Las desventajas sociales intraurbanas de la zona metropolitana de Toluca de cara al COVID-19

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DOI:

https://doi.org/10.22198/rys2024/36/1915

Palabras clave:

Espacio intraurbano, Toluca, rezago social, heterogeneidad espacial, desigualdad socioespacial, COVID-19

Resumen

Objetivo: analizar la correlación espacial de las condiciones de viviendas, las instalaciones de salud y el acceso a artículos de primera necesidad con la incidencia de personas infectadas, y defunciones a causa de la COVID-19 y comorbilidades asociadas en la zona metropolitana de Toluca a escala intraurbana. Metodología: se utilizan técnicas de reducción de escala espacial de población, así como de correlación espacial, que permiten identificar la heterogeneidad intraurbana en los efectos de la pandemia. Resultados: se revelan vulnerabilidades en el centro de la zona, aun teniendo mejores condiciones de sanidad, y en la periferia debido a la escasez de equipamiento intraurbano. Valor: contribución empírica a la medición de los efectos de la pandemia a escala intraurbana. Limitaciones: el método permite identificar patrones a escala de área geoestadística básica, pero su nivel (altos o bajos) depende de considerar datos no reducidos en escala. Conclusiones: el enfoque intraurbano permite resaltar la vulnerabilidad de zonas periféricas.

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Citas

Andini, I., Rahayu, P., Putri, R., y Rinis, E. (2023). Intra-urban vulnerability gap towards urban resilience in Covid19 pandemic (case of Surakarta greater urban, Indonesia). Ponencia presentada en la conferencia Earth and Environmental Science, Indonesia (1186), 1-15. Recuperado de https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/1186/1/012001

Anselin, L. E. (1995). Local indicators of spatial association—LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93-115. doi: https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x

Anselin, L. E. (2019). The Moran scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association. En M. Fischer, H. Scholten y D. Unwin (coords.), Spatial analytical perspectives on GIS (pp. 111-126). Londres: Routledge. doi: https://doi.org/10.1201/9780203739051

Arauzo-Carod, J. M., Domènech, A., y Gutiérrez, A. (2021). Do local characteristics act in a similar way for the first two waves of COVID-19? Analysis at intraurban level in Barcelona. Journal of Public Health, 43(3), 1-7. doi: https://doi.org/10.1093/pubmed/fdaa238

Arteaga, N. (2005). Los estudios sobre la zona metropolitana del valle de Toluca. Aproximaciones estructurales y centradas en los actores. región y sociedad, 17(33), 71-106. doi: https://doi.org/10.22198/rys.2005.33.a608

Batsaris, M., y Kavroudakis, D. (2022). PopulR: a package for population downscaling in R. The R Journal, 14(4). doi: https://doi.org/10.32614/RJ-2023-007

Bhardwaj, G., Esch, T., Somik, V. L, Marconcini, M., Soppelsa, M. E., y Wahba, S. (2020). Cities, crowing, and the coronavirus: Predicting contagion risk hotspots. Washington, D. C.: World Bank. Recuperado de http://hdl.handle.net/10986/33648

Brail, S., y Kleinman, M. (2022). Impacts and implications for the post-COVID city: The case of Toronto. Regions, Economy and Society, 15(3), 495-513. doi: https://doi.org/10.1093/cjres/rsac022

Campos, B. L., Hernández, M. L., y Oropeza, N. A. (2022). Análisis territorial y el uso de tecnologías geoespaciales. Quintana Roo: Universidad Autónoma del Estado de Quintana Roo. Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12249/3106

Caracheo, C. E. (2021). Desigualdad territorial y acceso a agua potable en el contexto de la pandemia en la Ciudad de México. Argumentos. Revista de Crítica Social (24), 1-34. Recuperado de https://publicaciones.sociales.uba.ar/index.php/argumentos/article/view/6976

Cavalcante, J. A., Castro-Silva, I. L., y Ramalho de Farias, M. (2020). Initial analysis of the spatial correlation between the incidence of COVID-19 and human development in the municipalities of the state of Ceará in Brazil. Revista Brasileira de Epidemiologia (23), 1-17. Recuperado de https://www.scielo.br/j/rbepid/a/nKC6pFSJnbKQsJHKNJhGMtF/?lang=en

Celemín, J. P. (2009). Autocorrelación espacial e indicadores locales de asociación espacial: importancia, estructura y aplicación. Revista Universitaria de Geografía, 18(1), 11-31. Recuperado de http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1852-42652009000100002&lng=es&tlng=es

Chávez-Soto, T., Cervera-Gómez, L., Vilchis-Mata, I., y Garrocho-Rangel, C. (2021). Explicación socioespacial de la brecha digital en el espacio intrametropolitano de Toluca. Papeles de Población, 27(110), 159-199. Recuperado de https://rppoblacion.uaemex.mx/article/view/16668/13986

