Different waves, same places? Recurrent areas of high relative risk across the six waves of COVID-19 in the city of Málaga. A spatial analysis in the intraurban scale

• Vargas Molina, Sebastián Alejandro ^[1] ; Sortino Barrionuevo, Juan Francisco ^[2] ; Perles Roselló, Maria Jesús ^[1]
  1. [1] Universidad de Málaga

     Universidad de Málaga

     Málaga, España

     
  2. [2] Universidad de Almería

     Universidad de Almería

     Almería, España

     
• Localización: Cuadernos geográficos de la Universidad de Granada, ISSN-e 2340-0129, ISSN 0210-5462, Vol. 65, Nº 1, 2026, págs. 87-108
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • ¿Olas diferentes, mismos lugares? Áreas recurrentes de alto riesgo relativo a través de las seis olas de COVID-19 en Málaga. Un análisis espacial en la escala intraurbana
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    La pandemia de COVID-19 aumentó la disponibilidad de conjuntos de datos georreferenciados en salud, lo que facilitó los análisis espaciales a escala fina de los patrones de salud. Sin embargo, la mayoría de los estudios se han basado en unidades espaciales agregadas y períodos de tiempo limitados, restringiendo la comprensión de la dinámica localizada de la enfermedad. Este estudio identifica zonas de alto riesgo por COVID-19 recurrentes a lo largo de seis olas, utilizando datos georreferenciados de casos a nivel domiciliario, y examina los factores socioeconómicos y urbanos que contribuyen a un mayor riesgo. Se analizaron 60.165 casos georreferenciados de COVID-19 en Málaga, España (2020–2022), ajustando por densidad de población. Se generaron superficies de riesgo relativo para cada ola y un análisis de superposición booleana identificó zonas de alto riesgo estadísticamente significativas (p < 0,05) presentes de manera consistente en las seis olas de la fase aguda. Estas zonas se compararon con variables socioeconómicas y urbanas basadas en el censo, a una resolución de 250×250 metros. Los resultados muestran que las áreas de alto riesgo se mantuvieron geográficamente estables a lo largo de las olas, cubriendo 21 km² (55% de la ciudad), principalmente en las periferias norte y sureste. Las áreas con recurrencia de alto riesgo en 3-6 olas coinciden con barrios de menores ingresos, mayores tasas de desempleo, tipos de vivienda mixtos y tamaños de vivienda más pequeños. Dado que para estas variables se utilizaron datos recolectados a nivel censal, no se aplicaron intervalos de confianza, aunque se realizó una prueba no paramétrica Kruskal-Wallis para evaluar diferencias estadísticamente significativas de tales variables entre zonas con distinta frecuencia de recurrencia en alto riesgo relativo. La persistencia de las áreas de alto riesgo sugiere que existen factores estructurales que influyen en la distribución espacial de la transmisión de enfermedades infecciosas, a pesar de las diferencias en las medidas de mitigación y prevención durante la fase aguda de la pandemia. Estos hallazgos resaltan la necesidad de análisis espaciales a escala fina en la epidemiología urbana para orientar intervenciones de salud pública específicas, a pesar de los desafíos relacionados con la heterogeneidad de los datos espaciales.

  • English

    The COVID-19 pandemic fostered the generation and availability of georeferenced health data, which made it possible to conduct high-resolution spatial analyses of health patterns. However, most studies have relied on aggregated spatial units and limited time periods, restricting insights into localized disease dynamics. This study identifies persistent COVID-19 hotspots across six waves using household-level georeferenced case data and examines socioeconomic and urban factors contributing to elevated risk. We analyzed 60,165 georeferenced COVID-19 cases in Málaga, Spain (2020–2022), adjusting for population density. Relative risk surfaces were generated for each wave, and a Boolean overlay analysis identified statistically significant (p < 0,05) high-risk zones consistently present across all six waves of the acute phase. These zones were compared with census-based socioeconomic and urban variables at a 250×250 meter resolution. Results show that high-risk areas remained geographically stable across waves, covering up tp 21 km² considering all periods (55% of the city), mainly in northern and southeastern peripheries. Areas exhibiting high-risk recurrence in 4-6 waves align with lower-income neighborhoods, higher unemployment rates, mixed residential types, and smaller housing sizes. Since our analysis used census-level population data for these variables, confidence intervals were not applicable. However, a non-parametric Kruskal-Wallis test was performed to assess if there were any statistically significant differences between these variables across zones by the number of times they exhibited higher relative risk. The persistence of high-risk areas suggests that there are structural factors that shape the spatial distribution of infectious disease transmission, despite differences in mitigation and preventions measures during the acute phase of the pandemic. These findings underscore the need for fine-scale spatial analysis in urban epidemiology to guide targeted public health interventions, despite challenges related to heterogeneous spatial data.