Gestión Geoespacial de la Pandemia SARS-CoV-2 en México / Geospatial Management of the SARS-CoV-2 Pandemic in Mexico

 Boletín Ciudades y Regiones, Nueva Época, Entrada 1 

José Antonio Huitrón Mendoza

Jaime Alberto Prudencio Vázquez

Hay una serie de factores de naturaleza diversa que influyen sobre la gravedad y tasa de propagación del virus SARS-CoV-2 causante del COVID-19. Entre dichos factores se encuentran no sólo las condiciones de salud previas que determinan las denominadas comorbilidades, sino incluso las condiciones ambientales, geográficas y sociales juegan un papel relevante en la dinámica de la pandemia.

Distinguir una jerarquía clara entre todo este conjunto de factores, es decir, entre aquellos que juegan un mayor poder de determinación sobre la gravedad de la enfermedad y su propagación es, sin duda, una tarea compleja y requiere necesariamente de una  reflexión teórica mínima en torno a la manera en que la enfermedad aparece en determinado contexto histórico-social y, desde luego espacial.

Una manera de aproximarse al reconocimiento y exploración de la forma en que ésta y otras enfermedades se propagan y de cómo múltiples factores inciden sobre su dinámica es el uso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG). El objetivo de estas notas es señalar la utilidad de los SIG para el análisis y toma de decisiones vinculadas a la gestión de la enfermedad COVID-19 causada por el virus SARS-CoV-2 a través de un ejercicio exploratorio de datos a nivel de alcaldía en la Ciudad de México con el fin de proponer algunas ideas que contribuyan a mejorar la gestión de la enfermedad con el fin de disminuir su velocidad de propagación y reducir los costos económicos y sociales de la pandemia.

Uso de SIG en el análisis de la COVID-19

Uno de los recursos informativos más difundido y utilizado durante el desarrollo de la pandemia han sido los tableros de información de laUniversidad Johns Hopkins que recurren a la representación de datos geográficos vinculados al desarrollo del COVID-19 a través de SIG para distintos niveles de desagregación geográfica en donde para el caso de México la información está publicada por entidad federativa.

Además del portal de coronavirus de la Secretaría de Salud de México y algunas instituciones como la UNAM, el CONABIO, el CONEVAL, entre otras, han dispuesto plataformas en las cuales se publican mapas agregados a nivel municipal y en algunos casos, como en el de la Ciudad de México, a nivel de colonia. Sin embargo, sólo es posible hacer consultas interactivas identificando el número total de casos en un polígono, para una fecha determinada, en algunos otros casos se hace un cruce con algunas otras variables que identifican comorbilidades o atributos de desigualdad social o económica. 

No obstante, no se ha hecho énfasis en la utilización de herramientas de análisis geoespacial para lograr identificar con mayor precisión espacios de alta interacción social, lo cual, desde nuestro punto de vista, es una tarea fundamental en el combate a la COVID-19. Ronlik, et al. (04/06/2020) argumentan que no es posible combatir la pandemia con versiones simplificadas del espacio, es decir, que la dinámica de la enfermedad requiere modelos realistas que incorporen las diferencias socioterritoriales; en este trabajo, compartimos este punto de vista.

En los meses transcurridos desde el inicio de la pandemia, múltiples estudios que recurren al uso de información geoespacial han sido publicados. Franch-Pardo et al. (2020) llevan a cabo una revisión de literatura sobre cómo se ha utilizado el análisis geográfico y geoespacial en la comprensión de la ubicación y patrones de distribución de la enfermedad COVID-19.

Una herramienta que echa mano del uso de información espacialmente referenciada son los denominados modelos espaciales, instrumentos econométricos que permiten captar no sólo la interdependencia de los fenómenos en el espacio, sino tomar en cuenta las diferencias y características particulares de las áreas de estudio.

Mollalo et al. (2020: 2) recurren a la estimación de modelos espaciales globales y locales para conocer qué “tan bien pueden explicar las variaciones (de la tasa de incidencia) de COVID-19 en los Estados Unidos continental en función de varios factores ambientales, topográficos, socioeconómicos, de comportamiento y demográficos como variables explicativas”.

Cordes y Castro (2020) echan mano de herramientas de análisis espacial para “identificar agrupamientos (clusters) de proporciones de pruebas aplicadas, tasas de positividad y proporciones de pruebas que fueron positivas para comprender el nivel de acceso a la prueba y la carga de casos (además buscan) evaluar los factores contextuales asociados con estos grupos en la ciudad de Nueva York”.

