Aplicación de metodología para identificar la relación espacial entre la contaminación lumínica y la presencia de cáncer de mama en Cali con técnicas de percepción remota

La contaminación lumínica se refiere a la alteración de la oscuridad natural de la noche, representada por el brillo o resplandor de luz en el cielo provocado por la difusión o reflejo de la luz artificial en la atmósfera, que genera impactos en la salud de los seres vivos, debido a que disminuye la...

Full description

Autores:
Jurado Ávila, Luis Felipe
Solano Salamando, Esteban
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad del Valle
Repositorio:
Repositorio Digital Univalle
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/22059
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10893/22059
Palabra clave:
Percepción remota
Contaminación lumínica
Cáncer de mama
Cali (Valle del Cauca)
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
Description
Summary:La contaminación lumínica se refiere a la alteración de la oscuridad natural de la noche, representada por el brillo o resplandor de luz en el cielo provocado por la difusión o reflejo de la luz artificial en la atmósfera, que genera impactos en la salud de los seres vivos, debido a que disminuye la producción de la hormona melatonina y esto a su vez está vinculado al desarrollo de enfermedades cancerígenas como cáncer de mama. Este estudio realizó la estimación de la relación entre este fenómeno ambiental con la presencia de casos de cáncer de mama en Cali en el periodo de 2016 - 2020. Los insumos de la presente investigación correspondieron al producto VNL V.2 derivado de imágenes satelitales nocturnas del sensor VIIRS-DNB y base de datos del Hospital San Juan de Dios (HSJD). Se realizó un análisis estadístico y espacial con el propósito de identificar el aporte de las variables independientes a la variable respuesta, para esto se calculó la función de Densidad de Kernel con la información de ubicación de los pacientes que fue utilizada en el modelo de regresión múltiple y modelo de dependencia espacial como variable dependiente. Los resultados arrojaron asociación positiva más fuerte con el modelo de rezago espacial obteniendo un valor de R 2 por encima del 50% con una significancia de 95% en algunas variables, en comparación con el método lineal que fue de 32%.