Resumen en español

En los últimos 15 años el estudio para una de las tres primeras causas de muerte a nivel mundial –enfermedad cerebrovascular (ECV)– se caracteriza por utilizar el enfoque epidemiológico tradicional y sus técnicas de análisis estadístico bivariado y multivariado orientadas a identificar su composición según variables de persona y explorar relaciones con sus determinantes pero sin impactar significativamente su ocurrencia, sin embargo, en el presente artículo se identifica como alternativa de análisis la modelación espacio-temporal con SIG a niveles de desagregación detallados; en este sentido el análisis comparativo de los modelos utilizados en los estudios conocidos, desvela el uso de datos y técnicas de análisis espacial básicas para identificar patrones como los evidenciados en los cinturones de diabetes y ECV en USA o el clúster colombiano de enfermedades del aparato circulatorio identificado en la región andina que sugiere un comportamiento similar para la ECV. El panorama anterior demanda la combinación de enfoques con énfasis en sus técnicas de análisis avanzadas –análisis multi-criterio, kriging, interpolación, correlación y regresión espacial– soportadas con SIG y por lo tanto, como contribución final se propone un modelo integrado dirigido a impactar positivamente la mortalidad por ECV.