Chica-Mejía, J., Galvis-Bonilla, J., Blanco, D., y Villamil-Mejía, C. (2022). Desarrollo urbano y marginalización espacial en Cartagena de Indias. El borde urbano de la Ciénaga de la Virgen como caso de estudio. Revista Brasileira de Gestão Urbana (14), 1-18. doi: https://doi.org/10.1590/2175-3369.014.e20210401

Comber, A., y Zeng, W. (2019). Spatial interpolation using areal features: A review of methods and opportunities using new forms of data with coded illustrations. Geography Compass, 13(10), 1-23. doi: https://doi.org/10.1111/gec3.12465

Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2020). El desafío social en tiempos del COVID-19. Recuperado de https://hdl.handle.net/11362/45527

Consejo Estatal de Población (COESPO). (2019). Programa Estatal de Población 2017-2023. Recuperado de https://coespo.edomex.gob.mx/sites/coespo.edomex.gob.mx/files/files/2019/Programa%20estatal%20de%20poblacion%20EDOMEX_%2029JULIO.pdf

Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL). (2020). Grado de rezago social a nivel AGEB urbana 2020. Recuperado de https://www.coneval.org.mx/Medicion/IRS/Paginas/Rezago_social_AGEB_2020.aspx

Dorré, K. (2020). La pandemia del coronavirus: una catástrofe global explosiva. Astrolabio Nueva Época (25), 119-145. Recuperado de https://revistas.unc.edu.ar/index.php/astrolabio/article/view/29914/30831

Franch-Pardo, I., Napoletano, B. M., Rosete-Verges, F., y Billa, L. (2020). Spatial analysis and GIS in the study of COVID-19. A Review. Science of the Total Environment, 739(140033), 1-10. doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140033

Garrocho-Rangel, C., Chávez-Soto, T., y Álvarez, J. A. (2020). Accesibilidad de la población mayor a farmacias en el espacio intraurbano mediante desplazamientos caminando. En O. Figueroa, L. M. Valenzuela y A. Brasileiro (coords.), Desafíos del desarrollo urbano sostenible en el transporte y la movilidad (pp. 415-441). Zinacantepec: El Colegio Mexiquense.

Hoyos-Castillo, G. (2005). Marco empírico histórico de la dimensión física del proceso de urbanización de las ciudades de México y Toluca. Quivera Revista de Estudios Territoriales, 7(2), 42-74. Recuperado de https://quivera.uaemex.mx/article/view/10624

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2019). Manual de cartografía geoestadística. Recuperado de https://es.scribd.com/document/588951390/Manual-de-Cartografia-Censo-Economico-2019

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2022). Directorio estadístico de unidades económicas (DENUE). Recuperado de https://www.inegi.org.mx/app/mapa/denue/default.aspx

Iracheta, A. (2021). COVID-19: lo que la pandemia nos deja. Korpus 21, 1(2), 201-232. Recuperado de https://www.yumpu.com/es/document/view/65749826/korpus-21-covid-19-lo-que-la-pandemia-nos-deja

Jaber, A. S., Hussein, A. K., Kadhim, N. A., y Bojassim, A. A. (2022). A Moran’s I autocorrelation and spatial cluster analysis for identifying coronavirus disease COVID-19 in Iraq using GIS approach. Caspian Journal of Environmental Sciences, 20(1), 55-60. doi: https://doi.org/10.22124/cjes.2022.5392

Lam, N. S. (1983). Spatial interpolation methods: A review. The American Cartographer, 10(2), 129-150. doi: https://doi.org/10.1559/152304083783914958

Leveau, C. M., y Soarez, L. (2022). Desigualdades socioespaciales de la mortalidad por COVID-19 en tres olas de propagación: un análisis intraurbano en Argentina. Cuadernos de Saúde Pública, 38(5), 1-12. doi: https://doi.org/10.1590/0102-311XES163921

Lozano, A., y Ramírez-García, T. (2023). Desigualdad en la mortalidad por COVID-19 entre la población hablante de lengua indígena de México. En F. Lozano, M. Valdivia y M. A. Mendoza (eds.), Pandemia y desigualdades sociales y económicas en México (pp. 337-371). México: Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Centro Regional de Investigaciones Multidisciplinarias.

Maroko, A., Nash, D., y Pavilonis, B. (2020). COVID-19 and inequity: A comparative spatial analysis of New York City and Chicago hotspots. Journal of Urban Health, 97, 461-470. Recuperado de https://link.springer.com/article/10.1007/s11524-020-00468-0

Martínez-Gómez, C., y Parraguez-Camus, C. (2021). Daño social, neoliberalismo y la pandemia del COVID-19 en América Latina. Papeles de Población, 27(107), 103-140. doi: https://doi.org/10.22185/24487147.2021.107.05

Méndez, R. (2020). Sitiados por la pandemia. Del colapso a la reconstrucción: apuntes geográficos. Madrid: Revives.

