Modelo de densidad para un índice de exposición a plaguicidas aplicado en trabajadores rurales
Palabras clave:
Exposición de plaguicidas , Bondad de ajuste , Distribución de variables de vida, Birnbaum-Saunders Generalizada , Inversa Gaussiana TipoResumen
Dado que la agricultura es una de las principales actividades productivas de la provincia de Córdoba (Argentina), es importante el estudio del uso de los plaguicidas y su efecto en la salud de los trabajadores rurales. En particular, los agroaplicadores cuya salud está más expuesta al riesgo de uso de los plaguicidas. En este sentido el Grupo de Epidemiología Ambiental del Cáncer en Córdoba, Facultad de Ciencias Médicas, UNC (GEACC) definió un índice del Nivel de Intensidad a la Exposición (IE), de los plaguicidas para medir el riesgo de exposición de los agroaplicadores de la provincia de Córdoba.
A partir de una muestra de trabajadores rurales, se buscó una distribución adecuada para el índice, se tuvieron en cuenta los modelos de las variables de vida desde los más tradicionales (exponencial, Weibull, lognormal, gamma, Birnbaum-Saunders y Gaussiana inversa) hasta las nuevas distribuciones (Birnbaum-Saunders Generalizada e Inversa Gaussiana Tipo). En este trabajo, el mejor ajuste para el IE se logró con la distribución Weibull. A partir del ajuste definido se estimaron los percentiles y se delimitaron tres niveles de riesgo (bajo, medio y alto). En función a estos niveles de riesgo se estudiaron características sociodemográficas y de salud de los trabajadores dentro de cada grupo. Los factores que resultaron más significativos para determinar el riesgo de los aplicadores fueron: la antigüedad (mayor a 10 años) en las tareas de mezclar, aplicar o estar presente mientras se manipulan plaguicidas, no tener receta de ingeniero agrónomo, inyectar animales y la presencia de signos de irritación.
ARK CAICYT: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s18539777/abueifk1q
Descargas
Referencias
Aarset, M. V. (1987). How to identify a bathtub shaped hazard rate? IEEE Trans R 36,106-108.
Barros, M., Leiva, V., y Paula, G. (6 de mayo de 2008). Paquete de lenguaje R "gbs".
Bonner, M.R. y M.C.R. Alavanja (2005). The Agricultural Health Study Biomarker Workshop on Cancer Etiology. Introduction: Overview of Study Design, Results, and Goals of the Workshop. J Biochem Mol Toxicol 19(3): 169-171.
Chen, G., y Balakrishnan, N. (1995). A general purpose aproximate goodness-of-Fit Test. Journal of quality technology, 154.
Delignette-Muller, M. L., y Dutang, C. (2015). fitdistrplus: An R package for fitting distributions. Journal of Statistical Software, Volume 64, Issue 4.
Dirección de Estimaciones Agrícolas - Dirección Nacional de Agricultura. (2018). Estimaciones agrícolas. Obtenido de Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca, Presidencia de la Nación: http://datosestimaciones.magyp.gob.ar/
Dosemeci, M., Alavaja, M.C.R., Rowland, A.S., Mage, D., Zahm, S. H., Rothman, N., Lubin, J.H., Hoppin, j. A., Sandler, D.P., Blair, A. (2002). A quantitative approach for estimating exposure to pesticides in the agricultural health study. The Annals of Occupational Hygiene, 46 (2): 245-260.
Lantieri, M., Butinof, M., R.A., F., Stimolo, M., Blanco, M., y Diaz, M. D. (2011). Work Practices, Exposure Assessment and Geographical Analysis of Pesticide Applicators in Argentina. Córdoba: Margarita Stoytcheva.
Leiva, V., Barros, M., Paula, G., y Saunders, S. (11 al 15 de agosto de 2010). Modelos de Daño Acumulativo Birbaum-Saunders y su Implementación en Código R. Simposio de Estadística 20 años. Santa Marta, Colombia.
Leiva, V., Hernández, H., y Sanhuenza, A. (20 de abril de 2008). Paquete de lenguaje R "ig".
Leiva, V., Soto, G., Cabrera, E., y Cabrera, G. (2011). Nuevas cartas de control basadas en la distribución. Revista Colombiana de Estadística, 34 (1), 147 a 176.
Marshal, A., y Olkin, I. (2007). Life Distributions. New York: Springer.
Vilca, F., Sanhuenza, A., Leiva, V., y Christakos, G. (2010). An extended Birnbaum-Saunders model and its application in the study of environmental quality in Santiago, Chile. Stoch Environ Res Risk Assess 24, 771-782.
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Olga E. Pradró, María I. Stimolo, María D. P. Díaz
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Atribución — Usted debe dar crédito de manera adecuada, brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que usted o su uso tienen el apoyo de la licenciante.
NoComercial — Usted no puede hacer uso del material con propósitos comerciales.
CompartirIgual — Si remezcla, transforma o crea a partir del material, debe distribuir su contribución bajo la misma licencia del original.