Variabilidad de casos Covid-19 en Baja California no relacionada a la densidad poblacional

Introducción

¿Podrá influir el clima en la propagación del Covid-19?, ¿o son otros factores sociales los que determinan la velocidad de contagio?

En el estado de Baja California se ha encontrado una gran variabilidad en cuanto a cómo se ha propagado el COVID-19 hasta la fecha. Regularmente, este fenómeno se encuentra fuertemente ligado a la población.

Población en municipios de Baja California

Municipio	Ensenada	Mexicali	Tecate	Tijuana	Playas de Rosarito
Población total	536,143	1,087,478	113,857	1,789,531	107,859
Casos totes	2044	7582	344	4306	192
% de la población contagiada	0.3812%	0.6972%	0.3021%	0.2406%	0.1780%

Los municipios de Tecate y Playas de Rosarito son los que poseen menor número de habitantes, así como los que menos casos de SARS-COV-2 presentan. Sin embargo, estos mismos datos muestran que en Mexicali, con una población total de 1,087,478 personas, los contagios se han dado en mayor cantidad que en, por ejemplo, Tijuana, a pesar de que esta tiene mayor población: 1,789,531 habitantes. Esto provoca que intentar utilizar la diferencia demográfica para explicar el comportamiento de la pandemia, resulte incompleto.

Además, Tijuana y Mexicali no están entrelazadas directamente, por ello los, brotes en ambas ciudades son independientes, como se aprecia en el siguiente mapa:

Por otro lado, las recientes hipótesis que apuntan a la temperatura ambiental como factor que incide en la transmisión del virus también resultan insuficientes si lo que queremos es entender el porqué del comportamiento del virus.

Lo dicho se puede apreciar en las siguientes gráficas:

Se observa que, si bien los factores climáticos pueden efectivamente incidir en el índice de propagación viral, éstos no son suficientes para describir y/o predecir el comportamiento de la pandemia. Se debe tener en cuenta el contexto social para tener un análisis completo, como es la condición socioeconómica de la población.

Desarrollo

De acuerdo con los datos publicados el 31 de enero por la Secretaría de Bienestar, los municipios presentan de un 23.9% a un 35.0% de población en pobreza moderada, teniendo un promedio de 27.1%, que sumado al el promedio de pobreza extrema (2.1%), se obtiene 29.2% del total de personas en pobreza en el estado.

A primera vista, la gráfica nos indica que no hay relación entre el nivel económico de la población y el número de contagios. La población pobre no es lo mismo que la población vulnerable.

Graficando la población no vulnerable, obtenemos lo siguiente:

Se puede observar que estos últimos datos se apegan un poco más al comportamiento del virus. Como ejemplo, Mexicali: es el municipio con mayor porcentaje, y también el que más casos de Covid-19 ha reportado hasta la fecha. Por otro lado, Playas de Rosarito es aquel con menor índice de personas en estado de no pobreza y vulnerabilidad, así como aquella cuya propagación viral se ha mostrado menor a comparación de las otras entidades.

Esto podría ocurrir a que, debido a la condición socioeconómica de Mexicali, las personas pueden permitirse con mayor regularidad actividades turísticas y de recreación, lo que provoca que exista más interacción entre los ciudadanos locales y extranjeros.

Discusión

A pesar que los últimos datos apuntan a una posible correlación entre éstos y los casos diarios reportados, es necesario destacar aspectos problemáticos, como es que los municipios Ensenada y Tecate no se ajustan a la hipótesis, sin mencionar que el último y Tijuana presentan un porcentaje de personas no pobres ni vulnerables muy cercano (1% de diferencia); sin embargo, la propagación viral en éstos se ha comportado sumamente diferente.

Suponemos que esta incongruencia se debe a que, como es de esperar, el análisis del comportamiento y/o predicción de la propagación viral se debe hacer desde una perspectiva multifactorial.

