,0%; IC 95%: 30,8-33,1) tuvieron las mayores prevalencias de anemia. El índice local de Moran identificó 202 distritos (12,3%) (44 urbanos y 158 rurales) de alta prioridad (alto-alto o hot spots) situados en Ancash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lima, Pasco y Puno, que muestran conglomerados distritales con altas prevalencias. Conclusiones La anemia gestacional en Perú concentra sus mayores prevalencias en las áreas rural y sur de la sierra. Los conglomerados distritales con altas prevalencias de anemia gestacional coinciden con las zonas de alta prevalencia regional.

ABSTRACT Objectives To establish regional prevalences of anemia in pregnant women receiving care at public clinics in Peru in 2015 and identify high-prevalence district conglomerates. Materials and Methods An ecological study was carried out on data from pregnant women with anemia registered on the Nutritional Status Information System (SIEN) who received care in 7703 public clinics in 2015. Regional and district prevalences of gestational anemia were calculated. District conglomerates with a high prevalence of gestational anemia were identified using the Moran Index. Results Information was gathered from 311,521 pregnant women distributed in 1638 districts in Peru. The national prevalence of anemia was 24.2% (95% confidence interval [95% CI]: 24.0-24.3%), the rural prevalence was 30.5%, and the urban prevalence was 22.0%. The regions of Huancavelica (45.5%; 95% CI: 44.2-46.7%), Puno (42.8%; 95% CI: 41.9-43.7%), Pasco (38.5%; 95% CI: 36.9-40.0%), Cusco (36.0%; 95% CI: 35.3-36.8%), and Apurímac (32.0%; 95% CI: 30.8-33.1%) had the highest prevalences of anemia. The local Moran Index identified 202 high-priority districts (hot spots) (12.3% of total; 44 urban and 158 rural) located in Ancash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lima, Pasco, and Puno containing high-prevalence district conglomerates. Conclusions Gestational anemia in Peru has its highest prevalence rates in rural and southern mountainous areas. The district conglomerates with high prevalence rates of gestational anemia coincide with the areas of high regional prevalence.

Objetivos. Establecer las prevalencias regionales e identificar conglomerados distritales con altas prevalencias deanemia en gestantes atendidas en los establecimientos de salud públicos del Perú en el 2015. Materiales y métodos. Se realizó un estudio ecológico de datos de gestantes con anemia, registrados en el Sistema de Información del Estado Nutricional (SIEN), que fueron atendidas en 7703 establecimientos públicos de salud durante el 2015. Se calcularon prevalencias de anemia gestacional regionales y distritales. Mediante el índice de Moran se identificaron conglomerados distritales con alta prevalencia de anemia gestacional. Resultados. Se recolectó información de 311 521 gestantes, distribuidas en 1638 distritos del Perú. La prevalencia nacional de anemia fue de 24,2% (IC 95%: 24,0-24,3) y 30,5% en el área rural vs. 22,0% en el área urbana. Las regiones de Huancavelica (45,5%; IC 95%: 44,2-46,7), Puno (42,8%; IC 95%: 41,9-43,7), Pasco (38,5%; IC 95%: 36,9-40,0), Cusco (36,0%; IC 95%: 35,3-36,8) y Apurímac (32,0%; IC 95%: 30,8-33,1) tuvieron las mayores prevalencias de anemia. El índice local de Moran identificó 202 distritos (12,3%) (44 urbanos y 158 rurales) de alta prioridad (alto-alto o hot spots) situados en Ancash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lima, Pasco y Puno, que muestran conglomerados distritales con altas prevalencias. Conclusiones. La anemia gestacional en Perú concentra sus mayores prevalencias en las áreas rural y sur de la sierra. Los conglomerados distritales con altas prevalencias de anemia gestacional coinciden con las zonas de alta prevalencia regional.

Objectives. To establish regional prevalences of anemia in pregnant women receiving care at public clinics in Peru in 2015 and identify high-prevalence district conglomerates. Materials and Methods. An ecological study was carried out on data from pregnant women with anemia registered on the Nutritional Status Information System (SIEN) who received care in 7703 public clinics in 2015. Regional and district prevalences of gestational anemia were calculated. District conglomerates with a high prevalence of gestational anemia were identified using the Moran Index. Results. Information was gathered from 311,521 pregnant women distributed in 1638 districts in Peru. The national prevalence of anemia was 24.2% (95% confidence interval [95% CI]: 24.0-24.3%), the rural prevalence was 30.5%, and the urban prevalence was 22.0%. The regions of Huancavelica (45.5%; 95% CI: 44.2-46.7%), Puno (42.8%; 95% CI: 41.9-43.7%), Pasco (38.5%; 95% CI: 36.9-40.0%), Cusco (36.0%; 95% CI: 35.3-36.8%), and Apurímac (32.0%; 95% CI: 30.8-33.1%) had the highest prevalences of anemia. The local Moran Index identified 202 high-priority districts (hot spots) (12.3% of total; 44 urban and 158 rural) located in Ancash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lima, Pasco, and Puno containing high-prevalence district conglomerates. Conclusions. Gestational anemia in Peru has its highest prevalence rates in rural and southern mountainous areas. The district conglomerates with high prevalence rates of gestational anemia coincide with the areas of high regional prevalence.

RESUMEN El objetivo del estudio fue explorar geoespacialmente los patrones de ocurrencia de atropellos en el Cercado de Lima, Perú. Se describieron y georreferenciaron los atropellos registrados en el Censo Nacional de Comisarías 2015 del Instituto Nacional de Estadística e Informática. Posteriormente, se realizó un análisis Kernel Density para localizar áreas con alta, mediana y baja densidad de eventos. Se estudiaron 171 registros de atropellos, los tipos de vehículo involucrados fueron automóvil (56,7%) y vehículos menores (22,8%). El mayor porcentaje de atropellos (38,6%) ocurrió entre las 12.00-17.00 horas. Se encontraron dos zonas de alta densidad y dos de densidad intermedia para atropellos, coincidiendo con ubicaciones reportadas previamente como críticas por sus deficiencias y mayor probabilidad de accidentes de tránsito. El empleo de sistemas de información geográfica ofrece una visión rápida y general de los patrones de ocurrencia de atropellos, permitiendo realizar comparaciones y facilitaría la implementación de respuestas a nivel local.

ABSTRACT The aim of this study was to geospatially explore the occurrence rates of car accidents involving pedestrians in Cercado de Lima (Lima District), Peru. Car accidents involving pedestrians recorded in the 2015 National Police Station Census of the National Statistics and Information Institute were described and georeferenced. Subsequently, a Kernel Density analysis was carried out to locate areas with high, medium, and low density events. Records of 171 car accidents involving pedestrians were studied: the types of vehicles involved were automobiles (56.7%) and smaller vehicles (22.8%). The highest percentage of car accidents involving pedestrians (38.6%) took place between 12:00 p.m. and 5:00 p.m. There were two densely populated areas and two areas with intermediate density for car accidents involving pedestrians, locations that were previously reported as critical due to their deficiencies and high probability of traffic accidents. The use of geographic information systems offers a quick overview of the occurrence rates of car accidents involving pedestrians to make comparisons and enable the local implementation of strategies.