Por su parte, Sarwar et al. (2020) proponen un conjunto ordenado de operaciones sistemáticas basadas en el uso de SIG para hacer una adecuado seguimiento y gestión de la evolución de la enfermedad COVID-19. No obstante, la capacidad de comunicar esta información de forma precisa está condicionada a que quienes elaboran los materiales informativos y los difunden tengan en cuenta una serie de principios básicos como los que comentan Dotto y Berkefeld (2020), Field (2020) y Rosenkrantz et al. (2020).

La gestión de la pandemia en México

Desde mediados de marzo de 2020, el gobierno de México decidió el cierre de una amplia gama de actividades económicas consideradas no esenciales con el objetivo de salvaguardar la salud de la población al tratar de reducir la exposición de las personas al virus; asimismo, otras medidas fueron declaradas como la suspensión de actividades escolares y académicas. Los resultados de estas decisiones son debatibles y pueden analizarse desde múltiples enfoques, que van desde el plano económico hasta los efectos psicológicos producto del confinamiento. 

Se han realizado una cantidad considerable de análisis sobre las cifras oficiales de hospitalizados por la enfermedad, estudios de contactos y sobre los fallecimientos. Sin embargo, hay una notable ausencia relativa a lo que podríamos denominar como aspectos espaciales de la gestión de la pandemia.

Desde los primeros días de mayo se presentó el Mapa del Semáforo Epidemiológico (El Financiero 12/05/2020) instrumento del gobierno central de México para conducir el proceso de desconfinamiento y retiro de las medidas de distanciamiento declarados previamente. El Semáforo Epidemiológico, amén de las críticas y posibles inconsistencias que se le puedan imputar, ha implicado las siguientes condiciones de restricción por color o fase: 1) Rojo, sólo se permiten las labores esenciales, 2) Naranja, se pueden reactivar las actividades no esenciales, pero con niveles de aforo reducidos, igualmente la asistencia en espacios públicos pueden ser reducida, las personas no vulnerables a la COVID-19 podrán regresar al trabajo, 3) Amarillo, se retoman las actividades no esenciales sin ningún tipo de restricción, restricciones menores en espacios abiertos, se podrán abrir espacios cerrados como restaurantes, cines y teatros, pero con aforos reducidos, los cuidados de población vulnerable serán en nivel medio y 4) Verde, se podrán retomar las clases presenciales. 

Desde entonces, el mapa estatal basado en el semáforo se ha actualizado regularmente, semana a semana y, en ocasiones, cada dos semanas. Como se señaló, la propia lógica del semáforo epidemiológico es cuestionable y deja abiertas interrogantes en múltiples sentidos: ¿es posible que la dispersión del virus respete límites administrativos? ¿Qué elementos de carácter socioeconómico determinan la interacción entre personas y por ende de espacios geográficos? 

Las preguntas anteriores ameritan reflexionar sobre cómo podría darse una gestión más eficaz de la pandemia si se utilizan herramientas que superen las limitaciones que impone una gestión basada en límites administrativos y no sociales de la pandemia. 

Figura 1. Semáforo Epidemiológico de la Secretaría de Salud

Fuente: Gobierno de México, Secretaría de Salud, recuperado de: https://datos.covid-19.conacyt.mx/ Fecha: 15/10/2020 

Sobre los aspectos espaciales en la gestión del COVID-19 

Es sabido que los límites administrativos no reflejan la verdadera interacción que en el espacio tienen los fenómenos naturales, sociales y económicos. Esta idea refiere que los límites epidémicos no necesariamente se corresponden con los administrativos. Desde este enfoque, la gestión espacial de la pandemia en los términos en los que se ha llevado a cabo presenta una carencia metodológica en el abordaje territorial del fenómeno, pues afirmar que una entidad presenta un semáforo rojo, amarillo, naranja o verde por sí sola involucra lo que es conocido como falacia ecológica o de composición, esto es, afirmar que un conjunto de componentes guardan un estado similar, sólo porque algunos de estos presentan determinada característica. 

Por ejemplo, afirmar que toda la Ciudad de México está en semáforo rojo en razón de que algunas de sus alcaldías o algunas de sus colonias presentan una alta tasa de contagios implica un error de apreciación que involucra la citada falacia ecológica y que se traduce en errores de gestión y contención del virus con dolorosas consecuencias económicas. Así, es preferible identificar espacios con el mayor nivel de desagregación posible donde el brote sea acelerado e implementar medidas de cierre en esos espacios puntuales y no en toda la alcaldía, municipio o entidad federativa.  

