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SERIE: Modelos geoespaciales para el control del brote en Colombia (I)

Primera entrega de los detalles de un reciente estudio que analizó modelos de control de brote al inicio de la pandemia en las dos principales ciudades de la costa atlántica colombiana.

El estudio fue titulado bajo el título “Modelos geoespaciales para control de brotes de SARS-CoV-2 en Cartagena y Barranquilla, Colombia, 2020”, es de autoría de Silvana Zapata Bedoya, Diana Marcela Walteros Acero y Marcela Mercado del Instituto Nacional de Salud y fue publicado el pasado abril 13 por la revista panamericana de salud pública de la Organización Panamericana de la Salud.

ANÁLISIS INTRODUCTORIO

Luego de hacer una reseña de la pandemia en el mundo, la investigación expone que en Colombia, los primeros casos de Covid-19 se diagnosticaron durante la primera semana de marzo del 2020, cuando el 6 de marzo se diagnostica el primer caso importado en Bogotá, y al 4 de julio del 2020 se confirmaron más de 117 110 casos en todo el país. En las ciudades de Cartagena y Barranquilla se han pre- sentado 9 377 y 14 487 casos, respectivamente, que corresponde a 20% de los casos del todo el país.

Las autoras indicaron que el seguimiento habitual de casos y contactos por personal de salud pública requiere muchos recursos, especialmente tecnológicos; sin embargo, existen estrategias como la epidemiología espacial que, a través de la información disponible basada en la ubicación de los casos, pueden apoyar las medidas tomadas. Esto permite ser más eficiente no solo en el uso de recursos, sino en la administración del tiempo, variable que juega suma importancia en esta enfermedad, ya que una de las claves es el aislamiento oportuno de los casos.

Para las científicas es claro que en la medida que el SARS-CoV-2 se propaga, se van conociendo más características de la dinámica de su transmisión. En este sentido, la aplicación de geoestadística con sistemas de información geográfica (SIG), y específicamente para el artículo, tuvo como objetivo determinar la estructura temporal y espacial del SARS-CoV-2 como técnica para analizar la situación actual de brotes y como apoyo a la estrategia de búsqueda de contactos, aportando a los procesos de gestión de riesgo, sobre todo en regiones vulnerables o las más afectadas por la enfermedad. Además, permite una mejor distribución de recursos y optimización en tiempos de respuesta para el aislamiento oportuno de casos, técnica que es aplicable a otras enfermedades de interés en salud pública.

MATERIALES Y MÉTODOS

Para llevar a cabo el análisis espacial, se realizó un estudio ecológico transversal donde fue necesario cumplir con una serie de etapas previas, las cales se desarrollaron puntualmente.

Cartografía e información censal

Se adquirió la cartográfica base, así como los datos de población y vivienda del último censo nacional. Dicha información se utilizó como base para los análisis posteriores. Se utilizaron los programas informáticos reconocidos para los datos descriptivos.

Población estudiada

Los datos fueron proporcionados por la Subdirección de Prevención, Vigilancia y Control en Salud Pública en Instituto Nacional de Salud de Colombia. Se utilizaron todos los casos confirmados al sistema de vigilancia epidemiológica SIVIGILA para Covid-19 de las ciudades de Cartagena y Barranquilla, sumados a todas las alertas correspondientes de la aplicación CoronApp implementada en el país. Se definió como alerta como aquella situación en la que un usuario de la aplicación ha informado varios síntomas establecidos como marcadores de la infección.

El análisis espacial se hizo con 1758 domicilios de residencia y 561 alertas de CoronApp, con datos de latitud y longitud para el municipio de Cartagena, y 2290 domicilios de residencia y 8325 alertas de aplicación CoronApp con datos de latitud y longitud para el distrito turístico de Barranquilla, además de las capas geográficas de vulnerabilidad y el índice de pobreza multidimensional (IPM) por manzana suministrados por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) y la capa de densidad poblacional obtenida de la página web Humanitarian Data Exchange.

Geoespacialización

En esta etapa se elaboraron los siguientes 5 mapas temáticos. Uno correspondiente a los puntos con la localización de los casos clasificados como activos, asintomáticos, fecha de inicio de síntomas (FIS) menor de 14 días, FIS menor de 21 días y FIS mayor de 22 días.

El segundo mapa contentivo de puntos con la ubicación de las alertas de CoronApp, el tercero de polígonos con las manzanas de vulnerabilidad, un cuarto mapa de puntos de la densidad poblacional de cada una de las ciudades y un ultimo mapa de polígonos con las manzanas de IPM.

Espacialización de la información

La información descrita caracteriza procesos de naturaleza continua o discreta. Por ejemplo, los datos continuos en el espacio son mediciones tomadas en puntos fijos, pero de naturaleza continua. Los procesos discretos en el espacio se refieren a la localización de eventos, como los domicilios de los casos.

La espacialización de estos datos mediante modelos facilita la identificación de patrones para conocer si la intensidad de los eventos varía según la zona en estudio. De esta manera, a través del modelo espacial de riesgo, fue posible representar y analizar la heterogeneidad de valores en sus dimensiones espaciales y temporales.

Zonas de influencia

Con el fin de establecer las zonas de influencia, se consignaron anillos concéntricos a 50 metros alrededor de los casos con FIS menor a 21 días, y en las que se pueden identificar los contactos para toma de muestra y aislamiento oportuno.

El producto obtenido fue un mapa de buffer múltiple de base tres. Se asumió una distancia máxima de 150 metros para estratificar el barrio en tres zonas objeto de vigilancia epidemiológica (ZOV). Esta información se utilizó en forma complementaria para identificar el área bajo influencia de los casos y zonas objeto de vigilancia para aplicación de rastreo, pruebas, aislamiento selectivo y sostenible (PRASS).

Superposición temática

La superposición de información a través de mapas tiene la ventaja de analizar diferentes contenidos temáticos con el objeto de establecer patrones espaciales, ya sea en forma visual o analítica.

Para cada una de las unidades de puntos se calculó la densidad kernel. Este parámetro calcula la densidad de las entidades de punto de alrededor de cada celda ráster de salida, y lo que genera una superficie curva uniforme sobre cada punto, usando cálculos de vecindad local definida por bloques de celdas o píxeles.

Por último, se realizó un análisis de superposición espacial para combinar las características de varias capas en una. En la superposición de rásteres, cada celda de cada capa hace referencia a la misma ubicación geográfica. Esto la hace apta para combinar las características de varias capas en una sola capa.

En general, se asignan valores numéricos a cada característica, lo que le permite combinar matemáticamente las capas y asignar un nuevo valor a cada celda en la capa de salida. Este enfoque se suele utilizar para clasificar los valores de atributos según la adecuación o el riesgo, para luego sumarlos a fin de producir una clasificación general para cada celda y  se realiza con el fin de buscar ubicaciones o zonas específicas que tienen un determinado conjunto de valores de atributos, es decir, que concuerdan con los criterios de zonas objeto de vigilancias epidemiológicas combinadas con los buffers.

Espere mañana en el segundo informe los resultados del estudio.

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