Estimación de los indicadores de desnutrición Infantil en ... · ci puede ser resuelto con: (^...
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Estimaci´on de los indicadores de desnutrici´on Infantil en micro-niveles, caso Boliviano Alvaro Limber Chirino Gutierrez Fundaci´ on ARU 22 de febrero de 2012 Alvaro Chirino, Fundaci´on ARU () Desnutrici´oninfantil 22 de febrero de 2012 1 / 43
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Estimacion de los indicadores de desnutricion Infantil enmicro-niveles, caso Boliviano
Alvaro Limber Chirino GutierrezFundacion ARU
22 de febrero de 2012
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 1 / 43
Contenido
1 Introduccion
2 Objetivo
3 Justificacion
4 Metodologıa
5 Datos
6 Resultados y hallazgos
7 Implicacion (Uso)
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 2 / 43
Introduccion
El ano 2000 cerca de 3.7 millones de ninos pequenos alrededor del mundomurieron a causa de la desnutricion1.
Estudios afirman que: desarrollo mental retrasado, pobre rendimientoescolar, disminucion cognitiva, estan asociadas a la de desnutricion.Desnutricion parte de los ODM, la fuente del dato es la ENDSA y noproporciona informacion desagregada a niveles basicos de decision.
Medidas de desnutricion
Aguda: Indicador de corto plazo (coyuntural, pasado inmediato)
Global: Indicador general
Cronica: Indicador de largo plazo (Efectos acumulativos)
1OMSAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 3 / 43
Introduccion
El ano 2000 cerca de 3.7 millones de ninos pequenos alrededor del mundomurieron a causa de la desnutricion1.Estudios afirman que: desarrollo mental retrasado, pobre rendimientoescolar, disminucion cognitiva, estan asociadas a la de desnutricion.
Desnutricion parte de los ODM, la fuente del dato es la ENDSA y noproporciona informacion desagregada a niveles basicos de decision.
Medidas de desnutricion
Aguda: Indicador de corto plazo (coyuntural, pasado inmediato)
Global: Indicador general
Cronica: Indicador de largo plazo (Efectos acumulativos)
1OMSAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 3 / 43
Introduccion
El ano 2000 cerca de 3.7 millones de ninos pequenos alrededor del mundomurieron a causa de la desnutricion1.Estudios afirman que: desarrollo mental retrasado, pobre rendimientoescolar, disminucion cognitiva, estan asociadas a la de desnutricion.Desnutricion parte de los ODM, la fuente del dato es la ENDSA y noproporciona informacion desagregada a niveles basicos de decision.
Medidas de desnutricion
Aguda: Indicador de corto plazo (coyuntural, pasado inmediato)
Global: Indicador general
Cronica: Indicador de largo plazo (Efectos acumulativos)
1OMSAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 3 / 43
Introduccion
El ano 2000 cerca de 3.7 millones de ninos pequenos alrededor del mundomurieron a causa de la desnutricion1.Estudios afirman que: desarrollo mental retrasado, pobre rendimientoescolar, disminucion cognitiva, estan asociadas a la de desnutricion.Desnutricion parte de los ODM, la fuente del dato es la ENDSA y noproporciona informacion desagregada a niveles basicos de decision.
Medidas de desnutricion
Aguda: Indicador de corto plazo (coyuntural, pasado inmediato)
Global: Indicador general
Cronica: Indicador de largo plazo (Efectos acumulativos)
1OMSAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 3 / 43
Objetivo
Obtener indicadores de desnutricioninfantil en niveles mayores a los quepermite la Encuesta Nacional de De-mografıa y Salud.
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Justificacion
La necesidad de conocer el estado de la desnutricion infantil en todo elterritorio de Bolivia, con la finalidad de que los actores en polıtica publicay social empleen este instrumento para focalizar recursos, proyectos,programas, etc.
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Metodologıa
Se combinan datos de encuestas con datos del censo obteniendoestimacion en niveles mas bajos de desagregacion de lo que la encuestapermite.
Idea basica1 Los parametros antropometricas son estimadas usando la base de
datos de la encuesta (Estimacion)
2 Las estimaciones son usadas para imputar los indicadoresantropometricas para cada registro en el censo. (Simulacion)
3 Los indicadores antropometricos imputados son agregados hastaconseguir la estimacion en areas pequenas. (Agregacion)
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Metodologıa
Se combinan datos de encuestas con datos del censo obteniendoestimacion en niveles mas bajos de desagregacion de lo que la encuestapermite.
Idea basica1 Los parametros antropometricas son estimadas usando la base de
datos de la encuesta (Estimacion)
2 Las estimaciones son usadas para imputar los indicadoresantropometricas para cada registro en el censo. (Simulacion)
3 Los indicadores antropometricos imputados son agregados hastaconseguir la estimacion en areas pequenas. (Agregacion)
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De manera formal
y(k)ci = E
[y
(k)ci |x
(k)ci
]+ µ
(k)ci = x
(k)Tci β(k) + µ
(k)ci (1)
Donde: µ ∼ F (0,Σ)
µ(k)ci = η
(k)c + ε
(k)ci (2)
µ(k)c. = η
(k)c + ε
(k)c. (3)
Donde,
E
[(µ
(k)c.
