TIGTHAT: Towards an integrated global transport and health assessment tool
El uso de transporte es uno de los mayores determinantes de la salud que existe ya que afecta la actividad física, contribuye con la contaminación ambiental y genera accidentes de tránsito. Sin embargo, la mayoría de la información sobre el impacto del transporte en la salud proviene de países desarrollados. La disponibilidad de información de calidad es necesaria para estimar y comparar los beneficios de políticas de transporte activo.
Objetivo:
TIGTHAT tiene varios objetivos: 1) identificar, evaluar y comparar información sobre viajes personales proveniente de encuestas para diversos lugares, 2) evaluar Google Street View para estimar el tipo de movilización y determinar si puede ayudar a predecir la distribución poblacional del tipo de movilización, 3) obtener información sobre accidentes de tránsito urbano de diversos lugares, identificar patrones, desarrollar reglas generalizables para combinar datos, y validarlo mediante la prueba en diversas ciudades, 4) desarrollar y evaluar una aproximación generalizable a un modelo de evaluación de impactos en salud (HIA por sus siglas en inglés) de PM2.5 proveniente del transporte, y 5) modelamiento integrado de HIA en 4 ciudades en India y Brasil para evaluar el impacto de la incertidumbre y la elección de data.
Diseño:
Para modelar el impacto de las políticas en transporte sobre la salud se utilizarán datos secundarios de encuestas de transporte, y encuestas a peatones o ciclistas, registros de emisiones de gases de efecto invernadero, y de la herramienta Google Street View.
Primero se compararán encuestas sobre viaje y patrones de viajes para los lugares donde esta información se encuentre disponible. Luego de evaluará la existencia y disponibilidad de encuestas sobre viajes para evaluar su calidad. Para estimar la forma en que las personas viajan, se utilizará Google Street View (GSV) y se extraerán fotos de rutas establecidas. Con respecto a la actividad física, se desarrollará un modelo ecológico para predecir el auto-reporte de actividad física utilizando GSV. Además, de desarrollará un modelo sobre los cambios en accidentes de tránsito y su asociación con el modo de viaje. Para estimar la exposición a contaminación del aire asociada a transporte local, se utilizará información de PM2.5 de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y Emissions Database for Global Atmospheric Research (EDGAR), y con ello se calculará la contribución del transporte a la contaminación del aire.
Contacto :
J. Jaime Miranda
jaime.miranda@upch.pe
Ubicación del Proyecto
Perú
Financiamiento
Medical Research Council
Duración
2017-2019
Investigadores
J Jaime Miranda
Francisco Diez Canseco
Akram Hernández Vásquez
Jessica H Zafra-Tanaka
Colaboradores
James Woodcock (PI), Marko Tainio. Rahul Goel, Leandro Garcia, Ali Abbas, Rob Johnson, Soren Brage, Center for Diet and Activity Research (CEDAR), MRC Epidemiology Unit, University of Cambridge
Audrey de Nazelle, Imperial College London
Nelson Gouveia, Universidade de Sao Paulo
Kavi Bhalla, University of Chicago
Ashish Verma, Indian Institute of Science
Geetam Tiwari, Indian Institute of Technology
Publicaciones
Novedades
Videos
Galería