Como ejemplo, en la gráfica “Casos covid por día” se puede apreciar que las fechas en las que se sitúan los principales incrementos en Mexicali coinciden con las fechas de celebraciones populares en el país, como lo son el día del niño (30 de abril) y el día de las madres (10 de mayo). Presumimos que esto pudo ser una de las principales causas de tan alarmante aumento. Además, el gobierno municipal, estableció medidas más rígidas, como el uso obligatorio de cubrebocas, el límite de dos personas por automóvil y la restricción de horarios de apertura en establecimientos después del alza de casos, no antes. Cabe destacar esto último, pues es una muestra de cómo las decisiones gubernamentales también son un factor que puede impactar directamente en la velocidad de propagación de cualquier enfermedad.

Por último, en este análisis no tomamos en cuenta la posición geográfica del estado. Es decir, ignoramos que 3 de los cinco municipios comparten frontera con Estados Unidos, uno de los países con mayores tasas de contagios.

Equipo clubero

• Gilberto Ivan Rodríguez Encinas
• Julieta Sanchez Schianffini
• Daniela Itchel Torres Gomez

Agradecimientos:

Queremos agradecer a CdeCMx por ofrecernos la oportunidad y herramientas para participar en el challenge. Por conseguir instructores especializados, amables, apasionados por su trabajo y divulgación científica.

También agradecer a los miembros del staff y el equipo de omega-up, quienes nos apoyaron en todo momento, resolviendo dudas y creando diversas dinámicas para relacionarnos y desempeñarnos mejor con nuestros compañeros.

Nuestro equipo está sumamente agradecido con todos los instructores del track A: Salud e impacto ambiental, pues los temas impartidos fueron de mucha utilidad para el desarrollo de la idea del proyecto y su pertinente desarrollo.

Agradecimientos especiales:

Agradecemos a la instructora Alma Carolina, por proporcionarnos la información necesaria para el desarrollo del proyecto, y por siempre estar dispuesta a escuchar y resolver todas nuestras dudas.

A José, quien nos ayudó a desenvolvernos en Google Colab, y trató temas de interconexión por medio de grafos.

We want to thank Siddharth Narayanan who inspired us to make organized and clean codes. Much of the structure was organized as Sid’s way of code.

Referencias

Forbes staff. (2020). Hospitales y funerarias de Mexicali en su máxima capacidad por Covid-19. Agosto 14, 2020, de Forbes México Sitio web: https://www.forbes.com.mx/noticias-hospitales-y-funerarias-de-mexicali-en-su-maxima-capacidad-por-covid-19/

Gobierno de México. (2020). Todo sobre el COVID-19. Agosto 14, 2020, de Gobierno de México Sitio web: https://coronavirus.gob.mx/

José Antonio Román. (2020). Clima cálido retrasó contagio comunitario de Covid-19: investigadora. Agosto 14 del 2020, de Jornada Sitio web: https://www.jornada.com.mx/ultimas/politica/2020/07/30/clima-calido-retraso-contagio-comunitario-de-covid-19-especialista-8615.html

Mexicali Climate (Mexico). Agosto 14, 2020, de Climate-Data.org Sitio web: https://en.climate-data.org/north-america/mexico/lower-california/mexicali-2034/

Secretaría de Bienestar. (2020). Informe anual sobre la situación de pobreza y rezago social 2020. Agosto 14, 2020, de Secretaría de Bienestar Sitio web: https://www.gob.mx/bienestar/documentos/informe-anual-sobre-la-situacion-de-pobreza-y-rezago-social

https://extranet.bienestar.gob.mx/pnt/Informes_por_municipio/Baja_California_2020.pdf

Secretaría de Bienestar. (2020). Informe anual sobre la situación de pobreza y rezago social 2020. Agosto 14, 2020, Secretaría de Bienestar. Sitio web: https://extranet.bienestar.gob.mx/pnt/Informe_2020/inf_municipal_02001.pdf

https://extranet.bienestar.gob.mx/pnt/Informe_2020/inf_municipal_02002.pdf

https://extranet.bienestar.gob.mx/pnt/Informe_2020/inf_municipal_02003.pdf

https://extranet.bienestar.gob.mx/pnt/Informe_2020/inf_municipal_02004.pdf

https://extranet.bienestar.gob.mx/pnt/Informe_2020/inf_municipal_02005.pdf

Tijuana Climate (Mexico). Agosto 14, 2020, de Climate-Data.org Sitio web: https://en.climate-data.org/north-america/mexico/lower-california/tijuana-1005196/#temperature-graph