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Patrones espaciales y socioeconómicos en la segunda ola de Covid19: apuntes sobre desigualdades en salud

En el contexto actual es importante estudiar cómo la evolución de los patrones espaciales de la COVID-19 y los efectos de la recesión económica afectan a la prestación de servicios por parte del sector público, así como a las propias desigualdades en salud, pues parece que esta segunda ola está afectando de manera especial y persistente a aquellos colectivos de menos recursos y concentrados en territorios muy acotados espacialmente. Todo esto es importante puesto que los medios materiales y humanos y, sobre manera, los dedicados a sanidad y orden público han sido determinantes en el control del virus, por lo que es muy importante planificar una eficiente asignación de los recursos en los próximos años.

En ese sentido, los últimos hallazgos [1-6] sugieren que una elevada densidad de población explica una parte de la propagación de la pandemia de la COVID-19. De este modo, son los grandes sistemas urbano-metropolitanos, las áreas urbanas funcionales o los distritos con un mayor número de personas estrechamente vinculadas entre sí los tipos de territorios más vulnerables a esta clase de brotes pandémicos.

Asimismo, los planificadores suelen priorizar estrategias basadas en objetivos de salud y evitar señalizaciones territoriales o económicas, evitando la conocida estigmatización de espacios o la generación de imaginarios colectivos fóbicos en relación a la pandemia, que pudiesen actuar como alarma o causa adicional a la propia polarización social motivada por la incidencia acumulada por vecindarios o focos, relacionados con actividades económicas en las que se concentran personas situadas en los deciles más bajos de renta. En ese sentido, debemos considerar que los propios rebrotes tan característicos de la segunda ola suelen ser temporales, por lo que también lo serían los efectos coyunturales en el comportamiento de residentes y actividades económicas locales, además de la incidencia de la propia movilidad y saturación de servicios sanitarios a esa escala que puede a su vez incidir en mayores desigualdades en salud e inequidades sociales.

En un momento como el actual, es importante poner las geotecnologías una vez más al servicio de la sociedad. Y esto es hoy especialmente significativo, en un momento en el hemos podido comprobar con nuestras investigaciones para determinados espacios-laboratorio, que la distribución de la COVID-19 a nivel intra-urbano no tiene en absoluto una pauta aleatoria y que su patrón corresponde exactamente a una distribución cluster. Esto significa que hay base geoestadística suficiente para conseguir, profundizando en esta línea de investigación, interesantes hallazgos que permitan avanzar en el conocimiento del comportamiento espacial del virus. Esto a su vez, resulta básico para diseñar estrategias de geoprevención capaces de promover y difundir el principio de precaución, dado que la responsabilidad de los gobiernos debe ser máxima ante el siempre difícil equilibrio entre salud, economía, información, privacidad, incidencia acumulada del coronavirus y el propio comportamiento social (ese que hace menos de un año cualquiera hubiera calificado incluso de antisocial) a modo de “burbujas” o distancia social.

En otras palabras, tener presente en este tipo de análisis el carácter multidisciplinar de la pandemia nos llevaría a considerar definitivamente y valorar socialmente la utilidad de las geotecnologías para producir información estratégica que haga posible que el conjunto de la población sea responsable a modo de comunidad o vecindario y se involucre en sus pautas de relaciones sociales, de movilidad y de comportamiento espacial, incluso antes de un confinamiento temporal. Dicho radar de información a modo de visor geográfico en la nube podría ser alimentado y a su vez consultado desde distintas administraciones en tiempo real y ello contribuiría a apoyar así la prevención como herramienta adicional de cara a esta segunda ola o, incluso, a una hipotética tercera que estuviese aún por venir en el futuro próximo hasta que se tengan las vacunas. Y es que no debemos olvidar que el manejo de la pandemia de la Covid-19 es multiescalar, al igual que la evolución espacial del propio virus, desde cada caso particular (un par de coordenadas) hasta su propia propagación global (con afección de superficies variables en barrios, ciudades, municipios… e incluso países y continentes).

En relación con lo anterior, debemos precisar que en este momento en España contamos con equipos de investigación multidisciplinares expertos en geotecnologías que están realizando una contribución muy importante en una faceta más en la lucha contra el virus, la espacial. En Comunidades como Andalucía [7], Galicia, Aragón y Cantabria, entre otras, dichas geotecnologías se están aplicando a objetivos mucho más ambiciosos que la mera representación de mapas de calor del virus, por expresivos que estos sean. Así, se está trabajando de forma eficaz en poner las operaciones de análisis espacial al servicio de la comprensión y explicación del virus; así, en similitud a lo que la estadística aporta a la epidemiología, la geoestadística facilita buena parte de la contribución analítica de patrones espaciales que se está haciendo desde las ciencias sociales.