)2]
=(σ(k)η
)2+(τ
(k)c.
)2(4)
var
((σ
(k)η
)2)
≈∑c
2[(a(k)c )2
{((σ
(k)η )2)2 + ((τ
(k)c )2)2 + 2(σ
(k)η )2(τ
(k)c )2
}
+ (b(k)c )2 ((τ
(k)c )2)2
η(k)c − 1
] (5)
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De manera formal
y(k)ci = E
[y
(k)ci |x
(k)ci
]+ µ
(k)ci = x
(k)Tci β(k) + µ
(k)ci (1)
Donde: µ ∼ F (0,Σ)
µ(k)ci = η
(k)c + ε
(k)ci (2)
µ(k)c. = η
(k)c + ε
(k)c. (3)
Donde,
E
[(µ
(k)c.
)2]
=(σ(k)η
)2+(τ
(k)c.
)2(4)
var
((σ
(k)η
)2)
≈∑c
2[(a(k)c )2
{((σ
(k)η )2)2 + ((τ
(k)c )2)2 + 2(σ
(k)η )2(τ
(k)c )2
}
+ (b(k)c )2 ((τ
(k)c )2)2
η(k)c − 1
] (5)
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De manera formal
y(k)ci = E
[y
(k)ci |x
(k)ci
]+ µ
(k)ci = x
(k)Tci β(k) + µ
(k)ci (1)
Donde: µ ∼ F (0,Σ)
µ(k)ci = η
(k)c + ε
(k)ci (2)
µ(k)c. = η
(k)c + ε
(k)c. (3)
Donde,
E
[(µ
(k)c.
)2]
=(σ(k)η
)2+(τ
(k)c.
)2(4)
var
((σ
(k)η
)2)
≈∑c
2[(a(k)c )2
{((σ
(k)η )2)2 + ((τ
(k)c )2)2 + 2(σ
(k)η )2(τ
(k)c )2
}
+ (b(k)c )2 ((τ
(k)c )2)2
η(k)c − 1
] (5)
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El residuo ε(k)ci puede ser ajustado a un modelo logit y regresar un ε
(k)ci
transformado sobre las caracterısticas del hogar.
ln
[(ε
(k)ci )2
A(k) − (ε(k)ci )2
]= zTci α
(k) + τ(k)ci (6)
El estimador de la varianza de ε(k)ci puede ser resuelto con:
(σ(k)ε,ci )
2 =
[A(k)B(k)
1 + B(k)
]+
1
2ˆvar(τ (k))
[A(k)B(k)(1− B(k))
(1 + B(k))3
](7)
Donde A(k) = 1,05 ∗max(ε(k)ci )2 y B(k) = exp
(z
(k)Tci α(k)
)
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El residuo ε(k)ci puede ser ajustado a un modelo logit y regresar un ε
(k)ci
transformado sobre las caracterısticas del hogar.
ln
[(ε
(k)ci )2
A(k) − (ε(k)ci )2
]= zTci α
(k) + τ(k)ci (6)
El estimador de la varianza de ε(k)ci puede ser resuelto con:
(σ(k)ε,ci )
2 =
[A(k)B(k)
1 + B(k)
]+
1
2ˆvar(τ (k))
[A(k)B(k)(1− B(k))
(1 + B(k))3
](7)
Donde A(k) = 1,05 ∗max(ε(k)ci )2 y B(k) = exp
(z
(k)Tci α(k)
)
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El residuo ε(k)ci puede ser ajustado a un modelo logit y regresar un ε
(k)ci
transformado sobre las caracterısticas del hogar.
