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Madrid, España
Madrid, España
Objetivo Realizar un análisis espacio-temporal de la incidencia y la gravedad de la COVID-19 en los municipios pertenecientes a la gran área urbana (GAU) de Madrid durante cinco periodos epidémicos, evaluando el impacto de las variables demográficas y con el índice de privación como variable socioeconómica.
Método Estudio ecológico y análisis espacio-temporal de la COVID-19 desde el 22 de junio de 2020 hasta el 28 de marzo de 2022, fechas que incluyen cinco periodos epidémicos. Se excluyó el primer periodo epidémico del análisis por no ser comparable. Las variables utilizadas fueron: población de los 52 municipios de la GAU de Madrid, por código postal y estratificada por sexo; casos totales diagnosticados y casos hospitalizados con COVID-19 notificados a la Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica, e Índice de Privación 2011 de la Sociedad Española de Epidemiología. Se calcularon la razón de incidencia (RI) mediante el método de ajuste indirecto y los porcentajes de casos hospitalizados para cada código postal. Además, se calculó el Índice de Moran para las RI y se utilizaron modelos de regresión espacial para analizar la relación entre las variables socioeconómicas y demográficas, las RI y el porcentaje de hospitalizados.
Resultados El riesgo de infección fue superior al nacional en el segundo y el cuarto periodos epidémicos (RI: 1,15 en hombres y 1,14 en mujeres en el segundo periodo, y 1,48 en hombres y 1,47 en mujeres en el cuarto periodo), con patrones espaciales heterogéneos en general. En el análisis espacial no se encontró un mayor riesgo de COVID-19 en las áreas con mayor privación social, pero sí se observó un mayor riesgo de hospitalización (valor de los coeficientes estadísticamente significativos, entre 0,87 y 4, en todos los periodos y en ambos sexos).
Conclusiones La privación socioeconómica no se asoció con una mayor incidencia de COVID-19, pero sí con un mayor porcentaje de hospitalizaciones, en concordancia con estudios previos. Es necesario considerar los diferentes factores poblacionales y las medidas de salud pública para evaluar y encaminar la toma de decisiones ante la aparición de enfermedades emergentes.
Objective To conduct a spatio-temporal analysis of the incidence and severity of COVID-19 in the municipalities comprising the large urban area of Madrid (GAU) across five epidemic periods, considering the impact of demographic, with the deprivation index included as the socioeconomic indicator.
Method An ecological study and a spatio-temporal analysis of COVID-19 were conducted from June 22, 2020 to March 28, 2022, encompassing five epidemic periods. The first epidemic period was excluded from the analysis. The variables used were: the population of the 52 municipalities within the GAU of Madrid, disaggregated by postal code and stratified by sex; and total confirmed COVID-19 cases and hospitalizations among individuals with laboratory-confirmed COVID-19 reported to the National Network of Epidemiological Surveillance, and the 2011 Deprivation Index of the Spanish Society of Epidemiology. The incidence ratio (IR) was calculated using the indirect adjustment method and the percentages of hospitalised cases for each postcode. In addition, the Moran Index for IR was calculated and spatial regression models were used to analyse the relationship between socioeconomic and demographic variables and IR and percentage of hospitalised cases.
Results The risk of infection exceeded the national average during the second and fourth epidemic periods (IR: 1,15 in men and 1,14 in women in the second period, and 1,48 in men and 1,47 in women in the fourth period) exhibiting generally heterogeneous spatial patterns. In the spatial analysis, no increased risk of COVID-19 infection was observed in areas with higher social deprivation; however, these areas showed a higher risk of hospitalization (statistically significant regression model coefficients ranging from 0,87 to 4 in all periods and for both sexes).
Conclusions Socioeconomic deprivation was not associated with a higher incidence of COVID-19, but it was associated with a higher proportion of hospitalizations, consistent with previous studies. The study of different population determinants and public health factors is necessary to assess and guide decision-making in the face of emerging diseases.
