Guatemala: Análisis geoestadístico del COVID-19 en el primer año de pandemia

Abstract

Introducción: Para el adecuado diseño de políticas de prevención y control de la enfermedad por coronavirus COVID-19, es muy importante conocer el comportamiento geoestadístico de los casos. Objetivo: Identificar “clústeres” geoestadísticos de morbilidad por COVID-19 en Guatemala durante el primer año de pandemia. Métodos: Se analizó la tasa de morbilidad por COVID-19 entre el 13 de marzo del 2020 y el 13 de marzo del 2021. Se realizó un análisis geoestadístico (space scan) para identificar los clústeres significativos de COVID-19. Resultados: El análisis geoestadístico encontró 11 clústeres significativos con tasas más altas que el promedio nacional en Guatemala. Conclusión: En el primer año de pandemia de COVID-19 en Guatemala, la tasa no fue homogénea porque se encontraron clústeres con altas tasas de morbilidad por COVID-19. La identificación de clústeres significativos de COVID-19 debe ser un apoyo al proceso de toma de decisiones en salud, para tomar medidas en dichas zonas y así evitar el contagio por COVID-19.