ln
[(ε
(k)ci )2
A(k) − (ε(k)ci )2
]= zTci α
(k) + τ(k)ci (6)
El estimador de la varianza de ε(k)ci puede ser resuelto con:
(σ(k)ε,ci )
2 =
[A(k)B(k)
1 + B(k)
]+
1
2ˆvar(τ (k))
[A(k)B(k)(1− B(k))
(1 + B(k))3
](7)
Donde A(k) = 1,05 ∗max(ε(k)ci )2 y B(k) = exp
(z
(k)Tci α(k)
)
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Simulacion
y(k)ci = x
(k)Tci β(k) + η
(k)c + ε
(k)ci (8)
Donde:
β(k) ∼ N(β(k), Σ(k)β ) (9)
ηc ∼ N(0, σ(k)η ) ∨ T (10)
ε(k)ci ∼ N(0, σ
(k)ε,ci ) (11)
α(k) ∼ N(α(k), Σ(k)α ) (12)
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Simulacion
y(k)ci = x
(k)Tci β(k) + η
(k)c + ε
(k)ci (8)
Donde:
β(k) ∼ N(β(k), Σ(k)β ) (9)
ηc ∼ N(0, σ(k)η ) ∨ T (10)
ε(k)ci ∼ N(0, σ
(k)ε,ci ) (11)
α(k) ∼ N(α(k), Σ(k)α ) (12)
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Datos
ENDSA 2003, CNPV 2001
Patrones del Multicentro 2006
Se dividio a Bolivia en 21 regiones
Se empleo los factores de expansion de la serie homologada por lafundacion para las ENDSAs 1989 a 2008
Caracterısticas observables (x):
Informacion individual del nino o nina
Informacion de la vivienda y el hogar del nino o nina
Informacion del area cercana (cluster) del nino o nina
Informacion del municipio
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Datos
ENDSA 2003, CNPV 2001
Patrones del Multicentro 2006
Se dividio a Bolivia en 21 regiones
Se empleo los factores de expansion de la serie homologada por lafundacion para las ENDSAs 1989 a 2008
Caracterısticas observables (x):
Informacion individual del nino o nina
Informacion de la vivienda y el hogar del nino o nina
Informacion del area cercana (cluster) del nino o nina
Informacion del municipio
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Resultados
1 Se realizo un Student’s t-Test de igualdad de media para laprevalencia de desnutricion Ver tabla
2 Con la finalidad de observar la dispersion de los indicadores en las dosfuentes, se calcularon los IC. Ver Grafico
3 Se obtuvo un mejor ajuste para la desnutricion cronica y niveles bajosde ajuste con la desnutricion aguda y global. Ver Ajuste
4 Se comparo los niveles de desnutricion de los municipios, con nivelesen regiones del mundo. Ver Comparacion
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Resultados
1 Se realizo un Student’s t-Test de igualdad de media para laprevalencia de desnutricion Ver tabla
2 Con la finalidad de observar la dispersion de los indicadores en las dosfuentes, se calcularon los IC. Ver Grafico
3 Se obtuvo un mejor ajuste para la desnutricion cronica y niveles bajosde ajuste con la desnutricion aguda y global. Ver Ajuste
4 Se comparo los niveles de desnutricion de los municipios, con nivelesen regiones del mundo. Ver Comparacion
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Hallazgos
1 Se Busco identificar los determinantes de la desnutricion (Probitagrupado a nivel municipal)
i Medidas de bienestar en el municipio Ver Grafico
ii Recursos del municipio Ver Grafico
iii Caracterısticas de la vivienda Ver Grafico
iv Activos Ver Grafico
2 Se elaboraron mapas municipales para las medidas de desnutricion.Ver mapas
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Hallazgos
1 Se Busco identificar los determinantes de la desnutricion (Probitagrupado a nivel municipal)
i Medidas de bienestar en el municipio Ver Grafico
ii Recursos del municipio Ver Grafico
iii Caracterısticas de la vivienda Ver Grafico
iv Activos Ver Grafico
2 Se elaboraron mapas municipales para las medidas de desnutricion.Ver mapas
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Implicaciones (Uso)
Antes
Los indicadores de desnutricion estaban disponibles para niveles quepermitıa la ENDSA, que a menudo enmascaran grandes disparidades y porende la mala asignacion de los recursos era probable.
Ahora
Se pueden priorizar programas, proyectos, polıticas focalizadas en losmunicipios mas vulnerables
Se cuenta con una herramienta que permite tomar decisiones basadasen informacion precisa.
Seguimiento a traves de: ENDSA 1994 con el CNPV 1992, ENDSA2003 con el CNPV 2001 y ENDSA 2013 con el CNPV 2012
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Implicaciones (Uso)
Antes
Los indicadores de desnutricion estaban disponibles para niveles quepermitıa la ENDSA, que a menudo enmascaran grandes disparidades y porende la mala asignacion de los recursos era probable.
Ahora
Se pueden priorizar programas, proyectos, polıticas focalizadas en losmunicipios mas vulnerables
Se cuenta con una herramienta que permite tomar decisiones basadasen informacion precisa.
