Resumen de Correlación espacial de dengue con estado socioeconómico y temperatura terrestre en el noroeste de México: Correlación espacial dengue

Gerardo Álvarez Hernández, Daraysi Yera Grillo, Agustín Robles Morua, Javier Navarro Estupiñán, Alejandro Reyes Castro, Angélica Aracely Encinas Cárdenas, Héctor Francisco Duarte Tagles, María del Carmen Candia Plata

• español

  Objetivo. Caracterizar la distribución geográfica de dengue confirmado y evaluar su autocorrelación espacial con determinantes sociales y climáticos a nivel de áreas pequeñas, en dos ciudades del noroeste de México. Métodos. En este trabajo se utilizan herramientas de análisis espacial, como el Índice de Moran y el método de Indicadores Locales de Asociación Espacial (LISA), para examinar la correlación espacial, global y local, entre la incidencia de dengue y factores climáticos y socioeconómicos a nivel de área geoestadística básica (AGEB). Para mapear áreas de alto riesgo, se usó el método de agrupamiento espacial de Getis-Ord. Resultados. En general, no identificamos una autocorrelación espacial global, aunque agrupamientos locales de una alta incidencia de dengue, temperatura de la superficie terrestre ≤31 °C y un alto grado de marginación social, coinciden. Discusión. Encontramos que a nivel de áreas pequeñas urbanas, poblaciones con desventaja social agrupan una mayor carga de dengue comparadas con áreas de mejores condiciones socioeconómicas. En los dos sitios de estudio, se encontraron patrones espaciales similares que correlacionaron problemas de salud y características físicas del medio ambiente utilizando os análisis espaciales, lo que soporta la utilidad de su uso sistemático para entender mejor la distribución urbana del dengue.

• English

  Objective. To characterize the geographic distribution of dengue and to evaluate the spatial autocorrelation with social and climatic determinants at the census-tract level in two medium sized cities in northwestern Mexico. Methods. In this work we apply spatial analysis ecological tools, such as the Moran’s Index and the Local Indicator of Spatial Association (LISA) method, to examine global and local spatial correlation between incidence of dengue, and socioeconomic and climatic factors at the census tract-level. For the analysis of the spatial clustering, the Getis-Ord method was used to find statistically significant hot spots in each city. Results. Overall, a global spatial autocorrelation could not be identified, although local clusters of a high dengue incidence, soil surface temperature ≤ 31 °C and high degree of social marginalization coincide. Discussion. We found that at the census-tract level in urban settings, socially disadvantaged populations showed higher clusters of dengue when compared to areas with better socioeconomic conditions. In the two study sites, a similar spatial pattern was observed when considering public health conditions and its aggregation with physical attributes using spatial analysis techniques, supporting the application of this technique for a better understanding about the dengue distribution in urban areas.