Índice Compuesto de Riesgo por covid-19 desde una perspectiva geográfica: Costa Rica, marzo 2020 a mayo 2022.
DOI:
https://doi.org/10.15517/1dfqjh25Resumen
Se diseñó un estudio epidemiológico, ecológico, con fundamento territorial para analizar el riesgo de enfermar y de morir por covid-19, de manera combinada, utilizando el Índice Compuesto de Riesgo, desde la perspectiva geoespacial y con enfoque de los Determinantes Sociales de la Salud. Se identificaron conglomerados calientes del Índice Compuesto de Riesgo (alto riesgo) ubicados en la Gran Área Metropolitana, y fríos (bajo riesgo) flanqueando o limitándolo. El incremento del promedio de vacunas por habitantes en una unidad se asoció con un 2% menos en el ICR. El aumento del porcentaje de viviendas hacinadas, de personas no aseguradas, de personas nacidas en el exterior, así como de la densidad poblacional y el Índice de Desarrollo Social, incrementaron en 1% o 2% el ICR. El ICR aporta conocimiento sobre la gravedad de la epidemia por covid-19, su comportamiento en el espacio geográfico es claramente diferenciado, así como la capacidad explicativa de los DSS. La vecindad geográfica jugó un papel muy importante en la epidemia de covid-19 en Costa Rica.
Descargas
Referencias
1. Maroko AR, Nash D, Pavilonis BT. COVID-19 and Inequity: a Comparative Spatial Analysis of New York City and Chicago Hot Spots. J Urban Health. agosto de 2020;97(4):461-70.
2. Almeida PD, Araújo TME de, Araújo Filho ACA de, Ferreira AF, Fronteira I, Melo Júnior EB de, et al. Análise espaço-temporal da covid-19 em um estado brasileiro. Rev baiana enferm [Internet]. 8 de junio de 2021 [citado 28 de abril de 2022];35. Disponible en: https://periodicos.ufba.br/index.php/enfermagem/article/view/42740
3. Ismail SNS, Abidin EZ, Rasdi I, Ezani NE, Che N, Shamsuddin AS. COVID-19: the Epidemiological Hotspot and the Disease Spread in Malaysia. Malaysian Journal of Medicine and Health Sciences. 2021;17:10.
4. Almendra R, Santana P, Costa C. Spatial inequalities of COVID-19 incidence and associated socioeconomic risk factors in Portugal. BAGE [Internet]. 9 de diciembre de 2021 [citado 2 de mayo de 2022];(91). Disponible en: https://bage.age-geografia.es/ojs/index.php/bage/article/view/3160
5. Kabir K, Taherinia A, Ashourloo D, Khosravi A, Karim H, Salehi Shahrabi H, et al. Epidemic size, trend and spatiotemporal mapping of SARS-CoV-2 using geographical information system in Alborz Province, Iran. BMC Infect Dis. diciembre de 2021;21(1):1185.
6. Bilal U, Tabb LP, Barber S, Diez Roux AV. Spatial Inequities in COVID-19 Testing, Positivity, Confirmed Cases, and Mortality in 3 U.S. Cities: An Ecological Study. Ann Intern Med. julio de 2021;174(7):936-44.
7. Buffalo L, Rydzewski AL. Dinámica territorial de pandemia COVID-19 en la provincia de Córdoba Argentina. BAGE [Internet]. 4 de noviembre de 2021 [citado 4 de mayo de 2022];(91). Disponible en: https://bage.age-geografia.es/ojs/index.php/bage/article/view/3149
8. Jesri N, Saghafipour A, Koohpaei A, Farzinnia B, Jooshin MK, Abolkheirian S, et al. Mapping and Spatial Pattern Analysis of COVID-19 in Central Iran Using the Local Indicators of Spatial Association (LISA). BMC Public Health. diciembre de 2021;21(1):2227.