Seguimiento a traves de: ENDSA 1994 con el CNPV 1992, ENDSA2003 con el CNPV 2001 y ENDSA 2013 con el CNPV 2012
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Gracias
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Cuadro: Student’s t-Test para la Desnutricion aguda
Departamentos Estimacion de la encuesta Estimacion del Censo Student’s t-Testpor region Prevalencia % sd % Prevalencia % SD % p − value
Urbana
Chuquisaca 0,66 % 0,48 % 0,81 % 0,06 % 0,813La Paz 1,32 % 0,38 % 1,13 % 0,03 % 0,630Cochabamba 1,39 % 0,43 % 2,33 % 0,05 % 0,112Oruro 0,65 % 0,41 % 1,40 % 0,08 % 0,474Potosi 1,63 % 0,55 % 3,10 % 0,10 % 0,014Tarija 2,88 % 0,82 % 3,17 % 0,11 % 0,752Santa Cruz 1,92 % 0,40 % 2,39 % 0,04 % 0,787Beni 4,60 % 0,92 % 8,65 % 0,16 % 0,000Pando 1,80 % 1,22 % 3,61 % 0,36 % 0,117
Rural
Chuquisaca 0,94 % 0,36 % 0,95 % 0,05 % 0,486La Paz 1,21 % 0,44 % 1,03 % 0,03 % 0,594Cochabamba 3,01 % 0,63 % 3,34 % 0,06 % 0,707Oruro 1,04 % 0,60 % 2,52 % 0,13 % 0,020Potosi 2,13 % 0,68 % 2,60 % 0,06 % 0,353Tarija 3,79 % 1,14 % 5,72 % 0,17 % 0,001Santa Cruz 3,99 % 0,72 % 3,77 % 0,07 % 0,867Beni 5,02 % 1,46 % 6,25 % 0,18 % 0,608Pando 4,06 % 1,66 % 6,65 % 0,34 % 0,051
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Cuadro: Student’s t-Test para la Desnutricion aguda
Departamentos Estimacion de la encuesta Estimacion del Censo Student’s t-Testpor region Prevalencia % sd % Prevalencia % SD % p − value
Urbana
Chuquisaca 0,66 % 0,48 % 0,81 % 0,06 % 0,813La Paz 1,32 % 0,38 % 1,13 % 0,03 % 0,630Cochabamba 1,39 % 0,43 % 2,33 % 0,05 % 0,112Oruro 0,65 % 0,41 % 1,40 % 0,08 % 0,474Potosi 1,63 % 0,55 % 3,10 % 0,10 % 0,014Tarija 2,88 % 0,82 % 3,17 % 0,11 % 0,752Santa Cruz 1,92 % 0,40 % 2,39 % 0,04 % 0,787Beni 4,60 % 0,92 % 8,65 % 0,16 % 0,000Pando 1,80 % 1,22 % 3,61 % 0,36 % 0,117
Rural
Chuquisaca 0,94 % 0,36 % 0,95 % 0,05 % 0,486La Paz 1,21 % 0,44 % 1,03 % 0,03 % 0,594Cochabamba 3,01 % 0,63 % 3,34 % 0,06 % 0,707Oruro 1,04 % 0,60 % 2,52 % 0,13 % 0,020Potosi 2,13 % 0,68 % 2,60 % 0,06 % 0,353Tarija 3,79 % 1,14 % 5,72 % 0,17 % 0,001Santa Cruz 3,99 % 0,72 % 3,77 % 0,07 % 0,867Beni 5,02 % 1,46 % 6,25 % 0,18 % 0,608Pando 4,06 % 1,66 % 6,65 % 0,34 % 0,051
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Cuadro: Student’s t-Test para la Desnutricion Global
Departamentos Estimacion de la Encuesta Estimacion del Censo Student’s t-Testpor region Prevalencia % sd % Prevalencia % SD % p − value
Urbana
Chuquisaca 3,82 % 1,13 % 3,94 % 0,12 % 0,925La Paz 4,50 % 0,69 % 4,16 % 0,05 % 0,862Cochabamba 2,63 % 0,58 % 7,16 % 0,09 % 0,000Oruro 3,18 % 0,89 % 4,27 % 0,13 % 0,475Potosi 8,73 % 1,23 % 8,29 % 0,17 % 0,872Tarija 2,00 % 0,69 % 2,36 % 0,09 % 0,537Santa Cruz 2,45 % 0,46 % 2,87 % 0,04 % 0,631Beni 7,67 % 1,17 % 12,33 % 0,18 % 0,000Pando 1,52 % 1,12 % 0,84 % 0,17 % 0,485
Rural
Chuquisaca 8,75 % 1,05 % 8,07 % 0,13 % 0,498La Paz 5,86 % 0,94 % 9,08 % 0,10 % 0,000Cochabamba 11,23 % 1,16 % 14,45 % 0,12 % 0,007Oruro 6,16 % 1,43 % 5,79 % 0,18 % 0,408Potosi 14,75 % 1,67 % 22,65 % 0,17 % 0,000Tarija 7,46 % 1,57 % 8,12 % 0,20 % 0,077Santa Cruz 4,93 % 0,80 % 8,56 % 0,10 % 0,000Beni 8,13 % 1,83 % 9,16 % 0,21 % 0,589Pando 7,55 % 2,23 % 10,50 % 0,42 % 0,390
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Cuadro: Student’s t-Test para la Desnutricion Cronica
Departamentos Estimaciones de la Encuesta Estimaciones del Censo Student’s t-Testpor region Prevalencia % sd % Prevalencia % SD % p − value
Urbana
Chuquisaca 25,22 % 2,57 % 21,95 % 0,27 % 0,085La Paz 31,23 % 1,54 % 27,46 % 0,11 % 0,002Cochabamba 21,46 % 1,50 % 25,22 % 0,14 % 0,533Oruro 37,28 % 2,45 % 39,32 % 0,31 % 0,511Potosi 40,99 % 2,14 % 35,38 % 0,29 % 0,014Tarija 17,94 % 1,89 % 25,01 % 0,26 % 0,000Santa Cruz 14,70 % 1,04 % 16,62 % 0,09 % 0,631Beni 34,03 % 2,08 % 37,00 % 0,26 % 0,036Pando 22,33 % 3,82 % 24,10 % 0,83 % 0,685
Rural
Chuquisaca 49,88 % 1,85 % 47,30 % 0,23 % 0,392La Paz 44,03 % 1,98 % 47,75 % 0,16 % 0,014Cochabamba 48,91 % 1,84 % 49,46 % 0,17 % 0,403Oruro 47,88 % 2,98 % 28,71 % 0,33 % 0,000Potosi 56,16 % 2,33 % 51,08 % 0,19 % 0,367Tarija 33,73 % 2,82 % 38,44 % 0,36 % 0,013Santa Cruz 25,98 % 1,61 % 28,23 % 0,16 % 0,217Beni 44,09 % 3,33 % 51,87 % 0,36 % 0,000Pando 44,20 % 4,18 % 49,96 % 0,69 % 0,515