Merkle, M., Alexander, P., Brown, C., Seo, B., Harrison, P. A., Harmáčková, Z. V., y Rounsevell, M. (2022). Downscaling population and urban land use for socio-economic scenarios in the UK. Regional Environmental Change, 22(106). doi: https://doi.org/10.1007/s10113-022-01963-7

Nam, K. M., y Reilly, J. M. (2013). City size distribution as a function of socioeconomic conditions: an eclectic approach to downscaling global population. Urban Studies, 50(1), 208-225. doi: https://doi.org/10.1177/0042098012448943

Nasiri, R., Akbarpour, S., Zali, A. R., Khodakarami, N., Boochani, M. H., Noory, A. R., y Soori, H. (2022). Spatio-temporal analysis of COVID-19 incidence rate using GIS: A case study—Tehran metropolitan, Iran. GeoJournal, 87, 3291-3305. doi: https://doi.org/10.1007/s10708-021-10438-x

Nazia, N., Butt, Z. A., Lyn, M., Tang, W. C., Sehar, H., y Law, J. (2022). Methods used in the spatial and spatiotemporal analysis of COVID-19 epidemiology: A systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(14). doi: https://doi.org/10.3390/ijerph19148267

Nogueira, M. C., Goncalves, I. C., Bustamante, M. T., Toledo, M., y Basile, F. A. (2022). COVID-19’s intra-urban inequalities and social vulnerability in a medium-sized city. Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical, 55. doi: https://doi.org/10.1590/0037-8682-0445-2021

Olivera, A. (2020). Globalización, urbanización y salud: impactos de la COVID-19. Arquitectura y Urbanismo, 51(3), 6-16. Recuperado de https://rau.cujae.edu.cu/index.php/revistaau/article/view/586

Oluyomi, A. O., Gunter, S. M., Leining, L. M., Murray, K. O., y Amos, C. (2021). COVID-19 community incidence and associated neighborhood-level characteristics in Houston, Texas, USA. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(4), 1-15. doi: https://doi.org/10.3390/ijerph18041495

Organización de las Naciones Unidas (ONU). (2023). Se acaba la emergencia por la pandemia, pero el COVID-19 continúa. Recuperado de https://news.un.org/es/story/2023/05/1520732

Padilla y Sotelo, L. S., Sicilia, R. A., y Ángeles, A. (2021). Desigualdad en la ciudad puerto de Acapulco a partir de la medición del bienestar social ante la pandemia de COVID-19. En J. Gasca y H. E. Hoffmann (coords.), Estudios sobre cultura y desigualdad en las regiones (pp. 1-18). Ciudad de México: UNAM-Asociación Mexicana de Ciencias para el Desarrollo Regional (AMECIDER).

Pavón-Ramírez, D., y Osorio, M. (2023). Aproximación a la vulnerabilidad socioterritorial de Othón P. Blanco, Quintana Roo en tiempos de COVID-19. Estudio de caso sobre turismo. región y sociedad, 35, 1-27. doi: https://doi.org/10.22198/rys2023/35/1647

Pedrotti, C. I. (2023). Habitabilidad, gestión local y pandemia en una capital estatal. El caso de la Zona Metropolitana de Toluca. En M. Suárez-Lastra y A. Ziccardi (coords.), La década COVID en México: los desafíos de la pandemia desde las ciencias sociales y las humanidades. Tomo 12. Ciudades mexicanas y condiciones de habitabilidad en tiempos de pandemia (pp. 277-310). Ciudad de México: UNAM.

Pedrotti, C. I., y Cota, E. C. (2022). Habitando la metrópoli frente al COVID-19: viejos y nuevos problemas de habitabilidad en la Zona Metropolitana de Toluca. Revista de Ciencias Sociales Segunda Época, 13(42), 35-60. Recuperado de https://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/bitstream/CLACSO/171369/1/revista-42.pdf

Pfeffermann, D. (2002). Small area estimation‐new developments and directions. International Statistical Review, 70(1), 125-143. doi: https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2002.tb00352.x

Quincho-Rosales, D., Castro-Rodríguez, Y., y Grados-Pomarino, S. (2020). Consideraciones sobre la atención estomatológica en el Perú durante la pandemia por la COVID-19. Revista Cubana de Estomatología, 57(3), 1-12. Recuperado de http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-75072020000300005

Ramírez, I. J., y Lee, J. (2020). COVID-19 emergence and social and health determinants in Colorado: A rapid spatial analysis. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(11), 3856. doi: https://doi.org/10.3390/ijerph17113856

Rocklöv, J., y Sjödin, H. (2020). High population densities catalyse the spread of COVID-19. Journal of Travel Medicine, 27(3). doi: https://doi.org/10.1093/jtm/taaa038

