{"id":1926,"date":"2020-10-08T18:49:57","date_gmt":"2020-10-08T18:49:57","guid":{"rendered":"http:\/\/bloggaceta.elsevier.es\/?p=1926"},"modified":"2020-10-08T18:49:57","modified_gmt":"2020-10-08T18:49:57","slug":"patrones-espaciales-y-socioeconomicos-en-la-segunda-ola-de-covid19-apuntes-sobre-desigualdades-en-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.campusgacetaeasp.es\/bloginvitado\/2020\/10\/08\/patrones-espaciales-y-socioeconomicos-en-la-segunda-ola-de-covid19-apuntes-sobre-desigualdades-en-salud\/","title":{"rendered":"Patrones espaciales y socioecon\u00f3micos en la segunda ola de Covid19: apuntes sobre desigualdades en salud"},"content":{"rendered":"\n

En el contexto actual es importante estudiar c\u00f3mo la evoluci\u00f3n de los patrones espaciales de la COVID-19 y los efectos de la recesi\u00f3n econ\u00f3mica afectan a la prestaci\u00f3n de servicios por parte del sector p\u00fablico, as\u00ed como a las propias desigualdades en salud, pues parece que esta segunda ola est\u00e1 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 p\u00fablico han sido determinantes en el control del virus, por lo que es muy importante planificar una eficiente asignaci\u00f3n de los recursos en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. <\/p>\n\n\n\n

En ese sentido, los \u00faltimos hallazgos [1-6] sugieren que una elevada densidad de poblaci\u00f3n explica una parte de la propagaci\u00f3n de la pandemia de la COVID-19. De este modo, son los grandes sistemas urbano-metropolitanos, las \u00e1reas urbanas funcionales o los distritos con un mayor n\u00famero de personas estrechamente vinculadas entre s\u00ed los tipos de territorios m\u00e1s vulnerables a esta clase de brotes pand\u00e9micos.<\/p>\n\n\n\n

Asimismo, los planificadores suelen priorizar estrategias basadas en objetivos de salud y evitar se\u00f1alizaciones territoriales o econ\u00f3micas, evitando la conocida estigmatizaci\u00f3n de espacios o la generaci\u00f3n de imaginarios colectivos f\u00f3bicos en relaci\u00f3n a la pandemia, que pudiesen actuar como alarma o causa adicional a la propia polarizaci\u00f3n social motivada por la incidencia acumulada por vecindarios o focos, relacionados con actividades econ\u00f3micas en las que se concentran personas situadas en los deciles m\u00e1s bajos de renta. En ese sentido, debemos considerar que los propios rebrotes tan caracter\u00edsticos de la segunda ola suelen ser temporales, por lo que tambi\u00e9n lo ser\u00edan los efectos coyunturales en el comportamiento de residentes y actividades econ\u00f3micas locales, adem\u00e1s de la incidencia de la propia movilidad y saturaci\u00f3n de servicios sanitarios a esa escala que puede a su vez incidir en mayores desigualdades en salud e inequidades sociales.<\/p>\n\n\n\n

En un momento como el actual, es importante poner las geotecnolog\u00edas una vez m\u00e1s 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 distribuci\u00f3n de la COVID-19 a nivel intra-urbano no tiene en absoluto una pauta aleatoria y que su patr\u00f3n corresponde exactamente a una distribuci\u00f3n cluster. Esto significa que hay base geoestad\u00edstica suficiente para conseguir, profundizando en esta l\u00ednea de investigaci\u00f3n, interesantes hallazgos que permitan avanzar en el conocimiento del comportamiento espacial del virus. Esto a su vez, resulta b\u00e1sico para dise\u00f1ar estrategias de geoprevenci\u00f3n capaces de promover y difundir el principio de precauci\u00f3n, dado que la responsabilidad de los gobiernos debe ser m\u00e1xima ante el siempre dif\u00edcil equilibrio entre salud, econom\u00eda, informaci\u00f3n, privacidad, incidencia acumulada del coronavirus y el propio comportamiento social (ese que hace menos de un a\u00f1o cualquiera hubiera calificado incluso de antisocial) a modo de \u201cburbujas\u201d o distancia social. <\/p>\n\n\n\n

En otras palabras, tener presente en este tipo de an\u00e1lisis el car\u00e1cter multidisciplinar de la pandemia nos llevar\u00eda a considerar definitivamente y valorar socialmente la utilidad de las geotecnolog\u00edas para producir informaci\u00f3n estrat\u00e9gica que haga posible que el conjunto de la poblaci\u00f3n 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 informaci\u00f3n a modo de visor geogr\u00e1fico en la nube podr\u00eda ser alimentado y a su vez consultado desde distintas administraciones en tiempo real y ello contribuir\u00eda a apoyar as\u00ed la prevenci\u00f3n como herramienta adicional de cara a esta segunda ola o, incluso, a una hipot\u00e9tica tercera que estuviese a\u00fan por venir en el futuro pr\u00f3ximo 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 evoluci\u00f3n espacial del propio virus, desde cada caso particular (un par de coordenadas) hasta su propia propagaci\u00f3n global (con afecci\u00f3n de superficies variables en barrios, ciudades, municipios\u2026 e incluso pa\u00edses y continentes). <\/p>\n\n\n\n

