ABSTRACT
Background and Objectives: the present study was conducted in the city of Rivera, situated in northern Uruguay on the border with Brazil. The disease initially progressed slowly in 2020, with subsequent outbreaks followed by a rapid increase in incidence. The objective was to explore the relationship between the spatial distribution of COVID-19 cases in a binational city and variables such as socioeconomic status, population density, and mobility patterns, with the aim of informing public policies. Methods: an exploratory study was conducted between August 2020 and January 2021 using data obtained from the Ministry of Health. The explanatory variables considered included population density, socioeconomic level, and mobility. Three distinct periods from 2020 to 2021 were identified. Spatial autocorrelation was analyzed using Moran's Index and the Gi* statistic (Getis & Ord). Hierarchical cluster analysis was employed to identify homogeneous groups of census segments. Results: a total of 1,846 cases were georeferenced. Through hierarchical cluster analysis, seven homogeneous groups were identified. Mobility was found to explain the incidence of cases among the high socioeconomic level group, while population density accounted for the differences observed in the low socioeconomic group. Conclusion: in this city, priority should be given to populations residing in areas with higher population density and greater mobility. This small-scale territorial analysis provides valuable information for developing localized policies aimed at addressing health crises.(AU)
Justificación y Objetivos: el estudio se realizó en la ciudad de Rivera, situada en el norte del país en la frontera con Brasil. La enfermedad progresó lentamente durante 2020, con brotes posteriores seguidos de un rápido aumento de la incidencia. El objetivo fue explorar la relación entre la distribución espacial de los casos de COVID-19 en una ciudad binacional y variables como nivel socioeconómico, densidad poblacional y patrones de movilidad, con el objetivo de informar políticas públicas. Métodos: se realizó un estudio exploratorio entre agosto 2020 y enero 2021 con datos del Ministerio de Salud, considerando semanas epidemiológicas. Las variables explicativas consideradas fueron densidad poblacional, nivel socioeconómico y movilidad. Se identificaron tres periodos temporales desde agosto 2020 hasta enero 2021. Se analizo la autocorrelación espacial empleando el Índice de Moran y estadística Gi* (Getis & Ord). Mediante el análisis de cluster jerárquico, fue posible identificar grupos homogéneos de segmentos censales. Resultados: se georreferenciaron un total de 1.846 casos. Mediante análisis de cluster jerárquico, se identificaron siete grupos homogéneos. Para el nivel alto socioeconómico, la movilidad es el factor explicativo de una mayor incidencia de casos. Mientras que, para para el grupo de nivel bajo, la densidad de la población fue el factor explicativo de las diferencias en la presentación de la enfermedad. Conclusión: la población a ser priorizada en esta ciudad corresponde a aquellas zonas con mayor densidad poblacional y donde se incrementa la movilidad. El análisis territorial a pequeña escala genera información para la construcción de política local, ante una crisis sanitaria, que la hace más eficaz.(AU)
Justificativa e Objetivos: o presente estudo foi realizado na cidade de Rivera, localizada no norte do Uruguai, na fronteira com o Brasil. A doença progrediu lentamente durante 2020, com surtos subsequentes seguidos por um rápido aumento na incidência. O objetivo foi explorar a relação entre a distribuição espacial dos casos de COVID-19 em uma cidade binacional e variáveis como nível socioeconômico, densidade populacional e padrões de mobilidade, com o objetivo de informar políticas públicas. Métodos: estudo exploratório foi realizado entre agosto de 2020 e janeiro de 2021 com dados do Ministério da Saúde. As variáveis explicativas incluíram densidade populacional, nível socioeconômico e mobilidade. Três períodos distintos de 2020 a 2021 foram identificados. Autocorrelação espacial foi analisada com o Índice de Moran e a estatística Gi* (Getis & Ord). Utilizando a análise de cluster hierárquico, foi possível identificar grupos homogêneos de segmentos censitários. Resultados: um total de 1.846 casos foi georreferenciado. Através da análise de cluster hierárquico, sete grupos homogêneos foram identificados. A mobilidade foi encontrada como explicativa para a incidência de casos no grupo de alto nível socioeconômico, enquanto a densidade populacional explicou as diferenças observadas no grupo de baixo nível socioeconômico. Conclusão: nessa cidade, as populações a serem priorizadas são aquelas que residem em áreas com maior densidade populacional e maior mobilidade. Essa análise territorial em pequena escala fornece informações valiosas para o desenvolvimento de políticas locais destinadas a lidar com crises de saúde.(AU)
Subject(s)
Social Class , Social Mobility , Population Density , Spatio-Temporal Analysis , Social Factors , COVID-19/epidemiologyABSTRACT
Abstract Uruguay is in South America. It has 3,286,314 inhabitants, 1.6% of which lacks comprehensive health insurance. Detected cases of COVID-19 represent 0.022% of the population, 2.6% of which has resulted in death. Mortality from COVID-19 is 0.6% per 100,000 inhabitants, and health workers represent 14% of detected cases. The country is slowly coming out of intensified social distancing. This article reports on accumulated, recovered, and active cases. The authors also frame the causes of this zoonosis in terms of an environmental health problem, and thus a global health problem, requiring a "one health" approach. Human activity has changed natural habitats as a result of extraction activities, increased urbanization, growing populations, different cultural practices, and socioeconomic conditions. This contributes to the emergence of zoonoses, particularly RNA viruses. If the cause of this phenomenon is not addressed, we will continue facing increasing challenges.
