Patrones geoespaciales de morbilidad debida a la covid-19 en Costa Rica: marzo de 2020 a mayo de 2022

Abstract

Introducción: En distintos países, la epidemia de covid-19 se ha manifestado en el espacio geográfico como con-glomerados de alta morbilidad o zonas calientes, y como conglomerados de puntos fríos de baja incidencia, los que han sido explicados a partir de variables sociales. Objetivo: Caracterizar los patrones la morbilidad de covid-19 en Costa Rica entre marzo del 2020 y mayo del 2022, y explicarlos desde los determinantes sociales de la salud en el contexto geográfico. Métodos: Se diseñó un estudio ecológico a nivel distrital, con datos sobre vacunación contra covid-19, reportes semanales sobre la velocidad de avance de la epidemia, el nivel de desarrollo, y otros datos demográficos. Se cons-truyeron mapas temáticos, se identificaron y caracterizaron los patrones geoespaciales de la morbilidad explicados a partir de modelos de regresión lineal y geográficamente ponderada. Resultados: Se identificaron conglomerados de puntos calientes en la Gran Área Metropolitana y su entorno, y puntos fríos que flanquean esta zona de alta incidencia. El modelo de regresión lineal que incluyó el promedio de vacunas por persona, la velocidad en el reporte de casos semanal, el desarrollo social en sus dimensiones econó-mica, educacional y sanitaria, así como la proporción de viviendas hacinadas y de personas nacidas en el exterior, explicó más del 70 % de las variaciones espaciales de la incidencia de casos (bruta y estandarizada por edad y sexo). El modelo geográficamente ponderado corrigió problemas de autocorrelación mejorando la capacidad explicativa a un 82 %. Conclusiones: La morbilidad durante la epidemia de covid-19, en Costa Rica, durante el período evaluado, se configuró mediante conglomerados espaciales de puntos calientes y fríos muy bien establecidos. Esta estructura se pudo explicar desde los determinantes sociales de la salud, comprobando que se generan efectos en la morbilidad, diferenciados territorialmente.

Introduction: The COVID-19 epidemic has manifested geographically as clusters of high morbidity (hot zones) and as cold spots of low incidence, which have been explained based on social variables. Objective: To characterize morbidity patterns due to COVID-19 in Costa Rica from March 2020 to May 2022 and to explain them through social determinants of health in the geographical context.Methods: An ecological study at the district level was designed with data on vaccination against COVID-19, weekly reports on speed of advance of the epidemic, development level, and other demographic data. Thematic maps were constructed, and spatial morbidity patterns were identified and characterized, which were explained using linear and geographically weighted regression models.Results: In the Greater Metropolitan Area and surrounding area, clusters of hot spots were identified, and cold spots flanked these high-incidence areas. The linear regression model, built from the variables: average number of vaccines per person, speed in weekly case reporting, social development in its economic, educational, and health dimensions, as well as the proportion of overcrowded homes and people born in the outside, explained more than 70 % of the spatial variations of the incidence of cases (crude and standardized by age and sex). The geographically weighted model corrected autocorrelation problems, improving the explanatory capacity to 82 %.Conclusions: morbidity during the COVID-19 epidemic until May 2020 was configured spatially through well-established clusters of hot and cold spots. This structure could be explained from the social determinants of health, proving that effects on morbidity are generated, differentiated territorially.