9. Zhang H, Suepa T, Hong L, Naydim P, Mot L, Chikpor. Geospatial Analysis of Covid-19 to Respond to Pandemic Outbreaks: A Case Study in Bangkok Metropolitan Region, Thailand. IJG. 1 de octubre de 2021;68-80.
10. Martines MR, Ferreira RV, Toppa RH, Assunção LM, Desjardins MR, Delmelle EM. Detecting space–time clusters of COVID-19 in Brazil: mortality, inequality, socioeconomic vulnerability, and the relative risk of the disease in Brazilian municipalities. J Geogr Syst. enero de 2021;23(1):7-36.
11. Malagón-Rojas JN, Ibáñez Pinilla EA, Toloza Pérez YG, Téllez E, Almentero J, Parra E, et al. COVID-19 más allá de los casos y atenciones. Una aproximación a la desigualdad en el acceso al diagnóstico en Bogotá, 2020. RGYPS. 2 de febrero de 2022;20:1-15.
12. Habibi Y, Guellouh S, Filali A, Berchiche R. Analysis of social resilence to the novel coronavirus (COVID-19) in Algeria. GLL. 2020;3:19-29.
13. Vicente Ferreira R, Carvalho DM, Souza AL de P, Martines MR, Assunção LM de. Covid-19 Na Região De Saúde Triângulo Sul, Mg: Uma Perspectiva Cartográfica. Hygeia. 17 de junio de 2020;49-59.
14. Organización Mundial de la Salud. Determinantes Sociales de la Salud. Informe del Director General. [Internet]. Organización Mundial de la Salud; 2021. Disponible en: https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/EB148/B148_24-sp.pdf
15. Bonilla-Carrión R, Evans-Meza R, Salvatierra-Durán R. Efecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográfico. Rev Biol Trop. 30 de marzo de 2023;71(1):e51679.
16. Grekousis G, Lu Y, Wang R. Exploring the socioeconomic drivers of COVID‐19 mortality across various spatial regimes. Geographical Journal. junio de 2022;188(2):245-60.
17. Pablos-Méndez A, Villa S, Monti MC, Raviglione MC, Tabish HB, Evans TG, et al. Global ecological analysis of COVID-19 mortality and comparison between “the East” and “the West”. Sci Rep. 28 de marzo de 2022;12(1):5272.
18. Castro-Alves J, Silva LS, Lima JP, Ribeiro-Alves M. Were the socio-economic determinants of municipalities relevant to the increment of COVID-19 related deaths in Brazil in 2020? Odoi A, editor. PLoS ONE. 28 de abril de 2022;17(4):e0266109.
19. Turner NA, Pan W, Martinez-Bianchi VS, Panayotti GMM, Planey AM, Woods CW, et al. Racial, Ethnic, and Geographic Disparities in Novel Coronavirus (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2) Test Positivity in North Carolina. Open Forum Infectious Diseases. 1 de enero de 2021;8(1):ofaa413.
20. Topf KG, Sheppard M, Marx GE, Wiegand RE, Link-Gelles R, Binder AM, et al. Impact of the COVID-19 Vaccination Program on case incidence, emergency department visits, and hospital admissions among children aged 5–17 Years during the Delta and Omicron Periods—United States, December 2020 to April 2022. Okda FA, editor. PLoS ONE. 9 de diciembre de 2022;17(12):e0276409.
21. OMS. Recomendaciones actualizadas sobre las vacunas contra la COVID-19 del Grupo de Expertos en Asesoramiento Estratégico de la Organización Mundial de la Salud, 30 de marzo del 2023 [Internet]. 2023. Disponible en: https://www.paho.org/es/documentos/recomendaciones-actualizadas-sobre-vacunas-contra-covid-19-grupo-expertos-asesoramiento
22. Ministerio de Salud. Ministerio de Salud. Costa Rica [Internet]. Disponible en: https://www.ministeriodesalud.go.cr/
23. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Proyecciones de Población 2000-2025 [Internet]. Disponible en: https://inec.cr/estadisticas-fuentes/estadisticas-demograficas?filtertext=proyecciones%2520de%2520poblaci%25C3%25B3n
24. Instituto Geográfico Nacional. Instituto Geográfico Nacional. Sistema Nacional de Información Territorial [Internet]. Sistema Nacional de Información Territorial. 2025. Disponible en: https://www.snitcr.go.cr/ign_ign
25. Environmental Systems Research Institute. Autocorrelación espacial [Internet]. 2021. Disponible en: https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/spatial-autocorrelation.htm
26. Saputra A, Ibrahim MHB, Ali SSS, Gomez C, Priyana Y, Jumadi, et al. Jakarta and Greater Kuala Lumpur Urban Heat Island During the Pandemic of Covid-19. GT. 30 de octubre de 2024;19(2/2024):182-96.
