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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.
Afiliación
  • Bonilla-Carrión, Roger; s.af
  • Evans-Meza, Ronald; s.af
  • Salvatierra-Durán, Roberto; s.af
Rev. biol. trop ; 71(1)dic. 2023.
Artículo en Español | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1449523
Biblioteca responsable: CR1.1
RESUMEN

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:

Explorar el efecto de algunos de los factores sociodemográficos en la mortalidad de COVID-19 en pequeñas divisiones geográficas o cantones de Costa Rica.

Métodos:

Usamos registros oficiales y aplicamos un modelo de regresión clásica de Poisson y un modelo de regresión ponderada geográficamente.

Resultados:

Obtuvimos un criterio de información de Akaike (AIC) más bajo con la regresión ponderada (927.1 en la regresión de Poison versus 358.4 en la regresión ponderada). Los cantones con un mayor riesgo de mortalidad por COVID-19 tuvo una población más densa; bienestar material más alto; menor proporción de cobertura de salud y están ubicadas en el área del Pacífico de Costa Rica.

Conclusiones:

Una estrategia de intervención de COVID-19 específica debería concentrarse en áreas de la costa pacífica con poblaciones más densas, mayor bienestar material y menor población por unidad de salud.
ABSTRACT

Introduction:

The coronavirus disease (COVID-19) has spread among the population of Costa Rica and has had a great global impact. However, there are important geographic differences in mortality from COVID-19 among world regions and within Costa Rica.

Objective:

To explore the effect of some sociodemographic factors on COVID-19 mortality in the small geographic divisions or cantons of Costa Rica.

Methods:

We used official records and applied a classical epidemiological Poisson regression model and a geographically weighted regression model.

Results:

We obtained a lower Akaike Information Criterion with the weighted regression (927.1 in Poisson regression versus 358.4 in weighted regression). The cantons with higher risk of mortality from COVID-19 had a denser population; higher material well-being; less population by health service units and are located near the Pacific coast.

Conclusions:

A specific COVID-19 intervention strategy should concentrate on Pacific coast areas with denser population, higher material well-being and less population by health service units.

Texto completo: Disponible Colección: Bases de datos internacionales Base de datos: LILACS Tipo de estudio: Estudio pronóstico País/Región como asunto: America Central / Costa Rica Idioma: Español Revista: Rev. biol. trop Asunto de la revista: Biologia / Medicina Tropical Año: 2023 Tipo del documento: Artículo
Texto completo: Disponible Colección: Bases de datos internacionales Base de datos: LILACS Tipo de estudio: Estudio pronóstico País/Región como asunto: America Central / Costa Rica Idioma: Español Revista: Rev. biol. trop Asunto de la revista: Biologia / Medicina Tropical Año: 2023 Tipo del documento: Artículo
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