Efecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográfico

Efecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográfico

dc.creatorBonilla-Carrión, Roger
dc.creatorEvans-Meza, Ronald
dc.creatorSalvatierra-Durán, Roberto
dc.date2023-03-30
dc.date.accessioned2023-08-03T18:33:56Z
dc.date.available2023-08-03T18:33:56Z
dc.identifierhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/51679
dc.identifier10.15517/rev.biol.trop..v71i1.51679
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7901827
dc.descriptionIntroduction: The coronavirus disease (COVID-19) has spread among the population of Costa Rica and has had a great world impact. However, there are important geographic differences in mortality from COVID-19 between the different regions in the world and within Costa Rica. Objective: The main objective of this article was to explore the effect of some sociodemographic factors on COVID-19 mortality in the cantons of Costa Rica, from a geographical perspective. Methods: Data on mortality from COVID-19 and sociodemographic information were obtained for the cantons of Costa Rica. The classical epidemiological Poisson regression model of the family of generalized linear models (GLM) is compared with the geographically weighted regression model (GWR). Results: Compared to the GLM regression model, a significantly lower Akaike Information Criterion (AIC) was obtained in the GWR model (927.1 in GLM versus 358.4 in GWR). The cantons with a higher population density, higher material well-being, lower number of population by health service units and that are located near the Pacific coasts of Costa Rica had a higher risk of mortality from COVID-19. Conclusions: There are potential effects of sociodemographic factors on COVID-19 mortality, however the findings and methodology of this study could guide other countries to help a better understanding of the local transmission of COVID-19 and design a focused and specific intervention strategy. for those countries.en-US
dc.descriptionIntroducción: La enfermedad por coronavirus (COVID-19) se ha extendido entre la población de todo el país y ha tenido un gran impacto a nivel mundial. Sin embargo, existen diferencias geográficas importantes en la mortalidad de COVID-19 entre las diferentes regiones del mundo y en Costa Rica. Objetivo: El objetivo principal de este artículo fue explorar el efecto de algunos de los factores sociodemográficos en la mortalidad de COVID-19 en los cantones de Costa Rica. Métodos: Se obtuvieron datos acerca de la mortalidad del COVID-19 e información sociodemográfica en los cantones del país. El modelo epidemiológico para COVID19 de regresión clásico de Poisson de la familia de modelos lineales generalizados (GLM) se comparó con el modelo de regresión ponderada geográficamente (GWR). Resultados: En comparación con el modelo de regresión GLM, se obtuvo un criterio de información de Akaike (AIC) significativamente más bajo en el modelo GWR (927.1 en GLM versus 358.4 en GWR), lo que significa que el modelo GWR es un modelo que explica mejor la mortalidad del COVID-19. Los cantones con una densidad poblacional más elevada, bienestar material más alto, proporción de cobertura de salud más bajo y que están ubicadas en el área del Pacífico de Costa Rica, tuvieron un mayor riesgo de mortalidad por COVID-19 que el resto de los cantones del país. Conclusiones: Existen algunos efectos potenciales de los factores sociodemográficos en la mortalidad por COVID-19, sin embargo, los hallazgos y la metodología de este estudio podría guiar a otros países a comprender mejor la transmisión local del COVID-19 y diseñar una estrategia de intervención enfocada.es-ES
dc.formatapplication/epub+zip
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Costa Ricaen-US
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/51679/55724
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/51679/55248
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/51679/55249
dc.rightsDerechos de autor 2023 Revista de Biología Tropicales-ES
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0es-ES
dc.sourceRevista de Biología Tropical; Vol. 71 No. 1 (2023): Revista de Biología Tropical (Rev. Biol. Trop.): Continuous publication, 01 January - 31 December 2023; e51679en-US
dc.sourceRevista de Biología Tropical; Vol. 71 Núm. 1 (2023): Revista de Biología Tropical (Rev. Biol. Trop.): Continuous publication, 01 January - 31 December 2023; e51679es-ES
dc.sourceRevista Biología Tropical; Vol. 71 N.º 1 (2023): Revista de Biología Tropical (Rev. Biol. Trop.): Continuous publication, 01 January - 31 December 2023; e51679pt-PT
dc.source2215-2075
dc.source0034-7744
dc.source10.15517/rev.biol.trop..v71i1.2023
dc.subjectCOVID-19es-ES
dc.subjectfactores socio-demográficoses-ES
dc.subjectmodelos lineales generalizados (GLM)es-ES
dc.subjectregresión de Poissones-ES
dc.subjectregresión ponderada geográficamente (GWR)es-ES
dc.subjectCosta Ricaes-ES
dc.subjectCOVID-19en-US
dc.subjectsocio-demographic factorsen-US
dc.subjectgeneralized linear models (GLM)en-US
dc.subjectPoisson regressionen-US
dc.subjectgeographically weighted regression (GWR)en-US
dc.subjectCosta Rica.en-US
dc.titleEfecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográficoen-US
dc.titleEfecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográficoes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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