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U.Chuquisaca
U.La Paz
U.Cochabamba
U.Oruro
U.Potosi
U.Tarija
U.Santa Cruz
U.Beni
U.Pando
R.Chuquisaca
R.La Paz
R.Cochabamba
R.Oruro
R.Potosi
R.Tarija
R.Santa Cruz
R.Beni
R.Pando
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65
Prevalencia de Desnutrición Aguda
U.Chuquisaca
U.La Paz
U.Cochabamba
U.Oruro
U.Potosi
U.Tarija
U.Santa Cruz
U.Beni
U.Pando
R.Chuquisaca
R.La Paz
R.Cochabamba
R.Oruro
R.Potosi
R.Tarija
R.Santa Cruz
R.Beni
R.Pando
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65
IC Survey IC Census
Intervalo de confianza
Prevalencia de Desnutrición Global
U.Chuquisaca
U.La Paz
U.Cochabamba
U.Oruro
U.Potosi
U.Tarija
U.Santa Cruz
U.Beni
U.Pando
R.Chuquisaca
R.La Paz
R.Cochabamba
R.Oruro
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R.Tarija
R.Santa Cruz
R.Beni
R.Pando
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65
Prevalencia de Desnutrición Crónica
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Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 19 / 43
U.Chuquisaca
U.La Paz
U.Cochabamba
U.Oruro
U.Potosi
U.Tarija
U.Santa Cruz
U.Beni
U.Pando
R.Chuquisaca
R.La Paz
R.Cochabamba
R.Oruro
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R.Tarija
R.Santa Cruz
R.Beni
R.Pando
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65
Prevalencia de Desnutrición Aguda
U.Chuquisaca
U.La Paz
U.Cochabamba
U.Oruro
U.Potosi
U.Tarija
U.Santa Cruz
U.Beni
U.Pando
R.Chuquisaca
R.La Paz
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R.Oruro
R.Potosi
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R.Santa Cruz
R.Beni
R.Pando
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65
IC Survey IC Census
Intervalo de confianza
Prevalencia de Desnutrición Global
U.Chuquisaca
U.La Paz
U.Cochabamba
U.Oruro
U.Potosi
U.Tarija
U.Santa Cruz
U.Beni
U.Pando
R.Chuquisaca
R.La Paz
R.Cochabamba
R.Oruro
R.Potosi
R.Tarija
R.Santa Cruz
R.Beni
R.Pando
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65
Prevalencia de Desnutrición Crónica
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Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 19 / 43
Figura: Ajuste de los modelos MCO, para las 21 regiones
Desnutricion: Aguda Global Cronica
Regiones R2 R2a R2 R2
a R2 R2a
1 0.37 0.32 0.36 0.31 0.46 0.4221 0.21 0.17 0.26 0.20 0.28 0.2622 0.37 0.33 0.21 0.09 0.30 0.2431 0.20 0.14 0.25 0.18 0.35 0.3032 0.26 0.18 0.32 0.28 0.42 0.384 0.40 0.31 0.39 0.34 0.34 0.275 0.30 0.26 0.27 0.23 0.43 0.396 0.26 0.18 0.31 0.24 0.22 0.1771 0.27 0.20 0.28 0.24 0.39 0.3672 0.25 0.21 0.30 0.27 0.38 0.348 0.26 0.21 0.30 0.27 0.33 0.279 0.67 0.59 0.58 0.48 0.60 0.5110 0.20 0.15 0.24 0.22 0.37 0.3511 0.29 0.26 0.25 0.20 0.34 0.3112 0.14 0.11 0.25 0.19 0.38 0.3113 0.33 0.24 0.34 0.28 0.36 0.2814 0.28 0.23 0.29 0.25 0.29 0.2615 0.37 0.31 0.30 0.25 0.52 0.4316 0.23 0.18 0.18 0.14 0.34 0.3017 0.49 0.38 0.41 0.33 0.48 0.4118 0.68 0.62 0.54 0.45 0.59 0.52
Regresar a Resultados
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 20 / 43
Figura: Ajuste de los modelos MCO, para las 21 regiones
Desnutricion: Aguda Global Cronica
Regiones R2 R2a R2 R2
a R2 R2a
1 0.37 0.32 0.36 0.31 0.46 0.4221 0.21 0.17 0.26 0.20 0.28 0.2622 0.37 0.33 0.21 0.09 0.30 0.2431 0.20 0.14 0.25 0.18 0.35 0.3032 0.26 0.18 0.32 0.28 0.42 0.384 0.40 0.31 0.39 0.34 0.34 0.275 0.30 0.26 0.27 0.23 0.43 0.396 0.26 0.18 0.31 0.24 0.22 0.1771 0.27 0.20 0.28 0.24 0.39 0.3672 0.25 0.21 0.30 0.27 0.38 0.348 0.26 0.21 0.30 0.27 0.33 0.279 0.67 0.59 0.58 0.48 0.60 0.5110 0.20 0.15 0.24 0.22 0.37 0.3511 0.29 0.26 0.25 0.20 0.34 0.3112 0.14 0.11 0.25 0.19 0.38 0.3113 0.33 0.24 0.34 0.28 0.36 0.2814 0.28 0.23 0.29 0.25 0.29 0.2615 0.37 0.31 0.30 0.25 0.52 0.4316 0.23 0.18 0.18 0.14 0.34 0.3017 0.49 0.38 0.41 0.33 0.48 0.4118 0.68 0.62 0.54 0.45 0.59 0.52
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Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 20 / 43
0.0
0.2