Por consiguiente, es fundamental emplear elaborados análisis e informes espaciales para obtener un mejor conocimiento general sobre el comportamiento espacial del virus desde una escala individual y local hasta las nacionales e internacionales. Todo ello sin dejar a un lado el déficit que se deriva de problemas adicionales planteados por nuevos grupos de interés que aumentan o, por el contrario, mitigan la confianza en la percepción de riesgo de Covid-19, cuestionando la adecuación y efectividad de las medidas contra el coronavirus adoptadas [8-9].

En síntesis, todo lo anterior nos aporta importantes enseñanzas pero a su vez también diversos interrogantes y retos para los que habrá que seguir investigando y generando más evidencia científica de cara a evitar desigualdades y orientar las políticas de salud pública hacia medidas originales y adaptadas a las realidades sociales y territoriales de cada ámbito, porque todo lo que ocurre, ocurre en un lugar determinado, y porque ese lugar se demuestra que no es azaroso, las geotecnologías están llamadas a ser herramientas claves para el diseño de medidas de salud pública especialmente si quiere impregnarse con la realidad social.

Referencias

  1. De Cos, O., Castillo, V., Cantarero, D. Facing a second wave from a regional view: spatial patterns of COVID-19 as a key determinant for public health and geoprevention plans. 2020, mimeo
  2. Jindal, C.; Kumar, S.; Sharma, S.; Choi, Y.M.; Efird, J.T. The Prevention and Management of COVID-19: Seeking a Practical and Timely Solution. Int. J. Environ. Res. Public Health 2020, 17, 3986. https://doi.org/10.3390/ijerph17113986
  3. Setti, L.; Passarini, F.; De Gennaro, G.; Barbieri, P.; Perrone, M.G.; Borelli, M.; Palmisani, J.; Di Gilio, A.; Piscitelli, P.; Miani, A. Airborne Transmission Route of COVID-19: Why 2 Meters/6 Feet of Inter-Personal Distance Could Not Be Enough. Int. J. Environ. Res. Public Health 2020, 17, 2932. https://doi.org/10.3390/ijerph17082932
  4. Kamel, M.N.; Geraghty, E.M. Geographical tracking and mapping of coronavirus disease COVID-19/servere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) epidemic and associated events around the world: how 21st century GIS technologies are supporting the global fight against outbreaks and epidemics. Int J Health Geogr 2020, 19:8. https://doi.org/10.1186/s12942-020-00202-8
  5. Mbuh, M.J.; Metzger, P.; Brandt, P.; Fika, K.; Slinkey, M. Application of real-tiem GIS analytics to support spatial-intelligent decision-making in the era of big data for smart cities 2018-2020. EAI. EU, 4, 9, e3. https://doi.org/10.4108/eai.26-6-2018.162219
  6. Perles, M.J.; Sortino, J.F; Cantarero, F.J; Castro, H.; De la Fuente, A.L.; Orellana, J.M; Reyes, S.; Miranda, J.; Mérida, M. Propuesta metodológica para la elaboración de una cartografía de riesgo de COVID19 en entornos urbanos, 2020. Informe de investigación. Dpto. de Geografía, RIUMA Universidad de Málaga. https://tinyurl.com/y3f49xnz
  7. Baena, J.M.; Barroso, M.; Cordeiro, S.I.; Díaz, J.L.; Grau, M. Impact of COVID-19 outbreak by income: hitting hardest the most deprived. Journal of Public Health 2020, 1-6. https://doi.org10.1093/pubmed/fdaa136
  8. Pérez, N.; Remond, R.; Torres, A.; Veranes, A.; Fernández, J.M.; Oviedo, V.; De la Garma, D.; Más, P.; Sánchez, L. Distribución de la población vulnerable a la enfermedad COVID-19 en La Habana, Cuba. Revista Cubana de Higiene y Epidemiología 2020, 57, e371, 1-17. http://www.revepidemiologia.sld.cu/index.php/hie/article/view/371
  9. Sánchez-Villegas, P.; Daponte-Codina, A. Modelos predictivos de la epidemia de COVID-19 en España con curvas de Gompertz. Gaceta Sanitaria 2020. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2020.05.005
Olga De Cos

Valentin Castillo
David Cantarero

Olga de Cos 1,3,*, Valentín Castillo 1,3 and David Cantarero 2,3
1 Department of Geography, Urbanism and Land Planning. University of Cantabria; olga.decos@unican.es; valentin.castillo@unican.es
2 Department of Economics. University of Cantabria; david.cantarero@unican.es
3 Research Group of Health Economics and Health Services Management -IDIVAL david.cantarero@unican.es

Tags: patrones espaciales; geotecnologías; desigualdades en salud; Covid19

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