Huella de carbono en Santa Marta - Colombia y factores asociados. Análisis desde los determinantes sociales de la salud. 2014

Huella de carbono en Santa Marta - Colombia y factores asociados. Análisis desde los determinantes sociales de la salud. 2014

Lídice Alvarez-Miño, Robinson Taboada-Montoya, Andres Camilo Trujillo-Montes, Alexander Salazar-Ceballos

Resumen

Objetivo. Se estableció como objetivo estimar la huella de carbono para la ciudad de Santa Marta a partir de las prácticas de consumo de alimentos, medios de transporte, servicios públicos y compra de bienes y servicios per cápita y, relacionar dicha huella con aspectos determinantes de la salud como el nivel socio-económico y socio-demográfico de la población.  Método. Se realizó un estudio de corte transversal de encuesta en Santa Marta-Colombia para 2014, con una muestra de 811 personas seleccionadas aleatoriamente. Los datos se analizaron en EpiInfo 7 a través de análisis bivariado con ANOVA y Ji2 para identificar dependencias y multivariado por OR para identificar asociaciones. Resultados. Se encontró que la huella de carbono estimada promedio fue de 29,95 tCO2e por prácticas de consumo. Se estableció que tener 35 años o menos, niveles educativo profesional universitario o superior, estrato socioeconómico medio alto y alto, e ingresos altos son aspectos que aumentan la probabilidad de tener una huella de carbono mayor o igual a 39,3tCO2e. Conclusión. El tamaño de la huella de carbono se relaciona inversamente con la edad, y directamente con los ingresos económicos, estrato y  nivel educativo.

Abstract 

Objective: The goal was to estimate the carbon footprint for Santa Marta by consumption per capita of food, transportation, goods and services, and housing, and to relate carbon footprint with the health determinants such as socio-economic status and socio-demographic characteristics of the population. Materials and Method: A crosssectional study with survey design was conducted in Santa Marta-Colombia for 2014, with a sample of 811 randomly selected people. Data were analyzed in software EpiInfo 7. For bivariate analysis we used ANOVA and Chi 2 to identify dependencies, and for multivariate analysis OR was used to identify associations. Result: The carbon footprint average by consumption patterns was 29.95 tCO2e. We found that people 35 years old or younger, professional or higher educational level, with medium-high and high socioeconomic status, and higher incomes have more probability to produce bigger carbon footprint (39.4 tCO2e or more). Conclusion: The size of the carbon footprint is inversely related to age but directly related with incomes, level of education and socioeconomic status.

Palabras clave

Huella de carbono; cambio climático; determinantes sociales de la salud; comportamiento del consumidor; Carbon footprint; climate change; social determinants of health; consume behavior

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