Acceso usuarios
Eric Comincini Cantillo, Karen V. Bohorquez Sanchez, V. Rojas
Resumen.
Introducción: La pandemia de COVID-19 ha afectado significativamente la salud pública mundial. En Colombia, las variaciones en las tasas de mortalidad diaria por COVID-19 en diferentes ciudades han generado interés en investigar los factores ambientales que podrían influir en estas variaciones. Este estudio analiza la relación entre la mortalidad diaria por COVID-19 y variables climatológicas (temperatura máxima diaria, humedad relativa, precipitaciones diarias) y de calidad del aire (PM2.5 y PM10) en Bogotá, Medellín, Cali, Bucaramanga, Cartagena, Barranquilla y Cúcuta, durante el período del 6 de marzo de 2020 al 30 de abril de 2023.
Materiales y Métodos: Se utilizó un diseño observacional retrospectivo transversal. Los datos de mortalidad diaria por COVID-19 se obtuvieron del Instituto Nacional de Salud (INS) de Colombia. Las variables climatológicas y de calidad del aire se recopilaron del IDEAM, SISAIRE, IQAir, Meteostat, NOAA, EPA y la OMS. Se incluyeron datos completos de las siete ciudades para las variables climatológicas y de Bogotá y Medellín para las variables de calidad del aire. Se realizaron análisis descriptivos, bivariados y multivariados utilizando modelos lineales generalizados (MLG) con distribución de Poisson y función de enlace logarítmico, complementados con pruebas de correlación de Spearman.
Resultados: Se analizaron datos de muertes por COVID-19 de siete ciudades colombianas durante 1,151 días. Bogotá y Medellín fueron las más relevantes debido a la disponibilidad completa de datos. En Bogotá, el promedio de muertes diarias fue de 25.04 ± 38.675, con una mediana de 6 muertes diarias. La temperatura máxima diaria media fue de 20.488 ± 2.001 °C y la humedad relativa promedio fue de 75.133 ± 13.416 %. Las precipitaciones diarias tuvieron una media de 3.868 ± 10.776 mm. En Medellín, el promedio de muertes diarias fue de 27.9 ± 43.56, con una mediana de 7 muertes diarias. La temperatura máxima diaria media fue de 27.191 ± 1.803 °C y la humedad relativa promedio fue de 78.379 ± 7.944 %. Las precipitaciones diarias tuvieron una media de 3.240 ± 7.813 mm. Se realizaron pruebas de normalidad utilizando la prueba de Kolmogorov-Smirnov, indicando que los datos no seguían una distribución normal, por lo que se utilizaron pruebas no paramétricas como la correlación de Spearman y los Modelos Lineales Generalizados (MLG).
Conclusiones: Este estudio evidencia la influencia de los factores ambientales en la mortalidad diaria por COVID-19. Los hallazgos resaltan la importancia de considerar las condiciones climáticas y la calidad del aire en el manejo y prevención de pandemias. Esta información es crucial para desarrollar políticas públicas que mejoren la salud pública en entornos urbanos diversos y para formular estrategias efectivas de mitigación ante futuras emergencias sanitarias.
Introduction. The COVID-19 pandemic has significantly impacted global public health. In Colombia, variations in daily COVID-19 mortality rates across different cities have generated interest in investigating the environmental factors that might influence these variations. This study analyzes the relationship between daily COVID-19 mortality and climatological variables (daily maximum temperature, relative humidity, daily precipitation) and air quality variables (PM2.5 and PM10) in Bogotá, Medellín, Cali, Bucaramanga, Cartagena, Barranquilla, and Cúcuta, during the period from March 6, 2020, to April 30, 2023. Materials and Methods. A retrospective cross-sectional observational design was used. Daily COVID-19 mortality data were obtained from the Instituto Nacional de Salud (INS) of Colombia. Climatological and air quality variables were collected from IDEAM, SISAIRE, IQAir, Meteostat, NOAA, EPA, and WHO. Complete data from the seven cities were included for climatological variables, and data from Bogotá and Medellín were included for air quality variables. Descriptive, bivariate, and multivariate analyses were performed using generalized linear models (GLM) with Poisson distribution and logarithmic link function, complemented by Spearman correlation tests. Results: Data on COVID-19 deaths from seven Colombian cities were analyzed over 1,151 days. Bogotá and Medellín were the most relevant due to the complete availability of data. In Bogotá, the average daily deaths were 25.04 ± 38.675, with a median of 6 deaths per day. The mean daily maximum temperature was 20.488 ± 2.001 °C, and the average relative humidity was 75.133 ± 13.416%. Daily precipitation had a mean of 3.868 ± 10.776 mm. In Medellín, the average daily deaths were 27.9 ± 43.56, with a median of 7 deaths per day. The mean daily maximum temperature was 27.191 ± 1.803 °C, and the average relative humidity was 78.379 ± 7.944%. Daily precipitation had a mean of 3.240 ± 7.813 mm. Normality tests using the Kolmogorov-Smirnov test indicated that the data did not follow a normal distribution. Therefore, non-parametric tests, such as Spearman’s correlation and Generalized Linear Models (GLM), were used. Conclusions: This study highlights the influence of environmental factors on daily COVID-19 mortality. The findings underscore the importance of considering climatic conditions and air quality in the management and prevention of pandemics. This information is crucial for developing public policies that improve public health in diverse urban settings and for formulating effective mitigation strategies for future health emergencies
