El Grupo de I+D en Economía de la Salud y Gestión de servicios sanitarios IDIVAL-UC ha publicado recientemente en la revista internacional Journal of Geo-Information un estudio que analiza con perspectiva integrada espacial y temporal las pautas de distribución de la COVID-19. El caso aplicado de estudio en el artículo ha sido el de la Comunidad de Cantabria. Esta publicación forma parte de la línea de investigación que se vincula a la herramienta SITAR (Sistema de Información Territorial de Acción Rápida) implementada por el citado Grupo de I+D de IDIVAL-UC.
Se trata de un estudio pionero en esta temática dado que aplica la metodología 3D bins y emerging hot spots al estudio de la COVID-19 a partir de datos geocodificados, desde micro-escalas. Esta línea supone un importante avance en el conocimiento del comportamiento espacial de la COVID-19 en cuanto que permite distinguir el riesgo de distintas zonas en una región en función de cómo han sido afectadas por la pandemia y sus diferentes olas a lo largo del tiempo. Esto es posible gracias a la utilización de Tecnologías de la Información Geográfica y a la aplicación de consolidados métodos geo-estadísticos, reveladores de patrones bien diferentes según las zonas analizadas.
El estudio se desarrolla en dos fases. La primera, analiza los patrones espacio-temporales durante los primeros nueve meses de pandemia de COVID-19 (correspondientes a las dos primeras olas) y modeliza los emerging hot spots correspondientes a los mismos. Con este método los investigadores de IDIVAL-UC distinguen las áreas con significación estadística y llegan a diferenciar comportamientos o perfiles diferentes en ellas, tales como zonas de nueva incidencia, casos consecutivos y áreas de repetición alternante con modelos esporádicos y oscilantes. Los análisis revelan que aún no se obtiene ningún cold spot y que el patrón de repetición espacial es claro en buena parte del territorio objeto de estudio. Posteriormente, la segunda fase, orientada a la comprobación, se centra en analizar la distribución de los casos de la tercera ola -durante un periodo de dos meses- respecto a los patrones modelizados, obteniéndose que cerca del 93% de los 5.700 nuevos casos se situaban dentro de alguna de las zonas modelizadas en la fase 1, y lo que es aún más destacable, que el 83% de los nuevos casos se ubicaban en algún emerging hot spot con significación estadística.
Se trata de la segunda publicación de una línea de investigación que el Grupo IDIVAL en Economía de la Salud y Gestión de Servicios Sanitarios (https://www.idival.org/es/Investigación/Transversal/Economía-de-la-salud-y-gestión-de-servicios-sanitarios) desarrolla actualmente. Este tipo de modelos pueden revelar y predecir el comportamiento socioeconómico y espacial de la COVID-19 y así ayudar en la toma de decisiones y optimización de recursos. Asimismo, los investigadores continúan trabajando en esta misma línea, profundizando en las metodologías de análisis multiescalar y estudiando los rasgos socio-demográficos y edificatorios de las áreas modelizadas.
Ref. De Cos, O.; Castillo, V.; Cantarero, D. Differencing the Risk of Reiterative Spatial Incidence of COVID-19 Using Space–Time 3D Bins of Geocoded Daily Cases. ISPRS International Journal of Geo-Information 2021, 10, 261. https://www.mdpi.com/2220-9964/10/4/261
