Un año de contagio municipal por el SARS-CoV-2 en México: análisis jerárquico-espacial bayesiano
DOI:
https://doi.org/10.24201/es.2023v41n123.2300Palabras clave:
COVID-19, POBREZA, DESIGUALDAD, Modelación bayesiana, Análisis espacialResumen
Este artículo complementa y profundiza los resultados de una investigación anterior sobre el papel que desempeña la estructura social en el volumen de contagios en los municipios del país. Se empleó información quincenal durante 12 meses en México a nivel municipal. El análisis utilizó primero un modelo jerárquico de secciones cruzadas y después se incorporó la proximidad geográfica en un modelo bayesiano para explicar la difusión de la covid-19. Los resultados permitieron inferir que la distribución espacial de los contagios estuvo condicionada por la distribución territorial de la población en los municipios, los intercambios sociales entre ellos, y por los niveles de pobreza y desigualdad municipales, y que dicho condicionamiento no depende de la intensidad de la pandemia.
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Angel, S., & Blei, A. (2020). Covid-19 thrives in larger cities, not denser ones. Journal of Extreme Events, 7(04), 2150004. DOI: https://doi.org/10.1142/S2345737621500044
Austin, P.; Stryhn, H.; Leckie, G., & Merlo, J. (2017), Measures of clustering and heterogeneity in multilevel Poisson regression analyses of rates/count data, Wiley Statistics in Medicine, 37(04), 572-589 DOI: https://doi.org/10.1002/sim.7532
Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association-LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93-115. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
Banerjee, S.; Carlin, B. P., & Gelfand, A. E. (2014). Hierarchical modeling and analysis for spatial data. CRC press. DOI: https://doi.org/10.1201/b17115
Berkman, L. F., & Kawachi, I. (2000). Social Epidemiology. United Kingdom: Oxford University Press. DOI: https://doi.org/10.1093/oso/9780195083316.001.0001
Bhadra, A.; Mukherjee, A., & Sarkar, K. (2021). Impact of population density on Covid-19 infected and mortality rate in India. Modeling Earth Systems and Environment, 7(1), 623-629. DOI: https://doi.org/10.1007/s40808-020-00984-7
Bürkner, P. C. (2017). brms: An R package for Bayesian multilevel models using Stan. Journal of Statistical Software, 80(1), 1-28. DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v080.i01
Carpenter, B.; Gelman, A.; Hoffman, M. D.; Lee, D.; Goodrich, B.; Betancourt, M.; Brubaker, M.; Guo, J.; Li, P., & Riddell, A. (2017). Stan: a probabilistic programming language. Journal of Statistical Software, 76(1), 1-32. DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v076.i01
Congdon, P. (2014). Applied bayesian modelling. John Wiley & Sons. DOI: https://doi.org/10.1002/9781118895047
Coşkun, H.; Yıldırım, N., & Gündüz, S. (2021). The spread of covid-19 virus through population density and wind in Turkey cities. Science of the Total Environment, 751, 141663. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141663
Cortés, F.; Nájera, H.; Vargas, D., & Valdés, S. (2020). Las relaciones sociales y la difusión del contagio municipal por el SARS-CoV-2 en México/Social relations and the spread of municipal contagion by SARS-CoV-2 in Mexico. EconomíaUNAM, 17(51), 418-436.
Fearon, E.; Buchanan, I. E.; Das, R.,; Davis, E. L.; Fyles, M.; Hall, I., & Hollingsworth, T. D. (2021). Aerosol generating procedures: Are they of relevance for transmission of SARS-CoV-2? The Lancet Respiratory Medicine, 9(7), 687-689. DOI: https://doi.org/10.1016/S2213-2600(21)00234-4
Freeman, L. C. (2012). El desarrollo del análisis de Redes Sociales. Bloomington: Palibrio.
Fotheringham, A. S.; Brunsdon, C., & Charlton, M. (2000). Quantitative Geography: Perspectives on spatial data analysis. Sage.
Gelfand, A. E.; Diggle, P.; Guttorp, P., & Fuentes, M. (eds.). (2010). Handbook of spatial statistics. CRC Press. DOI: https://doi.org/10.1201/9781420072884
Goldstein, H. (2003). Multilevel Statistical Models, Arnold: London.
Hox, J. (2002). Multilevel Analysis: Techniques and Applications. Lawrence Erlbaum: New Jersey. DOI: https://doi.org/10.4324/9781410604118
Kadi, N., & Khelfaoui, M. (2020). Population density, a factor in the spread of COVID-19 in Algeria: Statistic study. Bulletin of the National Research Centre, 44(1), 1-7. DOI: https://doi.org/10.1186/s42269-020-00393-x
King, G.; Rosen, O, & Tanner M. (2004). Information in ecological inference. En King, G.; Rosen O., & Tanner, M. (eds.), Ecological Inference: New Methodological Strategies. Cambridge University Press. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511510595
Kolaczyk, E. D., & Csárdi, G. (2014). Statistical analysis of network data with R. 2a. ed. Springer: San Francisco. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-0983-4
Menéndez, L. S. (2003). Análisis de redes sociales: o cómo representar las estructuras sociales subyacentes. Apuntes de Ciencia y Tecnología, 7, 21-29.
Moosa, I. A., & Khatatbeh, I. N. (2021). Robust and fragile determinants of the infection and case fatality rates of Covid-19: International cross-sectional evidence. Applied Economics, 53(11), 1225-1234. DOI: https://doi.org/10.1080/00036846.2020.1827139
Nájera, H., & Ortega-Ávila, A. G. (2021). Health and Institutional Risk Factors of COVID-19 Mortality in Mexico, 2020. American Journal of Preventive Medicine, 60(4), 471-477. DOI: https://doi.org/10.1016/j.amepre.2020.10.015
Rabe-Hesketh, S., & Skrondal, A. (2012). Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata (3rd. ed.). College Station, Texas: Stata Press Publication.
Reuters (2021). Covid-19 tracker. Recuperado de https://graphics.reuters.com/world-coronavirus-tracker-and-maps/es/countries-and-territories/mexico/
Raudenbusch, S., & Bryk, A. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods, 2 nd ed. Sage: California.
Secretaría de Salud (2022). Datos abiertos. Información referente a casos COVID-19 en México. Recuperado de https://www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127?idiom=es
Segurola, H.; Cárdenas, G., & Burgos, R. (2016). Nutrientes e inmunidad. Nutrición Clínica en Medicina, 10, 1-19.
Snidjer T.,& Bosker, R. (1999). Multilevel Analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modelling. Sage Publication: London.
Stinchcombe, A. (1987). Constructing Social Theories. The University of Chicago.
Suárez Lastra M.; Valdés, C.; Galindo, M.; Salvador, L.; Ruiz, N.; Alcántara-Ayala, I; López, M; Rosales, A.; Lee, W.; Benítez, H.; Juárez, M.; Bringas, O.; Oropeza, O.; Peralta, A., & Garnica-Peña, R. (2020). Vulnerabilidad ante COVID-19 en México, Instituto de Geografía, Instituto de Geofísica, Facultad de Medicina, Facultad de Ciencias, Coordinación de la Investigación Científica, Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, UNAM: México. DOI: https://doi.org/10.14350/rig.60140
Sy, K. T. L.; White, L. F., & Nichols, B. E. (2021). Population density and basic reproductive number of COVID-19 across United States counties. PloS ONE, 16(4), e0249271. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249271
Wong, D. W., & Li, Y. (2020). Spreading of COVID-19: Density matters. PloS ONE, 15(12), e0242398. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242398
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