27. Gupta M, Sharma A, Sharma DK, Nirola M, Dhungel P, Patel A, et al. Tracing the COVID-19 spread pattern in India through a GIS-based spatio-temporal analysis of interconnected clusters. Sci Rep. 8 de enero de 2024;14(1):847.
28. Thammaboribal P, Nitin KT, Junpha J, Lipiloet S. Examining the Correlation between COVID-19 Prevalence and Patient Behaviors, Healthcare, and Socioeconomic Determinants: A Geospatial Analysis of ASEAN Countries. IJG [Internet]. 31 de marzo de 2024 [citado 28 de enero de 2025]; Disponible en: https://journals.sfu.ca/ijg/index.php/journal/article/view/3159
29. Kanav A, Yadav B, Sharma R. Spatio-temporal Analysis of COVID-19 Hotspots in India Using Geographic Information Systems. IJG [Internet]. 31 de enero de 2024 [citado 28 de enero de 2025]; Disponible en: https://journals.sfu.ca/ijg/index.php/journal/article/view/3027
30. Chamizo Garcia H, Romero Zuñiga JJ, Alonso Ubiera S, Quirós Arias L. Geospatial patterns of the temporal dynamics of COVID-19 and its social determinants in Costa Rica. HS [Internet]. 2024;23(2). Disponible en: https://revistahorizonte.ujat.mx
31. Berra TZ, Alves YM, Popolin MAP, Da Costa FBP, Tavares RBV, Tártaro AF, et al. The COVID-19 pandemic in Brazil: space-time approach of cases, deaths, and vaccination coverage (February 2020 – April 2024). BMC Infect Dis. 18 de julio de 2024;24(1):704.
32. Hörnig L, Schaffner S, Schmitz H. The individual and ecological characteristics of parental COVID-19 vaccination decisions. Sci Rep. 15 de octubre de 2024;14(1):24194.
33. Sandborn H, Delamater P, Brewer NT, Gilkey MB, Emch M. The geography of COVID-19 vaccine completion by age in North Carolina, U.S. Wang X, editor. PLoS ONE. 9 de agosto de 2024;19(8):e0304812.
34. Silva AP, Albuquerque Ribeiro M, Paiva Emídio M, Elena Guerrero Daboin B, Cristina Morais T, Inês Pelegrini De Oliveira Abreu C, et al. COVID-19 in the municipalities of Botucatu and Serrana, São Paulo, Brazil, the effects of lethality and mortality. jhgd. 23 de junio de 2022;32(2):302-14.
35. Sejati AW, Putri SNAK, Buchori I, De Vries WT, Barbarossa G, Margarena C, et al. The integration of GIS location‐based APIs and urban growth modeling for improved geographic access to hospital services. Transactions in GIS. junio de 2024;28(4):816-35.
36. McClymont H, Hu W. The effect of public health interventions on COVID-19 incidence in Queensland, Australia: a spatial cluster analysis. Infectious Diseases. 2 de junio de 2024;56(6):460-75.
37. Cangussú LR, Do Nascimento JAS, De Barros IRP, Cavalcanti RL, Dantas FG, Araujo DN, et al. Effects of primary health care and socioeconomic aspects on the dispersion of COVID-19 in the Brazilian Northeast: Ecological study of the first pandemic wave. Guimaraes RM, editor. PLoS ONE. 27 de marzo de 2024;19(3):e0296837.