Figura 2. Representación de una falacia ecológica y cercos locales

Estado de un polígono con datos agregados

Heterogeneidad de casos en una desagregación geográfica mayor y cercos locales de contención (líneas punteadas)

Fuente: elaboración propia. Nota: los datos geográficos son muy susceptibles a presentar una falacia ecológica cuando mayor sea su nivel de agregación, por ejemplo, una entidad federativa, un municipio o una alcaldía. 

Hay evidencia de que la propagación del virus es mucho mayor en las zonas metropolitanas del país pues, cuan mayor es la cantidad de habitantes, mayor es la interacción entre ellos y con ello mayor el riesgo de contagio. Si bien lo anterior parece una verdad de perogrullo, lo que no es trivial es cómo identificar con precisión los lugares con mayor potencial de interacción-propagación y, a su vez, cómo determinar las medidas de contención del virus más efectivas. Nosotros consideramos que, en términos espaciales, la mejor medida será aquella que esté más localizada, basada en cercos geográficos puntuales y precisos y que resultaría efectiva en el proceso de contención de la enfermedad y con menores costos económicos: establecer horarios, medidas de cierre y confinamiento en colonias y no en municipios, alcaldías o en la entidad completa. 

El gobierno de la Ciudad de México, a través del programa de Colonias de Atención Prioritaria lleva implementando medidas de ese tipo, vigilancia casas por casa, canalización temprana de casos, instalación de quioscos informativos, campañas de información y perifoneo, apoyo médico, alimentario y económico en hogares con al menos un paciente positivo, suspensión temporal de comercio en la vía pública, así como reforzamiento de medidas sanitarias tales como sanitización del espacio público, énfasis en el uso de cubrebocas, uso de careta en el transporte público y para comerciantes, lavado de manos, ante la aparición de síntomas quedarse en casa y pedir asistencia telefónica. 

Estas medidas representan un avance importante en la identificación y contención espacial de casos, sin embargo, los criterios de establecimiento de los cercos no son del todo claros, en razón de que se parte de la idea de que las colonias que forman parte del programa en conjunto deben concentrar el 41% de los casos sin explicar cuál es el fundamento de ese porcentaje, además apela a que sean los propios ciudadanos quienes realicen el reporte correspondiente al presentar alguno de los síntomas, este segundo aspecto es el más complicado de controlar en términos de la estrategia pues si se considera la desigualdad, las condiciones económicas o el propio temor a discriminación, difícilmente una persona con síntomas leves y con necesidad de trabajar lo comunicaría, tal situación requiere un alto componente de civilidad que desde nuestro punto de vista tiene condicionantes materiales.  

Figura 3. Casos activos por colonia en la Ciudad de México

Fuente: Gobierno de la Ciudad de México, Datos Abiertos, recuperado de: https://datos.cdmx.gob.mx/pages/covid19/  Fecha: 22/10/2020

A nivel federal se argumenta que se ha realizado la identificación espacial de casos con base en modelos epidemiológicos donde, por ejemplo, se ubican casos en una comunidad inclusive a nivel de una cuadra en donde se identifican los mecanismos de contagio, los criterios para establecer si se trata de un brote local son: 1) que al menos dos personas se encuentren infectadas en un lugar, 2) que sea posible la asociación en tiempo, espacio y persona, 3) que las personas en un espacio específico hayan interactuado (ver aquí la explicación, minuto 37:21), este punto es de considerarse, toda vez que no hay transparencia en la información ¿Efectivamente se han realizado los estudios de brotes locales o aplicación de pruebas en cercos locales? Tal información no es pública, además de que se ha demostrado cómo esas medidas de contención pueden ser muy efectivas, tal es el caso de Taiwán

La primera alternativa que se plantea para robustecer el análisis y que ya ha sido esbozada  por el CEDRUS (30/06/2020) es la identificación de clústeres de casos positivos, mediante el cálculo de Indicadores Locales de Asociación Espacial, estas técnicas pueden ayudar a identificar patrones de incidencia territorial de los casos, pero además sería necesario complementar el análisis utilizando cartografía detallada de los lugares en donde ocurren procesos de mayor interacción social dentro de los polígonos detectados, tal es el caso de aquellas calles o avenidas dentro de las colonias que puedan concentrar un número significativo de comercios o establecimientos en los cuales presentan mayores aforos de personas que realizan sus actividades cotidianas. 

Retornando a la idea que motiva este texto y que consiste en hacer patente la necesidad de contar con un mayor grado de desagregación espacial de la información, toda vez que los patrones de uso del espacio de las personas son en muchas ocasiones identificables y por ello puede haber una estrategia sólida al incluir el análisis espacial como herramienta para la planeación o construcción de medidas de contención local de los contagios. La tabla 1 recoge algunas de las fuentes de información oficial que permiten un análisis de estas características. 

