Movilidad urbana y comorbilidades en la incidencia y muerte por COVID-19 en la ZMVM

Contenido principal del artículo

María Victoria Chávez Hernández
Giovanni Wences

Resumen

Propósito: identificar y cuantificar, por una parte, el efecto de los modos de transporte en la tasa de contagios por COVID-19 y, por otra parte, el efecto de las comorbilidades en la tasa de muertes por COVID-19 en la Zona Metropolitana del Valle de México durante la primera ola de la pandemia del coronavirus.


Diseño de la investigación: se ajustaron dos modelos de regresión lineal múltiple considerando como variables dependientes las tasas de incidencia y de mortalidad por COVID-19. Como variables explicativas se consideraron factores de transporte, demográficos y sanitarios. Se usó el número de arribos a un municipio utilizando cualquier medio de transporte para identificar el efecto de estos en la tasa de contagios de COVID-19 además de la prevalencia de atención a la salud para determinar las comorbilidades, incluidas en el modelo, que están más relacionadas con la tasa de muertes por COVID-19.


Resultados: a mayor número de viajes realizados en vehículos de transporte público pequeños, más significativamente aumenta la tasa de incidencia. Los viajes realizados caminando afectan negativamente a la tasa de incidencia de COVID-19. La prevalencia de diabetes y neumonía está altamente asociada con el aumento de muertes por COVID-19.


Limitaciones de la investigación: este estudio se realizó considerando un escenario hipotético donde las medidas de confinamiento no afectaron el número de viajes en la zona de estudio.


Hallazgos: los hombres tienen más probabilidad de infectarse que las mujeres. Las comorbilidades además de estar relacionadas con la mortalidad por COVID-19, también son factores de riesgo para contraer la enfermedad.


 

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Cómo citar
Chávez Hernández, M. V., & Wences, G. (2023). Movilidad urbana y comorbilidades en la incidencia y muerte por COVID-19 en la ZMVM. Entreciencias: Diálogos En La Sociedad Del Conocimiento, 11(25), 1–17. https://doi.org/10.22201/enesl.20078064e.2023.25.84938
Biografía del autor/a

María Victoria Chávez Hernández, Universidad Autónoma de Nuevo León

Profesora investigadora posdoctoral en la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas de la Universidad Autónoma de Nuevo León, México. Obtuvo el grado de doctora en Matemáticas, logrando la medalla al mérito universitario, en la Universidad Autónoma Metropolitana en el año 2019. Su tesis doctoral fue acerca de optimización convexa y métodos variacionales para estimar matrices origen-destino bajo la dirección del profesor Héctor Juárez. Sus intereses de investigación se centran en el desarrollo de métodos y algoritmos para estimar la demanda origen-destino de redes de transporte público congestionadas y de gran escala y el efecto de la movilidad en los sistemas de transporte público en la propagación de enfermedades respiratorias infecciosas. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores como candidata.

Giovanni Wences, Universidad Autónoma Metropolitana- Iztapalapa

Profesor investigador de tiempo completo en la Escuela Superior de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Guerrero, México. Tiene un doctorado en Matemáticas, logrando la medalla al mérito universitario de la Universidad Autónoma Metropolitana en 2020 en transporte óptimo y econometría bajo la supervisión del profesor Joaquín Delgado. Sus líneas de investigación incluyen a la teoría de transporte óptimo, aprendizaje de máquina, modelos de regresión lineal y econometría. Además, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores como candidato. Actualmente realiza una estancia posdoctoral bajo la modalidad académica en la Universidad Autónoma Metropolitana- Iztapalapa.

Citas

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

Chen, C., Feng, T., Gu, X., and Yao, B. (2022) Investigating the effectiveness of COVID-19 pandemic countermeasures on the use of public transport: A case study of the Netherlands. Transport Policy 117:98–107, https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2022.01.005

Comisión Nacional de Poblaicón [Conapo] (2015) Delimitación de las zonas metropolitanas de México 2015. Recuperado de https://www.gob.mx/conapo/documentos/delimitacion-de-las-zonas-metropolitanas-de-mexico-2015

Consejo Nacional de Evaluación Politíca de Desarrollo Social [Coneval] (2020) Índice de rezago social. Recuperado de https://www.coneval.org.mx/Medicion/IRS/Paginas/Que-es-el-indice-de-rezago-social.aspx

Djaharuddin, I., Munawwarah, S., Nurulita, A., Ilyas, M., Tabri, N. A. and Lihawa, N. (2021) Comorbidities and mortality in COVID-19 patients. Gaceta Sanitaria 35(2): S530-S532, https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2021.10.085

Ehlert A. (2021) The socio-economic determinants of COVID-19: A spatial analysis of German county level data. Socio-Economic Planning Sciences 78, https://doi.org/10.1016/j.seps.2021.101083

Ejaz, H., Alsrhani, A., Zafar, A., Javed, H., Junaid, K., Abdalla,…, and Younas, S. (2020) COVID-19 and comorbidities: Deleterious impact on infected patients. Journal of Infection and Public Health 13(12):1833–1839, https://doi.org/10.1016/j.jiph.2020.07.014

