Experto en geolocalización lidera estudio que significaría un aporte en la prevención del Covid-19 en adultos mayores y enfermos crónicos

El Dr. Ricardo Crespo, en conjunto, con los académicos Claudio Álvarez y Matías Durán del Departamento de Ingeniería Geográfica, además de la estudiante de Ingeniería Civil en Geografía, Nicole Leppe, llevaron a cabo un estudio de geolocalización de grupos de población de riesgo y centros de salud de alta complejidad en la ciudad de Santiago.

Ante la rápida expansión del virus Covid-19, que ha generado el descenso de una importante cantidad de población a nivel mundial, la comunidad académica y científica se ha puesto a disposición de la búsqueda de soluciones para mitigar los efectos de dicha amenaza, pero también, para encontrar formas de limitar su propagación.

Esta fue la motivación del grupo de académicos de DIGEO, que centrados en la necesidad de desarrollar información relevante para la toma de decisiones de las autoridades, generaron mapas que permiten observar dónde reside la mayor cantidad de población de riesgo de la Región Metropolitana, cuál es el número de personas con enfermedades crónicas y dónde se encuentran los recintos de atención de urgencia.

“El problema que observamos es que las municipalidades necesitan información mucho más desagregada geográficamente en la toma de decisiones. No les sirve solamente saber el porcentaje de personas mayores de 65 años, necesitan saber además dónde se encuentran, dado que las comunas presentan zonas con distintas densidades de población”, explicó el Doctor en Geocomputación.

Esta información es valiosa al momento de establecer límites de cordones sanitarios y para la protección de barrios y de la población en general. “Esto podría ser relevante, dado que refleja el potencial máximo de personas que podrían requerir atención urgencia”, señala.

En concreto, el estudio observó que las mayores cifras de adultos mayores con más de 65 años se concentran en las comunas de Maipú (49.010), La Florida (47.090), Las Condes (46.011), Puente Alto (43.488) y Ñuñoa (30.409).

Para la recolección de datos de localización de esta población por manzana, se utilizó el Censo 2017 e información entregada por Senama disponible en internet, que luego fue georeferenciada. En cuanto a los hospitales, se trabajó con información del Ministerio de Salud, disponible en la página del INE y, sumado a eso, se desarrollaron algoritmos de simulación estadística (microsimulación espacial), en base a datos del Censo anteriormente señalado y la Encuesta Casen 2017, que permitieron conocer la cifra de personas con enfermedades crónicas.

Cuarentenas preventivas

Durante las últimas semanas, las autoridades han decidido implementar cuarentenas preventivas en distintas comunas y regiones, con la finalidad de restringir el uso del espacio público y fomentar el aislamiento social. En relación a este punto, el Dr. Crespo indicó que “la localización pasa a ser fundamental porque la cuarentena se está pensando ya a nivel más desagregado que una comuna. Es un apoyo en cuanto a la toma decisión al momento de decretar o levantar cuarentenas. Para ello, los criterios se basan en número de centros de salud, número de camas disponibles para atención de urgencia, número de respiradores, etc. Nosotros, en este momento, tenemos georeferenciada y por tanto mapeada, prácticamente a toda la población crítica”.

Ante la posibilidad de que en las próximas semanas se implementen nuevas medidas, el experto señala que este estudio puede complementarse con nueva información. “Podemos generar rápidamente mapas sobre zonas de mayor densidad de población, o incluso zonas donde vive mayor cantidad de gente por vivienda. Esto lo considero muy importante, puesto que la universidad puede jugar un gran rol dado que lo que se nos viene como país en los próximos meses”. Sumado a los datos anteriormente mencionados, además, se puede contar con el mapeo de datos socioeconómicos, como ingresos o incluso nivel educacional.

En esta nueva etapa, el equipo ha estado trabajando con investigadores de salud pública de la Universidad de Santiago, con la finalidad de unir el resultado de este estudio con los modelos de propagación que ellos están desarrollando. “Esto nos da un imput muy valioso. Por ejemplo, dentro de este modelo, se consideran posibles contactos entre la población y su movilidad, a través del transporte público. Tenemos información geográfica de qué medio de transporte utilizan y a qué comuna viajan para llegar a su lugar de trabajo”. 

Para aquellos que deseen obtener mayor información sobre los mapas u otros detalles del estudio, pueden contactarse directamente a ricardo.crespo@usach.cl.

Por: Catalina Aguila V.