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0.6
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Municipios en Bolivia
Pre
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Africa subsahariana 0.09Oriente Medio y Africa del Norte 0.08
America Latina y el Caribe 0.02Bolivia 0.01
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 21 / 43
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
Municipios en Bolivia
Pre
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nci
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esn
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n A
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Asia meridional 0.15
Africa subsahariana 0.09Oriente Medio y Africa del Norte 0.08
America Latina y el Caribe 0.02Bolivia 0.01
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 21 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
COMPARACIÓN DE LA DESNUTRICIÓN AGUDA TOTAL EN LOS MUNICIPIOS DE BOLIVIA CON LOS PROMEDIOS
DE REGIONES DEL MUNDO
³0 1 2 3 40,5
1:10.000.000
CaracterísticaMenores a America Latina y el CaribeMayores a ALyC 2%Mayores a Oriente Medio y África del Norte 8%Mayores a Africa subsahariana 9%Mayores a Asia Meridional 15% Lago o Salar
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 22 / 43
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
Municipios en Bolivia
Pre
vale
nci
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e D
esn
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n G
lob
al
Asia meridional 0.46
Africa subsahariana 0.28
Oriente Medio y Africa del Norte 0.17Asia Oriental 0.15
America Latina y el Caribe 0.07Bolivia 0.08
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 23 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
COMPARACIÓN DE LA DESNUTRICIÓN GLOBAL TOTAL EN LOS MUNICIPIOS DE BOLIVIA CON LOS PROMEDIOS
DE REGIONES DEL MUNDO
³0 1 2 3 40,5
1:10.000.000
CaracterísticaMenores a America Latina y el CaribeMayores a ALyC 7%Mayores a Asia Oriental 15%Mayores a Oriente Medio y África del Norte 17%Mayores a África subsahariana 28%Mayores a Asia Meridional 46%Lago o Salar
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 24 / 43
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
Municipios en Bolivia
Pre
vale
nci
a d
e D
esn
utr
ició
n C
rón
ica
Asia meridional 0.44
Africa subsahariana 0.38
Oriente Medio y Africa del Norte 0.23
Asia Oriental 0.19
America Latina y el Caribe 0.16
Bolivia 0.27
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 25 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
COMPARACIÓN DE LA DESNUTRICIÓN CRÓNICA TOTAL EN LOS MUNICIPIOS DE BOLIVIA CON LOS PROMEDIOS
DE REGIONES DEL MUNDO
³0 1 2 3 40,5
1:10.000.000
CaracterísticaMenores a America Latina y el CaribeMayores a ALyC 16%Mayores a Asia Oriental 19%Mayores a Oriente Medio y África del Norte 23%Mayores a África subsahariana 38%Mayores a Asia Meridional 44%Lago o Salar
Regresar a ResultadosAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 26 / 43
Bienestar
0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Índice de Desarrollo Humano 2001
Pre
vale
ncia
de
Des
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n A
guda
0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Índice de Desarrollo Humano 2001P
reva
lenc
ia d
e D
esnu
tric
ión
Glo
bal
0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Índice de Desarrollo Humano 2001
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca20 40 60 80 100
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Necesidades Básicas Insatisfechas (%) 2001
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
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20 40 60 80 100
0.0
0.2
0.4
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0.8
1.0
Necesidades Básicas Insatisfechas (%) 2001
Pre
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ncia
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Des
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n G
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l
20 40 60 80 1000.
00.
20.
40.
60.
81.