Rojas, K. T., Chávez-Soto, T., y Garrocho-Rangel, C. (2022). Ciudad y COVID-19: accesibilidad de población adulta mayor a unidades médicas en Chimalhuacán, Estado de México. Frontera Norte, 34. doi: https://doi.org/10.33679/rfn.v1i1.2300

Salha, D. (2022). COVID 19: fisiopatología e infectividad. La proteína ACE2 como vía de entrada del virus y posible diana terapéutica. (Tesis de Licenciatura). Universidad Miguel Hernández. Recuperada de https://dspace.umh.es/handle/11000/28988

Sauceda, M. M. (2023). Resiliencia urbana en la transformación del espacio público a partir de la COVID-19. Centro Histórico de Culiacán (Tesis de maestría). Universidad Autónoma de Sinaloa. Recuperado de http://repositorio.uas.edu.mx/jspui/handle/DGB_UAS/361

Secretaría de Desarrollo Agrario, Territorial y Urbano (SEDATU). (2023). Metrópolis de México 2020. Recuperado de https://www.gob.mx/cms/uploads/sedatu/MM2020_06022024.pdf

Secretaría de Salud. (2023a). Datos abiertos. Recuperado de https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/924585/datos_abiertos_2023_vinculo_zip.pdf

Secretaría de Salud. (2023b). México pone fin a la emergencia sanitaria por COVID-19: Secretaría de Salud. Recuperado de https://www.gob.mx/salud/prensa/mexico-pone-fin-a-la-emergencia-sanitaria-por-covid-19-secretaria-de-salud

Soberón, J. A., Mejía, A., y Montes de Oca, H. (2023). Desigualdad sociodemográfica del empleo en el Estado de México. Un análisis metropolitano. Quivera Revista de Estudios Territoriales, 25(1), 97-119. doi: https://doi.org/10.36677/qret.v25i1.15414

Sortino, J. F., Castro, H., y Perles, M. J. (2022). Mapping the risk of COVID-19. Contagion at urban scale. Land, 11(9), 1-24. doi: https://doi.org/10.3390/land11091480

Suárez-Lastra, M., Rosales-Tapia, A. R., y Salvador-Guzmán, L. E. (2020). Territorio y vulnerabilidad ante COVID-19 en México. Observatorio de las Ciencias Sociales (103), 1-18. Recuperado de https://www.comecso.com/las-ciencias-sociales-y-el-coronavirus/territorio-y-vulnerabilidad-ante-covid-19-en-mexico

Vargas, S. (2020). SARS-COV2 en León, Guanajuato. Un índice de riesgo de contagio interurbano e intergeneracional. Cuadernos, Territorio y Desarrollo Local (9), 5-14. Recuperado de https://www.academia.edu/63156706/SARS_COV2_en_Le%C3%B3n_Guanajuato_Un_indice_de_riesgo_interurbano_e_intergeneracional

Villerías, S., y Nochebuena, G. (2021). Análisis espacial de vulnerabilidad y riesgo en salud por COVID-19 en el Estado de Guerrero, México. A un año de pandemia. Posición. Revista del Instituto de Investigaciones Geográficas (5), 1-11. Recuperado de https://posicion-inigeo.unlu.edu.ar/posicion/article/view/85

Wan, H., Yoon, J., Srikrishnan, V., Daniel, B., y Judi, D. (2022). Population downscaling using high-resolution, temporally-rich US property data. Cartography and Geographic Information Science, 49(1), 18-31. doi: https://doi.org/10.1080/15230406.2021.1991479

Wear, D. N., y Prestemon, J. P. (2019). Spatiotemporal downscaling of global population and income scenarios for the United States. PLoS ONE, 14(7), 1-19. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0219242

Wong, D. W., y Li, Y. (2020). Spreading of COVID-19: Density matters. PLoS ONE, 15(12), e0242398. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242398

Yin, S., y Zhang, N. (2021). Prevention schemes for future pandemic cases: mathematical model and experience of interurban multi-agent COVID-19 epidemic prevention. Nonlinear Dynamics, 104, 2865-2900. doi: https://doi.org/10.1007/s11071-021-06385-4

Ziccardi, A. (2021). Introducción. En A. Ziccardi (coord.), Habitabilidad, entorno urbano y distanciamiento social. Una investigación en ocho ciudades mexicanas durante COVID-19 (pp. 15-32). Ciudad de México: Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Investigaciones Sociales.

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Publicado

2024-10-07

Cómo citar

Mandujano Bautista, O. A., & Cabrera Pereyra, J. A. (2024). Las desventajas sociales intraurbanas de la zona metropolitana de Toluca de cara al COVID-19. región y sociedad, 36, e1915. https://doi.org/10.22198/rys2024/36/1915

Número

Sección

Artículos de investigación