Clustering of cantons in Costa Rica based on interest variables during the beta variant of Covid-19

• Isaí Ugalde-Araya ^[1]
  1. [1] Statistician and Researcher. Advanced Computing Laboratory. National High Technology Center. Costa Rica.
• Localización: Tecnología en Marcha, ISSN 0379-3982, ISSN-e 2215-3241, Vol. 37, Nº. Extra 3, 2024 (Ejemplar dedicado a: IEEE International Conference on BioInspired Processing), págs. 75-80
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Agrupamiento de los cantones de Costa Rica con base en variables de interés durante la variante beta del Covid-19
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• Resumen
  • español

    El estudio del comportamiento de los casos y el análisis de bioindicadores es relevante para la toma de decisiones por parte de las autoridades sanitarias, relacionado con la pandemia del Covid-19. De este modo, numerosas investigaciones se han llevado a cabo en el mundo para comprender este fenómeno, sus variantes y principales afectaciones en la salud de la población. En el presente estudio, por lo tanto, se realizó un análisis de conglomerados con base en las variables tasa de mortalidad, tasa de morbilidad y tasa de letalidad, así como con la densidad geográfica cantonal, para el periodo de la variante beta en Costa Rica, correspondiente a los meses de febrero a junio de 2021, y se eligieron tres métodos para obtener los grupos: k-medias, k-medoides y métodos difusos; así como dos tipos de distancias: euclídea y de Manhattan. Asimismo, se utilizó la suma de cuadrados dentro de grupos y el índice de Dunn para validar la conformación de los grupos. Se identificó que el método y la distancia que formaban los conglomerados de cantones más compactos, con una menor variabilidad intragrupo, fue k-medoides y Manhattan, respectivamente, debido a que su mayor robustez ante valores extremos. De los grupos formados, el clúster 1 posee un impacto moderado de la pandemia durante la variante en cuestión, y el grupo 2 y 3, un impacto bajo y alto, respectivamente. Asimismo, el grupo 1 y 2 están conformados en mayor medida por cantones no pertenecientes al Gran Área Metropolitana, en contraposición al grupo 3. Este análisis proporciona ideas valiosas para las autoridades sanitarias al comprender los impactos de la pandemia de Covid-19 en las regiones costarricenses y contribuye al desarrollo de estrategias específicas para una gestión efectiva.

  • English

    The study of case behavior and the analysis of bioindicators are relevant and important for decision-making by health authorities worldwide, related to the Covid-19 pandemic. Thus, numerous investigations have been carried out around the world to understand this phenomenon, its variants, and its primary impacts on population health. In this study, a cluster analysis was conducted based on the variables of mortality rate, morbidity rate, and fatality rate, along with cantonal geographical density, for the period of the beta variant in Costa Rica, corresponding to the months from February to June 2021. Therefore, a total of three methods were chosen to obtain groups: k-means, k-medoids, and fuzzy methods; as well as two types of distances: Euclidean and Manhattan. Additionally, the sum of squares within groups and the Dunn index were used to validate the formation of the clusters. It was identified that the method and distance that formed the most compact cantonal clusters with lower intragroup variability were k-medoids and Manhattan, respectively, due to their greater robustness against extreme values. Among the formed groups, cluster 1 has a moderate impact of the pandemic during the specified variant, while groups 2 and 3 have low and high impacts, respectively. Moreover, groups 1 and 2 are predominantly composed of cantons outside the Greater Metropolitan Area, in contrast to the third group. This analysis provides valuable insights for health authorities in understanding the impacts of the Covid-19 pandemic in Costa Rican regions and aids in the development of targeted strategies for effective management.