38. Alexandre Trivilato R, Cristina Morais T, Elena Guerrero Daboin B, Paiva Emidio Cavalcant M, Cauê Jacintho L, Daminello Raimundo R, et al. Mortality and case fatality rates of covid-19 in the state of goiás, brazil. jhgd. 1 de diciembre de 2021;31(3):521-32.
39. Varshney K, Glodjo T, Adalbert J. Overcrowded housing increases risk for COVID-19 mortality: an ecological study. BMC Res Notes. diciembre de 2022;15(1):126.
40. Chamizo Garcia HA, Romero Zúñiga JJ, Alonso Ubieta S, Quirós Arias L. Patrones geoespaciales de mortalidad y letalidad por COVID-19 en Costa Rica y sus determinantes sociales: marzo 2020 a mayo 2022. PSM [Internet]. 20 de noviembre de 2024 [citado 20 de marzo de 2025]; Disponible en: https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/psm/article/view/59255
41. Chamizo Garcia HA, Romero-Zúñiga JJ, Alonso Ubieta S, Quirós-Arias L. Patrones geoespaciales de la morbilidad por covid-19 en Costa Rica: marzo 2020 a mayo 2022. Rev Biol Trop. 18 de septiembre de 2024;72(1):e58835.
42. Dos Santos Alves JC, Ribeiro CJN, Lima SVMA, Morato GS, Andrade LA, Santos MB, et al. Did the COVID-19 Pandemic Disproportionately Affect the Most Socioeconomically Vulnerable Areas of Brazil? COVID. 20 de junio de 2023;3(6):924-36.
43. Leveau CM, Velázquez GA. Mortalidad por COVID-19: desigualdades educativas y contexto socio-espacial en dos provincias de Argentina. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 21 de junio de 2024;171-7.
44. Fernández-Martínez NF, Ruiz-Montero R, Gómez-Barroso D, Rodríguez-Torronteras A, Lorusso N, Salcedo-Leal I, et al. Socioeconomic differences in COVID-19 infection, hospitalisation and mortality in urban areas in a region in the South of Europe. BMC Public Health. 12 de diciembre de 2022;22(1):2316.
45. Dhamnetiya DD, Shalini S, Mehra A, Jha RP. Correlation between COVID 19 and selected risk factors: an ecological study. Eastern J Med. 2023;28(1):87-93.
46. Alencar Do Nascimento CM, Freire De Souza CD, De Oliveira Silva LE, Oliveira Silva W, Amaro Barbosa N, Feliciano Do Carmo R, et al. COVID-19 risk areas associated with social vulnerability in northeastern Brazil: an ecological study in 2020. J Infect Dev Ctries. 30 de agosto de 2022;16(08):1285-93.
47. Silva AADPD, Reis RS, Iachecen F, Duarte F, Baena CP, Hino AAF. First year of COVID-19 in Brazil: Factors associated with the spread of COVID-19 in small and large cities. Matozinhos FP, editor. PLoS ONE. 3 de junio de 2024;19(6):e0298826.
48. Noi E, Rudolph A, Dodge S. VASA: an exploratory visualization tool for mapping spatio-temporal structure of mobility – a COVID-19 case study. Cartography and Geographic Information Science. 3 de marzo de 2024;51(2):275-96.
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Horacio Alejandro Chamizo Garcia, Juan José Romero Zúñiga (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Licencias de la Revista
La Revista utiliza las licencias de CreativeCommons (CC) para proteger sus derechos de autor y para garantizar el acceso libre y abierto, específicamente la CC-BY-NC.
Reconocimiento-NoComercial 4.0
CC BY-NC
Esta licencia permite a otros entremezclar, ajustar y construir a partir de su obra con fines no comerciales, y aunque en sus nuevas creaciones deban reconocerle su autoría y no puedan ser utilizadas de manera comercial, no tienen que estar bajo una licencia con los mismos términos.
