Spatial distribution of COVID-19 with main comorbidities in the Megalopolis of the Metropolitan Zone of the Valley of Mexico
DOI:
https://doi.org/10.48162/rev.55.034Keywords:
COVID-19, Comorbidities, distribution, and spatial autocorrelation.Abstract
The objective of this study is to analyze the distribution and spatial autocorrelation of deaths from COVID-19 and the case-fatality rate associated with three main comorbidities (diabetes, hypertension, and obesity) in the Megalopolis of the Metropolitan Area of the Valley of Mexico (MZMVM) in 2021. The method consisted on calculating four indicators (associated with COVID-19 and each comorbidity): Prevalence, Mortality, Specific Mortality, and Case-Fatality rate. The LISA index of case fatality rate was calculated, and clusters of high, low, and atypical values were identified.
Results show that COVID-19 mortality had a different spatial distribution pattern than case fatality rate: the high mortality and prevalence rates were found in the most densely populated areas, whereas the high case fatality rates were found in the metropolitan areas around the Valley of Mexico. According to the LISA indicator for case fatality rates, the municipalities of Toluca and Capulhuac formed coinciding clusters of the "high-high" type with respect to diabetes and hypertension, while for hypertension and obesity the cluster was formed around San Agustín Tlaxiaca
References
Ángeles Correa, M. G., Villarreal Ríos, E., Galicia Rodríguez, L., Vargas Daza, E. R., Frontana Vázquez, G., Monrroy Amaro, S. J., … Beltrán, S. S. (2022). Enfermedades crónicas degenerativas como factor de riesgo de letalidad por COVID-19 en México. Revista Panamericana de Salud Pública, 46, 1. https://doi.org/10.26633/RPSP.2022.40
Anselin, L. (1995). Local Indicators of Spatial Association-LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
Bajgain, K. T., Badal, S., Bajgain, B. B., & Santana, M. J. (2021). Prevalence of comorbidities among individuals with COVID-19: A rapid review of current literature. American Journal of Infection Control, 49(2), 238–246. https://doi.org/10.1016/j.ajic.2020.06.213
Banco Mundial. (2022). Banco de Datos. Indicadores de Desarrollo Mundial. Grupo Banco Mundial. Recuperado de https://datos.bancomundial.org/indicador/SP.URB.TOTL.IN.ZS?end=2020&start=2020&view=bar
Barrio-Cortes, J., del Cura-González, I., Martínez-Martín, M., López-Rodríguez, C., Jaime-Sisó, M. Á., & Suárez-Fernández, C. (2020). Grupos de morbilidad ajustados: características y comorbilidades de los pacientes crónicos según nivel de riesgo en Atención Primaria. Atención Primaria, 52(2), 86–95. https://doi.org/10.1016/j.aprim.2018.12.007
Brugués Rodríguez, A., Fuentes Flores, N. A., & Ramírez Cervantes, A. (2021). Análisis del patrón espacio-temporal de transmisión del COVID-19 por municipios de Baja California. Estudios Fronterizos, 22. https://doi.org/10.21670/ref.2108071
DOF. Programa General de Desarrollo Urbano del Distrito Federal. , Pub. L. No. 11, Asamblea de Representantes del Distrito Federal 17 (1996). México.
Hidalgo Martínez, P., Villaquirán, C., Celis Preciado, C., García, O. M., & Bermúdez Gómez, M. (2020). Informe - COVID-19. Universitas Médica, 61(3). https://doi.org/10.11144/Javeriana.umed61-3.cvid
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2020). Censo de Poblacion y Vivienda 2020. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/programas/ccpv/2020/
Lara Rivera, A. L., Parra Bracamonte, G. M., & Lopez Villalobos, N. (2021). Tasas de letalidad y factores de riesgo por COVID-19 en México. Revista Cubana de Salud Pública, 47(4), 1–17. Recuperado de http://www.revsaludpublica.sld.cu/index.php/spu/article/view/2872
Leveau, C. M. (2021). Difusión espacio-temporal de muertes por COVID-19 en Argentina. Revista Panamericana de Salud Pública, 45, 1. https://doi.org/10.26633/RPSP.2021.3
Lozano-Keymolen, D., Gaxiola Robles-Linares, S. C., & Montoya-Arce, B. J. (2021). Análisis comparativo de los casos confirmados y defunciones por Covid-19 en la población de tres zonas metropolitanas de México. Papeles de Población, 27(107), 167–196. https://doi.org/10.22185/24487147.2021.107.07
Moreno, A., López, S., Corcho, A., Alejandra Moreno Altamirano Sergio López Moreno, A. C. B., Moreno, A., López, S., & Corcho, A. (2007). Principales medidas en epidemiología. Revista Cubana de Higiene y Epidemiología, 45(1), 337–348. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=223219928011
Nuñez Media, G. (2021). Análisis espacio-temporal de la tasa de letalidad por coronavirus dada la preexistencia de diabetes en municipios del noreste de México. Espacio Abierto, 30(2), 87–99. Recuperado de https://www.redalyc.org/journal/122/12267447014/html/
Organización Mundial de la Salud. (2020). Estimación de la mortalidad de la COVID-19: nota científica. Organización Mundial de la Salud, Vol. 1, pp. 1–4. Ginebra. Recuperado de https://apps.who.int/iris/handle/10665/333857
Organización Panamericana de la Salud. (2021a). Análisis de género y salud Covid-19 en las Américas. Washington.
