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Un análisis geoespacial identifica las provincias más vulnerables a la COVID-19

Un informe basado en análisis geoespacial de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid ha identificado las provincias que requieren mayores medidas de protección frente a la pandemia del coronavirus.

Mapas de distribución de la población por provincias en España en función de su población total, vulnerable, jóven y adulta. / TAPTAP COVID-19 Report 

Un equipo de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), en colaboración con TAPTAP Digital, ha elaborado un informe basado en análisis geoespacial que identifica cuáles son las provincias españolas que requieren mayores medidas de protección frente a nuevos brotes de la COVID19.

Las provincias más vulnerables por concentración de población de riesgo son Castellón, Cantabria y Guipúzcoa, mientras que Toledo, Segovia, Salamanca o Navarra son las que menos cobertura hospitalaria tienen

Según la densidad de población, Madrid y Barcelona son las ciudades donde existe un mayor riesgo de contagio en España. Sin embargo, al contemplar otras variables, como los índices de población en riesgo y especialmente la cobertura de puntos críticos de interés (como hospitales, farmacias o supermercados), se pueden reconocer las provincias que requieren medidas de protección adicionales en determinados contextos.

Poblaciones de riesgo

Las provincias más vulnerables por su concentración de poblaciones de riesgo proporcionalmente son Castellón, Cantabria Guipúzcoa, mientras que Toledo, Segovia, Salamanca o Navarra son las que menos cobertura hospitalaria tienen respecto a la población vulnerable, según las conclusiones de esta investigación. 

“El análisis de indicadores que afectan a la evolución del virus o del riesgo en un área geográfica determinada de manera aislada podría dar lugar a conclusiones incorrectas o evaluaciones sesgadas. Los índices multivariables producen un análisis más completo”, indica el informe.

Los índices multivariables presentados permiten analizar el comportamiento de desarrollo de la pandemia de la COVID-19 en función de diversos factores, como el territorio, la movilidad de la ciudadanía o la posible propagación del virus en relación a la reactivación escalonada de la actividad comercial e industrial, por ejemplo.

Los índices multivariables permiten analizar el comportamiento de desarrollo de la pandemia en función de factores, como territorio, movilidad de la ciudadanía o posible propagación del virus por la reactivación escalonada de la actividad

La movilidad de las personas a nivel nacional bajó de forma general desde los 25 a los 5 kilómetros por día por persona durante el confinamiento, lo que supone una reducción de un 80 %, aproximadamente. Además, han comprobado que la medida de la restricción de toda actividad no esencial no comenzó a afectar significativamente a la movilidad hasta unos cinco días después.

Análisis de indicadores

“Estos resultados pueden ayudar a las instituciones y a la comunidad a analizar diferentes indicadores y a tener un mejor entendimiento de la pandemia”, explica Rubén Cuevas, uno de los autores del informe. Esta investigación se ha realizado en el marco de la cátedra TAPTAP Digital-UC3M en inteligencia artificial avanzada y ciencia de datos.

“Ante la pandemia de la COVID-19, hemos podido aplicar nuestro motor geoespacial, denominado Sonata LI, para obtener conocimiento sobre la movilidad de las personas, la relevancia demográfica y las interacciones con puntos de interés o servicios esenciales durante todo este proceso de confinamiento, como hospitales, farmacias o supermercados”, indica Álvaro Mayol, jefe de producto de TAPTAP Digital.

Esta herramienta permite realizar análisis adicionales sobre otros aspectos relacionados con la COVID-19. “Ahora estamos trabajando en un artículo científico que compare los patrones de movilidad de la población en diferentes países, ya que los datos que aporta TAPTAP Digital y su socio Predicio permiten realizar estos análisis en múltiples países”, señala Cuevas.

Fuente:
UC3M
Derechos: Creative Commons.
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