Datos espaciales públicos, Python y QGIS al servicio de la evaluación de impacto en salud en Andalucía

• Cristina Fernández Álvarado ^[1] ; Luis Ángel Moya Ruano ; Francisco Javier Rodríguez Rasero ; Miguel Sanz Pérez
  1. [1] Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía
• Localización: Mapping, ISSN 1131-9100, Nº 210 (JIIDE 2022), 2023, págs. 36-42
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Public spatial data, Python and QGIS at the service of health impact assessment in Andalusia
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• Resumen
  • español

    Mejores geodatos estadísticos implican mejores políticas y la experiencia de la Consejería de Salud de Andalucía es un ejemplo de ello. La incertidumbre en la disponibilidad de información precisa sobre el número y características de las poblaciones potencialmente afectadas por una intervención suele ser el mayor factor limitante de la efectividad de toda evaluación de impacto. Una de las claves del éxito de la implementación de la Evaluación de Impacto en la Salud (EIS) en Andalucía ha sido la disponibilidad de datos de población georreferenciada en cuadrículas que difunde el Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía.Estos datos permiten a la administración y a los agentes económicos y sociales afrontar los grandes retos que plantea la EIS: identificación y caracterización de la población vulnerable. La tecnología y el software libre han permitido dar un paso más allá, facilitando herramientas a la ciudadanía que faciliten esa caracterización y representación espacial de los indicadores necesarios para la elaboración de los informes de evaluación. Es en este contexto donde se ha desarrollado un complemento en QGIS mediante el lenguaje de programación Python que facilita la accesibilidad a los datos geoespaciales indicados y su posterior tratamiento.

  • English

    Better statistical geodata mean better policies and the experience of the Andalusian Ministry of Health makes a good example about it. Uncertainty in the availability of accurate information on the number and characteristics of populations potentially affected by an intervention is often the major limiting factor in the effectiveness of any impact assessment. One of the keys to the successful implementation of the Health Impact Assessment (HIA) in Andalusia has been the availability of georeferenced population data in grids disseminated by the Institute of Statistics and Cartography of Andalusia.These data allow the administration and the economic and social agents to face the great challenges posed by the HIA: Identification and characterization of vulnerable population. Technology and free software enabled to go a step further, providing tools for citizens to facilitate the characterization and spatial representation of the indicators necessary for the preparation of assessment reports. It is in this context where a QGIS plugin has been developed using the Python programming language that facilitates accessibility to the geospatial data indicated and its subsequent processing.