Organización Panamericana de la Salud. (2021b). COVID-19 y comorbilidades en las Américas. Herramienta práctica para estimar la población con mayor riesgo y riesgo alto de COVID-19 grave debido a afecciones de salud subyacentes en las Américas. United States.
Roberts, D. L., Rossman, J. S., & Jarić, I. (2021). Dating first cases of COVID-19. PLOS Pathogens, 17(6), e1009620. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1009620
Roser, M. (2022). Our World in Data. COVID-19 Data Explorer. Recuperado de https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer
Ruiz-Bravo, A., & Jiménez-Valera, M. (2020). SARS-CoV-2 y pandemia de síndrome respiratorio agudo (COVID-19). Ars Pharm, 61(2), 63–79. Recuperado de https://scielo.isciii.es/pdf/ars/v61n2/2340-9894-ars-61-02-63.pdf
Salinas-Aguirre, J. E., Sánchez-García, C., Rodríguez-Sanchez, R., Rodríguez-Muñoz, L., Díaz-Castaño, A., & Bernal-Gómez, R. (2022). Características clínicas y comorbilidades asociadas a mortalidad en pacientes con COVID-19 en Coahuila (México). Revista Clínica Española, 222(5), 288–292. https://doi.org/10.1016/j.rce.2020.12.006
Sánchez-Talanquer, M., González-Pier, E., Sepulveda, J., Abascal-Miguel, L., Fieldhouse, J., Del Río, C., & Gallalee, S. (2020). La respuesta de México al Covid-19: Estudio de caso (1a ed., Vol. 1; Institute for Global Health Sciences, Ed.). San Francisco, Cal.: University of California. Recuperado de https://globalhealthsciences.ucsf.edu/sites/globalhealthsciences.ucsf.edu/files/la_respuesta_de_mexico_al_covid_esp.pdf
Secretaría de Salud. (2022). Informe Técnico Semanal COVID-19 MÉXICO. 17–22. Recuperado de https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/729361/Informe_Tecnico_Semanal_21_COVID-19_2022.05.30.pdf
SEDATU, CONAPO, & INEGI. (2018). Delimitación de las zonas metropolitanas de México 2015 (1a ed.; SEDATU, CONAPO, & INEGI, Eds.). México.
Singal, A., Bansal, A., & Chaudhary, P. (2020). Cadaverless anatomy: Darkness in the times of pandemic Covid-19. Morphologie, 104(346), 147–150. https://doi.org/10.1016/j.morpho.2020.05.003
Suárez Lastra, M., Galindo Pérez, M. C., Rosales Tapia, A. R., & Slavador Guzmán, L. E. (2020). Atlas de vulnerabilidad urbana ante COVID-19 en las Zonas Metropolitanas de México (1a ed., Vol. 1; Universidad Nacional Autónoma de México, Ed.). Ciudad de México: Instituto de Geografía. Recuperado de http://www.igg.unam.mx/covid-19/?pag=atlas
United Nations. (2018). World Urbanization Prospects: The 2018 Revision. New york. Recuperado de https://population.un.org/wup/Publications/Files/WUP2018-Report.pdf
United Nations. (2020). Policy Brief: COVID-19 in an Urban World. United Nations, (July), 1–30. Recuperado de https://www.un.org/sites/un2.un.org/files/sg_policy_brief_covid_urban_world_july_2020.pdf
Vélez, M., Velásquez, P., Acosta, J., Vera, C., Santiago, J., Jimenez, C., … Ramirez, P. (2020). Factores clínicos pronósticos de enfermedad grave y mortalidad en pacientes con COVID-19. Universidad de Antioquia, 1(1), 57. Recuperado de http://fi-admin.bvsalud.org/document/view/rpncv NS -
Villerías Alarcón, I., & Juárez Gutiérrez, M. del C. (2020). México: las enfermedades crónico degenerativas (diabetes melitus e hipertensión) y la vulnerabilidad ante el COVID-19. Posición, (3), 1–15. Recuperado de https://posicionrevista.wixsite.com/inigeo/numero-3-2020
Vique-Sánchez, J. L., & Galindo-Hernández, O. (2021). México con mayor riesgo ante el COVID-19, factores de riesgo que pueden aumentar la ECA2. 41(1), 55–60. https://doi.org/https://doi.org/10.12873/411vique
Wang, H., Paulson, K. R., Pease, S. A., Watson, S., Comfort, H., Zheng, P., … Murray, C. J. L. (2022). Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic: a systematic analysis of COVID-19-related mortality, 2020–21. The Lancet, 399(10334), 1513–1536. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)02796-3
Yang, J., Zheng, Y., Gou, X., Pu, K., Chen, Z., Guo, Q., … Zhou, Y. (2020). Prevalence of comorbidities and its effects in patients infected with SARS-CoV-2: a systematic review and meta-analysis. International Journal of Infectious Diseases, 94, 91–95. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.03.017
Zapata Bedoya, S., Walteros Acero, D. M., & Mercado, M. (2022). Modelos geoespaciales para control de brotes de SARS-CoV-2 en Cartagena y Barranquilla, Colombia, 2020. Revista Panamericana de Salud Pública, 46, 1. https://doi.org/10.26633/RPSP.2022.26
Zhou, Y., Yang, Q., Chi, J., Dong, B., Lv, W., Shen, L., & Wang, Y. (2020). Comorbidities and the risk of severe or fatal outcomes associated with coronavirus disease 2019: A systematic review and meta-analysis. International Journal of Infectious Diseases, 99, 47–56. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.07.029
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