0Necesidades Básicas Insatisfechas (%) 2001
Pre
vale
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Des
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ca
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 27 / 43
Bienestar
40 60 80 100 140
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tasa de Mortalidad Infantil (por mil nacidos vivos) 2001
Pre
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de
Des
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n A
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40 60 80 100 140
0.0
0.2
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1.0
Tasa de Mortalidad Infantil (por mil nacidos vivos) 2001
Pre
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ncia
de
Des
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n G
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l
40 60 80 100 140
0.0
0.2
0.4
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1.0
Tasa de Mortalidad Infantil (por mil nacidos vivos) 2001
Pre
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de
Des
nutr
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n C
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ca0 20 40 60 80 100
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cobertura de Agua Potable (%) 2001
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0 20 40 60 80 100
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cobertura de Agua Potable (%) 2001
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
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l
0 20 40 60 80 100
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cobertura de Agua Potable (%) 2001
Pre
vale
ncia
de
Des
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n C
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Regresar a ResultadosAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 28 / 43
Bienestar
40 60 80 100 140
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tasa de Mortalidad Infantil (por mil nacidos vivos) 2001
Pre
vale
ncia
de
Des
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n A
guda
40 60 80 100 140
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tasa de Mortalidad Infantil (por mil nacidos vivos) 2001
Pre
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ncia
de
Des
nutr
ició
n G
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l
40 60 80 100 140
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tasa de Mortalidad Infantil (por mil nacidos vivos) 2001
Pre
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ncia
de
Des
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n C
róni
ca0 20 40 60 80 100
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cobertura de Agua Potable (%) 2001
Pre
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ncia
de
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nutr
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n A
guda
0 20 40 60 80 100
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cobertura de Agua Potable (%) 2001
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
loba
l
0 20 40 60 80 100
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cobertura de Agua Potable (%) 2001
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca
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Recursos municipales
10 12 14 16 18
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cooparticipación
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
10 12 14 16 18
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cooparticipación
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
loba
l
10 12 14 16 18
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cooparticipación
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca10 12 14 16 18 20
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Total Ingresos
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
10 12 14 16 18 20
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Total Ingresos
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
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n G
loba
l
10 12 14 16 18 20
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Total Ingresos
Pre
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ncia
de
Des
nutr
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n C
róni
ca
Regresar a ResultadosAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 29 / 43
Recursos municipales
10 12 14 16 18
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Cooparticipación
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
10 12 14 16 18
0.0
0.2
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Cooparticipación
Pre
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ncia
de
Des
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n G
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l
10 12 14 16 18
0.0
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Cooparticipación
Pre
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ncia
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Des
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n C
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ca10 12 14 16 18 20
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Total Ingresos
Pre
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10 12 14 16 18 20
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Total Ingresos
Pre
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Des
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l
10 12 14 16 18 20
0.0
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1.0
Total Ingresos
Pre
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ncia
de
Des
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n C
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ca
Regresar a ResultadosAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 29 / 43
Vivienda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
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0.8
1.0
Paredes de piedra
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de
Des
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n A
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0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
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Paredes de piedraP
reva
lenc
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Glo
bal
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
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Paredes de piedra
Pre
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de
Des
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ició
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róni
ca0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
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1.0
Paredes de Caña, palma o tronco
Pre
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de
Des
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ició
n A
guda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
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1.0
Paredes de Caña, palma o tronco
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
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l
0.0 0.2 0.4 0.6 0.80.
00.
20.
40.
60.
81.
0Paredes de Caña, palma o tronco
Pre
vale
ncia
de
Des
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ició
n C
róni
ca
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 30 / 43
Vivienda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Paredes de piedra
Pre
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ncia
de
Des
nutr
ició
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Glo
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0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Paredes de piedra
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Paredes de Caña, palma o tronco
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Paredes de Caña, palma o tronco
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
loba
l
0.0 0.2 0.4 0.6 0.80.
00.
20.
40.
60.
81.
0Paredes de Caña, palma o tronco
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 30 / 43
Vivienda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Techo de paja, caña, palma o barro
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Techo de paja, caña, palma o barroP
reva
lenc
ia d
e D
esnu
tric
ión
Glo
bal
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Techo de paja, caña, palma o barro
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca0.0 0.1 0.2 0.3
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Techo de otro material
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.0 0.1 0.2 0.3
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Techo de otro material
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
loba
l
0.0 0.1 0.2 0.30.
00.
20.
40.
60.
81.
0Techo de otro material
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 31 / 43
Vivienda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Combustible para concinar: Leña
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Combustible para concinar: Leña
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
loba
l
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Combustible para concinar: Leña
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Combustible para cocinar: Gas (garrafa o por cañeria)
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Combustible para cocinar: Gas (garrafa o por cañeria)
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
loba
l
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Combustible para cocinar: Gas (garrafa o por cañeria)
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca
Regresar a ResultadosAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 32 / 43
Activos
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de bicicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de bicicletaP
reva
lenc
ia d
e D
esnu
tric
ión
Glo
bal
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de bicicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca0.00 0.10 0.20 0.30
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de motocicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.00 0.10 0.20 0.30
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de motocicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
loba
l
0.00 0.10 0.20 0.300.
00.
20.
40.
60.
81.
0Tenencia de motocicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 33 / 43
Activos
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de bicicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de bicicletaP
reva
lenc
ia d
e D
esnu
tric
ión
Glo
bal
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de bicicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca0.00 0.10 0.20 0.30
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de motocicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.00 0.10 0.20 0.30
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de motocicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
loba
l
0.00 0.10 0.20 0.300.
00.
20.
40.
60.
81.