Tabla 1. Ejemplos de fuentes de información geográfica de los casos COVID-19 en México

Fuente de Datos 

Nivel de Desagregación 

Actualización 

Observaciones 

Secretaría de Salud

a)  tablero general CONACYT

b)  SINAVE

Nacional 

Estatal 

Municipal           

Diaria                                                    

  • Con el aumento de casos se ha hecho extensa la base de datos, manejable sólo en paquetería estadística especializada. 
  • Incluye los casos sospechosos, confirmados y negativos. 
  • No presenta datos del seguimiento de contactos. 
  • La información descargable está desligada de una tecnología SIG (archivos shp por ejemplo)  

Gobierno de la Ciudad de México                   

Alcaldía 

Colonia                                               

Diaria

  • Presenta errores de referencia espacial en los archivos descargables .shp
  • Sólo presenta los casos confirmados por día. 
  • No se presenta estadística del seguimiento de contactos. 

Plataformas 

UNAM

CONABIO

CONEVAL                    

Nacional   

Estatal 

Municipal     

Diaria

  • Sólo en el caso de la plataforma de la UNAM los datos son descargables con tecnología shp. 
  • La información no presenta estadística de seguimiento de contactos.  

 Fuente: Elaboración Propia. 

La exploración realizada de las plataformas más difundidas sobre los datos COVID-19 con información geográfica pone de relieve los siguientes aspectos: 1) El tratamiento de los datos requiere un nivel especializado para su manejo, análisis e interpretación, 2) Hay limitaciones de desagregación geográfica, ello determina que los alcances de una gestión espacial a pequeña escala se vean comprometidos, 3) Los datos de los estudios de contactos son inexistentes. Estos tres puntos plantean suspicacias para los interesados en el tratamiento estadístico espacial de la información. 

Apenas a principios de octubre, la Secretaría de Salud modificó la metodología de registro de los casos COVID-19 (puede verse más información al respecto aquí). Estos cambios sugieren la pertinencia de revisar con mayor detalle el proceso generador de datos, lo que implica conocer desde los mecanismos de propagación del virus, los métodos de registro de la información de los casos, hasta el registro y control de su carácter espacial.

Basta pensar en cuál es la mecánica que tiene el registro de un paciente en un hospital y cómo eso debería ser una cuestión automatizada, ingresar los datos de un paciente con sospecha de COVID-19 implica el conocimiento de su información domiciliaria, que si bien por restricciones de confidencialidad y seguridad no pueden ser públicos, al menos a niveles de agregación de colonia o código postal e inclusive de Área Geoestadística Básica no debería representar mayor inconveniente. Además de ello, el seguimiento de los contactos del paciente, la metodología de asociación epidemiológica implica considerar como caso sospechoso sin prueba de laboratorio a una persona que haya tenido contacto en los 14 días previos con un paciente COVID-19 que haya fallecido. 

Lo anterior implica una restricción fundamental, toda vez que también son sospechosos y probablemente casos activos, aunque no confirmados por una prueba de laboratorio, aquellos familiares de un paciente que haya ingresado a un hospital a las áreas de urgencias respiratorias, se haya confirmado la positividad al virus y haya sorteado la enfermedad siendo dado de alta en algún momento. La pregunta es ¿Qué ocurre si esos familiares son positivos, con síntomas leves y aún así se trasladan a los hospitales a recibir información de su paciente o continúan interactuando con otras personas realizando sus actividades cotidianas? En el mejor de los casos una persona en esas circunstancias asiste al hospital en medios de transporte privados y tomando todas las medidas de seguridad, pero ¿Qué sucede si ese familiar se traslada en transporte público? Sin duda, es un agente de contagio en el contexto espacial en el cual se desenvuelve, hasta el momento no se tiene registro o estadística de los estudios de contactos o al menos no es pública.  

Así quedan cuestiones abiertas sobre cómo construir mecanismos de contención localizada de la epidemia, ante la inminente llegada de la época de influenza por el invierno y las neumonías no atípicas es necesario diseñar una lógica de monitoreo y seguimiento espacial a pequeña escala de los casos sospechosos y activos, de tal modo que puedan efectuarse cercos más eficaces sin necesidad de regresar a los cierres masivos de actividades, toda vez que los efectos económicos regionales y macroeconómicos siguen con tendencias poco alentadoras ¿Es necesario que la estrategia esté basada en la disponibilidad de camas? Efectivamente, pero no puede ser ese el único objetivo, se debe salvaguardar la vida de las personas y un componente fundamental de eso es asegurar sus medios de subsistencia mediante un salario, que se consigue teniendo un puesto de trabajo. 

