Descripción de la distribución espacial de casos y defunciones por COVID-19 en la cuenca del Alto Cauca
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El propósito de este artículo es caracterizar la relación entre los determinantes sociales de la salud y la distribución geográfica de casos de COVID-19 en los municipios de la Cuenca Alta del río Cauca. Para lograr este objetivo, se realizó un análisis exploratorio de datos espaciales, que incluyó tasas de mortalidad y casos por COVID-19, así como un análisis temporal de la difusión espacial que comprende el período desde 6 de marzo de 2020 hasta el 26 de junio de 2021, todo a partir de datos del Instituto Nacional de Salud (INS). Los resultados muestran que la concentración de casos y defunciones por COVID-19, junto con los determinantes sociales de la salud, tienden a concentrarse en las áreas más pobladas, como la zona del viejo Caldas, el centro del Valle del Cauca, la zona metropolitana de Cali y el sur del Cauca. Además, se concluye que la concentración de municipios es resultado de la relación directa entre los determinantes sociales de la salud y la incidencia de casos de COVID-19.
Antoñanzas, A., & Gimeno, L. (2022). Los determinantes sociales de la salud y su influencia en la incidencia de la COVID.19. Una revisión narrativa. Revista Clínica de Medicina de Familia, 15(1), 12-19.
Buzai, G. (2015). Análisis espacial en geografía de la salud: resoluciones con sistemas de información geográfica. Lugar editorial.
Chasco, C. (2013). Métodos Gráficos del Análisis Exploratorio de Datos Espaciales. Anales de Economía Aplicada, (1–25). Madrid, España: Asociación Española de Economía Aplicada, Asepelt. https://bit.ly/42hON1I
Cuartas, D., Arango, D., Guzmán, G., Muñoz, E., Caicedo, D., Ortega, D., Fandiño, A., Mena, J., Torres, M., Barrera, L., & Méndez, F. (2020). Análisis espacio-temporal del SARS-coV-2 en Cali, Colombia. Revista de Salud Pública, 22(2), 138–143. https://doi.org/10.15446/rsap.v22n2.86431 DOI: https://doi.org/10.15446/rsap.v22n2.86431
Dahal, S., Mizumoto, K., Rothenberg, R., & Chowell, G. (2020). Investigating spatial variability in COVID-19 pandemic severity across 19 geographic areas, Spain, 2020. MedRxiv, 1–34. https://doi.org/10.1101/2020.04.14.20065524 DOI: https://doi.org/10.1101/2020.04.14.20065524
Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2018). Censo Nacional de Población y Vivienda del año 2018. Departamento Administrativo Nacional de Estadística https://bit.ly/3HVpM4i
Fielding-Miller, R., Sundaram, M., & Brouwer, K. (2020). Social determinants of COVID-19 mortality at the county level. PLOS ONE, 15(10), e0240151. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240151 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240151
Fuentes, C. y Sánchez, O. (2017). La distribución espacial del robo a transeúntes y el contexto socioeconómico en tres delegaciones de la Ciudad de México. Elementos para una política de seguridad pública. Gestión y Política Pública, 26(2), 417–451.
Instituto Nacional de Salud. (2021). Boletines Casos COVID-19 Colombia. Instituto Nacional de Salud. https://bit.ly/41oqHkP
Leveau, C. (2021). Difusión espacio-temporal de muertes por COVID-19 en Argentina. Panam Salud Publica, 45, 1–7. https://doi.org/10.26633/RPSP.2021.3 DOI: https://doi.org/10.26633/RPSP.2021.3
López, J. (2011). Movilización regionalista y nuevos poderes regionales: la fragmentación administrativa del Viejo Caldas y la creación de Risaralda. Revista Sociedad y economía, (21), 125–145. https://bit.ly/3NTClki
Ramírez, L. (2012). Morbilidad en la Provincia del Chaco (2000-2007): aproximación a la distribución, dispersión y difusión de las principales causas de enfermedad de la población. ESCENARIOS VULNERABLES DEL NORDESTE ARGENTINO (230-258). Chaco, Argentina: Agencia, Conicet, Universidad Nacional del Nordeste. https://bit.ly/44MC7kZ
Rose, T. C., Mason, K., Pennington, A., McHale, P., Buchan, I., Taylor, D. & Barr, B. (2020). Inequalities in COVID19 mortality related to ethnicity and socioeconomic deprivation. MedRxiv, 1–16. https://doi.org/10.1101/2020.04.25.20079491 DOI: https://doi.org/10.1101/2020.04.25.20079491
Villalta, C. (2005). Cómo enseñar autocorrelación espacial. Economía, Sociedad y Territorio, V(18), 323–333. https://bit.ly/3VQy431
World Health Organization. (2003). Social determinants of health. The solid facts. (Ministerio de Sanidad y Consumo, Ed.). Regional Office for Europe of the World Health Organization. https://bit.ly/3MarAci
World Health Organization. (2017, February 03). Determinants of health. World Health Organization. https://bit.ly/3MeZYTr
World Health Organization. (2020). Coronavirus. World Health Organization. https://bit.ly/3HVwmrF
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