Patrones de expansión y tamaño de los brotes de COVID-19 en Colombia

Abstract

El estudio de la dinámica de transmisión del COVID-19 ha develado la importancia de considerar la heterogeneidad y estocasticidad en el número de infecciones producidas a partir de un individuo (R0), la magnitud de las introducciones en una población de susceptibles y el cambio en la movilidad desde o hacia las grandes ciudades como medidas principales para predecir el impacto de las enfermedades infecciosas y la adopción de medidas de aislamiento social en las poblaciones para contener la expansión. Este trabajo pretende analizar: 1) la dinámica de diseminación de la infección por SARS- COV-2 a partir de los grandes centros urbanos donde se detectaron las primeras introducciones en el país hacia los distintos municipios, desde el inicio de la pandemia en Colombia hasta el momento en que se inició la vacunación, en relación a la movilidad y las medidas de control adoptadas; 2) el comportamiento de la infección en los distintos municipios según el tamaño poblacional analizando el número de casos y muertes; 3) el tamaño relativo de los brotes en relación al tamaño y densidad de la población de las cabeceras municipales y 4) el efecto de la introducción del virus en las cabeceras municipales según el índice de vulnerabilidad en dichas poblaciones. En este estudio se muestra la manera como la infección se fue expandiendo a partir grandes ciudades con conexión internacional y semanas más tarde hacia ciudades medianas y pequeñas. Mientras que en las grandes ciudades las curvas de casos tuvieron un comportamiento más parecido al promedio nacional, en los pequeños asentamientos el comportamiento fue más errático y heterogéneo. Las intervenciones no farmacológicas de control adoptadas administrativamente y medidas a través del efecto de las restricciones de movilidad en los Índices de Movilidad (Facebook GeoInsights) y de Astringencia o Severidad (Oxford Coronavirus Government Response Tracker) son similares al inicio de la pandemia, pero posteriormente, aunque el índice de astringencia muestra una rigidez como al inicio, la movilidad es similar al punto temporal de referencia prepandemia. A través del software Tableau se produjeron curvas de expansión de la infección en términos de tasa de casos y muertes a partir de información de la base de datos de casos confirmados COVID-19 en Colombia desde el inicio de la pandemia hasta la semana en que se inició la vacunación. Para el análisis se incluyeron datos demográficos de las regiones del país, así como el Índice de Astringencia del Oxford Coronavirus Government Response Tracker, el Índice de Movilidad creado por Facebook GeoInsights y el Índice de Vulnerabilidad "Progress Out of Poverty Index" que se comparan en la misma línea de tiempo. Y para el ultimo objetivo se toman las tasas de mortalidad por COVID-19 para correlacionar con el índice de vulnerabilidad. Luego, se analizan las curvas en términos de incidencia de casos confirmados y muertes en las tres agrupaciones de municipios por tamaño poblacional encontrando como la tasa de mortalidad es mayor en la agrupación que contiene a los municipios más pequeños, por lo cual se evalúa más adelante la asimetría y las desviaciones estándar midiendo qué tan distantes están los datos con respecto a la media, siendo esta una manera de medir la heterogeneidad encontrando nuevamente una marcada diferencia en la agrupación 1 respecto a las demás agrupaciones. Finalmente, se propone evaluar la tasa de mortalidad y el índice de vulnerabilidad (Progress Out of Poverty Index) que se midió para 24 departamentos y la tasa de mortalidad correspondiente, no obstante, no se encontró ninguna relación. Concluyendo, las curvas epidémicas son más homogéneas a mayor tamaño poblacional. Las INF estrictas no se traducen en la movilidad real necesariamente y si bien funcionaron al inicio no se vuelve a presentar el mismo impacto por tanto la reinstauración de estas medidas no parece ser viables. La asimetría evaluada hallada en el agrupamiento 1 produjo una pendiente negativa que demuestra una distribución contraria a la distribución de Poisson lo que implica una heterogeneidad desde posibles eventos de superpropagación hasta eventos donde la transmisión se corta de tal manera que las medidas de control deben ser diferenciadas de las grandes ciudades a los pequeños municipios, especialmente tomando en cuenta el impacto encontrado en mortalidad. (Texto tomado de la fuente).

The study of the transmission dynamics of COVID-19 has revealed the importance of considering heterogeneity and stochasticity in the number of secondary infections from an infected individual (R0), magnitude of introductions in a susceptible population and mobility change from and to big cities like main measure to predict impact of infectious diseases and adoption of non-pharmacological interventions in populations to contain expansion. This work aims to analyze: 1) The dynamic of dissemination of infection by SARS-COV-2 from the large urban centers where the first introductions in the country were detected to the different municipalities of Colombia since beginning of pandemic in Colombia until the initiation of vaccination related to mobility and control measures adopted; 2) the behavior of infection in the different municipalities according to clusters for population size analyzing number of cases and deaths; 3) the relative size of the outbreaks according to size and incidence density of population of the municipalities and 4) the effect of introduction of the virus in municipalities according to the vulnerability index in those populations. This study shows how the infection spread from large cities with international connections and weeks later to medium and small cities. While in large cities the curves of cases had a behavior like the national average, in the small settlements the behavior was more erratic and heterogeneous. The non-pharmacological control interventions adopted administratively and measures through the effect of mobility restrictions on the Mobility (Facebook GeoInsights) and Astringency or Severity (Oxford Coronavirus Government Response Tracker) indices are similar at the beginning of the pandemic, but later, although the astringency index shows a rigidity as at the beginning, mobility is like the pre-pandemic reference time point. Using Tableau software infection expansion curves were made in terms of case and death rates based on information from the database of confirmed COVID-19 cases in Colombia from the start of the pandemic until the week in which it was started vaccination. For analysis was included demographic data of the regions of the country as astringency index from the Oxford Coronavirus Government Response Tracker, index of mobility created with Facebook GeoInsights and the vulnerability index “Progress Out of Poverty Index,” all compared on the same timeline. And for the last objective, the mortality rates of COVID-19 correlate with the vulnerability index. Then, the curves are analyzed in terms of incidence of confirmed cases and deaths in the three groups of municipalities by population size, finding how the mortality rate is higher in the group that contains the smallest municipalities, therefore is evaluated the asymmetry and standard deviations by measuring how far the data are from the mean, being a way of measuring heterogeneity, once again finding a marked difference in group 1 with respect to the other groupings. Finally, it is proposed to evaluate the mortality rate and the vulnerability index (Progress Out of Poverty Index) that was measured for 24 departments and the corresponding mortality rate; however, no relationship was found. In conclusion, the epidemic curves are more homogeneous in larger population size. The strict INFs do not necessarily translate into real mobility, although they worked at the beginning, the same impact is not present again, hence the reinstatement of these measures does not seem to be viable. The evaluated asymmetry found in cluster 1 produced a negative slope that shows a distribution contrary to the Poisson distribution, which implies a heterogeneity from possible superpropagation events to events where the transmission is cut, in such a way that the control measures must be differentiated from large cities to small municipalities, especially considering the impact found on mortality.