Trabajar con datos a escala municipal favorece la contención de la covid-19

21 de septiembre de 2020 a las 11:23h

Poner la lupa en los datos de positivos en covid-19 para tomar decisiones en el ámbito de distritos o, incluso, de barrios. Esta sería una de las claves para controlar mejor la expansión de la pandemia, ya que permitiría aplicar políticas de salud pública más precisas que favorecieran su contención. Es la principal conclusión que se desprende de un estudio que ha analizado los datos relativos al número de positivos diarios registrados entre el 25 de febrero y el 19 de julio. La investigación ha sido encabezada por Josep-Maria Arauzo-Carod, director del Centro de Investigación en Economía y Sostenibilidad (ECO-SOS) e investigador del Departamento de Economía de la URV, que ha observado cómo se ha producido la distribución territorial de los casos positivos durante este período.

El trabajo, publicado en la revista Journal of Public Health, ha analizado hasta qué punto la incidencia relativa de casos positivos en un municipio está relacionada con la incidencia de casos positivos en las localidades vecinas. "Hemos utilizado un estadístico de autocorrelación espacial local (LISA), que permite mapear estas relaciones e identificar aquellos grupos de municipios que muestran una dependencia espacial estrecha porque comparten bien valores elevados o bien valores bajos", explica Arauzo-Carod, quien considera que este mapeo es de "vital importancia", porque permite identificar aquellas zonas potencialmente problemáticas en las que los positivos se extienden en forma de mancha de aceite de un municipio a otro y hacen empeorar la situación epidemiológica de un área cada vez más extensa.

"Con el uso del estadístico de autocorrelación espacial local obtenemos una foto fija en un determinado momento o, tal como hemos hecho en este trabajo, una secuencia durante un período de tiempo más largo", comenta Arauzo-Carod. Así, el análisis por semanas permite ver cómo la pandemia evoluciona de forma muy heterogénea en el conjunto del país (con fuertes diferencias entre territorios), de forma que aparecen clústeres que en un momento llevaron a actuaciones de salud pública más estrictas para detener la expansión de la pandemia (como en la Conca d'Òdena o en el Baix Segrià, por ejemplo).

Pero también otros "que en su momento pasaron desapercibidos en los medios de comunicación (como la Segarra, el Bages o el Barcelonès Nord) y que a buen seguro que también habrían requerido una intervención pública más firme para detener los procesos de contagio", según el investigador.

Estadístico de autocorrelación espacial local para las semanas del 18 de mayo al 13 de julio en el que se observa la evolución de varios clústeres de positivos por covid-19 (en rojo en el mapa), sobre todo en la zona del Baix Segrià.
Implicaciones de los resultados en términos de salud pública

Este trabajo muestra que existen unas dinámicas espaciales muy claras con respecto a la expansión de la enfermedad, las cuales operan en unos ámbitos territoriales muy reducidos. Por este motivo, según la investigación, las medidas de salud pública deben ser lo más desagregadas posible (desde un punto de vista espacial) con el fin de actuar con precisión en los lugares donde se producen los contagios.

"Medidas como las anunciadas al inicio de la pandemia, en las que las provincias se utilizaban como unidades administrativas de referencia, no únicamente no son eficaces sino que pueden llegar a ser muy contraproducentes porque no existe una correspondencia entre los territorios 'problemáticos' y los territorios donde se aplican medidas de prevención", advierte Arauzo-Carod. El investigador considera que "las políticas de salud pública no solo deben tener en cuenta este tipo de estrategias en territorios muy delimitados (no necesariamente municipios sino también distritos o barrios) sino que deben disponer de datos de suficiente calidad para poder tomar estas decisiones de forma ágil, dada la velocidad con la que se extiende la covid-19."

Josep-Maria Arauzo-Carod también recomienda que estos datos estén en formato abierto, sean lo más desagregados posible desde un punto de vista espacial y estén totalmente a disposición de la comunidad científica, con el objetivo de que los científicos puedan contribuir a identificar pautas de expansión de la pandemia e investigar estrategias potenciales para combatirla.

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