Efecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográfico

Efecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográfico

Introducción: La enfermedad por coronavirus (COVID-19) se ha extendido entre la población de todo el país y ha tenido un gran impacto a nivel mundial. Sin embargo, existen diferencias geográficas importantes en la mortalidad de COVID-19 entre las diferentes regiones del mundo y en Costa Rica. Objeti...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bonilla-Carrión, Roger, Evans-Meza, Ronald, Salvatierra-Durán, Roberto
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica 2023
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/51679
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description Introducción: La enfermedad por coronavirus (COVID-19) se ha extendido entre la población de todo el país y ha tenido un gran impacto a nivel mundial. Sin embargo, existen diferencias geográficas importantes en la mortalidad de COVID-19 entre las diferentes regiones del mundo y en Costa Rica. Objetivo: El objetivo principal de este artículo fue explorar el efecto de algunos de los factores sociodemográficos en la mortalidad de COVID-19 en los cantones de Costa Rica. Métodos: Se obtuvieron datos acerca de la mortalidad del COVID-19 e información sociodemográfica en los cantones del país. El modelo epidemiológico para COVID19 de regresión clásico de Poisson de la familia de modelos lineales generalizados (GLM) se comparó con el modelo de regresión ponderada geográficamente (GWR). Resultados: En comparación con el modelo de regresión GLM, se obtuvo un criterio de información de Akaike (AIC) significativamente más bajo en el modelo GWR (927.1 en GLM versus 358.4 en GWR), lo que significa que el modelo GWR es un modelo que explica mejor la mortalidad del COVID-19. Los cantones con una densidad poblacional más elevada, bienestar material más alto, proporción de cobertura de salud más bajo y que están ubicadas en el área del Pacífico de Costa Rica, tuvieron un mayor riesgo de mortalidad por COVID-19 que el resto de los cantones del país. Conclusiones: Existen algunos efectos potenciales de los factores sociodemográficos en la mortalidad por COVID-19, sin embargo, los hallazgos y la metodología de este estudio podría guiar a otros países a comprender mejor la transmisión local del COVID-19 y diseñar una estrategia de intervención enfocada.
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spelling RBT516792024-10-29T21:43:35Z Efecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográfico Efecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográfico Bonilla-Carrión, Roger Evans-Meza, Ronald Salvatierra-Durán, Roberto COVID-19 factores socio-demográficos modelos lineales generalizados (GLM) regresión de Poisson regresión ponderada geográficamente (GWR) Costa Rica COVID-19 socio-demographic factors generalized linear models (GLM) Poisson regression geographically weighted regression (GWR) Costa Rica. Introduction: The coronavirus disease (COVID-19) has spread among the population of Costa Rica and has had a great world impact. However, there are important geographic differences in mortality from COVID-19 between the different regions in the world and within Costa Rica. Objective: The main objective of this article was to explore the effect of some sociodemographic factors on COVID-19 mortality in the cantons of Costa Rica, from a geographical perspective. Methods: Data on mortality from COVID-19 and sociodemographic information were obtained for the cantons of Costa Rica. The classical epidemiological Poisson regression model of the family of generalized linear models (GLM) is compared with the geographically weighted regression model (GWR). Results: Compared to the GLM regression model, a significantly lower Akaike Information Criterion (AIC) was obtained in the GWR model (927.1 in GLM versus 358.4 in GWR). The cantons with a higher population density, higher material well-being, lower number of population by health service units and that are located near the Pacific coasts of Costa Rica had a higher risk of mortality from COVID-19. Conclusions: There are potential effects of sociodemographic factors on COVID-19 mortality, however the findings and methodology of this study could guide other countries to help a better understanding of the local transmission of COVID-19 and design a focused and specific intervention strategy. for those countries. Introducción: La enfermedad por coronavirus (COVID-19) se ha extendido entre la población de todo el país y ha tenido un gran impacto a nivel mundial. Sin embargo, existen diferencias geográficas importantes en la mortalidad de COVID-19 entre las diferentes regiones del mundo y en Costa Rica. Objetivo: El objetivo principal de este artículo fue explorar el efecto de algunos de los factores sociodemográficos en la mortalidad de COVID-19 en los cantones de Costa Rica. Métodos: Se obtuvieron datos acerca de la mortalidad del COVID-19 e información sociodemográfica en los cantones del país. El modelo epidemiológico para COVID19 de regresión clásico de Poisson de la familia de modelos lineales generalizados (GLM) se comparó con el modelo de regresión ponderada geográficamente (GWR). Resultados: En comparación con el modelo de regresión GLM, se obtuvo un criterio de información de Akaike (AIC) significativamente más bajo en el modelo GWR (927.1 en GLM versus 358.4 en GWR), lo que significa que el modelo GWR es un modelo que explica mejor la mortalidad del COVID-19. Los cantones con una densidad poblacional más elevada, bienestar material más alto, proporción de cobertura de salud más bajo y que están ubicadas en el área del Pacífico de Costa Rica, tuvieron un mayor riesgo de mortalidad por COVID-19 que el resto de los cantones del país. Conclusiones: Existen algunos efectos potenciales de los factores sociodemográficos en la mortalidad por COVID-19, sin embargo, los hallazgos y la metodología de este estudio podría guiar a otros países a comprender mejor la transmisión local del COVID-19 y diseñar una estrategia de intervención enfocada. Universidad de Costa Rica 2023-03-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/epub+zip application/pdf text/html https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/51679 10.15517/rev.biol.trop..v71i1.51679 Revista de Biología Tropical; Vol. 71 No. 1 (2023): Revista de Biología Tropical (Rev. Biol. Trop.): Continuous publication, 01 January - 31 December 2023; e51679 Revista de Biología Tropical; Vol. 71 Núm. 1 (2023): Revista de Biología Tropical (Rev. Biol. Trop.): Continuous publication, 01 January - 31 December 2023; e51679 Revista Biología Tropical; Vol. 71 N.º 1 (2023): Revista de Biología Tropical (Rev. Biol. Trop.): Continuous publication, 01 January - 31 December 2023; e51679 2215-2075 0034-7744 10.15517/rev.biol.trop..v71i1.2023 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/51679/55724 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/51679/55248 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/51679/55249 Copyright (c) 2023 Revista de Biología Tropical http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

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