Variación espacial y detección de puntos críticos de COVID-19 en Panamá: un análisis basado en datos del censo

Contenido principal del artículo

MSc Roger Bonilla-Carrión
MSc Ronald Evans-Meza
MSc Roberto Salvatierra-Durán

Keywords

COVID-19, análisis espacial, zonas de riesgo, geoepidemiología, Panamá

Resumen

El COVID-19, una enfermedad infecciosa de origen zoonótico, se ha propagado globalmente impactando significativamente a Panamá. La identificación de zonas de riesgo (hotspots) mediante técnicas geoepidemiológicas es esencial para implementar medidas de control efectivas. Objetivo: Analizar espacialmente la epidemia de COVID-19 en Panamá usando datos recientes del Censo, para comprender mejor la distribución del virus y sus patrones geográficos, particularmente la agrupación espacial. Materiales y Métodos: Se utilizaron datos del Censo de Población y Vivienda de Panamá (2023), que incluían la incidencia de COVID-19 en los hogares y el tamaño del hogar para calcular la tasa de COVID-19. Se geocodificaron los 82 distritos de Panamá. Los análisis estadísticos se realizaron con GEODA, aplicando el I de Morán global, análisis de puntos críticos locales Getis-Ord GI* y los Indicadores Locales de Asociación Espacial (LISA) para detectar conglomerados de riesgo. Los mapas se graficaron en R. Resultados: La tasa de COVID-19 mostró conglomeración espacial en los distritos de Panamá (I de Morán=0.672, p=0.001). Se identificaron conglomerados significativos en seis distritos de Herrera: Chitré (GI*=0.022, LISA=2.34, p=0.011), Santa María (GI*=0.02, LISA=1.07, p=0.02), Pesé (GI*=0.02, LISA=1.12, p=0.002), Parita (GI*=0.021, LISA=1.11, p=0.003), Los Pozos (GI*=0.017, LISA=0.52, p=0.038) y Ocú (GI*=0.018, LISA=0.54, p=0.013); siete distritos de Los Santos: Las Tablas (GI*=0.022, LISA=2.23, p=0.002), Macaracas (GI*=0.021, LISA=1.97, p=0.001), Guararé (GI*=0.023, LISA=2.38, p=0.001), Pedasí (GI*=0.022, LISA=1.87, p=0.005), Los Santos (GI*=0.023, LISA=2.19, p=0.001), Pocrí (GI*=0.022, LISA=1.88, p=0.014) y Tonosí (GI*=0.02, LISA=1.14, p=0.008); y Mariato en Veraguas (GI*=0.017, p=0.024). Conclusión: La distribución del COVID-19 presenta patrones geográficos específicos. Las áreas identificadas deben priorizarse para medidas de control y prevención del virus y otras enfermedades similares.

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