Resumen Uruguay se ubica en Sudamérica con una población de 3.286.314 habitantes. El 1,6% no tiene seguro integral de salud. Los casos detectados de COVID 19 representan el 0,022 % de la población. Las muertes con relación a los casos detectados representan el 2,6%. La mortalidad por COVID-19 es de 0,6 por cien mil habitantes. El 14 % de los detectados corresponden a personal de salud. Paulatinamente el país está saliendo del aislamiento social. En el artículo se muestran los casos acumulados, recuperados y activos. Los autores enmarcan las causas de esta zoonosis en un problema de Salud Ambiental y por lo tanto Global, dentro del enfoque "una sola salud". El hombre ha ocupado los suelos de forma extractiva, con urbanización creciente, creciente número de población, diferentes prácticas culturales y condiciones socio-económicas, que han modificado los hábitat naturales. Esto favorece la aparición de zoonosis emergentes y en particular virus con genoma RNA. Si no se atiende a la causalidad del fenómeno, seguiremos asistiendo a desafíos cada vez mayores.
Subject(s)
Humans , Environmental Health , COVID-19 , Uruguay , Zoonoses , One HealthABSTRACT
ABSTRACT Introducción. El dengue es la principal arbovirosis en el mundo. En Paraguay reapareció en 1988-1989, y en el 2011 se produjo uno de los mayores brotes epidémicos. Objetivo. Evaluar el desempeño del sistema de vigilancia epidemiológica del dengue en Paraguay entre 2009 y 2011. Materiales y métodos. Se hizo un estudio ecológico basado en datos secundarios de la vigilancia epidemiológica. Con base en la distribución esperada según la ley de Benford, se analizaron los casos notificados de la enfermedad; para tal fin, se usaron los primeros y segundos dígitos de los registros globales y estratificados por regiones, estaciones, densidad poblacional, indicadores de las condiciones de la vivienda y número de cabezas de ganado bovino. Resultados. El sistema de vigilancia epidemiológica se desempeñó mejor durante los periodos no epidémicos, y en los departamentos donde existen mejores condiciones de vivienda y pocas cabezas de ganado bovino. Conclusión. Dadas las diferencias de desempeño, se recomendó que el sistema mantenga la alerta incluso cuando no se espere un mayor número de casos. El método propuesto para evaluar la notificación de casos es fácil de transferir al personal operativo.
RESUMEN Introduction: Dengue is the most widespread arbovirus worldwide. In Paraguay, it reappeared in 1988-1989, with one of the largest epidemic outbreaks occurring in 2011. Objective: To evaluate the performance of the dengue epidemiological surveillance system in Paraguay between 2009 and 2011. Materials and methods: We conducted an ecological study with secondary epidemiological surveillance data. We analyzed notified cases of the disease based on the distribution expected by Benford's law. To this end, we used the first and second digits from the global records stratified by region, season, population density, indicators of housing conditions and heads of cattle. Results: The epidemiological surveillance system performed better during non-epidemic periods and in the states with better housing conditions and fewer heads of cattle. Conclusion: Given that a difference in the performance existed, we recommended that the system remains operating at the same high alert level even during periods when fewer cases are expected. The technology used by the method proposed to monitor the notification of cases is easy to transfer to operational staff.