CEDRUS-UNAM
junio 30, 2020
El viernes 26 de junio se informó que la Ciudad de México está en semáforo naranja, toda vez que la ocupación hospitalaria se encuentra en 55% y con tendencia a la baja. Es sabido que los fenómenos que involucran interacción social en muy pocas ocasiones corresponden con los límites político-administrativos. Esto se puede observar fundamentalmente en la estructura urbana y económica de las ciudades.
En esa misma lógica puede ubicarse
la dinámica de contagios de la enfermedad COVID-19, si se considera que la
Ciudad de México está inserta en una metrópolis que integra una parte
considerable de los municipios del Estado de México y el municipio de Tizayuca,
ello implica pensar en que es difícil que la ciudad pueda mantener esa
tendencia a la baja cuando hay presentes elementos de interacción entre las
unidades vecinas.
Fuente: Secretaría de Salud, México
La figura anterior muestra cómo
la Ciudad de México se encuentra rodeada de entidades que aún permanecen en
semáforo rojo, igualmente determinado por el porcentaje de ocupación
hospitalaria, aunque desde un punto de vista simplificado, pues sabemos que
dentro de las entidades hay mucha heterogeneidad, pero ¿Qué sucede si se observa
el fenómeno de la enfermedad desde el punto de vista de los casos confirmados?
Hicimos un ejercicio con base en
los datos municipales disponibles en el portal de la Secretaría de salud
considerando las entidades del centro del país: Ciudad de México, Estado de
México, Hidalgo, Morelos, Puebla y Tlaxcala, la idea fue identificar cuáles son
los clústeres de contagios y en qué entidad se localizan desde el día 26 de junio, cuando fue el anuncio de que la Ciudad de México pasa a semáforo naranja y hasta el último dato disponible (29 de junio).
Resultados del Índice de Moran Local para los casos positivos
de COVID 19, 535 municipios del centro de México
Fecha
|
Índice de
Moran calculado
|
Índice de
Moran simulado
|
Desviación
estándar
|
Valor z
|
Pseudo
p-valor
|
Junio 26, 2020
|
0.51*
|
-0.001
|
0.0196
|
26.2
|
0.001
|
Junio 27,2020
|
0.33*
|
-0.001
|
0.0173
|
19.3
|
0.001
|
Junio 28, 2020
|
0.08*
|
-0.001
|
0.0129
|
6.9
|
0.001
|
Junio 29, 2020
|
0.19*
|
-0.001
|
0.0172
|
11.6
|
0.001
|
Matriz de
pesos espaciales de 8 vecinos más cercanos
Número de
permutaciones por prueba: 999
* Significativo
al 1%
La tabla anterior muestra los resultados del cálculo del Índice de Moran
donde lo que se prueba es la presencia de dependencia espacial en los datos, para
este caso, si los casos confirmados de COVID-19 que ocurren en una determinada
localización dependen de los casos que ocurren en las unidades espaciales o
municipios vecinos, esto utilizando una matriz de pesos espaciales con una
estructura de 8 vecinos más cercanos. Los resultados son estadísticamente
significativos, lo cual sugiere que siguen siendo las alcaldías de la Ciudad de
México las que presentan una tendencia al incremento de los casos, visto desde
esta perspectiva de dependencia espacial.
Otro punto a considerar es que no se encontraron agrupaciones de
municipios en toda la muestra que se puedan clasificar como “bajo-bajo”, esto
es, lugares en donde se pueda identificar una tendencia a la baja en el número
de casos confirmados, esto indica que aún no sería momento de pensar en
disminuir las medidas de distanciamiento, la reapertura de actividades debería
aún asumirse mediante un conjunto de normas más estrictas de sanidad y
seguridad para la población.
Video. Mapas Clúster de Casos COVID-19 en los municipios de los estados del Centro de México
Fuente: Elaboración propia con base en datos de la Secretaría de Salud.
Video. Gráficos de Moran de Casos COVID-19 en los municipios de los estados del Centro de México
Fuente: Elaboración propia con base en datos de la Secretaría de Salud.
