1. Análisis espacial de riesgo de morbilidad y mortalidad por COVID-19 en Europa y el Mediterráneo en el año 2020
- Author
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Hilda C. Grassi, Juan Ygnacio López-Hernández, Ledyz Cuesta-Herrera, Jesús E. Andrades-Grassi, Hugo Torres-Mantilla, Guillermo Bianchi-Pérez, and Gaia
- Subjects
Mediterranean climate ,Coronavirus disease 2019 (COVID-19) ,Geography, Planning and Development ,Disease clusters ,COVID-19 ,Mediterranean ,Morbilidad ,Clústers de enfermedades ,Europe ,Geography ,Disease spatial risk ,Homogeneous ,Mortality data ,Riesgo espacial para enfermedades ,Mortalidad ,Pandemic ,Morbidity ,Mortality ,Europa ,Mediterráneo ,Earth-Surface Processes ,Demography - Abstract
Digital, Disease mapping seeks to represent the risk of a disease. This paper focuses on the spatial analysis of risk for pandemic COVID-19 in Europe and the Mediterranean. Morbidity and mortality data for 54 countries in ratio format were used. Two hypotheses were considered, the first one is that the data are homogeneous and the second one is that the ratios are defined in a heterogeneous manner requiring the stratification on the basis of covariables and the methodology of Jenks’ intervals. Spatial risk models were applied as well as methods for the representation of clusters. The results show that the best representation is obtained with the Poisson-Gamma Model under stratification. The variations in the ratios are due to the individual policies of each country for the management of the pandemic. The cluster analysis shows that there is a high mortality process in Eastern Europe. The behavior of the pandemic should be evaluated in the space-time process as well as in other heterogeneous and highly unequal regions., El mapeo de enfermedades busca representar el riesgo de una enfermedad. El objetivo de este trabajo es hacer un análisis del riesgo para la pandemia de COVID-19 en Europa y el Mediterráneo. Se utilizaron los datos de morbilidad y mortalidad en formato de tasas de 54 países. Se aplicaron dos hipótesis, la primera es que los datos son homogéneos y la segunda es que las tasas son definidas de forma heterogénea por lo que se estratificó en base a covariables y la metodología de los intervalos de Jenks. Se aplicaron modelos espaciales de riesgos así como métodos de representación de clústers. Los resultados muestran que el modelo Poisson-Gamma bajo estratificación es el que mejor representa el proceso. Las variaciones de las tasas se deben a la heterogeneidad en las políticas individuales de cada país para el manejo de la pandemia. Los análisis clusters muestran que existe un fuerte proceso de mortalidad ubicado en Europa del Este. Debe evaluarse el comportamiento del proceso de la pandemia en el espacio-tiempo así como en otras regiones heterogéneas y altamente desiguales., Ingeniería Ambiental, Investigación Aplicada
- Published
- 2020