Gasmi, A., Peana, M., Pivina, L., Srinath, S., Gasmi-Benahmed, A., Semenova, Y., ..., and Bjørklund, G. (2021) Interrelations between COVID-19 and other disorders. Clinical Immunology 224(108651), https://doi.org/10.1016/j.clim.2020.108651

González, N., Castilla-Peón, M. F., Solórzano-Santos, F., Jiménez-Juárez, R. N., Martínez-Bustamante, M. E., Minero-Hibert, M. A., and

Garduño-Espinosa, J. (2021) COVID-19 incidence and mortality by age strata and comorbidities in Mexico City: A focus in the pediatric population. Frontiers in Public Health 9, https://doi.org/10.3389/fpubh.2021.738423

Hernández-López, E., and Wences, G. (2023) Machine learning approaches and hedonic regression for prediction of housing prices in Acapulco City. DOI: 10.13140/RG.2.2.14466.86722

Hörcher, D., Singh, R., and Graham, D. (2022) Social distancing in public transport: mobilising new technologies for demand management under the COVID-19 crisis. Transportation 49:735–764, https://doi.org/10.1007/s11116-021-10192-6

Iacus, S., Santamaria, C., Sermi, F., Spyratos, S., Tarchi, D., and Vespe, M. (2021) Mobility functional areas and COVID-19 spread. Transportation 49:1999-2025, https://doi.org/10.1007/s11116-021-10234-z

Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (2015) Encuesta intercensal 2015. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/programas/intercensal/2015/#Tabulados

Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (2017) Encuesta origen destino en hogares de la Zona Metropolitana del Valle de México (EOD) 2017. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/programas/eod/2017/

Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (2020a) Censo de población y vivienda 2020. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/programas/ccpv/2020/#Datos_abiertos

Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (2020b) México en cifras. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/app/areasgeograficas/default.aspx, accessed 1 jul 2020.

Irawan, M., Belgiawan, P., Joewono, T., Bastarianto, F., Rizki, M., and Ilahi, A. (2022) Exploring activity-travel behavior changes during the beginning of COVID-19 pandemic in Indonesia. Transportation 49:529–553, https://doi.org/10.1007/s11116-021-10185-5

Kennedy, P. (2003) A guide to econometrics, 5th Ed., MIT Press.

Martínez-Martínez, O.A., Valenzuela-Moreno, K.A., and Coutiño, B. (2021) Effect of comorbidities and risk conditions on death from COVID-19 in migrants in Mexico. Int J Equity Health 20, 257, https://doi.org/10.1186/s12939-021-01599-9

Medeiros, A., Daponte-Codina, A., Moreira, D.C., Pinheiro, R., Costa, K., Gil-García, E. (2021) Factores asociados a la incidencia y la mortalidad por COVID-19 en las comunidades autónomas, Gaceta Sanitaria 35(5): 445-452, https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2020.05.004.

Naveen, B., and Gurtoo, A. (2022) Public transport strategy and epidemic prevention framework in the context of COVID-19. Transport Policy 116:165-174, https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2021.12.005

Phannajit, J., Takkavatakarn, K., Katavetin, P., Asawavichienjinda, T., Tungsanga, K., Praditpornsilpa, K.,…, and Susantitaphong, P. (2021) Factors Associated with the Incidence and Mortality of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) after 126-million Cases: A Meta-analysis. J Epidemiol Glob Health 11(3):289-295, DOI: 10.2991/jegh.k.210527.001

Prieto, K., Chávez–Hernández, M. V., and Romero–Leiton, J. P. (2022) On mobility trends analysis of covid–19 dissemination in Mexico City. PLOS ONE 17(2):e0263,367, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263367

Rao, C.R. (2009) Linear Statistical Inference and its Applications, 2nd Edition, Wiley.

Rivas, R., Roy-García, I. A., Ureña-Wong, K. R., Aguilar-Ituarte, F., Vázquez-DeAnda, G. F., Gutiérrez-Castrellón, P., ..., and Moreno-

Espinosa, S. (2020) Factors associated with death in children with COVID-19 in Mexico. Gaceta Médica de México 156:516–522, https://doi.org/10.24875/GMM.M21000478

Sannigrahi, S., Pilla, F., Basu, B., Basu, A. S., and Molter, A. (2020) Examining the association between socio-demographic composition and COVID-19 fatalities in the European region using spatial regression approach. Sustainable Cities and Society 62, https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102418

Stojkoski, V., Utkovski, Z., Jolakoski, P., Tevdovski, D., and Kocarev, L. (2020) The socio-economic determinants of the coronavirus disease (COVID-19) pandemic. SSRN, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3576037

Valero, C., Barba, R., Marcos, D. P., Puente, N., Riancho, J. A., Santurtún, A. (2022) Influence of weather factors on the incidence of COVID-19 in Spain. Medicina Clínica 159(6): 255-261, DOI: 10.1016/j.medcle.2021.10.018

Wenham, C., Smith, J., and Morgan, R. (2020) COVID-19: the gendered impacts of the outbreak. The Lancet 395(10227):846–848, https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30526-2

Worldometer (2021) COVID-19 coronavirus pandemic. Recuperado de https://www.worldometers.info/coronavirus/