En relaci\u00f3n con lo anterior, debemos precisar que en este momento en Espa\u00f1a contamos con equipos de investigaci\u00f3n multidisciplinares expertos en geotecnolog\u00edas que est\u00e1n realizando una contribuci\u00f3n muy importante en una faceta m\u00e1s en la lucha contra el virus, la espacial. En Comunidades como Andaluc\u00eda [7], Galicia, Arag\u00f3n y Cantabria, entre otras, dichas geotecnolog\u00edas se est\u00e1n aplicando a objetivos mucho m\u00e1s ambiciosos que la mera representaci\u00f3n de mapas de calor del virus, por expresivos que estos sean. As\u00ed, se est\u00e1 trabajando de forma eficaz en poner las operaciones de an\u00e1lisis espacial al servicio de la comprensi\u00f3n y explicaci\u00f3n del virus; as\u00ed, en similitud a lo que la estad\u00edstica aporta a la epidemiolog\u00eda, la geoestad\u00edstica facilita buena parte de la contribuci\u00f3n anal\u00edtica de patrones espaciales que se est\u00e1 haciendo desde las ciencias sociales.<\/p>\n\n\n\n

Por consiguiente, es fundamental emplear elaborados an\u00e1lisis 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 d\u00e9ficit que se deriva de problemas adicionales planteados por nuevos grupos de inter\u00e9s que aumentan o, por el contrario, mitigan la confianza en la percepci\u00f3n de riesgo de Covid-19, cuestionando la adecuaci\u00f3n y efectividad de las medidas contra el coronavirus adoptadas [8-9]. <\/p>\n\n\n\n

En s\u00edntesis, todo lo anterior nos aporta importantes ense\u00f1anzas pero a su vez tambi\u00e9n diversos interrogantes y retos para los que habr\u00e1 que seguir investigando y generando m\u00e1s evidencia cient\u00edfica de cara a evitar desigualdades y orientar las pol\u00edticas de salud p\u00fablica hacia medidas originales y adaptadas a las realidades sociales y territoriales de cada \u00e1mbito, porque todo lo que ocurre, ocurre en un lugar determinado, y porque ese lugar se demuestra que no es azaroso, las geotecnolog\u00edas est\u00e1n llamadas a ser herramientas claves para el dise\u00f1o de medidas de salud p\u00fablica especialmente si quiere impregnarse con la realidad social. <\/p>\n\n\n\n

Referencias<\/p>\n\n\n\n

  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<\/li>
  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<\/li>
  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<\/li>
  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<\/li>
  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<\/li>
  6. Perles, M.J.; Sortino, J.F; Cantarero, F.J; Castro, H.; De la Fuente, A.L.; Orellana, J.M; Reyes, S.; Miranda, J.; M\u00e9rida, M. Propuesta metodol\u00f3gica para la elaboraci\u00f3n de una cartograf\u00eda de riesgo de COVID19 en entornos urbanos, 2020. Informe de investigaci\u00f3n. Dpto. de Geograf\u00eda, RIUMA Universidad de M\u00e1laga. https:\/\/tinyurl.com\/y3f49xnz<\/li>
  7. Baena, J.M.; Barroso, M.; Cordeiro, S.I.; D\u00edaz, 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<\/li>
  8. P\u00e9rez, N.; Remond, R.; Torres, A.; Veranes, A.; Fern\u00e1ndez, J.M.; Oviedo, V.; De la Garma, D.; M\u00e1s, P.; S\u00e1nchez, L. Distribuci\u00f3n de la poblaci\u00f3n vulnerable a la enfermedad COVID-19 en La Habana, Cuba. Revista Cubana de Higiene y Epidemiolog\u00eda 2020, 57, e371, 1-17. http:\/\/www.revepidemiologia.sld.cu\/index.php\/hie\/article\/view\/371<\/li>
  9. S\u00e1nchez-Villegas, P.; Daponte-Codina, A. Modelos predictivos de la epidemia de COVID-19 en Espa\u00f1a con curvas de Gompertz. Gaceta Sanitaria 2020. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.gaceta.2020.05.005<\/li><\/ol>\n\n\n\n
    \"\"
    Olga De Cos

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    Valentin Castillo<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
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    David Cantarero<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

    Olga de Cos 1,3,*, Valent\u00edn 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<\/p>\n\n\n\n

    Tags: patrones espaciales; geotecnolog\u00edas; desigualdades en salud; Covid19<\/p>\n\n\n\n

    Olga De Cos Valent\u00edn Castillo David Cantarero<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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