PAÍS
La investigación de la casa de estudios hizo un cruce de datos, considerando la ultima encuesta Casen, y evidenció al uso del transporte publico, la densidad demográfica y la dificultad de acceso a una atención de salud, como ejes diferenciadores a la hora de evaluar cómo golpea la pandemia en las diferentes zonas de la Región Metropolitana.
Una investigación de la Universidad de Santiago (Usach) analizó distintas variables, como la pobreza multidimensional -evaluada por la última encuesta Casen-, el uso de transporte público, la densidad demográfica y la dificultad de acceso a una atención de salud, en relación a la incidencia y mortalidad del Covid-19, para evaluar si existe relación entre dichos factores; y los resultados hablan por sí solos.
A modo de ejemplo, de acuerdo al estudio, a los 100 días de su primer caso, San Ramón, la comuna con mayor tasa de mortalidad Covid-19, está además entre las 15 comunas de la RM con más pobreza multidimensional, 26,2% según la encuesta Casen 2017. Y Lo Espejo, con el mayor porcentaje de pobreza multidimensional (39%), tiene una tasa de mortalidad por Covid de 145,4 cada 100 mil habitantes. Esto mientras, en el otro extremo, Vitacura, con un índice de pobreza de apenas 3,1%, registró una mortalidad de 44,4.
El estudio titulado «Incidencia y mortalidad de Covid-19 en la Región Metropolitana de Chile: tiempo, espacio y factores estructurales», consignado por La Tercera, consideró los alcances de los contagios que se reportaron durante los primeros 100 días en cada una de las 52 comunas de la Región Metropolitana.
Claudio Castillo, académico en Salud Pública y uno de los investigadores, explicó al matutino que el comportamiento de las tasas de infecciones de las comunas depende mucho de la densidad poblacional, de la pobreza multidimensional y del uso del transporte público, y de si tienen dificultad o no para acceder a servicios de salud.
Respecto a la mortalidad, el académico añadió que depende de la proporción de personas de 65 años y más que vivan en la comuna, la densidad poblacional, la pobreza, la incidencia de casos acumulada y la ruralidad. «También hay factores estructurales y otros que se pueden moldear para el comportamiento distinto de esta pandemia, por ejemplo, el uso del transporte público», comentó.
Su par en la investigación, el economista y salubrista Pablo Villalobos, agregó que «parte de lo que también encontramos es que la espacialidad no es trivial en el análisis del Covid-19. Son cosas que uno se esperaba, pero que había que comprobarlas cruzando estos datos. Hecho el análisis, una de las posibilidades es que el patrón ante una eventual segunda ola se repita: que vuelvan a aumentar los casos en las comunas del sector oriente y luego se expandan con rapidez a las comunas de la periferia».