Elementos para una propuesta de gestión espacial del COVID-19 

  • Una estrategia integral de la gestión de una epidemia debe sin duda incorporar aquello que aquí hemos denominado aspectos espaciales, dada la propia dinámica del fenómeno epidemiológico. Aquí, a través de una mínima reflexión, consideramos que dicha estrategia puede incluir los siguientes elementos: 
  • Generar un sistema nacional integral de información epidemiológica con desagregación a nivel colonia, AGEB o código postal, primero para el COVID-19 y luego para otras enfermedades con riesgo epidémico. Esto permitiría un seguimiento oportuno y sistemático de la información que desafortunadamente, tras ocho meses de pandemia, no se ha logrado.
  • Formar una red de analistas SIG para la elaboración de cartografía basada en técnicas de análisis espacial por colonia, utilizando las capacidades del personal académico en las universidades del país.
  • Diseñar una sólida metodología para la identificación de espacios que, dado su alto nivel de concentración poblacional y de interacción social, representan mayor riesgo de exposición al virus. Sobre este particular aspecto, hemos desarrollado un esbozo inicial  aquí.
  • Con base en la metodología del punto anterior, poner en marcha medidas de contención con una desagregación espacial adecuada. Tales medidas pueden incluir: i) intervenciones con señalizaciones que no son onerosas ni necesariamente invasivas, ii) homogenización de los criterios de contención a nivel local en cuanto a horarios de restricción, tipo y frecuencia de información difundida a la población residente en dichas áreas, iii) planes de apoyo económico.
  • A mediano plazo, promover la generación de economías de proximidad que reduzcan la necesidad de desplazamiento de la población residente mediante un plan de diversificación de la oferta en los barrios, particularmente en lo relativo a los patrones de alimentación, encaminada a reducir los riesgos por comorbilidad asociados a los hábitos alimenticios. 

Fuentes 

CEDRUS-UNAM (30/06/2020). “Semáforos, límites administrativos, reapertura económica y clústeres de casos COVID-19”, disponible en línea en: https://cedrus-unam.blogspot.com/2020/06/semaforos-limites-administrativos.html 

Cordes, J., & Castro, M. C. (2020). “Spatial analysis of COVID-19 clusters and contextual factors in New York City,” en Spatial and Spatio-temporal Epidemiology, Vol. 34. https://doi.org/10.1016/j.sste.2020.100355 

Dotto, C. y Berkefeld, J. (27/02/2020). From coronavirus to bushfires, misleading maps are distorting reality. First draft, disponible en línea: https://firstdraftnews.org/latest/from-coronavirus-to-bushfires-misleading-maps-are-distorting-reality/ 

El Financiero (12/05/2020). “Este es el mapa del semáforo para la reapertura económica por entidad”, disponible en línea en: https://www.elfinanciero.com.mx/economia/este-es-el-mapa-del-semaforo-para-la-reapertura-economica-por-entidad 

Field, K. (25/02/2020). Mapping coronavirus, responsibly. ArcGIS Blog, disponible en línea: https://www.esri.com/arcgis-blog/products/product/mapping/mapping-coronavirus-responsibly/ 

Franch-Pardo, I, Napoletano, B, Rosete-Verges, F. y Billa, L. (2020). “Spatial analysis and GIS in the study of COVID-19. A review,” en: Science of The Total Environment, Vol. 739, N° 15, pp.1-10. 

Mollalo, A., Vahedi, B. y Rivera, K. (2020). “GIS-based spatial modeling of COVID-19 incidence rate in the continental United States,” en: Science of the Total Environment, Vol. 728, pp. 1-8 

Rolnik, R. et al (04/06/2020). “Não se enfrenta a pandemia com leituras simplificadas do território”, disponible en línea en: https://raquelrolnik.blogosfera.uol.com.br/2020/06/04/nao-se-enfrenta-a-pandemia-com-leituras-simplificadas-do-territorio/ 

Rosenkrantz, L., Schuurman, N., Bell, N. y Amram, O. (2020), “The need for GIScience in mapping COVID-19”, en: Health and Place. (Artículo en prensa) 

Sarwar, S., Waheed, R., Sarwar, S. y Khan Aisha (2020). “COVID-19 challenges to Pakistan: Is GIS analysis useful to draw solutions?” en: Science of the Total Environment, Vol 730, pp. 1-7.

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