Patrones geoespaciales de mortalidad y letalidad por COVID-19 en Costa Rica y sus determinantes sociales: marzo 2020 a mayo 2022

• Alejandro Chamizo, Horacio ^[1] ; Romero Zúñiga, Juan José ^[2] ; Alonso Ubieta, Suyén ^[2] ; Quirós Arias, Lilliam ^[2]
  1. [1] Universidad de Costa Rica

     Universidad de Costa Rica

     Hospital, Costa Rica

     
  2. [2] Universidad Nacional de Costa Rica

     Universidad Nacional de Costa Rica

     Heredia, Costa Rica

     
• Localización: Población y Salud en Mesoamérica, ISSN-e 1659-0201, Vol. 22, Nº. 1, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Geospatial patterns of mortality and lethality due to COVID-19 in Costa Rica and its social determinants: March 2020 to May 2022
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• Resumen
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    Objetivo: La pandemia de COVID-19 ha sido uno de los principales problemas de salud de la era moderna y se vincula directamente al entorno en que vivimos y su forma de organización. En el presente estudio se propone analizar los patrones geoespaciales de la mortalidad y la letalidad por COVID-19 en Costa Rica, entre marzo de 2020 y mayo de 2022, a partir de los determinantes sociales de la salud. Metodología:Se diseñó un estudio ecológico, distrital, con datos sobre mortalidad, letalidad y determinantes sociales. Seanalizaron los patrones geoespaciales de la mortalidad y la letalidad utilizando estadísticos de autocorrelación espacial; asimismo, se construyeron modelos explicativos de regresión de Poisson y de regresión ponderada geográficamente. Resultados:Se identificaron conglomerados de puntos calientes (alto riesgo) en la Gran Área Metropolitana y su entorno, así como puntos fríos (bajo riesgo) que flanqueaban esta zona de alta mortalidad. En cuanto a la letalidad, se identificó un conglomerado muy fuerte de puntos fríos, situado en la Gran Área Metropolitana y flanqueado por conglomerados calientes fuera de esta. La regresión de Poisson y la regresión ponderada geográficamente de mejor ajuste, en el caso de la mortalidad, señaló factores explicativos: promedio de vacunas contra COVID-19, desarrollo social, hacinamiento, personas mayores de 65 años y rezago en educación primaria. En el caso de la letalidad, el riesgo fue explicado a partir de la dinámica temporal epidémica, el índice de desarrollo social y la proporción de personas mayores de 65 años. Conclusiones: La mortalidad y la letalidad por COVID-19 hasta mayo del año 2022 se configuró mediante conglomerados espaciales explicados socialmente. Los efectos de los determinantes sociales sobre la mortalidad y la letalidad se diferencian territorialmente.

  • English

    Objects: The COVID-19 pandemic has been one of the main health problems of the modern era, directly linked to the environment in which we live and its form of organization. The present study aims to analyze the geospatial patterns of mortality and lethality due to COVID-19 in Costa Rica, between March 2020 and May 2022, based on the social determinants of health. Methodology: An ecological, district study was designed with data on mortality, lethality and social determinants. The geospatial patterns of mortality and lethality were analyzed using spatial autocorrelation statistics, and explanatory Poisson and geographically weighted regression models were constructed. Results: Clusters of hot spots were identified in the Greater Metropolitan Area and its surroundings, and cold spots flanking this high mortality area. In terms of lethality, a very strong cluster of cold spots (low risk) was identified that was located in the Greater Metropolitan Area, flanked by hot or high-risk clusters, located outside of it. The Poisson regression and the Geographically Weighted Regression of best fit, in the case of mortality, pointed out explanatory factors: average number of vaccines against COVID-19, social development, overcrowding, people over 65 years of age and lag in primary education. In the case of fatality, the risk was explained based on the epidemic temporal dynamics, the social development index and the proportion of people over 65 years of age. Conclusions: Mortality and lethality from COVID-19 until May 2022 were configured through spatial clusters, explained socially. The observed effects of social determinants on mortality and lethality differ territorially.