Spatial disparities in incidence of COVID-19 in relation to economic and socio-demographic factors in the Autonomous Community of Madrid, Spain

Escolano-Utrilla, Severino (Universidad de Zaragoza) ; Roca-Medina, Andrés ; Barrado-Timón, Diego

Resumen: This article models the relationship between the incidence of COVID-19 and several socioeconomic factors during the second period of epidemic (22 June 2020 to 06 December 2020) in the Autonomous Community of Madrid, Spain. Data collected from Basic Health Zones (BHZs) is adjusted using the random forest method, which proves very appropriate for capturing non-linear relationships and obtaining accurate and robust predictions. The results show that the impact of the examined socio-economic variables on rates of incidence of COVID-19 was not uniform, and that levels of mean income by neighborhood exerted stronger influence than population density, proportion of the Spanish population, mean age of the population or average household size. A complex spatial pattern emerges from the combination of impacts, reflecting the relative weights of the different factors in terms of intensity of the pandemic. This information may be considered strategic for the effective future management of health resources.

En este artículo se modela la relación entre la incidencia de la COVID-19 y varios factores socioeconómicos durante el segundo período epidémico (22/06/2020 – 06/12/2020) en la Comunidad de Madrid (España). Los datos tomados en zonas básicas de salud (ZBS) se ajustan mediante el método del bosque aleatorio, muy apropiado para capturar relaciones no lineales y obtener predicciones más precisas y robustas. Los resultados muestran que el impacto de las variables socioeconómicas en las tasas de incidencia de la COVID-19 no es uniforme y que la renta media tiene una influencia más fuerte que la densidad de población, la proporción de población española, la edad media de la población y el tamaño medio de los hogares. De la combinación de los impactos emerge un patrón espacial complejo que refleja el peso relativo de los diferentes factores en la intensidad de la pandemia. Esta información es estratégica para la gestión eficaz de los recursos sanitarios.

Idioma: Inglés

DOI: 10.5565/rev/dag.904

Año: 2024

Publicado en: Documents d'anàlisi geogràfica 70, 3 (2024), 355-382
ISSN: 0212-1573

Factor impacto SCIMAGO: 0.251 - Geography, Planning and Development (Q3) - Earth-Surface Processes (Q3)

Tipo y forma: Article (Published version)

Área (Departamento): Área Geografía Humana (Dpto. Geograf. Ordenac.Territ.)