Comparación intercantonal de las tasas de hospitalización de la Población Adulta Mayor costarricense asociadas con el COVID-19
Fecha
2024
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Editor
Epi-Science, Vol 2, Num 2
Resumen
El artículo tiene como objetivo crear una tipificación de los cantones pertenecientes a la Región Central de Costa Rica, de acuerdo con sus niveles vulnerabilidad ante las tasas de hospitalización por COVID entre la Población Adulta Mayor durante el 2020. A nivel metodológico, se recurrió a la información oficial de casos reportados por el Ministerio de Salud de Costa Rica, así como a una serie de indicadores sociodemográficos estimados por el Instituto Nacional de Estadística y Censos de Costa Rica. A partir de esta información se aplicó la técnica de análisis de conglomerados, cuya solución final consistió en la creación de cinco grupos de cantones, de acuerdo con sus tasas de hospitalización y niveles de vulnerabilidad ante las posibilidades de hospitalización. Las conclusiones indican que, a nivel general, puede afirmarse que los cantones con mayor porcentaje de población urbana, mayor densidad poblacional, mayores niveles de movilidad intercantonal, mayor porcentaje de la población que labora en ocupaciones del sector terciario y mayor porcentaje de la población que se ubica bajo la línea de pobreza; son a su vez los más vulnerables ante las tasas de contagio y hospitalización de la Población Adulta Mayor por COVID.
The article aims to create a typology of the cantons belonging to the Central Region of Costa Rica, according to their vulnerability levels to COVID hospitalization rates among the elderly population during 2020. Methodologically, official information on reported cases by the Ministry of Health of Costa Rica was used, as well as a set of sociodemographic indicators estimated by the National Institute of Statistics and Censuses of Costa Rica. Based on this information, the technique of cluster analysis was applied, resulting in the creation of five groups of cantons, according to their hospitalization rates and vulnerability levels to the possibilities of hospitalization. The findings indicate that, in general, it can be asserted that cantons with a higher percentage of urban population, higher population density, higher levels of intercantonal mobility, a greater percentage of the population working in tertiary sector occupations, and a higher percentage of the population below the poverty line are, in turn, the most vulnerable to COVID infection and hospitalization rates among the elderly population.
Descripción
Palabras clave
Coronavirus, Análisis de conglomerados, Población adulta mayor, Salud pública, Sindemia, Cluster analysis, Elderly population, Public health