0Tenencia de motocicleta
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 33 / 43
Activos
0.00 0.10 0.20
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de vehículo automotor
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.00 0.10 0.20
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de vehículo automotor
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
loba
l
0.00 0.10 0.20
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Tenencia de vehículo automotor
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Estrato de riqueza Bajo
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n A
guda
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Estrato de riqueza Bajo
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n G
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l
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
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1.0
Estrato de riqueza Bajo
Pre
vale
ncia
de
Des
nutr
ició
n C
róni
ca
RegresarAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 34 / 43
Peso para la talla (Aguda)
Peso para la talla (W/H) mide el peso corporal en relacion con la altura ytiene la ventaja de no requerir datos de edad.
Indicador del estado nutricional actual
Util para la deteccion de ninos en riesgo y para la medicion decambios a corto plazo
Puede ser utilizado para la construccion de indicadores de obesidad.
Un nivel bajo se conoce como “desgaste” (Wasting). Senalar que lafalta de evidencia de desgaste en una poblacion no implica la ausenciade otros problemas de desnutricion.
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 35 / 43
Peso para la edad (Global)
Peso para la edad (W/A) refleja la masa corporal en relacion con la edad.
W/A es en efecto, una medida compuesta de la talla para la edad ypeso para la altura, dificultando la interpretacion.
Un nivel bajo se conoce como “bajo peso” (Underweight),
Se utiliza comunmente para la vigilancia del crecimiento y paraevaluar los cambios en la magnitud de la desnutricion a traves deltiempo.
Confunde los efectos de salud a corto y largo plazo y los problemas denutricion.
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 36 / 43
Talla para la edad (Cronica)
Talla para la edad (H/A) refleja el crecimiento lineal acumulativo.
Un deficit indican insuficiencias del pasado o cronica de la nutriciony/o enfermedades cronicas o frecuentes
No se puede medir cambios a corto plazo
Un nivel bajo se conoce como “Retrazo de crecimiento” (Stunting).
Los casos extremos, se les conoce como “enanismo”, se usaprincipalmente como un indicador de la poblacion y no para elseguimiento del crecimiento individual.
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 37 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
(%) DESNUTRICIÓN AGUDA TOTAL (PESO PARA LA TALLA)EN NIÑOS MENORES A 5 AÑOS PARA LOS 327 MUNICIPIOS
³0 1 2 3 40.5
1:10,000,000
Porcentaje de desnutrición< 1.021.02 - 2.282.29 - 5.065.07 y másLago o Salar
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 38 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
(%) DESNUTRICIÓN AGUDA TOTAL (PESO PARA LA TALLA)EN NIÑOS MENORES A 5 AÑOS PARA LOS 327 MUNICIPIOS
³0 1 2 3 40.5
1:10,000,000
Porcentaje de desnutrición< 1.021.02 - 2.282.29 - 5.065.07 y másLago o Salar
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 38 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
(%) DESNUTRICIÓN AGUDA SEVERA (PESO PARA LA TALLA)EN NIÑOS MENORES A 5 AÑOS PARA LOS 327 MUNICIPIOS
³0 1 2 3 40.5
1:10,000,000
Porcentaje de desnutrición< 0.1000.100 - 0.3940.395 - 1.5901.591 y másLago o Salar
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 39 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
(%) DESNUTRICIÓN GLOBAL TOTAL (PESO PARA LA EDAD)EN NIÑOS MENORES A 5 AÑOS PARA LOS 327 MUNICIPIOS
³0 1 2 3 40.5
1:10,000,000
Porcentaje de desnutrición< 6.76.7 - 9.39.4 - 14.214.3 y másLago o Salar
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 40 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
(%) DESNUTRICIÓN GLOBAL SEVERA (PESO PARA LA EDAD)EN NIÑOS MENORES A 5 AÑOS PARA LOS 327 MUNICIPIOS
³0 1 2 3 40.5
1:10,000,000
Porcentaje de desnutrición< 0.720.72 - 1.271.28 - 2.632.64 y másLago o Salar
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 41 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
(%) DESNUTRICIÓN CRÓNICA TOTAL (TALLA PARA LA EDAD)EN NIÑOS MENORES A 5 AÑOS PARA LOS 327 MUNICIPIOS
³0 1 2 3 40.5
1:10,000,000
Porcentaje de desnutrición< 29.829.8 - 38.238.3 - 48.548.6 y másLago o Salar
Alvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 42 / 43
60°0'0"W
60°0'0"W
65°0'0"W
65°0'0"W
70°0'0"W
70°0'0"W
10°0'0"S 10°0'0"S
15°0'0"S 15°0'0"S
20°0'0"S 20°0'0"S
25°0'0"S 25°0'0"S
(%) DESNUTRICIÓN CRÓNICA SEVERA (TALLA PARA LA EDAD)EN NIÑOS MENORES A 5 AÑOS PARA LOS 327 MUNICIPIOS
³0 1 2 3 40.5
1:10,000,000
Porcentaje de desnutrición< 11.111.1 - 19.719.8 - 24.424.5 y másLago o Salar
Regresar a ResultadosAlvaro Chirino, Fundacion ARU () Desnutricion infantil 22 de febrero de 2012 43 / 43
